Acompanhe a trajetória de Eric Schmidt, de quem ajudou a moldar a Pesquisa do Google a quem hoje influencia estratégias nacionais de IA: papéis consultivos, ideias centrais e debates.
Eric Schmidt costuma ser apresentado como ex-CEO do Google — mas sua relevância hoje tem menos a ver com caixas de busca e mais com a forma como governos pensam sobre inteligência artificial. O objetivo deste texto é explicar essa mudança: como um executivo de tecnologia que ajudou a escalar uma das maiores empresas da internet passou a ser uma voz proeminente nas prioridades nacionais de IA, em relatórios públicos e nas práticas de transformar inovação em capacidade estatal.
Uma estratégia nacional de IA é o plano de um país sobre como desenvolver, adotar e regular a IA de maneiras que sirvam objetivos públicos. Geralmente abrange financiamento para pesquisa, apoio a startups e adoção pela indústria, regras para uso responsável, planos de força de trabalho e educação, e como órgãos governamentais vão adquirir e implantar sistemas de IA.
Inclui também perguntas “duras”: como proteger infraestrutura crítica, como gerir dados sensíveis e como reagir quando as mesmas ferramentas de IA podem ser usadas tanto para benefícios civis quanto para vantagem militar.
Schmidt importa porque se posiciona na interseção de quatro debates que moldam escolhas de política:
Isto não é uma biografia nem um inventário de todas as opiniões de Schmidt. O foco são seus papéis públicos (como trabalhos consultivos e iniciativas amplamente divulgadas) e o que esses marcos revelam sobre como a influência em políticas de IA acontece — através de relatórios, prioridades de financiamento, ideias de contratação e a tradução da realidade técnica em ação governamental.
O perfil público de Eric Schmidt costuma estar ligado ao Google, mas seu caminho à liderança tecnológica começou bem antes de a busca se tornar hábito diário.
Schmidt formou-se em ciência da computação e iniciou a carreira em funções que misturavam engenharia e gestão. Com o tempo, assumiu cargos seniores em grandes empresas de tecnologia, incluindo Sun Microsystems e, mais tarde, Novell. Esses trabalhos foram importantes porque ensinaram um tipo específico de liderança: como gerir organizações complexas, entregar produtos em escala global e tomar decisões tecnológicas sob pressão de mercado, concorrentes e regulação.
Quando Schmidt entrou no Google em 2001 como CEO, a empresa ainda era jovem — em rápido crescimento, com uma missão clara, e liderada por fundadores que queriam um executivo experiente para profissionalizar as operações. Sua missão não foi “inventar a busca”, mas sim construir a estrutura que permitisse a inovação se repetir de forma confiável: tomada de decisão mais clara, pipelines de contratação mais fortes e ritmos operacionais capazes de acompanhar o hipercrescimento.
A era de crescimento do Google não tratou apenas de melhores resultados; tratou de lidar com volumes enormes de consultas, páginas da web e decisões de publicidade — de forma consistente e rápida. “Buscar em escala” também levantou questões de confiança que vão além da engenharia: como os dados dos usuários são tratados, como decisões de ranqueamento afetam o que as pessoas veem e como uma plataforma responde quando erros se tornam públicos.
Ao longo desse período, alguns padrões se destacam: viés por contratar talento técnico forte, ênfase em foco (priorizar o que importa) e pensamento sistêmico — tratar produtos, infraestrutura e restrições de política como partes de um mesmo sistema operacional. Esses hábitos ajudam a explicar por que Schmidt mais tarde se inclinou a questões tecnológicas nacionais, onde coordenação e trade-offs importam tanto quanto invenção.
A busca parece simples — digitar uma consulta e obter respostas —, mas o sistema por trás disso é um laço disciplinado de coleta de informação, teste de hipóteses e construção de confiança do usuário em escala.
Em alto nível, a busca tem três tarefas.
Primeiro, crawling: programas automatizados descobrem páginas seguindo links e revisitanto sites para detectar mudanças.
Segundo, indexação e ranqueamento: o sistema organiza o que encontrou e ordena resultados usando sinais que estimam qualidade e utilidade.
Terceiro, relevância: ranquear não é “a melhor página da internet”, é “a melhor página para esta pessoa, para esta consulta, agora”. Isso significa interpretar intenção, linguagem e contexto — não apenas casar palavras-chave.
