Monthly Archives: setembro 2026

Canteiro de obras no Data Center Pacém, no Ceará – Foto: reprodução

Redata barateia data centers no Brasil, mas não resolve seus impactos

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A inteligência artificial já faz parte da nossa rotina, mas quase ninguém pensa no que existe por trás de uma pergunta feita a um chatbot. Para sustentar essa conveniência, são necessários enormes data centers, que consomem energia, água e território. Nesse contexto, o Brasil acaba de criar o Redata, um regime que reduz tributos para estimular a instalação e a expansão dessas construções. Mas é preciso perguntar quem pagará os custos ambientais e sociais dessa infraestrutura.

Um exemplo disso aparece no Data Center Pecém, no Ceará. O empreendimento envolve o uso de água e energia, o licenciamento ambiental e a relação com o povo indígena Anacé. O Ministério Público Federal e a Defensoria Pública da União questionam judicialmente o início da operação do projeto, mostrando como a expansão da infraestrutura da IA pode produzir conflitos que não aparecem na conta dos investimentos.

O Brasil tem interesse legítimo em atrair grandes data centers e ampliar sua capacidade computacional. Mas não basta contar os bilhões anunciados. É necessário saber quanto emprego, conhecimento, pesquisa, fornecedores e capacidade tecnológica permanecem no país, sobretudo nas regiões que recebem esses empreendimentos.

Esse dilema não é só nosso. Nos Estados Unidos, onde a corrida por data centers começou antes e avançou mais, governos estaduais e municipais passaram a impor moratórias e restrições diante da pressão sobre eletricidade, água e terrenos. Isso deve servir de alerta, pois nem o país mais avançado nesse quesito superou os impactos que ele produz.

Precisamos perguntar se o Brasil está se preparando para receber a infraestrutura de IA ou está apenas tentando torná-la mais barata. Um data center não deixa de ser complexo só porque seus equipamentos têm uma carga tributária menor.


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O Redata suspende tributos federais sobre equipamentos e componentes destinados aos data centers, conforme as condições do regime. A lógica é diminuir o custo de capital e tornar o Brasil mais competitivo na disputa internacional por investimentos em computação em nuvem e inteligência artificial.

Em troca desse incentivo fiscal, a lei exige que as empresas usem energia de fontes renováveis ou de baixa emissão, cumpram limites no consumo de água, invistam em pesquisa no Brasil e reservem parte da capacidade de processamento ao mercado interno. Mas o advogado Gustavo Quedevez, sócio do escritório BVA, observa que leis brasileiras já criaram exigências semelhantes, sem que isso resultasse em transferência tecnológica. “Sem critérios objetivos de elegibilidade e sem métricas de resultado, a exigência do Redata corre o risco de repetir esse padrão”, alerta.

Um grande data center, porém, não se resume a um edifício e aos servidores que abriga. Depende de energia, linhas de transmissão, água, espaço, telecomunicações, licenciamento, trabalhadores e relação com as comunidades. É uma infraestrutura que atravessa diferentes políticas públicas, enquanto o Redata é essencialmente um regime tributário.

O Pecém ilustra isso, com seus 300 MW de potência, 70 hectares, 120 geradores de emergência a diesel e grande uso de água próximo a uma área reivindicada pelos Anacé. “O Redata ajuda a resolver o custo de entrada, especialmente pelo lado tributário”, explica Marcelo Crespo, coordenador do curso de Direito da ESPM. “Mas um data center desse porte não é só um projeto de tecnologia.”

A questão jurídica do Pecém envolve a consulta aos Anacé e a adequação do licenciamento à dimensão do projeto. Isso não gera, por si só, insegurança jurídica. Mas, para evitá-la, Quedevez defende “regulamentar com urgência os pontos deixados em aberto, coordenar os órgãos hoje fragmentados e atrelar o incentivo fiscal a metas verificáveis de transferência tecnológica”, para que o Redata seja parte de uma estratégia de longo prazo de desenvolvimento de IA no país.

 

O que fica para o Brasil?

De fato, água, energia, meio ambiente, pesquisa e atendimento ao mercado interno não podem ser fiscalizados como assuntos isolados, cada um em seu próprio órgão. Nos Estados Unidos, quando a implantação correu mais que a fiscalização, a reação veio depois, em moratórias e restrições. O Brasil deve antecipar essas discussões, em vez de deixar que o Judiciário as resolva caso a caso.

