Categoria: Briefing

Em dezembro de 2025, uma reportagem do jornal O Estado de S. Paulo descreveu um episódio de interrupção relevante no fornecimento de energia na Grande São Paulo, após um evento climático severo. No mesmo contexto, registrou-se uma articulação institucional entre Ministério de Minas e Energia (MME), governo do Estado e prefeitura da capital para acionar a Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel) e iniciar trâmites regulatórios associados à concessão de distribuição. A matéria também reportou a coexistência de três elementos típicos em eventos desse tipo: efeitos operacionais prolongados para parte dos consumidores, mobilização e ações de recomposição pela distribuidora, e divergências sobre métricas e registros operacionais em temas como manutenção preventiva e podas preventivas.

Este caso é citado aqui apenas como referência para uma tese prática:

quando um data center decide onde se instalar, a análise não pode ficar restrita a preço e disponibilidade de energia, conectividade e condições imobiliárias.

A decisão precisa incorporar parâmetros de resiliência territorial e de governança operacional do ecossistema local. Em linguagem de comitê de investimentos, trata-se de reduzir risco de cauda (tail risk) e aumentar previsibilidade do serviço, algo que impacta diretamente SLA (Service Level Agreement), reputação, custo total de propriedade e expansão futura.

A localização de um data center deve ser tratada como um problema de infraestrutura crítica e gestão de risco sistêmico. O site não é um “ponto no mapa”. É um nó em uma rede de dependências: distribuição elétrica, transmissão, telecom, logística, gestão urbana, protocolos de crise, capacidade institucional e coordenação entre atores. O diferencial competitivo está em transformar variáveis frequentemente “invisíveis” em critérios objetivos, auditáveis e comparáveis entre cidades e regiões.

Em termos operacionais, a recomendação é adotar um modelo de diligência (due diligence) em duas camadas:

Camada 1: pré-requisitos técnicos clássicos

• Energia, telecom, imóvel/implantação, licenciamento e segurança física.

Camada 2: resiliência territorial e governança

• Qualidade histórica de continuidade do serviço, capacidade de resposta e recomposição, maturidade de gestão pública em crise, características urbanas que amplificam impactos (vegetação, drenagem, acesso), além de previsibilidade regulatória e institucional.

O resultado esperado é uma seleção de local que minimize surpresas, acelere implantação, sustente expansão e permita arquiteturas de alta disponibilidade mais eficientes (isto é, menos dependentes de “overdesign” caro para compensar incertezas do território).

O tripé clássico e o “quarto pilar” que costuma faltar

1. Energia: A avaliação tradicional costuma priorizar capacidade de atendimento, custo marginal de energia, proximidade de subestações e viabilidade de conexão. Isso permanece necessário, porém insuficiente. Para data centers, energia também significa qualidade, continuidade e tempo de recomposição. A análise deve incluir indicadores e evidências.
2. Telecom: A regra de ouro segue válida: diversidade real de rotas (não apenas diversidade de fornecedores), presença de múltiplos carriers, disponibilidade de backhaul, latência para pontos de troca e redundância física.
3. Imóvel e implantação: Zoneamento, restrições ambientais, cronograma civil, riscos geotécnicos, acessibilidade logística e viabilidade de crescimento do campus.
4. Resiliência territorial e governança: Aqui reside a mudança de patamar. O data center precisa avaliar se o território “se comporta bem” em estresse. Isso não é julgamento sobre atores. É uma leitura objetiva do sistema local e de como ele opera sob contingência.

O que compõe resiliência territorial para data centers

A seguir, um conjunto de dimensões recomendadas para incorporar ao modelo de seleção, mantendo tom estritamente técnico e descritivo.

1. Qualidade de continuidade do serviço de distribuição elétrica

O objetivo é quantificar e comparar o risco de interrupção e o comportamento de recomposição. Indicadores típicos incluem DEC (Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora) e FEC (Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora), complementados por métricas internacionais como SAIDI (System Average Interruption Duration Index) e SAIFI (System Average Interruption Frequency Index), quando disponíveis ou inferíveis.

Como usar esses indicadores sem ruído institucional

• Tratar como insumo de engenharia, não como narrativa.
• Comparar séries históricas e tendências, e não apenas um episódio.
• Cruzar com perfil do território (densidade arbórea, rede aérea/subterrânea, topologia, corredores críticos).
• Transformar em decisões de arquitetura: redundância de alimentação, dual feed, autonomia de UPS (Uninterruptible Power Supply), capacidade de geração, estratégia de combustível, contratos de manutenção e testes.

2. Capacidade de resposta e recomposição em contingência

Para data centers, o tempo de recomposição é tão importante quanto a probabilidade de interrupção. A diligência deve mapear, de forma objetiva, como o ecossistema local opera em crise: mobilização, logística, acesso ao local, coordenação com trânsito, comunicação, segurança e restabelecimento de serviços essenciais.

Perguntas de diligência típicas

• Existe plano de contingência público e atualizado?
• Há rotinas de simulação (exercícios de mesa) e aprendizados incorporados?
• Os canais de comunicação com a população e com empresas críticas são estruturados?
• Há histórico de incidentes com recomposição rápida e previsível, e registros documentados?

3. Gestão urbana que afeta diretamente infraestrutura

Muitos riscos de data center são “urbanos” antes de serem “elétricos”. Exemplos clássicos: quedas de árvores, alagamentos, obstrução de vias e impactos em cabos e postes. A diligência deve considerar:

• Arborização e interferências com rede: Mapear corredores críticos, rotinas de poda preventiva, cadastros de árvores de risco e integração de informações entre atores. O ponto aqui é reduzir variabilidade e incerteza, especialmente em eventos extremos.
• Drenagem e alagamentos: Checar histórico de alagamento, capacidade de drenagem, obras e manutenção, e a exposição de rotas de acesso ao campus. O que derruba um data center muitas vezes não é a sala elétrica; é a impossibilidade de acesso, reabastecimento e operação logística.
• Ilhas de calor e microclima: Avaliar impactos no desenho de refrigeração, resiliência de HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) e riscos associados a ondas de calor.

4. Capacidade institucional e coordenação interorganizacional

Em crises, a performance do sistema depende de coordenação. Para data centers, isso se traduz em: previsibilidade de licenciamento, agilidade de respostas, clareza de papéis e capacidade de integração. Uma prática recomendada é exigir evidências de governança, não promessas.

Ferramenta prática

Construir uma matriz RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) para implantação e operação em contingência, deixando claro quem é responsável, quem aprova, quem é consultado e quem precisa ser informado, em temas como:

• acesso e perímetro
• interdições e rotas alternativas
• resposta a incidentes e segurança
• comunicação com a comunidade e com clientes críticos

5. Previsibilidade regulatória, institucional e de expansão

Data centers são projetos de ciclo longo. A decisão de localização deve avaliar a previsibilidade das regras do jogo: licenças, obras de infraestrutura, expansão do sistema elétrico e telecom, e coerência de políticas públicas locais com infraestrutura crítica e economia digital.

