O PLANO BRASILEIRO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (PBIA): IMPACTOS SOCIAIS, EDUCACIONAIS, AMBIENTAIS E DESAFIOS ÉTICOS PARA A EDUCAÇÃO BÁSICA

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José Carlos Alexandre Soares1
Luciana Cruz de Freitas 2

O PLANO BRASILEIRO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (PBIA): IMPACTOS
SOCIAIS, EDUCACIONAIS, AMBIENTAIS E DESAFIOS ÉTICOS PARA A
EDUCAÇÃO BÁSICA

RESUMO

Este artigo apresenta uma análise abrangente do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA)
no contexto da educação básica, identificando impactos sociais, educacionais e ambientais, bem
como os desafios provocados por vieses algorítmicos e riscos éticos na implementação da IA no
Brasil. Fundamentada em documentos oficiais, literatura acadêmica e relatórios técnicos, a
pesquisa enfatiza políticas públicas inclusivas, governança ética e o desenvolvimento da literacia
digital crítica, discutindo o papel da IA para a justiça social e a democratização do acesso à
educação.
Palavras-chave: Plano Brasileiro de Inteligência Artificial; educação básica; impactos sociais;
ra cismo algorítmico; ética em IA.

ABSTRACT

This article presents a comprehensive analysis of the Brazilian Artificial Intelligence Plan (PBIA)
in the context of basic education, identifying social, educational, and environmental impacts as
well as challenges posed by algorithmic bias and ethical risks in the implementation of AI in
Brazil. Based on official documents, academic literature, and technical reports, the research
emphasizes inclusive public policies, ethical governance, and the development of critical digital
literacy, discussing the role of AI for social justice and democratization of access to education.
Keywords: Brazilian Artificial Intelligence Plan; basic education; social impacts; algorithmic
racism; AI ethics.

1 Aluno de doutorado pela EBWU.
2 Orientadora, pesquisadora, professora, doutora.

2

INTRODUÇÃO

A inteligência artificial (IA) constitui atualmente um dos pilares centrais das
transformações tecnológicas e sociais mundiais. Diversos países formulam estratégias
nacionais de IA para promover inovação com responsabilidade ética, refletindo
também no setor educacional. O Brasil, marcado por desigualdades sociais e regionais,
lançou o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) em 2024, buscando
consolidar política pública integrada para inovação, equidade, inclusão digital e justiça
social.
No contexto da educação básica, a IA aparece como potencial catalisador de
mudanças profundas em práticas pedagógicas, gestão escolar e formação cidadã. A
BNCC impulsiona competências digitais, estimulando estados e municípios a
rediscutirem seus sistemas. Contudo, a aplicação de IA exige políticas que mitiguem
riscos éticos, desafios ambientais e vieses algorítmicos, especialmente onde o acesso à
internet e infraestrutura tecnológica são escassos.
O objetivo deste trabalho é analisar os impactos do PBIA na educação básica
sob perspectiva interdisciplinar e crítica, ressaltando como o plano pode servir de vetor
para justiça social, equidade e sustentabilidade no Brasil contemporâneo.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

A incorporação da Inteligência Artificial (IA) às políticas públicas educacionais
configura um dos maiores desafios contemporâneos. Em âmbito internacional,
organizações como Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico
(OCDE), União Europeia e Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência
e a Cultura (UNESCO) têm estabelecido princípios regulatórios para o
desenvolvimento de tecnologias centradas no ser humano. No Brasil, diretrizes
semelhantes aparecem no Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA),
documento que orienta ações governamentais para inovação, inclusão digital,
formação profissional e governança ética (BRASIL, 2021).
Contudo, o contexto brasileiro é singular, marcado por desigualdades
estruturais que afetam tanto o acesso quanto o uso equitativo das tecnologias digitais.
A literatura aponta que a reprodução de vieses algorítmicos pode aprofundar
desigualdades históricas relacionadas a raça, território e classe social (OLIVEIRA,
2025). Assim, o arcabouço teórico sobre IA na educação deve integrar perspectivas de
ética, justiça social, participação democrática e formação crítica.

