se algum motivo há de assombro diante do surto atual da automatização e fabricação de máquinas ‘pensantes’, só poderia realmente dar origem à admiração do homem por si mesmo, de espanto diante das próprias obras
(Álvaro Vieira Pinto, O conceito de Tecnologia, 2005 [1970], p. 95).A maquinaria não perderia o seu valor de uso quando deixasse de ser capital. Do fato de que a maquinaria é a forma mais adequada do valor de uso do capital fixo não se segue de maneira nenhuma que a subsunção à relação social do capital seja melhor e mais adequada relação social de produção para a aplicação da maquinaria
(Karl Marx, Grundrisse, 2011 [1858-9], p. 583).
Por Vinícius Bomfim
Introdução
Recentemente, as discussões em torno da inteligência artificial (IA) ganharam destaque na mídia[1][2][3], na academia e no senso comum, e com as devidas diferenças de abordagem, procura-se um entendimento do impacto da IA na totalidade social (Crawford, 2025; Casilli, 2025; Tubaro, 2025; Grohmann; Araújo, 2021). Retoma-se antigas teses sobre a substituição do trabalho humano imposto pela automatização (Srnicek; Williams, 2015; Varoufakis, 2025), em que se superestima a capacidade maquínica (Benanav, 2025) e se deixa de lado uma reflexão sobre a cadeia produtiva da IA, que atravessa o mundo material com a exploração de recursos naturais e de força de trabalho (Dyer-Witherford, 2024; Crawford, 2025).
Ao irmos além da aparência abstrata e fetichista da IA, nosso texto apresenta dois elementos centrais que tornam o Brasil um laboratório de desenvolvimento da indústria da IA sendo nosso objetivo debatê-los no presente artigo: o trabalho de produção de dados em plataformas de microtrabalho e os data centers. A ideia de “laboratório” parte da noção de que o país oferece condições e potencialidades que podem ser testadas para a consolidação da IA, com disponibilidade de uma força de trabalho online precarizada (Grohmann; Araújo, 2021; Moreschi et.al, 2020; Braz; Tubaro; Casilli, 2023) e pela disponibilidade de recursos naturais para as infraestruturas de Data Centers, se colocando assim no alvo das Big Techs como um território a ser explorado (Fígaro; Paulino, 2024).
O artigo será dividido em quatro partes. Na primeira realizaremos algumas aproximações teóricas que nos servirão de guia para a interpretação da IA. Na segunda, discorreremos sobre o trabalho de dados e sua importância para a construção do aprendizado de máquina de IA. Em seguida, discutiremos o tema dos data centers e como a disponibilidade de recursos naturais torna o Brasil atrativo para a implementação dessas infraestruturas. Por fim, faremos as considerações finais.
Nem inteligente, nem artificial
As tentativas de se automatizar o pensamento humano não é uma novidade promovida pela IA. No século XIX, o cientista e matemático inglês Charles Babbage inventou[4] a máquina diferencial (difference machine), que tinha como funcionalidade automatizar cálculos matemáticos de maneira industrial, sem a necessidade de participação humana no processo (Pasquinelli, 2023, p. 52). Embora o projeto nunca tenha sido finalizado, a tentativa de Babbage não era necessariamente automatizar a realização de cálculos, mas a de capturar a percepção e supervisão humana e colocá-la dentro da máquina diferencial (Ibidem, p. 53). Ao estar inserido no entusiasmo das transformações da indústria, Babbage tinha em mente os princípios da divisão do trabalho do ambiente fabril, mantendo a hierarquia entre capitalista e trabalhadores dentro do processo de produção (Ibidem, p. 59). Seus princípios computacionais seguiam uma lógica de automatização da divisão do trabalho intelectual e de calcular os custos da realização desse trabalho, otimizando assim a produção ao reduzir custos de trabalho, desqualificando o trabalho manual em relação ao intelectual (Ibidem, p. 68).