Aqui, a melhor prática corporativa é tratar a previsibilidade como risco mensurável:

• lead time histórico de licenças semelhantes
• estabilidade de requisitos e padrões
• capacidade de emitir autorizações e fiscalizações com cadência previsível
• qualidade de documentação e transparência de processos

Como transformar isso em modelo decisório: a matriz multicritério

Uma abordagem eficaz para o comitê é criar uma matriz multicritério com pesos e pontuações, evitando decisões baseadas em impressões. Recomenda-se usar uma escala simples (por exemplo, 1 a 5) e pesos por criticidade, com evidência mínima exigida por critério. Exemplo de estrutura:

Bloco	Foco	Peso	Critérios de avaliação
A	Infraestrutura essencial	Alto	Energia: capacidade, expansão, redundância, qualidade e continuidade. Telecom: diversidade de rotas, múltiplos carriers, latência, redundância. Água e refrigeração: disponibilidade e estratégia (incluindo alternativas de baixo consumo).
B	Risco físico e climático	Alto	Ventos extremos, tempestades, descargas atmosféricas, alagamentos, incêndios e ondas de calor. Acesso e logística sob contingência.
C	Resiliência territorial e governança	Alto	Histórico de continuidade e recomposição. Capacidade de coordenação e planos de crise. Gestão urbana relevante (arborização, drenagem, obras e manutenção).
D	Implantação e operação	Médio	Mão de obra técnica, fornecedores, suporte de O&M (Operations and Maintenance), segurança do entorno.
E	Compliance e reputação	Médio	Requisitos ambientais, auditorias, segurança cibernética e rastreabilidade de decisões.

O ganho dessa matriz é padronizar o debate. Se o território é excelente em energia e telecom, mas tem baixa previsibilidade de recomposição ou alto risco urbano, isso aparece numericamente. E, quando aparece, a empresa pode reagir com duas alavancas: escolher outro local ou compensar com arquitetura (o que tem custo). O essencial é que a decisão se torne consciente e auditável.

Diligência de campo: o que fazer além do “Google e planilha”

Para evitar que a análise vire um exercício teórico, recomenda-se uma diligência em três etapas, com governança clara e documentação.

Etapa 1: triagem e shortlist

Selecionar regiões candidatas com base em pré-requisitos e dados públicos: energia e telecom, clima, logística, zoneamento e disponibilidade de áreas.

Etapa 2: diligência estruturada com evidências

• Coleta de indicadores de continuidade e recomposição, com séries históricas quando possível.
• Entrevistas técnicas com atores relevantes, em formato padronizado.
• Visitas de campo para validação de rotas, acessos, drenagem, entorno e interferências.
• Verificação de planos de contingência e rotinas de coordenação.

Etapa 3: simulação e validação de resiliência

Conduzir um tabletop exercise (exercício de mesa) com cenários plausíveis: tempestade severa, alagamento em rotas de acesso, queda de árvore e bloqueio parcial, falha regional de telecom. O objetivo é testar a lógica de resposta e a capacidade de coordenação, não avaliar pessoas.

Como isso reduz custo e aumenta performance do data center

Um ponto de gestão: quando o território é incerto, a tendência é compensar com CAPEX (Capital Expenditure) elevado em redundância e autonomia. Isso funciona, mas pode ser caro e subótimo. Um território mais previsível permite:

• arquitetura mais eficiente, com redundância calibrada
• menor risco de indisponibilidade prolongada por fatores externos
• melhor cumprimento de SLA (Service Level Agreement) com menor custo marginal
• maior confiança para expansão do campus, reduzindo risco de “estrangulamento” por licenças ou infraestrutura

Do ponto de vista estratégico, isso também melhora a narrativa para clientes corporativos: o data center não vende apenas megawatts e racks. Vende continuidade como produto.

Recomendação executiva: checklist mínimo para decisão de localização

Para fechar, um checklist mínimo, adequado para uso em comitê:

1. Energia: Indicadores históricos de continuidade (DEC/FEC) e leitura de recomposição. Plano de expansão e redundância de alimentação. Qualidade de energia e incidência de distúrbios relevantes.
2. Telecom: Dois ou mais caminhos físicos independentes, validados em campo. Múltiplos carriers com rotas não correlacionadas.
3. Risco físico e climático: Histórico e projeções de eventos extremos. Drenagem e acessos sob contingência.
4. Resiliência territorial: Evidências de planos de crise e coordenação. Capacidade de resposta e comunicação. Gestão urbana relevante (vegetação, obras, manutenção de vias).
5. Governança e previsibilidade: Licenciamento com trilha clara e prazos realistas. Matriz RACI para implantação e operação em contingência. Documentação e rastreabilidade para auditoria e clientes.

Conclusão

A seleção do local de um data center precisa evoluir do “tripé clássico” para um modelo de decisão orientado a resiliência territorial. O caso reportado pelo Estadão em dezembro de 2025, descrito aqui de forma neutra, é um lembrete de que eventos extremos e impactos em serviços essenciais podem acionar processos regulatórios e institucionais de grande complexidade. Para um data center, isso se traduz em risco operacional, reputacional e financeiro.

A boa prática corporativa é simples e sofisticada ao mesmo tempo: incluir critérios adicionais, tratá-los com evidências, transformá-los em matriz comparável e governar a decisão com disciplina. É assim que se protege a continuidade digital, sem depender de suposições, e com uma visão de futuro que valoriza o básico bem feito: engenharia, redundância calibrada, processos claros e governança madura do território.

Como podemos ajudar

Podemos ajudar como uma camada independente de inteligência e governança para suportar a decisão de localização de data centers, reduzindo risco e aumentando previsibilidade para o comitê executivo e para investidores, sem personalizar discussões ou atribuir responsabilidades a atores locais.

Entregáveis recomendados

1. Framework de decisão e matriz multicritério: Estruturação do modelo Bloco A–E com pesos, critérios, evidências mínimas exigidas e método de pontuação comparável entre cidades/regiões, gerando uma shortlist auditável e defensável.
2. Diligência de resiliência territorial: Compilação e normalização de indicadores públicos e operacionais (continuidade, recomposição, risco físico/climático, logística em contingência), com leitura técnica orientada a impacto em SLA (Service Level Agreement), TCO (Total Cost of Ownership) e expansion readiness.
3. Relatório executivo para Investment Committee: Documento “board-ready” com: racional da decisão, trade-offs, riscos de cauda (tail risks), cenários e recomendações de mitigação (arquitetura, redundância, processos e governança), em linguagem adequada para diretoria e stakeholders.
4. Cenários e stress test operacional: Condução de tabletop exercise (exercício de mesa) com cenários realistas (tempestade, alagamento, falha regional de telecom, restrição de acesso), produzindo plano de ação, matriz RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) e recomendações de contingência.
5. Estratégia de relacionamento institucional e comunicação neutra: Desenho de roteiro de engajamento técnico com atores locais (distribuição, telecom, município e órgãos de resposta), com Q&A e pacotes de mensagens neutras e descritivas para reduzir ruído e acelerar alinhamentos durante implantação e operação.
6. Roadmap de mitigação e arquitetura: Tradução dos achados em decisões de engenharia (redundância, dual feed, autonomia de UPS (Uninterruptible Power Supply), geração, combustível, rotas alternativas, contratos de O&M (Operations and Maintenance)), com priorização por impacto e custo.

Resultado esperado

Uma decisão de localização mais robusta, com rastreabilidade e governança, que reduz risco operacional e reputacional, melhora a previsibilidade de implantação e fortalece a narrativa de resiliência do data center para clientes corporativos e investidores.

