Programadores sem indústria: o paradoxo digital brasileiro, por Celso P. de Melo

Programadores sem indústria: o paradoxo digital brasileiro

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por Celso P. de Melo

A promessa da computação

Há algo sedutor – e, à primeira vista, promissor – na expansão da ciência da computação em países como o Brasil. Cursos se multiplicam, salários relativamente elevados atraem jovens, e histórias de inserção internacional por meio do trabalho remoto alimentam a percepção de que estamos diante de um atalho possível para o desenvolvimento.

Essa percepção não é inteiramente equivocada. Em um mundo estruturado por redes digitais, a capacidade de programar, analisar dados e operar sistemas tornou-se um ativo central. No entanto, quando observamos essa dinâmica à luz da Complexidade Econômica, emerge um paradoxo incômodo: a computação cresce, mas a complexidade econômica não acompanha no mesmo ritmo.

Mais do que um descompasso conjuntural, trata-se de uma divergência estrutural, observável empiricamente [2].

O paradoxo brasileiro: cresce, mas não transforma

A literatura sobre complexidade econômica mostra uma correlação robusta entre a diversidade produtiva, a sofisticação das exportações e a renda per capita [2]. Países mais ricos tendem a possuir economias mais complexas e maior densidade de profissionais de STEM.

Essa relação aparece claramente na Fig. 1, que compara países selecionados em termos de complexidade econômica, renda e participação de graduados em STEM.

O Brasil aparece em posição intermediária – distante das economias mais complexas, e com uma menor densidade de formação científica. O ponto central, contudo, não é apenas a posição relativa, mas também a estrutura interna dessa formação.

A composição importa: STEM não é homogêneo

Ao desagregar o STEM, o quadro se torna mais revelador. A Figura 2 mostra que, no Brasil, o crescimento da computação ocorre sem um aumento correspondente em engenharia.

Essa assimetria é central. Ela revela que a expansão digital não vem sendo acompanhada pela ampliação das capacidades produtivas que sustentam a complexidade econômica [4].

A portabilidade da computação

Uma das razões desse descolamento está na própria natureza da computação. Diferentemente de outras áreas STEM, ela não depende diretamente de uma base industrial sofisticada. Um desenvolvedor em Recife pode trabalhar para empresas em São Francisco ou Berlim, sem que o Brasil possua uma estrutura produtiva equivalente.

A computação, nesse sentido, é “portável” [7]. Ela permite inserção global sem exigir transformação estrutural doméstica – e é precisamente isso que a torna, simultaneamente, uma oportunidade e uma armadilha.

Duas economias digitais no mesmo país

Essa característica gera uma bifurcação interna. De um lado, uma camada globalizada, integrada a cadeias internacionais; de outro, uma camada doméstica, voltada à adaptação local de tecnologias.

O resultado é uma forma de modernização incompleta: o país se digitaliza, sem se transformar plenamente.

A infraestrutura que define o poder

Essa dependência torna-se ainda mais evidente quando se observa a base física da economia digital: os data centers.

Nem todos os data centers, no entanto, desempenham o mesmo papel. É possível distinguir, de forma analítica, dois tipos principais de infraestrutura.

De um lado, estão os data centers de fronteira (tipo F), que concentram grande capacidade de processamento, operam em escala global e sustentam serviços críticos como inteligência artificial, plataformas digitais e sistemas de nuvem. Esses centros não apenas armazenam dados – eles processam, integram e transformam informação em decisões. São, portanto, pontos de comando da economia digital.

De outro lado, encontram-se os data centers de consumo (tipo C), voltados principalmente ao armazenamento local, à distribuição de conteúdo e à operação de serviços digitais em escala regional. Esses centros são essenciais para o funcionamento cotidiano das aplicações, mas não concentram o controle das camadas mais estratégicas do sistema.

A Fig. 3 apresenta um mapa global que distingue esses dois tipos de infraestrutura.

O padrão é inequívoco. Estados Unidos, China e Europa concentram data centers de fronteira. O ponto central não é a presença de data centers, mas o tipo de função que eles desempenham.

O Brasil aparece predominantemente como usuário, com maior presença de estruturas voltadas ao consumo.

Em outras palavras, a economia digital brasileira opera sobre uma infraestrutura que não controla [8].

Soberania digital: quando a dependência se torna jurídica

Essa dependência não é apenas tecnológica – também é jurídica.

Grande parte dos serviços digitais utilizados no Brasil opera sobre infraestruturas controladas por empresas estrangeiras, sujeitas a legislações externas. Um exemplo emblemático é o CLOUD Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act), aprovado nos Estados Unidos em 2018, que permite às autoridades americanas requisitar dados armazenados por empresas sob sua jurisdição, independentemente da localização física desses dados [11, 12].

Esse tipo de dependência é conhecido na literatura como technological lock-in [13]. Na prática, porém, ele funciona como um verdadeiro alçapão tecnológico: a adesão às plataformas é rápida e eficiente, mas a saída torna-se progressivamente mais difícil, cara e arriscada.

Na prática, isso significa que informações produzidas e armazenadas no Brasil podem estar sujeitas a regimes legais externos. A infraestrutura digital, nesse contexto, não define apenas eficiência econômica – ela também define quem tem acesso, controle e capacidade de intervenção sobre os dados.

Como destaca a UNCTAD [8], a economia digital é estruturada por infraestruturas que concentram não apenas capacidade técnica, mas também poder regulatório e informacional.

Em um cenário de crescente integração entre plataformas digitais, segurança e inteligência, essa dimensão ganha relevância estratégica. A infraestrutura não apenas processa dados – ela também organiza relações de poder.

