Sua estratégia de IA precisa se expandir para além dos Estados Unidos e da China

Pergunte a uma sala cheia de executivos de onde virá a próxima grande onda de inteligência artificial (IA) e a maioria responderá que dos Estados Unidos ou da China. É verdade que esses dois países têm fortes vantagens em IA. Nos EUA, as empresas de IA se beneficiam de capital de risco e regulamentação leve. Na China, elas se beneficiam de investimentos governamentais e da vigilância governamental apoiada por IA, o que gera grandes quantidades de dados e uma demanda por soluções de IA. Ambos os países possuem grandes empresas de tecnologia com muitos dados. É razoável presumir que ambos os países — e as empresas que neles estão sediadas — continuarão a liderar aspectos importantes da IA. No entanto, eles não detêm o monopólio do futuro da IA. À medida que as empresas buscam fortalecer suas capacidades de IA, os líderes não devem ignorar os diversos outros países que se destacam em diferentes aspectos da IA. Na prática, isso significa explorar e aproveitar ativamente os pontos fortes dos países em IA, com base nas necessidades da sua empresa. Considere o Japão, por exemplo. O país se destaca em aplicações industriais de IA, integração de robótica e casos de uso de IA com orientação social, como cuidados a idosos. A Nvidia e a Fujitsu, uma das empresas líderes mundiais em robótica, concordaram recentemente em colaborar em IA e robótica para desenvolver sistemas robóticos avançados alimentados por IA e acelerar sua adoção em todos os setores. A Bear Robotics, uma empresa americana de robótica para serviços alimentícios, estabeleceu uma subsidiária japonesa em 2024 em Tóquio para expandir seu alcance no mercado de hospitalidade e lidar com a escassez de mão de obra local com seus robôs de serviço. Existem muitos exemplos semelhantes. As empresas podem olhar para o Canadá, que possui pesquisadores renomados em IA que foram pioneiros no aprendizado profundo, universidades que produzem em grandes quantidades desenvolvedores de IA brilhantes e mais de 1.500 start-ups de IA. O Google possui centros de P&D em IA em Toronto, Montreal, Waterloo, Edmonton e Ottawa. A França possui pontos fortes semelhantes e, assim como o Canadá, conseguiu atrair filiais de IA de várias grandes empresas de tecnologia dos Estados Unidos e desenvolveu um modelo de linguagem líder, o Mistral. Os Emirados Árabes Unidos estão fazendo grandes apostas na IA em termos de investimento governamental, capacidade de data center e capital de risco. A Nvidia, a OpenAI e a Microsoft estão fazendo parcerias com os Emirados Árabes Unidos no desenvolvimento de infraestrutura e tecnologia. A Nigéria tem uma das maiores taxas de alfabetização e confiança em IA entre sua população, e suas organizações estão implantando rapidamente a tecnologia. O país tem mais de 50 start-ups de IA, e a Microsoft e o Google estão investindo no desenvolvimento de mais habilidades. É importante ressaltar que analisar a IA sob a ótica de um país significa envolver-se com o ecossistema desse país — suas empresas, talentos, universidades e normas culturais — e não apenas com seu governo. Em outras palavras, a combinação única de indústrias, habilidades e incentivos de uma nação torna-a um terreno fértil para certas parcerias de IA (por exemplo, colaboração com start-ups ou laboratórios de pesquisa locais), e líderes experientes usarão essa perspectiva para identificar com quais atores locais trabalhar para um determinado objetivo de IA. Os líderes empresariais que lidam com IA em diferentes mercados precisam parar de presumir que a IA é igual em todos os lugares. Não é. E é exatamente aí que reside a sua oportunidade. Neste artigo, descreveremos os principais domínios da capacidade nacional de IA e abordaremos como as empresas multinacionais podem se beneficiar das abordagens de diferentes países. Refletindo sobre a capacidade de IA em escala nacional Existem diversos fatores que influenciam as capacidades de IA de um país. Alguns, como o investimento governamental, podem mudar rapidamente. Outros, como universidades com forte orientação para a pesquisa, levam muitos anos para se desenvolver. Também é importante lembrar que diferentes fatores de influência levam a resultados diferentes; a alta disponibilidade de energia, por exemplo, apoia o treinamento de modelos generativos básicos, mas tem muito menos relevância para a aplicação de modelos de IA por empresas e organizações. A falta de talentos técnicos em IA talvez possa ser amenizada pelo uso de ferramentas de geração de código de IA. A capacidade de IA de um país depende de uma variedade de fatores, tais como: Capital de risco A presença e a extensão de um setor de capital de risco no país para financiar start-ups de IA. Alguns países, como os Emirados Árabes Unidos e a Arábia Saudita, têm contado fortemente com riqueza soberana e investimento de capital privado estrangeiro em fundos de capital de risco orientados para IA para construir seus setores de IA e financiar rapidamente o crescimento. Orientação para a defesa A IA está sendo cada vez mais utilizada para possibilitar novas abordagens à defesa nacional