Eventos climáticos severos passaram a operar como um risco estrutural, não como contingência rara. Em áreas urbanas densas, o impacto real não é definido apenas pela intensidade do evento, mas pelo grau de preparo para reduzir o tempo entre detecção, decisão e execução. Quando esse ciclo falha, os efeitos em cascata aparecem rapidamente: congestionamento, quedas de árvores, acesso bloqueado a pontos críticos, aumento de acidentes, interrupções prolongadas, perda de atividade econômica, judicialização e deterioração da confiança pública.

Isso muda o gatilho de investimento. Resiliência deixa de ser um tema “técnico do setor elétrico” e passa a ser uma agenda de continuidade urbana e competitividade econômica. Para municípios, trata-se de assegurar serviços essenciais e governança de crise. Para empresas e utilities, trata-se de proteger receita, reduzir custo total de recomposição, manter indicadores regulatórios sob controle e mitigar risco reputacional e de seguros.

Objetivo do artigo: apresentar um checklist para o direcionamento dos esforços

O objetivo deste artigo é fornecer uma abordagem prática para a resiliência operacional em situações de crise, com foco na aplicação de checklists que ajudem tanto os gestores públicos quanto as empresas a gerenciar e mitigar os impactos de eventos climáticos severos. A lógica por trás desse método é simples: ao mapear de forma objetiva as áreas essenciais que precisam de atenção, podemos direcionar esforços de maneira mais eficiente, reduzir falhas operacionais e melhorar a capacidade de resposta.

Checklists de Resiliência

Os itens dos checklists não devem ser vistos como uma simples “lista de compras”. Eles refletem uma cadeia causal clara e estratégica, que visa garantir a eficácia da resposta a eventos adversos. A ideia central é reduzir a duração e a abrangência das interrupções. Para isso, é necessário evitar o improviso, reduzir o atrito organizacional e aumentar a precisão operacional sob estresse. Isso significa que cada item do checklist está diretamente relacionado a uma ação específica que impacta a agilidade e a eficácia da resposta — seja em termos de preparação, coordenação, comunicação ou execução.

Portanto, o checklist serve como uma ferramenta de gestão de crise, permitindo que todas as partes envolvidas — desde os gestores públicos até as equipes operacionais — possam agir de forma coordenada, com clareza sobre suas responsabilidades e prazos. Isso resulta em uma execução mais ágil, uma maior capacidade de adaptação às circunstâncias e, consequentemente, uma resposta mais eficaz aos desafios impostos pelos eventos climáticos severos.

A seguir os seis pilares que sustem os checklists.

1. Consciência situacional e priorização

• Em crise, informação fragmentada gera despacho duplicado, retrabalho e alocação errada de recursos. Por isso entram itens como mapa de risco, lista de cargas críticas, sala de situação, e sistemas de gestão de ocorrências.
• Para o poder público, o objetivo é saber o que proteger primeiro e como coordenar atores diferentes com uma linguagem comum de prioridade. Para empresas, o objetivo é correlacionar sinais e reclamações a uma causa-raiz e transformar dados em fila de execução, com priorização por impacto.

2. Velocidade operacional antes do evento

• A maior alavanca de performance está no antes. Após o evento, a cidade perde mobilidade e o custo do deslocamento explode. Por isso entram gatilhos meteorológicos, pré-posicionamento, contratos e credenciamentos prévios, kits e bases avançadas.
• A lógica é reduzir o tempo morto e aumentar taxa de resolução na primeira visita. Sem logística descentralizada e materiais prontos, qualquer equipe vira “carro de passeio” preso na malha urbana.

3. Arquitetura de equipes e produtividade de campo

• Crises ampliam o volume de ocorrências e expõem um problema clássico: recurso pesado indo para tarefa leve, e vice-versa. Daí a necessidade de segmentar funções (resposta rápida, apoio, pesada) e treinar para tipologias específicas.
• Esse desenho não é burocracia. É uma forma de multiplicar capacidade efetiva sem multiplicar custo, porque aumenta produtividade por ciclo de trabalho e reduz retrabalho.

4. Automação, proteção e seletividade

• Automação e self-healing só geram valor se atuarem corretamente, no ponto correto, com parâmetros alinhados à topologia real da rede. Quando proteção e automação falham, o desligamento se amplia desnecessariamente e derruba blocos maiores do que o mínimo técnico.
• Por isso o checklist exige revisão periódica de coordenação de proteção, telemetria de disponibilidade da automação, testes e governança de parâmetros. A tese é reduzir área desligada e acelerar recomposição, mantendo segurança operacional.

5. Centros de operação escaláveis e comando e controle

• Em eventos severos, a quantidade de equipes e ocorrências pode transformar o centro de operação centralizado em gargalo cognitivo e de despacho. É aí que entram subcentros regionais temporários, despachantes regionais treinados e um desenho de escalabilidade.
• A lógica é manter o centro principal focado nos problemas de maior impacto e delegar, com método, o volume de ocorrências simples. Isso reduz fila, atrito e tempo de resposta.

6. Governança e comunicação em crise

• Sem cadeia de comando simples, critérios objetivos de escalonamento e ritos claros, a operação vira debate e a execução perde cadência. Em paralelo, a percepção pública piora quando a comunicação é reativa e inconsistente.
• Por isso aparecem itens de governança de crise, protocolos formais entre município e distribuidora, e planos de comunicação com mensagens pré-formatadas e cadência definida. Isso reduz risco institucional e estabiliza expectativas.

Por que existem dois checklists

A separação entre gestores públicos e empresas é intencional. O município não opera rede elétrica, mas opera a continuidade da cidade. Ele precisa coordenar atores, destravar acesso, priorizar serviços essenciais e reduzir danos sociais. Já empresas e utilities precisam garantir execução técnica com eficiência, reduzindo falhas sistêmicas e recuperando carga com segurança.

Quando os dois checklists convergem, a cidade responde melhor e a operação técnica ganha velocidade, porque a governança urbana não vira obstáculo.

Como transformar checklist em plano investível

O checklist vira programa quando cada item é convertido em quatro camadas de gestão:

• baseline: o que existe, com evidência operacional, não apenas documento
• lacunas: o que está ausente e impacta diretamente tempo/área desligada
• roadmap: quick wins (60–90 dias) e frentes estruturais (6–12 meses)
• KPIs (Key Performance Indicators): métricas de prontidão e resposta, além dos indicadores tradicionais pós-evento

Como podemos ajudar

O think-tank conduz a consultoria para estruturar tese, diagnóstico, desenho de governança, business case e KPIs, garantindo alinhamento com risco urbano, risco regulatório e retorno econômico. A nMentors conduz o projeto de implantação, integrando sistemas, desenhando rotinas operacionais, capacitando equipes, implementando gestão de mudanças e sustentando a governança de execução em uma plataforma de gestão de projetos online.

Conclusão

Eventos severos tendem a continuar. O diferencial competitivo e institucional será a disciplina operacional: preparo antecipado, informação acionável, logística descentralizada, automação que realmente atua, centros de operação escaláveis e governança de crise sem improviso. Os checklists existem para garantir que resiliência seja executável e mensurável, e não apenas uma intenção.