A pilha tecnológica e a dependência invisível

Essa geografia reflete uma estrutura em camadas, frequentemente descrita como uma “pilha tecnológica”. O termo não é casual. Ele vem da ideia de que a economia digital funciona como um conjunto de níveis sobrepostos, nos quais cada camada depende da anterior para existir – como em uma pilha de componentes interdependentes.

Na base dessa pilha estão os elementos mais fundamentais: semicondutores, infraestrutura física, energia e hardware. Sem esses componentes, nenhuma operação digital é possível. Acima dessa base, encontram-se os sistemas operacionais, as plataformas de computação em nuvem e os ambientes de desenvolvimento, que organizam e tornam utilizável a capacidade computacional. No topo, estão as aplicações e serviços – aquilo que o usuário vê e com o que interage.

Essa organização pode ser visualizada de forma sintética na Fig. 4 [8, 14].

A estrutura dessa pilha revela que o poder não se distribui de forma uniforme. As camadas inferiores concentram maior controle estrutural, pois definem padrões técnicos, custos de acesso e condições de funcionamento para todo o sistema. Quem domina essas camadas estabelece as regras do jogo.

As camadas superiores, embora mais visíveis e frequentemente mais dinâmicas, operam dentro dessas restrições. Elas inovam – mas sobre uma base que não controlam.

É nesse ponto que a posição do Brasil se torna mais nítida. O país atua majoritariamente nas camadas superiores da pilha, desenvolvendo aplicações, serviços e soluções digitais. Essa atuação não é irrelevante – ao contrário, ela é dinâmica e crescente. No entanto, ela ocorre sobre uma infraestrutura tecnológica externa.

O controle das camadas estruturais permanece concentrado fora do país, em empresas e sistemas que definem padrões, preços e condições de acesso. Isso significa que a expansão digital brasileira ocorre dentro de um espaço previamente delimitado por outros.

Quando o software substitui o que não existe

Em economias com gargalos estruturais, o software assume uma função compensatória. Fintechs, plataformas logísticas e sistemas digitais tornam-se mecanismos de adaptação. O PIX exemplifica essa capacidade.

Mas adaptar não equivale a transformar.

O paradoxo da produtividade

A persistência de baixos ganhos de produtividade, apesar da digitalização, reforça esse diagnóstico. O software melhora eficiência local, mas não altera a posição do país na divisão internacional do trabalho [1].

O caso da China: complexidade média vs. complexidade de ponta

A China oferece um contraponto interessante. Seu ECI não está entre os mais altos do mundo porque o indicador mede a estrutura média da economia.

O país combina setores de altíssima complexidade com uma base produtiva ampla e heterogênea – e é precisamente essa combinação que sustenta sua trajetória de ascensão.

Conclusão: necessária, mas insuficiente

A ciência da computação é indispensável. Nenhum país alcança a alta complexidade sem uma base digital robusta.

Mas, isoladamente, ela não transforma as economias.

Sem controle da infraestrutura, sem densidade em engenharia e sem base industrial integrada, a expansão digital tende a reproduzir – em nova forma – padrões antigos de dependência.

O risco não é simplesmente ficar para trás na economia digital. É continuar a ocupar nela um lugar estruturalmente subordinado.

Bibliografia

1.   Solow, R.M., Technical change and the aggregate production function. Review of Economics and Statistics, 1957. 39(3): p. 312–320. https://doi.org/10.2307/1926047.

2.   Hidalgo, C.A. e R. Hausmann, The building blocks of economic complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2009. 106(26): p. 10570–10575. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.0900943106.

3. World Bank. World Development Indicators. Washington, DC: World Bank, 2023. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators.

4.   OECD. Education at a Glance 2023: OECD Indicators. Paris: OECD Publishing, 2023. DOI: https://doi.org/10.1787/e13bef63-en.

5.   Harvard Growth, Lab, HARVARD GROWTH LAB. The Atlas of Economic Complexity. Cambridge, MA: Harvard Kennedy School, [2022–2024]. https://atlas.hks.harvard.edu/

6.   INEP. Censo da Educação Superior 2022: Notas Estatísticas. Brasília: MEC/INEP, 2023. https://www.gov.br/inep/pt-br/acesso-a-informacao/dados-abertos.

7.   Shapiro, C. e H.R. Varian, Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy. 1999: Harvard Business School Press. ISBN: 978-0875848634.

8.   UNCTAD, Technology and Innovation Report 2021: Catching Technological Waves. Geneva: United Nations, 2021. ISBN: 978-92-1-113005-7. https://unctad.org/system/files/official-document/tir2020_en.pdf.

9.   Cloudscene, Global Data Center Map. 2024. https://cloudscene.com.

10. Synergy Research, G., Hyperscale Data Center Market Overview. 2024. https://www.srgresearch.com.

11. USA. Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act (CLOUD Act). Public Law 115–141, 2018. https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/4943.

12. Swire, P. e D. Kennedy, The CLOUD Act and transborder access to data. 2019.The CLOUD Act and transborder access to data. Georgia Tech Scheller College of Business Research Paper, 2019. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3216227.

13. Arthur, W.B., Competing technologies, increasing returns, and lock-in by historical events. The Economic Journal, 1989. 99(394): p. 116–131. https://doi.org/10.2307/2234208

14. OECD. Going Digital Toolkit. Paris: OECD, 2023. https://goingdigital.oecd.org.

Celso Pinto de Melo – Professor Titular Aposentado da UFPE, Pesquisador 1A do CNPq e membro da Academia Brasileira de Ciências.

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