O artigo de Luiz Alberto dos Santos, publicado recentemente no Outras Palavras com o título “Monetização de dados: lições da experiência chinesa”, oferece uma síntese útil das políticas pelas quais o Estado chinês vem procurando organizar, contabilizar e comercializar dados, além de utilizá-los como garantia de empréstimos e como lastro de operações de securitização. Sua principal limitação, porém, é de ordem teórica e diz respeito às categorias empregadas. Em particular, a categoria do valor – fundamental para compreender o fenômeno – é tratada a partir de critérios contábeis, sem a necessária distinção em relação ao valor de uso e ao preço. No plano político, discordamos também da defesa que o autor faz dos Projetos de Lei nº 1.356/2026 e nº 5.960/2025, atualmente em tramitação no Congresso Nacional.

Por César Bolaño e Fabrício Zanghelini / Outras Palavras

Nosso objetivo aqui é apresentar, a partir do referencial marxiano, um breve contraponto a algumas questões levantadas pelo autor e, com isso, contribuir para o debate. Inicialmente, retomamos de forma resumida alguns argumentos desenvolvidos em trabalho anterior (Bolaño e Zanghelini, 2025) sobre as relações entre valor, preço e capitalização fictícia no que vem sendo chamado de “economia de dados”. Em seguida, examinamos o caso chinês, lançando mão de uma hipótese provisória inspirada no conceito de “economia dual de transição”, de Sohn-Rethel. Essa hipótese, por sua vez, só poderá ser explorada com maior cuidado em outro texto, de mais fôlego, ainda em elaboração. A partir dessas considerações, refletimos, na conclusão, sobre a questão dos dados diante da limitada autonomia tecnológica e informacional do Brasil.

Os dados entre valor, preço e capital fictício

O texto de Santos parte da decisão chinesa de reconhecer os dados como quinto fator de produção, ao lado da terra, do trabalho, do capital e da tecnologia. De uma perspectiva marxista, a própria noção de fatores de produção é problemática, pois coloca no mesmo plano elementos de natureza distinta e os apresenta como fontes autônomas do valor. Naturaliza-se, assim, o capital como um recurso produtivo, deixando-se de apreendê-lo como uma relação social fundada na exploração da força de trabalho.

Vale lembrar que o próprio Smith, ao promover um giro em sua teoria do valor e se afastar da noção de valor-trabalho, passa a explicar o preço natural da mercadoria pela soma das remunerações naturais correspondentes a cada fator de produção: salário para o trabalho, lucro para o capital e renda para a terra. Embora essa discussão seja importante, interessa-nos aqui apenas examinar brevemente, em perspectiva marxiana, as categorias de valor de uso, valor, preço e capitalização fictícia implicadas na análise dos dados.

Inicialmente, é preciso distinguir “dados” de “informação”. Em um nível elevado de abstração, entendemos por dados tanto os vestígios digitais deixados pelas atividades dos usuários de internet e ainda não incorporados a uma base quanto os registros já capturados e armazenados, mas ainda dispersos e não estruturados. Essa diferença não altera a determinação que aqui nos interessa: em ambos os casos, os dados constituem material bruto que, nessa condição, não contém valor (Bolaño e Zanghelini, 2025). A captura e o armazenamento, quando se limitam ao registro automatizado desses vestígios, sem atuação imediata do trabalho vivo, não os transformam em informação.

É por meio do trabalho de seleção, classificação e organização que essa massa de dados adquire uma estrutura inteligível e se transforma em informação propriamente dita. Ou seja, a informação é um conteúdo dotado de significado, mas esse significado não decorre de uma propriedade natural dos dados, e sim do seu processamento e interpretação pelo trabalhador informacional. Isso não significa, porém, que toda informação contenha valor. Quando produzida por trabalho improdutivo, apresenta-se apenas como valor de uso. Quando produzida por trabalho produtivo para o capital, pode constituir matéria-prima informacional ou apresentar-se diretamente como mercadoria-informação, em ambos os casos dotada de valor.

