Singapura investiu mais de S$1 bilhão em AI, mas a AI Singapore vê escassez de pessoas capazes de construí-la

Cingapura já investiu mais de S$1 bilhão para se tornar um polo global de inteligência artificial. Mas dentro do próprio ecossistema nacional de IA, soa um aviso: o país precisa fazer mais do que ensinar as pessoas a usar ferramentas prontas — precisa cultivar mais rapidamente quem sabe construir seus próprios modelos e produtos.

Apostando em Modelos Próprios

Cingapura vem fortalecendo consistentemente sua agenda de IA nos últimos anos: atualizou sua estratégia nacional, alocou medidas orçamentárias específicas e está expandindo programas para negócios e educação. O objetivo oficial não é simplesmente implementar soluções estrangeiras, mas formar uma escola local de desenvolvedores, pesquisadores e equipes capazes de criar tecnologia dentro do país. Na estratégia NAIS 2.0, as autoridades falam diretamente sobre o crescimento do pool doméstico de profissionais de IA para 15 mil pessoas em cinco anos, e sobre a IA se tornando um fator de resiliência econômica, não apenas uma ferramenta para melhorar a eficiência.

Nesse contexto, a declaração de Leslie Teo, diretor sênior da IA Singapore e um dos arquitetos da política de IA local, é particularmente significativa. Segundo ele, a abordagem atual da prontidão do país pode estar se deslocando para "usuários certificados" de IA, enquanto a economia precisa de "construtores" — engenheiros, pesquisadores e equipes de produto que saibam treinar, adaptar e implementar sistemas. Para um país pequeno, essa é uma questão não apenas de crescimento, mas de soberania tecnológica: se a competência interna é limitada, você precisa viver pelas regras estabelecidas por outros.

Onde o Aprendizado Está Emperrado

O principal instrumento estatal aqui é o SkillsFuture, um programa de créditos de treinamento e cursos subsidiados para cidadãos ao longo de suas carreiras. Em 2025, aproximadamente 606 mil pessoas passaram por programas apoiados. Mas Teo aponta não para o alcance, mas para a velocidade: enquanto um curso é projetado, aprovado e oficialmente lançado, seu conteúdo pode ficar obsoleto. Em IA isso é especialmente doloroso, porque ferramentas, abordagens e até práticas básicas mudam literalmente a cada trimestre.

• Programas formais são atualizados mais lentamente do que o mercado de IA muda
• As empresas estão cada vez menos dispostas a retreinar pessoal júnior internamente
• O fosso está crescendo entre a habilidade de "usar IA" e a capacidade de "construir IA"
• É perigoso para uma pequena economia depender completamente de modelos criados no exterior

"Funcionários juniores são baratos.

IA é ainda mais barata." Isso leva à conclusão de Teo: o treinamento básico de especialistas de nível inicial pode precisar ser considerado pelo estado como um bem público. Anteriormente, os empregadores assumiam parte dessa função, mas com a automação, a motivação para investir em posições de entrada está caindo. Como resultado, o mercado pode conseguir muitas pessoas com certificações em IA, mas far demasiado poucos que passaram por treinamento de engenharia real em projetos reais.

O Mercado Já Está Mudando

O efeito já é visível no mercado de trabalho. De acordo com uma pesquisa anual das universidades de Cingapura, a parcela de graduados que obtiveram emprego permanente em tempo integral caiu para 74,4% em 2025 em comparação com 79,4% um ano antes. Isso não é prova de que a IA sozinha está "comendo" vagas de entrada, mas um sinal alarmante: a automação e a reestruturação de funções juniores já estão afetando o primeiro degrau da escada de carreira.

Ao mesmo tempo, a questão para Cingapura é mais ampla do que o emprego de graduados. Se o país depende inteiramente de sistemas de IA criados no exterior, tem quase nenhuma influência sobre como esses sistemas se desenvolvem, quais idiomas e contextos culturais eles suportam, e cujos interesses estão embutidos neles por padrão. É por isso que a IA Singapore está desenvolvendo SEA-LION — uma família de grandes modelos de linguagem para o Sudeste Asiático, que já está sendo usada por empresas regionais, incluindo o GoTo Group. Um modelo próprio não resolve o déficit de pessoal, mas dá ao país um lugar à mesa onde as decisões tecnológicas são tomadas.

O Que Isso Significa

Cingapura demonstra um problema que em breve se tornará comum em muitos mercados: a alfabetização em IA em massa por si só não cria uma indústria de IA. O próximo estágio de competição não é ensinar a todos como usar chatbots, mas construir rapidamente um pipeline de engenheiros, pesquisadores e equipes de produto, antes que a educação formal e o mercado de trabalho fiquem completamente atrás da tecnologia.