Compreendendo a IA no governo: aplicações, casos de uso e implementação

A inteligência artificial é um conjunto de tecnologias que permite que máquinas imitem a inteligência humana e tomem decisões, recomendações e previsões eficientes e precisas baseadas em dados. Um subconjunto da IA, a IA generativa, vai um passo além. A IA generativa apresenta recursos aprimorados de processamento de dados e a capacidade de criar conteúdo novo e original. Ela permite interações intuitivas em linguagem natural com máquinas, tornando a tecnologia mais acessível. Seja IA tradicional ou IA generativa, em seu núcleo, a IA pode aproveitar e processar dados com mais eficiência do que os humanos. 

As agências governamentais operam com grandes quantidades de dados — provavelmente até mais dados do que a maioria das organizações privadas. Esses dados geralmente são altamente confidenciais e sujeitos a leis de privacidade rígidas. Como resultado, o setor público é desafiador. Ele precisa atender às necessidades de cada cidadão, e diferentes agências se digitalizaram de maneiras diferentes e em velocidades variadas. O resultado são quantidades avassaladoras de dados digitais, distribuídos em silos de informações que os agentes do governo — e os usuários cidadãos — nem sempre têm as habilidades para navegar. 

Legislação, transações, registros, inteligência e muito mais formam o conjunto de dados de agências governamentais e partes interessadas. A IA pode ajudar a superar desafios de big data: quebrando silos, simplificando operações e aumentando a eficiência. Ao usar IA, as agências podem reduzir custos, melhorar a prestação de serviços e aumentar a satisfação dos cidadãos.

No setor de transportes, algoritmos de machine learning podem ser usados para otimização de tráfego e manutenção preditiva de infraestrutura de transporte. Nos EUA, organizações estão explorando o uso de IA para aplicações de transporte público, lendo dados de sensores e ajudando usuários a planejar rotas e viagens, além de melhorar a segurança nas estradas.

Na educação, a IA pode ajudar a diminuir as lacunas educacionais, democratizando o acesso. De acordo com a UNESCO (Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura), a IA tem o potencial de enfrentar alguns dos maiores desafios da educação atual. Ela pode inovar as práticas de ensino e aprendizagem e acelerar o progresso em direção ao objetivo de desenvolvimento sustentável de garantir uma educação de qualidade, inclusiva e equitativa para todos. A IA também tem o potencial de oferecer plataformas de aprendizagem personalizadas e auxílio direcionado aos alunos. Algumas agências governamentais já estão implementando módulos de treinamento em IA dentro dos governos, com a possibilidade de expansão para cidadãos particulares.

Na área da saúde, ferramentas baseadas em IA podem melhorar o nível geral de atendimento, acelerando diagnósticos e pesquisas clínicas. A IA pode auxiliar diversas ferramentas de diagnóstico e automatizar processos administrativos. Ela tem o potencial de aprimorar a coleta de dados clínicos, agilizando o compartilhamento de conhecimento e os esforços de pesquisa em todo o setor da saúde. Agências governamentais em todo o mundo também estão utilizando a IA como ferramenta de análise preditiva para surtos de doenças, a fim de prevenir a próxima pandemia.

Além da previsão e do processamento, as agências governamentais podem usar a IA para conectar melhor os cidadãos aos serviços essenciais de que necessitam. Os consumidores esperam um atendimento imediato, eficiente e personalizado — e as agências governamentais costumam ser conhecidas por tempos de processamento lentos e ineficientes. A IA pode melhorar a qualidade do atendimento e suporte ao cliente para corresponder às expectativas definidas pelo nível de serviço no setor privado.

Nos EUA, o setor público é classificado como o mais baixo dos 10 setores pesquisados quanto à satisfação do cliente.¹ Ao integrar vários aplicativos de IA, como Search AI, chatbots com disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana e processos administrativos automatizados, os governos podem simplificar a disseminação de informações públicas, oferecer serviços governamentais personalizados e melhorar o atendimento ao cliente em geral.
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Os governos lidam com grandes quantidades de papelada, dados e tarefas administrativas. O tempo perdido classificando manualmente os documentos pode ter ramificações reais para os cidadãos. O governo dos EUA estima que US$ 140 bilhões² em benefícios potenciais não são utilizados a cada ano devido a processos desatualizados ou complicados.

Além de melhorar o compartilhamento de conhecimento, os controles de acesso e a eficiência geral, a eliminação do uso de papel abre caminho para a automação e a IA. A IA é particularmente útil para recuperar informações armazenadas em diversos formatos e locais, tornando os dados mais acessíveis e evitando que os funcionários percam tempo pesquisando em diferentes arquivos e sistemas.

Algumas estimativas preveem que o setor público dos EUA terá, coletivamente, US$ 519 bilhões em ganhos de produtividade com a IA generativa até 2033.³ Ao reduzir as cargas de trabalho manuais, a IA ajuda a minimizar o erro humano e aumenta a eficiência operacional.

