Inteligência Artificial no serviço público brasileiro: uma demanda crescente por inovação e responsabilidade

Rafael Sampaio

A Inteligência Artificial (IA) já não é mais um conceito distante ou do futuro; ela se infiltrou em nosso cotidiano e está remodelando setores inteiros da sociedade. No âmbito da administração pública brasileira, essa tecnologia apresenta-se como um vetor de modernização, prometendo otimizar processos, refinar a tomada de decisões e, acima de tudo, elevar a qualidade dos serviços prestados ao cidadão. Avançar para um governo mais inteligente e eficiente, impulsionado pela IA generativa, exige uma ética clara e responsabilidades bem definidas. Dados governamentais representam um valioso conjunto de informações estratégicas, frequentemente de caráter sensível, exigindo tratamento cuidadoso.

Imagine um setor público onde tarefas repetitivas são automatizadas, permitindo que servidores talentosos foquem em desafios que exigem criatividade e pensamento crítico. Pense em gestores que podem antever demandas sociais ou identificar potenciais crises com base em análises preditivas sofisticadas. Essa é a promessa da IA: transformar a maneira como o governo opera. Desde a elaboração ágil de documentos até o atendimento ao cidadão por meio de assistentes virtuais cada vez mais humanos, passando pela otimização de processos complexos como licitações e fiscalizações, o horizonte de aplicações é vasto.

A base dessa transformação reside na habilidade de decidir com base em evidências concretas. A inteligência artificial disponibiliza um conjunto de ferramentas capazes de examinar, selecionar e analisar grandes quantidades de dados, como pesquisas acadêmicas e relatórios técnicos complexos, com uma velocidade e amplitude sem precedentes. Isso capacita os gestores a fundamentarem suas escolhas não em intuições, mas em um panorama informativo robusto e atualizado. A natureza do trabalho do servidor público, muitas vezes análoga à de pesquisadores e analistas, encontra na IA um poderoso aliado para investigar, ler criticamente, cruzar informações e comunicar suas conclusões de forma mais eficaz.

A Inteligência Artificial Generativa (IAG), impulsionada por modelos sofisticados como ChatGPT, Claude e Gemini, representa um salto quântico. Esses sistemas não apenas analisam dados, mas criam novos conteúdos, como textos, códigos, imagens, e até mesmo composições musicais, tudo a partir de instruções fornecidas pelo usuário em linguagem natural. Para o servidor público, a IAG desponta como uma assistente versátil, pronta para colaborar em uma gama de tarefas seja auxiliando na redação de minutas, ofícios e relatórios com maior clareza e coesão, seja ajudando a resumir documentos extensos e a identificar os pontos cruciais em normativas intrincadas, ou mesmo contribuindo com novas perspectivas em sessões de brainstorming para solucionar problemas complexos, além de outros tantos potenciais usos. Ferramentas que permitem uma "conversa" interativa com documentos, como o NotebookLM do Google, ou as funcionalidades de edição colaborativa presentes em plataformas como o ChatGPT e Google Docs, abrem novas avenidas para a produtividade e a profundidade analítica.

No entanto, é vital internalizar uma premissa fundamental: a IAG é uma ferramenta de apoio, uma extensão da capacidade humana, e não um substituto para o intelecto, o discernimento e a responsabilidade do servidor. A IA deve trabalhar com o servidor, não por ele, auxiliando a refinar ideias, superar bloqueios criativos e analíticos, mas nunca usurpando o papel central do agente público. 

A empolgação com as possibilidades da IA não pode nos cegar para os riscos inerentes à sua adoção no setor público. Uma abordagem consciente e proativa para mitigar esses desafios é não apenas recomendável, mas essencial. A proteção dos dados governamentais e pessoais está no topo da lista de prioridades. A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) impõe um regramento estrito, e a natureza estratégica e sensível das informações detidas pelo Estado exige um cuidado redobrado. 

Deve-se, portanto, evitar a inserção de dados restritos em plataformas não seguras ou não homologadas, priorizando sempre soluções internas ou que garantam contratualmente a confidencialidade e a não utilização indevida dessas informações para treinamento de modelos. A anonimização e a gestão cuidadosa do histórico de interações são práticas que reforçam essa segurança. 

