Como considera Andre de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, estratégias para gerar valor com IA em serviços públicos e governo digital exigem menos deslumbramento e mais foco em impacto concreto na vida do cidadão. A Inteligência Artificial só faz sentido no setor público quando reduz fricção, aumenta a qualidade do atendimento e melhora a capacidade de decisão com segurança. Se você atua em governo, consultoria, tecnologia pública ou gestão, continue a leitura: entender como transformar IA em valor mensurável é o passo mais sólido para evitar desperdícios e acelerar entregas.
O que é valor na prática?
Como considera Andre de Barros Faria, especialista em tecnologia, no contexto público, “valor” não pode ser um conceito genérico. Ele aparece quando o serviço fica mais simples, mais rápido e mais confiável, sem comprometer direitos, transparência e controle. Em outras palavras: Valor é reduzir tempo de espera, diminuir exigências desnecessárias, orientar melhor o cidadão e aumentar a precisão na triagem de demandas.
A IA deve ser encarada como um recurso para destravar gargalos conhecidos. Quando a organização identifica onde há filas, retrabalho, inconsistências cadastrais, solicitações repetidas e baixa qualidade de informação, ela encontra pontos claros para iniciar. Dessa forma, a adoção deixa de ser um projeto abstrato e passa a ser uma intervenção com começo, meio e fim.
Também é essencial reconhecer uma particularidade do governo digital: A experiência do cidadão não é só a tela. Ela inclui regras, documentos, prazos, canais e linguagem. Se o processo por trás é confuso, a tecnologia vira maquiagem. Por isso, estratégias consistentes combinam melhoria de processo e uso inteligente de dados.
Por que agora virou um ponto de inflexão?
A pressão por eficiência aumentou, e a tolerância social a serviços lentos diminuiu. Ao mesmo tempo, a demanda por transparência e integridade cresceu. Nesse cenário, IA pode apoiar uma transição importante: De operações reativas para operações orientadas por evidência.
Conforme aponta Andre de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, a maturidade não está em instalar ferramentas, mas em montar uma arquitetura de trabalho que sustente continuidade, rastreabilidade e evolução. Em serviços públicos, isso se traduz em duas prioridades: Primeiro, padronizar dados e fluxos essenciais. Segundo, aplicar IA onde há volume, repetição e necessidade de registro.
Outro aspecto decisivo é a diversidade de canais. Cidadãos procuram atendimento presencial, digital, por telefone e por aplicativos, muitas vezes repetindo informações. Uma estratégia bem desenhada integra esses canais e usa IA para reduzir a redundância. Como resultado, a organização diminui custos operacionais e melhora a percepção de eficiência.
Governança, segurança e confiança como pré-requisito
No setor público, risco não é um detalhe. É parte do objetivo. Por isso, governança precisa ser prática e aplicável ao cotidiano. Isso inclui política de dados, controle de acessos, gestão de modelos, registro de decisões automatizadas e critérios claros de validação humana.
Tendo em vista o impacto reputacional de qualquer falha, também é essencial definir o que não pode ser feito com IA, quais informações não devem alimentar modelos e como prevenir vazamentos e usos indevidos. Como elucida Andre de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, a adoção responsável não reduz velocidade, ela evita retrocessos. Quando o governo digital cria regras claras, a inovação escala com menos ruído e mais previsibilidade.
Outro ponto é a transparência para o cidadão. Sempre que houver assistência automatizada, deve existir clareza de canal, possibilidade de contestação e explicação do caminho seguido. Confiança é o ativo mais importante para sustentar a transformação.
O impacto correto
Estratégias para gerar valor com IA em serviços públicos e governo digital funcionam quando a tecnologia é tratada como meio para melhorar serviço, reduzir fricção e fortalecer a decisão com segurança. Isso passa por escolher casos de uso com impacto, desenhar governança aplicada, garantir dados confiáveis e integrar canais de atendimento.
A diferença entre modismo e transformação está no critério: valor mensurável, risco controlado e melhoria contínua. Como resume Andre de Barros Faria, especialista em tecnologia, a IA que permanece não é a que impressiona, é a que entrega resultados consistentes para o cidadão e para a gestão.
Autor: Mibriam Elhora