No campo jurídico, a IA pode encontrar informações armazenadas em diferentes lugares e formatos. Ela pode automatizar processos como processamento e classificação de documentos; automação do fluxo de trabalho para autorizações, declarações de impostos e benefícios sociais; e detecção de fraudes em programas de assistência pública. A IA também pode simplificar e agilizar processos legais, incluindo descoberta eletrônica, verificações de conformidade e análise de contratos, aumentando a precisão e a eficiência.

A IA também pode ajudar a filtrar grandes quantidades de informações no ensino superior, especialmente em instituições de pesquisa. A IA generativa ajuda pesquisadores a localizar e usar informações contextuais e relevantes de diversas fontes. Isso é especialmente importante para projetos de pesquisa colaborativa que abrangem vários departamentos ou universidades.

A tomada de decisão baseada em dados é fundamental para otimizar a eficiência, os serviços e os resultados. No entanto, pesquisas recentes mostraram que apenas 32% dos líderes do setor público usam insights de dados para decisões diárias.

A IA oferece aos seus usuários a capacidade incomparável de extrair insights valiosos de dados consolidados que dão suporte à tomada de decisões. Por exemplo, a análise preditiva pode prever tendências em crimes, saúde pública e mudanças econômicas, ajudando os governos a mitigar e responder proativamente a esses desafios.

Os formuladores de políticas também podem contar com análises preditivas para criar modelos de simulação que avaliem os impactos potenciais da legislação antes de sua implementação. 

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Como tudo no setor público, o uso da IA deve ser cuidadosamente regulamentado para garantir implantação ética, justiça e transparência. Agências governamentais trabalham com dados confidenciais. Estabelecer frameworks de governança robustos ajuda a mitigar riscos, manter padrões legais e manter a confiança pública nas iniciativas governamentais de IA. Este último é fundamental para atender às expectativas dos consumidores e melhorar os serviços governamentais.

Os órgãos reguladores, em grande parte, têm lutado para acompanhar o avanço da IA. A rápida adoção da IA em setores privados e uma compreensão desigual das capacidades, benefícios e riscos da tecnologia tornam a regulamentação um desafio.

Para responder, os governos estão estabelecendo padrões éticos, considerações legais e frameworks para garantir o uso responsável da IA. Essas regulamentações visam promover justiça, responsabilidade e transparência, garantindo que as aplicações de IA estejam alinhadas com os valores democráticos e os direitos humanos. No entanto, a conformidade com esses frameworks varia entre as regiões, influenciando a forma como a IA é implementada em agências governamentais.

No geral, as leis de privacidade de dados, os mandatos de justiça e as diretrizes de transparência estão no centro dos requisitos de conformidade, que visam garantir serviços de IA confiáveis e seguros.

Nos EUA, não existem regulamentações federais abrangentes de IA,⁴ e os esforços para adotá-las ou rejeitá-las estão intrinsecamente ligados ao sistema bipartidário. As administrações oscilarão entre impor regulamentações ou removê-las completamente em favor de inovação acelerada. Em vez disso, os estados criam regulamentações, resultando em uma colcha de retalhos de legislação e um cenário de conformidade complexo que as agências governamentais e as partes interessadas precisam navegar por conta própria.

Por outro lado, a União Europeia introduziu a Lei da IA, o primeiro framework jurídico para garantir a segurança, os direitos fundamentais e a IA centrada no ser humano, além de fortalecer a adoção, o investimento e a inovação em IA em toda a UE.

A maior preocupação de segurança no uso de IA generativa no governo é como lidar com dados sensíveis com modelos públicos de grande linguagem (LLMs), peças fundamentais de sistemas de IA que utilizam linguagem natural. O uso indevido de LLMs públicos pode representar riscos como vazamento de dados, exposição não intencional de informações confidenciais e vulnerabilidades à manipulação adversária.

Os sistemas de IA geralmente funcionam como caixas-pretas, tornando a garantia de segurança particularmente desafiadora. Sua falta de transparência complica a avaliação de riscos e os esforços de mitigação, aumentando as vulnerabilidades a violações de dados e ataques de adversários. Consequentemente, a implantação de IA no governo apresenta desafios complexos de segurança, particularmente na proteção dos interesses de segurança nacional. A implementação de proteções rigorosas, como criptografia robusta, controles de acesso e monitoramento contínuo, é essencial para mitigar esses riscos de forma eficaz.

Para garantir que a IA generativa seja fundamentada no contexto adequado, as organizações podem implementar a geração aumentada de recuperação (RAG), um conjunto de técnicas que permite o uso seguro de dados proprietários. Essa abordagem ajuda a mitigar riscos, garantindo que os modelos de IA se baseiem em dados confiáveis e atualizados, em vez de apenas em dados de treinamento potencialmente tendenciosos ou desatualizados. Ao integrar a RAG, as agências governamentais podem manter maior controle sobre informações confidenciais e contar com respostas mais sensíveis ao contexto. 

