Brazil at Sillicon Valley 2026: queremos ser player ou plateia?

*Por Federico Grosso, vice-presidente e general manager Latam da ServiceNow

Passei três dias no Google MP7, em Sunnyvale, Califórnia, imerso na 8ª edição do Brazil at Silicon Valley (BSV). O tema deste ano, “Beyond Human Scale”, parecia abstrato até você sentar na plateia e ouvir Mat Velloso, VP de Produto da Meta Superintelligence, explicar que os modelos que ele ajuda a construir processam mais informação em um segundo do que um ser humano processa em toda a vida. Não estamos mais discutindo se a IA vai transformar negócios, mas quem vai governar sistemas que já operam em escalas impossíveis de acompanhar individualmente.

A BSV sempre foi um espaço onde líderes brasileiros se conectam ao que há de mais avançado no Vale do Silício. Mas 2026 trouxe algo diferente: um desconforto produtivo. Luciano Snel, chairman da conferência, colocou de forma direta: “A BSV é um fórum onde líderes discutem tecnologia como sistema em operação, não como tendência”. Ou seja: menos hype, mais accountability.

E isso ficou evidente na curadoria dos speakers. Não eram evangelistas de tecnologia. Eram pessoas que constroem sistemas que funcionam em escala e que lidam diariamente com as consequências quando esses sistemas falham. Vale a pena seguir eles nas redes.

Os Cinco Pilares da Conferência:

1) Inteligência Artificial

Vou ser direto: 90% das discussões sobre IA que vejo por aí são irrelevantes. Ficamos debatendo se o ChatGPT é melhor que o Claude, se o Gemini vai ultrapassar o GPT-5, se o modelo X vai “roubar empregos”. Enquanto isso, as decisões que realmente importam estão sendo tomadas, e a maioria de nós nem está na sala.

O painel de IA da BSV 2026 foi diferente. Não era sobre features. Era sobre poder.

A visão de Bill McDermott

Bill McDermott trouxe uma perspectiva que poucos articulam tão bem: “A IA é um ótimo conselho. O fluxo de trabalho é onde a camada de ação assume o controle. Somos a empresa de fluxo de trabalho”. A ServiceNow não está apostando em ser mais um player de modelos de linguagem. Está apostando em ser a camada onde a IA encontra os processos reais de negócio. É a diferença entre ter um consultor brilhante e ter um sistema que executa. Sob sua liderança, a ServiceNow se tornou o que ele chama de “torre de controle de IA para reinvenção de negócios”, conectando pessoas, processos, dados e dispositivos em uma plataforma única.

A corrida pela superinteligência

Mat Velloso liderou produto no grupo Superintelligence da Meta. Vinte e cinco anos em tecnologia, passando por Google DeepMind e Microsoft como advisor técnico do CEO. Sua mensagem foi a de que os grandes labs de IA não vão resolver tudo sozinhos. Precisam de quem transforma modelos em produtos que funcionam no mundo real. É onde o ecossistema de startups entra. “Acreditamos que pessoas perseguindo suas aspirações individuais é como sempre fizemos progresso”, disse. É uma aposta filosófica, não só tecnológica.

Do Instagram para a Anthropic

Mike Krieger cofundou o Instagram. Escalou de zero a um bilhão de usuários. Agora lidera o Labs da Anthropic — a divisão que constrói produtos experimentais com Claude. Sua sessão na BSV, “Lessons from Instagram to Anthropic”, foi sobre o que significa construir produtos para capacidades que ainda não existem completamente. A conexão com a ServiceNow é direta: Claude é agora o modelo padrão no ServiceNow Build Agent. É a visão de Bill sobre “IA encontrando workflow” em ação. Krieger é brasileiro. Nascido em São Paulo, formado em Stanford. A trajetória dele é a prova de que founders brasileiros podem definir o futuro da tecnologia global.

Quem está competindo?

O painel “The AI race: who’s really competing, who gets left behind, and what Brazil should do about it” reuniu Alvin Graylin (Stanford HAI), Bruno Lewicki (OpenAI) e Rodrigo Schmidt (VettoAI). A mensagem foi dura: a corrida não é entre modelos. É entre ecossistemas. EUA e China estão na frente. Europa está regulando. E o Brasil? O Brasil tem talento. Tem engenheiros em laboratórios globais. Tem startups promissoras. Mas ainda não tem uma estratégia coordenada para ser um dos grandes players de IA, para sair da plateia.

A pergunta que fica

A discussão sobre qual modelo de IA usar não é a mais importante. A pergunta que importa é: quem controla os sistemas que tomam decisões por você?”

Não é uma pergunta filosófica. É uma pergunta de negócios. De compliance. De sobrevivência. O Brasil tem engenheiros talentosos, tem startups promissoras, tem capital crescente. O que ainda falta é sentar na mesa onde essas decisões são tomadas.

