RHAE IA 2026: IA no P&D de produtos e processos

O RHAE IA 2026 abre uma oportunidade que pode passar despercebida por empresas de biotecnologia, química, materiais, agro, saúde, saneamento e manufatura. O produto final do projeto pode continuar sendo um insumo, um material, um equipamento, um bioprocesso ou um processo industrial. A inteligência artificial pode atuar dentro do desenvolvimento.

Essa leitura está no próprio objetivo da chamada. O CNPq pretende apoiar tanto novos códigos e produtos originais de IA quanto o uso de IA como ferramenta transversal na geração ou melhoria de produtos e processos inovadores. Portanto, o ponto de partida não precisa ser “qual produto de IA vamos criar?”. Pode ser “qual incerteza do nosso P&D pode ser reduzida com dados e IA?”.

A distinção muda o conjunto de empresas que deveriam examinar o edital. Uma deeptech pode ter uma oportunidade aderente mesmo quando seus clientes nunca interagirão com um chatbot, um modelo ou uma interface de inteligência artificial.

Encontro relacionado

RHAE IA 2026: requisitos, oportunidades e avaliação da proposta

O que a chamada permite financiar

A Chamada Pública nº 29/2026 foi publicada pelo CNPq para inserir pesquisadores em projetos empresariais de pesquisa, desenvolvimento e inovação. Microempresas, pequenas empresas e startups que atendam aos critérios do edital podem solicitar até R$ 300 mil em bolsas de fomento tecnológico. O prazo de submissão termina em 9 de outubro de 2026, e os projetos podem durar até 30 meses.

O apoio é concedido em bolsas, não como orçamento livre. A empresa precisa estruturar atividades, perfis profissionais, metas e entregas coerentes. A proposta também deve incluir ao menos uma bolsa SET para mestre ou doutor por no mínimo 12 meses e uma contrapartida equivalente a pelo menos 20% do valor solicitado em bolsas.

Os requisitos formais e as principais verificações antes da submissão estão no artigo RHAE IA 2026: cinco perguntas antes de preparar a proposta. Aqui, o foco é a oportunidade técnica criada pelo uso transversal de IA.

Duas formas de enquadrar a inteligência artificial

O CNPq descreve duas frentes: desenvolver códigos ou produtos originais de IA e usar IA para gerar ou melhorar outros produtos e processos inovadores.

Na primeira frente, a IA é o núcleo do produto. A empresa pode desenvolver um modelo, um sistema ou um componente tecnológico vendido ou entregue diretamente ao usuário.

Na segunda, a IA integra o método de P&D. Ela pode ajudar a selecionar experimentos, comparar formulações, prever desempenho, detectar falhas, otimizar parâmetros ou monitorar a transição de escala. O produto central permanece em outra área tecnológica.

Essa segunda frente é especialmente relevante para deeptechs. Nessas empresas, grande parte do valor está em reduzir incertezas técnicas antes de comprometer tempo, matéria-prima, equipamentos e capital com novos ciclos de desenvolvimento.

Aplicações em diferentes áreas de P&D

O uso transversal precisa estar ligado a uma decisão técnica e a um resultado verificável. A tabela mostra como essa lógica pode aparecer em diferentes setores.

O setor, por si só, não define o enquadramento. A proposta ganha consistência quando mostra a relação entre o problema técnico, os dados disponíveis, a função da IA, a decisão produzida e o resultado esperado.

A função da IA dentro do projeto

A proposta deve explicar como a ferramenta contribui para o desenvolvimento.

Considere uma empresa de biotecnologia que precisa melhorar o rendimento de um bioprocesso. “Aplicar inteligência artificial ao processo” não informa o que será feito. Um projeto mais definido explicaria:

1. quais variáveis de matéria-prima, cultivo e operação influenciam o rendimento;
2. quais dados históricos e novos experimentos alimentarão a análise;
3. como o método de IA priorizará condições para validação;
4. que decisão técnica será tomada a partir do resultado;
5. qual ganho será comparado com a linha de base.

