O lançamento da Cátedra de IA Responsável da USP, em parceria com o Google, inaugura um novo ciclo para o ecossistema brasileiro ao aproximar pesquisa de ponta, práticas de mercado e debate regulatório. A iniciativa sinaliza que maturidade em IA exige não apenas tecnologia, mas governança, transparência e propósito público.
Um movimento estrutural para a maturidade da IA no Brasil
Depois de dois anos atuando diretamente com IA Responsável, tive a oportunidade de participar de um evento que considero um marco para o ecossistema brasileiro: o lançamento da Cátedra de IA Responsável da USP, realizado em fevereiro de 2025. A iniciativa, apoiada pelo Google, chega com o objetivo de promover pesquisa, formação de talentos, boas práticas e instrumentos de governança para o uso seguro e ético de inteligência artificial.
O timing não poderia ser mais relevante. Estamos em um momento de aceleração regulatória global, especialmente após a aprovação do AI Act europeu em 2024, e o Brasil está amadurecendo seu próprio debate sobre diretrizes de uso responsável em instituições públicas e privadas. Da minha perspectiva como profissional da área, essa convergência entre academia, indústria e regulação é exatamente o que precisávamos.
A USP já contava com centros de excelência como o C4AI e laboratórios avançados de ética computacional. O que essa nova cátedra faz é adicionar uma camada institucional dedicada especificamente a princípios, auditoria, explicabilidade e impacto social. Nesses dois anos trabalhando com IA Responsável, vi na prática como esses temas ganham relevância à medida que empresas e governos ampliam o uso de IA em processos críticos e demandam modelos mais transparentes e auditáveis. Segundo as notícias institucionais da própria universidade, o foco é fomentar intercâmbio contínuo entre ciência, tecnologia aplicada e formulação de políticas.
O que mais me marcou no evento foi o ambiente de colaboração madura entre academia, setor privado e governo. A sensação predominante não era apenas de celebração, mas de construção coletiva. Havia um consenso claro de que uma IA realmente responsável precisa fazer parte do núcleo da inovação, e não ser apenas um conjunto de controles isolados. Para quem trabalha diariamente com esses desafios, ver esse alinhamento foi revigorante.
O que diferencia esta cátedra das iniciativas anteriores
Na minha experiência acompanhando o desenvolvimento do campo de IA Responsável no Brasil, identifiquei alguns elementos estruturantes que tornam essa cátedra única no cenário nacional e que reforçam tanto sua originalidade quanto seu impacto potencial.
Integração entre pesquisa e aplicação industrial
A parceria com o Google aproxima estudos acadêmicos de problemas reais enfrentados por empresas de grande porte. Isso facilita a investigação de vieses, fairness, explicabilidade e auditoria técnica, ampliando a viabilidade prática dos resultados. Como profissional que atua na interface entre teoria e prática, vejo esse movimento como essencial para superar a distância que muitas vezes existe entre a academia e o mercado.
Participação ativa em debates regulatórios
A USP já participa de discussões sobre o Marco Legal da IA no Brasil. A cátedra fortalece essa capacidade institucional e promete contribuir de forma mais sistemática com legislações, órgãos reguladores e o sistema de justiça por meio de relatórios, pareceres e evidências científicas. Nesses dois anos, percebi como a falta de referências técnicas sólidas dificulta o avanço regulatório. A cátedra pode preencher essa lacuna.
Formação de novas competências
O mercado brasileiro carece de profissionais especialistas em governança, auditoria algorítmica, risk assessment e observabilidade. Sinto isso na pele quando busco expandir equipes ou encontrar parceiros capacitados. A iniciativa pretende formar talentos para suprir essa demanda crescente e incentivar a adoção responsável em escala.
Desenvolvimento de métricas e protocolos
Durante o evento, os coordenadores da cátedra mencionaram a importância de criar métricas padronizadas para avaliar vieses, explicabilidade e impacto social. Na minha prática profissional, a ausência de métricas é um dos obstáculos mais frequentes. Consultorias como McKinsey e Gartner confirmam que essa é uma das principais barreiras para adoção responsável de IA em empresas e instituições públicas.
IA Responsável como alicerce para políticas, regulação e desenvolvimento ético
Acredito que a maturidade do ecossistema de IA depende de avanços em quatro frentes que a cátedra pretende influenciar diretamente.
Criação de políticas públicas informadas por evidências
Governos precisam de parâmetros técnicos sólidos para classificar riscos, definir obrigações e orientar compras públicas de sistemas de IA. A cátedra pretende apoiar esse movimento por meio da produção de estudos e modelos de referência. Da minha perspectiva, essa conexão entre pesquisa e política pública é fundamental para evitar tanto regulação excessiva quanto permissividade inadequada.
