Inovação em dados: as conexões vitais entre a pesquisa científica e o sucesso dos negócios

Imagine ter acesso a uma tecnologia capaz de ‘fotografar’ a composição atômica de um material e enxergar exatamente como enzimas se encaixam, como proteínas interagem e como uma nova molécula pode se tornar o próximo medicamento revolucionário.
Agora imagine que essa tecnologia existe no Brasil e que os dados gerados por ela estão na casa dos petabytes, superando o volume armazenado por alguns dos maiores bancos do país.

Essa é a realidade do CNPEM (Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais), localizado em Campinas (SP), que abriga o Sirius, um dos aceleradores de partículas mais avançados do mundo.

Mas o que isso tem a ver com negócios, tecnologia e a carreira de quem trabalha com dados? Mais do que você imagina. Estamos vivendo uma transição silenciosa do modelo ‘data-driven’, orientado por dados, para o ‘Evidence-Based Innovation‘ (Inovação Baseada em Evidências).

Não se trata apenas de aplicar tecnologia, mas de entender a estrutura fundamental da matéria, dos dados e da biologia para criar soluções que o mercado sequer sabe que precisará. E as empresas que entenderem isso sairão na frente.

A geopolítica invisível da ciência

Por que países como Estados Unidos, França, Alemanha e Japão investem bilhões em laboratórios nacionais? Existe uma resposta científica, mas ela também é estratégica.

Diferente de laboratórios universitários, com foco na publicação de artigos e na formação de pesquisadores, os laboratórios nacionais são instrumentos de soberania. Eles desenvolvem ciência com objetivos claros: criar tecnologias que posicionem um país no tabuleiro econômico global.

O CERN, na Suíça, famoso por descobertas como o Bóson de Higgs, não gerou apenas avanços na física de partículas, mas deu origem à própria World Wide Web em 1989.

O Brasil, com o CNPEM e o Sirius, está construindo sua própria peça nesse tabuleiro. O modelo vai além da pesquisa pura: parques tecnológicos, programas de codesenvolvimento com empresas privadas e mecanismos de transferência de tecnologia transformam esses centros em ecossistemas de inovação, onde a bancada de laboratório e a mesa de negócios estão separadas por poucos metros.

Para as empresas brasileiras, isso representa uma oportunidade enorme e ainda subaproveitada: ter acesso, a custo relativamente acessível, a infraestruturas que custaram bilhões para ser construídas.

Sirius: a luz que revela o futuro dos materiais

Entender a base técnica do Sirius ajuda a entender o impacto real dessa infraestrutura. O Sirius é um síncrotron de quarta geração. Em termos simples, é um acelerador de partículas que gera um feixe de luz extremamente intenso (bilhões de vezes mais brilhante que a luz solar), capaz de iluminar estruturas na escala atômica. Pense nele como uma tomografia de altíssima resolução: em vez de revelar ossos e órgãos, ele revela como os átomos se organizam ou como um cristal se forma camada por camada.
Esse nível de detalhe tem implicações diretas em pelo menos três grandes frentes para os negócios:

• No setor de Saúde: ao observar como uma proteína de um vírus se liga a uma molécula de remédio, cientistas podem projetar curas com precisão cirúrgica, reduzindo o tempo de testes em anos.
• Em Energia: a busca por baterias e biocombustíveis mais eficientes passa por entender as reações químicas em escalas nanométricas. O Sirius permite observar essas reações em tempo real, acelerando a transição energética.
• Em Materiais: a criação de novos polímeros e ligas metálicas mais leves e resistentes é essencial para diversas indústrias, principalmente aeroespacial e automotiva. O acelerador revela falhas estruturais invisíveis a qualquer outro equipamento, garantindo segurança e inovação.

O desafio da escala: como gerenciar petabytes de dados

Se você acha que o Big Data do varejo ou do setor bancário é grande, a escala da ciência síncrotron vai te surpreender.

Só no sistema principal de armazenamento do CNPEM, o volume acumulado ultrapassa 1,8 petabyte em menos de dez anos de operação. Para ter uma referência: grandes bancos brasileiros, como Itaú e Santander, lidam com volumes semelhantes para gerenciar décadas de transações de milhões de clientes. O CNPEM chegou lá fazendo ciência.

Mas não é apenas o volume que torna esse dado impressionante: é a complexidade. Enquanto um banco lida com transações estruturadas, um acelerador de partículas gera dados brutos de sensores de altíssima frequência que precisam ser processados, reconstruídos em 3D e analisados estatisticamente quase em tempo real.

Aqui, não basta ter armazenamento barato na nuvem. É preciso High-Performance Computing (HPC), pipelines de processamento especializado e, cada vez mais, algoritmos de machine learning para identificar padrões em dados que nenhum ser humano conseguiria analisar manualmente.