O produto final pode continuar sendo um ingrediente obtido por fermentação. A contribuição esperada da IA está na redução do espaço experimental, na seleção de condições e na geração de evidências para a próxima etapa de desenvolvimento.

A mesma estrutura vale para uma formulação química, um material, um sensor, um processo de tratamento de água ou uma operação industrial:

problema técnico → dados → método de IA → decisão → experimento ou validação → resultado mensurável

Relação com as missões da Nova Indústria Brasil

A chamada prioriza projetos conectados às seis missões da Nova Indústria Brasil. Elas cobrem cadeias agroindustriais, complexo industrial da saúde, infraestrutura e saneamento, transformação digital da indústria, bioeconomia e descarbonização, além de tecnologias de interesse para soberania e defesa.

Isso cria espaço para diferentes combinações entre domínio técnico e função da IA. Uma empresa de materiais pode trabalhar em eficiência energética. Uma biotech pode atuar em saúde, agroindústria ou bioeconomia. Uma empresa de saneamento pode usar modelagem para melhorar processos, reduzir consumo e aumentar confiabilidade. Uma indústria de equipamentos pode incorporar IA ao desenvolvimento, à validação ou ao controle de qualidade.

Não basta mencionar uma missão no texto. A proposta precisa explicar qual problema da missão é atendido, qual resultado o projeto entregará e como a função da IA contribui para esse resultado.

O que os critérios de avaliação indicam

O edital completo atribui o maior peso à aderência à temática de IA e ao Eixo 4 do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial. A conexão com as missões da NIB tem o segundo maior peso. Juntos, esses critérios representam 45% da média ponderada.

Outros 30% estão associados à viabilidade técnica, econômica e mercadológica, à inovação e ao impacto. A leitura prática é que citar IA não resolve o enquadramento. O projeto precisa mostrar por que ela é necessária, como será usada, quem executará o trabalho e que resultado técnico e empresarial será demonstrado.

Um bom projeto combina três dimensões:

• risco tecnológico: existe uma incerteza relevante, uma rota de desenvolvimento e uma forma de mitigar os principais riscos;
• capacidade de execução: equipe, bolsistas, parceiros, infraestrutura e governança são compatíveis com as atividades;
• mercado potencial: há um problema concreto, uma aplicação definida e uma razão para o resultado ser adotado.

A IA conecta essas dimensões quando transforma dados e experimentos em uma decisão que melhora o produto ou o processo.

Checklist para identificar uma oportunidade

Antes de começar a redação, verifique se a empresa consegue responder com precisão:

• qual produto ou processo será criado ou melhorado;
• qual incerteza técnica limita o avanço atual;
• quais dados existem e quais ainda precisam ser gerados;
• qual função a IA exercerá dentro do método;
• qual decisão técnica será apoiada;
• qual comparação demonstrará o resultado;
• quem executará cada atividade;
• qual missão da NIB é atendida;
• qual aplicação empresarial justifica o projeto.

Se essas respostas formarem uma cadeia coerente, existe uma tese de projeto que merece ser aprofundada. Se a IA aparecer apenas como uma camada adicionada ao texto, a prioridade é redesenhar o projeto antes de preencher a proposta.

Fontes oficiais

• Página da Chamada Pública CNPq nº 29/2026
• Notícia do CNPq com os objetivos do RHAE IA 2026
• Edital completo do RHAE IA 2026

O edital é a referência normativa para a submissão. Dúvidas de enquadramento devem ser confirmadas com o CNPq.

Launch Lab RHAE IA 2026

O Launch Lab é um programa de quatro semanas para empresas que querem transformar uma oportunidade de IA em uma proposta estruturada. Em oito encontros ao vivo, o trabalho cobre tese, mapeamento da função da IA, aderência ao PBIA e à NIB, metodologia, equipe, bolsas, governança e revisão da proposta no modelo do CNPq.

A edição RHAE IA 2026 começou em 31 de agosto e está em andamento. As inscrições para esta turma estão encerradas.