A era da busca reforçou uma verdade prática: bons resultados costumam vir de medição, iteração e infraestrutura pronta para escala.
Equipes de busca viviam de dados — padrões de clique, reformulação de consultas, desempenho de páginas, relatórios de spam — porque isso revelava se mudanças realmente ajudavam as pessoas. Pequenas mudanças de ranqueamento eram frequentemente avaliadas por experimentos controlados (como testes A/B) para evitar depender do instinto.
Nada disso funciona sem infraestrutura. Sistemas distribuídos massivos, atendimento de baixa latência, monitoramento e procedimentos rápidos de rollback transformaram “novas ideias” em lançamentos seguros. A capacidade de rodar muitos experimentos e aprender rápido virou vantagem competitiva.
Esses mesmos temas se encaixam bem no pensamento moderno sobre políticas de IA:
Mais importante, sistemas voltados ao usuário sobem ou descem com base na confiança. Se os resultados parecem manipulados, inseguros ou consistentemente errados, a adoção e a legitimidade se erodem — um insight que se aplica ainda mais à IA, que gera respostas, não apenas links.
Quando a IA é tratada como prioridade nacional, a conversa muda de “o que esse produto deve fazer?” para “o que essa capacidade pode fazer à sociedade, à economia e à segurança?”. É um tipo diferente de tomada de decisão. As apostas se ampliam: os vencedores e perdedores não são apenas empresas e clientes, mas indústrias, instituições e, às vezes, países.
Escolhas de produto costumam otimizar valor ao usuário, receita e reputação. A IA como prioridade nacional força trade-offs entre velocidade e cautela, abertura e controle, inovação e resiliência. Decisões sobre acesso a modelos, compartilhamento de dados e cronogramas de implantação podem influenciar riscos de desinformação, disrupção no emprego e prontidão defensiva.
Governos se importam com IA pela mesma razão que se importaram com eletricidade, aviação e internet: pode aumentar a produtividade nacional e remodelar poder.
Sistemas de IA também podem ser “de uso duplo” — úteis em medicina e logística, mas aplicáveis a operações cibernéticas, vigilância ou desenvolvimento de armamentos. Mesmo avanços civis podem alterar planejamento militar, cadeias de suprimento e fluxos de inteligência.
A maior parte das capacidades de ponta em IA está em empresas privadas e laboratórios de pesquisa. Governos precisam de acesso a expertise, poder computacional e experiência de implantação; empresas precisam de clareza sobre regras, caminhos de contratação e responsabilidade.
Mas a colaboração raramente é tranquila. Empresas se preocupam com PI, desvantagem competitiva e serem chamadas a fazer trabalho de aplicação da lei. Governos se preocupam com captura, responsabilidade desigual e dependência de poucos fornecedores para infraestrutura estratégica.
Uma estratégia nacional de IA é mais do que um memorando. Normalmente abrange:
Quando essas peças são tratadas como prioridades nacionais, elas viram ferramentas de política — não apenas decisões de negócios.
O impacto de Eric Schmidt na estratégia de IA tem menos a ver com redigir leis e mais com moldar a “narrativa padrão” que formuladores usam quando agem. Depois de liderar o Google, ele tornou-se voz proeminente em círculos consultivos de IA dos EUA — notadamente como presidente da National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI) — além de outros conselhos, boards e esforços de pesquisa que conectam expertise da indústria a prioridades governamentais.
Comissões e grupos de trabalho normalmente atuam com prazos apertados, reunindo contribuições de agências, acadêmicos, empresas e sociedade civil. A saída tende a ser prática e reaproveitável:
Esses documentos importam porque viram pontos de referência. Assessores os citam, agências espelham suas estruturas e jornalistas os usam para explicar por que um tema merece atenção.
Grupos consultivos não podem apropriar-se de verbas, emitir regulamentos ou ordenar agências. Eles propõem; representantes eleitos e agências executivas dispõem. Mesmo quando um relatório é influente, ele compete com orçamentos, constrangimentos políticos, autoridades legais e prioridades nacionais em mudança.
Dito isso, a linha entre “ideia” e “ação” pode ser curta quando um relatório oferece passos prontos para implementação — especialmente em contratação, padrões ou programas de força de trabalho.