Reservar parte do processamento para o mercado brasileiro é importante, mas não garante a captura de valor. O mesmo vale para o investimento em P&D, que precisa resultar em pesquisadores, startups, fornecedores, patentes, tecnologias e novos negócios, e não apenas em despesas para manter o benefício fiscal.

Um data center no país não garante tecnologia brasileira. Os servidores podem estar aqui, enquanto chips, software, serviços de nuvem e modelos de IA são desenvolvidos e controlados no exterior. O Redata pode aumentar nossa capacidade computacional sem aumentar a autonomia tecnológica brasileira. Nesse ponto, a discussão sobre soberania digital deixa de ser retórica.

Ela não existe se for ignorado quem controla o território, a energia, a água e a conectividade que sustentam essa infraestrutura. O caso Pecém mostra que a dimensão física da IA pode pesar tanto quanto seus modelos e algoritmos. É nesse cruzamento que a discussão técnica chega à vida das pessoas.

“Há uma assimetria profunda entre ser um mero hospedeiro de data centers e consolidar-se como um ator relevante na cadeia global da inteligência artificial”, resume Crespo. “O Redata é o primeiro passo para o primeiro objetivo, enquanto a estratégia de longo prazo determinará o segundo.”

O Brasil não precisa escolher entre receber e recusar data centers, mas deve decidir o que quer conseguir com eles. Se vierem apenas servidores, energia consumida e impostos renunciados, teremos ampliado a infraestrutura digital. Por outro lado, se trouxerem também conhecimento, empresas, pesquisadores, propriedade intelectual, empregos qualificados e capacidade de decisão, teremos ampliado nossa soberania tecnológica.

 

Yamini Rangan, CEO do HubSpot, fala na palestra de abertura do Unbound, no dia 16 de setembro - Foto: Paulo Silvestre

Empresas começam a trocar o “excesso de IA” pela busca por resultados

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Depois de dois anos se perguntando como adotar a inteligência artificial, muitas empresas começam a se questionar se não estariam usando IA demais para obter resultados de menos. Essa foi uma provocação feita pela CEO da plataforma de negócios HubSpot, Yamini Rangan, ao mencionar que, embora 90% das empresas já usem a tecnologia, apenas 6% alcançam resultados transformacionais com ela.

Os dados são de uma pesquisa apresentada durante o Unbound 26, evento global da empresa, que aconteceu em Boston (EUA), entre 16 e 18 de setembro e do qual participei. A conferência revelou uma mudança na forma como a companhia enxerga a IA, que deixa de ser apenas uma ferramenta capaz de produzir respostas para executar partes concretas do trabalho.

Rangan chamou esse momento de “fase de maximização”. Com medo de ficar para trás, empresas e profissionais respondem acumulando mais ferramentas, agentes e casos de uso. Mas, para ela, só trabalhar mais não está funcionando.

O estudo indica que as empresas que obtêm mais impacto não são as que multiplicam iniciativas com IA, mas as que se concentram em poucos casos de uso, ligados a resultados concretos. Em vez de valorizar apenas o “output”, como conteúdos produzidos pela máquina, a HubSpot propõe perseguir “outcomes”, como gerar demanda, fechar negócios e melhorar o atendimento ao cliente.

Mas a busca por produtividade não se encerra nos indicadores de marketing, vendas ou atendimento. Ela também redefine o que caberá às pessoas fazer, quais competências serão exigidas e como as empresas reorganizarão seus processos quando parte das tarefas burocráticas passar a ser executada por máquinas.


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Essa mudança aparece nos produtos anunciados pela HubSpot em Boston. O novo Breeze Assistant deixa de apenas responder a perguntas e passa a executar tarefas a partir de comandos em linguagem natural, enquanto o CRM pode registrar automaticamente informações de reuniões, chamadas e e-mails, reduzindo a necessidade de inserção manual de dados pelos profissionais.

A ambição, porém, não é apenas automatizar tarefas já existentes. A HubSpot chama de Growth Context o conjunto de dados sobre o negócio, a equipe e os clientes que alimenta seus agentes, enquanto o Context Home organiza essas informações e aponta lacunas a preencher. A proposta é redesenhar o fluxo de trabalho para que a IA opere com uma visão mais completa da empresa, e não simplesmente execute comandos isolados.

Para Duncan Lennox, diretor de Produto e Tecnologia da HubSpot, a mudança vai além de tornar cada profissional mais eficiente. Segundo me explicou, “estamos falando sobre gerenciar equipes híbridas de agentes e de pessoas”. Ele sugere que a IA deve absorver a parte repetitiva e administrativa das rotinas para devolver aos profissionais tempo para atividades de maior valor.