Checklists

Checklist de Resiliência para Gestores Públicos

Item de verificação	Já implantado	Em implantação	Priorizar	Não aplicável
Mapa municipal de risco climático (por bairros/corredores críticos) integrado ao plano de contingência	☐	☐	☐	☐
Sala de situação multissetorial ativável (energia, defesa civil, mobilidade, saúde, telecom, segurança) com ritos e gatilhos	☐	☐	☐	☐
Protocolo formal com a distribuidora para “modo tempestade” (pontos focais, SLAs (Service Level Agreement), escalonamento, comunicação)	☐	☐	☐	☐
Lista de serviços essenciais e cargas críticas (hospitais, UPAs, abrigos, semáforos, água/esgoto, telecom) com priorização operacional	☐	☐	☐	☐
Plano de continuidade para mobilidade urbana (rotas alternativas, acesso a subestações/áreas de manutenção, liberação rápida de vias)	☐	☐	☐	☐
Protocolo de manejo de arborização/vegetação em áreas de rede (poda preventiva e resposta pós-evento)	☐	☐	☐	☐
Contratos/credenciamento prévio para resposta emergencial (remoção, iluminação, sinalização, limpeza, apoio logístico)	☐	☐	☐	☐
Plano de comunicação com o cidadão (alertas, status, canais oficiais, orientação de segurança) com mensagem pré-formatada	☐	☐	☐	☐
Indicadores de prontidão e resposta (tempo de mobilização, tempo de desobstrução, tempo de atendimento por bairro, percepção do cidadão)	☐	☐	☐	☐
Simulados anuais (ou semestrais) com a rede de órgãos e concessionárias, com lições aprendidas e plano de ação	☐	☐	☐	☐
Plano de infraestrutura de apoio (abrigos com energia, geradores, combustível, conectividade mínima)	☐	☐	☐	☐
Governança de crise: cadeia de comando simples, substituições definidas e gatilhos objetivos de escalonamento	☐	☐	☐	☐

Checklist de Resiliência para Empresas e Utilities

Item de verificação	Já implantado	Em implantação	Priorizar	Não aplicável
“Storm mode” operacional: gatilhos meteorológicos, pré-posicionamento de equipes e plano de mobilização em cascata	☐	☐	☐	☐
Arquitetura funcional de equipes (resposta rápida, apoio, pesada) com treinamento e despacho por tipologia	☐	☐	☐	☐
Bases avançadas e logística descentralizada (estoque mínimo, kits padronizados, reposição)	☐	☐	☐	☐
KPI de produtividade de campo (first-time fix, ocorrências por ciclo, tempo de deslocamento, retrabalho)	☐	☐	☐	☐
OMS (Outage Management System) com correlação por causa-raiz e integração com topologia/GIS/telemetria	☐	☐	☐	☐
Centro de operação escalável (subcentros regionais temporários, despachantes regionais treinados)	☐	☐	☐	☐
Automação e self-healing com telemetria de disponibilidade, testes periódicos e governança de parâmetros	☐	☐	☐	☐
Coordenação de proteção (ajustes, seletividade, revisões periódicas pós-mudança de rede/carga)	☐	☐	☐	☐
Monitoramento preditivo/IA para detecção precoce de falhas (linhas, vegetação, isolação, ativos críticos)	☐	☐	☐	☐
Plano de ciber-resiliência OT/IT (segmentação, resposta a incidentes, continuidade degradada)	☐	☐	☐	☐
Governança de crise (cadeia de comando, critérios objetivos, war room, ritos, lições aprendidas)	☐	☐	☐	☐
Plano de comunicação externa (regulador, imprensa, clientes críticos) com mensagens e cadência predefinidas	☐	☐	☐	☐

O mercado de infraestrutura digital está passando por uma transição estratégica significativa, impulsionada pela maturação da Inteligência Artificial (IA) e pela crescente necessidade de eficiência operacional. Os grandes hyperscalers, como AWS, Azure e Google Cloud, dominaram o cenário de TI com soluções padronizadas e infraestrutura de treinamento para grandes modelos de IA, como os Large Language Models (LLMs). No entanto, uma nova oportunidade surge no horizonte para fornecedores regionais e players de Edge Computing, que podem capturar a crescente demanda por infraestrutura especializada e otimizada para inferência de IA.

A convergência de duas fontes — o artigo da TechRepublic e o relatório do Gartner — valida esta tese de investimento, destacando três áreas-chave de diferenciação para a infraestrutura regional de 2026: especialização do hardware, soberania digital e autonomia arquitetural. A seguir, exploramos essas mudanças com base em insights técnicos e geopolíticos que criam uma janela estratégica para investidores menores e regionais.

1. A Especialização do Hardware como Novo Motor de Vantagem Competitiva

A TechRepublic aponta que a era da infraestrutura genérica está chegando ao fim. Em um cenário onde a eficiência por transação e a latência são críticas, a infraestrutura tradicional baseada em servidores padronizados já não atende mais às demandas de IA em produção. Em 2026, a infraestrutura de IA se tornará mais especializada, com hardware co-projetado para workloads específicos, como inferência de IA, ao invés de apenas treinamento. Esse ponto é validado pela afirmação do COO de Infraestrutura da IBM, que prevê que “a era da infraestrutura de IA genérica chegará ao fim em 2026” .

Essa especialização cria uma vantagem competitiva para datacenters menores, que podem fornecer soluções localizadas e otimizadas para setores específicos, como indústria, finanças e governança, onde a proximidade com os dados e a baixa latência são cruciais.

2. Soberania e Conformidade como Drivers de Fragmentação do Mercado

O relatório do Gartner reforça que a localização física dos dados passou a ser uma questão crítica de segurança e conformidade, impulsionada por crescentes pressões regulatórias e geopolíticas. Em vez de depender de grandes provedores globais, muitos CIOs estão repensando seu mix de fornecedores e adotando soluções regionais, com foco na soberania digital. Isso é especialmente importante para dados sensíveis, como os financeiros ou governamentais, onde os riscos de conformidade com leis internacionais, como o Cloud Act, são uma preocupação crescente.

Ao garantir que os dados nunca cruzem fronteiras, as infraestruturas regionais podem atender a esse requisito de soberania, oferecendo soluções mais confiáveis e juridicamente seguras, algo que os grandes provedores globais têm dificuldade em garantir de forma universal. Para os investidores locais, isso representa uma oportunidade única de construir datacenters soberanos que atendam aos requisitos de conformidade e segurança sem as limitações impostas pelos contratos globais.

3. Autonomia Arquitetural e Modularidade

A TechRepublic destaca que a autonomia está substituindo o lock-in (aprisionamento) em arquiteturas de nuvem, com empresas cada vez mais buscando ambientes que permitam flexibilidade e liberdade para mover workloads sem dependência de um único provedor. A tendência de “autonomy replaces lock-in” significa que as empresas não querem mais ser reféns de contratos longos e inflexíveis com hyperscalers. Em vez disso, elas buscam soluções modulares e descentralizadas que ofereçam maior controle e flexibilidade operacional .

Em 2026, o modelo ideal será híbrido, utilizando grandes nuvens públicas para tarefas pesadas e infraestrutura regional ou Edge para inferência crítica, onde latência e confiabilidade são essenciais. Para os investidores regionais, isso significa que a arquitetura modular, com foco na flexibilidade e autonomia, será a chave para capturar o valor da próxima geração de IA.

Tabela de Comparação: Critérios de Decisão e Validação nas Fontes

A tabela a seguir resume os principais critérios de decisão para os dois modelos de infraestrutura — tradicional (Hyperscalers) e o novo modelo para 2026 (Edge/Regional). As duas fontes convergentes, Gartner e TechRepublic, são usadas para validar os argumentos apresentados.