e à guerra. Os gastos com IA na área de defesa nos Estados Unidos, por exemplo, lideraram todos os gastos governamentais, começando com os primeiros investimentos em IA pela agência de P&D de defesa DARPA. Além disso, as empresas do setor privado voltadas para a defesa nos Estados Unidos estão crescendo rapidamente. Por exemplo, a receita da Palantir tem crescido rapidamente; suas vendas devem atingir cerca de US$ 4,4 bilhões em 2025, à medida que a demanda por IA para defesa aumenta. De fato, análises recentes mostram que quase 90% do valor dos contratos federais de IA dos EUA vem do Pentágono. Alguns países menores, como a Ucrânia, estão amadurecendo rapidamente com a IA devido à sua necessidade de capacidades de defesa na guerra com a Rússia. Várias empresas internacionais estabeleceram postos avançados na Ucrânia, principalmente para aprender com as ofertas de IA para drones da empresa. Disponibilidade de energia As empresas que desejam realizar desenvolvimentos de ponta em modelos de IA generativa necessitam de grandes quantidades de energia para alimentar os centros de dados. Os países com fontes de energia excedentes ou facilmente expansíveis (nuclear, hidrelétrica, combustíveis fósseis) oferecem às empresas uma vantagem no treinamento de grandes modelos de IA generativa. Pesquisa universitária em IA A pesquisa sobre IA teve origem nas universidades e, em vários países, existem universidades com pesquisadores de ponta. Os Estados Unidos certamente se qualificam, assim como a China. Mas o Reino Unido, o Canadá, a Suíça e Cingapura têm várias universidades que foram classificadas entre as 50 melhores em IA, de acordo com um ranking que considerou fatores como contribuições para a pesquisa, número de programas de IA e prestígio geral das universidades. Em alguns países, as universidades se uniram em torno de focos específicos de IA e criaram programas especializados que atendem aos seus objetivos — por exemplo, várias universidades japonesas estão entre as melhores do mundo em robótica, incluindo a Universidade de Tóquio, a Universidade de Osaka e várias outras. Envolvimento do governo Fora da área de defesa, a participação do governo na IA normalmente assume três formas: investimento, regulamentação e incentivo estratégico. A China lidera o mundo em investimentos em IA, mas o Canadá foi um dos primeiros países a investir nessa área. A Europa lidera o mundo em regulamentação de IA, o que acreditamos ser um fator positivo para o crescimento da IA e não necessariamente um obstáculo à inovação. Cingapura e Canadá foram alguns dos primeiros países a desenvolver políticas nacionais de IA que incentivavam o crescimento responsável da tecnologia. Indústria de software A IA é um software e está cada vez mais sendo incorporada a outros tipos de software e aplicativos. O ecossistema de software de um país é um caminho para a construção da capacidade geral de IA. Os Estados Unidos e a China dominam a categoria de software, mas há empresas de software importantes em muitos países ao redor do mundo, incluindo Alemanha, Reino Unido, Austrália, Canadá e Japão. A Índia, é claro, possui uma grande indústria de desenvolvimento de software, principalmente para empresas multinacionais com sede em outros lugares. Disponibilidade de dados do consumidor A disponibilidade de dados do consumidor para treinamento e aplicação de IA é uma função da atividade online do consumidor e da regulamentação de privacidade de dados do consumidor. Alguns países, como a China, apresentam altos níveis de uso comercial da internet e do comércio eletrônico (não per capita, mas em termos agregados, no caso da China) e, portanto, alta disponibilidade de dados do consumidor para as empresas proprietárias de aplicativos. Na UE, mesmo as empresas que coletam os dados não podem usá-los livremente para outros fins (por exemplo, o proprietário de um aplicativo deve obter consentimento ou atender a critérios legais para reutilizar os dados do usuário para treinamento de IA ou novos serviços). Em resumo, existe um alto uso de dados, mas as empresas enfrentam limites para explorar esses dados comercialmente, mesmo que tenham sido elas que os coletaram originalmente. As posições de vários países líderes no desenvolvimento da IA são avaliadas abaixo em termos desses critérios. Como desenvolver uma estratégia de IA em nível nacional Consulte mais gráficos da HBR em Dados e visuais. Podemos extrair várias conclusões da comparação acima. Os Estados Unidos e a China desfrutam de enormes vantagens em escala na IA, mas alcançam-nas através de modelos muito diferentes. Os Estados Unidos impulsionam sua escala através do investimento de capital privado e de uma indústria de software dominante, enquanto a China depende de uma política estatal centralizada, amplo acesso a dados públicos (frequentemente através de programas governamentais) e forte integração entre o governo e a indústria. O Japão se destaca na coordenação governamental e na infraestrutura relacionada à robótica, o que ajuda a compensar os níveis mais baixos de capital de risco e disponibilidade de dados, bem como uma indústria de software menos desenvolvida — restrições