O plano de cinco pontos: como a Alemanha quer se tornar líder mundial em IA – Data Gigafactory e contratos públicos para startups de IA

Por que se consolidar como uma nação líder em IA é de importância estratégica para a Alemanha?

O atual cenário tecnológico global é caracterizado por uma intensa competição na área da inteligência artificial (IA), frequentemente descrita como a “corrida da IA”. Essa corrida é liderada principalmente pelos Estados Unidos e pela China, que estão realizando investimentos maciços em pesquisa, desenvolvimento e infraestrutura. Para uma nação industrial altamente desenvolvida como a Alemanha, posicionar-se nesse campo não é apenas uma opção, mas uma necessidade estratégica. A IA deixou de ser uma tecnologia de nicho e está se tornando uma inovação fundamental, essencial para determinar a competitividade econômica futura, a segurança nacional e a influência geopolítica.

Para a Alemanha, cuja prosperidade se baseia em grande parte na sua força em setores-chave como a engenharia mecânica, a indústria automobilística e a tecnologia médica, um atraso tecnológico na área da IA ​​representa riscos existenciais. A perda da liderança tecnológica nesses setores não só corroeria a base econômica, como também levaria a uma dependência crítica de fornecedores de tecnologia estrangeiros. A urgência desse desafio é sublinhada em documentos de estratégia política que enfatizam a necessidade premente de ações decisivas.

Em resposta a essa dinâmica global, o Governo Federal Alemão formulou planos estratégicos com o objetivo de posicionar a Alemanha na vanguarda das nações em IA (Inteligência Artificial) em todo o mundo. Um elemento-chave dessa estratégia é um plano de cinco pontos elaborado pelo Ministro de Assuntos Digitais, que delineia as áreas de ação essenciais para fortalecer a posição da Alemanha como um polo de IA. Esse plano serve como guia para uma transformação abrangente, que vai desde o apoio direcionado a startups nacionais e o desenvolvimento de uma infraestrutura de dados soberana até o estabelecimento de um marco regulatório baseado em valores.

A análise deste plano revela uma dimensão estratégica mais profunda. Dada a enorme disparidade de investimentos entre a Europa e os EUA ou a China, a estratégia alemã e europeia não pode simplesmente espelhar as abordagens americanas ou chinesas. Em vez disso, ela representa o projeto de uma estratégia competitiva assimétrica. Esta estratégia visa prevalecer não por meio da mera superioridade financeira, mas sim pelo uso inteligente de pontos fortes específicos: a estreita integração da IA ​​com uma base industrial sólida, a criação de um ecossistema confiável e baseado em valores, e o estabelecimento da soberania digital como um selo de qualidade. As seções seguintes analisarão detalhadamente os cinco pilares desta estratégia e elucidarão suas implicações, desafios e oportunidades.

Adequado para:

• Inteligência Artificial | Táticas de marketing de empresas americanas com AI Angstmacherei

Promover a inovação através dos contratos públicos

Qual o papel das compras públicas na promoção de startups de IA na Alemanha?

Uma alavanca fundamental para o fortalecimento do ecossistema nacional de IA reside no realinhamento estratégico das compras públicas. Na Alemanha, o Estado atua como o maior comprador individual de TI, concedendo contratos no valor de centenas de bilhões de euros anualmente a empresas privadas. Esse imenso volume de mercado representa um fator econômico significativo e possui um enorme potencial para a promoção direcionada da inovação.

A estratégia atual critica as práticas de compras governamentais existentes, classificando-as como "crescimento descontrolado", e defende uma gestão direcionada dos gastos governamentais com tecnologia digital. O cerne da proposta é conceder contratos públicos estrategicamente a startups de IA alemãs e europeias, em vez de priorizá-los em grandes empresas de tecnologia já estabelecidas, muitas vezes sediadas nos EUA. Essa medida visa impulsionar a inovação, proporcionando a empresas jovens e inovadoras acesso ao mercado que, de outra forma, teriam dificuldade em obter.

No entanto, a realidade mostra que esse potencial está sendo pouco explorado. Estudos demonstram uma taxa de participação surpreendentemente baixa entre startups em licitações públicas. Apenas cerca de 11% das startups alemãs participam desses processos, e meros 7% de fato ganham um contrato. Consequentemente, a participação dos contratos públicos na receita total dessas empresas é correspondentemente baixa, inferior a 5%. Isso ilustra uma discrepância significativa entre o mercado potencial representado pelo governo como cliente e a capacidade das startups de acessar esse mercado. A concessão direcionada de contratos públicos é, portanto, entendida não apenas como apoio financeiro, mas também como um mecanismo fundamental para a liberalização do mercado e a validação de novas tecnologias.

Quais são os obstáculos que as empresas jovens e inovadoras enfrentam na legislação de contratação pública?

