*Por Ronaldo Pedro da Silva Nunca produzimos tantos dados. Ainda assim, uma parcela enorme deles permanece isolada dentro de empresas, hospitais, universidades e centros de pesquisa. A [object Object] . O problema, portanto, não é apenas gerar mais informação, mas criar condições para que dados dispersos possam gerar conhecimento e inovação sem exigir que todos sejam transferidos para um único lugar. Essa fragmentação tem consequências concretas. Um hospital pode possuir milhares de exames capazes de contribuir para o desenvolvimento de um modelo de inteligência artificial, mas não pode simplesmente entregar sua base a uma empresa de tecnologia. Uma indústria farmacêutica pode dispor de resultados experimentais valiosos, mas compartilhar essas informações pode envolver propriedade intelectual, confidencialidade e requisitos regulatórios. Em outro ponto do ecossistema pode estar exatamente o algoritmo, a capacidade computacional ou o conhecimento científico necessário para resolver o problema . O resultado é um paradoxo: os ativos existem, mas permanecem separados. É nesse contexto que a computação federada ganha importância. Em vez de começar pela pergunta “como reunir todos os dados?”, a lógica muda para “como permitir que diferentes organizações colaborem mantendo maior controle sobre seus próprios ativos?”. Segurança e governança precisam entrar na arquitetura Em muitas arquiteturas federadas, o processamento ou o modelo pode ir até o ambiente onde os dados estão. Compartilham-se apenas informações, parâmetros ou resultados previamente autorizados. Aprendizado federado é uma das técnicas que podem fazer parte dessa arquitetura, mas o princípio é mais amplo: colaborar não precisa significar centralizar. Para setores como saúde e indústria farmacêutica, essa diferença é decisiva. Não basta proteger os dados. É preciso saber quem pode acessá-los, onde podem ser processados, quais evidências devem ser registradas e quais regras se aplicam ao produto ou à tecnologia que será desenvolvida. Segurança, governança e regulação deixam de ser verificações feitas no final e passam a orientar a arquitetura desde o início. A tecnologia, porém, resolve apenas parte do problema. Existe uma segunda fragmentação, menos visível: a das competências. Quem conhece o desafio nem sempre possui os dados necessários. Quem possui os dados pode não ter o algoritmo. Quem desenvolve o algoritmo pode depender de infraestrutura computacional ou científica externa. Por isso, o desafio central passa a ser orquestrar organizações diferentes em torno de um problema comum. Essa discussão está no centro do framework 3C, desenvolvido pelo World Economic Forum com a Capgemini. A primeira etapa é combinar tecnologias e capacidades; a segunda é fazê-las convergir para gerar novas soluções; a terceira é criar um efeito cumulativo, no qual conhecimento, padrões e relações construídos em um projeto reduzem o risco e aceleram os seguintes. Em 2026, o próprio Fórum reforçou que orquestrar pessoas, dados e fluxos de trabalho é crítico para transformar combinações tecnológicas em impacto real.

Na era da IA, colaborar será mais importante do que centralizar dados
Na era da IA, colaborar será mais importante do que centralizar dados · Imagem: Source: canaltech.com.br

O avanço da inteligência artificial tende a exigir menos concentração e mais capacidade de coordenação. Em muitos casos, o valor estará em fazer tecnologias, dados e competências distribuídas trabalharem juntas com segurança, governança, validação científica e viabilidade regulatória. A próxima vantagem competitiva não está em possuir todos os ativos, mas na capacidade de conectá-los sem perder o controle sobre eles. É essa lógica que orienta o ConvergeLab. Mais do que concentrar tecnologias ou dados em uma organização, a proposta é criar condições para que capacidades distribuídas possam trabalhar juntas com segurança, governança, validação científica e viabilidade regulatória . Em um cenário no qual a inteligência artificial depende cada vez mais de dados de qualidade, talvez a próxima vantagem competitiva não esteja em possuir todos os ativos. Pode estar na capacidade de conectá-los sem perder o controle sobre eles. Entenda também como a IA pode impactar até 37% dos trabalhadores e expõe lacuna digital no Brasil . [object Object]

Na era da IA, colaborar será mais importante do que centralizar dados
Na era da IA, colaborar será mais importante do que centralizar dados · Imagem: Source: canaltech.com.br
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Na era da IA, colaborar será mais importante do que centralizar dados · Imagem: Source: canaltech.com.br
Inteligência Artificial dados
Inteligência Artificial dados · Imagem: Reprodução/Freepik