Setor Público e inteligência artificial: Nos EUA, 57% exploram, apenas 2% implementam

Texto adaptado de smartcitiesdive.com

Uma pesquisa da Euna Solutions com 58 líderes de finanças e operações do setor público americano revela paradoxo: 57% estão explorando inteligência artificial, mas apenas 2% implementaram IA amplamente em seus departamentos.

Mais preocupante: somente 16% estão testando projetos-piloto ativamente.

“Os achados deste relatório mostram forte interesse, mas adoção cautelosa”, afirma Tom Amburgey, CEO da Euna Solutions. “Risco, políticas pouco claras, sistemas legados e largura de banda limitada desaceleram progresso, mas líderes estão ansiosos para aprender e mover-se cuidadosamente”.

Se Estados Unidos, com orçamentos robustos, infraestrutura tecnológica avançada e regulamentação em desenvolvimento, enfrenta esses desafios, o que dizer do Brasil?

Obstáculos americanos

1. Preocupações com privacidade e segurança (57%)

Principal barreira citada por gestores públicos. Dados governamentais são sensíveis: CPFs, informações médicas, registros criminais, documentos fiscais.

Inteligência artificial generativa pode:

• Vazar dados em respostas
• Ser treinada com informações confidenciais
• Criar vulnerabilidades de segurança cibernética
• Violar leis de privacidade (LGPD, GDPR, HIPAA)

2. Falta de diretrizes federais e estaduais (48%)

Gestores públicos não sabem:

• Quais usos de IA são permitidos?
• Como garantir conformidade?
• Quem é responsável por erros da IA?
• Como auditar decisões automatizadas?

Sem marco regulatório claro, decisão de adotar IA é arriscada politicamente.

3. Tecnologia ultrapassada (37%)

Sistemas legados não integram com ferramentas modernas de IA. Governos usam:

• Software de décadas atrás
• Bancos de dados fragmentados
• Infraestrutura on-premise obsoleta
• Formatos de arquivo incompatíveis

4. Falta de recursos (37%)

Orçamentos apertados não comportam:

• Licenças de software de IA
• Consultoria especializada
• Treinamento de equipes
• Infraestrutura de computação (GPUs, cloud)

Casos de sucesso com inteligência artificial nos EUA

São Francisco: 30 mil funcionários com acesso

Em 2024, cidade disponibilizou ferramentas de IA para 30 mil servidores municipais para:

• Análise de dados
• Resumo de memorandos
• Pesquisa em documentos
• Rascunhos de relatórios

Resultado: Redução de horas gastas em tarefas repetitivas, liberando servidores para trabalho estratégico.

Bellingham e Everett (Washington)

Cidades empregam IA para:

• Rascunho de documentos
• Pesquisa legislativa
• Elaboração de políticas internas

Focam em transparência: todos os usos de IA são documentados e auditáveis.

Expectativas dos gestores americanos

O que esperam da inteligência artificial?

68%: Mais produtividade e economia de tempo

29%: Auxílio em geração de projetos

27%: Previsões e planejamento de cenários

25%: Pesquisa de bolsas/subsídios

Como medem sucesso?

40%: Horas de trabalho economizadas 16%: Melhoria de conformidade regulatória 14%: Redução de custos 13%: Velocidade de processamento

“IA funciona quando remove fricção de fluxos críticos de trabalho”, afirma relatório. “Resolver esses dilemas seculares liberaria servidores para focar em trabalho crítico à missão”.

Brasil: contexto mais desafiador

1. Orçamentos mais apertados

Município americano médio tem orçamento per capita 10-20x maior que brasileiro. Investimento em IA compete com:

• Saúde
• Educação
• Infraestrutura básica
• Folha de pagamento

2. Infraestrutura tecnológica pior

Sistemas legados americanos são ultrapassados. Brasileiros são inexistentes em muitos municípios.

Prefeituras pequenas:

• Usam planilhas Excel para tudo
• Não têm sistema integrado de gestão
• Internet instável
• Computadores de 10+ anos

3. Capacitação técnica menor

Servidores públicos brasileiros raramente têm formação em:

• Ciência de dados
• Programação
• Análise estatística
• Gestão de TI

EUA têm escassez de talentos. Brasil tem deserto.

4. Regulamentação ainda mais vaga

EUA têm debate sobre IA no Congresso e ordens executivas. Brasil tem:

• PL 2338/2023 tramitando há anos
• Ausência de diretrizes específicas para setor público
• TCUs e TCEs sem normatização sobre auditoria de IA

5. Pressão fiscal crônica

Municípios brasileiros gastam 95%+ do orçamento com pessoal e custeio obrigatório. Sobra migalha para investimento.

Casos brasileiros pontuais

Curitiba: chatbot de atendimento

Assistente virtual Curitiba 156 usa IA para:

• Responder dúvidas frequentes
• Direcionar demandas
• Agendar serviços

Redução de 30% em chamadas humanas.

São Paulo: detecção de fraudes fiscais

Secretaria da Fazenda usa machine learning para:

• Identificar sonegação
• Cruzar dados de notas fiscais
• Detectar empresas fantasmas

Rio de Janeiro: previsão de demanda em saúde

IA prevê demanda por leitos hospitalares com base em:

• Histórico de atendimentos
• Sazonalidade
• Eventos climáticos

Melhor alocação de recursos.

Recife: Análise de Imagens Aéreas

Drone + IA detectam:

• Construções irregulares
• Desmatamento
• Ocupações em áreas de risco

O que o Brasil pode aprender dos EUA sobre inteligência artificial

1. Comece com casos de uso simples

São Francisco não tentou revolucionar tudo. Afinal, deu acesso a ferramentas para resumir textos e analisar dados.

Brasil pode começar com:

• Chatbots para atendimento 156
• OCR para digitalização de documentos
• Classificação automática de processos

2. Priorize segurança desde o início

57% dos gestores americanos citam segurança como barreira. No Brasil, lei de proteção de dados (LGPD) é mais rigorosa que nos EUA.

Ferramentas de IA devem:

• Rodar em servidores nacionais
• Não enviar dados para exterior sem consentimento
• Ter logs auditáveis
• Permitir exclusão de dados

3. Estabeleça governança clara

Quem pode usar IA? Para quê? Com quais limitações?

São Francisco criou comitê de IA com representantes de:

• TI
• Jurídico
• Privacidade
• Departamentos usuários

Brasil precisa de:

• Portarias municipais regulamentando uso
• Treinamento obrigatório antes de acesso
• Auditoria trimestral de usos

4. Meça resultados objetivamente

40% dos americanos medem sucesso por horas economizadas.

Brasil deve:

• Definir KPIs antes de implementar
• Comparar antes/depois
• Publicar resultados
• Ajustar ou descontinuar se não funcionar

5. Capacite servidores

Não adianta comprar ferramenta se ninguém sabe usar.

Invista em:

• Cursos online (ENAP oferece gratuitos)
• Comunidades de prática
• Documentação em português
• Suporte técnico acessível