Inteligência Artificial em África: entre potencial e pragmatismo

Enquanto os investimentos em inteligência artificial explodem globalmente, a África ainda procura o seu modelo, dividida entre um potencial demográfico imenso e restrições estruturais persistentes. O custo da conectividade, a fraca capacidade de computação disponível e a escassez de dados locais de qualidade retardam a adoção de tecnologias avançadas. No entanto, essas limitações deram origem a um fenômeno notável: soluções frugais, otimizadas, concebidas em contextos de escassez, mas capazes de rivalizar com modelos internacionais. À frente da Zindi, primeira plataforma panafricana de competições de ciência de dados, Celina Lee observa como a prática regular, o aprendizado por projetos reais e a criação de redes de talentos podem acelerar a profissionalização de um setor ainda emergente.

Em entrevista à Agência Ecofin, durante a Cimeira sobre Transformação Digital realizada em Cotonou, meados de novembro, ela analisa os alavancadores essenciais para o desenvolvimento do mercado africano de IA — estruturação de dados, capacitação, apoio público — e explica por que o continente não precisa replicar grandes modelos como o ChatGPT para inovar de forma eficiente.

Agência Ecofin: A economia digital africana está avançando, mas a adoção ainda é limitada pelo alto custo de dados, smartphones e crédito. Na sua experiência na Zindi, até que ponto essas barreiras restringem o surgimento de talentos em IA?

Celina Lee: Na Zindi, temos hoje quase 100.000 usuários de todo o continente. Eles participam de competições baseadas em problemas reais e desenvolvem soluções de IA. Mas o custo da conectividade e a potência de computação são obstáculos reais.

Por exemplo, lançamos recentemente uma competição usando vídeos de rotatórias para analisar o comportamento do tráfego. Mesmo comprimido, o conjunto de dados era enorme, com centenas de gigabytes. Para muitos jovens africanos, baixar esse volume é simplesmente muito caro. Os dados são caros em relação à renda média, e ter acesso a uma máquina potente também é.

No entanto, esse contexto gera um efeito inesperado: ele incentiva os jovens a desenvolver abordagens extremamente inovadoras e eficientes. Em um concurso realizado com o governo do México para mapear estabelecimentos informais via imagens de satélite, os modelos propostos pela comunidade africana foram muito mais leves e otimizados do que os inicialmente utilizados.

 Onde outros precisavam de grandes capacidades de computação, os data scientists africanos encontraram soluções engenhosas que consumiam muito menos recursos.

“18% dos usuários quenianos conseguiram oportunidades profissionais graças à Zindi.”

Vocês conseguiram medir o impacto da Zindi na empregabilidade e acesso a oportunidades globais?

Celina Lee: Publicamos um relatório em parceria com o governo do Quénia, analisando o perfil e trajetória de nossos usuários no país. Constatou-se que 18% conseguiram oportunidades profissionais graças à Zindi. Também percebemos que participar de pelo menos quatro competições aumenta significativamente as chances de recrutamento.

No nível panafricano, 85% dos usuários relatam ter adquirido novas competências que melhoraram sua carreira ou progressão profissional. Isso valida a ideia de que prática regular e exposição a problemas reais aceleram de fato a capacitação.

“IA não é a resposta para tudo: é preciso partir do problema econômico, não da tecnologia.”

Muitas empresas africanas ainda hesitam em adotar IA devido à baixa maturidade digital e infraestrutura fragmentada. Quais casos de uso realistas podem gerar valor para PME, especialmente em agricultura, finanças ou logística?

Celina Lee: Observo que é essencial começar pelo problema de negócio, não pela tecnologia. Em alguns casos, a solução será IA; em outros, não. É preciso sair da ideia de “colocar IA em tudo”.

Para empresas com baixa maturidade digital, o primeiro passo pode ser ajudar os funcionários a usar ferramentas como ChatGPT para ganhar eficiência em tarefas diárias: redação, análise, marketing, relatórios financeiros etc.
Em seguida, há soluções já integradas em softwares existentes, acessíveis por licenças. Só em estágios mais avançados a PME deve considerar integrar IA no núcleo do modelo de negócio.

O que me impressiona nas empresas africanas é o pragmatismo: adotam tecnologia apenas quando gera valor direto e mensurável. Não se deve empurrar a IA “por princípio”, mas apoiar uma progressão gradual baseada em necessidades reais.

“A África não precisa replicar o ChatGPT: modelos menores e especializados podem ser mais eficientes.”