Na prática, essa captura e esse armazenamento ocorrem quase imediatamente por meio de arquiteturas digitais automatizadas. Isso, contudo, não elimina o trabalho humano: tais arquiteturas incorporam trabalho morto e dependem continuamente do trabalho vivo necessário à sua produção, manutenção, correção e atualização. Além disso, mesmo em estado bruto, os dados não constituem uma reprodução neutra e imediata da realidade, pois, no plano empírico, toda coleta delimita o que será coletado. Nada disso, entretanto, equivale, por si só, à sistematização que transforma os dados em informação. É preciso, portanto, fazer um rigoroso exercício de abstração para não resvalar nem em interpretações ricardianas, segundo as quais as próprias máquinas transfeririam valor sem serem mobilizadas pelo trabalho vivo, nem naquelas que sustentam que os próprios usuários, ao deixarem rastros na internet, estariam trabalhando e produzindo valor.

De maneira resumida, podemos dizer que os dados são coletados, armazenados e utilizados de diferentes formas pelas grandes companhias de tecnologia: (i) como instrumentos de gerenciamento e controle do trabalho em processos produtivos concretos, como ocorre na indústria automobilística com equipamentos vestíveis projetados para monitorar os movimentos, o ritmo e o desempenho dos trabalhadores; (ii) como insumos para a produção da mercadoria-audiência e da mercadoria-informação; (iii) como base para processos de capitalização fictícia fundada em expectativas de rendimentos futuros, como veremos a seguir; e (iv) como recursos para o desenvolvimento de sistemas digitais estratégicos, incluindo software de guerra, que ampliam a capacidade de influência política dos oligopólios e o poder geopolítico dos Estados em que estão sediados (Bolaño e Zanghelini, 2025).

Santos também distingue diferentes formas de utilização dos dados, mas o faz a partir de categorias estritamente contábeis, baseadas nas regras do Ministério das Finanças chinês. Segundo o autor, recursos de dados destinados ao uso interno, ao aumento da produtividade ou ao licenciamento podem ser registrados como ativos intangíveis, enquanto aqueles destinados à venda podem ser classificados como estoques. Ao analisar como a China está atribuindo valor aos dados, Santos afirma inicialmente que o problema consiste em “determinar quanto os dados realmente valem” e, em seguida, explica que a solução encontrada foi calcular o valor “a partir dos custos necessários para criar ou produzir os dados”.

O autor destaca a fragilidade desse método, já que o custo de produção não corresponderia ao valor econômico, e apresenta o seguinte paradoxo: “uma base de dados extremamente barata de produzir pode gerar receitas, ganhos de produtividade ou vantagens competitivas enormes; inversamente, uma base cara de construir pode ter pouca utilidade comercial”. Nesse ponto, o raciocínio de Santos desloca-se do critério contábil para uma concepção utilitarista de “valor econômico”, segundo a qual os dados valeriam pelos benefícios proporcionados por seu controle.

O conhecido paradoxo da água e do diamante já havia permitido a Smith mostrar que a utilidade não poderia explicar o valor de troca de uma mercadoria. Posteriormente, a teoria marginalista procuraria resolver esse paradoxo recorrendo à noção de utilidade marginal, saída teórica que os utilitaristas anteriores não haviam encontrado. Em uma perspectiva marxista, a questão deve ser colocada em outros termos. O valor de uso é uma condição necessária da mercadoria, mas não constitui a substância nem a medida de seu valor. Embora Smith e Ricardo já distinguissem valor de uso e valor de troca, não apreenderam, em razão do horizonte burguês da economia política clássica, o duplo caráter do trabalho (concreto e abstrato) representado nas mercadorias.

