View source for Como manter guias e orientações atualizados sem gerar versões conflitantes entre órgãos na Infraestrutura e desenvolvimento de IA

<jsonld>
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": ["HowTo", "TechArticle", "CreativeWork"],
  "@id": "https://determinar.ia.br/wiki/Como_manter_guias_e_orientações_atualizados_sem_gerar_versões_conflitantes_entre_órgãos_na_Infraestrutura_e_desenvolvimento_de_IA",
  "name": "Como manter guias e orientações atualizados sem gerar versões conflitantes entre órgãos na Infraestrutura e desenvolvimento de IA",
  "headline": "Como manter guias e orientações atualizados sem gerar versões conflitantes entre órgãos na Infraestrutura e desenvolvimento de IA",
  "description": "Método e infraestrutura para manter guias, orientações e documentos oficiais de IA atualizados de forma auditável, com histórico de alterações e data de verificação, evitando a proliferação de versões conflitantes entre órgãos públicos no contexto do Eixo 1 (Infraestrutura e desenvolvimento de IA) do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA).",
  "url": "https://determinar.ia.br/wiki/Como_manter_guias_e_orientações_atualizados_sem_gerar_versões_conflitantes_entre_órgãos_na_Infraestrutura_e_desenvolvimento_de_IA",
  "inLanguage": "pt-BR",
  "isPartOf": {
    "@type": "WebSite",
    "name": "determinar.ia.br",
    "url": "https://determinar.ia.br"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "determinar.ia.br",
    "url": "https://determinar.ia.br",
    "sameAs": [
      "https://wikivendas.com.br",
      "https://query.determinar.ia.br/sparql"
    ]
  },
  "about": [
    {
      "@type": "Thing",
      "name": "G.U.I.A",
      "description": "Sistema de gestão de guias e orientações com histórico de alterações, data de verificação e rastreabilidade completa, permitindo auditoria de versões antigas em vez de substituição sem rastro."
    },
    {
      "@type": "GovernmentService",
      "name": "Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) – Eixo 1: Infraestrutura e desenvolvimento de IA"
    },
    {
      "@type": "Thing",
      "name": "Governança de documentos oficiais entre órgãos públicos"
    },
    {
      "@type": "Thing",
      "name": "Controle de versões e prevenção de conflitos documentais"
    }
  ],
  "keywords": [
    "controle de versões",
    "guias oficiais",
    "orientações de IA",
    "conflito entre órgãos",
    "histórico de alterações",
    "data de verificação",
    "auditoria de documentos",
    "G.U.I.A",
    "PBIA",
    "Infraestrutura e desenvolvimento de IA",
    "soberania digital",
    "governança documental"
  ],
  "mainEntity": {
    "@type": "HowTo",
    "name": "Manter guias e orientações atualizados sem versões conflitantes",
    "description": "Utilização do G.U.I.A para garantir que cada item de guia ou orientação possua histórico de alterações e data de verificação, permitindo auditoria completa e eliminando a substituição silenciosa de versões entre órgãos.",
    "step": [
      {
        "@type": "HowToStep",
        "name": "Registro com histórico e verificação",
        "text": "Cada item no G.U.I.A recebe histórico de alterações e data de verificação, permitindo que versões antigas sejam auditadas em vez de simplesmente substituídas sem rastro."
      },
      {
        "@type": "HowToStep",
        "name": "Centralização em infraestrutura única",
        "text": "Utilizar uma infraestrutura compartilhada de conhecimento (grafo + G.U.I.A) como fonte única de verdade para guias e orientações relacionados à Infraestrutura e desenvolvimento de IA."
      },
      {
        "@type": "HowToStep",
        "name": "Rastreabilidade entre órgãos",
        "text": "Garantir que diferentes órgãos consultem e referenciem a mesma entidade versionada, evitando a criação de cópias divergentes."
      },
      {
        "@type": "HowToStep",
        "name": "Auditoria e melhoria contínua",
        "text": "Permitir que qualquer versão anterior seja recuperada e auditada, suportando ciclos de revisão coordenados entre instituições."
      }
    ]
  },
  "mentions": [
    {
      "@type": "CreativeWork",
      "name": "Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA)",
      "description": "Documento oficial que orienta a estratégia nacional de IA, incluindo o Eixo 1 – Infraestrutura e desenvolvimento de IA."