Mas é preciso saber se as pessoas receberão mesmo isso. Helen Russell, diretora de Pessoas da HubSpot, reconhece ganhos de produtividade entre indivíduos e equipes, mas disse para mim que as empresas ainda têm dificuldade para medir quanto desses ganhos se converte em impacto para a organização. E, no final, se a IA economiza tempo dos profissionais, é preciso questionar se eles ficarão com esse tempo ou se ele será “apropriado” pela empresa.

No Brasil, essa busca por resultados aparece em um cenário de forte adesão à tecnologia. Shelley Pursell, diretora sênior de Marketing para América Latina e Ibéria da HubSpot, afirmou que 89% dos profissionais de marketing pesquisados já usam IA, enquanto 43% dos respondentes brasileiros avaliaram de forma muito positiva a contribuição dos agentes. Segundo ela, a América Latina precisa agora sair da experimentação para aplicações capazes de gerar valor concreto.

 

Quando a IA vira um desserviço

Mas os agentes de IA não corrigem problemas que já existem nas empresas. Sem dados confiáveis e contexto sobre clientes, processos e equipes, podem até reproduzir erros em maior velocidade e criar uma experiência ruim para consumidores. Pursell resumiu para mim que, sem essas bases, a tecnologia pode se tornar “um desserviço para o que se está tentando fazer”.

Resta saber, portanto, até onde os agentes devem ir. Por isso, a HubSpot afirma ter construído uma camada de governança, observabilidade e permissões, com supervisão humana no circuito. A abordagem deve começar por não confiar no agente e ampliar sua autonomia conforme ele demonstra consistência.

A corrida pelos agentes ainda precisa responder como uma marca se diferenciará da outra se todas as empresas puderem produzir campanhas, e-mails, propostas, análises e atendimento com tecnologias semelhantes. A automação pode reduzir custos e acelerar processos, mas também torna mais importante aquilo que não está na ferramenta, como identidade, contexto, repertório e capacidade de julgamento.

É nesse ponto que o julgamento humano ganha ainda mais importância. “De vez em quando, recebo algo em que fica muito evidente que a pessoa usou IA e não revisou o trabalho”, contou Russell. Por isso, quanto mais a máquina ganha capacidade de executar, mais importante se torna a capacidade humana de decidir o que ela deve fazer.

Portanto, se a primeira fase da IA empresarial foi marcada pela busca por velocidade, a próxima deve ser definida pela capacidade de decidir o que fazer com isso. Não basta produzir mais, vender mais ou atender mais rapidamente. À medida que os agentes passam a ocupar uma parte maior da operação, identidade, julgamento e confiança tornam-se ainda mais importantes.

A vantagem competitiva talvez não esteja em ter mais agentes, mas em saber quais decisões não devem ser terceirizadas a eles. Afinal, quando todas as marcas tiverem acesso às mesmas máquinas, o que continuará diferenciando uma empresa da outra será justamente aquilo que ela decidir manter humano.


Assista às íntegras das entrevistas em vídeo clicando nos links a seguir:

Duncan Lennox, diretor de Produto e Tecnologia da HubSpot

Shelley Pursell, diretora sênior de Marketing para América Latina e Ibéria da HubSpot

Helen Russell, diretora de Pessoas da HubSpot

 

Apresentação da São Paulo Escola de Dança durante o segundo dia do SAP NOW AI Tour Brazil 2026 - Foto: reprodução

Empresas brasileiras entram na fase pragmática da IA, mas ainda sofrem para dominá-la

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As empresas brasileiras esperam obter US$ 24,8 milhões de retorno com agentes de inteligência artificial nos próximos dois anos, mas apenas 3% delas se sentem totalmente preparadas para implantar e ampliar essa tecnologia. A contradição revela o estágio atual da IA no país, com expectativas sobre resultados que crescem rapidamente, mas com preparo ainda incipiente para lidar com ela.

O retrato desse momento ganhou destaque no SAP NOW AI Tour Brazil 2026, que aconteceu em São Paulo nos dias 9 e 10 de setembro. O evento colocou, no centro da discussão, o uso da IA nos negócios, os agentes, a integração de dados e a busca por valor concreto com essa tecnologia.

Essa mudança também aparece no estudo “The Value of AI 2026”, uma parceria entre a SAP e a Oxford Economics, apresentado no congresso. A pesquisa ouviu 2.600 executivos de 13 países, incluindo 200 brasileiros.

