A crescente insatisfação com o desempenho e o suporte das grandes empresas norte-americanas de tecnologia tem feito governos e organizações ao redor do mundo reavaliar suas parcerias em inteligência artificial (IA). O movimento, inicialmente motivado por preocupações com privacidade e soberania digital, ganhou força com a redução de investimentos dos EUA em iniciativas de direitos […]
A crescente insatisfação com o desempenho e o suporte das grandes empresas norte-americanas de tecnologia tem feito governos e organizações ao redor do mundo reavaliar suas parcerias em inteligência artificial (IA). O movimento, inicialmente motivado por preocupações com privacidade e soberania digital, ganhou força com a redução de investimentos dos EUA em iniciativas de direitos digitais e a percepção de abandono de mercados de menor escala por parte de big techs como Meta, Google e X (ex-Twitter).
Segundo informações do MIT Technology Review, esse contexto abre espaço para inovação em áreas críticas como moderação de conteúdo, processamento de linguagem natural e desenvolvimento de modelos sob medida para idiomas e contextos específicos.
Em países como Brasil, Índia e África do Sul, cresce a frustração com a ineficácia dos sistemas automatizados de moderação de conteúdo — baseados principalmente em inglês americano — para lidar com contextos linguísticos e culturais locais.
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Em resposta, surgem iniciativas regionais para construir APIs, modelos de linguagem e datasets próprios. Um exemplo citado na conferência RightsCon, em Taiwan, foi a startup indiana Shhor AI, que está desenvolvendo um sistema de moderação voltado para os muitos dialetos locais.
Empresas que operam com dados e tecnologia nesses mercados estão em posição estratégica para aproveitar essa demanda por soluções personalizadas. A coleta e o treinamento de dados locais, por exemplo, tornam-se diferenciais competitivos. Isso tem impulsionado parcerias entre startups, ONGs, universidades e provedores de infraestrutura digital para criar “mini stacks” regionais.
De acordo com a publicação do MIT, um dos efeitos da maturidade tecnológica recente é que modelos menores, quando bem treinados, podem competir em tarefas específicas com grandes modelos generalistas. Isso reduz a barreira de entrada para empresas que desejam desenvolver soluções próprias. Essa tendência favorece o surgimento de provedores B2B que oferecem modelos de IA como serviço (AIaaS), adaptados a setores como varejo, saúde, jurídico e governo, com linguagens e regras locais embutidas.
A União Europeia, por exemplo, trabalha em um “Euro Stack” que pode abranger desde energia e nuvem até dados e IA inspirando outros países a traçarem estratégias de soberania tecnológica. Os impactos são diretos para empresas que atuam com infraestrutura digital, compliance, data centers e serviços em nuvem, que devem estar preparados para atender a essa nova configuração.
Joe Biden, ex-presidente dos Estados Unidos, havia investido em regulamentação e responsabilidade na área de IA, mas a nova administração de Donald Trump desmontou boa parte desse arcabouço. Essa virada aumentou a pressão sobre empresas que antes dependiam de apoio ou diretrizes claras vindas de Washington.
Agora, companhias como Proton (Suíça), Mozilla e startups africanas como Lelapa AI defendem uma nova arquitetura digital, mais distribuída e voltada para o bem comum. Esse cenário exige que fornecedores de tecnologia e consultorias estejam atentos às mudanças no ambiente regulatório e prontos para oferecer soluções que respeitem normas locais e tragam valor real aos negócios.
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