    },
    {
      "@type": "Thing",
      "name": "Programa Nacional de Infraestrutura para IA"
    },
    {
      "@type": "Thing",
      "name": "Programa de Sustentabilidade e Energias Renováveis para IA"
    },
    {
      "@type": "Thing",
      "name": "Programa de Estruturação do Ecossistema de Dados e Software para IA"
    },
    {
      "@type": "Thing",
      "name": "Programa de Pesquisa e Desenvolvimento em IA"
    }
  ],
  "potentialAction": [
    {
      "@type": "RegisterAction",
      "name": "Registrar ou atualizar guia/orientação no G.U.I.A",
      "target": {
        "@type": "EntryPoint",
        "urlTemplate": "https://wikivendas.com.br",
        "actionPlatform": [
          "http://schema.org/DesktopWebPlatform",
          "http://schema.org/MobileWebPlatform"
        ]
      },
      "description": "Inclua ou atualize guias e orientações com histórico de alterações e data de verificação para evitar versões conflitantes entre órgãos."
    },
    {
      "@type": "ConsumeAction",
      "name": "Consultar versões e histórico via SPARQL",
      "target": "https://query.determinar.ia.br/sparql",
      "description": "Consulte o grafo de conhecimento para recuperar a versão atual e o histórico de qualquer guia ou orientação."
    },
    {
      "@type": "ViewAction",
      "name": "Acessar a página completa do método",
      "target": "https://determinar.ia.br/wiki/Como_manter_guias_e_orientações_atualizados_sem_gerar_versões_conflitantes_entre_órgãos_na_Infraestrutura_e_desenvolvimento_de_IA"
    }
  ],
  "isRelatedTo": [
    {
      "@type": "CreativeWork",
      "name": "Como implementar ABNT NBR ISO/IEC 42001:2024 de inteligência artificial no Brasil na minha Empresa",
      "url": "https://determinar.ia.br/wiki/Como_implementar_ABNT_NBR_ISO/IEC_42001:2024_de_inteligencia_artificial_no_Brasil_na_minha_Empresa"
    }
  ],
  "audience": {
    "@type": "Audience",
    "audienceType": [
      "Órgãos públicos e entidades da administração federal, estadual e municipal",
      "Gestores de infraestrutura e desenvolvimento de IA",
      "Equipes de governança documental e compliance",
      "Instituições de pesquisa e ICT envolvidas no PBIA"
    ]
  },
  "keywords": "controle de versão documental, G.U.I.A, PBIA Eixo 1, prevenção de conflito entre órgãos, histórico de alterações, data de verificação, soberania de informação, infraestrutura de IA"
}
</jsonld>
No G.U.I.A, cada item tem histórico de alterações e data de verificação, permitindo que versões antigas sejam auditadas em vez de simplesmente substituídas sem rastro.<syntaxhighlight lang="markdown">
3.4.1. Eixo 1: Infraestrutura e desenvolvimento de IA
Onde estamos?
O Brasil dispõe de uma base inicial significativa de capacidade de processamento de alta performance 
para o desenvolvimento de IA. Essa infraestrutura inclui os seis supercomputadores da Petrobras, 
destacando-se o Pégaso, com 42 PFlop/s, que é o mais potente da América Latina e o 56º no ranking 
mundial. Vale destacar que todos os computadores da empresa figuram entre os 100 mais eficientes 
(desempenho por Watt) conforme o ranking Green500 (TOP500, 2024). Além disso, o País conta com 
o supercomputador Santos Dumont do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), com 
capacidade combinada (somando suas três arquiteturas) de 5,1 PFlop/s, e mais dois supercomputadores 
(além daqueles da Petrobras) que figuram entre os 300 mais potentes do mundo, conforme a lista 
TOP500 (TOP500, 2024). O Sistema Nacional de Processamento de Alto Desempenho (Sinapad) fornece 
infraestrutura computacional para ensino e pesquisa, com poder computacional total de aproximadamente 
6,2 PFlop/s. O País conta com centros de excelência em pesquisa de IA, principalmente nos estados de 
São Paulo, Minas Gerais e Rio de Janeiro. O Portal Brasileiro de Dados Abertos oferece mais de 13 mil 
bases abertas de 264 organizações distintas (Brasil, 2025). 
O Brasil possui uma vantagem competitiva significativa devido à sua matriz elétrica predominantemente 
limpa e renovável. Segundo dados da Empresa de Pesquisa Energética (EPE) (EPE, 2024), a participação 
de fontes renováveis na matriz elétrica brasileira atingiu 89,2% em 2023, um diferencial estratégico para o 
desenvolvimento de uma IA sustentável. Esta vantagem ganha ainda mais relevância diante das projeções 
do Ministério de Minas e Energia (MME) (BRASIL, 2024b), que preveem um aumento expressivo na 
demanda energética dos data centers. Estima-se que a carga necessária chegará a 2,5 GW até 2037 – 
um crescimento de 600% em relação à carga atual – considerando apenas novos projetos nos três 
principais polos de data centers (os estados de São Paulo, Rio Grande do Sul e Ceará). Este cenário 
34
Plano de ação
ressalta a importância crucial da matriz energética limpa do Brasil para atender de forma sustentável 
essa demanda crescente.
