Itaú e Bradesco correm pela liderança no uso de IA no mercado financeiro brasileiro

Tenho dito e insistido que o setor financeiro é, em todo o mundo, em especial no Ocidente, o primeiro demandador, maior incentivador e usuário das novas tecnologias digitais, incluindo a IA generativa. Tecnologia e finanças nasceram da mesma costela e possuem o mesmo DNA.

O Bradesco entre os grandes bancos (“bancões”) brasileiros foi o que saiu mais atrasado nessa corrida, desde quando esse processo era chamado de “informatização bancária” na distante década de 80. Pode parecer estranho, mas nesta época, o Brasil esteve entre os líderes deste processo em todo o mundo. Há cerca de uma década, o Bradesco vem acelerando a corrida atrás do prejuízo e passou a chamar esse processo não de “transformação digital”, como fazem outras companhias, mas usando uma nomenclatura mais radical: “desmaterialização".

Assim, o Bradesco decidiu des-terceirizar (contratar diretamente) sua expressiva equipe de TI com cerca de 11 mil trabalhadores (13,5% de sua força de toda sua força de trabalho). A decisão visa evitar a perda de pessoal qualificado. Além disso, o Bradesco passou a usar a IA Generativa já há alguns anos e, mais recentemente, também o blockchain e a computação quântica. Se tratam de movimentos de incorporação de tecnologias que possuem enorme dependência do recurso das nuvens (clouds) que hoje opera cerca de metade da carga operacional do banco.

Mirando incrementar a digitalização/dataficação, o Bradesco deu alguns saltos com a aquisição de várias startups, cujas tecnologias e serviços foram logo incorporadas às suas operações. Desde 2017, o Bradesco lançou sua própria fintech, a Next e, a partir de 2022, seu sistema digital já passou a permitir o uso de pix por whatsapp, época em que também passou a usar agentes de IA (software autônomo) em várias de suas operações, em especial no atendimento aos clientes, recomendações de investimentos, engenharia de software entre outros.

Enquanto isso, o Itaú anunciou agora, no dia 5 maio de 2026, em seu evento Meet Itaú Tech, a ampliação em 88% do uso de IA Generativa e passou a considerar esta como “a tecnologia ou camada estrutural da operação de todo o banco". Como parte da aceleração de sua digitalização, o Itaú ampliou nos últimos meses, o crescimento de 35% do uso de Machine Learning e passou a ter quase 70% da carga de suas operações nas nuvens (cloud). [1]

Recentemente, o Itaú também formalizou a criação da “plataforma Iara” com a função de organizar todo o uso de IA no banco: “centralizar modelos, bases de conhecimento, memória persistente e mecanismos de governança”. No evento, o Itaú informou ainda que entre 2018 e 2026 aumentou em 2.800% o volume de atualizações tecnológicas e recentemente identificou uma redução de 44% no custo unitário de seus processamentos.

Para o cliente, o banco informa que essas iniciativas aparecem sob a marca “inteligência Itaú” que já atende 5 milhões de correntistas, ofertando possibilidades como emissão de pix a partir de textos, áudios, voz ou imagem pelo WhatsApp, sem precisar ir ao aplicativo do banco.

Outro movimento estratégico do Itaú foi a criação do Instituto de Ciência e Tecnologia (CTI) com objetivo de ter diretamente sob seu controle uma estrutura voltada à pesquisa aplicada em tecnologias emergentes. O CTI possui 200 pesquisadores atuando principalmente nas áreas de IA Gen, computação quântica, robótica e realidade estendida, além de parcerias com instituições como a USP, MIT e universidade de Stanford nos EUA.

 

Evidências da digitalização dos bancos e do setor financeiro na busca por maiores lucros e máxima fluidez do capital

O setor bancário é parte do sistema financeiro capitalista, onde a oferta de crédito sempre determinou a aceleração da economia, só que o movimento de creditício vem sendo paulatinamente substituído pela máquina das dívidas e do endividamento como motor de arrasto da produção e da economia.

A informatização do setor financeiro com uso intenso da tecnologia digital traz vantagens para o usuário, mas beneficia muito mais aos donos dos dinheiros, porque facilita a intermediação bancária e a capitalização dos investidores com crescente redução dos custos. Além disso, também possibilita a ampliação da desejada inclusão bancária, junto com o número de consumidores que, em síntese, é o que faz a espiral do capitalismo girar e subir, arrancando a riqueza do território, onde acontece a produção material e o ciclo de reprodução social, base da pirâmide do movimento do capital.

Os avanços em 3/4 décadas de digitalização bancária foram colossais. Na década de 70 apareceu o cartão de crédito. Na década de 80 surgiram os primeiros caixas eletrônicos (ATM – Terminal de Autoatendimento) e, logo depois, o Caixa 24 horas. Em 1990, a digitalização avançou para o uso de boletos com os códigos de barra. Logo depois, em 1995, foi disponibilizado o Internet Banking, levando o acesso ao banco para as casas e para o trabalho dos correntistas.

Em 2008 apareceu o 1º aplicativo de banco para uso nos celulares e, em 2010, a primeira Fintech. Em novembro de 2020 o Banco Central lançou o Pix. Assim, em 2025, já assistíamos a explosão do Mobile Banking com 200 bilhões de transações por celular, o maior canal de movimentação financeira do Brasil, em que 90% das transações são feitas por plataformas móveis. [2]

Agora, no 1º trimestre de 2026, o Brasil já possui 170 milhões de usuários de Pix (cerca de 80% da população), sendo 160 milhões como pessoas físicas. Nesse mesmo período, o BC registrou 7 bilhões de operações com Pix (56%) ultrapassando as 5,4 bilhões de operações com cartão de crédito (44%). [2] [3]

Tudo isso, são evidências do aumento do uso da digitalização bancária e de todo o setor financeiro, onde se observa a utilização cada vez mais intensa de pacotes de dados e da IA. Os dados servem para análise de riscos, regularidade de pagamento, atração de investidores para capitalização e clientes para empréstimos consignados ou não.

Assim, observa-se a ampliação da dataficação com os usos de diferentes conjuntos de dados dos clientes dos bancos e do mercado financeiro, que acabam dependendo deles para estruturar suas operações e suas decisões. Quanto maior e mais célere o fluxo do dinheiro maior é a captura e extração de valores pelos agentes financeiros.

Nessa sequência, a computação quântica também já vem sendo utilizada em modelagens de negócios financeiros e de títulos, em especial no mercado de capitais e entre as gestoras dos fundos financeiros que fazem previsão de suas rentabilidades quase que online [4]. Desta forma, o sistema passa a operar quase que de forma autonomia, com os agentes de IA definindo taxas de juros e fazendo simulação da rentabilidade para os diferentes tipos de ativos matérias ou financeiros.

 

Digitalização, plataformização, fintechização e assetização

Esses movimentos dos dois grandes bancos brasileiros na direção da radicalização do uso das tecnologias digitais são apenas breves demonstrações sobre como o setor financeiro é o primeiro e maior usufrutuário do avanço das tecnologias digitais e da IA em todo o mundo. Os demais bancos e as centenas de fintechs autorizadas pelo Banco Central (BC) seguem caminhos similares conforme suas possibilidades de investimentos em tecnologia.

Não é diferente do que vem acontecendo no mercado de capitais (acionário), fundos financeiros e entre as fintechs (que juntam nesse acrônimo, já bem conhecido), as finanças com a tecnologia.

Porém, vale observar que tudo isso vem ocorrendo exatamente nesse momento em que a hegemonia ou a dominância financeira se impõem sobre o controle e fluxos dos ativos em boa parte do mundo.

Aliás, a ideia de ativo vem dessa lógica da “assetização” (Langley, 2020) [5] e do rentismo. Sob o controle das gestoras de fundos tem em sua órbita os ativos da economia real (indústrias, produção de alimentos, infraestruturas de circulação (logística com portos, aeroportos, ferrovias e rodovias) e os serviços.

Por outro lado, mas em articulação à economia real se desenvolveu e cresceu o circuito dos papeis, títulos, debêntures, mercados futuros da outra lógica que é o do capital fictício e da financeirização cada vez mais hegemônica

Juntos, os dois circuitos produzem uma “espiral de acumulação infindável” (Harvey, 2018) [6] e demonstra o capital em movimento. Uma espiral em movimento circulares e ascendentes, tipo helicoidal, em torno do capital, que mistura valorização (economia real) com a capitalização que se desenrola no mundo das finanças.    

 

Big Money e Big Tech como chaves do tripé do capitalismo contemporâneo

A digitalização tem servido a vários propósitos, desde o e-commerce com a plataformização, a comunicação das mídias sociais e muitos outros usos que crescem dia a dia. A dataficação se tornou um novo fator de produção com diversas utilizações possíveis, levando a um ritmo muito acelerado de inovação. [7]

Nesse sentido, não faz sentido repetir os ludistas no início da revolução industrial quebrando as máquinas e freando a tecnologia. O público em geral deseja ter as facilidades geradas pela tecnologia, mas é preciso entender a quê e a quem ela ter servido quando se desenvolve de forma quase completamente desregulada.

