Disputa por governança da IA: empresas privadas superam Estados

Avanço do capital privado na governança da IA levanta riscos de concentração de poder e enfraquecimento da regulação estatal.

A afirmação do professor Diogo Cortiz, da PUC-SP, de que o capital privado tem superado governos no controle da Inteligência Artificial altera o cenário de incerteza sobre a governança da tecnologia. Na lente preditiva da apura, esse desequilíbrio de forças entre atores privados e Estados significa que a variável "regulação" — um dos principais freios institucionais — tende a perder relevância relativa como vetor de controle, enquanto o poder de mercado das grandes empresas de tecnologia se fortalece como o motor real da governança.

O que aconteceu

Em entrevista à CNN Brasil, Diogo Cortiz, professor de Tecnologia da Inteligência da PUC-SP, afirmou que empresas privadas e governos disputam o controle da governança da Inteligência Artificial, e que o capital privado tem superado os Estados nesse campo. Segundo ele, a regulação ainda é um desafio central, e essa assimetria de poder entre os setores público e privado marca o momento atual do desenvolvimento da IA. O especialista apontou que, enquanto governos discutem regras, as empresas já definem padrões, algoritmos e infraestruturas que moldam o uso da tecnologia. fonte

A leitura preditiva

Na lente dos modelos da apura, essa assimetria opera como uma mudança estrutural no "peso relativo dos agentes" em um sistema de governança. Em um modelo de competição entre atores (como no agregador bayesiano de intenção de voto ou no modelo Poisson de interações estratégicas), o poder de influência de cada jogador depende de sua capacidade de impor custos e benefícios aos demais. Quando um agente privado acumula capacidade técnica, financeira e de infraestrutura — como no caso das big techs de IA — sua "probabilidade de vitória" em moldar regras e padrões aumenta, porque ele pode definir a realidade operacional antes de qualquer regra formal existir.

O efeito é direto sobre a variável "incerteza regulatória" no modelo. Se governos perdem capacidade de reação, o horizonte de previsibilidade sobre regras futuras se alonga, mas com viés: a tendência é que as regras venham a ser definidas de fato pelos players privados, não pelos legisladores. Isso reduz a eficácia de instrumentos tradicionais de política pública (como leis e decretos) e aumenta o peso de variáveis de mercado (concentração de poder, barreiras de entrada, controle de dados e infraestrutura).

Do ponto de vista macroeconômico, a notícia sugere que a "expectativa de regulação" — um fator que entra em modelos de investimento e inovação — tende a perder força como amortecedor de riscos para concorrentes menores. Em termos práticos, é como se a "taxa de desconto" aplicada a startups de IA aumentasse, porque a chance de serem engolidas por gigantes privados ou excluídas de padrões fechados cresce. Já para as grandes empresas, a incerteza regulatória diminui, o que favorece investimentos mais agressivos.

Contexto

O debate sobre governança da IA não é novo, mas a fala de Cortiz aponta para um momento em que a assimetria se acentua. Historicamente, a regulação de tecnologias disruptivas costuma vir depois que o mercado já estabeleceu padrões (como ocorreu com redes sociais, por exemplo). No caso da IA, o poder das empresas privadas não é só econômico — é também epistêmico: quem controla os dados e os algoritmos define o que é "verdade" ou "funcional" dentro do sistema. Governos, mesmo os mais estruturados, têm dificuldade de fiscalizar ou replicar essa capacidade técnica.

O cenário atual envolve uma corrida global por regulação, com iniciativas como o AI Act europeu e debates no Congresso americano, mas a implementação esbarra em problemas práticos: falta de especialistas no setor público, velocidade da inovação privada, e a dificuldade de governos acompanharem o ritmo de lançamento de novos modelos. Enquanto isso, as big techs acumulam não só poder de mercado, mas também a capacidade de influenciar as regras que depois serão aplicadas a elas.

Cenários

• Cenário de consolidação privada: Se o capital privado mantiver a dianteira, a tendência é que os padrões técnicos e éticos da IA sejam definidos por um pequeno grupo de empresas. Isso pode gerar barreiras de entrada altíssimas para concorrentes e países, e reduzir a diversidade de modelos e abordagens — aumentando o risco de dependência tecnológica para governos.

• Cenário de reação estatal tardia: Se governos conseguirem aprovar regulações robustas (como o AI Act europeu), a assimetria pode diminuir, mas com atraso. Nesse caso, as empresas já terão consolidado posições de vantagem, e a regulação pode ser mais reativa do que proativa. O efeito seria de desaceleração controlada, mas não de reversão de poder.

• Cenário de fragmentação regulatória: Se cada país ou bloco adotar regras diferentes, as empresas privadas podem usar arbitragem regulatória para escolher jurisdições mais favoráveis. Isso tenderia a manter o poder privado, pois a coordenação global de governos é mais lenta que a capacidade de adaptação das big techs.

• Cenário de aliança público-privada: Se Estados e empresas criarem mecanismos de governança compartilhada (comitês, auditorias independentes, fundos conjuntos de controle), o poder privado pode ser canalizado, mas parcialmente. A eficácia dependeria de quem define as regras do jogo — e a tendência é que as empresas, mais ágeis, ditem o ritmo.

O que monitorar

• Cronograma de aprovação de leis — o AI Act europeu e propostas no Congresso americano podem indicar se o Estado está reagindo ou não.
• Investimento em infraestrutura pública de IA — se governos criarem centros de pesquisa e dados próprios, podem reduzir dependência.
• Padrões abertos versus proprietários — a adoção de modelos open-source ou licenças restritivas define quem controla o uso.
• Movimentos antitruste — se agências de concorrência atuarem contra concentração de poder em big techs de IA.
• Capacitação técnica do setor público — a formação de quadros especializados para fiscalização e regulação.

Perguntas frequentes

P: Quem está vencendo a disputa pela governança da IA? Segundo a notícia, o capital privado tem superado os governos no controle da IA. Empresas privadas definem padrões, infraestrutura e algoritmos enquanto Estados ainda discutem regras — o que indica uma assimetria de poder favorável ao setor privado.

P: Por que o capital privado está à frente dos governos na IA? A vantagem vem de recursos financeiros, capacidade técnica, controle de dados e infraestrutura computacional. As empresas podem inovar e implantar soluções em escala global muito mais rapidamente que governos, que dependem de processos legislativos e orçamentários mais lentos.

P: O que significa isso para o futuro da regulação da IA? A assimetria sugere que a regulação formal, mesmo quando aprovada, pode ser menos eficaz porque as empresas já terão consolidado padrões e práticas. O risco é que as regras venham a chancelar o que já foi definido pelo mercado, em vez de moldá-lo de forma proativa.