Além da disponibilidade de fontes renováveis para alimentar o alto consumo de energia das infraestruturas 
de computação de alto desempenho, o País tem o potencial de aproveitar seus recursos naturais de 
maneira inovadora. Um exemplo é a possibilidade de utilizar a abundância de água em reservatórios 
de hidrelétricas para o resfriamento eficiente de infraestruturas de IA, proporcionando uma solução 
sustentável para um dos desafios mais significativos na operação de data centers.
Contudo, a infraestrutura computacional atual é insuficiente para o desenvolvimento de modelos de 
IA de larga escala, que requerem capacidade de processamento significativamente maior. Há uma demanda 
reprimida para uso de supercomputadores em pesquisas de IA, com filas de espera em centros como o 
LNCC e o Centro Nacional de Processamento de Alto Desempenho em São Paulo (Cenapad-SP). O Brasil 
carece de uma infraestrutura robusta e integrada de dados que permita a utilização eficaz de tecnologias 
de IA em diversos setores. Além disso, há uma dependência tecnológica externa para hardware 
especializado em IA. O crescimento previsto de novos projetos de supercomputadores e data centers, 
embora promissor para o avanço da IA no País, também representa um desafio potencial de sobrecarga 
ao sistema elétrico nacional. Isso requer um planejamento minucioso e investimentos significativos 
em eficiência energética das novas infraestruturas, fomentando também soluções para atender a essa 
crescente demanda de forma sustentável, de forma a garantir a estabilidade e a capacidade do sistema 
elétrico brasileiro.
Onde queremos chegar?
O Brasil se tornará um líder global em infraestrutura para IA, com uma rede nacional de supercomputadores 
de altíssima performance. O País será referência no desenvolvimento de componentes críticos para 
IA, reduzindo significativamente a dependência tecnológica externa. O Brasil se estabelecerá como um 
hub internacional de pesquisa e desenvolvimento em IA, contribuindo significativamente para o avanço da 
fronteira do conhecimento nesta área, e atraindo colaborações globais e compartilhando sua infraestrutura 
com outros países em desenvolvimento. O País se tornará um modelo de desenvolvimento sustentável 
em IA, utilizando sua matriz elétrica limpa e recursos naturais de forma estratégica e responsável.
• Em três anos: buscamos expandir a capacidade computacional nacional dedicada à IA em 
100%, estabelecendo pelo menos dois novos centros de supercomputação especializados 
em IA. Almejamos criar uma rede nacional integrada de compartilhamento de recursos 
computacionais para pesquisa em IA, conectando ao menos 50% das instituições de pesquisa 
do País. Visamos a iniciar o desenvolvimento de componentes nacionais para sistemas de 
IA, com foco inicial em aceleradores de aprendizado de máquina. Pretendemos também 
implementar projetos-piloto de infraestruturas de IA energeticamente eficientes, aproveitando 
os recursos hídricos e a matriz elétrica limpa do País; e
• Em cinco anos: pretendemos posicionar o Brasil entre os top 5 países em capacidade 
computacional para IA. Buscamos estabelecer uma infraestrutura nacional de dados para 
IA, integrando bases de diferentes setores e garantindo acesso seguro para pesquisadores e 
desenvolvedores. Almejamos ter pelo menos um centro de excelência em pesquisa de IA de 
relevância internacional em cada região do País. Visamos a consolidar o Brasil como referência 
mundial em infraestrutura de IA sustentável, com modelos inovadores de eficiência energética 
e uso responsável de recursos naturais.
35
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
O que vamos fazer?
A) Programa Nacional de Infraestrutura para IA
Este programa visa a melhorar a cobertura, qualidade e capacidade computacional da infraestrutura 
existente no Brasil para impulsionar a pesquisa de ponta em IA. As ações propostas buscam atender à 
necessidade de investimento em infraestrutura computacional de alto desempenho para apoiar a pesquisa, 
o desenvolvimento e a inovação em IA, além de fomentar o desenvolvimento autônomo de hardware 
para IA. Além disso, os supercomputadores são fundamentais para pesquisas em outras áreas com 
impacto direto na vida das pessoas, como saúde (incluindo desenvolvimento de vacinas e medicamentos), 
energia renovável e modelagem climática. Esta infraestrutura também contribui significativamente para 
a soberania tecnológica nacional.