O controle sobre esses processos precisa ser melhor observado. Não é possível aceitar a baixa regulação que vem permitindo um fluxo de capitais sem fronteira, quase sem nenhum controle, ampliando a oligopolização, as desigualdades econômicas e ao controle quase total do Big Money que acaba por moldar as Big Techs.

O Big Money articulado às Big Techs ajuda a explicar a hegemonia do capital financeiro. Da mesma forma que o controle da tecnologia se hierarquizou e se concentrou o mesmo tende a acontecer com o sistema financeiro e os bancos nacionais. Crescem os riscos de oligopolização e centralização do setor bancário, a partir das relações transfronteiriças do capital e da colossal fluidez possibilitada pela digitalização.

Os próprios organismos internacionais do setor financeiro vêm alertando continuamente para os riscos e os desafios para lidar com o controle do fluxo de dinheiro diante da fluidez do capital e do incremento das moedas digitais e criptomoedas (stablecoins), surgidas a partir do avanço e da utilização cruzada e intensiva das tecnologias digitais, nuvens, blockchain, IA, IA Gen e computação quântica.

Na atualidade vivemos o que tenho chamado de um “tripé do capitalismo contemporâneo” sustentado nos pilares da digitalização/dataficação como etapa contemporânea da reestruturação financeira; segundo da hegemonia e dominância financeira; e concluída pela racionalidade neoliberal que articula e justifica esses movimentos da atualidade. Observar o fenômeno em sua totalidade é imprescindível, mas é preciso ir além.

 

Referências:

[1] Meetup Itaú Tech 2026 – 5 de maio de 2026. IA na engenharia de software. IA agêntica. Meetup Itaú Data – canal no YouTube. Disponível em: https://youtube.com/playlist?list=PL34w81iXr8CtgkVTr-ij7Tthv5Y0Qe6jJ&si=idNl7vzYc7YTmENd

[2] Banco Central do Brasil (BCB). Pix em números. Disponível em: https://bcb.gov.br/estabilidadefinanceira/pix-em-numeros-estatisticas

[3] ABECS – Balanço do setor de meios eletrônicos de pagamento RESULTADOS 1T26 – Associação das empresas do setor de meios eletrônicos de pagamento. Disponível em: https://abecs.org.br/storage/sector_balances/25/01KRBRHK0XNVRHQQ8Y2A6X07F4.pdf

[4] PESSANHA, Roberto Moraes. A ´indústria´ dos fundos financeiros: potência, estratégias e mobilidade no capitalismo contemporâneo. Consequência: Rio de Janeiro, 2019.

[5] LANGLEY, Paul. Assets and assetization in the financialized capitalismo. Review of International Political Economy. Online, 2020. Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09692290.2020.1830828

[6] HARVEY, David. A loucura da razão econômica. Boitempo: São Paulo. 2018.

[7] PESSANHA, Roberto Moraes. Artigo no Blog Roberto Moraes e Portal 247 em 7 de maio de 2026. Dataficação: questão-chave da soberania cibernética e superação da dependência digital. Disponível em: https://www.robertomoraes.com.br/2026/05/dataficacao-questao-chave-da-soberania.html

A empatia como mercadoria escassa: habilidades sociais e as contradições do trabalho com mais IA

O avanço da inovação tecnológica na área da Inteligência Artificial (IA) apresenta vários paradoxos. No geral, observa-se uma tendência de redução de empregos em áreas cognitivas — e não apenas em tarefas físicas e manuais, como ocorreu na automação tradicional. Atualmente, nota-se que essa redução de tarefas no trabalho cognitivo vem acompanhada por demandas que exigem intelecto e maior qualificação. Esse processo complexo e muitas vezes dúbio exige observações e pesquisas mais profundas.

Porém, o paradoxo reside em outro ponto: os serviços cognitivos estão exigindo, cada vez mais, trabalhadores com maior capacidade de intervenção, relações interpessoais e, especialmente, habilidades sociais. Contraditoriamente, as transformações digitais têm empurrado os indivíduos para uma vida social mais pobre, onde preponderam o isolamento e o individualismo.

Surge, então, uma incongruência entre o que é proporcionado pela tecnologia (o uso acentuado de telas) e o que o trabalho sob o domínio digital exige na vida laboral. É notório que a comunicação e a empatia interpessoal estão sendo reduzidas, enquanto a estranheza social aumenta. Não é uma equação simples de resolver, embora as gestões de pessoas das companhias pensem o contrário.

A questão é estrutural: na contemporaneidade, já vemos a ampliação do uso de robôs humanoides (IA corporificada). A interação homem-máquina — um fenômeno sociotécnico — cresce em uma direção que tende a reduzir e afastar, ainda mais, a interação social entre humanos. Se as relações se reduzem, a empatia se abrevia e as habilidades sociais se esvanecem.

No mundo capitalista, a lógica vigente alterna entre a escassez e a fartura. Assim, se a empatia e as habilidades sociais se tornam escassas, logo ganham mais valor no mercado de trabalho. Isso talvez já esteja ocorrendo no universo online, no uso sistemático de modelos de linguagem e chatbots, sem que seja plenamente percebido.

À medida que vêm à tona casos de grande interação entre sujeitos e IAs — inclusive para interlocuções sobre o psiquismo —, o isolamento e a estranheza social tendem a aumentar, gerando ainda mais demanda por habilidades sociais humanas. Isso explica, em parte, a busca crescente por psicólogos e terapias como formas de suportar a perda do convívio social, um dos maiores bens da humanidade.

Não seria surpresa se, sob a hegemonia financeira contemporânea, as habilidades sociais passassem a ser chamadas de "ativos". Faltará apenas criarem uma inovação para vendê-las como commodities, ignorando que elas não existem artificialmente, pois são inerentes ao sujeito humano.

Dataficação: questão-chave da soberania cibernética e superação da dependência digital

Entender o fenômeno da dataficação é o primeiro passo para se compreender e almejar um avanço na formulação de políticas que tenha como objetivo a soberania cibernética, a superação da dependência e do colonialismo digital, considerando tudo aquilo que atualmente se desenrola de forma acelerada em relação à internet, ao uso de dados, algoritmos e plataformização, em diferentes partes do mundo.

A dataficação se situa num degrau acima da digitalização como etapa contemporânea da reestruturação produtiva. A transformação digital (dataficação) é um dos vértices do tripé do capitalismo contemporâneo que tem nas outras duas bases: a dominância e a hegemonia financeira (assetização e rentismo); e no outro vértice: a lógica da racionalidade neoliberal.  

É importante destacar que o desenvolvimento da dataficação tem distinções no tempo, no espaço e nas condições socioeconômicas e políticas em que são implantadas e desenvolvidas, sendo desigual, mesmo que combinada, sobre o que vem sendo instituído mundo afora. De forma em especial os processos desenvolvidos nos EUA e na China.

A dataficação é a grande base das grandes transformações que estamos assistindo na atualidade. Compreender o papel e a importância dos dados no contexto da transformação digital e do processo de plataformização no presente não é simples para a maioria das pessoas. É algo de domínio ainda restrito a alguns especialistas e pesquisadores, porque a lógica dos dados e da dataficação é toda imaterial, embora o discurso e a ilusão da virtualidade no mundo digital já tenham sido vencidos, porque hoje se sabe, amplamente, que os dados para existirem prescindem de enorme e colossal infraestrutura digital.

Assim, os dados não são visíveis, são abstratos e imateriais, embora demandem potentes infraestruturas maquínicas digitais para que possam ser capturados, processados, estruturados e correlacionados. Isso se dá a partir de fluxos que ligam diferentes infraestruturas fixas digitais, de vários territórios e diferentes continentes, onde são armazenados e alcançados, em movimentos frenéticos, permanentes e cumulativos.

A dataficação é um fenômeno que usa o digital para criar novos dispositivos e novos mercados (marketfation, CALLON, 2008) [1] com a conversão do máximo de atividades humanas, naturais e maquínicas em dados (AMADEU, 2025, p.30) [2]. Assim, a digitalização se tornou a última fronteira da globalização neoliberal financeirizada (MOROZOV, 2013) [3]. De forma similar, também é possível afirmar que a dataficação se tornou a base da economia digital e uma nova fronteira de acumulação no capitalismo contemporâneo.

A dataficação é ainda, um fenômeno contínuo, pervasivo (se espalha) e que busca extrair dados de tudo: pessoas (comportamentos, relações e movimentos); natureza; das coisas e ainda dos dispositivos e das máquinas. Ou seja, se trata de um processo que busca transformar fenômenos do mundo real em dados quantificáveis e digitais para assim gerar valor ou conhecimento, incluindo a transformação de experiências antes intangíveis, como amizades, emoções, preferências, movimentos físicos etc. que assim passam a ser representadas numericamente e tratadas como dados (MAYER-Schonberger, V. e CUKIER, K., 2013). [4]

 

Similaridades e distinções entre dados e petróleo

Ao contrário do que muito se diz, os dados não existem puros na natureza como o petróleo com o qual é comparado quase à exaustão. Isso só é verdade quando se trata do acúmulo de riquezas. Porém, tanto o petróleo in-natura quanto o dado solto e isolado não têm serventia. Os dados precisam dos algoritmos para serem extraídos e correlacionados. De forma similar, o petróleo precisa das plataformas e bases operacionais para extração e posterior beneficiamento com separação da água, areia e outras impurezas.

