Segundo projeções do Gartner, até 2027 cerca de 35% dos países estarão dependentes de plataformas de Inteligência Artificial desenvolvidas especificamente para suas regiões, baseadas em dados contextuais proprietários. A consultoria estima, ainda, que o nível de dependência dessas plataformas, hoje em torno de 5%, deve alcançar 35% no mesmo período.

De acordo com a análise, modelos de IA localizados tendem a oferecer maior valor contextual. Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) regionais já superam soluções globais em aplicações como educação, conformidade legal e serviços públicos, especialmente em idiomas distintos do inglês.

Países que adotam metas de soberania digital têm ampliado investimentos em infraestruturas nacionais de Inteligência Artificial, segundo Gaurav Gupta, vice-presidente analista do Gartner. Esse movimento busca reduzir a dependência de modelos fechados desenvolvidos nos Estados Unidos, abrangendo desde capacidade computacional e data centers até modelos de IA alinhados às legislações, à cultura e às particularidades regionais.

Gupta afirma que a confiança e a adequação cultural estão se tornando critérios centrais na escolha de plataformas de IA. De acordo com ele, formuladores de políticas e líderes empresariais têm priorizado soluções que reflitam valores locais, atendam às normas regulatórias e correspondam às expectativas dos usuários, em vez de simplesmente adotarem modelos treinados com os maiores volumes de dados.

Projeções do Gartner indicam que, à medida que clientes fora do Ocidente revisam seus alinhamentos por receios de influência excessiva de países ocidentais, a busca por soberania em Inteligência Artificial tende a reduzir a colaboração internacional e a gerar duplicação de esforços. Nesse cenário, a consultoria estima que nações que optarem por desenvolver um stack soberano de IA precisarão investir pelo menos 1% do PIB em infraestrutura relacionada até 2029.

O conceito de soberania em IA refere-se à capacidade de um país ou organização de controlar, de forma independente, o desenvolvimento, a implementação e o uso de sistemas de Inteligência Artificial em suas fronteiras.

Segundo o Gartner, pressões regulatórias, tensões geopolíticas, exigências de localização de dados na nuvem, programas nacionais de IA, riscos corporativos e preocupações com a segurança nacional estão acelerando os investimentos em soluções soberanas. Além disso, o temor de perder espaço na corrida tecnológica global deve levar governos e empresas a intensificar esforços para alcançar autossuficiência em todas as camadas da cadeia de IA.

Segundo Gupta, os data centers e a infraestrutura que sustentam as chamadas “fábricas de IA” compõem a espinha dorsal do ecossistema tecnológico necessário para garantir a soberania em Inteligência Artificial.

De acordo com ele, essa base tecnológica deve passar por uma expansão acelerada nos próximos anos, acompanhada de um volume expressivo de investimentos. Gupta afirma que esse movimento tende a impulsionar empresas que controlam partes relevantes do stack de IA a alcançar avaliações na casa dos trilhões de dólares, o que reflete o peso estratégico e econômico desse tipo de infraestrutura.

Os Chief Information Officers (CIOs) devem adotar uma série de medidas para lidar com o avanço da soberania em Inteligência Artificial e com a crescente regionalização das plataformas tecnológicas.

Entre as recomendações, está a adoção de fluxos de trabalho agnósticos a modelos, utilizando camadas de orquestração que permitam alternar entre diferentes LLMs, fornecedores e regiões, conforme necessário. Também é indicado garantir que as práticas de governança de IA, as políticas de residência de dados e os processos de ajuste de modelos atendam às exigências legais, culturais e linguísticas específicas de cada país.

Outra orientação é estabelecer relações com provedores nacionais de nuvem, fornecedores regionais de modelos de linguagem e líderes de iniciativas de IA soberana nos mercados considerados prioritários, formando uma base de parceiros tecnológicos validada.

Além disso, os CIOs devem acompanhar de perto a legislação de IA, as regras de soberania de dados e os padrões emergentes que possam influenciar onde e como modelos de IA podem ser implementados e como os dados dos usuários podem ser processados.