A África sofre com escassez de dados locais de qualidade, limitando a inovação. Como construir um ecossistema de dados ético, compartilhado e em larga escala? Quem deve liderar: governos, setor privado ou organismos regionais?

Celina Lee: Na Zindi, já organizamos mais de 500 competições, todas com dados locais, majoritariamente africanos. Isso mostra que a maioria dos dados úteis a uma empresa vem da própria empresa. Por exemplo, pode treinar modelos em históricos internos, sem depender de dados externos.

Para modelos generalistas, como grandes modelos de linguagem, a lógica muda: eles exigem enormes volumes de dados diversificados. Poucas línguas africanas têm corpora digitais suficientes.

Para um ecossistema de dados africano coerente, é necessária colaboração estruturada: governos para normas éticas, empresas para gerar e compartilhar dados setoriais, e organismos regionais para padronizar e garantir interoperabilidade.

Muitos pensam que é preciso gigantescos datasets para treinar modelos performantes. Na realidade, IA não se resume a grandes modelos generalistas. Uma PME pode criar um modelo mais simples, limitado em tarefas, mas muito eficaz. Observamos na Zindi forte crescimento de small language models: modelos compactos para usos específicos, exigindo menos dados e capacidade computacional.

Essa tendência é particularmente interessante para a África: permite inovar sem grandes infraestruturas, adaptando-se às realidades locais. Pequenos modelos especializados podem ser mais eficazes que replicar ChatGPT.

“Sim, a África pode criar seus próprios modelos: o caminho realista passa por hybrid e open source.”

Alguns governos querem criar modelos africanos “soberanos”. É economicamente realista ou apenas simbólico?

Celina Lee: Não é apenas simbólico: é possível, desde que haja abordagem pragmática. Exemplo: Nigéria lançou o N-ATLAS, modelo multilingue cobrindo cinco línguas nigerianas, open source.

Eles não treinaram do zero com gigantesco corpus; usaram modelo aberto, Llama, e ajustaram com dados locais menores. Funciona.

Há um continuum: grandes modelos fundacionais difíceis de reproduzir hoje na África, e pequenos modelos especializados de alto desempenho. O desafio é achar o ponto ótimo nesse espectro.

Discussões surgem sobre modelo fundacional em suaíli, língua com corpus maior que muitas outras. Alguns países, como Benim, coletam dados de voz para desenvolver modelos adaptados. O trabalho já começou.

O importante é alinhar com usos concretos: inclusão linguística, serviços públicos, agricultura, educação. Assim, serão úteis e sustentáveis.

“Para reter talentos, é preciso um mercado local de IA real.”

Zindi ajuda a emergir talentos, mas há risco de fuga de cérebros. Como reter os melhores data scientists?

Celina Lee: Primeiro, é preciso ser realista: se um jovem tem boa oportunidade, deve aproveitá-la. O problema não é que saiam, mas que o mercado local não oferece oportunidades suficientes.

Governos devem investir no ecossistema: apoiar startups, incentivar P&D, criar programas para formar e integrar graduados. O setor privado hesita em assumir riscos, seja em IA ou em capacitar jovens iniciantes.

Se os Estados criam caminhos claros para emprego, os jovens ficam. Eles querem construir em casa, só precisam de um mercado para isso.

Se o continente tivesse conectividade confiável, dispositivos acessíveis, dados de qualidade e competências digitais básicas, o que poderia alcançar nos próximos 10 anos?

Celina Lee: Os ganhos seriam enormes. O continente tem energia, criatividade e inovação. Jovens africanos resolvem problemas reais, muitas vezes em condições difíceis, esperando apenas que o ambiente permita avançar.

Com boa conectividade, serviços acessíveis e eletricidade, o potencial é ilimitado. Já vimos no Quénia e Nigéria que ecossistemas podem emergir rápido quando apoiados. A IA seguirá trajetória similar. África pode inventar aplicações impossíveis em outros lugares devido às suas realidades únicas.

“Agricultura é o setor onde IA pode ter impacto mais imediato.”

Quais setores devem ser prioridade para IA nos próximos cinco anos?

Celina Lee: Agricultura lidera: previsão de safras, gestão de doenças, otimização de irrigação, análise meteorológica…

Mudanças climáticas são centrais, não indústria, mas impacto crucial, onde IA ajuda muito.

Depois, usos comerciais tradicionais: finanças, distribuição, logística, indústria. Onde IA reduz custos ou aumenta produtividade, será adotada.

Entrevista conduzida por Fiacre E. Kakpo