Nota Metodológica
Como Construímos Estes Cenários
Transparência é fundamental. Abaixo detalhamos cada etapa do processo, os responsáveis pela metodologia e a validação externa das projeções.
DASHCiTY
Elaboração da Metodologia
A DASHCiTY é a empresa responsável pela concepção, desenvolvimento e aplicação da metodologia de projeção do Efeito ACATE. Especializada em inteligência de dados para ecossistemas de inovação, a DASHCiTY combinou frameworks reconhecidos internacionalmente no campo de Estudos de Futuro (Foresight) para construir os cenários de 2026 a 2066.
▶Definição das 8 Ondas Tecnológicas e seus marcos
▶Criação do IAE Score (Innovation & Acceleration Ecosystem Index)
▶Projeções de faturamento, empregos, unicórnios e demais indicadores
▶Benchmarking com 16 ecossistemas globais de referência
▶Cálculo dos multiplicadores de impacto econômico para Santa Catarina
Caravela Dados e Estatísticas
Validação Externa
A Caravela é uma empresa de base científica, fundada por economistas com doutorado pela UFSC, especializada em análise de dados regionais e setoriais. Foi contratada para realizar a validação independente das projeções do Efeito ACATE, aplicando modelagem econométrica formal à série histórica do setor.
▶Modelagem ARIMA sobre a série histórica de empregos do setor de TI em SC (2003–2023)
▶Derivação de faturamento, empresas e PIB a partir das projeções de emprego
▶Incorporação de ganhos de produtividade tecnológica (IA, automação)
▶Análise de intervalo de confiança de 95% para as projeções
Visão Geral do Processo Metodológico
As projeções deste painel não são previsões determinísticas — são cenários construídos a partir de metodologias reconhecidas internacionalmente no campo de Estudos de Futuro (Foresight), posteriormente validados por modelagem econométrica independente. O objetivo é traçar uma trajetória plausível e desejável para o ecossistema de tecnologia de Santa Catarina.
Definir o Futuro Desejável
Partimos de uma visão ambiciosa para 2066: SC entre os maiores ecossistemas de inovação do mundo.
Trabalhar de Trás para Frente
Usando Backcasting, calculamos os marcos intermediários necessários em cada onda de 5 anos.
Calibrar com Dados Reais
As taxas de crescimento (CAGR) foram calibradas com benchmarks reais de ecossistemas similares.
Validação Independente
A Caravela aplicou modelagem econométrica (ARIMA) à série histórica, validando as projeções de forma independente.
Monitorar e Ajustar
O IAE Score permite acompanhar o progresso real vs. projetado, ajustando premissas a cada ciclo.
Frameworks de Foresight
A DASHCiTY combinou múltiplas abordagens acadêmicas para construir cenários robustos:
Strategic Foresight (OCDE)
OCDE, 2019
Abordagem sistêmica para antecipar mudanças, identificar oportunidades e informar decisões de longo prazo. Utilizada por governos e organizações internacionais para planejamento de políticas públicas.
Backcasting
Bibri, 2018; Robinson, 1990
Em vez de projetar o presente para o futuro (forecasting), partimos do futuro desejado e trabalhamos de trás para frente. Perguntamos: 'O que precisa acontecer em cada onda para chegarmos à meta de 2066?'
Three Horizons
Sharpe et al., 2013
Modelo que organiza a transformação em 3 horizontes: H1 (sistema atual), H2 (transição) e H3 (futuro emergente). As 8 ondas do painel refletem esta progressão.
Cone de Futuros
Voros, 2017
Framework que distingue entre futuros possíveis, plausíveis, prováveis e preferíveis. Nosso cenário se posiciona no quadrante 'preferível' — ambicioso, mas alcançável com ação coordenada.
Scenario Planning
Schwartz, 1991
Técnica de construção de narrativas alternativas sobre o futuro, permitindo testar estratégias contra diferentes cenários e identificar decisões robustas.
Modelagem Econométrica (Caravela)
A validação da Caravela utilizou o modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) aplicado à série histórica de empregos formais do setor de TI em SC (RAIS/CAGED, 2003–2023):
ARIMA(p, d, q)
Modelo autorregressivo integrado de médias móveis
Série Base
Empregos formais do setor de TI em SC (RAIS/CAGED), 2003–2023 — 20 anos de dados históricos.
Derivação de Indicadores
Faturamento, número de empresas e PIB foram derivados a partir das projeções de emprego, utilizando relações históricas observadas entre as variáveis.