O sucesso limitado das startups em licitações públicas pode ser atribuído a uma série de obstáculos burocráticos e legais específicos previstos na legislação alemã e europeia sobre contratação pública. Esses obstáculos são frequentemente concebidos para atender às necessidades de grandes empresas já estabelecidas e representam barreiras intransponíveis para empresas jovens e ágeis.

Um dos maiores desafios são os requisitos de elegibilidade. Clientes do setor público frequentemente exigem comprovação de um faturamento anual mínimo, que muitas vezes pode ser o dobro do valor estimado do contrato. Para uma startup ainda em fase de crescimento e, naturalmente, com faturamento menor, esse requisito é praticamente impossível de atender. Soma-se a isso a exigência de referências abrangentes de projetos comparáveis ​​dos últimos três exercícios fiscais. Isso cria um clássico dilema do ovo e da galinha: sem contratos públicos, não há referências; sem referências, não há contratos públicos.

Além disso, a complexidade e a duração dos procedimentos de licitação desencorajam muitas startups. A preparação de documentos de licitação consome muito tempo e recursos, impondo um fardo significativo a pequenas equipes. A própria legislação de licitações é caracterizada por uma alta densidade de regulamentações e uma estrutura de dois níveis: contratos abaixo de determinados limites da UE estão sujeitos a regulamentações nacionais, como a Portaria Alemã de Licitações para Contratos Abaixo do Limite (UVgO), enquanto contratos acima desses limites devem ser licitados em toda a Europa e estão sujeitos a regulamentações mais complexas, como a Lei Alemã contra Restrições à Concorrência (GWB) e a Portaria Alemã de Licitações (VgV). Essa complexidade legal aumenta ainda mais a barreira de entrada e leva muitas empresas inovadoras a evitar o setor público como cliente potencial desde o início.

Que soluções e reformas estão sendo discutidas para facilitar o acesso de startups a contratos públicos?

Para superar os obstáculos descritos, diversas soluções estão sendo discutidas nos âmbitos jurídico e político. Essas soluções visam tornar a legislação de licitações mais flexível e favorável à inovação, sem abandonar os princípios fundamentais da transparência e da concorrência.

No âmbito jurídico, já existem instrumentos que as startups podem utilizar para compensar as suas desvantagens. Entre eles, destaca-se a formação de "consórcios de licitação", nos quais várias empresas menores unem forças para reunir recursos em prol de um contrato maior. Outra opção é o "empréstimo de qualificações", em que uma startup "toma emprestado" as qualificações que lhe faltam, como referências ou dados de faturamento, de uma empresa parceira já estabelecida, que, em contrapartida, se compromete a disponibilizar seus recursos caso ganhe a licitação.

No âmbito político, existem propostas de reforma abrangentes, como o plano de 7 pontos da associação digital Bitkom. Este plano prevê, entre outras coisas, uma maior aplicação dos critérios de contratação inovadores existentes, a criação de novas normas de avaliação especificamente adaptadas a startups e a harmonização dos quadros legais fragmentados. Um elemento fundamental é a profissionalização das agências de contratação. Os funcionários dessas agências precisam de conhecimentos especializados para avaliar soluções inovadoras de IA, o que muitas vezes exige especialização e formação específica. Outro instrumento importante é a "parceria para a inovação". Trata-se de um procedimento de contratação especial concebido especificamente para desenvolver uma solução inovadora em colaboração com uma empresa que ainda não esteja disponível no mercado. É, portanto, ideal para a aquisição de novas tecnologias de IA e promove a cooperação entre o setor público e os fornecedores inovadores.

A tabela a seguir resume os principais desafios e as respectivas soluções:

Inovação em vez de preço baixo: novas oportunidades para startups na conquista de contratos.

As startups enfrentam diversos obstáculos ao concorrerem a contratos, o que pode abrir novas oportunidades por meio da inovação, em vez de simplesmente focar no menor preço. Critérios de elegibilidade rigorosos, como faturamento mínimo e referências, muitas vezes excluem empresas jovens da competição devido à falta de um histórico consolidado. Soluções como aproveitar as qualificações de empresas já estabelecidas, aceitar referências pessoais de funcionários e adaptar os critérios ao estágio de desenvolvimento da empresa podem ajudar nesse sentido. A alta complexidade e a duração dos processos de licitação sobrecarregam pequenas equipes e resultam em um gasto significativo de recursos. Portanto, reduzir a burocracia, digitalizar os processos de licitação (por exemplo, por meio de compras eletrônicas) e oferecer treinamentos e oportunidades de networking direcionados para startups seriam medidas benéficas. O tamanho inadequado dos contratos, em que a falta de licitação por lotes excede a capacidade das pequenas empresas, também pode ser amenizado com a aplicação consistente da cláusula para PMEs (§ 97 da Lei Alemã sobre Contratos de Compras) para dividir os contratos em lotes e promover consórcios de licitação. Outro ponto crucial é o foco no menor preço, que desfavorece soluções inovadoras, porém potencialmente mais caras. A introdução de um "bônus de inovação" como critério de premiação, o uso mais amplo de especificações funcionais e a utilização de parcerias de inovação podem abrir novas oportunidades. Em última análise, a falta de transparência e de feedback dificulta o processo de aprendizagem para startups e impede melhorias em futuras licitações. A publicação de estatísticas abrangentes sobre compras e o fornecimento obrigatório de feedback para os licitantes não selecionados apoiariam esse processo.