Para tratar diretamente da questão que Santos denomina monetização dos dados, é preciso fazer outra distinção fundamental: aquela entre valor e preço. Embora os dados, enquanto material bruto, não contenham valor a priori, direitos de acesso e uso sobre eles podem fundamentar um preço. Como explica Marx ao tratar dos preços de mercado no Livro III de O capital, no movimento real da economia capitalista, os preços podem estar acima ou abaixo dos valores. Uma base de dados criada pelo trabalho informacional produtivo contém valor, mas seu preço não necessariamente coincide com ele. Essa divergência pode tornar-se persistente sob condições de monopólio, mas nada disso caracteriza a formação de capital fictício.

A capitalização fictícia constitui outro movimento. Do ponto de vista categorial, ela ocorre quando um fluxo esperado de rendimentos passa a ser representado como fruto de um capital que não foi efetivamente adiantado no processo produtivo. É a forma D–D’ autonomizada do processo real de valorização. Aqui, a relação aparece invertida: não é um capital preexistente que produz o rendimento; é a expectativa de rendimento que dá existência fictícia ao primeiro D como capital. É nesse sentido que, segundo Marx, “a formação do capital fictício tem o nome de capitalização […] Desse modo, apaga-se até o último rastro toda a conexão com o processo real de valorização do capital e se reforça a concepção do capital como um autômato que se valoriza por si mesmo” (Marx, 2017, p. 524).

Em trabalho anterior, argumentamos que a comercialização especulativa de pacotes de dados brutos poderia constituir, sob determinadas condições, uma nova forma de capitalização fictícia (Bolaño e Zanghelini, 2025). Aqui, vale detalhar um pouco mais essa questão. Embora não contenham valor, pacotes de dados brutos podem receber um preço e ser comprados na expectativa de sua futura sistematização e utilização produtiva. Isso pode dar lugar a movimentos especulativos, mas não caracteriza, por si só, capitalização fictícia. É necessário, ao tratar do capital fictício, que o controle exclusivo dos dados seja juridicamente constituído como um direito de apropriação sobre um fluxo de receitas e que essas receitas esperadas sejam capitalizadas no preço desse direito.

Nesse caso, o que se negocia como ativo não são propriamente os dados brutos, mas o direito de apropriação sobre os rendimentos que sua exploração poderá gerar. A capitalização fictícia também pode ocorrer sobre bases de dados já sistematizados. A lógica é a mesma, mas, nesse caso, a determinação fictícia desdobra-se a partir da mercadoria-informação que já contém valor. A mera venda dessa mercadoria ou o licenciamento de seu acesso não constitui capital fictício. Outra coisa, porém, é o direito de apropriação sobre receitas futuras decorrentes da exploração econômica dessa mercadoria. Quando o fluxo esperado dessas receitas é utilizado para calcular o preço presente do direito, ocorre a capitalização fictícia.

Podemos imaginar uma empresa X que produz uma base de gravações em português para treinar sistemas de reconhecimento de voz. O acesso a essa mercadoria-informação é licenciado a outras empresas, que efetuam pagamentos periódicos. Com base nessas receitas futuras, X emite títulos e os vende a investidores. Estes não adquirem o direito de utilizar a base, mas o direito de receber parte dos pagamentos futuros. É nesses títulos, e não na mercadoria-informação, que se encontra o processo de capitalização fictícia.

Santos descreve duas operações distintas envolvendo ativos de dados na China. Na primeira, empresas e veículos de financiamento de governos locais utilizam esses ativos como garantia para obter empréstimos. Considerada isoladamente, essa operação situa-se no âmbito do capital portador de juros e não constitui uma forma de capital fictício. Na segunda, são emitidos data asset-backed securities (ABS), isto é, títulos lastreados nos rendimentos esperados da exploração dos dados. Nesse caso, ocorre a capitalização fictícia. Há, porém, uma importante particularidade: segundo Santos, “a operação contou com garantia de uma instituição financeira estatal”, sinalizando “que o mercado ainda não confia plenamente na capacidade dos próprios dados de gerar fluxos de caixa suficiente para sustentar os títulos”. Inclusive, como complementa o autor, “em junho de 2026, as autoridades chinesas suspenderam novas aprovações de ABS lastreados em dados”.

