Capitalismo de Vigilância: os riscos da economia de dados para a soberania digital e a governança da inovação no Brasil

Como a extração predatória de dados comportamentais desafia a regulação, ameaça a autonomia individual e impõe novos desafios à política pública de ciência, tecnologia e inovação brasileira

Por Gabrielle Beatriz Beiró Lourenço

Há pouco mais de duas décadas, a internet era celebrada como o grande equalizador democrático do século XXI, um espaço de liberdade, acesso universal ao conhecimento e descentralização do poder. Hoje, essa promessa convive com uma realidade incômoda: algumas das empresas mais valiosas do planeta não vendem produtos.

Elas comercializam previsões sobre o comportamento humano, obtidas a partir da extração sistemática, massiva e muitas vezes invisível de dados pessoais.

Esse modelo econômico, batizado pela professora emérita de Harvard Shoshana Zuboff como capitalismo de vigilância, representa uma reconfiguração profunda do capitalismo contemporâneo e seus impactos extrapolam em muito a esfera individual.

Eles atingem a soberania digital das nações, a integridade dos processos democráticos e a própria capacidade dos Estados de formular políticas públicas de ciência, tecnologia e inovação (CT&I) com autonomia estratégica.

O que é, afinal, o capitalismo de vigilância?

Em sua obra de referência, A Era do Capitalismo de Vigilância (2019), Zuboff define o conceito como um novo regime de acumulação capitalista em que a experiência humana, constituída em pensamentos, emoções, deslocamentos, relações e hábitos, é convertida em dados livres para extração, processamento e comercialização.

Diferentemente do capitalismo industrial tradicional, que gera valor pela produção de bens e serviços, o capitalismo de vigilância cria valor pela predição e modificação do comportamento humano.

O mecanismo opera em três etapas interligadas:

1. Extração de dados comportamentais: plataformas digitais coletam informações muito além do necessário para a prestação do serviço. A localização em tempo real, o tempo de permanência em cada tela, os padrões de digitação, as reações fisiológicas mensuráveis e as redes de relacionamento compõem um inventário detalhado da vida privada do usuário.

   
   

2. Processamento por inteligência artificial: esses dados brutos são submetidos a algoritmos de machine learning que geram modelos preditivos, os chamados produtos de comportamento. Tais modelos não descrevem apenas quem o usuário é, mas antecipam o que ele fará, comprará, pensará ou votará.

   
   

3. Comercialização em mercados de comportamento: as predições são ofertadas a anunciantes, corporações, campanhas políticas e operadores de mercado que pagam para influenciar decisões individuais e coletivas. O usuário, aqui, deixa de ser cliente ou consumidor: torna-se matéria-prima de uma cadeia produtiva da qual não participa, não consentiu plenamente e da qual não recebe compensação.

   
   

A escala do fenômeno: dados que dimensionam o problema

Os números ajudam a compreender a magnitude desse ecossistema. Segundo estimativas publicadas pela Statista (2025), o volume global de dados criados, capturados, copiados e consumidos deve ultrapassar 180 zettabytes anuais até 2025, um crescimento exponencial impulsionado, em grande medida, pela lógica extrativista do capitalismo de vigilância.

O mercado global de big data e análise de negócios, por sua vez, ultrapassou a marca de US$ 274 bilhões em 2024, com projeção de crescimento composto anual superior a 13% até 2030.

No Brasil, o cenário não é menos expressivo. Pesquisa do CGI.br (TIC Domicílios 2023) revelou que 93% dos usuários de internet no país declararam preocupação com a forma como suas informações pessoais são coletadas e utilizadas por empresas e plataformas digitais.

Apesar disso, a assimetria de conhecimento entre usuários e corporações permanece abissal: a maioria dos cidadãos ignora a extensão, a finalidade e os destinatários dos dados que gera cotidianamente.

Implicações para a governança e as políticas públicas

O capitalismo de vigilância não é apenas um problema de mercado ou de privacidade individual. Ele impõe desafios estruturais à governança pública em pelo menos quatro dimensões:

1. Soberania digital e dependência tecnológica. A infraestrutura de coleta, processamento e análise de dados comportamentais está concentrada em poucas corporações transnacionais — notadamente norte-americanas e chinesas. Essa concentração gera uma dependência estrutural que compromete a capacidade dos Estados nacionais de formular políticas de CT&I com autonomia, uma vez que o conhecimento mais valioso da economia contemporânea — a inteligência sobre comportamentos, está em mãos privadas e, frequentemente, sob jurisdição estrangeira.

2. Assimetria regulatória e defasagem normativa. O ritmo da inovação tecnológica supera, sistematicamente, a capacidade de resposta dos marcos regulatórios. No Brasil, o Marco Civil da Internet (Lei nº 12.965/2014) e a Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018) representam avanços significativos, mas ainda enfrentam desafios de implementação, fiscalização e adequação a modelos de negócio cada vez mais sofisticados. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), embora essencial, carece de estrutura e recursos para enfrentar corporações com orçamentos de compliance superiores ao PIB de diversos países.