Por aqui, o levantamento aponta que o investimento médio em IA já chegou a US$ 20,8 milhões neste ano, ante US$ 14,2 milhões na edição anterior, e deve crescer 46% até 2028. O retorno médio passou de 16% para 19%, equivalente a US$ 5,5 milhões, e deve chegar a 38% em dois anos.

Entre expectativas e capacidades, vale perguntar como empresas podem projetar retornos cada vez maiores com uma tecnologia que ainda não integram bem às próprias operações. Nesse sentido, o problema deixa de ser o potencial da IA e passa a ser a capacidade de cada organização de efetivamente capturá-lo.


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Essa tensão aparece nos próprios indicadores do levantamento. Embora 64% das empresas brasileiras estejam satisfeitas com o retorno atual da IA, 65% não estão convencidas de que suas iniciativas entregam todo o potencial da tecnologia. Ou seja, já existe retorno para justificar novos aportes, mas também há a sensação de que muito valor segue se perdendo pelo caminho.

De fato, uma demonstração de IA pode ser impressionante e, ainda assim, não resolver nenhum problema relevante. “A diferença entre uma solução que fica no genérico e outra que entrega valor está no contexto”, explica Christian Geronasso, estrategista de IA da SAP Brasil. Segundo ele, sem uma necessidade concreta e uma meta clara, mesmo uma proposta tecnicamente sofisticada pode produzir pouco valor.

Um dos principais obstáculos está em algo bem menos sofisticado do que os próprios modelos de IA. “O desafio agora é conectar a IA aos dados e aos processos que realmente movem o negócio”, afirma Rui Botelho, presidente da SAP Brasil. “Hoje, 75% dessas empresas apontam qualidade ou disponibilidade dos dados como um dos fatores que impedem o maior retorno com a IA nos seus projetos.”

A fragmentação aparece na forma como a automação avança. No momento, 26% das tarefas nas empresas brasileiras já são apoiadas por IA, percentual que deve chegar a 44% em dois anos. Mas Botelho alerta que apenas 18% dos negócios já adotam a tecnologia de maneira estratégica e integrada.

O problema está aparecendo no cotidiano, com 80% das empresas brasileiras enfrentando resultados de baixa qualidade da IA pelo menos ocasionalmente, provocando retrabalho, atrasos ou acúmulo de demandas. Além disso, 78% tiveram que adaptar sua forma de trabalho por causa desses resultados.

 

O fator humano

Diante desse cenário, a resposta não pode ser apenas técnica. “A tecnologia desempenha um papel fundamental, mas é preciso saber como capacitar e requalificar as pessoas, que tipo de infraestrutura colocar em prática para ajudar os funcionários a se transformarem”, acrescenta Gina Vargiu-Breuer, diretora global de Pessoas e Relações Trabalhistas da SAP. “A IA está mudando completamente a maneira como trabalhamos e precisamos repensar tudo.”

Essa transformação também muda a dimensão da responsabilidade. Quando os agentes deixam de apenas responder a solicitações e passam a executar ações, torna-se necessário saber o que podem fazer, quem autoriza suas decisões e como seus atos podem ser supervisionados e auditados.

Fora das planilhas e dos centros de operação, a IA também começa a ocupar territórios menos óbvios. Por exemplo, a São Paulo Escola de Dança está desenvolvendo com a SAP um “Agente de Ensaio”, capaz de apoiar a experimentação de diferentes formações de bailarinos, dimensões de palco, movimentos e elementos de dramaturgia, relacionando essas escolhas às sensações que a coreografia pretende provocar no público.

A tecnologia não pretende substituir o olhar do coreógrafo nem a interpretação dos bailarinos. Textos e desenhos registrados pelos artistas em um diário de bordo alimentam o contexto da ferramenta, mostrando que gerar valor também pode significar abrir possibilidades antes difíceis de testar.

Isso mostra que o investimento, por si só, não garante resultados. A IA precisa se tornar parte coerente de processos, dados e decisões, sob pena de transformar uma promessa de eficiência em mais uma camada de complexidade.

Mesmo com avanços tão grandes da IA, as empresas precisam ser capazes de extrair valor dessa tecnologia sem perder qualidade, responsabilidade e autonomia humana. A próxima fase da IA premiará, portanto, quem souber combinar tecnologia, contexto e pessoas para produzir resultados que façam sentido.