A leitura prática é simples: IA que funciona no setor público é aquela que se acopla em processos transacionais e em dados já minimamente organizados; IA que vira dor de cabeça é a que tenta “pular” essa etapa e virar atalho para resolver problema estrutural.
Tem muita gente falando de IA na gestão pública como se fosse um “botão mágico”: apertou, acabou fila, caiu custo, melhorou atendimento. Só que a realidade é bem mais dura (e mais interessante): ferramenta não é política pública. Esse é o núcleo do diagnóstico: o Brasil tem condições de fazer IA virar política de Estado, mas só se parar de tratar IA como vitrine e começar a tratar como infraestrutura institucional.
A boa notícia é que não estamos no marco zero. Existe uma base digital relevante no nível federal, com identidade/autenticação e serviços no ecossistema Gov.br em escala, e isso muda o jogo porque permite pensar padronização e escala — o oposto de cada órgão criar seu “motor” e seu padrão do nada. A leitura prática é simples: IA que funciona no setor público é aquela que se acopla em processos transacionais e em dados já minimamente organizados; IA que vira dor de cabeça é a que tenta “pular” essa etapa e virar atalho para resolver problema estrutural.
O problema é que, quando a gente desce para estados e, principalmente, municípios, o Brasil real aparece. A presença digital básica quase universalizou, mas maturidade e capacidade institucional seguem muito desiguais — e a desigualdade tem um determinante teimoso: porte populacional. Em 2024, 98,6% dos municípios tinham página na internet e 95,4% tinham perfil em plataformas online; em redes sociais, 49,9% atualizavam diariamente. Só que “estar na internet” não significa entregar serviço público digital de ponta a ponta. Nos sites, 91,8% publicavam licitações e 85,4% finanças públicas, mas diário oficial aparecia em 71,6%. E quando você olha por porte, o buraco fica evidente: diário oficial no site fica em torno de 64,7% nos municípios até 5 mil habitantes e sobe para 95,8% nos acima de 500 mil — um proxy bem direto de rotina digital e transparência mais maduras nos grandes.
A integração com Gov.br para autenticação mostra o mesmo padrão de “Brasil em camadas”. No agregado, é baixa (cerca de 12% com algum nível), mas nos municípios acima de 500 mil habitantes metade já tem “alguns serviços” via Gov.br; nos de até 5 mil, fica perto de 5,5%. Em outras palavras: município grande automatiza e melhora; município pequeno corre o risco de ficar preso no “zap/instagram”, com presença digital superficial e pouca transação.
E tem um segundo amplificador de desigualdade que ninguém deveria ignorar: conectividade. A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios de Tecnologias da Informação e Comunicação (PNAD TIC) mostra expansão do acesso domiciliar à internet e mudanças no mix de conexão, mas ainda existem bolsões de exclusão e diferenças de qualidade/estabilidade. Isso tem consequência direta para desenho de política: IA “na ponta” (chatbots, triagens digitais) precisa nascer multicanal e inclusiva, senão você automatiza só para quem já está conectado — e institucionaliza a fila invisível de quem não está.
Se do lado do cidadão há pressão por digital, do lado do Estado há um alerta claro de governança. O TCU já classificou maturidade de IA na administração federal e apontou parcela relevante em nível muito baixo, inclusive sem uso/planejamento. Traduzindo: o gargalo não é “falta de ferramenta”; é governança, capacidade e gestão de risco.
A IA no setor público depende mais de dados, governança e capacidade do que de “modelo”, e os usos mais comuns que fazem sentido começam em atendimento, automação e suporte à decisão — não em decisões 100% automatizadas. Esse ponto é crucial para o Brasil porque nosso Estado é massivamente transacional (compras, atendimento, saúde, educação, políticas sociais), então a chance de ganho é grande, mas o risco de errar feio também.
Na prática, o melhor “custo-benefício de risco” tende a estar em IA como suporte à decisão humana em priorização e targeting — por exemplo, fiscalização, auditoria, inspeção, filas e regulação. Funciona porque reduz o custo de procurar “agulha no palheiro” e melhora alocação de equipes, sem terceirizar o ato decisório para uma caixa-preta. O segundo bloco, com evidência moderada, é atendimento automatizado e copilotos (triagem, FAQs, redação assistida, busca em normas): dá ganho real de tempo e padronização, mas depende de governança de conteúdo e prevenção de “alucinação”. A parte mais perigosa é que, sem política de escala e serviços compartilhados, a IA pode virar uma tecnologia “concentradora”, que melhora os já fortes e deixa os fracos para trás.
Então o que é “transformar moda em política de Estado” na vida real? É parar de discutir só caso de uso e começar a discutir pacote institucional. O caminho proposto combina alternativas que se complementam: uma plataforma de IA compartilhada do Estado (“IA-as-a-service” governamental) com infraestrutura segura, um programa “Dados prontos para IA” para elevar qualidade e interoperabilidade; um marco de governança e auditoria algorítmica com regras de risco, transparência, revisão humana e registro.
Aqui entram três trade-offs que gestor público precisa encarar sem autoengano. Primeiro: curto prazo versus longo prazo. Chatbot é rápido; dados e interoperabilidade demoram — mas são justamente o que sustenta política de Estado. Segundo: eficiência versus equidade. Se estados e União não puxarem municípios pequenos para dentro por meio de serviço compartilhado e suporte, a IA aumenta desigualdade federativa. Terceiro: inovação versus risco. Sem governança (LGPD/ANPD, auditoria, contestação), a conta chega em forma de crise..
Para sair do discurso e ir para decisão, o ponto mais “pé no chão” é o modelo de monitoramento e avaliação mínimo viável. Não existe escala responsável sem linha de base e meta clara. Se a pergunta para 2026 fosse “qual IA comprar”, a resposta seria fácil e errada. A pergunta correta é “qual Estado construir”: um Estado que empilha piloto e terceiriza decisão para caixa-preta, ou um Estado que cria padrão, governa risco, mede resultado e escala por serviços compartilhados, sem deixar município pequeno virar cidadão de segunda classe no governo digital. O Brasil tem base para a segunda opção. Mas vai ter que trocar deslumbramento por disciplina — e essa troca, na administração pública, é exatamente o que separa moda de política de Estado.