Essa “dimensão epistêmica” (Ibidem, p. 79) da máquina em fragmentar o processo de trabalho em tarefas distribuídas ao trabalhador coletivo surge graças à forma como a divisão social do trabalho capitalista visa separar o trabalho manual do intelectual. Essa relação, “puramente causal e histórica” (Sohn-Rethel, 2024, p. 73) não apenas separa o trabalhador dos objetos de seu trabalho (Marx, 2010), como também institui uma ruptura entre a produção científica e tecnológica historicamente realizada pela humanidade (Sohn-Rethel, 2024, p. 32).
Nesse sentido, o aspecto “inteligente” das tecnologias automatizadas e da IA devem ser questionados. A inteligência, faculdade exclusiva dos seres humanos devido ao processo de desenvolvimento biológico-social da espécie, ao representar na consciência uma correlação de ideias abstratas da realidade, é muito distinta da “inteligência” da máquina (Pinto, 2005b, p. 542-5). Podemos realizar essa associação limitando-a a uma figura de linguagem, sem sentido literal, pois sua “inteligência” se constitui pelo conjunto de dados embutidos em seu sistema, apresentando uma resposta de acordo com as instruções realizadas nesses dados (Ibidem, p. 127; Teixeira, 2009). Não se procura copiar a inteligência biológica da espécie humana, mas a inteligência social desenvolvida historicamente pela divisão social do trabalho (Ibidem; Pasquinelli, 2023). A interrupção da transferência de dados levaria a uma obsolescência do sistema “inteligente”, pois seu aprimoramento depende exclusivamente do trabalho de programação. A “superação” dessa “inteligência” “será sempre um fato cultural, e portanto social” (Pinto, 2005b, p. 565) do desenvolvimento das forças produtivas, científicas e tecnológicas.
O caráter artificial da IA também não se sustenta. Juntamente com o trabalho humano, as infraestruturas da IA dependem de grandes fluxos de água e energia para o abastecimento de seus servidores, que devem funcionar 24 horas por dia (Crawford, 2025). Visões fetichistas acerca da cadeia produtiva da IA ocultam práticas extrativistas – tanto de dados como de recursos naturais – e lógicas de acumulação e financeirização de capitais que unem terra, trabalho e capital, acentuando práticas imperialistas e colonialistas de empresas de tecnologia (Ibidem; Faustino; Lippold, 2023). A forma fantasmagórica e fetichista (Marx, 2017, p. 147) da IA nos apresenta uma visão como se as “inteligências” se relacionassem entre si, fossem dotadas de vida própria, sem nenhuma mediação das relações sociais dos coletivos de trabalho e da natureza[5].
O chão de fábrica da IA
Daremos um primeiro passo para desfetichizar a IA. A produção e treinamento de IA depende de uma multidão de trabalhadores ao redor do mundo. O crowdwork, ou o “trabalho-de-multidão” (Kalil, 2019) designa uma forma de trabalho online sob demanda comumente realizada em ambiente doméstico (Howe, 2006). As plataformas de microtrabalho se utilizam desse modelo de distribuição de tarefas para terceirizar em larga escala o trabalho de dados de IA (Ibidem).
As plataformas de microtrabalho são um modelo de trabalho online sob demanda onde se efetua um conjunto de microtarefas repetitivas e fragmentadas, sendo remuneradas por tarefa, possibilitando desenvolver e treinar um conjunto de dados para a IA (Braz; Tubaro; Casilli, 2023, p. 4).
As tarefas efetuadas englobam reconhecimento de imagens, tradução e transcrição de áudios e textos, verificação e treinamento de dados, moderação de conteúdo, imitação de gestuais humanos entre outros (Tubaro et.al, 2020). A remuneração paga por cada microtarefa concluída são de alguns centavos[6], seja em reais ou em dólar (Ibidem). É um tipo de trabalho informal, precarizado, com uma força de trabalho dispersa globalmente, que não é enquadrado em legislações trabalhistas e sociais, de fundamental importância para o desenvolvimento da inteligência artificial (Ibidem). A grande parte de trabalhadores/trabalhadoras dessas plataformas se encontram no Sul Global, territórios que historicamente contam com frágeis legislações trabalhistas, implicando um terreno fértil para a potencialização da exploração desse tipo de trabalho (Casilli, 2025).