Quais são as consequências econômicas de favorecer especificamente as empresas nacionais?

A intenção estratégica de atribuir contratos públicos preferencialmente a “empresas nacionais de IA” representa uma forma de política industrial que, no entanto, entra em conflito com os princípios económicos estabelecidos e com o quadro jurídico europeu. No cerne dessa tensão reside o conflito entre a promoção de um ecossistema tecnológico nacional e as potenciais perdas de eficiência resultantes da restrição da concorrência.

A legislação da UE em matéria de contratação pública baseia-se nos princípios fundamentais do mercado único: transparência, igualdade de tratamento e não discriminação. Estes princípios visam garantir que a proposta economicamente mais vantajosa seja a vencedora, independentemente da nacionalidade do licitante. Esta concorrência aberta é considerada um fator essencial para o crescimento económico e estima-se que contribua significativamente para o PIB da UE. As políticas que favorecem explicitamente as empresas nacionais comprometem este princípio e podem violar a legislação da UE.

Do ponto de vista econômico, tal medida protecionista pode levar a custos mais elevados para o setor público. Se a concorrência for artificialmente restringida pela exclusão de fornecedores internacionais, os licitantes nacionais restantes poderão cobrar preços mais altos. Estudos sobre os efeitos da preferência local em licitações indicam que isso pode aumentar os custos para os contribuintes e reduzir a eficiência dos gastos públicos.

Em contrapartida, existem os argumentos da política industrial. Os defensores dessa estratégia argumentam que o tratamento preferencial temporário é necessário para dar a uma indústria jovem e estrategicamente importante como a IA uma chance justa na competição global. Um contrato governamental pode funcionar como um "primeiro cliente" crucial para uma startup, não apenas gerando receita, mas também servindo como uma importante referência, facilitando assim o acesso a mercados privados e a mais capital de risco. Trata-se, portanto, de uma troca estratégica: custos mais elevados e potenciais perdas de eficiência no curto prazo são aceitos para construir uma base tecnológica nacional soberana e competitiva no longo prazo e evitar dependências críticas. A implementação dessa estratégia exige, portanto, um cuidadoso equilíbrio para promover a indústria nacional sem comprometer os pilares fundamentais do mercado único europeu.

Ki-Gamechanger: as soluções mais flexíveis de AI em plataforma que reduzem os custos, melhoram suas decisões e aumentam a eficiência

Plataforma AI independente: integra todas as fontes de dados da empresa relevantes

• Esta plataforma de IA interage com todas as fontes de dados específicas
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e muitos outros sistemas de gerenciamento de dados
• Integração rápida da IA: soluções de IA personalizadas para empresas em horas ou dias em vez de meses
• Infraestrutura flexível: baseada em nuvem ou hospedagem em seu próprio data center (Alemanha, Europa, escolha livre de localização)

• Segurança de dados mais alta: o uso em escritórios de advocacia é a evidência segura
• Use em uma ampla variedade de fontes de dados da empresa
• Escolha de seus modelos de IA ou vários ou vários modelos (UE, EUA, CN)

Desafios que nossa plataforma de IA resolve

• Falta de precisão das soluções de IA convencionais
• Proteção de dados e gerenciamento seguro de dados sensíveis
• Altos custos e complexidade do desenvolvimento individual de IA
• Falta de IA qualificada
• Integração da IA ​​nos sistemas de TI existentes

Mais sobre isso aqui:

• Integração de IA de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados para todos os assuntos da empresa

Construindo uma infraestrutura nacional de computação

Qual é o estado atual da infraestrutura de data centers na Alemanha e por que ela é crucial para a IA?

O poder computacional constitui a espinha dorsal fundamental da economia digital e é o recurso indispensável para o desenvolvimento e operação de aplicações modernas de IA. Grandes modelos de IA, especialmente os modelos básicos, exigem imensa capacidade computacional para treinamento, que envolve bilhões de parâmetros e vastas quantidades de dados. Sem uma infraestrutura de computação e centros de dados poderosa e escalável, a ambição de se tornar uma nação líder em IA é inatingível.

A Alemanha possui atualmente a maior capacidade de data centers da Europa. Frankfurt am Main se consolidou como um polo central, em grande parte devido ao DE-CIX, um dos maiores pontos de troca de internet do mundo, localizado na cidade. Essa concentração garante excelente conectividade e atrai investimentos de provedores globais de nuvem e de serviços de colocation.