B) Programa de Sustentabilidade e Energias Renováveis para IA
Este programa visa a aproveitar a vantagem competitiva do Brasil em sua matriz energética 
predominantemente limpa para impulsionar o desenvolvimento sustentável da infraestrutura pública 
de IA no País. As ações propostas buscam atender à necessidade de investimento em infraestrutura de 
energia renovável e uso eficiente de recursos para apoiar a pesquisa, o desenvolvimento e a inovação 
em IA em instituições públicas e Instituições Científicas, Tecnológicas e de Inovação (ICT), além de 
estabelecer um Centro de Monitoramento e Promoção da IA Sustentável. O programa concentra-se em 
infraestruturas públicas e ICT, enquanto as iniciativas para infraestrutura sustentável no setor privado serão 
abordadas no eixo 4 (IA para Inovação Empresarial). As ações posicionam o Brasil como um líder global 
em IA ambientalmente responsável, capitalizando sua abundância de recursos renováveis e estabelecendo 
um modelo de sustentabilidade para outros países seguirem.
C) Programa de Estruturação do Ecossistema de Dados e Software para IA
Este programa visa a: aproveitar a diversidade e riqueza de conjuntos de dados nacionais existentes, por 
meio do aprimoramento dessas bases de dados para treinamento de IA; e elaborar todas as camadas de 
software necessárias para aplicações de IA, por meio do desenvolvimento de pilha de software nacional 
para IA. As ações propostas buscam minimizar a dependência externa, garantir a redução de vieses e 
contemplar a diversidade e as especificidades da cultura brasileira, possibilitando a soberania tecnológica 
e de dados para o Brasil.
D) Programa de Pesquisa e Desenvolvimento em IA
Este programa visa a fomentar e fortalecer a pesquisa e desenvolvimento em inteligência artificial no 
Brasil, criando uma rede robusta de centros de excelência e promovendo a colaboração entre academia, 
setor público e privado. As ações propostas buscam impulsionar a inovação em IA, desenvolver soluções 
para desafios nacionais e posicionar o Brasil como um líder em pesquisa e aplicação de IA em áreas 
estratégicas, incluindo a criação de Institutos de Ciência e Tecnologia em IA (INCT-IA), redes de 
P&D em criptografia avançada e centros regionais de computação de alto desempenho. 
36
Plano de ação
3.4.2. Eixo 2: Difusão, formação e capacitação em IA
Onde estamos?
O Brasil demonstra crescimento na formação em IA no nível superior, com evolução no número de 
cursos de computação e TIC desde 2010. Entre 2013 e 2022, foram registradas mais de 25 mil teses e 
dissertações relacionadas à IA em todas as áreas do conhecimento6, com um aumento de 200% na 
produção anual. Contudo, apenas 15% dos graduados brasileiros são formados em STEM [do acrônimo 
em Inglês para: Science, Technology, Engineering and Mathematics ou Ciências, Tecnologia, Engenharia 
e Matemática], abaixo de países como Chile (25%) e México (26%). Existe uma demanda projetada de 
800 mil novos talentos em TIC entre 2021 e 2025, com um déficit estimado de 530 mil profissionais 
(BRASSCOM, 2021).
No Ensino Fundamental e Médio, a educação em IA e tecnologia é incipiente. O Brasil está entre os 10 
piores desempenhos em matemática no Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (Pisa), com 
68% dos estudantes sem conhecimentos básicos na disciplina (ABC, 2023). Quanto à popularização da 
IA, há sinais positivos: 66% dos brasileiros estão animados com seu uso e 64% acreditam que há mais 
benefícios do que desvantagens (Google for Startups, 2024). No entanto, faltam iniciativas estruturadas 
para educar a população sobre os impactos e potenciais da IA no cotidiano.
Onde queremos chegar
O Brasil se tornará um celeiro de talentos em IA, reconhecido mundialmente pela qualidade de sua 
formação em todos os níveis educacionais. O País será referência em educação e popularização de 
IA, especialmente para nações em desenvolvimento, com uma população altamente engajada e 
criticamente consciente sobre a tecnologia. O Brasil se estabelecerá como um polo de atração e retenção 
de talentos em IA, invertendo o fluxo de “fuga de cérebros”.
• Em três anos: buscamos criar pelo menos 5.000 vagas de graduação em cursos relacionados 
à IA. Pretendemos implementar programas de capacitação em IA para 190.000 profissionais 
de diferentes áreas. Almejamos lançar uma campanha nacional de conscientização sobre IA, 
atingindo 30% da população adulta; e
• Em cinco anos: almejamos aumentar em 50% o número de graduados em STEM, com ênfase 
em IA. Visamos a capacitar 230.000 profissionais em habilidades relacionadas à IA. Pretendemos 
que 85% da população adulta tenha conhecimento básico sobre IA, seus benefícios e riscos.