Seja como for, o simples registro da base de dados no balanço da empresa não produz nem explica essa capitalização. O balanço pode apenas registrar seus efeitos quando reconhece como ativo um direito cujo preço foi calculado com base em rendimentos futuros esperados. Esse reconhecimento exige cautela, pois pode melhorar os indicadores da empresa sem que as receitas esperadas venham efetivamente a se realizar. É necessário, portanto, ir além da descrição contábil para apreender as determinações essenciais e as contradições desse processo.

China: soberania informacional e economia dual de transição

Podemos formular uma hipótese de trabalho provisória a respeito da situação chinesa recorrendo ao conceito de “economia dual de transição”, de Sohn-Rethel (1982), cuja formulação procura conferir uma determinação histórica mais concreta à contradição entre socialização da produção e apropriação privada. Ao analisar as transformações decorrentes da crise que marcou a passagem do século XIX para o XX e a constituição do capitalismo monopolista, o autor identifica no sistema a convivência de duas leis econômicas contraditórias: de um lado, a lei da apropriação privada, vinculada à lei do valor e à sociabilidade mercantil capitalista; de outro, uma lei de socialização que lhe é oposta, constituída no plano da produção material e associada à crescente integração do processo produtivo. Essa segunda lei não elimina a primeira: emerge de maneira deformada no interior do capitalismo, ao mesmo tempo que as exigências de socialização entram em contradição com a própria regulação mercantil capitalista.

Essa lei de socialização se manifesta na exigência material de coordenar previamente diferentes atividades e estabelecer uma unidade comum de medida entre o tempo do trabalho humano e o tempo da maquinaria. Com a constituição do sistema de máquinas sob o controle do capital, não são mais os trabalhadores que controlam o ritmo do processo produtivo: o funcionamento das máquinas e a organização da produção em fluxo contínuo impõem um ritmo ao qual os diferentes trabalhos precisam ser integrados. Essa exigência assume uma forma historicamente determinada com a consolidação da administração científica do trabalho no taylorismo e sua articulação com a linha de montagem fordista. É justamente essa forma capitalista de coordenação que ocupa um lugar central na análise de Sohn-Rethel.

Os desenvolvimentos posteriores da organização do trabalho ampliaram essa coordenação para além dos limites da fábrica. As arquiteturas digitais passaram a integrar em tempo real processos produtivos, cadeias de fornecedores, atividades organizadas por plataformas e aparatos estatais. Os sistemas chamados de inteligência artificial aprofundam ainda mais esse movimento, ampliando a capacidade objetiva de coordenação, planejamento e controle, assim como as possibilidades de subsunção do trabalho intelectual, elemento central da reestruturação produtiva e da Terceira Revolução Industrial (Bolaño, 2002). Ao mesmo tempo, a propriedade das infraestruturas e a apropriação de seus resultados permanecem fortemente concentradas. Afinal, o avanço técnico no capitalismo não resolve a contradição entre socialização e apropriação privada, mas a repõe em um novo patamar.

Em um nível mais elevado de abstração, essa contradição está na própria essência das crises capitalistas, ainda que cada uma delas assuma diferentes formas de manifestação e seja atravessada por determinações históricas e conjunturais específicas. Não cabe desenvolver aqui a temática das crises. Basta assinalar, com Carcanholo (1996), que elas expressam de maneira violenta a referida contradição entre o caráter social da produção e a apropriação privada do valor produzido. Como dito, essa contradição adquire, no capitalismo monopolista, nos termos de Sohn-Rethel, uma determinação histórica mais concreta na oposição entre a lógica da apropriação privada, vinculada à lei do valor, e a lógica da socialização material do trabalho, que exige a coordenação prévia dos processos produtivos e uma medida temporal comum entre o trabalho humano e a maquinaria.