Apesar dessa posição de liderança na Europa, uma análise comparativa revela um panorama mais complexo. Quando se considera a capacidade computacional disponível em relação à produção econômica, medida pelo Produto Interno Bruto (PIB), a Alemanha fica atrás de outras nações. Países como o Reino Unido e a Holanda apresentam uma densidade maior de capacidade computacional por bilhão de euros de PIB. Globalmente, a diferença em relação aos EUA e à China, que dominam o mercado, é ainda mais acentuada. Essa disparidade relativa sinaliza um potencial gargalo que pode limitar a capacidade da Alemanha de acompanhar o ritmo na corrida global da Inteligência Artificial. A soberania digital e as capacidades tecnológicas do país dependem, portanto, diretamente da robustez e da expansão dessa infraestrutura crítica.

Adequado para:

• Dependendo da nuvem dos EUA? Luta da Alemanha pela nuvem: como competir com a AWS (Amazon) e o Azure (Microsoft)

O que significa a demanda por uma “gigafábrica de dados” no contexto da estratégia de IA?

O termo “Gigafábrica”, originalmente cunhado pela Tesla para suas enormes fábricas de produção em massa de baterias, é usado como uma poderosa metáfora no contexto da estratégia de IA da Alemanha. A exigência de “pelo menos uma Gigafábrica” na Alemanha não deve ser entendida literalmente como uma única fábrica, mas sim como um compromisso político com a construção de data centers de hiperescala projetados especificamente para atender às demandas extremas das aplicações de IA.

Uma “gigafábrica de dados” simboliza um salto qualitativo e quantitativo na infraestrutura nacional de computação. Não se trata mais apenas de operar data centers convencionais para serviços de nuvem padrão, mas de criar instalações capazes de lidar com as tarefas computacionalmente mais intensivas – sobretudo, o treinamento de modelos básicos de IA com trilhões de pontos de dados. Tais instalações exigem uma concentração massiva de hardware especializado (especialmente GPUs), densidade de energia extremamente alta e sistemas de refrigeração sofisticados.

Essa demanda implica a necessidade estratégica de criar uma infraestrutura computacional soberana que permita às empresas alemãs e europeias desenvolver e operar modelos de IA em âmbito nacional. Isso reduz a dependência das plataformas de nuvem dos hiperescaladores americanos e fortalece a soberania digital. A “Gigafábrica” é, portanto, a base física para a ambição de se tornar uma “nação da nuvem” independente e de poder competir globalmente pela liderança tecnológica em IA.

Quais são os maiores desafios na expansão da capacidade dos data centers na Alemanha?

O ambicioso plano de expansão massiva da capacidade computacional nacional enfrenta diversos desafios significativos de ordem física, regulatória e social. Esses gargalos demonstram que a transformação digital falha em limites concretos e não digitais se não forem abordados proativamente.

O maior desafio é o fornecimento de energia. Os centros de dados, especialmente aqueles destinados a aplicações de IA, têm um consumo de eletricidade enorme e em constante crescimento. A demanda energética dos centros de dados alemães poderá quase dobrar até 2030 em comparação com os níveis atuais. Isso entra em conflito com os altos preços da energia na Alemanha, o que representa uma desvantagem competitiva significativa em relação a outros países e pode tornar os investimentos pouco atrativos.

Um segundo grande obstáculo são os longos processos de planejamento e aprovação. Na Alemanha, o tempo necessário para aprovar e construir um novo centro de dados é significativamente maior do que a média da UE. Esses atrasos burocráticos geram incerteza quanto aos investimentos e retardam a expansão urgentemente necessária da infraestrutura.

Em terceiro lugar, a grande quantidade de terrenos necessários para os centros de dados está levando cada vez mais a conflitos de uso da terra. A construção de grandes parques de servidores em terras agrícolas ou perto de áreas residenciais encontra resistência por parte de agricultores, ambientalistas e moradores locais, que temem a impermeabilização do solo e a poluição sonora.

Por fim, a sustentabilidade representa um desafio crucial. Os centros de dados geram uma enorme quantidade de calor residual, que em sua maior parte é liberado sem aproveitamento no meio ambiente. Embora existam requisitos legais para a utilização desse calor residual, a implementação prática frequentemente falha devido à falta de infraestrutura, como redes de aquecimento urbano interligadas. Isso leva a um trilema entre o objetivo da liderança em IA, a transição energética e as metas de proteção climática. A expansão da infraestrutura de IA pode comprometer as metas climáticas se não for integrada, desde o início, a uma estratégia de desenvolvimento urbano e energético.

Adequado para:

• O caminho da Europa para a liderança da IA ​​com cinco AI Gigafabrics? Entre planos ambiciosos e desafios históricos

Reduzir a burocracia e promover o livre fluxo de dados.

Quais são as tensões existentes na demanda por um fluxo irrestrito de dados para aplicações de IA?

A necessidade de reduzir a burocracia para que os dados possam fluir livremente é um aspecto central, mas também extremamente complexo, da estratégia de IA. Ela toca na principal tensão da abordagem europeia à digitalização: o conflito entre a necessidade absoluta de grandes conjuntos de dados para promover a inovação e o compromisso igualmente absoluto com a proteção rigorosa de dados para salvaguardar os direitos fundamentais.

