No mundo atual, a percepção das dificuldades não pode mais se dissociar do remanejamento dos quadros funcionais.
Pensando mais a longo prazo, a percepção das dificuldades possibilita uma melhor visão global dos métodos utilizados na avaliação de resultados.

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Assim mesmo, a complexidade dos estudos efetuados ainda não demonstrou convincentemente que vai participar na mudança dos métodos utilizados na avaliação de resultados.

Desafios para construção de uma governança de IA no setor público brasileiro


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A inteligência artificial irrompe como um vetor de transformação no setor público brasileiro, prometendo otimizar processos, aprimorar a tomada de decisões e personalizar serviços oferecidos à população. Com seu potencial transformador, a IA é vista como uma oportunidade estratégica para aumentar a eficiência dos serviços públicos, reduzir custos operacionais e melhorar a qualidade de vida dos cidadãos.

No entanto, para que esse potencial se concretize plenamente, é essencial a construção de uma arquitetura de governança que seja robusta e orientada por princípios éticos, jurídicos e sociais. Tal governança deve ser capaz de equilibrar a busca pela inovação com a necessidade de garantir responsabilidade, segurança e transparência no uso dessa tecnologia.

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Nesse contexto, surge a necessidade de um modelo de governança híbrido, que combine elementos de centralização e descentralização como alternativa promissora. Tal modelo se destaca especialmente quando comparado às abordagens baseadas exclusivamente em gestão de riscos ou em frameworks de governança tradicionais, como o COBIT e o ITIL.

A complexidade e diversidade das aplicações de IA no setor público demandam soluções que considerem tanto a especificidade das necessidades locais quanto a padronização necessária para garantir coerência e confiabilidade no uso dessa tecnologia em âmbito nacional.

A centralização desempenha um papel crucial na construção dessa arquitetura de governança ao permitir a definição de diretrizes éticas, padrões de segurança, e critérios de interoperabilidade técnica. Essas diretrizes são fundamentais para garantir que a implementação da IA respeite os valores e direitos dos cidadãos, evitando a geração de vieses ou discriminações.

Além disso, a centralização possibilita que o governo estabeleça mecanismos de auditoria e responsabilização, assegurando o uso ético e seguro da IA. Por outro lado, a descentralização oferece uma flexibilidade indispensável para que cada órgão público possa adaptar a tecnologia às suas demandas específicas, promovendo inovação e agilidade no desenvolvimento de soluções personalizadas.

Modelos de governança baseados em riscos, como os descritos pela norma ISO 31000, têm sua relevância ao focar na identificação, avaliação e mitigação de riscos associados ao uso da IA. Essa abordagem contribui para garantir a segurança e a confiabilidade da tecnologia, essencialmente em aplicações críticas ou sensíveis.

No entanto, um modelo exclusivamente baseado em riscos pode se mostrar limitante, uma vez que seu foco tende a ser predominantemente na prevenção de danos, negligenciando as oportunidades de inovação. O modelo híbrido propõe um equilíbrio, integrando a gestão de riscos em um arcabouço mais amplo, que também valoriza a promoção de inovação, a criação de valor público e o estímulo ao desenvolvimento de soluções disruptivas.

Frameworks tradicionais de governança de TI, como o COBIT e o ITIL, fornecem diretrizes importantes para gerenciar a infraestrutura tecnológica necessária para implementar sistemas de IA. Ainda assim, eles não abordam de forma abrangente os desafios éticos, sociais e jurídicos relacionados à IA, como a proteção da privacidade, o combate à discriminação algorítmica e a promoção da justiça social. O modelo híbrido complementa essas lacunas, incorporando princípios éticos e sociais diretamente na governança da IA, considerando que esta tecnologia transcende o caráter meramente técnico, interagindo com a sociedade de maneira ampla e profunda.

Entre as principais vantagens do modelo híbrido está sua capacidade de adaptar-se às necessidades específicas de cada setor ou órgão público, incentivando a experimentação e a adoção de soluções inovadoras. Além disso, ele promove a coerência e a responsabilidade na utilização da IA em toda a administração pública, equilibrando a gestão de riscos com a inovação. Esse modelo também é flexível o suficiente para complementar frameworks existentes, ao mesmo tempo em que coloca os cidadãos no centro da estratégia, priorizando seus direitos e expectativas.

A implementação de um modelo híbrido de governança demanda esforços colaborativos entre diferentes atores da sociedade, incluindo governo, setor privado e academia. A troca de conhecimento e experiências entre essas esferas é essencial para fomentar a criação de soluções inovadoras e superar desafios complexos. Capacitar servidores públicos em relação aos aspectos técnicos e éticos da IA configura-se como uma estratégia imprescindível, pois somente assim será possível utilizar a tecnologia de forma responsável e eficaz.

Outro aspecto fundamental é a transparência. A comunicação clara e acessível com a sociedade sobre os benefícios, os riscos e os limites da IA é indispensável para construir a confiança pública. Esse engajamento promove não apenas a aceitação social da tecnologia, mas também possibilita uma participação ativa dos cidadãos no debate sobre o uso de IA no setor público.

A avaliação contínua dos resultados e impactos da IA é indispensável para garantir que a tecnologia esteja sendo utilizada de maneira alinhada aos objetivos estratégicos do governo e às necessidades da sociedade. Assim, processos de revisão periódica e ajustes nas políticas públicas devem ser incorporados à governança, assegurando que o setor público brasileiro esteja preparado para lidar com as demandas de um cenário em constante evolução tecnológica.

Portanto, a construção de uma arquitetura de governança para os sistemas de IA no setor público brasileiro apresenta desafios consideráveis, mas também oportunidades inegáveis. Adotando um modelo híbrido que equilibre centralização, descentralização e gestão de riscos, o Brasil poderá consolidar uma abordagem pioneira e responsável na utilização da IA.

Tal estratégia permitirá não apenas aproveitar ao máximo o potencial transformador da tecnologia, mas também construir um setor público mais eficiente, transparente e centrado no cidadão, contribuindo para o desenvolvimento sustentável e inclusivo do país.


ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS (ABNT) – Risk management – Guidelines (ISO 31000:2018). Disponível em: https://www.abntcatalogo.com.br/ pnm.aspx?Q=OG1Tcmlucm5ncGJlK3N kTGlTRkJTcG9yRHBxY3pDem9OeUtkQkV1UWg1ST0=. Acesso em 15 de mar.2025.

COMBA, Biof Bucut; SACABETO, Isabel Sebastião; CAETANO, Luís Miguel Dias; BANDIRI, Sabi Yari Moïse. Inteligência Artificial na gestão pública: desafios e oportunidades. Pesquisa e Ensino em Ciências Exatas e da Natureza, v. 8, 2024. Disponível em: https://cfp.revistas.ufcg.edu.br/cfp/index.php/RPECEN/ article/ download/2135/1091/6. Acesso em: 15 mar. 2025.

FLORIDI, Luciano. The ethics of information. Oxford University Press, 2014.

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XAVIER, Fabio Corrêia. IA nos serviços públicos: revolução cidadã ou ameaça à privacidade? MIT Technology Review Brasil, 15 out. 2024. Disponível em: https:// mittechreview.com.br/ia-nos-servicos-publicos. Acesso em: 18 mar. 2025.

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