A primeira plataforma de microtrabalho foi a Amazon Mechanical Turk (AMT)[7]. A AMT foi desenvolvida após uma experiência bem-sucedida da Amazon ao distribuir de maneira fragmentada a tarefa de remoção de anúncios duplicados de produtos em seu próprio site a uma multidão de trabalhadores (Irani, 2015). Como o sistema automatizado do site não conseguiria eliminar esses anúncios duplicados, a colaboração coletiva entre os trabalhadores se provou mais eficiente (Ibidem). Ao vender sua ideia em uma palestra no MIT, o CEO da big tech Jeff Bezos (2006) apresentou a plataforma como aquela que vende “pessoas-como-serviço” trabalhando por centavos, disponíveis 24 horas por dia.
De maneira semelhante a outras plataformas digitais de trabalho (Grohmann; Salvagni, 2023), o microtrabalho de treinamento de dados de IA encontrou uma oportunidade de expansão no Brasil durante o período da pandemia de Covid 19[8] (Grohmann; Araújo, 2021; Braz; Tubaro; Casilli, 2023), servindo de laboratório de experiências[9] para o aprimoramento da gestão algorítmica do trabalho e de um novo modo de intensificação da exploração da força de trabalho (Abílio; Amorim; Grohmann, 2021). A promessa de flexibilidade, renda extra, trabalhar quando quiser e sem patrões se chocou com uma realidade de jornadas de trabalho extensas, transferências de custos e riscos do processo de trabalho aos trabalhadores, precarização das condições de trabalho e remunerações cada vez menores (Braz; Tubaro; Casilli, 2023; Fairwork, 2025).
Plataformas[10] como Amazon Mechanical Turk, Microworkers, Clickworker, Telus e Appen se aproveitam da íntima conexão histórica da informalidade do trabalho no Brasil (Grohmann; Araújo, 2021, p. 8; Moda, 2025) para instituírem esse regime de trabalho. Com um perfil etário entre 18 e 35 anos, com rendimento mensal de R$ 582,71 obtido dentro da plataforma (Braz; Tubaro; Casilli, 2023, p. 5), o microtrabalho é visto como uma forma de complementação de renda em relação ao trabalho formal (Ibidem; Berg et.al, 2018). Seguindo as tendências globais, esses trabalhadores possuem níveis de escolaridade maiores do que a população em geral, com grande participação de pessoas com nível superior (Braz; Tubaro; Casilli, 2023, p. 9).
Contudo, uma particularidade brasileira é a maior participação de mulheres do que homens no microtrabalho, representando 63,9% da força de trabalho (Ibidem). Uma hipótese a ser explorada é se esse tipo de trabalho atrai o contingente feminino devido a possibilidade de trabalhar em casa e conciliá-lo com o trabalho doméstico (Ibidem, p. 15) ou se essa procura se deve às condições de vida precarizada, de desemprego e informalidade que atravessa o país atualmente (Farias, 2025).
A média da remuneração dos trabalhadores brasileiros é de US$1,80 por hora trabalhada, menor do que os US$4,43 por hora trabalhada em países em desenvolvimento (Braz; Tubaro; Casilli, 2023, p. 16), traz consigo uma série de inseguranças e incertezas sobre o trabalho. Instabilidades na distribuição e disponibilidade de tarefas; trabalhar em fusos-horários das sedes das empresas, levando os trabalhadores a procurarem tarefas de madrugada; falta de transparência em relação às avaliações das tarefas – levando muitas vezes ao não pagamento pela microtarefa realizada; a ausência de interação com a plataforma; e trabalhos de moderação de conteúdo sensível são algumas das queixas que aparecem em relatos de trabalhadores (Ibidem; Ribeiro, 2023; Dias; Schurig, 2024).