Não cabe desenvolver aqui esse problema, mas o taylorismo estudado por Sohn-Rethel pode ser entendido como um antecedente histórico das formas de mensuração, coordenação e controle que os sistemas de inteligência artificial hoje prometem. Nossa hipótese de trabalho é que, na China, embora não seja possível caracterizá-la como capitalista, a convivência das duas leis econômicas contraditórias, tendo em vista tratar-se de um sistema de transição, se reproduz em novas bases e se torna mais tensa com o avanço da política de reforma e abertura inaugurada por Deng Xiaoping, a partir da decisão de que o caminho para o socialismo não poderia prescindir do mercado. A direção chinesa colocou-se, assim, diante do desafio de conduzir o processo lidando com essa contradição, sem procurar simplesmente extirpá-la de golpe.

A política de reforma e abertura ampliou deliberadamente o espaço dos mecanismos mercantis e o campo de atuação da lei do valor – o que envolve um risco de restauração capitalista que não pode ser desconsiderado –, ao mesmo tempo que o Estado preservou e reconfigurou instrumentos de planejamento e controle sobre setores e infraestruturas estratégicas. As medidas adotadas sob Xi Jinping podem ser interpretadas como uma tentativa de reforçar a direção política do processo e limitar a autonomia do capital privado. Portanto, a forma chinesa de lidar com o dilema da economia dual de transição distingue-se da orientação neoliberal predominante no Ocidente, na medida em que procura subordinar os mecanismos mercantis a um projeto nacional de desenvolvimento.

Essa tensão entre direção estatal e mecanismos mercantis também atravessa a política chinesa de dados. De um lado, os dados são reconhecidos como fator de produção, registrados como ativos, negociados em bolsas e utilizados como garantia ou suporte de operações financeiras. De outro, o Estado procura definir os direitos incidentes sobre eles, estabelecer padrões para sua circulação, retirar dados sensíveis do mercado e direcionar seu uso para objetivos industriais, científicos, administrativos e estratégicos. A própria suspensão, em junho de 2026, de novas aprovações de ABS lastreados em dados mostra que a direção estatal chinesa conserva instrumentos para restringir a financeirização.

A China combina a construção de mercados de dados com planejamento estatal, empresas tecnológicas domésticas, restrições aos fluxos transfronteiriços e controle nacional de infraestruturas estratégicas. Isso lhe confere um elevado grau de autonomia. O país ocupa hoje a fronteira tecnológica e disputa com os Estados Unidos a liderança no campo da inteligência artificial. Um exemplo dessa articulação é a Shanghai Data Exchange, criada em 2021, que “opera como instrumento de uma estratégia estatal de desenvolvimento tecnológico, articulada a uma política industrial deliberada de acumulação de capacidades nacionais em inteligência artificial, sob regulação direta do Estado” (Bolaño e Guimarães, 2026).

Um cuidado adicional diz respeito ao emprego da palavra “valor” nos documentos oficiais e no debate chinês. O termo nem sempre é utilizado no sentido categorial atribuído por Marx. Conforme o contexto, pode designar a utilidade produtiva dos dados, sua capacidade de gerar receitas ou ganhos de produtividade, seu preço contábil ou ainda sua importância estratégica. Isso não significa, entretanto, que o debate marxista chinês ignore essas diferenças. Os intelectuais participantes desse debate sabem que a questão estratégica é o valor de uso dos dados e não a valorização fictícia de um “ativo” que, como explicamos anteriormente, não possui valor intrínseco nenhum. É interessante neste ponto, sintetizar a análise que faz Jeff Xiong (2026) a respeito do desenvolvimento dos sistemas de inteligência artificial na China e nos Estados Unidos:

A indústria estadunidense de IA opera atualmente dentro do que pode ser melhor descrito como vórtice de capital. O capital de risco despeja bilhões em startups de IA, que gastam uma parcela significativa desses fundos na infraestrutura de computação de uma meia dúzia de gigantes da tecnologia, como Nvidia e Oracle. As receitas crescentes desses provedores de infraestrutura são então citadas como prova de viabilidade do boom de IA justificando outro ciclo de investimento nas startups. É um ciclo fechado, um circuito autossustentável de capital girando dentro da economia virtual, em grande parte desvinculado da criação de valor no mundo físico (Xiong, 2026, p. 48).