que limitam o crescimento generalizado da IA, mas criam um argumento poderoso para a especialização em IA incorporada e sistemas de cuidados a idosos. Os Emirados Árabes Unidos e a Índia são atores em ascensão, investindo ativamente em infraestrutura de IA e na construção de ecossistemas. Os Emirados Árabes Unidos aproveitam a riqueza soberana e a abundância de energia; a Índia aproveita os bens públicos digitais inclusivos e a diversidade linguística. O Canadá, o Reino Unido e a França se destacam em pesquisa e regulamentação, oferecendo liderança global em IA confiável, apesar da escala doméstica limitada. Em conjunto, vemos que nenhum país possui a mesma combinação de fatores que possibilitam a IA. Mais importante ainda, nenhum país precisa ser bom em tudo. Para os executivos globais, esse fato reforça uma verdade simples: qualquer estratégia de IA deve refletir não apenas onde você está, mas onde você opera. Ao elaborar sua estratégia global de IA, os líderes devem: Procurar locais que atendam a uma necessidade específica. As empresas que possuem estratégias de IA com ênfase em robótica, por exemplo, devem considerar a possibilidade de estabelecer um escritório de desenvolvimento no Japão. As empresas que necessitam de grandes quantidades de eletricidade para centros de dados focados em IA podem considerar a França (com excedentes de produção nuclear), o Canadá (de fontes hidrelétricas) e a Suécia e a Noruega (também hidrelétricas). Organizações que necessitem de um grande pool de talentos em IA devem considerar não apenas a China e os EUA, mas também a Índia, Israel, Cingapura e Suíça. Preste atenção às normas culturais. As empresas também devem considerar o contexto cultural dos países nos quais seus produtos e sistemas de IA são introduzidos. Uma varejista multinacional que consultamos uma vez importou uma ferramenta de contratação dos Estados Unidos para o Japão e observou seu fracasso. A questão não era a precisão técnica, mas o viés cultural; o algoritmo penalizava o tom modesto e os currículos não lineares, características típicas das candidaturas japonesas. Os algoritmos, é claro, refletem as suposições culturais de seus criadores. O que é considerado competente ou eficiente varia. Assistentes de voz criados para serem rápidos terão sucesso em Nova York, mas em Tóquio, a conexão emocional pode ser mais importante, uma lição incorporada pela popularidade da Gatebox. O bot holográfico de anime dessa empresa ganhou notável popularidade no Japão, com seu vídeo promocional atraindo mais de 300.000 visualizações online logo após o lançamento e atendendo ao desejo dos consumidores por assistentes mais emotivos e personalizados. Planeje uma execução localizada. Na Índia, a IA deve lidar com diversos idiomas e conectividade variável. Na Alemanha ou na França, os limites de conformidade e privacidade moldam as demandas da experiência do usuário. Na China, a escala e a velocidade podem se sobrepor às preocupações com a sensibilidade. As empresas vencedoras do futuro não serão aquelas com os algoritmos mais poderosos, mas sim aquelas com os algoritmos mais relevantes geograficamente e culturalmente. Considere o panorama jurídico e cultural. Considere como uma solução de IA dos EUA poderia se sair em outro contexto: o exemplo anterior de uma ferramenta de contratação dos EUA que falhou no Japão é instrutivo. A lição para a estratégia da empresa é que as iniciativas de IA devem ser localizadas. O que é legal ou culturalmente aceitável varia de acordo com o país, portanto, uma solução única pode ser contraproducente. Os executivos devem garantir que seus produtos e políticas de IA se adaptem às normas e regras de cada mercado. Na prática, isso significa personalizar algoritmos e experiências do usuário para atender às expectativas locais (como a Gatebox fez ao enfatizar a empatia no Japão) e avaliar os usos da IA em relação aos padrões éticos locais. Ao incorporar essa fluência cultural e regulatória à estratégia de IA, os líderes podem navegar pelo cenário global com mais sucesso. . . . A primeira tarefa dos executivos é determinar o que desejam construir com a IA e onde é mais adequado fazê-lo. Depois de decidirem em quais países desejam fazer negócios e desenvolver IA, os executivos devem identificar os valores incorporados em seus sistemas de IA em termos de interface, nível de autonomia e risco. Os sistemas de IA que eles constroem devem personalizar a lógica, a ética e a experiência do usuário, não apenas o idioma. A parceria com start-ups, universidades e grupos cívicos locais pode ajudar a garantir atividades de desenvolvimento e projetos de sistemas adequados às culturas locais. As equipes de desenvolvimento de IA devem incluir não apenas programadores e engenheiros, mas também antropólogos, especialistas locais e especialistas em ética. O futuro da IA global não será escrito em uma única base de código, mas em muitas, cada uma refletindo seu contexto local. Em vez de exportar uma ideia de IA, vamos começar a cultivar muitas.

Sua estratégia de IA precisa se expandir para além dos Estados Unidos e da China

Resumo.

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