Critério de Decisão	Modelo Tradicional (Hyperscalers / Treinamento)	Novo Modelo 2026 (Regional / Inferência)	Validação nas Fontes
Infraestrutura	Genérica, padronizada, “One-size-fits-all”.	Especializada, co-projetada para workload (latência/energia).	TechRepublic: Fim da era da infraestrutura genérica.
Foco do Workload	Treinamento de Modelos Gigantes (LLMs).	Inferência em Produção e Agentes Autônomos.	TechRepublic: Agentes autônomos operando com pouca supervisão.
Soberania de Dados	Confiança em contratos globais (Cloud Act risk).	Garantia física de residência e conformidade local.	Gartner: Repensar mix global/regional por risco e soberania.
Arquitetura	Lock-in em ecossistemas proprietários.	Modularidade e Autonomia (evitar aprisionamento).	TechRepublic: “Autonomy replaces lock-in”.
KPI Financeiro	Elasticidade a qualquer custo.	Eficiência por transação e AI ROI real.	Gartner: Foco em “AI ROI” e impacto no balanço.

Gráfico: A Matriz de Valor em Infraestrutura Digital para 2026

O gráfico abaixo ilustra a transição da infraestrutura digital em 2026, com foco na mudança de valor do modelo genérico dos hyperscalers para a especialização regional e de Edge Computing. Como podemos ver, a “Zona Saturada” (domínio dos hyperscalers) está ficando saturada pela “guerra de preços” no treinamento massivo, enquanto a “Zona de Oportunidade” (infraestrutura de inferência e soberania) começa a ganhar terreno à medida que os dados e as demandas de IA exigem maior especialização.

Conclusão

A análise do Gartner e da TechRepublic mostra que 2026 será um ano de reprecificação da infraestrutura digital, com um movimento claro em direção a soluções regionais e especializadas em IA. A infraestrutura genérica perde terreno para soluções sob demanda, focadas na inferência, na soberania dos dados e na flexibilidade arquitetural. Para os investidores regionais, esta é uma oportunidade estratégica de capturar valor em um mercado fragmentado, onde a proximidade com os dados e a eficiência operativa serão os principais diferenciadores.

Referências

TICONG, Liz. 7 Tech Predictions Enterprise Leaders Are Watching in 2026. TechRepublic, 12 dez. 2025. Disponível em: https://www.techrepublic.com/article/news-2026-tech-predictions-industry-experts/. Acesso em: 15 dez. 2025. 

GARTNER. CIO Agenda 2026: What Top Tech Leaders Do Differently. YouTube, 11 dez. 2025. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=LNfPQ4d570g. Acesso em: 15 dez. 2025. 

Sumário executivo

O novo indicador de Matemática do Ministério da Educação (MEC) é um passo na direção correta, mas chega com mais de vinte anos de atraso em relação aos alertas de avaliações internacionais em larga escala, em especial o PISA (Programme for International Student Assessment), coordenado pela OCDE (Organisation for Economic Co-operation and Development). Desde 2000, os dados vêm mostrando que o Brasil está sistematicamente nas últimas posições em Matemática, com avanços pontuais seguidos de estagnação, enquanto vários países comparáveis reestruturaram seus sistemas, subiram de patamar e hoje colhem ganhos em produtividade, inovação e inserção na economia digital.

Em 2025, o quadro é ainda mais explícito:

• o MEC define que a proficiência mínima adequada em Matemática, no 2.º, 5.º e 9.º ano, corresponde a 750 pontos na escala do Saeb (Sistema de Avaliação da Educação Básica);
• dados preliminares indicam que apenas cerca de 9,1% dos alunos do 9.º ano atingem esse patamar;
• em termos práticos, mais de 90% dos jovens que se aproximam dos 15 anos não dominam, com segurança, frações, proporcionalidade, porcentagem, leitura de gráficos ou estatística elementar – exatamente as competências mínimas para uso crítico e produtivo de inteligência artificial (IA), automação e robótica no ambiente de trabalho.

Ao mesmo tempo:

• o Brasil investe uma parcela relevante do PIB em educação;
• o gasto por aluno na educação básica é baixo e o gasto por aluno no ensino superior é múltiplas vezes maior que na base, gerando um mix orçamentário que privilegia o topo da pirâmide educacional, enquanto o ensino fundamental – que forma o “estoque de matemática” do país – permanece estruturalmente fragilizado.

Na prática, estamos formando uma geração que, em grande maioria, não domina o mínimo em raciocínio quantitativo para operar em ambientes intensivos em IA, automação e sistemas digitais. Isso configura um risco cognitivo estrutural: um descompasso persistente entre as competências matemáticas da população e os requisitos de uma economia baseada em dados, algoritmos e sistemas complexos.

Este texto faz três movimentos:

1. Parte da nova régua de Matemática anunciada pelo MEC, que define o que uma criança precisa saber no 2.º, 5.º e 9.º ano do ensino fundamental.
2. Conecta essa régua ao histórico do PISA desde o início dos anos 2000, mostrando que o Brasil praticamente estacionou em um patamar baixo, enquanto outros países avançaram.
3. Introduz a dimensão de investimento: mostra como a organização atual do orçamento educacional reforça o problema e por que a solução passa por reequilibrar recursos em favor da educação básica, sob pena de colapso funcional do ensino técnico e universitário em horizonte de 10 a 20 anos.
4. O que muda com o novo indicador de Matemática do MEC

Uma matéria do Estadão de 2 de dezembro de 2025 informa que o MEC lança um novo índice nacional para a aprendizagem em Matemática, com metas por etapa: 2.º, 5.º e 9.º ano do ensino fundamental e, a partir de 2026, também para o ensino médio. O indicador é construído na escala do Saeb e estabelece a partir de qual pontuação o estudante é considerado “proficiente” em Matemática nessa trajetória.

No 2.º ano do fundamental, por exemplo, a criança deverá atingir 750 pontos na escala do Saeb para ser considerada com aprendizagem adequada em Matemática. Em termos concretos, isso significa que, aos 7 anos, ela precisa:

• dominar adição e subtração;
• saber multiplicar até 5;
• ter noções de horas e de moedas;
• identificar figuras geométricas básicas;
• representar dados simples em um gráfico de colunas.

O novo indicador integra o Compromisso Nacional Toda Matemática, elaborado pelo Inep (Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira) e será lançado no Instituto de Matemática Pura e Aplicada (Impa). A lógica é semelhante ao Indicador Criança Alfabetizada (ICA – Indicador Criança Alfabetizada), criado em 2023 para leitura e escrita. No ICA, a meta para 2024 era ter 60% das crianças alfabetizadas aos 7 anos; o resultado ficou em 59,2%, mostrando um país que progride, mas não entrega o mínimo que ele mesmo estabeleceu.

Na Matemática, o próprio diretor de políticas do MEC, citado na matéria, afirma que “a aprendizagem de Matemática no País hoje é um privilégio, e não um direito”. Os dados preliminares do Saeb reforçam essa leitura: apenas uma pequena fração dos alunos do 9.º ano atinge ou supera os 750 pontos. O novo indicador explicita o problema, mas não o resolve sozinho. Sem mudança estrutural na formação docente, na gestão das redes, na governança federativa e, sobretudo, na priorização orçamentária, o risco é apenas sofisticar a régua enquanto se mantém o mesmo patamar baixo de desempenho.

O que o PISA vem dizendo desde o início dos anos 2000

O PISA é uma avaliação trienal aplicada a estudantes de 15 anos, desenhada para medir em que medida eles dominam competências necessárias à participação plena na sociedade – não apenas o currículo formal, mas a capacidade de aplicar Matemática, Leitura e Ciências em situações do mundo real.

