No final de 2025, o governo brasileiro anunciou a elaboração da Política Nacional de Economia de Dados, liderada pelo Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços (MDIC), pautada nos chamados data spaces: arranjos técnicos e institucionais para compartilhamento descentralizado de dados, B2B e B2G, com padrões éticos, legais e tecnológicos comuns.
A experiência da União Europeia, que já percorreu um caminho relevante na implementação desse modelo, exerce influência perceptível sobre a agenda nacional. Ela se manifesta tanto no intercâmbio técnico entre governos e a academia, como na chegada de organizações europeias como a International Data Spaces Association (via Instituto Eldorado) e o Gaia-X Brasil (via ABINC).
Ao se inspirarem na experiência europeia, é oportuno que gestores públicos brasileiros tenham um olhar para além dos avanços alcançados. O cenário europeu sugere que a camada institucional e técnica avançou mais rapidamente do que os mecanismos econômicos capazes de gerar, capturar e distribuir valor a partir do compartilhamento voluntário de dados.
Este artigo busca examinar essa fricção e refletir sobre o que ela pode sinalizar para o Brasil neste momento inicial de formulação de políticas públicas.
A análise baseia-se na experiência de atores europeus diretamente envolvidos na implementação de data spaces, sistematizada a partir de debates promovidos pela Comissão Europeia no âmbito da Data Europa Academy.
Da construção institucional à maturação econômica
A partir de sua Estratégia de Dados, lançada em 2020, a União Europeia estruturou a construção de data spaces combinando duas frentes complementares.
De um lado, consolidou um arcabouço normativo destinado a estabelecer parâmetros jurídicos e confiança institucional. A Lei de Governança de Dados (DGA), de 2023, definiu regras para o compartilhamento voluntário e a atuação de intermediários de dados. A Lei de Dados (Data Act), em 2025, avançou ao estabelecer obrigações de acesso, portabilidade e interoperabilidade de dados gerados por dispositivos conectados.
De outro, adotou instrumentos de promoção ativa, com investimentos em projetos-piloto setoriais, definição de requisitos técnicos comuns, disseminação de boas práticas e apoio à formação de ecossistemas e comunidades técnicas.
Esse conjunto de medidas formou bases jurídicas, técnicas e financeiras que viabilizaram o lançamento de iniciativas em 14 setores estratégicos. O avanço institucional, contudo, não foi acompanhado, na mesma intensidade, pela maturidade econômica desses arranjos, especialmente no que se refere à consolidação de demanda e modelos de negócio sustentáveis.
Enquanto as políticas públicas enfatizam benefícios sistêmicos, como integração setorial e inovação, as decisões empresariais para compartilhamento de dados aparecem orientadas por critérios imediatos de custo, risco e retorno. As evidências observadas em pilotos indicam que a demanda por compartilhamento voluntário de dados no contexto B2B evolui aos poucos e se manifesta mais fortemente onde há benefícios econômicos objetivos.
Na prática, o compartilhamento voluntário tende a se desenvolver a partir de dinâmicas econômicas já existentes. Os principais gatilhos para a participação das empresas estão associados a incentivos econômicos e institucionais próprios de cada setor, como oportunidades de negócio, exigências da cadeia de valor ou obrigações regulatórias.
No data space de mobilidade, por exemplo, operadores compartilham dados principalmente para atender a exigências regulatórias e a metas públicas de mobilidade sustentável. Já no setor agrícola, incentivos como o acesso a subsídios ou ganhos de reputação. Na ausência desses vetores, os benefícios projetados são frequentemente percebidos como difusos ou indiretos, o que limita sua capacidade de mobilizar adesão voluntária.
Além da natureza dos incentivos, a própria estrutura de custos e ganhos desse mercado influencia o ritmo de amadurecimento dos data spaces. A adesão envolve investimentos iniciais relevantes de natureza técnica, organizacional e cognitiva. Isso inclui: adaptação de sistemas, melhoria da qualidade dos dados, harmonização semântica e compreensão de arcabouços regulatórios especializados. Esses custos são imediatos e recaem individualmente sobre cada participante e podem representar uma barreira para empresas com menor maturidade digital.
