O que são as estratégias nacionais de I.A. e qual sua importância?

Em abril de 2021 o MCTI segue os países em desenvolvimento e institui a Estratégia Brasileira de IA definindo seu papel:

“Esta Estratégia assume o papel de nortear as ações do Estado brasileiro em prol do desenvolvimento das ações, em suas várias vertentes, que estimulem a pesquisa, inovação e desenvolvimento de soluções em Inteligência Artificial, bem como, seu uso consciente, ético e em prol de um futuro melhor.” – Estratégia Brasileira de I.A., MCTI.

Ainda, especifica eixos temáticos para se organizar o debate dos objetivos estratégicos (Figura 1).

Figura1 – Eixos temáticos. Fonte: EBIA 2021.

Lí muitas críticas ao documento, tenho minhas observações também, mas opinar sobre o conteúdo do documento não é o objetivo desse artigo. Neste texto vou apenas deixar clara a importância que essa inciativa possui por definir a Inteligência Artificial como recurso estratégico para o Brasil, o que é de suma importância.  Fico a disposição do leitor para discutirmos minhas sugestões de melhorias ao documento.

O primeiro país do mundo a publicar sua estratégia nacional para I.A. foi o Canadá em Março de 2017 seguido pelo Japão no mesmo mês. A estratégia Canadense ganhou destaque por reservar US $95 para sua aplicação. A estratégia japonesa na época era apenas um guideline e não previa reserva de investimento. Apesar de ter ficado popular por causa do pioneirismo, o investimento canadense parece pequeno quando comparamos a países como , a Coréia do Sul (US $1,95 bilhões), França (US $1,75 bilhões), Reino Unido (US $1,24 bilhões) e Taiwan (US $1,18 bilhões) que lançaram suas estratégias nacionais em 2018.  Olhando para esses números fica claro que a I.A. virou recurso estratégico para desenvolvimento das nações a exemplo  de energia, telecomunicações e transformação digital.

Como podemos definir uma estratégia nacional de inteligência artificial? É um plano estratégico que fundamenta a criação de políticas públicas para desenvolvimento da inteligência artificial no país com o objetivo de tornar-lo mais produtivo, competitivo e promover o desenvolvimento econômico e social com base em uma industria de alto valor agregado. Em todos os países esses planos seguem áreas comuns de desenvolvimento. O relatório do CIFAR (Canadian Institute For Advanced Research) chamado Building An Ai World mapeia essas principais áreas e seus indicadores gerais (Lista 1).

Lista 1 – Áreas e seus indicadores comuns as estratégias nacionais de I.A. (CIFAR Building An Ai World 2020)

  1. Pesquisa
    1. Estabelecimento de centros nacionais de pesquisa em I.A.
    2. Aumento do investimento em pesquisa em I.A.
  2. Talentos
    1. Remuneração e incentivo de visto para atrair talentos internacionais.
    2. Aumento de programas ou dos componentes curriculares de I.A. nos programas de Mestrado e Doutorado.
  3. Futuro do Trabalho
    1. Aumento de programas de treinamentos/aperfeiçoamento em I.A. para trabalhadores.
    2. Fortalecimento de disciplinas STEM e de I.A. nos currículos escolares e de graduação.
  4. Políticas Industriais
    1. Estabelecimento de Hubs de inovação digital para conexão de empresas com especialistas em I.A.
    2. Uso de investimento público para fomento de Startups de I.A. e incentivo ao investimento privado.
  5. Ética
    1. Estabelecimento de guidelines para explicabilidade e responsabilização na pesquisa e uso da I.A.
  6. Dados e Infra-estrutura Digital
    1. Criar, manter e disponibilizar dataset públicos para o desenvolvimento de ferramentas de I.A.
    2. Criação de sandbox regulatório para testes de produtos de I.A.
    3. Desenvolvimento de ferramentas em língua local.
  7. IA no Governo
    1. Criar pilotos de soluções baseadas em I.A. em datasets públicos.
  8. Inclusão
    1. Dar suporte a projetos e ferramentas que reduzam o viés e preconceito dos algoritmos.