A inteligência artificial, e a aprendizagem de máquina em particular, é orientada por dados. O desempenho e a precisão dos modelos de IA dependem diretamente da quantidade e da qualidade dos dados utilizados para treiná-los. Do ponto de vista do desenvolvimento tecnológico, o acesso livre e descomplicado a grandes volumes de dados é, portanto, um pré-requisito fundamental para se manter competitivo no mercado global. A demanda por um ambiente de dados "fluido" é, assim, um apelo por condições favoráveis ​​à inovação.

Essa necessidade de inovação, no entanto, entra em conflito com o quadro jurídico europeu, moldado pelo Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD). O RGPD não foi concebido para sufocar a inovação, mas sim como um quadro para proteger as liberdades civis fundamentais. Ele se baseia em princípios como a minimização de dados (apenas a quantidade mínima de dados necessária deve ser processada), a limitação da finalidade (os dados só podem ser usados ​​para a finalidade para a qual foram coletados) e a exigência de uma base jurídica clara para todo o processamento de dados, frequentemente na forma de consentimento informado. Esses princípios estão em tensão natural com a "fome de dados" do desenvolvimento da IA, levando a uma considerável incerteza jurídica para empresas e pesquisadores.

Quais são os obstáculos burocráticos e legais específicos que os desenvolvedores de IA enfrentam na área de proteção de dados?

Para os desenvolvedores de IA na Alemanha e na Europa, a tensão entre os requisitos de dados e a proteção de dados se manifesta em uma série de obstáculos legais e burocráticos concretos que surgem diretamente do GDPR e de sua interpretação.

O princípio da minimização de dados apresenta um desafio fundamental. Embora o RGPD exija que o processamento de dados pessoais seja limitado ao estritamente necessário para a finalidade em questão, muitos modelos avançados de IA dependem da análise de vastos conjuntos de dados não específicos para identificar padrões. A "fome de dados" da IA ​​contradiz diretamente a economia de dados necessária.

Intimamente relacionado a isso está o obstáculo da limitação da finalidade. De acordo com o RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados), os dados só podem ser coletados para fins específicos, explícitos e legítimos. No entanto, o treinamento de modelos básicos de IA (Inteligência Artificial) é frequentemente realizado para uma infinidade de aplicações futuras potenciais que nem sequer são previsíveis no momento do treinamento. Isso dificulta a definição de uma finalidade específica e cria zonas cinzentas jurídicas.

Outro grande obstáculo é a exigência de uma base legal para o processamento. Para treinar modelos de IA com dados pessoais, frequentemente coletados da internet, é praticamente impossível obter o consentimento explícito e informado de cada indivíduo. Os desenvolvedores, portanto, costumam invocar o "interesse legítimo", mas seu alcance é juridicamente controverso e está sendo interpretado de forma cada vez mais restritiva pelas autoridades de proteção de dados, o que gera considerável incerteza jurídica.

Por fim, o funcionamento frequentemente opaco de sistemas complexos de IA, o chamado problema da "caixa preta", entra em conflito com as obrigações de transparência do RGPD. Os cidadãos têm o direito de obter informações sobre a lógica por trás das decisões automatizadas. Se nem mesmo os desenvolvedores conseguem mais rastrear os caminhos de decisão precisos de um modelo de aprendizado profundo, esse direito dificilmente pode ser garantido. Esses obstáculos, em conjunto, significam que o desenvolvimento de IA na Europa está associado a um risco jurídico maior e a uma carga burocrática mais elevada do que em outras partes do mundo.

Adequado para:

• Revolução da AI dormia demais? Por que a Alemanha ameaça perder a conexão com os EUA e a China

De que forma a legislação europeia sobre IA procura encontrar um equilíbrio entre inovação e regulamentação?

A legislação europeia sobre IA representa a tentativa mais abrangente até o momento de criar um quadro regulatório que gerencie os riscos da IA ​​sem sufocar a inovação. Ela é a principal resposta à tensão mencionada e incorpora uma decisão estratégica para uma terceira via entre a abordagem liberal dos EUA e o desenvolvimento da IA ​​controlado pelo Estado na China.

O cerne da lei de IA reside em sua abordagem baseada em risco. Em vez de regulamentar a IA de forma generalizada, a lei a diferencia de acordo com o potencial de dano que uma aplicação representa. Sistemas de IA com um “risco inaceitável”, como sistemas governamentais de pontuação social ou técnicas de manipulação que influenciam o comportamento das pessoas, são completamente proibidos. Sistemas de “alto risco” utilizados em áreas críticas, como diagnósticos médicos, recrutamento ou o sistema judiciário, estão sujeitos a requisitos rigorosos em relação à transparência, segurança de dados, supervisão humana e documentação. A grande maioria das aplicações de IA classificadas como de baixo risco, como filtros de spam ou IA em videogames, permanece amplamente desregulamentada.