Quando se observa a série histórica do Brasil em Matemática, três fatos são críticos para qualquer análise estratégica: houve um ganho relevante entre 2003 e 2012, o sistema praticamente estacionou em um nível baixo a partir de então, e a fotografia de 2022 confirma que seguimos na parte de baixo da tabela mundial.

Tabela 1 – Desempenho em Matemática no PISA (Brasil x média OCDE, 2003–2022)

Ano	Brasil (pontos)	Média OCDE (pontos)	Diferença Brasil x OCDE
2003	356	499	–143
2006	370	494	–124
2009	386	495	–109
2012	389	494	–105
2015	377	490	–113
2018	384	489	–105
2022	379	472	–93

a) Houve um ganho relevante de patamar entre 2003 e o início da década de 2010

Notas técnicas sobre o Brasil no PISA 2012 destacam que o desempenho médio em Matemática passou de algo em torno de 356 pontos, em 2003, para cerca de 389–391 pontos em 2012, um dos maiores ganhos entre os países participantes naquele período. Esse avanço, concentrado entre 2003 e 2009 e consolidado em 2012, ocorreu em um contexto de rápida expansão do ensino médio: aumentou o número de jovens de 15 anos na escola e, ainda assim, a média subiu. É um sinal de que políticas de acesso, combinadas com algum foco em aprendizagem, produziram ganhos reais – ainda que insuficientes para aproximar o país da média da OCDE.

b) Depois desse salto inicial, o sistema praticamente estacionou em um nível baixo

Relatórios internacionais e análises nacionais convergem em um ponto: após o ciclo de crescimento 2003–2009 (medido em 2012), o desempenho médio brasileiro em Matemática, Leitura e Ciências passou a oscilar em torno de uma linha praticamente horizontal, sem mudanças estatisticamente significativas. Em 2018, a média brasileira de Matemática ficou em torno de 384 pontos, contra aproximadamente 489 pontos da média da OCDE, e em 2022 recuou para algo próximo de 379 pontos. Mesmo depois de quase duas décadas de participação no PISA, o país se mantém com diferença da ordem de 90–100 pontos em relação aos sistemas mais ricos – o que, em termos pedagógicos, equivale a vários anos de escolaridade.

c) A fotografia de 2022 confirma o alerta: seguimos na parte de baixo da tabela mundial

No PISA 2022, com foco em Matemática, o Brasil obteve média em torno de 379 pontos, enquanto a média dos países da OCDE ficou em aproximadamente 472 pontos. Mais grave que a média é a distribuição:

• apenas cerca de 27% dos estudantes brasileiros atingiram pelo menos o Nível 2 de proficiência em Matemática, o mínimo considerado por organismos internacionais para que o jovem possa exercer plenamente sua cidadania em uma sociedade moderna; na média da OCDE, esse percentual é de aproximadamente 69%;
• em termos complementares, isso significa que algo em torno de 73% dos estudantes brasileiros de 15 anos estão abaixo do nível básico em Matemática, ante cerca de 31% na média dos países da OCDE;
• apenas cerca de 1% dos estudantes brasileiros atingiram os níveis 5 ou 6 em Matemática, patamar de alta performance associado à capacidade de modelar situações complexas e comparar estratégias de solução; a média da OCDE é de aproximadamente 9%, e países como Singapura e Coreia superam os 20%.

Sínteses independentes dos resultados de 2022 colocam o Brasil entre os piores desempenhos em Matemática e Ciências no conjunto de países avaliados, mesmo quando comparado a economias de renda média e vizinhos latino-americanos.

d) A proporção de alunos no mínimo adequado recuou em Matemática entre 2018 e 2022

Em 2018, estimativas apontam que cerca de 32% dos estudantes brasileiros atingiam pelo menos o Nível 2 em Matemática, contra aproximadamente 76% na média da OCDE. Em 2022, esse percentual caiu para algo em torno de 27%, enquanto a média da OCDE ficou em cerca de 69%. Notas técnicas nacionais registram que a proporção de estudantes abaixo do Nível 2 em Matemática aumentou em relação a 2012. O país perdeu tração exatamente no grupo que precisava avançar para sair da zona de vulnerabilidade cognitiva.

e) Outros países usaram o PISA para subir de patamar – o Brasil, não

Relatórios internacionais do PISA destacam que alguns países, partindo de bases muito baixas, conseguiram melhorar, em média, sua performance em Leitura, Matemática e Ciências ao longo do tempo, entre eles Portugal e Peru. Esses casos combinaram reformas de carreira docente, currículos mais claros, metas por escola, uso consistente de dados e mecanismos de responsabilização com suporte técnico. Não se trata de copiar modelos, mas de reconhecer um padrão: em certos sistemas, o PISA foi lido como radar estratégico; no caso brasileiro, prevaleceu um conjunto de avanços modestos, com crescimento “ameno” em Matemática entre 2000 e 2012, seguido de estagnação.

Investimentos e distorção orçamentária estrutural

O quadro de aprendizagem seria grave mesmo em um contexto de baixo esforço fiscal. Mas a situação brasileira é mais complexa: o país investe uma parcela relevante do PIB em educação, com um desenho orçamentário que reduz a eficiência na conversão de gasto em aprendizagem.

Em síntese:

• o gasto total em educação, como proporção do PIB, é comparável ao de várias economias desenvolvidas;
• o gasto por aluno na educação básica é baixo, dada a escala de matrículas;
• o gasto por aluno no ensino superior público é múltiplas vezes maior do que na educação básica, com uma razão “superior/básica” significativamente acima da observada em países da OCDE.

Uma leitura simplificada, com dados agregados recentes, ajuda a explicitar a assimetria:

Tabela 2 – Estrutura simplificada de investimento público anual (ordem de grandeza)

Nível	Alunos (milhões)	Gasto público anual aproximado	Gasto médio por aluno/ano
Ensino fundamental (rede pública)	cerca de 26,5	≈ R$ 138 bilhões	≈ R$ 5.200
Ensino superior federal	cerca de 1,2	≈ R$ 52 bilhões	≈ R$ 43.300

A relação que importa:

• gasta-se, em ordem de grandeza, cerca de 8,3 vezes mais por aluno em universidades federais do que por aluno do ensino fundamental na rede pública;
• em países da OCDE, essa razão costuma ser da ordem de duas a três vezes.

O problema não é o ensino superior ter recursos: o problema é a relação entre o que se investe na base e no topo de um sistema em que a Matemática se revela, repetidamente, o principal gargalo.

Mantido esse mix, as consequências de médio prazo são claras:

• escassez de vestibulandos qualificados para cursos de STEM;
• queda progressiva das notas de corte em processos seletivos;
• aumento de evasão e alongamento do tempo de graduação em cursos que exigem Matemática;
• redução da densidade acadêmica média em cursos estratégicos, com perda de competitividade em pesquisa científica e inovação;
• risco de colapso funcional, em horizonte de 10 a 20 anos, do modelo de universidade pública gratuita de excelência, por falta de base cognitiva suficientemente sólida na origem.

Em paralelo, a educação profissional técnica de nível médio permanece subdimensionada em escala, exatamente no momento em que a economia pede mais técnicos em automação, robótica, energia, logística e TI.