Nesse mesmo relatório o CIFAR cria um perfil de vários países baseado em suas estratégias nacionais. Na Figura 1  temos os perfis de países importantes no cenário de I.A. do mundo (Veja mais sobre a economia de I.A. AQUI). Quando esse relatório foi lançado o Brasil ainda não tinha sua estratégia de I.A. Esperamos que ele saia no próximo relatório.

Fonte CIFAR Building An Ai World 2020.

Ainda, se olharmos para o mapa mundial e suas estratégias (Figura 2) , vemos que muitos países desenvolvidos possuem estratégias em I.A. no mesmo nível de maturidade que o Brasil.

Figura 2 – Mapa do desenvolvimento das estratégias nacionais de IA. Eixos temáticos. Fonte: CIFAR Building An Ai World 2020.

Olhando para o perfil de diversos países presentes no relatório da CIFAR e para o mapa mundial das estratégias nacionais, vejo uma oportunidade clara para nosso país melhorar a estratégia nacional de inteligência artificial e incentivar os estados a terem suas próprias estratégias locais que suportem a estratégia nacional. Se fizermos os devidos investimentos agora, poderemos em 2030 ser uma nova Estônia, um país que enxergou em tecnologia a criação do seu desenvolvimento econômico e social (Ver o artigo AQUI).

 

Referências

Notícia do site do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações com a portaria que institui a Estratégia Brasileira de IA. https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/transformacaodigital/inteligencia-artificial

EBIA 2021, Documento do Ministério da Ciência e Tecnologia. Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial, 2021. https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/transformacaodigital/arquivosinteligenciaartificial/ia_estrategia_documento_referencia_4-979_2021.pdf

CIFAR Building An Ai World 2020, Relatório do Canadian Institute For Advanced Research.  Building An Ai World: Report On National And Regional Ai Strategies, 2020. https://cifar.ca/wp-content/uploads/2020/10/building-an-ai-world-second-edition.pdf

 

Mapa da I.A. Pernambucana – Podcast do PE Avança, Amcham Brasil

Semana passada tive o prazer de participar do Podcast “Mapa da Inteligência Artificial em Pernambuco” com dois grandes líderes do estado: Rogério Moreira, Gerente Executivo do SIDI e Clímaco Feitosa, CTIO da iLand Soluções.

Falamos sobre a importância de se tratar a Inteligência Artificial como recurso de desenvolvimento econômico e social, como os países desenvolvidos já tratam, e muitas outras coisas.

Evento que vale cada segundo do seu tempo.

Para quem gosta de vídeo:

Para que gosta de Podcast

Dados econômicos sobre a I.A. no Mundo

O surgimento de novas tecnologias sempre impactaram e moldaram a sociedade. Porém, enxergar o impacto de transformação e disrupção que uma tecnologia terá nem sempre é fácil ou possível. Tomemos como exemplo o vale do silício no início da década de 1980, nem mesmo o mais otimista futurólogo poderia imaginar como os computadores iriam transformar o ser humano e o mundo.

Por causa do acelerado desenvolvimento do conhecimento humano, qualquer previsão de longo prazo hoje se submete ao conceito da singularidade, porém não há dúvidas que a IA tem um papel central na sociedade em um futuro próximo, assim como a internet tem no presente.

Os líderes do presente precisam levar a sério os impactos que a IA terá nos negócios, na mão de obra e na economia em geral. Considerando o progresso recente da IA, percebemos uma área que oferece oportunidades claras para as empresas, desde o aumento dos ganhos de produtividade com automação até a personalização de produtos para consumidores usando algoritmos, análise de dados em escala, etc… A lista de aplicações é vasta e apenas arranhamos a superfície do seu potencial.