Já que são tão comparados, embora de forma errônea na maioria das vezes, penso que vale avançar nessa análise comparativa dessas duas coisas: dados e petróleo. Ambas se transformam em commodities ou produtos comuns para serem negociados após beneficiamento ou processamento. Lembrando que commodity é qualquer produto natural ou básico que é praticamente igual independente de quem produziu.

O petróleo precisa ser refinado para se transformar em cerca de outras das três mil mercadorias possíveis. Já os dados se estiverem isolados não têm valor. Sua valorização acontece quando eles passam a ser correlacionados. Por exemplo: vendas de um tipo de produto ou serviço, para um tipo de público, num determinado horário, em negócio presencial e/ou online, região, etc. Dados sobre saúde, exames, por idade, sexo, relação com doenças pré-existentes, numa região etc. Relações pessoais e/ou institucionais nas mídias sociais, formas de interação e outros tipos de comunicação, preferências e frequência de curtidas e comentários, sobre quais assuntos, postagens e imagens etc.

Todos os sensores e dispositivos digitais produzem dados cumulativamente. Os conhecidos smartwachtes convertem batimentos cardíacos e o sono em séries e conjunto de dados. Os aplicativos de transporte (mobilidade) registram os trajetos, origem, destino, tempo de percurso, movimentos dos motoristas etc. Os aplicativos de bancos traduzem nossos comportamentos financeiros em pontuações e scores que depois servirão para análises de riscos. Dados como pagamentos de contas de água, luz, telefone, estabilidade de número de celular, padrão de consumo online, localização geográfica, relacionamentos com contatos que já deram calotes etc. tudo isso acaba servindo para diferenciar bons e maus pagadores com atribuição de pesos e uma pontuação final (credit scoring) que, em síntese, é usada como análise de risco online, servindo como uma espécie de “motor de decisão” nas instituições financeiras.

Porém, há uma grande e fundamental diferença entre eles: o petróleo depois de processado, só pode ser utilizado uma única vez como mercadoria, após seu beneficiamento e refino (como no caso dos combustíveis ou outros). Enquanto isso, os dados extraídos, processados e estruturados, sob a forma de conjunto de dados (datasets) podem ser utilizados inúmeras vezes, ou indefinidamente, de forma contínua e para diferentes funcionalidades, o que torna sua acumulação uma riqueza com muito maior potencial de valorização que o petróleo.

A utilização do conjunto de dados capturados dos comportamentos dos usuários tende a se multiplicar na medida em que o seu uso gera atração de mais usuários num círculo virtuoso de valorização e acumulação numa espécie de reprodução ampliada.

Outra observação importante é que os dados, mesmo que relacionados, não são iguais entre si e possuem valores diferentes conforme a serventia. Há dados simples de pouco valor, mas há outros sobre comportamentos e obtidos a partir das relações nas mídias sociais que são muito usados em atração de interesse e mercado para o e-commerce ou para a publicidade no geral.

O petróleo, embora também não seja igual entre todos os extraídos, não é tão diverso quanto os dados. Há o petróleo mais denso, parafinado e o mais fino e mais fácil de ser refinado por isso tem maior valor, porém, após beneficiamento, ambos produzem as mesmas mercadorias para uso como os combustíveis e outros que possuirão valores idênticos no mercado. Já os mesmos conjuntos de dados podem ser usados para diferentes finalidades que agregarão variados e múltiplos e cumulativos valores.

 

Datasets são conjuntos de dados com valor e usos permanentes

Datasets são conjuntos de dados organizados e estruturados. Alguns conjuntos de dados podem chegar a valores de mercado muito maiores que outros mais simples. É o caso do conjunto de dados utilizados para treinamento profundo (deep learning) de máquinas, destinados à Inteligência Artificial Generativa (IAG) ou Super IA. Esses conjuntos de dados precisam ter alguns predicados como volume, escala, continuidade e facilidades que possam ajudar a IA a compreender os padrões generalizáveis em termos probabilísticos.

Assim, esses conjuntos de dados permitem que os modelos em que são usados possam tomar decisões e avançar em ações com diferentes graus de autonomia, conforme a programação. Por exemplo: os dados e tokens retirados desse artigo (texto) podem servir a este e outros propósitos, várias vezes, para treinamento de diferentes modelos de linguagem.

Nessa lógica de mercado, os pacotes de dados, já em grande escala, se transformam em commodities, em ativo (asset) e em capital. E, dessa forma, também vão sendo sempre e continuamente ampliados, gerando seguidos ciclos de reprodução do capital (digital), levando a novos produtos e mercados e ao gigantismo (oligopolização) das grandes corporações de tecnologia, as Big Techs.

 

A diferença na lógica e na formulação da política de dados dos EUA e da China

Atualmente, oito das dez maiores corporações com capital aberto em bolsas no mundo, são do setor tecnologia. Em 27 de abril de 2026, a soma no valor de mercado das dez maiores Big Techs – maioria americana – equivalia a US$ 27,2 trilhões. Entre elas as chamadas “Magnificent Seven” (Sete Magníficas): NVidia; Google; Apple; Microsoft; Amazon; TSMC; Broadcom e se tornaram os maiores na história da humanidade. [5]

Nos EUA a dominação tecnológica-digital sempre foi diretamente imbricada com a hegemonia financeira do capital de risco (venture) e mercado de capitais, em que os grandes fundos e investidores têm a maior parte do controle acionário das Big Techs que dirigem as suas ações de desenvolvimento tecnológico e de mercado.

É fácil identificar que quase toda a política de dados dos EUA é, fundamentalmente, baseada e centralizada nas Big Techs que administram negócios e serviços espalhados em vários países do mundo em especial, mas não exclusivamente, no Ocidente. Assim, as Big Techs extraem dados gratuitamente e em colossais volumes e os organizam, estruturam, armazenam e concentram sob a forma de diferentes pacotes de dados (datasets) que têm garantido boa parte de seus extraordinários, crescentes e bilionários lucros.

O modelo que vem sendo desenvolvido pelos chineses é distinto, embora por lá, também tenham surgido gigantes corporações de tecnologia, com estruturas de negócios similares (quase espelho) aos das companhias estadunidenses, porém a maioria possui capital fechado e algumas misturam participações acionárias entre companhias estatais e privadas do próprio país. As gigantes corporações de tecnologia chinesas são conhecidas como BATH (Baidu, Alibaba, Tencent e Huawei) além da Byte Dance e JD.com (essa mais da área de logística como braço do e-commerce).

Na China, além dessas gigantes da tecnologia, outras companhias e startups, estão por trás do "Plano de Desenvolvimento de Inteligência Artificial de Nova Geração", lançado em 2017, que tem o papel estratégico de transformar o país no principal centro de inovação em IA do mundo, em concorrência direta com os EUA.

Além disso, a direção e o planejamento chineses, embora também misture o setor estatal e o setor privado nos negócios, a regulação, financiamento e de seus grandes objetivos, direções, metas e ações, são desenvolvidas pelos planos aprovados pela Assembleia Nacional Popular (ANP), o parlamento da China. São planos e objetivos maiores e de longo prazo, o atual com metas até 2029 que ambiciona transformar a China em um “país socialista moderno até 2049” e que se desdobram em planos de prazos menores, os chamados planos quinquenais.

 

A inovação chinesa das bolsas de dados (Datas Exchanges)

Dentro do seu planejamento, a China tem trabalhado a dataficação de uma forma distinta do Ocidente. A China tem de forma especial observado e agido na direção sobre como o Estado pode aproveitar os dados como motor do desenvolvimento econômico. Entendendo a profundidade e extensão de sua importância e repercussão, a China passou a reconhecer o dado como fator de produção, assim como o trabalho, o capital e a terra.

Nessa direção a China criou uma inovação na área da economia digital que são as bolsas de dados (data exchanges) em que os mesmos são valorizados e negociados como ativos financeiros. Ao que que se sabe é uma iniciativa ainda única no mundo, até hoje só existente na China. As bolsas de dados passaram a estimular, regular, organizar e fiscalizar o negócio de conjunto de dados de forma similar às conhecidas bolsas de valores tradicionais.