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2.1. Políticas Públicas de IA e o Cenário Global

A formulação de políticas públicas de IA tem sido guiada por parâmetros
internacionais que buscam equilibrar inovação e responsabilidade social. A OCDE
(2021) propõe princípios baseados em transparência, inclusão, equidade, segurança e
accountability. A União Europeia, por meio do AI Act, desenvolveu um sistema
regulatório que classifica riscos e define normas mais rigorosas para tecnologias
utilizadas em setores sensíveis, como educação e segurança pública.
A UNESCO (2021) reforça a necessidade de uma IA centrada no ser humano,
defendendo diversidade cultural, regulação de impactos sociais e fortalecimento de
competências digitais. Em consonância com esses referenciais, o PBIA estabelece
diretrizes que envolvem pesquisa, incentivo à inovação, governança ética, formação
profissional e inclusão digital, destacando desafios internos relacionados à
desigualdade social, soberania tecnológica e diversidade regional (BRASIL, 2021).

2.2. Racismo Algorítmico e Vieses na IA

O racismo algorítmico é caracterizado pela reprodução de discriminações
históricas através de sistemas automatizados treinados com dados enviesados.
Pesquisadores brasileiros têm alertado que algoritmos utilizados em educação — como
sistemas de avaliação, vigilância, reconhecimento facial e gerenciamento escolar —
podem reforçar desigualdades se forem alimentados por bases de dados que não
representam adequadamente populações negras, indígenas e periféricas (CANAL
FUTURA, 2023; OLIVEIRA, 2025).
Na educação básica, esse fenômeno pode se manifestar por meio de
classificações indevidas, interpretações incorretas de desempenho e critérios
excludentes de alocação de recursos. Para evitar a “automatização da desigualdade”,
recomenda-se a adoção de auditorias independentes, transparência nos critérios
algorítmicos, participação social na criação de sistemas e inclusão de dados que
contemplem a diversidade demográfica brasileira.
O PBIA reconhece tais riscos ao incluir diretrizes para mitigação de vieses,
fortalecimento da ética digital e promoção de direitos no ambiente digital (BRASIL,
2021).

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2.3. Literacia Digital Crítica e Educação Básica

A literacia digital crítica vai além da simples capacidade de utilizar tecnologias
digitais, englobando a compreensão dos princípios que orientam algoritmos, bancos
de dados, sistemas inteligentes e seus impactos sociais. Segundo autores
contemporâneos, formar estudantes capazes de analisar criticamente tecnologias
envolve promover autonomia, ética, criatividade e participação cidadã.
No contexto escolar, essa abordagem contribui para o desenvolvimento de
habilidades como pensamento computacional, segurança digital, leitura crítica de
algoritmos e capacidade de identificar manipulações informacionais. O PBIA propõe o
fortalecimento da formação continuada para professores, visando ao uso pedagógico
da IA, ao desenvolvimento de práticas investigativas e à compreensão dos impactos
socioeconômicos da digitalização (BRASIL, 2021).
Assim, investir em literacia digital crítica favorece a redução de desigualdades
e oferece suporte à construção de ambientes educacionais inclusivos e
tecnologicamente conscientes.

2.4. Governança Ética, Participação Social e Interdisciplinaridade

A governança ética é um elemento indispensável ao uso responsável da IA na
educação. Esse conceito envolve mecanismos de transparência, segurança, proteção de
dados, prevenção de danos e responsabilização. Para garantir que aplicações
tecnológicas não violem direitos, recomenda-se a participação de múltiplos agentes
sociais professores, estudantes, gestores, pesquisadores, engenheiros, juristas e
representantes da sociedade civil.
A interdisciplinaridade se torna fundamental para compreender e regular
sistemas inteligentes, pois as decisões tecnológicas impactam dimensões pedagógicas,
culturais, jurídicas, sociais e ambientais. Dessa forma, a governança ética deve ser
construída de maneira participativa, democrática e contínua.
O PBIA apresenta diretrizes específicas para governança e direitos, reforçando
a necessidade de avaliação de impacto, transparência e participação social (BRASIL,
2021).

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2.5. Síntese Integradora

Os estudos sobre IA na educação indicam que políticas públicas devem
considerar dimensões sociais e técnicas de maneira integrada. Os referenciais
internacionais, aliados às diretrizes do PBIA, convergem para quatro eixos
fundamentais:
a) inovação responsável;
b) inclusão digital e redução das desigualdades;
c) formação crítica para docentes e estudantes;
d) governança democrática e ética.