Produtividade Tecnológica
Incorporação de ganho anual de produtividade por trabalhador, capturando o efeito de IA, automação e plataformas digitais sobre o faturamento.
CAGR e IAE Score
A Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) interpola os valores entre 2026 e 2066:
CAGR = (Valor Final / Valor Inicial)^(1/n) - 1
onde n = número de anos no período
O IAE Score é composto por 5 dimensões ponderadas:
IAE = Σ (Dimensão × Peso)
Escala: 0–60 Emergente · 60–70 Maduro · 70–80 Pré-Classe Mundial · 80–90 Classe Mundial · 90+ Elite Global
Como Funciona o Benchmarking
Para contextualizar a trajetória da ACATE, comparamos seu IAE Score com 16 ecossistemas de inovação ao redor do mundo. Os dados de referência foram obtidos de fontes públicas reconhecidas:
Global Startup Ecosystem Report (GSER)
Startup Genome
Ranking anual dos principais ecossistemas de startups do mundo, avaliando performance, funding, talento e conectividade.
StartupBlink Global Index
StartupBlink
Índice que classifica 1.000+ cidades e 100+ países por atividade de startups, infraestrutura de inovação e ambiente de negócios.
Innovation Cities Index
2thinknow
Avaliação de 500+ cidades em 162 indicadores de inovação, incluindo cultura, infraestrutura e mercado.
Os IAE Scores dos ecossistemas de referência foram estimados aplicando a mesma metodologia IAE aos dados públicos disponíveis. As projeções futuras desses ecossistemas assumem taxas de crescimento conservadoras (1–3% ao ano), refletindo sua maturidade já consolidada.
Premissas Fundamentais
Continuidade e fortalecimento das políticas públicas de apoio à inovação em SC
Colaboração sustentada entre indústria, governo, academia e sociedade (Hélice Quádrupla)
Crescimento do PIB brasileiro alinhado com projeções do FMI e Banco Central
Adoção tecnológica seguindo curvas de difusão observadas em ecossistemas de referência
Investimento crescente em P&D como percentual do PIB estadual
Atração e retenção de talentos com programas de formação contínua
Integração crescente com cadeias globais de valor em tecnologia
Limitações e Ressalvas
Cenários de longo prazo (40 anos) carregam incerteza inerente — são instrumentos de planejamento, não previsões exatas
O intervalo de confiança de 95% do modelo ARIMA para 2065 é amplo, refletindo a dificuldade estrutural de previsões de quatro décadas
Descontinuidades tecnológicas (como IA generativa) podem alterar significativamente a trajetória, tanto acelerando quanto revertendo as projeções
Série histórica limitada para algumas variáveis (a partir de 2018), com derivação a partir da série de empregos como solução pragmática
Mudanças no ambiente regulatório, incentivos fiscais ou choques macroeconômicos não são capturados pelo modelo
As projeções serão revisadas a cada 5 anos (a cada nova onda) com dados reais atualizados
Importante: Este painel é um instrumento de visão estratégica e mobilização coletiva. Os números representam o cenário preferível revisado — aquele que se torna possível quando todos os atores do ecossistema trabalham de forma coordenada e persistente, validado por análise econométrica independente.
Referências Bibliográficas
Bibri, S.E. (2018). Backcasting in futures studies. Technological Forecasting and Social Change.
Caravela Dados e Estatísticas (2025). Análise das Projeções do Efeito ACATE. Parecer técnico independente.
DASHCiTY (2025). Efeito ACATE 1986–2066: Projeções do Ecossistema de Tecnologia de SC.
Etzkowitz, H. & Leydesdorff, L. (2000). The dynamics of innovation. Research Policy.
Hann, D. et al. (2011). Multiplier effects of ICT sector. Economic Systems Research.
Katz, R. (2012). The Impact of Broadband on the Economy. ITU/UNESCO.
Moretti, E. (2012). The New Geography of Jobs. Houghton Mifflin Harcourt.
OCDE (2019). Strategic Foresight for Better Policies. OECD Publishing.
Robinson, J.B. (1990). Futures under glass. Futures, 22(8).
Schwartz, P. (1991). The Art of the Long View. Doubleday.
Sharpe, B. et al. (2013). Three Horizons. Ecology and Society.
Spiezia, V. (2012). ICT investments and productivity. OECD Journal.
Startup Genome (2024). Global Startup Ecosystem Report.
StartupBlink (2024). Global Startup Ecosystem Index.
Voros, J. (2017). Big History and Anticipation. Springer.
2thinknow (2024). Innovation Cities Index.