“Essas experiências buscam integrar mercados de dados locais fragmentados em um mercado nacional unificado, abordando a persistente fragmentação de dados na China entre jurisdições e setores, também conhecida como o problema das “ilhas de dados”. Se trata de uma abordagem alternativa ao que faz os EUA que deixa tudo nas mãos das Big Techs e também ao que faz a União Europeia, essa mais baseada numa governança dos dados com restrição aos mercados, enquanto a China partiu para ferramentas que tentam construir e dinamizar o mercado dos dados, partindo da premissa que se tratam de mais um fator de produção. [6]

Atualmente, já existem na China cerca de 50 bolsas ou plataformas de negociação de dados em funcionamento, em mais de 20 diferentes províncias. Em 2024, duas destas bolsas de dados, a Shangai Data Exchange e a Guizhou-Guiyang Big Data Exchange eram as que comercializavam os maiores volumes de conjunto de dados da China, apurando algo acima de 5 bilhões de yuans (aproximadamente 730 milhões de dólares). No final de 2024, a China somava mais de 32 mil conjuntos de dados comercializados em plataformas espalhadas pelas províncias. [6]

As bolsas de dados chinesas são controladas por organismos estatais que regulam o fluxo interno dos conjuntos de dados comercializados. Há também organismo estatal para regular e fiscalizar os negócios transfronteiriços de dados seguros. Um deles é o Lingand International Data Port de Xangai (vinculado à China Unicom, operadora estatal de telecomunicações) que trabalha com o objetivo estratégico de tornar a região de Xangai como uma “capital digital internacional e motor de inovação tecnológica”.

A China também adota outro instrumento conhecido como “Zona Franca de Dados” ou Zonas de Livre Comércio (FTZs) que funciona em Xangai e Hainan, onde funciona uma espécie de porto de livre comércio de outras mercadorias. Outra província com bolsa de dados bem desenvolvida é Shenzhen (província de Guangdong ou Cantão).

As grandes companhias chinesas privadas de tecnologia privadas tendem a proteger e ganhar com os seus próprios dados, num movimento similar ao que fazem as big techs americanas e muitas vezes preferem negociar seus conjuntos de dados fora das bolsas. Os compradores dos pacotes de dados nas bolsas são empresas de outros setores de médio porte e também, em especial, cada vez mais, as startups de IA.

As gigantes corporações de tecnologia chinesa também concentram seus dados coletados, estruturados e armazenados, mas deixam espaço para os conjuntos de dados que são comercializados nas dezenas de bolsas de dados, garantindo a expansão da inovação para além das grandes corporações digitais. Mais que isso, esses conjuntos de dados têm contribuído para alimentar a economia real na China e não a hegemonia financeira que nos EUA controla, em boa parte, as grandes corporações de tecnologia.

Porém, informações oriundas da China indicam que, também por lá, os setores que mais negociam pacotes de dados como clientes das bolsas (datas exchanges) são pela ordem: finanças e crédito (bancos e fintechs respondem por mais de 40% dos volumes transacionados nas bolsas de dados); seguros; telecomunicações, tecnologia e internet; saúde; manufatura e indústria 4.0 e dados para treinamento de IA. Outra medida adotada pela China na área de dados que reforça a compreensão dos dados como fator de produção é o licenciamento de dados públicos, que concede a entidades selecionadas direitos exclusivos para comercializar dados públicos detidos pelo governo. [6]

As autoridades regulatórias de dados na China

À medida que os dados ganhavam importância na sociedade e na economia chinesas, novos organismos de planejamento, controle e regulação estatais foram sendo desenhados e implantados. Um dos objetivos na implantação destas autoridades estatais e dos instrumentos por elas arquitetadas, incluindo as bolsas de dados, era o de criar um ambiente de políticas que dessem dinâmica a essa classe de ativo, para além de testar e fiscalizar as ofertas e listas de conjuntos de dados colocados para comercialização interna e externa, garantindo, entre outras coisas, que os mesmos sempre fosse “anonimizados e desindentificados”. 

A principal autoridade regulatória de dados, internet e IA da China é a CAC (Cyberspace Administratin of China – Administração do Ciberespaço da China). Entre vários outros assuntos, a CAC cuida da aplicação da lei de Proteção de Informações Pessoais (PIPL) e é também responsável pelo registro obrigatório de algoritmos e pela aprovação prévia de serviços de IA ao público. Porém, em 2023, a China criou a NDA (National Data Administration – Administração Nacional de Dados, como uma autoridade central responsável por coordenar a formulação de políticas econômicas relacionadas aos dados, promovendo uma divisão institucional do trabalho no regime de governança de dados chinês, mas centralizou mais funções de desenvolvimento da NDA, deixando a supervisão da segurança e privacidade dos dados com a CAC, junto com outras agências responsáveis ​​pela aplicação das estruturas regulatórias preexistentes.

Outro órgão importante na política de dados da China é o MIIT (Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação) que regula o setor que opera as telecomunicações, infraestrutura digital e a indústria. Já a NDRC, Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma tem a função de planejamento estratégico das infraestruturas com papel crescente no desenvolvimento da IA. Outros órgãos e ministérios também atuam nessa área como: Ciência e Tecnologia; Segurança Pública; Comitê Nacional de Cibersegurança e Regulação de Mercado.

Entre outras estratégias chinesas na área de dados, o governo chinês também estabeleceu sete províncias (incluindo Pequim, Xangai, Shenzen, Guiyang e Guangdong) como zonas piloto de desenvolvimento e inovação da economia digital com o objetivo de explorar soluções técnicas e políticas voltadas aos gargalos do mercado de dados. O desafio perseguido seria o de garantir a valoração dos dados, o direito de propriedade e a construção de confiança entre fornecedores e compradores dos conjuntos de dados como fator de inovação e produção material.

 

China propôs criação da Organização Mundial de Dados (OMD)

As ações e políticas na área de gestão dos dados tem sido feita basicamente pelos governos nacionais e/ou corporações. Porém, no final de março de 2026, a China, através do seu presidente Xi Jiping avançou nessa área, com um movimento ousado, multilateral, ao propor a constituição de um organismo (uma plataforma) internacional dedicada a criar normas globais de governança de dados. A iniciativa ganhou a denominação de Organização Mundial de Dados (OMD ou WDO em inglês). A proposta é que a entidade como organismo multilateral tenha foco na cooperação internacional e como principal função a liberação do valor dos dados com o objetivo de reduzir a divisão digital desigual em termos de compartilhamento.

O objetivo mais geral da WDO seria de impulsionar a economia digital com foco na segurança e privacidade em todo o mundo. A China estimou que a OMD possa ainda preencher uma lacuna fundamental na atual disputa pelo controle dos dados que tem sido o eixo central da disputa geopolítica tecnológica global. A meta seria ainda de tornar a WDO uma plataforma internacional de referência com reconhecimento global na promoção da governança de dados, inovação tecnológica e inclusão digital em escala mundial. [7] [8]

Há que se observar como esta interessante proposta avançará diante dos desgastes que se observa na ONU e também nas demais organizações mundiais setoriais já existentes (OMS, OMC e OIT), diante de tantos desentendimentos entre os dois maiores líderes mundiais em tecnologia digital, os EUA e a China. E também diante dos desafios das tensas relações internacionais atuais que pendem entre nova guerra fria com a volta da bipolaridade ou do início de nova ordem global baseada na multipolaridade.

 

Considerações finais sobre a urgência de uma política de dados para o Brasil

O objetivo desse texto foi o de destacar o valor dos dados e como vem se desenvolvendo os processos de dataficação e sua relação com a digitalização, plataformização, o rentismo e novas formas de acumulação nas sociedades contemporâneas. Além disso, foram também apresentados alguns elementos sobre as ações que estão sendo adotadas pelas nações que pularam na frente nos processos de dataficação, extração e acumulação dessa colossal riqueza.

Essa breve exposição teve ainda o objetivo de trazer mais argumentos visando deixar ainda mais claro como é indispensável e urgente que o Brasil organize e implante uma política nacional de dados, indo muito para além da desejada privacidade, como já tinha abordado e defendido em artigo anterior, no qual chamei a atenção para o fator econômico embutido na questão, ao lembrar que o Brasil é a 5ª maior economia digital do mundo. [9]

Também tenho insistido que não se deve tratar dessas questões de forma pontual ou isolada. É necessário olhar, analisar e propor políticas integradas para toda a extensa e complexa cadeia produtiva que vai desde as terras raras/minerais críticos e estratégicos (MCE), passando pela questão energética (incluindo a transição com os renováveis) e hídrica, até o e-commerce com negócios de produtos e serviços, incluindo aplicativos de música, streaming para artes e cultura. Porém, mais especialmente a extração, proteção, armazenamento e controle monopolístico com valorização dos zilhões (múltiplos bilhões) de dados que nós brasileiros produzimos a cada ano.

Alguns estudiosos têm ainda afirmado que mais que dados genéricos, o potencial dos dados gerados no Brasil é ainda bem maior e isso acontece por conta das características da língua portuguesa, usada num país de mais de 150 milhões de usuários de internet. Segundo Horta (2026), nossa linguagem possui enorme diversidade lexical, sintática e um tecido semântico com características partilhadas (tokens), o que confere maior valor aos dados, mais que em outros casos, diante das operações de treinamento de modelos, para que os mesmos aprendam padrões que sejam generalizáveis, pois possuem maiores capacidades em termos de probabilidades estatísticas, indispensáveis quando se está falando de aprendizagem profunda de máquina, para uso na IA generativa (Gen AI). [10]

Considerando tudo que já sabemos sobre os processos imbricados envolvidos na economia digital - que gostam de chamar, equivocadamente, de ecossistema, só porque são integrados -, não é admissível que deixemos prosseguir os meios e as condições que permitem o livre e gratuito fluxo dos dados de nossa população brasileira, à mercê da captura e uso por parte dos oligopólios das Big Techs. Passado o tempo e o conhecimento que agora dispomos sobre a valoração dessa colossal riqueza dos nossos dados, paulatinamente, esse vem se tornando um dos maiores crimes lesa pátria e contra a soberania da história de nosso país.