Para profissionais de dados, esse é um campo em expansão: a engenharia de dados científicos, que combina as competências de um engenheiro de dados clássico com o entendimento de domínios como física, química e biologia.

Da bancada ao mercado: como transformar pesquisa em negócios

Toda essa ciência e infraestrutura só geram valor econômico quando conseguem cruzar a fronteira entre o laboratório e o mercado. É aqui que entra um conceito pouco conhecido e muito relevante: as biofoundries (biofábricas).

Biofoundries são plataformas de produção em escala piloto que permitem testar processos biotecnológicos antes de investir em plantas industriais. Elas funcionam como uma ponte entre a descoberta científica e a produção comercial: uma empresa pode, por exemplo, desenvolver um biocombustível, validar sua viabilidade técnica e econômica em escala controlada, e só então tomar a decisão de investimento em larga escala.

Esse modelo reduz (e muito) o risco da inovação para empresas tradicionais. Em vez de apostar centenas de milhões em uma tecnologia ainda não testada e comprovada, elas podem validar hipóteses usando infraestrutura pública de ponta, em parceria com pesquisadores de alto nível.

O modelo de ciência aberta adotado por laboratórios nacionais também prevê mecanismos para o codesenvolvimento de patentes e a transferência de tecnologia. Ou seja: uma empresa que entra como parceira pode sair com propriedade intelectual sobre os resultados do projeto.

Como transformar pesquisa científica de ponta em vantagem competitiva real? Assista ao FIAP Meetup – Inovação em Dados: conexões entre pesquisa e negócios

Inteligência artificial na ciência: além do generativo

Nos últimos anos, praticamente toda conversa sobre IA se concentrou nos modelos generativos, capazes de criar textos, imagens e vídeos.

Mas há outro universo de IA que opera com menos holofotes, mas com impacto enorme: a IA aplicada à ciência. A diferença entre elas é sensível: a aplicação de IA no Sirius ou em laboratórios de biotecnologia não admite “alucinações”. Enquanto um chatbot pode se dar ao luxo de cometer um erro gramatical ou inventar um fato, uma IA que analisa a estrutura de uma proteína não pode errar uma única ligação atômica.

Na ciência, a IA precisa ser rigorosa e auditável. Os algoritmos utilizados combinam aprendizado supervisionado (com grandes volumes de dados rotulados por especialistas) e não supervisionado (para identificar padrões ainda desconhecidos). O critério não é a fluidez da resposta, mas a confiabilidade do resultado.

Um exemplo concreto: ao usar IA para prever como uma molécula vai se encaixar em um receptor proteico, cada predição é testada experimentalmente, e os resultados retroalimentam o algoritmo. É um ciclo que combina a velocidade da máquina com o rigor científico humano.

Liderança e carreira na interseção entre ciência e tecnologia

Essa nova economia exige um novo perfil de profissional. Transitar de um ambiente corporativo tradicional para o mundo da inovação científica, com seu caos criativo, seus ciclos longos de validação e sua tolerância ao erro como método, é uma mudança que vai muito além do currículo.

Uma combinação de três competências que se complementam é essencial para quem planeja os próximos passos nessa carreira:

• Curiosidade científica: o desejo de entender o ‘porquê’ antes do ‘como’ e de captar os fundamentos científicos por trás de uma tecnologia.
• Coragem e adaptabilidade: testar, errar, ajustar e seguir em frente. Em ambientes de pesquisa e inovação, o erro bem documentado é parte essencial do método.
• Especialização híbrida: dominar ferramentas e algoritmos é importante, mas entender o contexto científico dos dados e conseguir comunicar resultados com clareza para públicos não técnicos importa tanto quanto.

De acordo com o Relatório de Empregos do Futuro do Fórum Econômico Mundial, as profissões ligadas à análise de dados e à ciência aplicada estão entre as que mais crescerão nos próximos cinco anos. A capacidade de combinar pensamento analítico com literacia científica é, portanto, um dos diferenciais mais buscados pelas empresas no mercado global.

A inovação que vem da bancada

A inovação em dados vai muito além do software: envolve física, biologia, química e a capacidade humana de conectar esses pontos.

A empresa que hoje investe em pesquisas em um acelerador de partículas em Campinas pode ser a mesma que, daqui a cinco anos, lançará o biocombustível mais eficiente do mercado ou o fármaco que vai redefinir um tratamento oncológico.

Para profissionais de dados e tecnologia, o convite é para ampliar o repertório além do stack tecnológico. Entender ciência é vantagem competitiva, não luxo acadêmico.

O próximo ciclo de inovação nos negócios se decide na bancada científica, não apenas no código.