O desalinhamento entre a escola brasileira e a economia da IA e da automação

Quando se traduzem esses indicadores para o contexto da IA e da automação, o recado é direto para conselhos de administração, diretoria executiva, investidores e gestores públicos: a maior parte dos jovens brasileiros que está chegando aos 15 anos não domina as competências matemáticas mínimas para trabalhar, aprender e se adaptar em ambientes altamente digitalizados.

Em termos de requisitos da economia de IA, esse quadro significa:

Data literacy insuficiente

Em um mundo em que praticamente todas as funções de negócio – da operação industrial ao marketing digital – são atravessadas por dados, algoritmos e dashboards, ter cerca de 73% dos jovens abaixo do nível mínimo de proficiência em Matemática implica uma massa de trabalhadores com dificuldade para interpretar gráficos, comparar indicadores ou compreender variações percentuais. Isso afeta desde a leitura de indicadores de produção até a interpretação de relatórios de risco.

Baixa base para STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics)

Profissões em engenharia, tecnologia da informação, análise de dados, automação, robótica e finanças quantitativas exigem uma base sólida de raciocínio matemático. Países que avançaram no PISA estruturaram pipelines mais robustos para carreiras STEM; no Brasil, a baixa proficiência média limita a base de recrutamento e aumenta a necessidade de formar quadros “do zero” dentro das empresas, com maior custo e maior risco de não conformidade técnica.

Risco de polarização do mercado de trabalho

A combinação de IA com baixa escolaridade matemática tende a ampliar o fosso entre uma elite técnico-cognitiva – formada em poucos nichos de excelência, muitas vezes fora do sistema público – e uma grande massa de trabalhadores restrita a funções operacionais pouco qualificadas, mais facilmente substituíveis por automação, robôs humanoides e sistemas inteligentes.

Impactos em produtividade, inovação e competitividade

Em um cenário em que empresas globais colocam IA no core dos modelos de negócio, a ausência de uma base matemática mínima em larga escala:

• pressiona o custo de capital humano;
• reduz a produtividade marginal de tecnologias avançadas, porque o usuário final não consegue extrair todo o potencial da ferramenta;
• torna mais arriscado estruturar hubs de P&D e centros de excelência em IA no país, já que a oferta de talentos intermediários com raciocínio quantitativo adequado é limitada.

Por que isso é um “risco cognitivo estrutural”

O termo “risco cognitivo estrutural” ajuda a traduzir, para a linguagem de governança e investimento, algo que muitas vezes é tratado como um problema exclusivamente pedagógico. Esse risco tem, pelo menos, quatro dimensões.

Risco de longo prazo, não reversível no curto prazo

Mesmo que o Brasil conseguisse, em cinco anos, melhorar significativamente os resultados nos anos iniciais do ensino fundamental, os jovens que hoje têm entre 12 e 18 anos já entrarão no mercado de trabalho com as lacunas atuais. O efeito é de coorte: durante 15 a 20 anos, teremos ondas sucessivas de trabalhadores com defasagens em Matemática, impactando produtividade e empregabilidade.

Risco sistêmico de baixa qualidade na base

Os dados do PISA mostram que a questão não é apenas desigualdade: o problema é de nível geral. A proporção de estudantes em alto desempenho é mínima e a massa abaixo do básico é muito grande, o que indica que não há um “núcleo duro” suficientemente grande de excelência para puxar o sistema em direção a patamares mais altos. As ilhas de excelência existem (olimpíadas científicas, robótica educacional, cursos de engenharia de alta qualidade), mas ainda não alteram o quadro médio.

Risco regulatório e de políticas públicas reativas

O fato de o MEC lançar, em 2025, um indicador nacional de Matemática com descrições claras do que o estudante deve saber em cada etapa é positivo, mas também revela a ausência, até aqui, de uma régua explícita de proficiência para gerir a política pública nessa área. Em outras palavras: o país entra na era da IA com uma governança de Matemática que só agora ganha instrumentos básicos de monitoramento e metas.

Risco reputacional e de credibilidade internacional

Permanecer entre os piores resultados em Matemática e Ciências em avaliações internacionais, mesmo com um PIB relevante e um parque industrial e tecnológico de porte, fragiliza a narrativa do Brasil como destino confiável para investimentos intensivos em conhecimento, centros de desenvolvimento de IA e infraestrutura crítica de dados.

Perfeito, vamos fortalecer o fechamento.

Abaixo está uma versão expandida apenas da parte final do artigo – plano de ação e conclusão – já incorporando as ideias discutidas (circulação de professores universitários para a base, reequilíbrio de orçamento, pós-graduação em STEM, engajamento empresarial etc.). Você pode substituir diretamente os itens 5, 6 e 7 atuais por estes.

O que isso significa na prática: agenda de ação em múltiplos níveis

A partir desse diagnóstico, a mensagem para lideranças privadas e públicas deixa de ser apenas descritiva e passa a ser prescritiva. Não basta reconhecer o risco cognitivo estrutural; é necessário desenhar alavancas concretas de intervenção, coordenadas em três planos: Estado, universidades e setor privado.

Para conselhos de administração e comitês de pessoas

1- Incorporar “risco cognitivo” na matriz de riscos corporativos

Tratar a baixa proficiência em Matemática como risco estratégico de primeira linha, com impactos diretos sobre:

• execução de projetos de digitalização, IA e automação;
• disponibilidade de workforce técnico minimamente preparado;
• conformidade com regulações que exigem validação humana de modelos, algoritmos e indicadores críticos.

2- Rever teses de talento e capacitação

Partir do pressuposto de que boa parte da força de trabalho não recebeu, na escola, a base quantitativa necessária para ambientes de alta automação. Isso implica:

• programas estruturados de reforço em Matemática, lógica e estatística elementar para técnicos, operadores e supervisores;
• trilhas internas que combinem fundamentos matemáticos com uso de ferramentas de IA, em vez de treinamentos puramente operacionais nas plataformas.

3- Ajustar expectativas de ROI em projetos de IA

Business cases que assumem adoção rápida e plena de soluções de IA no chão de fábrica, na agência bancária ou no backoffice precisam incorporar a curva de aprendizagem adicional decorrente da lacuna matemática. Caso contrário, o risco é superestimar ganhos de produtividade no curto prazo e subestimar custos de suporte e re-trabalho.

Para executivos, investidores institucionais e setor financeiro

1- Integrar educação básica em Matemática à agenda ESG

Reorientar parte relevante de investimentos sociais privados, patrocínios e recursos incentivados para programas com evidência de impacto em Matemática e raciocínio lógico nos anos iniciais, em articulação com redes públicas. Exemplos de linhas de atuação:

• apoio a formações continuadas em Matemática para professores do ensino fundamental;
• expansão de olimpíadas de Matemática, robótica educacional e clubes de ciências, com foco em redes públicas;
• desenvolvimento e escalonamento de simuladores, jogos e conteúdos digitais conectados a currículos oficiais, com monitoramento de resultados.

2- Criar consórcios setoriais de recuperação matemática

Estruturar consórcios setoriais (agronegócio, indústria 4.0, finanças, energia, saúde) com metas claras, por território, de aumento de proficiência em Matemática (Saeb e avaliações estaduais), vinculadas a:

• compromissos públicos de longo prazo;
• aportes financeiros plurianuais;
• uso de indicadores de aprendizagem como KPI de impacto socioeconômico.