Ao mesmo tempo, a Lei de IA contém mecanismos explícitos para promover a inovação, direcionados especificamente a startups e pequenas e médias empresas (PMEs). O instrumento mais importante é o chamado "sandbox regulatório". Trata-se de espaços de experimentação legal controlados, onde as empresas podem desenvolver e testar sistemas inovadores de IA sob a supervisão das autoridades competentes, sem terem que enfrentar imediatamente as sanções legais completas por violações não intencionais. Esses sandboxes visam criar segurança jurídica e de planejamento, facilitar o acesso ao mercado e promover o diálogo entre inovadores e reguladores. A Lei de IA, portanto, não é apenas um instrumento de proteção, mas também uma tentativa estratégica de criar uma estrutura confiável que oriente a inovação e que sirva como uma vantagem competitiva a longo prazo.

A Xpert.Digital possui conhecimento profundo de diversos setores. Isso nos permite desenvolver estratégias sob medida, adaptadas precisamente às necessidades e desafios do seu segmento de mercado específico. Ao analisar continuamente as tendências do mercado e acompanhar os desenvolvimentos da indústria, podemos agir com visão e oferecer soluções inovadoras. Através da combinação de experiência e conhecimento, geramos valor acrescentado e damos aos nossos clientes uma vantagem competitiva decisiva.

Mais sobre isso aqui:

• Utilize a experiência 5x do Xpert.Digital num único pacote - a partir de apenas 500€/mês

Soberania europeia em modelos básicos de IA

Por que o desenvolvimento de nossos próprios modelos básicos de IA europeus é de importância estratégica?

O desenvolvimento e o controle de modelos básicos de IA, também conhecidos como modelos fundamentais, tornaram-se uma questão de importância estratégica central para o futuro da Europa. Esses modelos são a base tecnológica sobre a qual uma infinidade de futuras aplicações de IA serão construídas. A dependência total de modelos desenvolvidos e controlados exclusivamente por empresas nos EUA ou na China representa riscos significativos para a soberania digital da Europa.

Soberania digital descreve a capacidade de Estados, empresas e cidadãos moldarem sua transformação digital de forma autônoma e evitarem dependências tecnológicas críticas. Quando a infraestrutura fundamental de IA está nas mãos de atores não europeus, surgem inúmeros riscos. Primeiro, há uma dependência econômica que pode levar a condições desfavoráveis ​​ou acesso restrito a tecnologias essenciais. Segundo, os dados processados ​​em plataformas de nuvem dos EUA estão potencialmente sujeitos ao acesso por autoridades americanas sob leis como a CLOUD Act, que conflita com os princípios europeus de proteção de dados.

Em terceiro lugar, e talvez o mais importante, os modelos básicos de IA não são neutros em termos de valores. Eles são treinados com dados que refletem perspectivas culturais, sociais e éticas. Modelos treinados principalmente com dados da esfera cultural americana ou chinesa podem conter vieses incompatíveis com os valores e normas europeus. Desenvolver nossos próprios modelos básicos europeus é, portanto, essencial para garantir que a IA do futuro seja construída sobre uma base que respeite valores europeus fundamentais, como a democracia, o Estado de Direito e a proteção dos direitos fundamentais. Iniciativas como a GAIA-X, que visam criar uma infraestrutura de dados europeia soberana, são um passo importante nessa direção.

Adequado para:

• Plataformas independentes de IA como uma alternativa estratégica para empresas européias

Qual é o estado atual do desenvolvimento de modelos básicos de IA "Made in Europe"?

Apesar de uma significativa diferença de investimento em comparação com os EUA e a China, um cenário dinâmico para o desenvolvimento de modelos básicos de IA se estabeleceu na Europa, seguindo sua própria estratégia diferenciada. Em vez de tentar construir os maiores e mais poderosos modelos de propósito geral, muitos participantes europeus estão se concentrando em nichos específicos e recursos de qualidade.

Uma empresa alemã líder neste campo é a Aleph Alpha. A startup sediada em Heidelberg é especializada no desenvolvimento de modelos de IA que não são apenas poderosos, mas também transparentes e explicáveis ​​("IA explicável"). Esse foco em confiabilidade e soberania torna a Aleph Alpha uma parceira importante para o setor público e indústrias regulamentadas. Recentemente, a empresa ajustou sua estratégia, concentrando-se mais em modelos menores e especializados para aplicações específicas, uma mudança vista como um afastamento estratégico da competição direta com os gigantes globais da computação em nuvem.

Outra empresa europeia promissora é a Mistral AI, que ganhou considerável atenção com o lançamento de poderosos modelos de código aberto. A abordagem de código aberto promove a transparência e permite que uma ampla comunidade de desenvolvedores construa e adapte a tecnologia.