Nessa linha, entende-se que não cabe falar isoladamente em política para investimentos em datacenters e infraestruturas digitais sem considerar a dataficação e a implantação de uma clara, urgente e política de dados no Brasil. É insuficiente tratar do tema do tema delicado da soberania e segurança nacional sem que o país implante medidas que impeçam a transferência gratuita dos dados das pessoas, empresas, governo e da sociedade brasileira para as grandes corporações concentradas nos EUA, que depois se utilizam deles para nos cobrar valores exorbitantes, pela prestação de serviços, nos quais os dados são os insumos básicos. 

Em 2024, as Big Techs tiveram no Brasil, um total de R$ 144 bilhões em receitas e remeteram R$ 80,3 bilhões de lucros (55% do faturamento) para as suas sedes nos EUA, um volume 28 vezes maior que há uma década antes. [9] Estas são ocorrências da realidade fática que retratam a dependência e a submissão de um colonialismo digital que não é aceitável que siga indefinidamente. Dados são matérias-primas que não podem estar a serviços de novas e contemporâneas arquiteturas de colonização, agora, também, de natureza digital.

Os caminhos utilizados pela China, EUA e outros países são exemplos, mas cada país tem condições e situações particulares na inter-relação Estado-instituições-mercado e sociedade. Se apropriando da ideia dos objetivos das discussões climáticas, é possível pensar um “mapa de nosso caminho digital” em que a dataficação é questão básica a ser planejada com urgência.

Com bolsas ou sem bolsas de dados, mas com uma política clara, forte e propositiva de dados com definição de autoridades regulatórias, mas também com objetivos de planejamento, organização e financiamento que sejam céleres. Considerando o sistema que vivemos, não se deve deixar de incluir formas de participação e de financiamento que envolva o setor privado com atuação nas diversas etapas da cadeia produtiva da economia digital. 

O Brasil não começará do zero, há várias instituições, companhias e pessoas qualificadas para essa tarefa, mas a espinha dorsal (backbone) da política de dados precisa ser urgentemente traçada e definida. No caso brasileiro, o MCT, Finep e BNDES poderiam, por exemplo, serem o embrião para estruturar essa espinha dorsal e arrastar o corpo com outros agentes para o “mapa do caminho da dataficação” no país. Mãos à obra!

PS.: Breves atualizações e correções feitas às 15:46.

 

Referências:

[1] Callon, Michel. Economic markets and the rise of interactive agencements: from prosthetic agencies to ‘habilitated’ agencies. Em: T. Pinch and R. Swerdberg, eds. Living in a material world. Cambridge, MA: MIT Press, 29-56, 2008.

[2] AMADEU, Sérgio. 2025. As Big Techs e a Guerra Total: O complexo militar-dataficado. São Paulo: Hedra, 2025.

[3] Afirmação do pesquisador bielorrusso, Evgeny MOROZOV, feita no Brasil, em palestra realizada no dia 28 de agosto de 2023, no teatro da FECAP (São Paulo) que teve como tema: "Desafiando o poder das Big Techs: soberania tecnológica e futuros digitais alternativos", numa iniciativa do NIC.br e do Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br). Na oportunidade, Morozov também falou sobre a “importância da soberania tecnológica em um mundo cada vez mais digital, pré-requisito para qualquer soberania política e econômica significativas”.

[4] MAYER-SCHONBERGER, V. e CUKIER, K. Big Data: Como extrair volume, variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana. Rio de Janeiro: Elsevier Editora, 2013.

[5] Valor de mercado das Big Techs extraídos do Infinite Market Cap em 27 de abril de 2026.

[6] GUO, Ran. Assetizing, Trading, Franchising: China's Strategy for Building a National Data Economy. Asia Society Policy Institute em 13 de fevereiro de 2026. Disponível em https://asiasociety.org/policy-institute/assetizing-trading-franchising-chinas-strategy-building-national-data-economy

[7] GÖRGEN, James. O papel da Organização Mundial de Dados no tabuleiro da soberania digital - O lançamento da WDO reposiciona os cálculos estratégicos de cada um dos principais atores da governança digital. Revista Exame em 31 de março de 2026. Disponível em: https://exame.com/colunistas/opiniao/o-papel-da-organizacao-mundial-de-dados-no-tabuleiro-da-soberania-digital/?utm_source=copiaecola&utm_medium=compartilhamento

[8] FALCI, Bruno. Organização Mundial de Dados para impulsionar inclusão digital no Sul Global nasce na China: Pequim se torna a sede da entidade que reúne governos, instituições e empresas de mais de 40 países. Brasil de Fato em 2 de abril de 2026. Disponível em: https://www.brasildefato.com.br/2026/04/02/nasce-na-china-a-organizacao-mundial-de-dados-para-impulsionar-inclusao-digital-no-sul-global/

[9] Pessanha, Roberto M. Artigo publicado no Blog Roberto Moraes e Portal 247 em 16 de abril de 2026. Brasil como 5ª maior economia digital do mundo tem urgência por uma estratégica política de dados! Disponível em: https://www.robertomoraes.com.br/2026/04/brasil-como-5-maior-economia-digital-do.html

[10] HORTA, Fernando. Publicado no blog A Terra é redonda em 22 de abril de 2026. Brasil – a joia da coroa digital. Disponível em: https://aterraeredonda.com.br/brasil-a-joia-da-coroa-digital/

O gigantismo imparável das Big Techs!

Com um olhar que nem precisa ser muito atento observa-se que segue se ampliando o processo de oligopolização das corporações de tecnologia, mesmo com as guerras e a retração econômica espalhada no mundo. Considerando as empresas de capital aberto em bolsas, oito das dez maiores companhias em valor de mercado, são, atualmente, do setor da tecnologia digital e dos dados e atingiram hoje (16 de abril de 2026, dados online do Infinite Market), o valor somado de US$ 26,5 trilhões.

Só a NVidia, a corporação de maior valor (US$ 4,8 trilhões) é cerca de seis vezes mais valiosa que a soma das dez maiores petroleiras do mundo que somam, hoje, cerca de US$ 4,2 trilhões, mesmo com o aumento de valor delas com a guerra EUA-Israel x Irã.

A Google (Alphabet) com valor de US$ 4,0 trilhões ultrapassou a Apple com US$ 3,8 trilhões.

Não estão nessa lista, as grandes corporações de tecnologia chinesas que têm capital fechado (ou só chinês) como a Huawei, ByteDance e Xiaomi. As chinesas Alibaba e Tencent aparecem na lista, mas através de suas subsidiárias, não exprimindo o valor real total de suas holdings. Também não estão na lista as companhias chinesas BYD, Baidu e Deep Seek.

Boa parte do controle das Big Techs americanas está com os grandes fundos financeiros estadudinenses e entre 3 e 5 mil grandes investidores espalhados pelo mundo, mas em especial nos EUA e Europa. As Big Techs e seus controladores não param extrair lucros pelos serviços que executam em todo o mundo, incluive naqueles de apoio à Defesa e às guerras dos EUA.

As Big Techs têm 60% de suas receitas fora dos EUA, embora por lá pague a maior parte dos impostos que renega pagar em outros países, onde também lutam ferozmente contra qualquer regulação e aumento de cobrança de impostos sobre seus serviços e suas remessas de lucros.

Em 2024, as Big Techs dos EUA faturaram no Brasil R$ 144,3 bilhões e enviraram 55% deste faturamento (R$ 80,3 bilhões) para as suas sedes. Nos últimos 5 anos, as Big Techs remeteram desde o Brasil, cerca de R$ 260 bilhões (US$ 52 bilhões) para os EUA.

Esse gigantismo espelha o maior e mais concentrado oligopólio da hisória do capitalismo no mundo, em função de sua caracaterística transsetorial e de sua atuação pervasiva, por se espalhar e de forma fácil e muito rapidamente, ampliando de forma colossal a extração de valor das várias economias em todo o mundo que demanda seus serviços.

Regular a atuação das Big Techs é pouco. É preciso ir além. É necessário termos infraestrutura digital, mais uma política pública de dados e uma diretriz em defesa da soberania nacional e dos interesses de nosso povo.

Porém, é preciso ainda compreender que o gigantismo das Big Techs americanas não é um fato estático, é um processo contínuo, cumulativo e cada vez mais imbricado, com as relações de poder entre as corporações da tecnologia digital e o Estado dos EUA, no esforço - desesperado - para manutenção de sua hegemonia.

Brasil como 5ª maior economia digital do mundo tem urgência por uma estratégica política de dados!

A economia digital deve ser sempre analisada na extensão de toda a sua cadeia produtiva que vai desde as terras raras/minerais estratégicos críticos (MEC), a questão energética (incluindo a transição com os renováveis) ao e-commerce com negócios de produtos e serviços, incluindo até os aplicativos de música, streaming para artes, cultura, etc.

