Artigo adaptado de businessofgovernment.org
A inteligência artificial já deixou de ser uma promessa distante para os governos. A próxima fronteira, que especialistas, gestores e pesquisadores passaram a chamar de IA agêntica, representa um salto qualitativo em relação às ferramentas que a maioria das organizações públicas já usa: em vez de apenas responder a perguntas ou gerar textos, os agentes de IA são capazes de executar sequências de tarefas de forma autônoma, interagir com sistemas externos e tomar decisões intermediárias para atingir objetivos definidos.
O IBM Center for The Business of Government reuniu recentemente líderes de governo, academia e setor privado para debater como essa tecnologia pode transformar a gestão pública sem comprometer a supervisão humana ou a confiança dos servidores.
Base digital precisa vir antes dos agentes
O primeiro consenso que emergiu das discussões é também o mais importante para gestores que ainda estão no início da jornada digital: agentes de IA só funcionam bem sobre fundações sólidas. Infraestrutura de dados de qualidade, sistemas modernizados e processos automatizados são pré-requisitos, não complementos.
O exemplo mais citado foi o da Administração de Benefícios para Veteranos dos Estados Unidos, que digitalizou aproximadamente 55 milhões de registros e migrou de processos baseados em papel para operações digitais ao longo de anos de investimento consistente. Quando a pandemia chegou, a organização estava pronta para continuar atendendo veteranos sem interrupção. Quando os agentes de IA foram introduzidos, havia uma base robusta sobre a qual eles podiam atuar. A lição é direta: organizações que pulam a etapa de transformação digital para adotar IA diretamente costumam obter resultados decepcionantes.
Subprocessos, não autonomia total
Um dos pontos mais enfatizados no encontro foi a importância de aplicar agentes de IA a subprocessos específicos, em vez de tentar criar sistemas totalmente autônomos de ponta a ponta. A distinção não é apenas técnica: é estratégica.
Na Administração de Benefícios para Veteranos, a automação atua na recuperação de registros, coleta de evidências médicas, processamento de documentos e extração de dados. Essas intervenções cirúrgicas ajudaram a reduzir o acúmulo de solicitações pendentes, diminuir as horas de trabalho dedicadas a tarefas repetitivas e encurtar o tempo de processamento de cada caso. A Food and Drug Administration identificou oportunidades similares em revisões científicas e processos de ensaios clínicos. A Agência de Comissárias de Defesa voltou o olhar para a gestão da cadeia de suprimentos.
Em todos esses casos, o valor dos agentes de IA está em resolver gargalos operacionais específicos e melhorar subprocessos de alto valor, onde os resultados podem ser observados e medidos. A tentação de automatizar tudo de uma vez tende a produzir projetos caros, difíceis de avaliar e vulneráveis a falhas em cascata.
O humano no centro da decisão
Nenhum participante do encontro defendeu a substituição de servidores públicos por sistemas autônomos em processos consequentes. A posição dominante foi a oposta: agentes de IA devem aumentar a capacidade humana, não substituí-la, especialmente nas decisões que afetam diretamente a vida das pessoas.
O exemplo mais claro veio novamente dos benefícios para veteranos: os agentes de IA produzem resumos dos prontuários médicos que ajudam os analistas a identificar informações relevantes com mais rapidez. Mas a decisão final sobre a concessão ou negação de um benefício permanece com o ser humano. Não é apenas uma questão ética: é também uma questão de responsabilização. Sistemas que autorizam pagamentos ou negam direitos sem supervisão humana criam problemas jurídicos, políticos e de confiança pública que podem inviabilizar programas inteiros.
Confiança dos servidores: gargalo que a tecnologia não resolve sozinha
Mesmo quando os sistemas funcionam bem tecnicamente, a adoção pode falhar se os servidores não confiarem neles. Os participantes foram enfáticos: muitos funcionários públicos hesitam em adotar ferramentas de IA porque percebem, com alguma razão, que elas podem executar tarefas rotineiras com mais rapidez do que eles. Esse receio, quando não endereçado com transparência, vira resistência organizada.
As recomendações para construir confiança foram práticas: envolver os usuários finais desde o início, incluindo nas fases de teste e piloto; comunicar claramente como as ferramentas são esperadas funcionar e quais são seus limites; e reforçar consistentemente que o objetivo é ampliar, não substituir, a capacidade da equipe. Projetos-piloto mal conduzidos, que geram expectativas irreais ou entregam experiências frustrantes, podem comprometer a adoção de tecnologias futuras por anos.
Governança, custo e sustentabilidade
A discussão sobre governança trouxe preocupações que vão além da ética: cibersegurança, proteção de dados, explicabilidade e auditabilidade dos sistemas foram apontados como requisitos não negociáveis. A recomendação foi que as políticas de regulação se concentrem nos casos de uso da IA, não nos modelos em si, preservando a flexibilidade para que cada agência escolha as soluções mais adequadas à sua missão.
Um alerta específico foi levantado sobre os modelos de custo: à medida que os servidores se acostumam com ferramentas avançadas de IA, mudanças nos preços por parte dos fornecedores podem gerar choques orçamentários inesperados. A recomendação foi monitorar padrões de uso, concentrar investimentos em casos de alto impacto e projetar cenários de custo com antecedência, para garantir que a adoção seja sustentável no longo prazo.
O que os governos podem ganhar
O maior valor dos agentes de IA para o setor público não está na automação completa de operações, mas em quatro dimensões concretas: melhorar a entrega de serviços críticos, reduzir acúmulos de processos pendentes, preservar e escalar o conhecimento institucional que normalmente se perde com aposentadorias e rotatividade de pessoal, e ampliar as capacidades da força de trabalho existente.
Para gestores públicos que ainda definem suas estratégias de IA, a mensagem dos especialistas reunidos pelo IBM Center é clara: comecem pela base digital, escolham subprocessos com gargalos mensuráveis, mantenham o humano no centro das decisões consequentes e construam confiança antes de tentar escalar. Feito dessa forma, a IA agêntica não é uma disrupção do serviço público, é uma extensão dele.
