Preencher uma reclamação na ouvidoria pública costumava levar uma hora. Hoje, com ajuda de inteligência artificial, leva 20 minutos. Demandas eram frequentemente classificadas errado, gerando retrabalho. Agora, algoritmos acertam na primeira tentativa em 70% dos casos.
Isso não é promessa futura — está acontecendo agora em ouvidorias públicas brasileiras. De Brasília a Recife, de São Paulo ao Ceará, a IA está transformando como cidadãos se comunicam com o poder público.
Robô IZA: case de Brasília
O Governo do Distrito Federal implementou em 2022 o robô IZA no portal Participa DF. A ferramenta classifica automaticamente demandas como reclamações, sugestões ou denúncias.
Resultados impressionantes:
- 70% de redução em reclassificações
- Tempo de preenchimento: de 60 para 20 minutos
- Processo mais intuitivo para o cidadão
- Servidores liberados para casos complexos
“A IA não substitui o humano, ela potencializa”, explica gestor do programa. “Enquanto o robô tria demandas simples, nossa equipe foca em casos que realmente precisam de análise especializada”.
CGU e processamento de linguagem natural
A Controladoria-Geral da União, em parceria com a Ouvidoria-Geral da União, realizou em 2025 estudo pioneiro com 4 mil manifestações usando IA e processamento de linguagem natural.
O projeto recomendou:
- Padronização para priorização de demandas
- Inclusão de dados demográficos para análise mais precisa
- Identificação automática de padrões e tendências
- Alertas para questões urgentes
A análise que levaria meses foi concluída em semanas. O aprendizado está sendo compartilhado com estados e municípios.
MPRJ: Inteligência Dupla
O Ministério Público do Rio de Janeiro desenvolveu o Ouvidor.IA, sistema que utiliza duas ferramentas de IA:
Valida AI Verifica se a demanda tem informações mínimas necessárias para processamento. Identifica automaticamente manifestações incompletas ou fora da competência do órgão.
Sumariza AI Resume demandas extensas, facilitando análise rápida por parte dos atendentes. Uma reclamação de 5 páginas vira resumo de 2 parágrafos mantendo pontos essenciais.
Chatbots que funcionam 24 horas
Fortaleza: assistente virtual com IA
A Prefeitura de Fortaleza criou assistente virtual que usa IA para responder dúvidas sobre serviços municipais. Diferente de chatbots tradicionais com menu limitado, a ferramenta:
- Entende perguntas formuladas de formas diferentes
- Aprende com interações anteriores
- Oferece respostas personalizadas
- Funciona 24 horas por dia
Resultado: Até 80% das demandas simples resolvidas automaticamente, sem necessidade de intervenção humana.
VoxBot e plataformas especializadas
Empresas como VoxBot e plataformas como CIVIO oferecem soluções de automação para municípios:
- 70% menos tempo de resposta
- Integração com WhatsApp, e-mail e telefone
- Análise de sentimento (identifica urgência e tom da manifestação)
- Encaminhamento automático para setor responsável
Municípios menores, sem recursos para desenvolvimento próprio, podem contratar essas plataformas e ter ouvidoria digital funcionando em semanas.
Minas Gerais: regulamentação pioneira
A Ouvidoria-Geral do Estado de Minas Gerais tornou-se a primeira ouvidoria pública do Brasil a estabelecer normas específicas para uso de IA. A Resolução nº 10/2025 regulamenta aplicação da tecnologia com previsão de implementação em fevereiro de 2026.
Princípios estabelecidos:
- Ética: uso responsável respeitando direitos dos cidadãos
- Segurança: proteção de dados conforme LGPD
- Transparência: clareza sobre quando IA está sendo usada
- Valorização humana: tecnologia apoia, não substitui atendimento humano
“A inteligência artificial amplia a capacidade analítica da ouvidoria e contribui para respostas mais consistentes e tempestivas, preservando o papel central do atendimento humano na mediação entre Estado e cidadão”, afirma Gabriela Siqueira, ouvidora-geral do Estado.
Ceará
A Controladoria e Ouvidoria-Geral do Estado do Ceará (CGE) está em discussões avançadas sobre implementação de IA para classificação automática de manifestações.
A proposta inclui:
- Machine learning para categorização
- Análise preditiva de urgência
- Integração com sistemas de gestão municipal
- Dashboards de Business Intelligence para monitoramento
Como funciona
Machine Learning
Algoritmos são treinados com milhares de manifestações já classificadas. Aprendem padrões: palavras-chave, estrutura de texto, contexto. Quando nova manifestação chega, o sistema compara com padrões aprendidos e sugere classificação.
Acurácia aumenta com uso. Quanto mais manifestações processadas, mais preciso o algoritmo se torna.
Análise de sentimento
Processamento de linguagem natural identifica urgência e emoção:
- “Minha filha está sem vaga na escola há 3 meses” = alta urgência
- “Sugiro melhorar iluminação da praça” = baixa urgência
- Palavras-chave como “emergência”, “perigo”, “criança” elevam prioridade automaticamente
Encaminhamento
Sistema identifica qual secretaria ou departamento deve receber a demanda:
- Buraco na rua → Secretaria de Obras
- Falta de professor → Secretaria de Educação
- Barulho de estabelecimento → Fiscalização/Meio Ambiente
Eliminação de erros de direcionamento economiza dias no processo.
Benefícios quantificados
| Benefício | Impacto | Exemplo |
|---|---|---|
| Redução de reclassificação | 70% menos | Robô IZA/GDF |
| Tempo de registro | De 60 para 20 min | Participa DF |
| Análise de volume alto | 4 mil manifestações processadas | CGU/OGU |
| Resolução automática | Até 80% | Chatbots prefeituras |
| Tempo de resposta | 70% mais rápido | VoxBot/CIVIO |
Desafios e cuidados Necessários
LGPD e Proteção de Dados
Manifestações frequentemente contêm dados sensíveis: nome completo, CPF, endereço, relatos pessoais. Sistemas de IA precisam:
- Criptografar dados em repouso e em trânsito
- Limitar acesso apenas a servidores autorizados
- Anonimizar dados para treinamento de algoritmos
- Ter auditoria de quem acessou cada manifestação
Evitar vieses
Algoritmos aprendem com dados históricos. Se histórico contém preconceitos, IA pode replicá-los. É fundamental:
- Revisar periodicamente decisões automatizadas
- Manter supervisão humana em casos sensíveis
- Treinar algoritmos com dados diversos e representativos
- Permitir recurso humano para toda decisão automatizada
Transparência com cidadão
Usuário deve saber quando está interagindo com IA:
- “Esta resposta foi gerada automaticamente”
- “Clique aqui para falar com atendente humano”
- Explicar como algoritmo tomou determinada decisão
Capacitação de Servidores
Servidores precisam entender:
- Como IA classifica manifestações
- Quando discordar da máquina
- Como interpretar relatórios gerados por BI
- Limites e capacidades da tecnologia