Ao não contarem com canais oficiais de comunicação dentro das plataformas, os trabalhadores procuram contatos em redes sociais em grupos criados por eles mesmos, seja no Whatsapp, Facebook, Telegram e no Linkedin (Ibidem; Grohmann; Araújo, 2021; Moreschi et.al, 2020). Mesmo com a contraindicação das plataformas de que os trabalhadores forneçam informações ou comuniquem pessoas externas sobre as tarefas e o processo de trabalho, os grupos em redes sociais são uma forma de exercício de solidariedade e de troca de informações sobre o trabalho, encontrando brechas no controle e vigilância algorítmicos das plataformas (Grohmann; Araújo, 2021, p. 18; Moreschi et.al, 2020; Ferrari; Graham, 2021).
Além dessas características, há três elementos centrais na forma como o processo de trabalho nessas plataformas é organizado. 1) Radicalização da flexibilização e da informalização do trabalho (Casilli, 2025); 2) tarefização ou taskificação[11] das atividades (Braz et.al, 2021), profundamente parcializadas, contribuindo assim para a desvalorização da força de trabalho; 3) organização e controle pela gestão algorítmica do trabalho com as tecnologias da informação e comunicação (TICs), impactando dinâmicas de sociabilidade e de organização coletiva dos trabalhadores (Muldoon et.al, 2024 p. 161; Woodcock, 2020). A organização, controle e gerência dos coletivos de trabalho conservam e intensificam tendências já vistas no trabalho plataformizado em geral (Antunes, 2018; Amorim; Grohmann, 2021; Amorim; Moreira Cardoso; Bridi, 2023).
O mito da automação total do trabalho pela inserção de novas tecnologias na produção, antiga discussão da sociologia do trabalho[12], não se sustenta diante da necessidade estrutural da indústria de IA em contar com o trabalho humano para a geração de dados para o aprendizado de máquina: o atual desenvolvimento da IA generativa coloca em alto risco de automação cerca de 3,3% dos empregos (Gmyrek et.al, 2025). Essa promessa está até mesmo provocando uma “bolha da IA”, por conta da intensa especulação financeira que supera os retornos financeiros reais desses investimentos na indústria da IA (Durand, 2026).
A tendência atual aponta a um cenário de desqualificação, precarização e intensificação do trabalho digital (Casilli, 2025), na qual atualiza dinâmicas de gerência, controle e vigilância do trabalho típicas da organização produtiva especificamente capitalista (Benanav, 2025, p. 22; Amorim; Moreira Cardoso; Bridi, 2023). Teses da automação total (Srnicek; Williams, 2015) e do tecnofeudalismo (Varoufakis, 2025) superestimam a capacidade tecnológica em substituir o trabalho humano ou até mesmo inaugurar um novo modo de produção social ao descentralizar o trabalho e a lei do valor na organização das sociedades capitalistas contemporâneas[13].
Antes de substituir totalmente, o trabalho de dados procura automatizar parcialmente as funções de trabalho e externalizá-las a um baixo custo (Berg et.al, 2018, p. 7). Com isso, a indústria de IA encontra um terreno fértil para sua consolidação e expansão no Brasil, colocando o país como um laboratório de experiências de novas formas de organização do trabalho.
Não há software sem hardware
A metáfora da nuvem, comumente utilizada ao se referir ao espaço digital, nos apresenta uma imagem de que não há materialidade e impactos ambientais quando o utilizamos. Junto com a mineração dos dados em servidores, há também uma mineração de recursos naturais[14] para pilhas, chips, baterias, peças de hardware, terras raras, água e energia (Crawford, 2025, p. 43). E com a crescente demanda de data centers para a IA, vemos cada vez mais disputas geopolíticas[15] em torno desses recursos, atualizando velhas dinâmicas coloniais de extrativismo[16] (Ibidem).