No entanto, todos os benefícios obtidos, a IA impõem às empresas grandes desafios como: encontrar e reter talentos qualificados, mitigar os riscos do uso de IA, desenvolver Governança em IA, trabalhar em um momento de insegurança jurídica pela falta de legislação estabelecida, dentre muitos outros.

Essa relação entrelaçada entre a IA e a economia global, do desenvolvimento de mão de obra, investimentos e atividade corporativa exige um olhar atento aos movimentos de cada mercado e país nesse campo.

 

Investimentos Corporativos

A receita do mercado mundial de inteligência artificial tem crescido ano após ano, embora diferentes estudos sugiram variações em relação o tamanho do mercado global a empresa de pesquisa de mercado IDC projetou, em um estudo recente (GVR IA Market Size Report 2021), que o mercado global de IA pode atingir um tamanho de mais de meio trilhão de dólares em 2024 e crescerá a uma taxa de 40% até 2028 (Figura 1).

Figura 1 – Comparação do tamanho de mercado e receita global para IA entre 2015 e 2025. Fonte: EBIA 2021.

Essa taxa de 40% de aumento pode ser observada entre o ano de 2019 e 2020 no investimento global total em IA, incluindo investimento privado, ofertas públicas, fusões e aquisições e participações minoritárias, chegando a um total de  US $67,9 bilhões (Figura 2). Ainda, observa-se no ano de 2020 um movimento de fusões e aquisições mais forte por causa dos impactos da pandemia no desempenho de pequenas empresas. Isso aumenta o investimento corporativo total em IA pela oportunidade de um mercado mais barato. As fusões e aquisições representaram a maior parte do valor total do investimento em 2020, aumentando 121,7% em relação a 2019. Várias aquisições de alto perfil relacionadas à IA ocorreram em 2020, incluindo a aquisição da Mellanox Technologies pela NVIDIA e da Altran Technologies pela Capgemini.

Figura 2 – Investimento Corporativo Global em IA por atividade. Fonte: Stanford AI Index 2021.

Principais Áreas de Investimento 

Uma análise importante para entender a origem do capital privado em IA, e consequentemente onde podemos esperar grandes avanços tecnológicos, é mapear quais indústrias estão mais intensivamente investindo nessa tecnologia. 

A indústria de saúde e farmacêutica em 2020 está no topo da lista com pouco mais que 3 vezes o investimento (US $13,8 bilhões) para o segundo colocado, veículos autônomos (US $4,5 bilhões), e o crescimento do investimento desta área entre 2019 e 2020 foi de 4,5 vezes (Figura 3). Aqui, claramente, a pandemia de COVID-19 estimulou significativamente os investimentos no período.  

Outra área de destaque é a de educação, que saltou para US $4,1 bilhões em 2020 com forte influência das plataformas de educação on-line Chinesas para formação de mão de obra em massa e distribuída, também super estimulada pela pandemia em todo o mundo.  

Outras áreas que merecem destaque são as de infraestrutura para uso da IA, a área financeira principalmente no que diz respeito a fraudes e a de IA conversacional que inclui assistentes virtuais, interação homem máquina e tradução. 

Uma observação deve ser feita na área de “Games, Fans, Gaming, Football”. Percebemos os e-sports se desenvolvendo em todo o mundo e também a indústria de patrocínio e apostas, fortemente lideradas pelos Estados Unidos e Coreia do Sul.

Figura 3 – Investimento Privado em IA por área de aplicação Fonte: Stanford AI Index 2021.

Quando restringimos esse mapeamento ao Brasil vemos uma mudança nas prioridades de investimento. Publicidade e Marketing passam a ser os setores com maior volume em investimentos, seguidos pelo setor financeiro e agrícola (Figura4).  

Figura 4 – Investimento Privado em IA no Brasil. Fonte: Distrito IA Report 2020.