A dataficação é o fenômeno que se situa num degrau acima da digitalização ou da chamada transformação digital que exige e deve nos despertar para uma política pública especial para os dados que vai muito para além da necessária privacidade. 

Ao contrário do que muitas vezes se diz os dados não existem puros na natureza ou nos sistemas. Os dados precisam ser correlacionados, organizados e estruturados para terem valor e, assim, se transformarem em mercadoria e em commodities para serem negociados, inclusive em bolsas de valores específicas de dados, como a criada em 2016 em Pequim e que começou a fazer negócios em 2021. Assim, a China passou a considerar os pacote de dados como fator de produção, junto com terra, capital e trabalho que passa a alimentar novas forças produtivas.

Dataficação como etapa contemporânea da reestruração produtiva se desenvolve de maneira distinta nos EUA e na China

É preciso reconhecer que estamos lidando com um fenômeno que é parte de uma nova etapa da reestruturação produtiva (dataficação e plataformismo) que possui várias dimensões de análise (multidimensional) e com características transescalares e transnacionais e, portanto, que merece abordagens da geoeconomia e da geopolítica.

Observando nessa dimensão da geoeconomia e da geopolítica ficam claros dois movimentos bem distintos em termos direção e planejamento. No Ocidente os grandes investimentos no desenvolvimento da tecnologia digital e dos dados têm como motor a direção e o controle do mercado de capitais (venture capital). Grosso modo, pode-se dizer que o Big Money dirige e controla as Big Techs. As gestoras dos grandes fundos financeiros americanos (BlackRock, Vanguard, Fidelity, JP Morgan etc.) têm entre 25% e 30% das ações das maiores Big Techs americanas, o que confirma o enorme imbricamento, desde o DNA, entre o Big Money e as Big Techs.

Já no Leste, no Oriente, na Ásia, em especial na China, o grande motor é o Estado, seu plano de longo prazo (2050) que se desdobra nos planos quinquenais que vão definindo as principais direções e as metas em prazos mais curtos. O Estado (nacional e provinciais) define as metas, financia boa parte dos projetos e ações, mas dá espaço e incentiva que os empreendimentos privados assumam setores e os negócios em toda a extensa e densa cadeia produtiva digital, mas garantindo o norte dos grandes objetivos e metas da nação.

O gigantismo do monopólio das Big Techs

No Ocidente, as gigantes corporações de tecnologia, chamadas desde lá atrás de Big Techs, avançam em oligopólios cada vez maiores estruturados por setor e funções dentro da economia digital como um todo, mas têm como direção e objetivo maior, a rentabilidade das Big Techs e dos fundos, praticamente todas as líderes com sedes nos EUA, de onde controlam a extração de dados e a remessa de lucros de todo o mundo, repudiando e lutando com sua força e seu poder contra toda e qualquer regulação dos estados nacionais.

Essa aliança entre o Big Money e as Big Techs gerou um gigantismo que expressa e redunda no atual e maior monopólio de toda a história da humanidade, muito superior ao que foram as Big Oil (Petroleiras), Big Stell (siderúrgicas), Big Car (montadoras de automóveis) e Big Pharms (farmacêuticas).

O fato de ser um fenômeno (digitalização/dataficação) transversal (pervasivo, ou que se espalha) e que atua de forma contínua e cumulativa, contribui para que dataficação atue sobre todos os demais setores da economia (assim como as finanças e o crédito), com o qual nasceu e cresce de forma imbricada e direta, explicando esse monopólio gigante que hoje está - mais que nunca - abraçado e enlaçado com o Estado dos EUA, incluindo nos setores de defesa e da guerra.

Para se ter uma ideia do tamanho desse gigantismo é oportuno investigar os dados atuais das corporações de maior valor de mercado do mundo. Oito das dez maiores corporações do mundo que possuem capital aberto em bolsa são da área de tecnologia. Hoje, dia 13 abril de 2026, mesmo com a retração econômica mundial derivada das guerras (OTAN-EUA-Ucrânia x Rússia e EUA-Israel x Irã), as 10+ Big Techs somam US$ 25 trilhões (para ser exato US$ 24.982 bilhões), liderada pela NVidia que sozinha vale US$ 4,5 trilhões.

Enquanto isso, as 10+ petroleiras do mundo (com capital em bolsa) somam US$ 4,2 trilhões (para ser exato US$ 4.176 bilhões), liderada pela saudita Saudi Aramco que hoje está valendo US$ 1,7 trilhão. Ou seja, só a NVidia vale mais que a soma das dez maiores petroleiras somadas. As 10+ Big Techs valem 6 vezes mais que as 10+ Big Oil. Observem ainda que que isso se dá no auge da valorização dessas companhias, considerando o atual aumento do valor do barril de petróleo acima de US$ 100.

As Big Techs pagam muito mais impostos nos EUA do que no resto do mundo incluindo o Brasil. Ou seja, as Big Techs aceitam pagar maiores impostos nos EUA e negam qualquer coisa próxima a equivalência, em qualquer outra parte do mundo.  Hoje, as Big Techs têm no governo estadudinense uma espécie de barreira de proteção que pressiona com tarifaços e outros mecanismos, para que os países não façam regulações (alegam liberdade) e também atuam para limitar as cobranças de impostos nesses outros países onde prestam serviços e extraem “zilhões” (mais que trilhões) de dados de forma completamente gratuita e quase sem nenhum controle.

As receitas e a remessa de lucros que as Big Techs realizam no Brasil 

No Brasil as Big Techs tiveram R$ 144 bilhões em receitas no ano de 2024 e remeteram R$ 80,3 bilhões de lucros para as suas sedes nos EUA. Ou seja, um volume de remessa de lucros equivalentes a 55% do seu faturamento no país. Em 2014, o volume de remessa de lucros das Big Techs desde o Brasil tinha sido de apenas R$ 2,8 bilhões. Ou seja, estamos falando de aumento de 28 vezes no volume de remessas de lucros realizadas pelas Big Techs em apenas uma década no Brasil.

Tudo isso é espantoso e, mesmo que sabido, aparece para a maioria dos brasileiros de forma extremamente fragmentada e assim vai passando de forma despercebida. Há muitas ações a serem implementadas no país. Sabe-se que a correlação de forças na geopolítica é desfavorável diante de todo tipo de ameaças e das ofertas entreguistas. Porém, é preciso ter clareza desse quadro, para se ter noção da direção por onde é possível avançar e aquilo que não cabe ser negociado, em toda a extensa e densa cadeia produtiva digital do país. O Brasil é disparado a maior economia digital da AL e a quinta maior do mundo.

A soberania digital vai muito para além da implantação da infraestrutura digital com datacenters e conectividade no Brasil. É urgente também uma política clara dos negócios de dados, entendendo seu papel estratégico nessa fase revolucionária da reestruturação produtiva e da digitalização na vida em sociedade.

Relação entre dados, infraestrutura digital, IA, novas forças produtivas e um projeto nacional de desenvolvimento

Quando se fala em soberania digital ou cibernética muito se comenta sobre a necessidade de controle sobre a Infraestrutura Digital (em especial datacenters e redes de cabos submarinos e conectividade). Sim, isso é indispensável, assim como o suprimento de energia elétrica para manter essas infraestruturas, mas não apenas.

É preciso mais. É necessário ter controle sobre a Política de Dados para que elas atendam aos interesses públicos e coletivos. Pacotes de dados estruturados que possam ser armazenados, processados, computados, relacionados e até negociados, como os "datasets", que devem preservar a privacidade dos dados individuais.

Nessa linha, os vários tipos de dados entram na equação como fator de produção e como força produtiva. Assim, os dados podem estar vinculados à inovação industrial e às novas arquiteturas que podem oferecer e garantir maiores escalas de produção. Nesse movimento é fundamental enxergar a totalidade da cadeia produtiva digital como estratégica, porque que ela se articula, transversalmente, a todos os demais setores da economia e suas cadeias de valor dentro e fora do país.

Imagem gerada pela IA do Gemini

Vale ainda lembrar que não se pode falar em Inteligência Artificial (IA) sem falar na armazenagem de dados, no treinamento profundo de máquinas (deep learning) que possibilitam a busca de padrões probabilísticos e modelos de linguagens (LLMs e chatbots). Esses padrões só são identificados se os dados existirem de forma não fragmentada e estruturada, para assim servir - de forma integrada - ao sistema de produção e aos serviços..

Nessa direção a China avançou para o modelo das bolsas de dados. São várias bolsas puxadas pela de Xangai que já tem dez anos de implantação (2016). Já os EUA e o Ocidente têm deixado quase todos esses negócios de dados por conta das Big Techs e de seus investidores (mercado financeiro, gestoras de fundos e capital de risco).

Segundo James Görgen, especialista em Políticas Públicas e Gestão Governamental e assessor no Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços (MDIC), em 2025, os negócios realizados nas bolsas de dados chinesas teriam ultrapassado a quantia de U$ 277 bilhões, tendo uma previsão de que até 2030 deverá passar do valor de U$ 1 trilhão, embora, outras estimativas afirmem que esse valor poderia chegar aos US$ 8 trilhões. Hoje, abril de 2026, esse valor equivale a 1/3 do valor de mercado da soma das 10 maiores corporações de tecnologia do mundo com capital aberto ou que possuem ações em bolsa.