Esses elementos constituem o fundamento teórico para compreender os desafios e as
potencialidades da IA na educação básica brasileira, permitindo avaliar como políticas
podem promover equidade, justiça social e desenvolvimento científico.

3. METODOLOGIA

O estudo utilizou abordagem qualitativa, bibliográfica e documental,
analisando o texto integral do PBIA, relatórios do MCTI, dados IBGE e publicações
ABES. Adotou-se a análise de conteúdo temática (Bardin, 1977), organizando
informações em categorias: impactos sociais, desafios educacionais, sustentabilidade
ambiental, algoritmos e riscos éticos.
A pesquisa integra 35 referências de artigos, livros, documentos técnicos e
estudos internacionais. Limitações metodológicas incluem ausência de pesquisa de
campo e dados empíricos, recomendando ampliação futura via estudos longitudinais e
observação participante.

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4. RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1. Impactos Sociais

A desigualdade regional e digital influencia diretamente o potencial
transformador do PBIA. Dados IBGE (2022) apontam que Norte e Nordeste
apresentam cobertura inferior de acesso à internet, restringindo integração e
personalização do ensino.
Quadro 1 — Percentual de escolas públicas com acesso à internet (INEP, 2025)

Região Escolas Públicas com Internet (%)

Norte 55,0

Nordeste 68,3

Centro-Oeste 88,2

Sudeste 93,1

Sul 91,7

Automação excessiva pode precarizar o trabalho docente, sugerindo estratégica
valorização e requalificação profissional (ABES, 2025).

4.1.Distribuição de Investimentos no PBIA

A priorização de infraestrutura e capacitação no PBIA revela desequilíbrio
frente à regulação e governança.
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial prevê um montante total de R$
23,03 bilhões em investimentos para o período de 2024 a 202889. Esses recursos
provêm de diversas fontes, incluindo crédito, recursos públicos e contrapartida de
investimento privado8.

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A estratégia do PBIA combina Ações de Impacto Imediato (com resultados
no curto prazo) com Ações Estruturantes (de médio a longo prazo), sendo que 98%
dos investimentos totais são direcionados para as ações estruturantes.
A distribuição dos investimentos (R$ 23,03 bilhões) pelos componentes do
Plano é a seguinte:
Tabela 2 — Investimentos PBIA por eixo estratégico

Componente Montante (R$) Percentual
Ações de impacto imediato R$ 435,04
milhões

1,9%

Infraestrutura e Desenvolvimento de IA (Eixo 1) R$ 5,79 bilhões 25,2%

Difusão, Formação e Capacitação em IA (Eixo 2) R$ 1,15 bilhões 5,0%

IA para Melhoria dos Serviços Públicos (Eixo 3) R$ 1,76 bilhão 7,6%

IA para Inovação Empresarial (Eixo 4) R$ 13,79
bilhões

59,9%

Apoio ao Processo Regulatório e de Governança
da IA (Eixo 5)

R$ 103,25
milhões

0,4%

Total R$ 23,03
bilhões

100%

O Eixo 4 (IA para Inovação Empresarial) recebe o maior volume de
recursos, totalizando R$ 13,79 bilhões, representando 59,9% do investimento total910.

8

Figura 1 — Gráfico de barras da distribuição dos investimentos

O baixo investimento em regulação pode fragilizar mecanismos de fiscalização.

4.1. Impactos Ambientais

O uso intensivo da IA demanda alto consumo energético e gera resíduos
eletrônicos. Políticas de “IA Verde” sugerem transparência, incentivo a algoritmos
eficientes e regulação do descarte eletrônico.
Quadro 2 — Requisitos ambientais para sustentabilidade da IA

• Uso de energia renovável

• Monitoramento do consumo energético

• Regulamento do descarte eletrônico

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4.3. Racismo Algorítmico e Vieses

Com base em casos de Salvador, Manaus e São Paulo, algoritmos podem
penalizar minorias raciais e perpetuar desigualdades históricas. Auditorias frequentes,
diversidade nos bancos de dados e participação civil são essenciais.
Quadro 3 — Estratégias para Mitigação