Se quiser julgar se o trabalho de um conselheiro mudou resultados, procure evidências além das manchetes:
A influência é mensurável quando ideias viram mecanismos de política repetíveis — não apenas citações memoráveis.
Uma estratégia nacional de IA não é uma lei única ou um pacote de financiamento pontual. É um conjunto de escolhas coordenadas sobre o que construir, quem pode construir e como o país saberá se está funcionando.
Financiamento público para pesquisa ajuda a criar avanços que mercados privados podem subinvestir — especialmente trabalhos que levam anos, têm retornos incertos ou se concentram em segurança. Uma estratégia forte liga pesquisa básica (universidades, laboratórios) a programas aplicados (saúde, energia, serviços públicos) para que descobertas não emperrem antes de chegar a usuários reais.
O progresso em IA depende de pesquisadores, engenheiros e times de produto qualificados — mas também de pessoal de políticas capaz de avaliar sistemas e equipes de contratação que saibam comprá-los com sabedoria. Planos nacionais costumam misturar educação, treinamento de força de trabalho e rotas de imigração, porque escassez não se resolve só com dinheiro.
“Computação” é a potência bruta usada para treinar e executar modelos — principalmente em grandes data centers. Chips avançados (como GPUs e aceleradores especializados) são os motores que fornecem essa potência.
Isso torna chips e data centers um pouco como redes de energia e portos: não são glamourosos, mas essenciais. Se um país não consegue acessar chips de ponta — ou não consegue fornecer energia e refrigeração confiáveis — pode ter dificuldades para construir modelos competitivos ou implantá-los em escala.
A estratégia só vale se a IA melhorar resultados em áreas prioritárias: defesa, inteligência, saúde, educação e serviços públicos. Isso exige regras de contratação, padrões de cibersegurança e responsabilidade clara quando sistemas falham. Também significa ajudar empresas menores a adotar IA para que benefícios não fiquem restritos a alguns gigantes.
Na prática, muitas agências precisam de formas mais rápidas de prototipar e iterar com segurança antes de assumir contratos de vários anos. Ferramentas como Koder.ai (uma plataforma de "vibe-coding" que constrói apps web, backend e mobile a partir de chat, com modo de planejamento, snapshots e rollback) ilustram a direção da contratação: ciclos de feedback mais curtos, documentação de mudanças mais clara e pilotos mais mensuráveis.
Mais dados podem melhorar IA, mas “coletar tudo” cria riscos reais: vigilância, vazamentos e discriminação. Estratégias práticas usam compartilhamento de dados direcionado, métodos que preservam privacidade e limites claros — especialmente em domínios sensíveis — em vez de tratar privacidade como irrelevante ou absoluta.
Sem medição, estratégias viram slogans. Governos podem exigir benchmarks comuns de desempenho, testes de red-team para segurança, auditorias de terceiros para usos de alto risco e avaliação contínua após a implantação — para que sucesso seja visível e problemas sejam detectados cedo.
Agências de defesa e inteligência se importam com IA por uma razão simples: ela pode mudar a velocidade e a qualidade das decisões. Modelos podem vasculhar imagens de satélite mais rápido, traduzir comunicações interceptadas, identificar anomalias cibernéticas e ajudar analistas a conectar sinais fracos em grandes conjuntos de dados. Bem usada, isso significa alerta antecipado, melhor direcionamento de recursos escassos e menos horas humanas em tarefas repetitivas.
Muitas das capacidades de IA mais valiosas também são as mais fáceis de usar indevidamente. Modelos de propósito geral que escrevem código, planejam tarefas ou geram texto convincente podem apoiar missões legítimas — como automatizar relatórios ou acelerar descoberta de vulnerabilidades —, mas também podem:
O desafio de segurança nacional não é uma única “IA armamentizada”, e sim ferramentas amplamente disponíveis que elevam tanto a defesa quanto o ataque.
Governos têm dificuldade em adotar IA veloz porque a contratação tradicional espera requisitos estáveis, ciclos longos de teste e linhas claras de responsabilidade. Com modelos que mudam frequentemente, agências precisam de formas de verificar o que estão comprando (reivindicações sobre dados de treinamento, limites de desempenho, postura de segurança) e quem é responsabilizado quando algo dá errado — fornecedor, integrador ou agência.