Os maiores desafios na adoção da IA não são apenas técnicos. Eles incluem a falta de talentos especializados e regulamentações frequentemente pouco claras.⁵ Muitas agências enfrentam resistência devido a preocupações com a segurança de dados, deslocamento de pessoal e a complexidade da implementação. A integração bem-sucedida da IA no governo deve ser um processo estratégico e multietapas que supere esses obstáculos e promova uma cultura de inovação.

• Garantindo a visibilidade dos dados em tempo real: A implementação eficaz da IA depende inteiramente do acesso completo e em tempo real das agências a todos os dados relevantes. Sem visibilidade total, os insights e a automação impulsionados pela IA podem ser incompletos ou imprecisos. Afinal, a IA é tão boa quanto os dados que utiliza.

• Planejamento e governança: Embora a falta de regulamentação possa fomentar a inovação, ela pode dificultar a adoção da IA por parte dos governos. Estabelecer políticas claras, diretrizes éticas e medidas de conformidade regulatória pode ajudar a garantir uma implantação rápida — e responsável — da IA.

• Identificação de casos de uso específicos: As agências devem avaliar onde a IA pode gerar o maior impacto, seja em serviços públicos, automação ou tomada de decisões. Os governos devem escalar gradualmente esses serviços para impactar os setores e a economia. 

• Redimensionamento e segurança: além de redimensionar os casos de uso, as agências devem garantir que a tecnologia tenha capacidade de atender à escala e às necessidades evolutivas do governo, permanecendo segura.

• Integração com sistemas existentes: embora as agências governamentais estejam em diferentes níveis de maturidade tecnológica, garantir que os sistemas de IA se integrem perfeitamente aos sistemas existentes é fundamental para uma implementação bem-sucedida.

Em todo o mundo, agências governamentais estão desenvolvendo programas para capacitar a força de trabalho de partes interessadas do governo e usuários públicos no uso da IA para desbloquear ainda mais benefícios (ao mesmo tempo em que mitigam os riscos).

O Inventário de IA do Departamento de Estado dos EUA de 2024 descreve várias aplicações de IA em diplomacia, segurança cibernética e funções administrativas, com o objetivo de melhorar os serviços públicos, a eficiência e a tomada de decisões.⁶ O Departamento de Estado dos EUA está usando IA para modernizar sua diplomacia. O Gabinete do Subsecretário de Administração utiliza tecnologias de IA no Departamento de Estado para promover atividades diplomáticas tradicionais, aplicando machine learning a funções internas de tecnologia da informação e consultoria em gestão.

Outros exemplos de iniciativas incluem:

• Tradução de conteúdo consular: modelos de tradução de IA trabalham em conjunto com equipes para fornecer conteúdo consular em sites governamentais aos clientes no idioma de sua preferência. A IA reduz o tempo e os recursos normalmente necessários, enquanto o toque humano garante precisão e compreensão (a IA ainda tem dificuldades com o jargão jurídico!).

• Modelo de Violência Contra Civis: Um modelo de aprendizado de máquina que usa conjuntos de dados políticos, sociais e econômicos de código aberto para prever assassinatos em massa de civis para o próximo trimestre e ano para cada país globalmente, a fim de informar a prevenção de conflitos.

• Senturion Alpha: Um modelo orientado por stakeholders/influências que identifica onde os principais tomadores de decisão se enquadram em um espectro de questões e quem influencia quem. A simulação analisa a dinâmica política dentro de contextos e estima como as posições políticas de interesses conflitantes evoluirão ao longo do tempo.

• Storyzy: Melhora o uso detectado de conteúdo sintético, que se refere a dados gerados por computador que imitam dados do mundo real.

A Elastic Search AI Platform oferece recursos completos de busca para a criação de aplicativos de IA e fluxos de trabalho RAG, segurança em nível de documento, um banco de dados vetorial pronto para produção, nosso modelo de recuperação pré-treinado ELSER para resultados de busca em linguagem natural mais relevantes e suporte a E5 (multilíngue). A abordagem aberta da Elastic permite que sua equipe integre seus dados, com segurança, com modelos de transformador próprios ou de terceiros. 

• Análise avançada de dados: insights em tempo real de dados estruturados e não estruturados

• Capacidades de pesquisa aprimoradas: recuperação de dados aprimorada para registros públicos e de inteligência

• Sistemas de IA escaláveis: infraestrutura flexível que se adapta às demandas em evolução

Ao aproveitar o Elasticsearch, os órgãos governamentais podem aumentar a transparência, a eficiência e o envolvimento dos cidadãos, impulsionando a transformação digital em escala.