Investimento em Startups

A quantidade de investimento privado em IA para startups disparou nos últimos anos, porém a taxa de crescimento do número de startups em IA diminuiu. Isso significa que mais investimento está sendo concentrado em menos Startups.  Apesar da pandemia, 2020 viu um aumento de 9,3% no montante de investimento privado em IA de 2019 – uma porcentagem maior do que o aumento de 5,7% em 2019 (Figura 5). 

Figura 5 – Investimento privado em startups de IA.  Fonte: Stanford AI Index 2021.

Apesar disso, o número de empresas financiadas diminuiu pelo terceiro ano consecutivo (Figura 6). Ano após ano o recorde em investimento privado é quebrado, em 2020 o valor ultrapassa US $40 bilhões, isso representa apenas um aumento de 9,3% em relação a 2019 – em comparação com o maior aumento de 59,0%, observado entre 2017 e 2018. Apesar disso, o número de startups em IA investidas continuaram em declínio acentuado após o pico de 2017. Alguns relatórios consideram isso como a dificuldade de se encontrar startups recém-nascidas pela pouca visibilidade e importância no mercado e não pela diminuição real no número de novas startups. 

Figura 6 – Número de startups de IA investidas.  Fonte: Stanford AI Index 2021.

 

No Brasil, o investimento privado em I.A. entre 2020 e 2023 deve ser na ordem de US $ 464 milhões ao ano (BRASSCOM 202). Vemos porém um movimento crescente de Startups que usam IA. No ano de 2020 foram investidos US $ 265 milhões (Figura 7). 

Figura 7 – Valor investido em startups no Brasil. Fonte: Distrito IA Report 2020.

A maioria delas concentrada no sudeste do país. Mais da metade em São Paulo (Figura 8).

Figura 8 – Mapa de Startups brasileiras de IA. Fonte: Distrito IA Report 2020.

 

Comparação Regional 

 

Quando avaliado por região, o principal destino do investimento privado em IA é o  Estados Unidos superando o valor de US $23,6 bilhões em 2020 (Figura 9), seguido pela China (US $ 9,9 bilhões) e pelo Reino Unido (US $ 1,9 bilhão).

Figura 9 – Investimento Corporativo Global em IA por atividade. Fonte: Stanford AI Index 2021.

Apesar de claramente os Estados Unidos terem um investimento privado individual maior que a soma do investimento privado no resto do mundo, vemos que a China, por exemplo em 2018 (Figura 10), se aproximou do valor desse investimento e, aqui, os investimentos públicos não estão sendo levados em consideração. Na corrida estratégica pelo desenvolvimento da IA é importante notar que tanto o governo central como os governos locais chineses investem massivamente em P&D e IA.

Figura 10 – Investimento Privado em IA por área geográfica. Fonte: Stanford AI Index 2021.

 

Aqui, novamente, o Brasil não está entre os 10 primeiros países em investimento privado. Alguns índices o reportam na 38ª posição, outros na 60ª e todos o colocam na última posição entre o BRICs.  Como veremos nos próximos posts, apesar de uma posição, o país é destaque na contratação de mão de obra para área e tem, proporcionalmente, uma boa presença acadêmica.

Referências:

EBIA 2021, Documento do Ministério da Ciência e Tecnologia. Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial, 2021. https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/transformacaodigital/arquivosinteligenciaartificial/ia_estrategia_documento_referencia_4-979_2021.pdf

GVR IA Market Size Report 2021, Relatório da Grand View Research. Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report By Solution, By Technology (Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing, Machine Vision), By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2021 – 2028, 2021. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market

Stanford AI Index 2021, Relatório da Universidade de Stanford. The AI Index 2021 Annual Report, 2021. https://aiindex.stanford.edu/report/

Distrito IA Report 2020, Relatório da Distrito Fintech. Distrito Inteligência Artificial Report, 2020. https://materiais.distrito.me/dataminer-report-inteligencia-artificial