• Auditorias independentes

• Inclusão de diversidade nos algoritmos

• Controle democrático via conselhos escolares

4.4.Riscos Éticos na Implantação

O PBIA reconhece que a implantação da IA no país deve ocorrer com
responsabilidade, transparência e supervisão constante, devido aos riscos éticos
associados à tecnologia (BRASIL, 2021). Entre esses riscos, destaca-se o vieses e
discriminações algorítmicas, que podem ocorrer quando sistemas são treinados com
dados historicamente desiguais, gerando decisões injustas e reforçando exclusões já
presentes na sociedade. Tais riscos são particularmente sensíveis em setores como
educação, segurança pública e saúde.
Outro risco mencionado no documento é a violação de privacidade e mau uso
de dados pessoais, especialmente preocupante no caso de crianças e adolescentes. A
ausência de critérios claros de proteção de dados pode gerar exposição indevida, coleta
excessiva de informações e perda de controle sobre dados sensíveis.
O PBIA também aponta a falta de transparência e a dificuldade de
explicabilidade de decisões automatizadas como riscos centrais, uma vez que sistemas
opacos dificultam a responsabilização e podem gerar injustiças sem possibilidade de
contestação. Além disso, o documento alerta para riscos estratégicos ligados à
dependência tecnológica, que compromete a soberania digital brasileira ao tornar o
país vulnerável a tecnologias desenvolvidas por grandes empresas internacionais.
Por fim, o plano enfatiza riscos relacionados aos impactos no mercado de
trabalho e à necessidade de capacitação profissional contínua, reforçando que a
implementação da IA deve vir acompanhada de políticas de formação, governança
ética e participação social.

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A identificação desses riscos reforça a importância de mecanismos de
auditoria, supervisão humana, diversidade nos dados, participação democrática e
desenvolvimento de soluções tecnológicas que respeitem os direitos fundamentais.
Principais riscos e estratégias estão resumidos abaixo:

Tabela 3 — Riscos éticos da IA

Risco Descrição Implicações Mitigação

Falta de
Transparência

Decisões sem
explicação clara

Contestação
dificultada

Direito à Explicação

Viés Algorítmico

Dados históricos
enviesados

Alocação desigual

Auditoria,
diversidade

Privacidade Violada Uso indevido de

dados pessoais

Risco de
vazamento

LGPD e
anonimização
robusta

Exclusão Digital

Acesso desigual às
tecnologias

Aprofunda
disparidades

Políticas
compensatórias

Falta de
Governança

Ausência de
fiscalização

Adoção sem
avaliação ética

Comitê de Ética em
IA

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5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O PBIA é oportunidade histórica de avanço social e educacional, mas requer governança
ética, formação crítica e políticas compensatórias para garantir inclusão real e combater o
racismo algorítmico. Ampliação de fiscalização, transparência e protagonismo docente são
fundamentais para consolidar justiça social e sustentabilidade.

Limitações do Estudo

O estudo carece de dados empíricos e análise longitudinal da implementação do PBIA em
escolas públicas, recomendando-se expansão futura através de entrevistas com gestores,
professores e estudantes.

Sugestões para Pesquisa Futura

1. Monitorar impactos reais do PBIA em municípios vulneráveis

2. Auditar e quantificar vieses algorítmicos em dados educacionais

3. Testar modelos participativos de governança escolar democrática

4. Comparar políticas de IA educacional em outros países latino-americanos

5. Avaliar sustentabilidade ambiental da infraestrutura de IA escolar

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REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA

PBIA (Plano Brasileiro de Inteligência Artificial). Documento Oficial, 2024. ABES
(Associação Brasileira de Empresas de Software). Relatório Anual, 2025. OLIVEIRA, M.
Racismo Algorítmico e Educação. Revista Acadêmica, 2025.
CANAL FUTURA. Documentário: IA e Sociedade, 2023.
IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). PNAD Contínua, 2022. BARDIN, L.
Análise de Conteúdo. Edições 70, 1977.
ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO
(OCDE). Artificial Intelligence Policies, 2021.
UNESCO. Recommendation on Ethics of Artificial Intelligence, 2021. INEP. Censo Escolar
Brasileiro, 2025.

Arquivo – ARTIGO 01 CORRIGIDO -José Carlos Alexandre Soares