O que vamos fazer
A) Programa de Difusão e Divulgação da IA
Este programa visa a ampliar o conhecimento e interesse pela inteligência artificial na sociedade brasileira, 
promovendo o letramento em IA e criando uma base sólida de compreensão sobre IA em todos os 
segmentos da população. As ações propostas buscam popularizar a IA, disseminar conteúdo científico 
6 Dados extraídos da plataforma Web of Science.
37
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
relacionado e criar plataformas de participação social. O programa visa transformar o Brasil em uma 
referência em educação e popularização de IA, especialmente para nações em desenvolvimento, 
fomentando uma população altamente engajada e criticamente consciente sobre a tecnologia.
B) Programa de Formação em IA
Este programa visa a fortalecer a formação ampla em inteligência artificial (IA) no Brasil, abrangendo 
desde a educação básica até a pós-graduação. As ações propostas incluem a formação de alunos e 
capacitação professores na educação básica, a integração de IA no ensino técnico-profissionalizante, a 
expansão e modernização dos cursos de graduação, e a concessão de bolsas de estudo para graduação, 
pós-graduação, doutorado e doutorado sanduíche no exterior. Dessa forma, o programa busca ampliar 
e qualificar o contingente de profissionais especializados em IA promovendo a formação contínua em 
todas as etapas educacionais.
C) Programa de Capacitação, Qualificação e Requalificação em IA
Este programa visa a formar e capacitar profissionais em IA para atender à crescente demanda do 
mercado, abrangendo desde a formação técnica até a especialização avançada. As ações propostas 
buscam desenvolver uma força de trabalho qualificada em IA promovendo o emprego dos trabalhadores, 
bem como a inovação e a competitividade da economia brasileira.
3.4.3. Eixo 3: IA para melhoria do serviço público
Onde estamos?
No Brasil, mais de 30% dos órgãos federais e estaduais já fazem uso de ao menos uma tecnologia de IA. O uso 
predominante de ferramentas de IA no setor público inclui mineração de texto, predição e análise de 
dados, e automação de processos (Cetic.br, 2023b). Como exemplo, tem-se a Plataforma Inteligente do 
MCTI, em desenvolvimento, para apoiar políticas públicas nas cidades brasileiras. Deve-se citar também as 
duas chamadas de “Soluções de IA para o Poder Público” lançadas pela Financiadora de Estudos e Projetos 
(Finep), em parceria com o Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI), MCTI e Escola 
Nacional de Administração Pública (Enap).  Por meio desses editais, foram contemplados 17 projetos com 
impacto positivo sobre a qualidade e o custo dos serviços públicos prestados ao cidadão, endereçando 
22 desafios apresentados por diversos órgãos governamentais. Um terceiro edital foi publicado em busca 
de soluções para outros nove desafios públicos (Brasil, 2024c). 
Apesar dos avanços na utilização e promoção de soluções de IA, este potencial ainda se encontra 
subaproveitado no setor público brasileiro. O cenário atual impõe ações estruturadas e consistentes 
por parte do governo federal para acelerar a adoção responsável de IA, com vistas à melhoria de gestão, 
promoção da inovação no setor público e transformação do Estado orientada para as pessoas.
Para viabilizar o potencial da IA no setor público, é essencial o desenvolvimento de um ecossistema 
nacional de inovação voltado para dados e IA, que integre instituições de ensino e pesquisa, startups, 
38
Plano de ação
empresas de tecnologia e órgãos governamentais. Além disso, esse ecossistema deve ser capaz de suportar 
a prospecção, experimentação e adoção contínuas de inovações de IA no setor público.
Deve-se destacar também a necessidade de infraestruturas públicas digitais robustas, que permitam o 
compartilhamento seguro e tempestivo de dados, garantindo a soberania e a proteção de dados das 
pessoas e organizações. Com as devidas infraestruturas, o ecossistema poderá se beneficiar das extensas 
bases de dados nacionais, em áreas como saúde, educação e previdência; de modo a suportar a criação 
de inúmeros modelos de IA estratégicos para o setor público.
É essencial ainda que os servidores públicos sejam devidamente e continuamente capacitados para 
compreenderem e serem os catalisadores desta jornada de adoção da IA, integrando o ecossistema de 
inovação de IA às oportunidades e necessidades do setor público
</syntaxhighlight>