Sem entrar em detalhes, é possível observar que Xiong parte do conceito marxiano de valor. Sua preocupação é mostrar a tendência, intrínseca à lógica estadunidense, de autonomização do circuito de investimentos e avaliações financeiras em relação à produção efetiva de valor. Essa dinâmica parece apontar para a formação de uma bolha de investimentos semelhante àquela que culminou na crise das empresas de tecnologia em 2000. Segundo o autor, “esse ciclo poderia ser sustentável se a IA estivesse gerando ganhos revolucionários de produtividade dentro de seu domínio digital nativo” (ibidem). Não é isso, porém, que ocorre nem mesmo na programação, considerada a aplicação mais madura da IA, o que “sugere um gargalo de imaginação: enquanto as aplicações de IA estiverem confinadas ao mundo virtual da geração de códigos, textos e imagens, sua capacidade de criar valor transformador será surpreendentemente limitada” (ibidem).

No caso da estratégia chinesa IA+, lançada em 2025, “não se trata de financiar um setor de IA isoladamente, mas de incorporar sistematicamente a IA como ferramenta fundamental em toda a economia real”, mediante uma abordagem top-down que “abre um horizonte muito mais amplo de imaginação” (idem, p. 49). Essa orientação constitui um aspecto-chave de uma estratégia nacional mais ampla, explicitada no 15º Plano Quinquenal. Podemos interpretá-la, à luz de Furtado (1978), como uma tentativa de colocar os meios tecnológicos a serviço do desenvolvimento, entendido como abertura de horizontes à criatividade e à imaginação. Nesse sentido, a lógica dos fins procura prevalecer sobre a lógica dos meios que caracteriza o circuito estadunidense descrito por Xiong. Após apresentar alguns casos emblemáticos, o autor conclui que todos eles têm em comum a aplicação da IA “para resolver problemas centrais e tangíveis no mundo físico”. Em seguida, acrescenta:

Eles abordam pontos problemáticos genuínos nas indústrias nacionais e na vida das pessoas. Esse é o verdadeiro oceano azul para o potencial da IA, criando valor que excede em muito o que pode ser gerado circulando apenas dentro da economia virtual (Xiong, 2026, p. 50-51).

Não cabe entrar aqui num debate detalhado com a perspectiva marxista de Xiong. Tampouco convém tomar literalmente sua oposição entre os mundos “físico” e “virtual”, uma vez que os processos digitais também possuem bases materiais e dependem de infraestruturas, energia e trabalho. Entendamos, para simplificar, na nossa própria perspectiva, o “mundo físico” como mundo material, e o “virtual” como aquele da mera forma, do valor que tende a se descolar da materialidade, ainda que, por certo, a lei do valor opere igualmente nos dois âmbitos.

O que procuramos indicar até aqui é que a China dispõe de uma estratégia nacional complexa e abrangente, dirigida à preservação da autonomia cultural e tecnológica e da capacidade de planejamento do Estado nacional. Nesse contexto, a implantação das bolsas de dados encontra-se inserida num projeto nacional de desenvolvimento e submetida a instrumentos de direção política. Em que pese tratar-se de um país empenhado há quase oito décadas na construção do socialismo, isso não elimina sua condição de economia dual de transição, especialmente evidente com o citado processo de reforma e abertura. A presença de instituições capitalistas – a exemplo do sistema de crédito e das sociedades por ações, interpretados por Albuquerque (2012), com base em Marx e Rosdolsky, como “germes visíveis do socialismo” – tampouco contradiz essa caracterização.

A coexistência entre um sistema centralizado de planificação e mecanismos de coordenação mercantil marca uma economia dual de transição que se apresenta de forma oposta àquela que conhecemos no Ocidente. No primeiro caso, trata-se de um projeto coletivo e racional de superação do capitalismo; no segundo, a socialização engendrada pelo próprio desenvolvimento do capital permanece subordinada à preservação das condições de valorização e acumulação. Essa diferença não elimina as contradições específicas do processo chinês, mas tampouco permite colocar sua trajetória no mesmo plano das economias neoliberais.