Uma abordagem viável mistura inovação com checagens exequíveis:
A geopolítica molda a estratégia de IA porque os sistemas mais capazes dependem de ingredientes que podem ser medidos e disputados: talento de ponta, computação em grande escala, dados de alta qualidade e empresas capazes de integrá-los. Nesse contexto, a dinâmica EUA–China costuma ser descrita como uma “corrida”, mas essa moldura pode ocultar uma distinção importante: correr por capacidades não é o mesmo que correr por segurança e estabilidade.
Uma corrida puramente por capacidades recompensa velocidade — implantar primeiro, escalar mais rápido, capturar mais usuários. Uma abordagem por segurança e estabilidade recompensa contenção — testar, monitorar e estabelecer regras compartilhadas que reduzam acidentes e uso indevido.
A maioria dos formuladores tenta equilibrar ambos. O trade-off é real: salvaguardas mais rígidas podem retardar implantações, mas falhar em investir em segurança cria riscos sistêmicos e corrói confiança pública, o que também atrasa o progresso.
A competição não é só sobre “quem tem o melhor modelo”. Também é sobre se um país pode produzir e atrair pesquisadores, engenheiros e construtores de produto de forma confiável.
Nos EUA, universidades de ponta, financiamento de risco e uma densa rede de laboratórios e startups fortalecem o ecossistema de pesquisa. Ao mesmo tempo, a capacidade em IA está cada vez mais concentrada em poucas empresas com orçamentos de computação e acesso a dados necessários para treinar modelos de fronteira. Essa concentração pode acelerar avanços, mas também limitar competição, restringir abertura acadêmica e complicar parcerias com o governo.
Controles de exportação funcionam melhor como ferramenta para retardar a difusão de insumos-chave — especialmente chips avançados e equipamentos de manufatura — sem cortar totalmente o comércio.
Alianças importam porque cadeias de suprimentos são internacionais. Coordenação com parceiros pode alinhar padrões, compartilhar encargos de segurança e reduzir “vazamentos” onde tecnologia restrita passa por terceiros. Feitas com cuidado, alianças também podem promover interoperabilidade e expectativas comuns de segurança, em vez de transformar a IA em stacks regionais fragmentados.
A questão prática para qualquer estratégia nacional é se ela fortalece a capacidade de inovação de longo prazo enquanto evita que a competição incentive implantações imprudentes.
Quando sistemas de IA influenciam contratação, concessão de crédito, triagem médica ou policiamento, “governança” deixa de ser jargão e vira questão prática: quem responde quando o sistema falha — e como prevenir dano antes que aconteça?
A maioria dos países mistura vários instrumentos em vez de depender de uma única lei:
Três questões aparecem em quase todo debate de política:
Sistemas de IA variam muito: um chatbot, uma ferramenta diagnóstica médica e um sistema de direcionamento não carregam os mesmos riscos. Por isso a governança tende a enfatizar avaliação de modelos (testes pré-implantação, red-teaming e monitoramento contínuo) ligada ao contexto.
Uma regra genérica como “divulgar dados de treinamento” pode ser viável para alguns produtos, mas impossível para outros por motivos de segurança, PI ou segurança funcional. De forma inversa, um único benchmark de segurança pode enganar se não refletir condições do mundo real ou comunidades afetadas.
Governo e indústria não podem ser os únicos árbitros. Grupos da sociedade civil, pesquisadores acadêmicos e laboratórios de teste independentes ajudam a detectar danos cedo, validar métodos de avaliação e representar pessoas que correm risco. Financiar acesso a computação, dados e caminhos seguros de teste costuma ser tão importante quanto redigir novas regras.
Quando a IA vira prioridade pública, o governo não pode construir tudo sozinho — e a indústria não pode definir regras sozinha. Os melhores resultados vêm de parcerias explícitas sobre qual problema estão resolvendo e quais restrições devem respeitar.
Uma colaboração viável começa com objetivos claros (por exemplo: contratação mais rápida de computação segura para pesquisa, ferramentas de defesa cibernética aprimoradas ou melhores métodos de auditoria para modelos de alto risco) e guardrails igualmente claros. Guardrails costumam incluir requisitos de privacidade desde o projeto, controles de segurança, padrões documentados de avaliação e supervisão independente. Sem isso, parcerias deslizam para esforços vagos de “inovação” difíceis de medir e fáceis de politizar.