Além disso, existem iniciativas financiadas pelo governo, como o OpenGPT-X, um projeto que envolve os Institutos Fraunhofer e promove o desenvolvimento de modelos de linguagem abertos e confiáveis ​​para a Europa. Na Universidade de Würzburg, o “LLäMmlein” também foi desenvolvido como o primeiro modelo de linguagem de grande porte treinado exclusivamente com dados em alemão, com o objetivo de romper com a predominância de dados de treinamento em inglês e melhorar a qualidade para o idioma alemão. Esses exemplos demonstram uma clara direção estratégica: a Europa não compete primordialmente com base no tamanho de seus modelos, mas sim na especialização, abertura, transparência e adaptação às necessidades linguísticas e regulatórias específicas do mercado europeu.

Qual o papel da regulamentação da UE, em particular da legislação sobre IA, na competição global de modelos de IA?

A regulamentação europeia, especialmente a legislação sobre IA, desempenha um papel ambivalente e muito debatido na competição global em IA. Por um lado, há preocupações com o "excesso de regulamentação por parte de Bruxelas", que poderia sobrecarregar os desenvolvedores europeus com altos custos de conformidade e entraves burocráticos, potencialmente colocando-os em desvantagem em relação a concorrentes mais ágeis dos EUA e da China. Os críticos temem que regulamentações rígidas possam desacelerar a inovação e, em particular, criar uma barreira de entrada no mercado para startups.

Por outro lado, a legislação sobre IA é cada vez mais entendida como um instrumento estratégico capaz de gerar vantagens competitivas a longo prazo. Ao estabelecer o primeiro quadro jurídico abrangente do mundo para IA, a UE está criando segurança jurídica e de planejamento para empresas e usuários. Esse quadro claro pode atrair investimentos e fortalecer a confiança nas aplicações de IA. A lei também considera explicitamente as necessidades das PMEs e startups, fornecendo instrumentos favoráveis ​​à inovação, como os ambientes regulatórios de teste (sandboxes) mencionados anteriormente e diferenciando as multas de acordo com o porte da empresa.

Talvez a função estratégica mais importante da regulamentação da UE resida no chamado “Efeito Bruxelas”. Como o mercado único europeu é indispensável para as empresas globais de tecnologia, estas serão obrigadas a adaptar seus produtos e modelos aos rigorosos requisitos da UE para poderem operar nesse mercado. Dessa forma, a UE está efetivamente exportando seus padrões regulatórios e sua visão de IA baseada em valores para o mundo todo. A regulamentação, portanto, se transforma de um potencial fardo em um poderoso instrumento para moldar o cenário global. Em vez de competir em uma corrida puramente tecnológica, que a Europa poderia perder devido às lacunas de investimento, a UE está deslocando a competição para o nível dos modelos de governança, onde está estabelecendo uma posição de liderança por meio de uma estrutura legal clara, abrangente e baseada em valores.

Cooperação internacional e IA baseadas em valores europeus

O que significa afirmar que uma IA deve ser desenvolvida de acordo com os “valores europeus”?

A ambição de desenvolver inteligência artificial de acordo com os “valores europeus” é um princípio orientador central da estratégia digital alemã e europeia e o fator decisivo de diferenciação na competição global. Trata-se menos de uma arquitetura técnica específica do que de integrar sistemas de IA em uma estrutura jurídica e ética robusta que reflita os direitos fundamentais e os princípios democráticos da Europa.

Essa abordagem baseada em valores está claramente consagrada na Diretiva de IA da UE. Os princípios nela contidos definem o que constitui uma “IA europeia”: ela deve ser centrada no ser humano, o que significa que os humanos devem sempre manter o controle final (supervisão humana). Deve ser segura, robusta e transparente, para que suas decisões sejam compreensíveis e não possa ser facilmente manipulada. Um princípio fundamental é a não discriminação, que exige que os sistemas de IA não reforcem preconceitos sociais existentes nem criem novos. A proteção da privacidade e da soberania dos dados, por meio de sua estreita ligação com o RGPD (Regulamento Geral de Proteção de Dados), é outro pilar fundamental. Por fim, aspectos como o bem-estar social e ambiental também são identificados como objetivos para os sistemas de IA.

Na prática, essa abordagem se manifesta em proibições claras e regulamentações rigorosas. Aplicações de IA que contradizem fundamentalmente os valores europeus, como sistemas de pontuação social administrados pelo Estado, inspirados no sistema chinês, ou sistemas para manipulação comportamental inconsciente, são completamente proibidas na UE. Aplicações de alto risco estão sujeitas a regulamentações rigorosas, concebidas para garantir que esses sistemas operem de forma justa, segura e transparente. “IA de acordo com os valores europeus” é, portanto, um projeto político e social que vincula indissociavelmente o desenvolvimento tecnológico à proteção dos direitos fundamentais e dos processos democráticos.

Adequado para:

• Os modelos Stargate Europa-AI com Deepseek e Stargate mostram as oportunidades na competição de IA da Europa

Como estruturar uma “troca em termos iguais” com líderes tecnológicos como os EUA?