Os data centers são as infraestruturas físicas necessárias para o processamento de dados de IA, conhecidos pelo grande consumo de energia e água pela demanda energética e de resfriamento dos servidores. Atualmente, os data centers são responsáveis por 1,5% do consumo global de energia, tendendo a chegar a 3% em 2030 (IEA, 2025, p. 63). Na Irlanda, os data centers já consomem 25% da energia do país (Ibidem). Ainda há aqueles que defendem a implementação de data centers por conta da alta demanda de empregos gerada, contudo após sua construção e pleno funcionamento, o número de trabalhadores nos data centers caem drasticamente (Salamanca, 2025).
A notoriedade dos impactos ambientais da IA não impediu o interesse do governo brasileiro em atrair investimentos na área apostando em isenções fiscais[17], mesmo com a debilidade do sistema de energia nacional em suportar a capacidade necessária dos data centers[18]. Por exemplo, a Política Nacional de Data Centers (PNDC)[19] criada pelo governo Lula em 2025 sintetiza essa procura de inserção no desenvolvimento de IA e de seus componentes, tendo como base o modelo de Indústria 4.0[20].
O caso mais emblemático da exploração por parte das Big Techs do potencial energético brasileiro é o planejamento de construção do data center da big tech chinesa TikTok em Caucaia, no Ceará[21]. Mesmo com um histórico de secas, a cidade está em um local estratégico por conta da proximidade com cabos submarinos de internet e com disponibilidade de energia renovável, como a eólica[22].
O consumo de energia previsto para o data center do TikTok diariamente corresponde a 5040 MWh e, se fosse uma cidade, o data center seria a sétima que mais consome energia anualmente no Brasil, equivalente ao consumo de 2,2 milhões de pessoas[23][24]. A quantidade de energia necessária é diretamente proporcional à quantidade de processamento de dados que o data center realiza, cabendo somente à empresa o poder de decisão de quantos dados serão processados, independente da localidade de onde os dados são gerados[25]. Podendo servir como uma infraestrutura global de processamento de dados, o colonialismo de dados (Faustino; Lippold, 2023) deixa sua pegada ecológica ao se relacionar com o extrativismo ambiental (Tubaro, 2025).
A flexibilidade no licenciamento ambiental do data center levou a comunidade local e o povo indígena Anacé a protestarem contra sua construção, tanto pelo histórico de secas em Caucaia como também pela ausência de consulta prévia com a comunidade, conforme garantido na convenção 169 da Organização Mundial do Trabalho (OIT)[26]. O histórico de luta do povo Anacé pela demarcação de suas terras acontece desde o início dos anos 2000 por conta do complexo industrial e portuário do Pecém (CIPP), que cobre parte do território Anacé, onde será instalado o data center[27]. Meses depois do protesto, a Secretaria de Recursos Hídricos do Ceará liberou o uso de água 7,3 vezes maior do que o consumo informado no licenciamento ambiental do projeto, que tendencialmente comprometeria ainda mais o abastecimento da cidade[28].
A empresa Casa dos Ventos foi a intermediária do TikTok na negociação com o governo do Ceará, contando com flexibilidade ambiental e isenção de impostos pelo estado (Martins; Mota, 2026). É uma estratégia de tornar anônima a empresa que está por trás do projeto, evitando assim protestos por parte da opinião pública sobre o fornecimento de recursos naturais e financeiros para as Big Techs (Ibidem).
O impacto climático dos data centers é visível atualmente, transformando os debates sobre a transição energética em oportunidade de negócios para as Big Techs (Rikap; Weko, 2025). A expansão da indústria de IA, em que capital, trabalho e natureza se relacionam mutuamente (Crawford, 2025), encontra no Brasil a abundância de recursos naturais necessário, e com a anuência do poder público, minam-se as possibilidades de se construir uma soberania digital da IA (Figaro; Paulino, 2024). A monopolização do desenvolvimento de IA pelas Big Techs passa pelo controle direto dos recursos naturais (Fígaro; Paulino, 2024; Tubaro, 2025; Rikap; Weko, 2025), em que o Brasil se coloca como um expoente desse laboratório.
Considerações finais
Procuramos analisar no artigo as tendências do desenvolvimento da indústria de IA no Brasil tendo em mente a ideia de laboratório, ou seja, identificar esse desenvolvimento a partir das potencialidades que o país oferece: disponibilidade de recursos naturais para os data centers e de uma força de trabalho digital que treina o aprendizado de máquina da IA em plataformas de microtrabalho.