A partir destas questões ímpares, descortinam-se muitas possibilidades que diferem e vão noutra direção em relação ao atual uso indiscriminado de dados, capturados e desapropriados dos brasileiros por parte das gigantes coporações de tecnologia dos EUA. Uso que tem servido a ampliação do extrativismo hi-tech e à captura de renda executada pelas plataformas digitais que resultam nos grandes oligopólios que monetizam esses dados se imbricando de forma siamesa com a hegemonia financeira que tem sido a primeira e maior usufrutuária dos processos crescentes de digitalização e plataformização.

Neste contexto, é fundamental que o Estado brasileiro, muito além de incentivar uma infraestrutura digital soberana de datacenters com controle de acesso e interconectividade ampla, mas atue também – e de forma especial – na organização de uma política nacional de dados estruturados que possa servir à toda a economia brasileira e nossa cadeia produtiva, como parte de um amplo, claro e potente projeto nacional e integrado de desenvolvimento. 

O Brasil tem a maior economia digital da América Latina caminhando para chegar a 200 milhões de usuários de internet que são também produtores de dados entre navegação, e-commerce e serviços de todo o tipo, em especial, saúde, educação e cultura. 

O Brasil é grande demais em qualquer dimensão que se observe e tem não só potencial, mas bilhões de dados estruturados em nossas bases estatais e privadas, além de também possuir bases materiais, científicas, pessoal e tecnológicas, para interromper o atual extrativismo hi-tech. Assim, o Brasil pode e deve optar por outra direção com um planejamento soberano, sem isolamento e com articulações geoeconômicas e geopolíticas que garantam o interesse nacional.

A inovação tecnológica e a Era IA+ no 15º plano quinquenal chinês (2026-2030)

A China usa o planejamento de curto, médio e longo prazos de uma forma que merece registro. Não se trata de um plano formal e burocrático, como a maior parte dos nossos planos, via de regra, muito sofisticados e pouco compreensíveis, sobre onde querem chegar e como pretendem alcançar os resultados.

Os planos quinquenais chineses percorrem um processo histórico que se iniciaram na década de 50. Nesse percurso os estudiosos do tema identificam que os planos chineses com periodicidade quizenal tiveram fases ou etapas de desenvolvimento. O 15º PQC pertence à quarta fase. 

É importante destacar que os planos quinquenais chineses estão cada vez mais simples, fáceis de serem interpretados, claros e indicando com nitidez as prioridades e qual (is) será (ão) o(s) “motor(es)” para torná-los viáveis e reais no prazo definido.

Assim, resolvi fazer uma leitura en-passant sobre esse último plano quinquenal chinês (15º PQC: 2026-2023), lançado neste mês de março e que tem como meta econômica, um crescimento do PIB entre 4,5% e 5%, já para este ano de 2026. Para não me estender e por considerar que já há outras boas análises sobre o 15º PQC [1], direcionei o foco das observações (também por conta de meus interesses de pesquisa) para as inovações que têm relação com a tecnologia e com a cadeia da economia digital incluindo a Inteligência Artificial (IA).

Imagem gerada por IA (Gemini) a partir do texto com prompt artístico de Wellington Abreu.

As diretrizes gerais deste 15º PQC estão na autossuficiência tecnológica, inovação industrial, transição energética, aumento do consumo interno e bem-estar social. Assim, os chineses pretendem superar o que ainda resta de dependência tecnológica, focando em especial na tecnologia avançada de “microprocessadores e da Inteligência Artificial”, áreas em que já vem conquistando bons resultados. Assim, agora, o eixo passou a ser a promoção de “novas forças produtivas” a partir da IA, computação quântica, 6G e veículos elétricos (VE).

A diferença da China e EUA na direção da inovação e da IA

O PQC (2026-2030) propõe o que chama de “arquitetura das novas forças produtivas” e um crescimento com alta qualidade. Destaco os itens: “China digital, tecnologia quântica e Era IA+” com investimentos em: interface cérebro-máquina e chips neurais dedicados (telepatia); IA corporificada; uso em alta escala de robôs humanoides semiautônomos, algoritmos de decodificação de sinais, banco de dados linguísticos etc.[2]

O PQC (2026-2023) já parte da premissa da Inteligência Artificial (IA) considerada como fator de produção (junto com terra, trabalho e capital) com uso de chips (microprocessadores) de alta performance mais as infraestruturas de governança de dados que incluem Bolsas de pacotes de dados, uso de telecomunicações com infraestrutura digital de redes, capacidade de computação, datacenters (nuvem) e constelação de satélites em órbita baixa.

Como base para a “mudança de paradigma e infraestrutura para a Era IA+” o PQC lista três direções: Rede Nacional de Dados “confiáveis”; Integração do Poder Computacional com clusters gigantes de inteligência computacional integrado à rede de energia verde; Inovação algorítmica com arquiteturas de grandes modelos universais e setoriais, atuando em paralelo, mas focando cenários de alto valor.

Os planos e modelos chineses para a cadeia (força) produtiva da Economia Digital, incluindo a IA, diferem bastante dos EUA. No caso americano as orientações se orientam e se sustentam nas decisões das grandes corporações de tecnologia (Big Techs) e no mercado de capitais (ou capital de risco) que refletem o controle e a hegemonia financeira via mercado.

PQC como inovação de gestão, financiamento estatal e participação privada com orientação para a economia real, bem-estar da sociedade e IA como utilidade pública

Enquanto isso, o plano chinês, se calça no planejamento e no financiamento estatal (articulados nos três níveis) que também tem participação expressiva de companhias privadas, mas seguindo o plano governamental (PQC). Além disso, o mais importante é que o plano chinês se orienta para a materialidade da economia real das forças produtivas da indústria, consumo e os serviços de toda a natureza, incluindo o bem-estar da sociedade com ensino de qualidade, saúde e diagnóstico e cuidado de idosos.

O avanço para a AGI ou IA de propósito geral (Era IA+) e da infraestrutura de dados chineses, não se circunscreve à imbricação e aos interesses do rentismo do Big Money de Wall Street que, atualmente, são os primeiros e maiores usufrutuários dos avanços da digitalização e da plataformização que, sob a racionalidade neoliberal foca, quase exclusivamente, nos ganhos de produtividade e na prescindibilidade humana com substituição da força de trabalho.

Além dessa distinção, para viabilizar os objetivos da China, o PQC fala em “inovação do Estado” com formação de vanguarda de seus recursos humanos, da pesquisa básica de alto risco e da formação de talentos com financiamento de longo prazo, articulação de forças estratégicas entre universidades e infraestruturas, a constituição de consórcio de inovação com empresas líderes de tecnologia e com a integração com as PMEs entre outras ações.

O 15º PQC fala ainda em ampliação da “exploração de profundidade” tanto na terra, quanto no mar e ar (estação espacial lunar, extração e mineração em águas profundas e perfuração oceânica) o que expõe um processo preocupante de expansão do extrativismo.

Na prática, esse ponto do plano traz contradições com os projetos de eletrificação que surgem com a chamada transição energética e verde que apresentava como horizonte a substituição paulatina da matriz energética e também para dar conta do aumento do consumo de energia que produz os efeitos nocivos e já conhecidos sobre o clima no planeta. O plano mostra como o discurso de superação das fontes fósseis pelos renováveis parecem ainda muito distantes, em cheque e em choque em todo o planeta.

Há ainda várias outras observações instigantes no 15º PQC (2026-2030), tanto nos aspectos da inovação, economia digital e IA quanto nas outras questões envolvendo a “nova matriz industrial” (otimização da base industrial tradicional); a “expansão da escala da indústria emergente” (polos de baterias de nova geração, aviação comercial, biomanufatura e veículos inteligentes), quanto a “incubação do amanhã com a indústria do futuro” (avanço nas pesquisas sobre fusão nuclear, interface cérebro-máquina e IA corporificada).

Porém, o objetivo deste texto foi o de contribuir trazendo uma síntese sobre a direção que os chineses planejam e já executam no período até o ano 2030. Assim, vale destacar como os chineses enxergam a infraestrutura digital (microprocessadores, capacidade computacional, redes e data centers) como base para a IA, AGI (ou Era IA+) para as novas forças produtivas. Na contraparte, o plano parte o 15º PQC parece se ancorar na ideia da IA vista também como “infraestrutura de utilidade pública” de um todo que seria o “Sistema Operacional Nacional”.

 

Referências:

[1] Um bom histórico sobre os planos quinquenais chineses e também boa análise geral sobre o 15º PQC foi feita por José Renato Peneluppi para revista Focus da Fundação Perseu Abramo, em 24 mar. 2026. Disponível em: https://fpabramo.org.br/o-novo-plano-quinquenal-da-china-por-jose-renato-peneluppi-junior/

[2] A China já é o maior produtor mundial de robôs industriais, ultrapassando países como Alemanha e Japão.