2) Health & Climate

David Feinberg e Nigam Shah subiram ao palco para a sessão “AI in the Room: What It Actually Takes to Deploy at Scale in Healthcare” Feinberg lidera Oracle Health. Shah é de Stanford. Juntos, mostraram o que significa colocar IA para funcionar em sistemas de saúde reais.

A mensagem foi incômoda: a maior parte das discussões sobre IA na saúde é teoria. Eles mostraram prática, com os problemas que ninguém gosta de discutir: integração de dados legados, resistência institucional, regulação fragmentada. Mas também mostraram resultados: sistemas onde autorizações de claims que levavam dias agora levam horas. Diagnósticos que chegam antes dos sintomas. É possível. Exige trabalho.

Além do genoma

Michael Snyder e Ronjon Nag, ambos de Stanford, apresentaram “Beyond the Genome: AI as the New Diagnostic Engine“. Snyder é uma das maiores referências mundiais em medicina de precisão. Ele subiu ao palco com um smartwatch no pulso. Não era para mostrar status. Era para mostrar dados. O dispositivo monitora continuamente sinais vitais e detecta anomalias antes de qualquer sintoma aparecer. Snyder mostrou casos onde wearables + IA detectaram infecções, arritmias cardíacas e até COVID-19 antes dos sintomas clínicos. O paciente recebia alerta, procurava o médico, e o tratamento começava antes da doença se manifestar. Isso não é ficção científica. É Stanford, 2026.

Brasil no jogo

Aqui vai uma provocação: o Brasil tem uma das maiores bases de dados de saúde pública do mundo através do SUS. Tem uma população diversa, o que é essencial para treinar modelos de IA que funcionem para todo mundo. Tem biodiversidade incomparável para pesquisa em biotecnologia. E o que estamos fazendo com isso? Ronjon Nag trabalha na interseção entre IA, biologia e longevidade. Ele mostrou como modelos de IA estão acelerando descobertas que levariam décadas no modelo tradicional. O Brasil poderia ser um player global nessa corrida. Temos os ativos. Falta a estratégia — e a urgência.

Sustentabilidade não é opcional

O painel também conectou saúde digital à sustentabilidade. A lógica é simples: as mesmas tecnologias que permitem detecção precoce de doenças podem acelerar a descarbonização e viabilizar modelos de negócio sustentáveis. Darren Cooke, de Berkeley, mostrou como deep tech está saindo do laboratório para o mercado em áreas como energia limpa e agricultura de precisão. O tempo entre descoberta científica e aplicação comercial está encurtando para quem sabe navegar esse caminho.

3) Governança

Roberto Frossard, Head de Tecnologias Emergentes do Itaú, foi direto: “Para instituições financeiras, governança de IA não é custo de compliance. É sobrevivência”. Frossard passou 26 anos na Accenture antes de ir para o Itaú. Viveu em 11 países. Fundou a prática de inovação da Accenture na América Latina. O cara sabe do que está falando. E a mensagem dele ecoou pelo painel de Safety & Governance: confiança é frágil. Se você não consegue explicar como seu sistema de IA toma decisões, você tem um problema. E esse problema vai te encontrar.

Contrato de confiança

A discussão de governança na BSV 2026 foi além de compliance. Foi sobre o novo contrato entre empresas e sociedade. Quando algoritmos decidem quem recebe crédito, quem é contratado, quem recebe atendimento prioritário, a governança deixa de ser um departamento e vira uma questão existencial.

Elizabeth Reid, do Google, mencionou um dado interessante. Usuários jovens estão adicionando “Reddit” às buscas para fugir de conteúdo otimizado. Eles querem vozes reais, não output de algoritmo. O que isso significa? Que confiança se constrói com transparência. E sistemas opacos, por mais eficientes que sejam, vão perder a batalha da legitimidade.

Regulação: acelerar ou frear?

A Europa lidera com o AI Act. Os EUA ainda buscam uma abordagem coerente. O Brasil tem experiência com Marco Civil e LGPD. Mas como adaptar frameworks existentes para sistemas que evoluem mais rápido que qualquer legislação? A resposta que emergiu na BSV foi pragmática: governança não precisa ser inimiga da inovação. Empresas que conseguem demonstrar sistemas de IA auditáveis, alinhados e confiáveis terão vantagem competitiva. Governança bem feita não freia. Acelera com responsabilidade.

Teste do espelho

Eu tenho um teste simples para qualquer sistema de IA: você conseguiria explicar como ele funciona para um regulador? Para um cliente insatisfeito? Para um jornalista? Se a resposta for não, você tem um risco. E riscos não gerenciados viram crises.

4) Robotics & Deep Tech

Software é ótimo para processar dados. Mas não colhe soja, não monta carros, não faz cirurgias. A BSV 2026 tratou da convergência que está mudando isso: IA + hardware + computação quântica. Sistemas que não apenas pensam, mas fazem. E fazem coisas antes impossíveis.