A confiabilidade das informações geradas pela IA, especialmente pela IAG, é outro ponto crítico. O fenômeno das "alucinações" – respostas plausíveis, mas factualmente incorretas ou inventadas – exige que o servidor público mantenha um ceticismo saudável e uma postura de verificação constante. Nenhuma informação oriunda de uma IA deve ser aceita sem a devida checagem em fontes primárias e oficiais, e é preciso ter consciência das limitações temporais dos dados de treinamento dos modelos. 

Os vieses algorítmicos também representam um desafio significativo. Modelos de IA são espelhos dos dados com os quais são alimentados, e se esses dados carregam preconceitos históricos ou sociais, a IA pode perpetuá-los ou até mesmo ampliá-los, resultando em decisões discriminatórias. Uma análise crítica contínua dos resultados e a promoção da diversidade nas equipes de desenvolvimento e implementação são antídotos importantes. 

Finalmente, a responsabilidade humana é inalienável. Guias e resoluções de diversos órgãos brasileiros são uníssonos em afirmar que a decisão final e a responsabilidade pelo conteúdo gerado com o auxílio da IA recaem integralmente sobre o servidor. Da mesma forma, questões de propriedade intelectual e originalidade devem ser observadas, garantindo que o uso da IA não incorra em plágio ou violação de direitos autorais.

Felizmente, o Brasil tem visto um movimento crescente de órgãos públicos na elaboração de manuais e diretrizes para orientar o uso ético e responsável da IA. Esses documentos convergem para princípios fundamentais: a centralidade do ser humano nas decisões, a responsabilidade intransferível do usuário, a conformidade com a LGPD, a transparência nos processos, a verificação rigorosa das informações, a busca pela imparcialidade e a garantia da segurança da informação. A habilidade em construir "prompts" – as instruções dadas à IA – também se revela importante para extrair o máximo de potencial dessas ferramentas de forma precisa e relevante.

A transformação digital impulsionada pela IA no setor público só se concretizará plenamente com um investimento robusto e contínuo na capacitação de seus protagonistas: os servidores públicos. Não se trata apenas de um treinamento instrumental sobre como operar novas ferramentas, mas de cultivar uma cultura de uso ético, crítico, responsável e, acima de tudo, produtivo da Inteligência Artificial.

Os servidores devem compreender as nuances dessas tecnologias, incluindo suas vastas capacidades, mas também suas limitações intrínsecas. Eles precisam estar cientes dos riscos relacionados a vieses, à desinformação e à segurança dos dados, bem como das implicações éticas e legais que permeiam o uso da IA em suas atividades diárias. Dominar as melhores práticas de interação, incluindo a arte da engenharia de prompts, e saber como integrar a IA de forma inteligente em seus fluxos de trabalho são competências que definirão o servidor público do futuro.

Iniciativas como o "Plano IA para o Bem de Todos", o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024-2028 e programas de formação como os oferecidos pela Escola Virtual de Governo evidenciam o interesse crescente do Estado por essa tecnologia e nos apresentam a demanda a ser gradativamente mais exigida dos servidores. A jornada rumo a um setor público mais ágil, inteligente e eficiente é desafiadora, mas promissora. E ela depende, fundamentalmente, da capacidade e da consciência dos servidores públicos em manejar essas novas e poderosas ferramentas com a sabedoria e a responsabilidade que o serviço ao cidadão exige.

Rafael Sampaio, Professor permanente do Programa de Pós-graduação em Ciência Política (UFPR) e do Programa de Pós-graduação em Comunicação Social (UFPR). Pesquisador do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Democracia Digital (INCT-DD). Pesquisador do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Transformações da Participação, do Associativismo e do Confronto Político (INCT Participa). Foi presidente da Associação Brasileira de Pesquisadores em Comunicação e Política (Compolítica) entre 2019 e 2021.

*Este texto não reflete necessariamente as opiniões do Diálogos Publius.