Nesse sentido, para nós se mostra evidente que a participação do Brasil na geopolítica da IA é subordinada e dependente econômica, política, tecnológica e ambientalmente aos interesses das Big Techs. Ao não contar atualmente com um desenvolvimento e planejamento autônomo para a produção da IA, ficamos reféns e sem perspectivas de conduzir uma efetiva soberania digital que leve em conta a participação de trabalhadores, idealizadores de políticas públicas e os assuntos de interesse nacional. O oposto disso está sendo feito: Big Techs vendem soberania digital e nós a compramos (Grohmann; Barbosa, 2025; Becker, 2025).
O laboratório, hoje instrumento de testes para Big Techs, pode ser futuramente um laboratório não da exploração de trabalho e recursos naturais, mas para o estímulo das potencialidades humanas com o uso da tecnologia (Vieira Pinto, 2005a). O trabalho humano necessário para o desenvolvimento da IA afasta sua artificialidade e fetichização quando essa inteligência leva em conta o conjunto de necessidades e potencialidades sociais coletivas dos sujeitos (Marx, 2011, p. 590). A tecnologia não é neutra: se revela como uma síntese de interesses e relações sociais historicamente determinadas e, sabendo disso, vemos outras possibilidades de sua existência fora do modelo capitalista[29]. Abre-se, com isso, uma nova agenda de pesquisa sobre a IA cabendo investigações futuras para análises críticas.
Imagem: William Heath, “The march of intellect”, 1828.
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Notas
[1] Folha de São Paulo. “Robôs de entregas com IA são treinados por dados de jogadores do ‘Pokemón Go’”. 18/03/2026. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/tec/2026/03/robos-de-entregas-com-ia-sao-treinados-por-dados-de-jogadores-de-pokemon-go.shtml. Acesso em: 25/04/2026.
[2] Bastos, Nicole. “Relembre memes caóticos da geração alpha impulsionados por IA”. CNN Brasil. 17/04/2026. Disponível em: https://www.cnnbrasil.com.br/lifestyle/relembre-memes-caoticos-da-geracao-alpha-impulsionados-por-ia/. Acesso em: 25/04/2026.
[3] Gallagher, James. “Você deve confiar em conselhos de saúde de um chatbot de IA?” Folha de São Paulo. 25/04/2026. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/equilibrioesaude/2026/04/voce-deve-confiar-em-conselhos-de-saude-de-um-chatbot-de-ia.shtml. Acesso em: 25/04/2026.
[4] Dizer que Babbage inventou sozinho a máquina diferencial é um exagero, pois Ada Lovelace, considerada a “primeira programadora da história” (Ibidem, p. 68) o ajudou na instrução e na programação dos algoritmos da máquina (Ibidem, p. 69). Para uma crítica feminista da história da ciência e sucessivos apagamentos do papel das mulheres na produção do conhecimento, ver Merchant (2025).
[5] A noção de fetichismo que utilizamos é a de Karl Marx (2017). No tipo de relação social capitalista, “os produtos do cérebro humano parecem dotados de vida própria, como figuras independentes que travam relação umas com as outras e com os homens. Assim se apresentam, no mundo das mercadorias, os produtos da mão humana” (Ibidem, p. 148).
[6] O trabalho mediado por plataformas digitais intensifica uma forma de remuneração típica do início da Revolução Industrial, o salário por peça, como descrito por Karl Marx (2017). A remuneração nas plataformas de entrega e de transporte de passageiros e nas plataformas de microtrabalho é feita mediante o trabalho efetivamente realizado, sem considerar o tempo em que o trabalhador está disponível para a plataforma (Grohmann; Salvagni, 2023; Grohmann, 2025).
[7] Mechanical Turk se refere a um autômato criado no século XVIII que supostamente fazia jogadas de xadrez sem a intervenção humana. Mas, na verdade, havia uma pessoa dentro da máquina realizando as jogadas (Pasquinelli, 2023).