Conclusão: dependência e limites à construção de um projeto nacional soberano no Brasil

A proposta de mercantilização dos dados no Brasil em nada se assemelha à estratégia chinesa. Ao contrário, a introdução isolada de bolsas, direitos negociáveis e mecanismos de valoração contábil, sem um grau comparável de controle sobre as infraestruturas, as plataformas e as capacidades tecnológicas, pode ampliar a apropriação dos dados por empresas estrangeiras e aprofundar a dependência em relação aos Estados Unidos. Nessas condições, a relação entre mercantilização dos dados e soberania digital apresenta uma dupla determinação:

De um lado, a soberania digital figura como pressuposto: a possibilidade mesma de que um mercado de dados seja implantado no Brasil sob a forma aqui descrita decorre de abdicações anteriores, acumuladas ao longo de décadas, quanto ao controle nacional sobre a infraestrutura informacional. De outro, figura como resultado: a consolidação desse mercado aprofunda a dependência, corroendo as condições materiais de construção de um projeto autônomo futuro. Não se trata, portanto, de um problema que se coloca depois do processo econômico, mas de uma dimensão que o precede e dele decorre simultaneamente. Sob a ótica aqui adotada, a soberania digital não se resume à inviolabilidade das fronteiras territoriais nem à jurisdição formal sobre data centers instalados no país. Ela pressupõe o controle sobre a infraestrutura tecnológica, sobre a apropriação do conhecimento socialmente produzido no território nacional e, fundamentalmente, sobre a destinação do excedente econômico gerado por esse conhecimento, sob controle do Estado (Bolaño e Guimarães, 2026).

Santos considera que o modelo chinês apresenta uma lacuna por não reconhecer o direito de propriedade individual sobre os dados pessoais. Ao defender o Projeto de Lei nº 1.356/2026, em tramitação no Congresso Nacional, o autor propõe que o titular conserve poder jurídico sobre a utilização temporária e a exploração econômica de seus dados para finalidades determinadas, além de participar dos resultados obtidos. Para ele, esse projeto, ao lado do PL nº 5.960/2025, constituiria um instrumento importante para garantir a soberania digital. Enquanto o primeiro acrescentaria uma dimensão de soberania sobre o suposto valor econômico dos dados, o segundo enfatizaria “a infraestrutura tecnológica nacional – capacidade computacional, data centers, interoperabilidade e redução de dependências críticas”.

Não cabe aqui realizar uma análise detalhada dos dois projetos, mas ao menos duas questões relativas ao PL nº 1.356/2026 precisam ser colocadas para reflexão. Em primeiro lugar, a própria operacionalidade da remuneração parece problemática, pois não está claro por qual critério seria possível determinar a contribuição individual de cada titular para as receitas obtidas. Em segundo lugar, embora Santos proponha salvaguardas jurídicas, persistiria uma desigualdade concreta: algumas pessoas poderiam recusar a exploração econômica de seus dados, enquanto outras seriam pressionadas pela necessidade econômica a negociá-los. Seja como for, não nos parece que esse direito individual seja capaz de limitar a concentração e a centralização do capital ou de modificar as relações de dependência entre países centrais e periféricos. A proposta apresenta uma resposta individualizada para um problema que possui dimensões sociais e coletivas.

Em suma, reconhecer que o desenvolvimento capitalista amplia as desigualdades e subordina progressivamente o conjunto das relações sociais à lógica da valorização não significa tratar o aumento da dependência ou o aprofundamento das crises como atalhos para a emancipação. À luz da noção de “germes visíveis do socialismo”, não rejeitamos a priori toda forma de circulação econômica dos dados. É preciso, contudo, perguntar quem controla esse processo, quem se apropria de seus resultados, a que projeto de desenvolvimento ele serve e quais possibilidades abre para a redução das desigualdades sociais e para a construção do socialismo.

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