Transformação Responsável: IA Agêntica para o Setor Público

Aqui está a questão: agentes de IA podem ser implantados com segurança no setor público? A resposta curta é sim — mas somente se responsabilidade e governança forem intencionalmente incorporadas na operação.

Dados são a base da IA. Mas, no setor público, os dados são altamente sensíveis, e uma violação pode trazer implicações para a segurança nacional. Isso faz da segurança dos dados a maior barreira para a adoção. Embora essas preocupações compreensivelmente gerem hesitação, elas coexistem com a crescente expectativa sobre o que a IA pode desbloquear.

Quando implantada de forma responsável, a IA agêntica pode modernizar os fluxos de trabalho de TI tradicionais, simplificar os processos internos e ajudar as organizações a operar com mais eficiência. Agentes de IA trabalham de forma autônoma para operar com interação humana mínima.

No setor público, a IA agêntica pode aprimorar os serviços aos cidadãos, fortalecer a transparência e ajudar a fechar a lacuna de confiança entre as instituições e o público, além de melhorar a experiência diária dos funcionários públicos que prestam esses serviços.

Uma organização de defesa holandesa — o departamento de DADOS do Comando de Material e TI (COMMIT) — oferece um exemplo convincente. Desenvolveu um modelo de linguagem de grande porte (LLM, na sigla em inglês) interno e isolado da internet, operando inteiramente em uma rede fechada. Ao isolar o sistema da internet, garantiu a segurança de informações sensíveis. 

Não há como escapar da IA. As ferramentas deIA generativa (GenAI) são amplamente acessíveis aos cidadãos comuns, e os funcionários já as experimentam em seu dia a dia. Consequentemente, as organizações do setor público não podem simplesmente optar por ficar de fora.

O acesso irrestrito a ferramentas de IA agêntica públicas pode colocar em risco os dados altamente confidenciais dos cidadãos. Sem a devida supervisão, as organizações se expõem a violações de privacidade, falhas de conformidade e vazamentos de dados.

O bloqueio total muitas vezes leva a agentes de IA obscuros. Os funcionários recorrem a ferramentas não autorizadas sem supervisão, aumentando o risco de vazamento de dados, só que agora sem visibilidade ou governança.

A solução está em fazer uma escolha deliberada e estratégica sobre onde sua organização deve se posicionar no espectro de acesso à IA, com base em seu perfil de risco e tolerância específicos.

A infraestrutura segura desde o design é fundamental:

• LLMs isolados ou hospedados localmente, quando necessário

• Pipelines de implantação controlados

• Governança clara definindo quem pode usar quais ferramentas e como

Construir sobre padrões abertos fortalece ainda mais a resiliência a longo prazo, evita o vínculo com fornecedores e garante sua solução para o futuro.

Lembre-se: a preparação para o futuro é tanto técnica quanto organizacional. A tecnologia que não pode ser entendida, gerenciada ou aprimorada internamente cria dependência de fornecedores externos.

A criação de um hub interno de conhecimento e experiência em IA garante que sua organização desenvolva a capacidade de avaliar as ferramentas de forma crítica, implementá-las com responsabilidade e otimizar continuamente seu uso. Ao investir em educação dos usuários e conhecimento interno, você reduz a dependência de provedores externos e cria resiliência de longo prazo.

A implementação de agentes de IA no setor público depende de desafios cruciais: segurança de dados, acesso controlado à informação e a necessidade crítica de relevância e precisão. É aqui que a Retrieval-Augmented Generation (RAG) entra. 

Uma interação típica com um modelo GenAI é suscetível à exposição de dados confidenciais e pode frequentemente gerar alucinações, pois o modelo se baseia em dados desatualizados da internet. Ao isolar seu modelo e integrar sua base de conhecimento ao processo, você pode controlar quais dados o modelo utiliza para gerar saídas, consolidando o acesso e permitindo a rastreabilidade nas saídas de IA.

Em outras palavras, o RAG fundamenta as respostas de IA agêntica na própria base de conhecimento verificada de uma organização, permitindo que os modelos gerem respostas com base somente em dados internos aprovados. 

Mas a implementação do RAG apresenta um novo desafio: a implantação eficaz do RAG requer acessibilidade aos dados e, na maioria das organizações do setor público, esses dados são altamente fragmentados. Bancos de dados estruturados, sistemas NoSQL e grandes quantidades de documentos não estruturados estão espalhados pelo ecossistema. 

Uma abordagem de malha de dados pode ajudar a conectar esses conjuntos de dados distribuídos, permitindo que funcionem como uma camada de conhecimento unificada para aplicativos de IA. O resultado é um recurso de pesquisa e assistente seguro e inteligente — que pode potencializar casos de uso avançados, como soluções de busca orientadas por IA ou até mesmo a descoberta de ataques em um ambiente RAG controlado, sem comprometer a soberania dos dados.

A IA agêntica no governo é possível, mas precisa ser cuidadosa e focada. Para viabilizar a IA agêntica no setor público, é preciso construir um ecossistema de ferramentas. Depois, o LLM decide quais ferramentas usar para quais respostas. Isso pode ficar bastante complicado.

A integração inteligente exige que você:

• Procure soluções que se integrem aos seus sistemas atuais. Sistemas isolados que não se integram acabam causando mais problemas. 

• Considere a maturidade da IA ao investigar produtos. Não se deixe levar pelo hype. 

• Integre gradualmente. Implantações pequenas e específicas, com verificações regulares contra seus critérios de sucesso, garantem que você mantenha o controle.

• Mantenha as pessoas informadas. Essa é uma questão de observabilidade, rastreabilidade e responsabilidade.

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