3- Avaliar risco-país também pela lente educacional

Para fundos de pensão, gestoras de recursos e investidores de longo prazo, incorporar indicadores de proficiência em Matemática e de concluintes em STEM como variáveis de risco-país, ao lado de rating soberano, estabilidade política e ambiente regulatório. Países que não conseguirem recuperar sua base matemática tenderão a apresentar:

• menor crescimento de PIB per capita;
• menor capacidade de absorver tecnologias de IA;
• maior volatilidade social e política.

Para gestores públicos e a classe política

1- Tratar Matemática como política de Estado

Assumir explicitamente que:

• elevar a proficiência em Matemática no ensino fundamental é tão estratégico quanto garantir energia elétrica, logística e estabilidade macroeconômica;
• políticas bem-sucedidas exigem horizonte de 10–15 anos, atravessando governos, com continuidade de currículos, avaliações e programas de formação docente.

2- Reequilibrar o portfólio orçamentário em favor da base

Com o envelope global de educação próximo de 5–6% do PIB, o desafio central é reequilibrar, gradualmente, o gasto por aluno:

• reduzir a razão “gasto por aluno no ensino superior / gasto por aluno na educação básica”, hoje muito acima da média internacional;
• direcionar o incremento marginal de recursos para anos iniciais do fundamental, Matemática no 6.º ao 9.º ano, infraestrutura escolar e condições de trabalho docente.

3- Usar o novo indicador de Matemática como ferramenta de gestão

Incorporar a nova régua de Matemática (750 pontos no Saeb por etapa) aos instrumentos de gestão:

• metas estaduais e municipais pactuadas com a União;
• incentivos financeiros e técnicos associados ao cumprimento de metas;
• transparência de resultados por rede e por escola, com foco em apoio e não em punição cega.

4- Alinhar agendas de IA, inovação e infraestrutura digital à agenda de Matemática

Qualquer estratégia nacional de IA, governança de dados, hubs de inovação ou atração de data centers deve conter, como pilar explícito, metas de recuperação de Matemática na base. Sem isso, o país reforça a condição de usuário tardio e dependente de soluções produzidas fora.

Para o ecossistema acadêmico e científico

1- Circulação estruturada de professores universitários para a educação básica

Criar programas nacionais e estaduais que:

• levem professores universitários (especialmente mestres e doutores em áreas de exatas, engenharia e estatística) a atuar, parte da carga horária, em escolas de ensino fundamental e médio, em cooperação com as redes;
• institucionalizem ações de tutoria, clubes de Matemática, oficinas de resolução de problemas e formação em serviço para professores da educação básica, ancoradas em universidades públicas e comunitárias.

2- Indução de dissertações e teses em STEM com foco na base

Orientar parte relevante da pós-graduação em STEM para:

• desenvolvimento de metodologias, materiais e tecnologias educacionais voltadas ao ensino de Matemática na educação básica;
• avaliação rigorosa de impacto de programas de intervenção em redes públicas;
• modelos de formação docente em Matemática que possam ser escalados em larga escala.

3- Transformar ilhas de excelência em plataformas de transferência

Usar olimpíadas científicas, institutos de pesquisa, laboratórios e centros de IA como:

• hubs de formação e produção de conteúdo para professores da educação básica;
• espaços de experiências de imersão para estudantes do fundamental e médio;
• núcleos de desenvolvimento de recursos abertos (OER) em Matemática e Ciências, alinhados à BNCC.

Conclusão ampliada: de risco latente a agenda nacional

A nova régua de Matemática do MEC, ancorada no Saeb e apresentada na matéria do Estadão, cumpre um papel de “espelho necessário”: mostra, com números, que a aprendizagem em Matemática hoje é privilégio de poucos, não um direito assegurado à maioria dos estudantes brasileiros.

Os dados do PISA mostram que essa situação não é um acidente recente, mas o resultado de pelo menos duas décadas de avanço inicial seguido de estagnação em patamar baixo, com:

• distância persistente em relação à média da OCDE;
• parcela reduzida de estudantes em níveis de alta proficiência;
• maioria posicionada abaixo do mínimo adequado em Matemática.

Os dados de financiamento revelam que o problema não é apenas “falta de recursos”, mas a forma como o país organiza o portfólio educacional: gasta muito, em termos relativos, no topo da pirâmide (ensino superior), e pouco, por aluno, na base em que a Matemática é construída ou perdida.

Em 2025, o contexto torna esse quadro qualitativamente mais grave. IA, automação e robótica deixam de ser “tendências” para se tornar infraestrutura operacional de empresas, governos e serviços essenciais. Nesse ambiente:

• a baixa proficiência em Matemática converte-se em risco cognitivo estrutural;
• a sustentabilidade do modelo de universidade pública de excelência passa a depender diretamente da capacidade de reconstruir a base;
• a competitividade do país em setores intensivos em tecnologia fica condicionada à recomposição do “estoque de matemática” da população jovem.

O plano de ação não é trivial, mas é claro:

• reorganizar o orçamento educacional para privilegiar a base, sem destruir o topo;
• reposicionar a carreira docente do ensino fundamental, especialmente em Matemática, como função estratégica de Estado;
• acionar universidades e pós-graduação em STEM como alavancas de transferência de conhecimento para a educação básica;
• estruturar o engajamento empresarial e financeiro em torno de metas objetivas de proficiência, e não apenas de iniciativas pontuais.

Se essa agenda for tratada como política de Estado, com horizonte de 10–15 anos, há espaço para reverter a trajetória e reduzir o risco cognitivo estrutural que hoje se desenha para 2035–2050.

Se, ao contrário, continuarmos apenas medindo melhor um problema que não reorganiza prioridades, o Brasil corre o risco de entrar na era da IA com uma base matemática frágil, um ensino superior asfixiado por falta de insumos cognitivos e um lugar subalterno em uma economia mundial cada vez mais ancorada em dados, algoritmos e capacidade de abstração.

Em termos de decisão estratégica, o recado é direto: ou a Matemática passa a ser tratada como infraestrutura crítica de desenvolvimento nacional, ou o país aceitará, na prática, uma trajetória de baixa produtividade, alta dependência tecnológica e desigualdade estruturada por décadas.

Como podemos ajudar

A nMentors já vem operacionalizando, na prática, a agenda de recomposição da base cognitiva em Matemática e Ciências por meio de projetos educacionais estruturados, em especial o programa da EDP Boa Energia nas Escolas – que atua diretamente com professores do ensino fundamental, oferecendo formação continuada, materiais didáticos autorais, simuladores de eficiência energética, metodologias ativas e suporte pedagógico para trabalhar temas de energia, sustentabilidade e raciocínio lógico de forma concreta em sala de aula – e o programa CPFL nas Universidades, que conecta docentes e alunos de cursos universitários a desafios reais do setor elétrico, integrando conteúdos de STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics), estudos de caso, projetos aplicados e recursos digitais avançados, incluindo IA educacional e ambientes virtuais de aprendizagem.

Essas experiências demonstram que, quando há desenho técnico consistente, governança e alinhamento com as redes de ensino, é possível elevar significativamente o nível de conhecimento e engajamento de professores e estudantes, criando um pipeline mais robusto desde a educação básica até a formação superior. Empresas e instituições que desejem se engajar de forma estratégica nessa agenda – apoiando a formação de professores, a produção de conteúdos de alta qualidade e o desenvolvimento de competências matemáticas e científicas em larga escala – são convidadas a nos procurar na nMentors para cocriar projetos sob medida, alinhados às suas teses de ESG e de inovação de longo prazo.