Desde que me lembro, a Inteligência Artificial (IA) sempre me fascinou, muito antes de se tornar um tema amplamente discutido. Fui uma das primeiras a desenvolver uma tese sobre inteligência artificial e tomada de decisão nas empresas na FEP, numa altura em que o tema ainda era pouco explorado academicamente. Na época, não existiam ferramentas como o ChatGPT, e a IA ainda era vista por muitos como uma tecnologia distante da realidade prática dos negócios e da sociedade. Sempre me intrigou a forma como esta tecnologia poderia ser utilizada para resolver problemas sociais urgentes. Desde a previsão de mudanças climáticas até à otimização de sistemas de saúde, a IA tem demonstrado o seu potencial para acelerar o progresso social e global. No entanto, a acessibilidade desta tecnologia ainda está longe de ser universal. Muitos países em desenvolvimento enfrentam barreiras significativas, como a ausência de infraestruturas digitais robustas, baixa capacidade computacional e acesso limitado a grandes volumes de dados.
Segundo a International Telecommunication Union, cerca de 2,6 mil milhões de pessoas ainda estão offline, o que impede a implementação de soluções baseadas em IA. Além disso, estudos do Banco Mundial indicam que menos de 30% dos países africanos possuem data centers locais, obrigando-os a depender de servidores remotos, o que aumenta os custos operacionais e compromete a autonomia digital dessas regiões. Ao descobrir estes números, fiquei ainda mais convencida da urgência em discutir alternativas viáveis para democratizar o acesso à IA.
Para tornar a IA mais acessível, a descentralização da inteligência artificial (DeIA) surge como um caminho promissor. Diferente do modelo tradicional, que depende de grandes empresas e infraestruturas centralizadas, a DeIA propõe redes distribuídas e computação de ponta para garantir maior acessibilidade. No entanto, descentralizar a IA não significa apenas disponibilizar alternativas de baixo custo, mas sim enfrentar as dificuldades estruturais que impedem a adoção destas tecnologias nos países subdesenvolvidos.
Uma das soluções mais urgentes é o investimento em infraestruturas digitais básicas, como redes 5G e data centers regionais, que podem reduzir a dependência de servidores remotos. Iniciativas como a AI4D Africa, financiada pelo IDRC, procuram apoiar projetos que utilizam IA para resolver desafios locais em setores como a saúde e a agricultura. Por exemplo, um dos projetos financiados por esta iniciativa ajudou agricultores no Quénia a prever pragas nas plantações através de modelos de IA acessíveis via smartphone. Outro exemplo é a plataforma de diagnóstico médico impulsionada por IA na Nigéria, que permite que clínicas locais diagnostiquem doenças tropicais com maior precisão, mesmo sem médicos especialistas disponíveis.
O crescimento de modelos open-source também pode desempenhar um papel essencial. Projetos como o GPT-NeoX permitem a implementação de IA sem custos proibitivos, oferecendo alternativas viáveis para países com infraestruturas limitadas. No Ruanda, por exemplo, foi criado um assistente virtual baseado em IA para ajudar pequenos empreendedores a gerir os seus negócios, respondendo a dúvidas sobre contabilidade e estratégia comercial em tempo real. Além disso, iniciativas de cloud computing acessível, como a AWS Free Tier e o Google Cloud for Startups, oferecem créditos para que programadores em países em desenvolvimento possam experimentar e implementar soluções locais. No Brasil, pequenas startups têm utilizado estes serviços para criar chatbots educativos, levando conhecimento a comunidades remotas.
Outro ponto crucial é a capacitação de profissionais para desenvolver e utilizar tecnologias de IA de forma autónoma. Programas como o AI for Good da ONU promovem a colaboração entre universidades e empresas tecnológicas para treinar talentos locais e desenvolver soluções específicas para regiões carenciadas. Por exemplo, o AI for Good já financiou workshops na Etiópia para formar jovens engenheiros em machine learning, permitindo que desenvolvam soluções locais para desafios como gestão de recursos hídricos. Sem esta capacitação, o acesso à IA continuará concentrado em poucos países e organizações. Acredito que investir na formação de talentos locais pode ser uma das estratégias mais eficazes para garantir um impacto duradouro.
A intriga continua, mas tenho esperança. A IA descentralizada não é uma utopia. Com o avanço da tecnologia e o aumento das iniciativas colaborativas, países sem infraestruturas digitais robustas podem, de facto, integrar-se na revolução da IA. Podemos sonhar e, mais do que isso, concretizar um futuro onde a inteligência artificial seja verdadeiramente acessível a todos. Continuaremos a lutar por um futuro mais democrático.
O Observador associa-se à comunidade PortugueseWomeninTech para dar voz às mulheres que compõe o ecossistema tecnológico português. O artigo representa a opinião pessoal do autor enquadrada nos valores da comunidade