Os benefícios econômicos do compartilhamento não se materializam automaticamente com a disponibilização dos dados. O retorno depende da existência de aplicações viáveis e da participação coordenada de múltiplos agentes capazes de utilizar, combinar e transformar esses dados em produtos ou serviços. Enquanto essa massa crítica não se consolida, o valor econômico tende a ser percebido como incerto.
Além disso, custos e ganhos tendem a se distribuir de forma assimétrica ao longo da cadeia. Detentores de dados assumem investimentos imediatos para estruturar e disponibilizar suas bases, enquanto potenciais consumidores só internalizam os benefícios quando aplicações economicamente viáveis se consolidam. Essa defasagem reduz tanto a disposição a compartilhar quanto a pagar nos estágios iniciais do arranjo, o que ajuda a explicar por que, em diversos casos, a sustentabilidade econômica dos data spaces se torna incerta após o término dos financiamentos públicos.
Por fim, o dilema dos intermediários de dados europeus, regulados e promovidos pelo DGA, ilustra o descompasso entre a consolidação normativa e a formação de um mercado funcional. Embora o arcabouço institucional tenha ofertado financiamento e estabelecido princípios de confiança, tais elementos não se converteram automaticamente em demanda econômica consistente nem em modelos de monetização sustentáveis. A falência do AgDataHub, intermediário agrícola francês criado com apoio público, tornou-se um exemplo das dificuldades de sustentabilidade econômica nesse contexto.
O que essa experiência sinaliza para o Brasil?
A experiência europeia indica que, em contextos de baixa maturidade da demanda, marcos legais e infraestrutura técnica são condições necessárias, mas insuficientes para viabilizar mercados de compartilhamento de dados. O próprio debate europeu deslocou seu foco para a viabilidade econômica dos data spaces, com investimentos previstos na construção de casos de uso, no desenvolvimento de capacidades digitais e técnicas da indústria e no alinhamento com políticas estratégicas, como a de Inteligência Artificial (IA).
Para a Política Nacional de Economia de Dados, isso sugere um cuidado central: evitar que avance predominantemente pela lógica normativa, sem clareza sobre onde e como o compartilhamento de dados gera valor econômico concreto.
A ativação da demanda por data spaces pressupõe partir de problemas produtivos concretos capazes de gerar valor econômico perceptível para os participantes. Iniciativas como a pesquisa lançada pelo MDIC, em fevereiro, para ouvir empresas industriais sobre o uso e o compartilhamento de dados, representam um passo importante nessa direção. Mas, isso pode ser apronfundado pelo mapeamento de áreas com maior potencial de tração inicial e pela integração da política de data spaces a agendas estratégicas dependentes de dados, como IA e transição verde.
Outro eixo central envolve a combate às barreiras de entrada. No Brasil, onde micro e pequenas empresas dominam a estrutura produtiva, os custos de adesão, a complexidade técnica e as exigências organizacionais tendem a ser fatores críticos de exclusão. Mecanismos como o financiamento para a adequação técnica e modelos de adesão progressiva que reduzam a assimetria de capacidades podem fazer diferença nesse cenário.
A arquitetura institucional pode ser facilitadora da maturidade de mercado quando dialoga com estratégias de captura de valor economicamente viáveis, inclusive para intermediários de dados e ao reduzir assimetrias entre quem investe na disponibilização de dados e quem os utiliza.
Por fim, a forma como o governo estrutura o financiamento público também influencia a sustentabilidade desses arranjos. Vincular recursos à demonstração de viabilidade econômica desde a fase piloto pode reduzir a dependência prolongada de subsídios e aproximar os data spaces de demandas efetivas de mercado.
O desafio brasileiro não é apenas construir a arquitetura institucional dos data spaces, mas alinhar regulação, incentivos e sustentabilidade econômica desde o início.
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