Computação quântica

Pete Shadbolt (PsiQuantum) e Manoel Lemos (HeyHo Ventures) apresentaram “Building the future of (quantum) computing“. PsiQuantum está construindo o primeiro computador quântico em escala comercial usando fotônica (luz no lugar de elétrons). Por que isso importa? Computação quântica promete resolver problemas que seriam impossíveis para computadores clássicos: simulação molecular para descoberta de drogas, otimização logística em tempo real, quebra de criptografia atual. A aposta da PsiQuantum é que fotônica é o caminho para escala. Outros apostam em supercondutores. O debate técnico é intenso, mas o ponto é que o futuro da computação não é linear. É quântico.

Convergência inevitável

Por décadas, software e hardware evoluíram em trilhas separadas. Engenheiros de software menosprezavam “problemas de átomos”. Engenheiros de hardware achavam software “fácil demais”. A robótica moderna, combinada com IA e deep tech, está forçando esses mundos a conversar. E quem dominar a interface entre eles vai dominar mercados inteiros.

Três fronteiras em movimento

• Robótica industrial: Automação de linhas de produção, controle de qualidade em tempo real, manufatura flexível. A Tesla já faz isso. A BYD também. E as empresas brasileiras?
• Robótica de serviços: Robôs de entrega, assistentes em hospitais e hotéis, atendimento ao cliente físico. A China está anos à frente. Mas o mercado brasileiro é grande o suficiente para justificar soluções locais.
• Mobilidade autônoma: Veículos autônomos, drones de entrega, logística inteligente. A Waymo já opera em San Francisco. O Brasil tem desafios de infraestrutura, mas também oportunidades únicas em agro e mineração.

A oportunidade brasileira

O Brasil é gigante em setores que se beneficiam diretamente de deep tech: agronegócio, mineração, energia, manufatura. Colheita autônoma. Operações de mina remotas. Linhas de produção flexíveis. Otimização logística com computação quântica. Não são aplicações exóticas, são necessidades reais de indústrias que já existem. O desafio não é tecnológico. É de visão. É de capital paciente. É de liderança que entende que o retorno vem em anos, não em trimestres.

A deep tech não vai substituir o Brasil industrial. Vai transformá-lo. A questão é se vamos liderar essa transformação ou assistir de fora.

5) Sistemas além da escala humana

Esse foi um pilar transversal. O que fazer quando a máquina decide mais rápido que você? Lidiane Jones subiu ao palco para a sessão “How can AI unlock human scale?“, ao lado Emilio Umeoka. Jones foi CEO do Bumble e do Slack. Ela conhece escala. A pergunta central foi se a IA vai substituir humanos ou amplificá-los. A resposta de Lidiane foi: depende de como você desenha os sistemas. Depende das escolhas que fazemos agora.

Moonshots e governos

Astro Teller lidera os moonshots da Alphabet — o X, onde projetos como Waymo e Wing nasceram. Sidney Levy (AI Rio) e Rodrigo Xavier (Board Member) se juntaram a ele para discutir “Moonshots Need Governments. Governments Need Certainty. Now What?“. O ponto de Teller foi provocativo: inovação radical precisa de governo. Para infraestrutura. Para regulação inteligente. Para capital de longo prazo. Mas governo precisa de previsibilidade, exatamente o que inovação radical não oferece.

Como resolver essa tensão? Não existe resposta fácil. Mas ignorar a pergunta garante que o Brasil fique de fora dos moonshots globais.

O novo normal

Um LLM processa mais texto em um segundo do que você lê em toda a vida. Sistemas de trading algorítmico executam milhões de transações enquanto você pisca. Redes sociais moderam bilhões de posts por dia. Isso não é projeção futurista. É o mundo em que já vivemos. A questão não é “se” chegamos aqui. É “como” navegamos daqui para frente.

Três princípios que emergiram:

• Supervisão em camadas: Você não precisa entender cada decisão de um sistema de IA. Precisa supervisionar os sistemas que supervisionam os sistemas. É governança de segunda ordem e a maioria das empresas nem começou a pensar nisso.
• Accountability distribuída: Quando um algoritmo erra, quem é responsável? Desenvolvedor? Operador? Regulador? O próprio sistema? A resposta é: todos. E isso exige novos modelos de responsabilização.
• Valores codificados: Se máquinas tomam decisões em escala, os valores que guiam essas decisões precisam ser explícitos. Deixar isso ao acaso é irresponsável. Deixar isso para “depois” é ingênuo.

Mensagem para o Brasil

Pedro Franceschi, Mike Krieger, Luana Lara, João Moura. Brasileiros que não precisaram de permissão para construir no centro da inovação global.

Esse é o ponto. O Brasil tem talento. Tem escala de mercado. Tem criatividade de sobra. O que ainda falta é a ambição de jogar no campeonato global, não como coadjuvante, mas como protagonista.

A BSV 2026 mostrou que a fronteira tecnológica não é um clube fechado. É um lugar onde quem chega com preparo, visão e coragem consegue entrar.