A reivindicação de “troca igualitária” com líderes tecnológicos como os EUA é uma expressão da busca pela soberania digital. Implica uma mudança de papel, deixando de ser um mero consumidor e regulador de tecnologia para se tornar um participante ativo e em igualdade de condições na construção da ordem digital global. Diversos fatores são cruciais para alcançar essa posição.

Em primeiro lugar, para estar em igualdade de condições, é necessário conhecimento tecnológico interno. Somente aqueles que possuírem modelos de IA relevantes, capacidade de pesquisa e um ecossistema de startups robusto serão vistos como parceiros sérios em diálogos tecnológicos. Os esforços descritos nas seções anteriores para construir uma indústria e infraestrutura de IA nacionais são, portanto, um pré-requisito fundamental.

Em segundo lugar, a “igualdade de condições” baseia-se na força do mercado único europeu. Como uma das maiores e mais poderosas áreas econômicas do mundo, a UE pode usar seu poder de mercado como instrumento de influência política. Empresas globais dependem do acesso ao mercado europeu, o que confere à UE uma posição de negociação sólida na definição de normas e regras.

Em terceiro lugar, e crucialmente, a igualdade de condições é alcançada por meio de uma estrutura regulatória coerente e com influência global. A Lei de Inteligência Artificial (AI Act) é o instrumento central nesse sentido. Ela define uma posição europeia clara e obriga os parceiros internacionais a se engajarem com as visões europeias de IA baseada em valores. Em vez de simplesmente reagir aos padrões americanos ou chineses, a Europa está proativamente definindo os seus próprios. O objetivo é evitar que a Europa seja tecnologicamente e regulatoriamente "dividida" pelos EUA, apresentando uma frente unida com uma agenda clara e independente.

Quais são as implicações estratégicas da corrida global entre os sistemas regulatórios?

A competição global pela liderança em inteligência artificial não é apenas uma corrida de tecnologias e investimentos, mas também, cada vez mais, uma competição de sistemas regulatórios e das visões sociais associadas. Três modelos distintos estão emergindo, cada um estabelecendo prioridades diferentes.

O modelo europeu, consagrado na legislação sobre IA, é uma abordagem abrangente, baseada em riscos e em direitos fundamentais. Prioriza a segurança, a confiança e as diretrizes éticas, buscando orientar a inovação dentro de uma estrutura legal claramente definida. Seu objetivo é se tornar um modelo global para a governança responsável da IA.

O modelo americano é tradicionalmente mais orientado para o mercado e impulsionado pela inovação. O foco está em minimizar os obstáculos regulatórios para acelerar o desenvolvimento tecnológico e a comercialização da IA. A regulamentação costuma ser reativa e específica para cada setor, em vez de ser implementada por meio de uma estrutura legal abrangente e preventiva. A estratégia visa garantir o domínio tecnológico, concedendo a máxima liberdade às empresas líderes.

O modelo chinês é dirigido pelo Estado e voltado para a conquista de objetivos estratégicos nacionais. A regulamentação é ágil e pode ser rapidamente adaptada a novos desenvolvimentos tecnológicos, mas também serve para fortalecer o controle e a supervisão estatal. A inovação é fortemente incentivada pelo Estado, mas sempre em consonância com os objetivos políticos do governo.

A implicação estratégica para a Alemanha e a Europa é que sua própria abordagem baseada em valores deve ser ativamente posicionada como um ponto forte e um diferencial competitivo global. Em um mundo cada vez mais consciente dos riscos potenciais da IA, o selo "IA confiável" pode se tornar uma vantagem competitiva decisiva. O sucesso da estratégia europeia dependerá de se esse arcabouço regulatório poderá ser estabelecido não como um freio à inovação, mas como um selo de aprovação para sistemas de IA seguros, justos e de alta qualidade, que são demandados mundialmente — especialmente em áreas de aplicação críticas e sensíveis.

Adequado para:

• O desenvolvimento de novos modelos de IA é sem dúvida um factor crucial para o futuro da inteligência artificial (IA)

☑️ Apoio às PME em estratégia, consultoria, planeamento e implementação

☑️ Criação ou realinhamento da estratégia de IA

☑️ Desenvolvimento de negócios pioneiro

 

Ficarei feliz em servir como seu conselheiro pessoal.

Você pode entrar em contato comigo preenchendo o formulário de contato abaixo ou simplesmente ligando para +49 89 89 674 804 (Munique) .

Estou ansioso pelo nosso projeto conjunto.

 

 

Xpert.Digital é um hub para a indústria com foco em digitalização, engenharia mecânica, logística/intralogística e energia fotovoltaica.

Com nossa solução de desenvolvimento de negócios 360°, apoiamos empresas conhecidas, desde novos negócios até o pós-venda.

Inteligência de mercado, smarketing, automação de marketing, desenvolvimento de conteúdo, PR, campanhas por email, mídias sociais personalizadas e nutrição de leads fazem parte de nossas ferramentas digitais.

Você pode descobrir mais em: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus