O resultado da pesquisa TIC Governo Eletrônico 2025 instrumentaliza uma intuição generalizada em relação ao crescimento do uso de inteligência artificial — doravante referida tão-somente como IA — em órgãos públicos no Brasil. A comparação com os números de 2023 da mesma instituição revela uma acentuada curva de incorporação da referida tecnologia e, ainda, o aprofundamento da assimetria no uso por parte dos distintos poderes da República.

A mesma pesquisa revela que modelos de IA generativa respondem por substantiva parcela desse incremento, em iniciativas que na sua maior porção, são voltadas ao desenvolvimento de tarefas internas. O relatório não explicita exatamente o que se tenha por “tarefas internas” — mas a mesma intuição, fruto de quase quatro décadas de convívio com a administração pública, sugere se cuide daquelas relacionadas a aplicações de processamento de linguagem natural.

Resumo de textos, anotações de reuniões, revisão ortográfica, produção de peças padrão — todas essas são aplicações frequentemente vistas em unidades da administração pública, e vistas como expressiva contribuição de modelos de inteligência artificial. Natural que essas aplicações sejam priorizadas — afinal, a linguagem é a ferramenta principal de atuação da administração pública, materializando, nos processos, os temas que são objeto de atenção e posterior deliberação.

O ponto que se deseja destacar é a subutilização de um potencial de modelos de IA que tem, em tese, aptidão muito maior para o incremento de qualidade da ação pública, a saber, a dimensão analítica.

Diagnóstico de problemas públicos como desafio às políticas públicas

Constitui igualmente conhecimento intuitivo, aquele segundo o qual o deflagrar da ação estatal se dá a partir da identificação de um problema público, em relação ao qual haja um dever de agir constitucionalmente assinalado, ou, ainda que assim não seja, haja um espaço de deliberação em favor da administração pública que lhe permita agir.

Dois são os obstáculos que se apresentam em relação à elevação de um determinado problema ou pretensão social à consideração da administração pública. O primeiro, envolve o plano fático, da identificação do fenômeno social de que estamos cuidando — inação ou disfuncionalidade da ação administrativa, e ainda, janela de oportunidade para o desenvolvimento de uma atividade não mandatória, mas legalmente possível. O segundo ponto de bloqueio envolve a construção de um quadro informacional que efetivamente esclareça a Administração quanto aos componentes que necessariamente devem ser conhecidos para o desenho adequado da resposta institucional.

A matéria já foi objeto de consideração por nossa também colunista, Maria Paula Dallari Bucci, em trabalho conjunto com Izabela Ruiz, na proposição do “quadro de problemas de políticas públicas”, relevante instrumento para identificação dos referidos elementos que delimitam o problema público a ser enfrentado. Tal mapeamento, todavia, apresenta-se como base para o desenvolvimento de um esforço analítico que haverá de orientar a construção da solução do mesmo problema.

A par dos elementos elencados pelas autoras, em importante esforço de sistematização, é possível cogitar de outros componentes que estejam a interferir nesse momento de diagnóstico, cuja relação de pertinência ou interferência não seja tão evidente — mas nem por isso seja menos relevante.

Em tempos de sociedades complexas, os problemas tendem a ser transversais, com possíveis interferências recíprocas — e isso a rigor se tem por sinalizado no já referido quadro de problemas, que em seus itens 5, 6 e 7, por exemplo, cogita da identificação de agentes governamentais, não governamentais, e dos modelos de articulação entre eles.

O ponto está em que o reconhecimento desta intersetorialidade de problemas públicos deveria em princípio, ampliar o exercício analítico que é de anteceder o desenho da solução. Isto requer o compartilhamento de dados, e de conhecimento, de capacidade crítica a ser desempenhada a partir do tratamento destes mesmos dados. Afinal, compreender um problema público envolve uma investigação de potenciais correlações fáticas; de hipóteses de causa e efeito; e na sequência, uma prospecção em relação às respostas potenciais.

Este é um exercício em que o potencial de análise do agente humano pode ser incrementado, num caso clássico de inteligência aumentada, pelo concurso de modelos de IA que tenham na dimensão analítica sua principal aptidão. 

Por que a dimensão analítica tem sido secundarizada?

Já se apontou acima uma hipótese explicativa para a secundarização da dimensão analítica — profissionais da administração pública operam predominantemente à base da linguagem, e por essa razão, tendem a ver aplicações de processamento de linguagem natural com mais facilidade.

Há ainda outras hipóteses explicativas — umas fáticas, outras comportamentais.