O governo traz legitimidade, mandato e capacidade de financiar trabalhos de horizonte longo que podem não dar retorno rápido. A indústria traz experiência prática de engenharia, dados operacionais sobre falhas reais e capacidade de iterar. Universidades e ONGs completam o triângulo com pesquisa aberta, benchmarks e pipelines de talentos.
A maior tensão são os incentivos. Empresas podem pressionar por padrões que favoreçam seus pontos fortes; agências podem priorizar propostas de menor custo ou prazos curtos que minam segurança e testes. Outro problema recorrente é a contratação em “caixa-preta”, onde agências compram sistemas sem visibilidade suficiente sobre dados de treinamento, limites do modelo ou políticas de atualização.
Conflitos de interesse são uma preocupação real, especialmente quando figuras proeminentes aconselham o governo mantendo ligações com empresas, fundos ou boards. Divulgação importa porque ajuda o público — e tomadores de decisão — a separar expertise de interesse próprio. Também protege conselheiros críveis de acusações que atrapalhem trabalho útil.
Colaboração tende a funcionar melhor quando é concreta:
Esses mecanismos não eliminam discordâncias, mas tornam o progresso mensurável — e facilitam a aplicação de responsabilidade.
A transição de Eric Schmidt de escalar busca para assessorar prioridades nacionais de IA destaca uma mudança simples: o “produto” deixou de ser apenas um serviço — passou a ser capacidade, segurança e confiança pública. Isso torna promessas vagas fáceis de vender e difíceis de verificar.
Use estas como filtro rápido ao ouvir um novo plano, white paper ou discurso:
A era da busca ensinou que a escala amplifica tudo: benefícios, erros e incentivos. Aplicado à estratégia nacional de IA, isso sugere:
A estratégia nacional de IA pode liberar oportunidades reais: serviços públicos melhores, prontidão defensiva mais forte e pesquisa mais competitiva. Mas o mesmo poder de uso duplo eleva as apostas. As melhores propostas combinam ambição com salvaguardas que você pode apontar.
Leitura adicional: explore mais perspectivas em /blog e primers práticos em /resources/ai-governance e /resources/ai-safety.
Uma estratégia nacional de IA é um plano coordenado sobre como um país vai desenvolver, adotar e governar a IA para servir objetivos públicos. Na prática, normalmente cobre:
Porque sua relevância hoje tem menos a ver com tecnologia de consumo e mais com como governos traduzem capacidade de IA em capacidade estatal. Seus papéis públicos (notavelmente em comissões e conselhos) ficam na interseção de inovação, segurança, governança e competição geopolítica — áreas onde formuladores de políticas precisam de explicações operacionais e críveis sobre o que a IA pode e não pode fazer.
Corpos consultivos normalmente não fazem leis nem gastam dinheiro, mas podem estabelecer o roteiro padrão que os formuladores copiam. Eles costumam produzir:
Procure evidências de que ideias se tornaram mecanismos repetíveis, não apenas manchetes:
Em grande escala, falhas raras tornam-se eventos frequentes. Por isso a estratégia precisa de medição e operação, não apenas princípios:
Dual-use significa que a mesma capacidade pode gerar benefícios civis e possibilitar danos. Por exemplo, modelos que ajudam a programar, planejar ou gerar texto podem também:
A política tende a focar em acesso gerenciado por risco, testes e monitoramento, em vez de presumir uma divisão clara entre IA “civil” e “militar”.
A contratação pública tradicional assume requisitos estáveis e produtos que mudam devagar. Sistemas de IA podem atualizar com frequência, então as agências precisam verificar:
“Computação” (data centers) e chips avançados (GPUs/aceleradores) são a capacidade para treinar e executar modelos. Estratégias tratam isso como infraestrutura crítica porque faltas ou gargalos na cadeia de suprimentos podem limitar:
Ferramentas comuns de governança incluem:
A abordagem prática costuma ser : controles mais rígidos onde o impacto é maior.
Parcerias podem acelerar implantações e melhorar segurança, mas exigem salvaguardas:
Colaboração bem desenhada equilibra inovação com responsabilidade, em vez de terceirizar qualquer um dos dois.