[8] Segundo relatório da Organização Internacional do Trabalho, o aumento da oferta de força de trabalho no contexto da pandemia de Covid-19 não acompanhou a demanda de tarefas disponibilizadas nas plataformas, ocasionando uma maior competição entre os trabalhadores, desvalorizando ainda mais as remunerações por tarefa (ILO, 2021, p. 20).
[9] O que significou também novas experiências de luta coletiva de uma nova categoria de trabalho surgida a partir das transformações no mundo do trabalho, os trabalhadores plataformizados/de aplicativo, principalmente a dos entregadores. Um relato dessas experiências de luta pode ser visto em Assad (2024).
[10] Segundo Braz (2021, p. 167-8), existem cerca de 18 plataformas de microtrabalho especializadas em treinamento e processamento de dados de IA operantes no Brasil.
[11] Task nomeia as tarefas que são oferecidas dentro das plataformas de microtrabalho.
[12] Nos referimos a corrente teórica da sociedade pós-industrial (Bell, 1974; Gorz, 2005; Hardt, M; Negri, A, 2005), que de diferentes maneiras, indicavam que a emergência e intensificação da automação do trabalho e a impossibilidade de quantificar a exploração do trabalho intelectual e imaterial colocariam em xeque a teoria do valor de Karl Marx (2017), decretando o fim da sociedade industrial e seu modelo fabril.
[13] Um argumento mais convincente sobre a diminuição de empregos é o agravamento da estagnação econômica capitalista diante de décadas de sobrecapacidade produtiva e diminuição de investimentos em manufaturas (Benanav, 2025, p. 72). A deslocação de trabalhadores do setor fabril para o setor de serviços e ao subemprego é provocada pela desindustrialização da economia global e sua incapacidade de absorver o excedente de força de trabalho (Ibidem, p. 77), com tendência de agravamento da precarização e insegurança jurídica do trabalho (Ibidem, p. 91).
[14] A materialidade da nuvem pode ser vista em Coding Rights. Disponível em: https://www.cartografiasdainternet.org/. Acesso em: 26/12/2025.
[15] Recentemente, durante a guerra do Irã contra Estados Unidos e Israel, o exército iraniano bombardeou um data center da Amazon nos Emirados Árabes, com a justificativa de que se estava armazenando dados de inteligência militar. A IA e as infraestruturas de data centers cada vez mais demonstram estarem imbricadas com o complexo industrial-militar. Biddle, Sam. “Uso militar de IA transforma Big Techs em alvo de guerra”. Intercept. Disponível em: https://www.intercept.com.br/2026/04/02/data-centers-guerra-big-techs/. Acesso em: 30/06/2026.
[16] Há uma combinação de elementos legais e ilegais por parte das Big Techs na busca por minérios. Como título de exemplo, a exploração de ouro ilegal em terras indígenas na Amazônia brasileira, ver Camargos (2022).
[17] Fernandes, Adriana; Brasil, Mariana. “Lula assina MP com isenção de impostos para reduzir dependência de data centers de fora do país”. Folha de São Paulo, 17/09/2025. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2025/09/lula-assina-mp-com-isencao-de-impostos-para-reduzir-dependencia-de-data-centers-de-fora-do-pais.shtml. Acesso em 26/12/2025.
[18] Lovisi, Pedro. “Data centers vão exigir muito da já tensionada rede elétrica do Brasil”. Folha de São Paulo, 20/12/2025. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2025/12/data-centers-vao-exigir-muito-da-ja-tensionada-rede-eletrica-do-brasil.shtml. Acesso em: 26/12/2025.
[19] Governo Federal do Brasil. “MP cria o Redata, que estimula Data Centers e impulsiona a economia digital no país”. Disponível em: https://www.gov.br/mdic/pt-br/assuntos/noticias/2025/setembro/mp-cria-o-redata-que-estimula-datacenters-e-impulsiona-economia-digital-no-brasil. Acesso em: 29/04/2026.
