Terras raras, inteligência artificial e a próxima fronteira da competitividade brasileira

Há momentos em que uma transformação tecnológica parece distante até começar a alterar silenciosamente empresas, mercados e cadeias produtivas.

A internet reduziu drasticamente o custo de distribuir informação. A digitalização modificou serviços financeiros, comércio e comunicação. O comércio eletrônico alterou a relação entre localização, estoque, conveniência e acesso ao consumidor.

Agora, inteligência artificial amplia novamente o que empresas conseguem pesquisar, analisar, automatizar e produzir. Para o Brasil, essa transformação ocorre ao mesmo tempo em que outra discussão ganha importância econômica: minerais críticos e terras raras.

O país está dos dois lados dessa história. Possui recursos minerais estratégicos, uma grande economia, indústria, universidades, centros de pesquisa, empresários e profissionais capazes de produzir conhecimento. E possui milhões de empresas tentando entender mercados cada vez mais complexos.

A questão central não é apenas o que o Brasil possui. É quanto conhecimento será capaz de incorporar ao que possui.

O Brasil está entre os maiores detentores de reservas de terras raras

O Mineral Commodity Summaries 2026, do U.S. Geological Survey, estima as reservas brasileiras de terras raras em aproximadamente 21 milhões de toneladas de óxidos de terras raras equivalentes. A China aparece com 44 milhões. Entre os países com reservas nacionais quantificadas na tabela do USGS, o Brasil aparece em segundo lugar.

A produção conta outra história. Para 2025, o USGS estimou produção brasileira de cerca de 2 mil toneladas, diante de 270 mil toneladas chinesas e produção mundial estimada em 390 mil toneladas. Reservas e produção medem coisas diferentes, mas a distância evidencia que disponibilidade geológica não se converte automaticamente em capacidade industrial.

Mineração representa apenas o início da cadeia. Entre uma jazida e um componente tecnológico existem beneficiamento, processamento químico, separação de elementos, refino, produção de metais, ligas, pós magnéticos e fabricação de ímãs. A Agência Internacional de Energia descreve essa sucessão como uma cadeia tecnicamente exigente, na qual diferentes etapas acrescentam valor.

O valor está também no que acontece depois da extração

Em 2024, segundo a IEA, a China respondeu por aproximadamente 60% da mineração mundial das terras raras utilizadas em ímãs. Sua participação chegou a 91% no refino e a aproximadamente 94% na produção de ímãs permanentes sinterizados. Esses percentuais se referem a etapas e universos distintos da cadeia.

Ter acesso à matéria não equivale a dominar sua cadeia de valor. Conhecimento químico, engenharia, processamento, escala industrial, máquinas, formação profissional, pesquisa e propriedade intelectual também determinam a capacidade de transformar um recurso em produto competitivo.

Em setembro de 2026, a Lei nº 15.506 instituiu a Política Nacional de Minerais Críticos e Estratégicos e criou o Conselho Nacional para Industrialização de Minerais Críticos e Estratégicos. A legislação incorpora pesquisa, beneficiamento, transformação mineral e agregação de valor à agenda institucional brasileira. O resultado econômico dependerá de fatores que vão muito além da existência das reservas.

Quatro elementos ajudam a explicar por quê

Existem 17 elementos classificados como terras raras. Para a cadeia dos ímãs permanentes de alto desempenho, quatro merecem atenção especial: neodímio, praseodímio, disprósio e térbio. A IEA acompanha justamente esses quatro elementos ao analisar as terras raras usadas em ímãs.

Neodímio e praseodímio têm papel central nos ímãs de alto desempenho; disprósio e térbio podem ajudar a preservar propriedades magnéticas em temperaturas elevadas. Ímãs dessa cadeia aparecem em motores de veículos elétricos, turbinas eólicas, motores industriais, centros de dados e alguns sistemas de defesa.

Uma pequena quantidade de material pode participar de produtos de enorme valor econômico. O mineral importa. O sistema econômico inclui tudo o que acontece depois dele.

A inteligência que antes exigia estruturas muito maiores começa a mudar de escala

Durante décadas, inteligência de mercado sofisticada esteve muito mais acessível às organizações capazes de financiar departamentos especializados, pesquisas proprietárias, grandes bases de dados, consultorias e ferramentas analíticas. Uma companhia de grande porte podia investigar regiões, monitorar concorrentes, estudar comportamento, projetar demanda e cruzar grandes quantidades de informação. Para uma pequena empresa, muitas dessas capacidades tinham custo proibitivo.

Esse desequilíbrio não desapareceu, mas começou a diminuir. Dados públicos estão mais acessíveis; infraestrutura computacional pode ser contratada como serviço; ferramentas analíticas ficaram mais baratas. Modelos de inteligência artificial conseguem pesquisar, organizar, comparar e interpretar volumes de informação que anteriormente exigiam muito mais tempo humano.

A pesquisa TIC Empresas 2025, divulgada pelo Cetic.br em 2026, encontrou uso de tecnologias de inteligência artificial em 17% das empresas da população pesquisada, ante 13% no ano anterior. Entre empresas de 10 a 49 pessoas ocupadas, o indicador passou de 10% para 15%. Entre organizações com 250 pessoas ou mais, chegou a 50%. Foram entrevistadas 4.174 empresas; o levantamento cobre empresas brasileiras com mais de dez integrantes.

A distância entre portes continua grande. Mas existe uma mudança estrutural acontecendo.

