Nossa entrevista da semana é com Fábio Lima, especialista em inteligência artificial da IBM, empresa que vem investindo pesado em soluções alimentadas por IA para seus clientes corporativos. O profissional está há mais de dezesseis anos na companhia e pode acmpanhar de perto muitas transformações tecnológicas ocorridas aoo longo dos últimos anos.
A “Outro Prompt”, Lima falou sobre as soluções oferecidas pela IBM, IA soberana e qual é o posicionamento do Brasil na “corrida armamentista” da inteligência artificial. Confira a seguir:
Outro Prompt_: Como a plataforma Watsonx, para criação e gestão de aplicações de IA funciona na prática? Como a solução tem sido adaptada para atender às demandas específicas de indústrias locais, como o agronegócio e o setor bancário, por exemplo?
Fábio Lima: Na prática, o watsonx é uma plataforma completa para que empresas possam criar, adaptar, executar e governar aplicações de inteligência artificial em escala. Ele reúne três pilares principais: o watsonx.data, que ajuda a organizar e preparar grandes volumes de dados corporativos; o watsonx.ai, voltado ao desenvolvimento e uso de modelos de IA; e o watsonx.governance, responsável por garantir transparência, monitoramento e conformidade no uso da IA.
O grande diferencial da plataforma é permitir que as empresas utilizem modelos abertos ou proprietários, adaptando-os com seus próprios dados de forma segura, inclusive em ambientes híbridos ou multicloud. No Brasil, vemos aplicações muito concretas em diferentes setores. No agronegócio, por exemplo, a IA pode ser usada para analisar dados climáticos, de solo e de produção para apoiar decisões sobre plantio, colheita e logística. Já no setor bancário, as aplicações vão desde automação inteligente de processos e análise de risco até o uso de assistentes de IA para melhorar a experiência de clientes e colaboradores. Em ambos os casos, o que o watsonx oferece é uma base tecnológica que permite transformar dados em decisões mais rápidas e confiáveis, sempre com governança e controle corporativo.
Outro Prompt_: Assim como outras gigantes da tecnologia, a IBM defende publicamente o modelo de código aberto para IA. Aliás, a empresa conta com a família de modelos abertos Granite, que contém LLMs e SLMs para atender às necessidades do ambiente empresarial. Qual a importância dos modelos de código aberto para o ecossistema de inovação global e brasileiro?
Fábio Lima: A família Granite é um bom exemplo de modelos SLM (Small Language Models), que podem ser treinados para um domínio específico, garantindo respostas mais precisas e relevantes para contextos corporativos. Esses modelos são especialmente eficientes para casos que exigem menor consumo de recursos, podendo inclusive ser executados em CPUs, o que facilita a adoção em ambientes corporativos com infraestrutura mais enxuta. Essa abordagem reforça a visão da IBM de oferecer soluções flexíveis, seguras e adaptáveis às necessidades de cada cliente.
A IBM acredita que a inovação em IA acontece mais rápido quando o ecossistema é aberto e colaborativo. Modelos de código aberto permitem que pesquisadores, empresas e desenvolvedores possam estudar, adaptar e melhorar a tecnologia, acelerando a evolução da área. A família de modelos Granite, desenvolvida pela IBM, segue justamente essa filosofia. São modelos abertos, projetados especialmente para o ambiente corporativo, com foco em tarefas como geração de código, automação de processos e aplicações empresariais.
Para países como o Brasil, o open source é ainda mais importante. Ele reduz barreiras de entrada, permite que universidades, startups e empresas locais construam soluções adaptadas à realidade do país e fortalece a formação de talentos na área. Historicamente, grande parte da infraestrutura da internet e da computação moderna nasceu de projetos abertos. Acreditamos que com a inteligência artificial não será diferente: um ecossistema aberto tende a gerar mais inovação, mais diversidade de soluções e maior independência tecnológica.
Outro Prompt_: Diante de discussões cada vez mais frequentes relacionadas à “IA Soberana” no país, como a IBM vê a necessidade de investimento em infraestrutura local (data centers e processamento) para garantir a segurança dos dados brasileiros?
Fábio Lima: Durante anos, as discussões sobre soberania digital focaram principalmente na residência dos dados. A inteligência artificial mudou fundamentalmente esse modelo. Sistemas modernos de IA operam continuamente em tempo de execução, dependem de dados e modelos sensíveis e introduzem novas obrigações regulatórias relacionadas à responsabilidade, auditabilidade e governança.
Como resultado, hoje a soberania vai além de onde os dados estão armazenados e passa a incluir:
- Quem opera a plataforma e sob qual autoridade;
- Onde os modelos de IA são executados e como a inferência é governada;
- Quem possui acesso administrativo e como esse acesso é controlado;
- Como a conformidade pode ser demonstrada continuamente, e não apenas documentada.