[20] A Indústria 4.0, um projeto estratégico de desenvolvimento tecnológico do governo alemão apresentado na Feira de Hannover de 2011, objetivava aumentar a produtividade do trabalho no setor industrial para contornar a crise econômica de 2008 (Carreira, 2024). Ao introduzir componentes da indústria de software na fábrica, a inteligência artificial, o machine learning, os sistemas ciber-físicos, as smart factories e a internet das coisas (IoT) reorganizaram o modelo de produção (Ibidem). No Brasil, fábricas automobilísticas como a Mercedes-Benz no ABC Paulista e da Jeep de Goiana, em Pernambuco, implementam as tecnologias da Indústria 4.0, tornando possível agregar valor em até 70% do tempo da jornada de trabalho, superando a eficiência do modelo fabril da Toyota, que agregava de 60% a 65% (Tonelo, 2025).
[21] Martins, Laís; Amorim, Francisco. “TikTok construirá mega data center em cidade com histórico de seca no Ceará”. Intercept, 22/05/2025. Disponível em: https://www.intercept.com.br/2025/05/22/tiktok-data-center-cidade-seca-no-ceara/. Acesso em: 26/12/2025.
[22] Idem. “Tran$ação energética: data center do TikTok gastará energia equivalente ao consumo de 2,2 milhões de brasileiros, revela estudo interno”. Intercept, 03/07/2025. Disponível em: https://www.intercept.com.br/2025/07/03/data-center-tiktok-energia-estudo-interno/. Acesso em: 28/12/2025.
[23] Ibidem.
[24] O site Intercept lançou uma ferramenta que permite o cálculo de quanto tempo determinada cidade consumirá a quantidade de energia que o data center do TikTok consome em um ano. Para conferir sua cidade, ver “Descubra quem gasta mais energia: o data center do TikTok ou a sua cidade”. Martins, Laís; Amorim, Francisco; Pereira, Vinícius. Intercept, 24/07/2025. Disponível em: https://www.intercept.com.br/2025/07/24/descubra-quem-gasta-mais-energia-data-center-tiktok-ou-a-sua-cidade/. Acesso em: 28/12/2025.
[25] Ibidem.
[26] Martins, Laís. “Indígenas Anacé protestam contra Data Center do TikTok no Ceará e pedem suspensão do licenciamento ambiental”. Martins, Laís. Intercept, 04/08/2025. Disponível em: https://www.intercept.com.br/2025/08/04/indigenas-anace-protestam-data-center-tiktok-ceara/. Acesso em: 28/12/2025.
[27] Ibidem.
[28] Idem. “Ceará autoriza data center do TikTok a usar sete vezes mais água do que o previsto no licenciamento ambiental”. Intercept, 27/10/2025. Disponível em: https://www.intercept.com.br/2025/11/27/ceara-autoriza-data-center-tiktok-sete-vezes-mais-agua-licenciamento/. Acesso em: 28/12/2025.
[29] Nunca as capacidades produtivas e tecnológicas se mostraram tão eficientes em produzir valores de uso vitais para o suprimento das necessidades humanas como hoje. Contudo, seu estado atual vai de encontro com todas as crises dos elementos que condicionam o desenvolvimento histórico capitalista: economia, política, sociedade, trabalho e, especialmente no século XXI, a crise ambiental. “Dadas a intensidade e a força produtiva do trabalho, a parte da jornada social de trabalho necessária para a produção material será tanto mais curta, e, portanto, tanto mais longa a parcela de tempo disponível para a livre atividade intelectual e social dos indivíduos quanto mais equitativamente o trabalho for distribuído entre todos os membros capazes da sociedade e quanto menos uma camada social puder esquivar-se da necessidade natural do trabalho, lançando-a sobre os ombros de outra camada. O limite absoluto para a redução da jornada de trabalho é, nesse sentido, a generalização do trabalho. Na sociedade capitalista, produz-se tempo livre para uma classe transformando todo o tempo de vida das massas em tempo de trabalho” (Marx, 2017, p. 597).