3. Erosão da autonomia individual e dos processos democráticos. Quando algoritmos preditivos são capazes de microdirecionar mensagens políticas, conteúdos informativos e estímulos comportamentais com base no perfil psicológico de cada indivíduo, os fundamentos da deliberação democrática, informação plural, escolha consciente e autonomia do cidadão, ficam severamente comprometidos. Os escândalos envolvendo a Cambridge Analytica (2018) e a manipulação de fluxos informacionais em pleitos eleitorais ao redor do mundo ilustram a gravidade desse risco.

4. Concentração de poder econômico e barreiras à inovação. O domínio dos dados comportamentais funciona como uma barreira de entrada quase intransponível para novos competidores. Startups e empresas nacionais que desejam inovar em modelos de negócio baseados em dados encontram-se em desvantagem estrutural frente aos incumbents que já detêm volumes massivos de dados históricos. Isso compromete diretamente os objetivos da Lei de Informática, da Lei do Bem e do próprio Marco Legal de CT&I (Lei nº 13.243/2016), que buscam fomentar um ecossistema nacional de inovação competitivo e diversificado.

Caminhos possíveis: regulação, transparência e soberania tecnológica

O enfrentamento do capitalismo de vigilância exige uma abordagem multifacetada, que articule regulação, política industrial e educação digital. Algumas diretrizes estratégicas merecem destaque:

• Fortalecimento da ANPD com dotação orçamentária adequada, autonomia funcional efetiva e poderes sancionatórios proporcionais à capacidade econômica das empresas reguladas.

  
  

• Regulação setorial específica para plataformas digitais de grande porte, nos moldes do Digital Services Act e do Digital Markets Act europeus, com obrigações de transparência algorítmica, auditoria independente e interoperabilidade.

  
  

• Incentivo a modelos de negócio alternativos, como cooperativas de dados, data trusts e plataformas de código aberto, que redistribuam o valor gerado pelos dados entre seus produtores reais, os cidadãos brasileiros, neste caso.

  
  

• Investimento em soberania tecnológica nacional, com fomento público à pesquisa em inteligência artificial, privacidade computacional (privacy-enhancing technologies) e infraestrutura de dados soberana, em articulação com o Sistema Nacional de CT&I.

  
  

• Educação digital crítica como política de Estado, capacitando cidadãos a compreender, questionar e negociar os termos de sua interação com plataformas digitais.

  
  

Considerações finais

O capitalismo de vigilância não é uma força da natureza, É um modelo de negócio, construído por escolhas humanas e, portanto, passível de desconstrução e reorientação. A questão que se coloca para formuladores de políticas públicas, gestores de inovação e líderes institucionais não é se a tecnologia de coleta e análise de dados continuará avançando, mas em benefício de quem ela operará.

Para o Brasil, país que busca consolidar seu ecossistema nacional de inovação e ampliar sua presença na economia digital global, a resposta a esse desafio é estratégica. A soberania digital do país depende, em medida crescente, de sua capacidade de regular com inteligência, inovar com autonomia e proteger, acima de tudo, a integridade cognitiva e comportamental de seus cidadãos.

A era do capitalismo de vigilância nos confronta com uma pergunta civilizatória: aceitaremos ser, permanentemente, a matéria-prima ou conquistaremos o direito de ser, efetivamente, os arquitetos do nosso próprio futuro digital?

Referências Bibliográficas

BRASIL. Lei nº 12.965, de 23 de abril de 2014. Estabelece princípios, garantias, direitos e deveres para o uso da Internet no Brasil. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 24 abr. 2014.

BRASIL. Lei nº 13.243, de 11 de janeiro de 2016. Dispõe sobre incentivos à inovação, à pesquisa científica e tecnológica e ao ambiente produtivo, e dá outras providências. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 12 jan. 2016.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Dispõe sobre a proteção de dados pessoais e altera a Lei nº 12.965, de 23 de abril de 2014 (Marco Civil da Internet). Diário Oficial da União, Brasília, DF, 15 ago. 2018.

CGI.br. TIC Domicílios 2023: Pesquisa sobre o Uso das Tecnologias de Informação e Comunicação nos Domicílios Brasileiros. São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil, 2024. Disponível em: https://cetic.br. Acesso em: 9 jul. 2026.

EUROPEAN PARLIAMENT. Regulation (EU) 2022/2065 of 19 October 2022 on a Single Market for Digital Services (Digital Services Act). Official Journal of the European Union, Luxembourg, 27 out. 2022.

EUROPEAN PARLIAMENT. Regulation (EU) 2022/1925 of 14 September 2022 on contestable and fair markets in the digital sector (Digital Markets Act). Official Journal of the European Union, Luxembourg, 12 set. 2022.

STATISTA. Volume of data created, captured, copied, and consumed worldwide from 2010 to 2025, with forecasts from 2026 to 2029. Statista Market Insights, 2025. Disponível em: https://www.statista.com. Acesso em: 9 jul. 2026.

ZUBOFF, Shoshana. A Era do Capitalismo de Vigilância: a luta por um futuro com novos poderes nas fronteiras da tecnologia. Tradução de George Schlesinger. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2021.