Isso exige uma mudança arquitetural fundamental: a soberania precisa ser uma propriedade inerente da própria plataforma, e não apenas uma promessa contratual ou uma variação de implantação. Para isso, a plataforma deve oferecer:
- Planos de controle operados pelo cliente: as organizações mantêm autoridade operacional direta sobre a gestão da plataforma, decisões de implantação e configurações do sistema, sem intermediação do fornecedor.
- Identidade e chaves dentro da jurisdição: toda autenticação, autorização, chaves de criptografia e gestão de acessos permanecem dentro dos limites jurisdicionais, sob controle do cliente.
- Logs e telemetria locais: dados operacionais abrangentes, telemetria do sistema e trilhas de auditoria são gerados, armazenados e gerenciados integralmente dentro do limite soberano.
- Inferência de IA governada: a implantação de modelos de IA, a execução de inferências e as operações de agentes ocorrem sob governança local, com total rastreabilidade e supervisão.
Para isso, desenvolvemos o IBM Sovereign Core, com uma abordagem fundamentalmente diferente sobre como a soberania é implementada, gerenciada e comprovada, com base em três princípios fundamentais, que orientam o software de ponta a ponta.
A soberania é uma capacidade da plataforma — e precisa ser comprovável. Com o IBM Sovereign Core, a soberania é garantida pela arquitetura da plataforma, e não apenas por contratos. Baseada em tecnologias abertas como Red Hat OpenShift, a solução permite que organizações operem IA e dados com controle direto sobre identidade, chaves de criptografia, logs e auditoria dentro de sua própria jurisdição. Controles automatizados e recursos de conformidade embutidos no software permitem demonstrar aderência regulatória de forma contínua e sob demanda, com menos dependência do provedor.
A soberania em IA é uma propriedade fundamental do sistema. Com o IBM Sovereign Core, organizações podem executar IA localmente em clusters próprios, usando modelos aprovados e controlando acessos a dados e ferramentas. A soberania é aplicada em tempo real, com monitoramento contínuo de identidades, uso de modelos e atividades, garantindo rastreabilidade e auditoria completa em ambientes regulados.
A soberania é operacionalizada para garantir velocidade e escala. O IBM Sovereign Core oferece um plano de controle operado pelo cliente, permitindo gerenciar rapidamente milhares de núcleos e nós com diferentes requisitos de soberania a partir de um único ponto. Com controles automáticos de identidade, segurança e conformidade, e autoatendimento para ambientes de CPU, GPU, VM e inferência de IA, ele garante implantações repetíveis sem perder controle. Baseado em tecnologias abertas como Red Hat OpenShift, permite aproveitar investimentos existentes em infraestrutura e plataformas, estabelecendo soberania sem precisar reconstruir toda a base tecnológica.
Outro Prompt_: Em sua visão, qual é o posicionamento atual do Brasil na “corrida da inteligência artificial”? O país tem potencial para exportar soluções baseadas em IA ou ficará restrito à importação de tecnologias desenvolvidas no exterior?
Fábio Lima: O Brasil tem algumas vantagens importantes na corrida da inteligência artificial. O país possui um grande mercado interno, um ecossistema ativo de startups e universidades fortes na formação de profissionais de tecnologia. Além disso, diversos setores já utilizam intensivamente dados e tecnologia, o que cria um ambiente favorável para adoção de IA.
O principal desafio talvez não seja tecnológico, mas sim escala e velocidade de adoção. Países que conseguirem integrar IA rapidamente em processos produtivos, serviços e políticas públicas terão vantagem competitiva. O Brasil tem potencial não apenas para consumir tecnologia, mas também para desenvolver e exportar soluções de IA, principalmente em áreas onde o país já possui expertise global, como agricultura, fintechs, sustentabilidade e serviços digitais.
Outro Prompt_: A inteligência artificial está saindo dos chatbots para os agentes autônomos capazes de realizar tarefas complexas de ponta a ponta. Neste momento, as empresas brasileiras estão preparadas para utilizar este tipo de tecnologia? Como a IBM projeta o impacto desses agentes na produtividade das empresas locais nos próximos dois anos?
Fábio Lima: Estamos entrando em uma nova fase da inteligência artificial. Depois da popularização dos assistentes conversacionais, começamos a ver o surgimento de agentes de IA, sistemas capazes de planejar e executar tarefas mais complexas de forma relativamente autônoma. No Brasil, muitas empresas ainda estão nos estágios iniciais da adoção de IA generativa, mas já existe um interesse crescente em evoluir para esse modelo mais avançado. Para que isso aconteça com segurança e efetividade, é fundamental investir em qualidade de dados, integração com sistemas corporativos e governança de IA, garantindo que os agentes possam operar de forma confiável e gerar valor real para o negócio.
Além disso, a IBM já oferece o watsonx Orchestrate, que permite orquestrar diferentes agentes e fluxos de trabalho automatizados, ajudando empresas a coordenar múltiplos agentes simultaneamente, reduzir complexidade operacional e acelerar a entrega de resultados. Essa abordagem coloca as organizações brasileiras na vanguarda da automação inteligente, com maior produtividade e controle sobre suas operações.