Estreito de Hormuz: espaço de disputa Irã x EUA repete cobrança de pedágios dos canais do Panamá e Suez

Na prática, com a situação atual da guerra EUA-Israel x Irã, o Estreito de Hormuz está se transformando numa espécie de "novo" e menor canal do Panamá com cobrança de pedágio, seja pelo Irã ou pelos EUA de Trump. Hoje, essa se tornou uma das principais razões da manutenção da guerra. 

No início do atual conflito isso não estava claro. A mesma comparação vale para o Canal de Suez no Mar Vermelho no Egito, próximo àquela região e também importante para o fluxo de petróleo.

Só que ao invés de uma passagem entre o norte e o sul da América ou entre os oceanos Pacífico e Atlântico, o Estreito fica naquela região estratégica, entre o Leste (Oriente) e Oeste (Ocidente) do mundo.

 
Hoje, se tem clareza como esse fluxo tem relação com os petrodólares e todo o mercado financeiro globalizado, para além do custo do barril de petróleo e dos seus derivados.

E tem mais: uma cobrança de pedágio que não prescinde de uma grande e cara obra de engenharia como foi no caso do Canal do Panamá com um porto em cada lado.

Não é controle de fluxo só de energia móvel como petróleo e seus derivados, mas também de dados estratégicos dos países do Golfo com os cabos submarinos que os interligam às nações do Oriente e do Ocidente e que passa pelo Golfo Pérsico.


PS.: Ao lado e abaixo um mapa do Estreito de Hormuz e outro mapa que mostra os cabos submarinos que passam por aquela região.


PS.: Postagem original no perfil do FB deste autor em 26 de março de 2026.

Colossal extrativismo de dados

As Big Techs e/ou corporações de tecnologia que estão trabalhando com Inteligência Artificial (IA) estão fazendo acessos e cópias de tudo que é conteúdo disponível nas redes para treinamento de máquinas em seus datacenters de IA. O volume é algo espantoso.

 
Já comentei sobre essa realidade aqui quando disse que fluxos maciços de ados ajuda a tornar nossa internet mais lenta, além de ser um uso descarado de conteúdos alheios para fins conhecidos.

Tenho usado como referência dessa observação o meu blog pessoal que existe há mais de 21 anos, embora, ultimamente, esteja fazendo bem menos postagens, cerca de até duas ou três mensais em média, apenas.

Apesar de tão poucas postagens mais recentes (o blog possui um total de 19,3 mil postagens nesses 21 anos), o número de acessos ao blog não para de crescer nestes últimos doze meses. Antes, ele possuía uma média entre 2 mil e 3 mil visitantes diários, agora isso se multiplicou enormemente.

 
Nos últimos 30 dias foram 1,2 milhão de acessos, sendo 331 mil acessos num único dia, 01 mar 2026. Não tenho e nunca tive nenhuma ilusão sobre interesse em postagens específicas do blog. O fato se deve ao uso dos conteúdos para treinamento de máquina (Machine Learning) para uso dos modelos de linguagens de máquina e processamento em busca de padrões para gerar repostas nos chatbots tipo Chat GPT e outros.

 
É uma colossal extração de dados e de valor. Extrativismo Hi-Tech relativos aos dados e suas correlações que é semelhante à extração de recursos minerais, como já tem sido amplamente discutido, sobre o processo de Dataficação que se desdobra do processo de Digitalização, que há quatro décadas se chamou de informatização.

Esse fato reforça uma referência que fiz, em alguns dos meus textos, numa homeagem ao uruguaio Eduardo Galeano: "Artérias digitais escancaradas da América Latina" relembrando o seu livro "Veias abertas da AL", sobre o captura de valor do ouro, prata, cobre, petróleo, etc. dos vários países da América Latina.

O exemplo do meu simples blog é apenas uma ponta solta desse fenômeno sóciotecnico da Digitalização /Dataficação, Hegemonia Financeira e Racionalidade Neoliberal como as três partes do Tripé do Capitalismo Contemporâneo.

Ciclo petro-econômico como elemento de análise da geoeconomia e geopolítica do petróleo e da energia

A ideia de ciclo (regulares ou irregulares) pressupõe duas fases: boom ou expansão e colapso ou contração. No caso específico, o ciclo petro-econômico (CPE) se refere aos preços da commodity petróleo ao longo do tempo. 

 
A ideia (não chamo de conceito) dos “ciclos petro-econômicos” fez parte das interpretações da minha pesquisa (tese) de doutoramento quando, entre outras análises, busquei demonstrar como os preços dessa mercadoria especial influenciam e são influenciados pelas relações de poder, pelos conflitos regionais e geopolíticos e pela imposição imperial. 

O ciclo petro-econômico nunca é um fenômeno natural, sendo sempre o resultado de ações e decisões corporativas e das relações de poder e da geopolítica.

 
Rios de dinheiro obtidos com essa renda petroleira passaram a alimentar fundos financeiros (soberanos ou privados), diversos outros setores da economia e também a incentivar uma ciranda financeira que passou a ter o dólar (petrodólar) como moeda de transação, a partir de um acordo EUA e Arábia Saudita em substituição ao padrão dólar-ouro.

O petróleo é consumido em todo o mundo, mas produzido por poucas nações, onde o potencial de conflitos é permanente. A circulação de petróleo cru e/ou seus milhares de derivados envolve o uso dos dutos (pipelines) e/ou milhares de navios petroleiros (granéis) que são cada vez maiores e levam à circulação dessa energia móvel como combustível ou outros derivados.

 
A despeito de todo o avanço das ações e dos debates em torno da transição energética, dos renováveis e da necessidade de enfrentamento dos graves problemas climáticos, o petróleo como "mercadoria especial", sua renda e riqueza, continuam elementos-chave e estratégicos na geoeconomia e geopolítica contemporâneas, como a guerra EUA e Israel x Irã estão novamente comprovando, com impacto nos fluxos e nos preços do barril de petróleo e todos os seus derivados.

Até a década de 1970 do século passado, o preço do barril oscilava pouco e era relativamente barato até que a criação da Opep (Organização dos Países Exportadores de Petróleo), a independência e superação da condição de colônia das nações produtoras, levou ao 1º Choque do petróleo em 1973. Logo após, na década de 1980, ao 2º Choque do Petróleo que, não por acaso, coincide com a Revolução Islâmica no Irã e à guerra Irã x Iraque.

Daí em diante vários outros conflitos regionais foram responsáveis por novas fases de “boom e colapso” de preços, a partir dos quais se identifica a ocorrências de mais três outros ciclos petro-econômicos.

 
Vale observar que o período entre 2010 e 2014 é o único em toda a história que por um longo tempo (quatro anos) o preço do barril oscilou sempre acima de US$ 100 o barril, embora com picos rápidos em 2008 (crise subprime) e 2022 (guerra Otan-EUA x Rússia). 

É possível que o atual momento com a Guerra EUA-Israel x Irã se coloque como o 3° Choque do petróleo com ainda maior impacto que os daquele das décadas de 1970 e 1980, mas é preciso esperar os acontecimentos e torcer para que a racionalidade e a humanidade imperem, mesmo diante de tanta insanidade.

O gráfico abaixo mostra a relação entre esses conflitos regionais, alguns grandes eventos globais e as duas fases do ciclo petro-econômico entre os anos de 1970 e 2025. Esse gráfico foi produzido em 2016 para a tese, a partir de um outro publicado no site Depto de Energia dos EUA (energy.gov) em 2015.

 
Em 2025, o gráfico foi novamente revisto e atualizado até aquele momento, por conta de uma demanda do Observatório Socioeconômico dos Municípios Produtores de Petróleo (ObPetro) para publicação do livro “Entre a riqueza e a dependência: os dilemas do desenvolvimento nos territórios do petróleo”, organizado pelos professores Leandro Bruno (UFF) e Robson Dias (IFF) que está no prelo e em vias de ser publicado.

 
O gráfico atualizado como está abaixo faz parte do capítulo 1 do livro em que os organizadores me propuseram, uma década depois, revisitar o tema que ganhou o título: “Ciclo petro-econômico como elemento de análise da geoeconomia e geopolítica do petróleo e da energia”.

Adiante, os episódios decorrentes da atual guerra EUA-Israel x Irã serão acrescentados, porque a ideia de ciclo com suas duas fases, só pode ser confirmada e analisada após sua ocorrência, embora seja sempre um importante elemento de análise preditiva sobre os movimentos da economia e da política global (ou da geoeconomia e da geopolítica).

Porém, penso que a análise, mesmo en-passant, das fases dos ciclos petro-econômicos (CPE) anteriores como fenômeno transescalar e multidimensional, relacionados aos conflitos e guerras, se constituem e contribuem como elementos estratégicos para os debates contemporâneos da geopolítica do petróleo.

Em breve o livro estará disponível para uma leitura mais ampla sobre o tema com descrição e análises sobre a renda petrolífera, as dinâmicas das duas fases do ciclo petro-econômico, o CPE como fenômeno transescalar e multidimensional, os períodos dos quatro CPEs e as principais características das fases do CPE nas dimensões: econômica; espacial; temporal; industrial; infraestrutural; política; ambiental; geoeconômica e geopolítica.

PS.: Atualizado para breve correção e acréscimo em 28/03/2026.