No plano fático, deficiências e desalinhamento de bases de dados são uma realidade. Há um inequívoco esforço de sanitização a ser desenvolvido para que dados

Análise acurada pressupõe compartilhamento e estruturação de bases de dados. Não se alcança um bom resultado analítico sem esse esforço de estruturação de dados, que podem estar disseminados de maneiras profundamente distintas nas diversas bases da administração pública. Assim, antes do exercício analítico, é preciso a reunião de dados em data lakes, e o esforço de depuração para que eles possam se converter em data warehouse — e não em data swamps.

Esse é um esforço que consome tempo e dinheiro, e cuja execução exigirá uma concertação entre as estruturas administrativas envolvidas — e essa é uma tarefa que não tem sensibilizado à administração como prioridade a ser atendida. Mais ainda; estruturação de dados é atividade permanente — afinal, eles seguirão sendo gerados, com potencial efeito sobre as escolhas públicas em construção e execução.

No plano comportamental, vários são os fantasmas que habitam as organizações públicas que podem se apresentar. A lógica da informação proprietária é bastante conhecida de todos — “meus dados”, que não admitem compartilhamento em hipótese alguma. A par disso, os temores associados ao uso de IA e à usurpação de espaços valorizados — afinal, informação é poder. Finalmente, exercício analítico revela – e o servidor público, mesmo o mais modelar deles, é uma criatura em eterno estado de sobressalto. Afinal, o que dirá a chefia, ante a revelação de uma oportunidade perdida, ou de um erro, assinalada pelo exercício analítico? Ou ainda pior, o que dirá o controle?

Como estimular aplicações de IA analítica?

O esforço de internalização de modelos de IA tem acontecido de maneira totalmente anárquica, assistemática — e já tiver oportunidade de examinar isso em texto anterior nesta mesma coluna denominado “Uso envergonhado da IA: o pior dos mundos”. Mesmo quando se cuida de iniciativas formais, capitaneadas por determinada estrutura da administração, isso se dá a partir de escolhas voluntaristas, impulsionadas pela hype que se tornou a incorporação da ferramenta.

É natural que uma aplicação que tem em tese por resultado, uma entrega que materializa a execução facilitada de uma tarefa do dia a dia, soe como sedutora — o mercado está pródigo, por exemplo, na oferta de produtos relacionados à produção dos documentos preparatórios de licitações. Isso parece muito mais atraente do que o alongado esforço de higienização de bases de dados apontado no subtítulo acima.

O problema está em que iniciativas pontuais, compra de soluções específicas disponíveis no mercado, com ou sem customização, não contribuem para uma visão mais ampla dos problemas públicos e das estratégias de ação possíveis à administração pública. Ao contrário, elas podem aprofundar o isolamento informacional e cognitivo que hoje já se tem, com cada organização mergulhada e operando exclusivamente a partir de seus próprios dados — e nisso, teríamos a anti-IA, na medida em que esse comportamento descartaria o potencial de aprendizado que o processamento de todo o acervo de informações poderia oferecer.

Preparação e disseminação do uso de IA analítica é alguma coisa que está a depender de uma decisão superior que sinalize a importância — eu diria mesmo o caráter imprescindível — de incorporar-se referida tecnologia a partir de um processo minimamente estruturado, que tenha na preparação dos dados para a potenciallzação da capacidade analítica uma premissa. A sinalização institucional naquilo que tenho denominado Plano Diretor de Internalização de IA contribui para a superação da visão compartimentada que frequentemente é própria da administração pública.

Reconhecida a internalização de IA como uma opção institucional estruturante, abre-se espaço para uma atividade que é transversal, como é a sanitização das bases de dados — cuja priorização portanto é de se estabelecer não a partir do órgão “X” ou “Y”, mas a partir da alta gestão da organização. Mais do que isso, o critério estatuído no instrumento de planejamento dissemina  a valorização da providência, incentivando sua concretização por toda a organização como prioridade da gestão.

Um Plano Diretor orientado á institucionalização do uso de IA poderá ainda cogitar das estruturas de governança de dados, governança de sistemas e governança de decisão — estabelecendo, portanto, instâncias próprias a concorrer para a ampliação da capacidade analítica organização, e por via de consequência, de predição.

Limites materiais para o tratamento de dados sempre se apresentaram como inibidores da capacidade analítica da administração. A dificuldade não mais se apresenta assim — hoje o problema migra para a necessidade de uma ação estruturada, preparatória da organização para que ela possa efetivamente auferir coletivamente todos os benefícios da tecnologia que se apresenta.

Fonte: www.conjur.com.br