Regulação equilibrada e orientada pela proteção do cidadão
O Brasil vive um momento de intensa discussão regulatória. Nesses dois anos, acompanhei debates que oscilavam entre extremos, muitas vezes por falta de análises técnicas independentes. A academia pode reduzir esses ruídos ao oferecer evidências embasadas. A cátedra reforça essa capacidade de contribuir com diferentes setores regulados.
Desenvolvimento seguro, ético e auditável
Empresas necessitam de diretrizes aplicáveis ao desenvolvimento de sistemas. Entre essas diretrizes estão avaliação de risco por tipo de modelo, mitigação de vieses, monitoramento de drift, documentação de decisões e explicabilidade. São práticas que se tornam obrigatórias à medida que modelos passam a operar em ambientes críticos. Na minha atuação, vejo empresas buscando essas diretrizes, mas encontrando pouco material brasileiro adaptado à nossa realidade.
Observabilidade como eixo central da confiança
Observabilidade em IA significa acompanhar, em tempo real, desempenho, segurança, justiça e consistência dos modelos. A academia brasileira ainda possui produção limitada nessa área. A cátedra pode acelerar esse campo ao unir engenharia de software, ciência de dados e ética computacional. Como profissional que trabalha com implementação de sistemas de IA, considero a observabilidade um dos pilares mais negligenciados e, ao mesmo tempo, mais críticos.
Como a parceria USP e Google pode acelerar a maturidade do ecossistema
Minha tese central é que essa parceria cria um ciclo virtuoso entre pesquisa científica e viabilidade tecnológica. A indústria contribui com escala e problemas reais. A academia acrescenta rigor, independência e visão de longo prazo.
Durante o evento, pesquisadores e executivos demonstraram alinhamento em torno de um ponto essencial: IA responsável não reduz inovação. Pelo contrário, cria as condições para que ela aconteça de forma sustentável e aceitável pela sociedade. Essa convergência entre pragmatismo e propósito público reforçou muito meu otimismo sobre o impacto da iniciativa. Nesses dois anos de trabalho, enfrentei inúmeras vezes a percepção equivocada de que governança é um freio à inovação. Ver esse entendimento maduro sendo compartilhado por líderes acadêmicos e empresariais foi encorajador.
A cátedra pode estimular colaboração entre universidades e empresas, promover frameworks de governança alinhados ao AI Act, formar talentos em áreas críticas e produzir conhecimento com impacto direto em decisões regulatórias e industriais. Também pode orientar mecanismos de transparência necessários para construir confiança social na IA.
Caminhos práticos para profissionais e pesquisadores
A partir da minha experiência e das discussões que presenciei no lançamento da cátedra, algumas recomendações emergem claramente para profissionais e pesquisadores.
Primeiro, é essencial adotar padrões mais elevados de governança interna. Isso inclui políticas de uso, processos de revisão ética e práticas de controle de qualidade. Nesses dois anos, vi organizações que incorporaram esses padrões desde o início terem muito mais facilidade para escalar seus projetos de IA.
Segundo, devemos aplicar métricas de fairness, explicabilidade e risco, além de manter documentação consistente. A ausência dessas práticas cria dívidas técnicas e éticas que se tornam cada vez mais difíceis de resolver.
Terceiro, é fundamental investir em equipes multidisciplinares que combinem tecnologia, humanidades e aspectos regulatórios. A complexidade da IA Responsável não pode ser abordada por uma única disciplina. Na minha prática, as soluções mais robustas sempre vieram de equipes diversas.
Por último, recomendo acompanhar a agenda legislativa e buscar cooperação com instituições acadêmicas, aproveitando oportunidades de pesquisa aplicada. A cátedra da USP pode ser um ponto de partida para essas parcerias.
Conclusão
A Cátedra de IA Responsável da USP em parceria com o Google representa um marco para o Brasil ao conectar pesquisa, políticas públicas, regulação e aplicação prática em empresas e instituições. Depois de dois anos trabalhando intensamente com IA Responsável, vejo um potencial real para colocar o país em posição de destaque na América Latina e fortalecer a confiança social no uso de IA.
A maturidade do ecossistema dependerá da capacidade de transformar princípios em prática e de manter o espírito colaborativo que observei no evento de lançamento. Como profissional da área, saio desse momento com renovado otimismo e com a certeza de que estamos construindo algo significativo para o futuro da IA no Brasil.
Ricardo Brasil, Especialista em IA Responsável e Diretor de TI na GWS Engenharia
Colunista Café com Bytes | Tecnologia | Inteligência Artificial