O empresário pode começar a observar um mercado que antes enxergava apenas parcialmente

Observamos, em consultorias realizadas pela NEODY em projetos do ecossistema Sebrae, um padrão. Encontramos empresários com grande conhecimento de seus produtos, operações e clientes, mas com estruturas muito menos desenvolvidas para observar sistematicamente o mercado ao redor.

Essa observação não constitui uma pesquisa estatisticamente representativa das pequenas empresas brasileiras. É uma constatação de campo que merece investigação mais ampla. Mas as perguntas que surgem dela são relevantes.

Uma empresa pode saber exatamente quanto vendeu ontem e não conhecer o tamanho da demanda disponível ao seu redor. Pode saber quais clientes compraram e desconhecer por que outros deixaram de comprar. Pode acompanhar o próprio preço e não compreender a estrutura de preços do mercado.

Pode perceber a redução do movimento de um centro comercial sem conseguir separar os efeitos de novos polos de varejo, comércio eletrônico, mobilidade urbana, renda, segurança, mudanças demográficas e comportamento do consumidor. Pode celebrar aumento de faturamento enquanto margem, custo de aquisição ou dependência de determinado canal deterioram a qualidade econômica desse crescimento. É nesse espaço que inteligência de mercado ganha relevância.

O pequeno negócio não precisa permanecer pequeno em informação

Uma indústria regional pode estudar em quais municípios existe maior potencial de distribuição. Um varejista pode avaliar busca, concorrência, reputação e comportamento antes de escolher um novo ponto. Uma distribuidora pode comparar territórios e identificar áreas pouco atendidas. Uma empresa B2B pode mapear potenciais clientes antes de ampliar a equipe comercial. Um fabricante pode acompanhar preço, presença digital e posicionamento de concorrentes.

Nenhuma dessas análises elimina a incerteza ou garante uma decisão correta. Informação estruturada pode, porém, melhorar a pergunta, revelar alternativas e reduzir decisões tomadas exclusivamente por percepção.

Uma empresa menor continuará tendo menos capital que uma corporação de grande porte. Ela não precisa necessariamente permanecer com tão pouca capacidade de observar o mercado.

Letramento em inteligência artificial é maior do que aprender uma ferramenta

Existe o risco de reduzir a discussão sobre inteligência artificial a uma coleção de comandos, aplicativos e automações. Letramento tecnológico exige compreender o que a tecnologia consegue fazer, onde falha, como verificar informações, quais dados podem ser utilizados e quais não deveriam ser compartilhados.

Exige decidir quando automatizar e quando manter intervenção humana; como medir produtividade; como distinguir uma demonstração impressionante de uma aplicação economicamente útil. E, principalmente, como conectar tecnologia a uma decisão empresarial.

Uma organização que domina um aplicativo não necessariamente domina inteligência artificial. Da mesma maneira, uma organização com milhares de dados não necessariamente possui inteligência de mercado. O valor surge quando existe método para transformar informação em entendimento e entendimento em ação.

Há uma diferença entre utilizar tecnologia e construir capacidade tecnológica

Uma economia pode possuir um recurso mineral e depender de outros países para transformá-lo em componentes sofisticados. Pode também utilizar ferramentas digitais avançadas e continuar dependente de infraestrutura, conhecimento e tecnologias desenvolvidas externamente.

Esses cenários não significam que toda tecnologia deva ser produzida domesticamente. Cadeias modernas são internacionais; cooperação, comércio, capital e especialização fazem parte delas. A questão estratégica é: em quais etapas uma empresa, uma indústria ou uma economia pretende construir capacidade própria?

O próximo salto acontece depois do acesso

Acesso ao mineral, aos dados ou à inteligência artificial é o começo. Depois vêm as capacidades que transformam esses recursos em resultados.

No universo mineral: extração → separação → refino → material → componente → produto.

No universo empresarial: dado → contexto → análise → decisão → execução → aprendizado.

Existe uma lógica comum entre essas cadeias: quanto maior a capacidade de transformar um recurso, maior tende a ser a possibilidade de capturar valor sobre ele. É nesse ponto que o significado de NEODY (neodymium) encontra a nossa missão editorial.

Prosperidade não virá de um prompt

Novas tecnologias geram entusiasmo e exageros. A inteligência artificial criará empresas, produtos, profissões e mercados. Também produzirá projetos ruins, desperdício, expectativas equivocadas e investimentos feitos por receio de ficar para trás.

Por isso, a NEODY não parte da premissa de que tecnologia produz prosperidade automaticamente. Empresas continuam dependendo de mercado, margem, capital, pessoas, estratégia, execução, aprendizado, disciplina e resiliência. A IA altera profundamente algumas capacidades disponíveis, mas não elimina os fundamentos empresariais.

A oportunidade brasileira está na transformação

O Brasil possui aproximadamente 21 milhões de toneladas em reservas de terras raras estimadas pelo USGS. Possui uma nova política nacional para minerais críticos e estratégicos. Possui empresas começando a ampliar o uso de inteligência artificial. E possui uma base empresarial na qual informação, tecnologia e capacidade de análise podem modificar decisões em milhares de mercados locais e cadeias produtivas.

Nada disso determina previamente o resultado. Mas revela a dimensão da oportunidade. Existe riqueza abaixo da superfície, informação disponível e novas ferramentas para compreendê-la. O desafio é construir a capacidade que existe entre uma coisa e outra.