As organizações governamentais estão a acelerar a adoção de inteligência artificial, mas nem sempre acompanham esse avanço com investimentos equivalentes em governação, qualidade dos dados e mecanismos de confiança. A conclusão é do Data and AI Impact Report: The Trust Imperative, do SAS, com investigação da IDC, que analisa a maturidade da IA no setor público em várias regiões do mundo.
Segundo o estudo, muitas entidades públicas já apresentam níveis elevados de maturidade em IA, mas continuam a operar sobre infraestruturas de dados frágeis ou insuficientemente centralizadas. Este desalinhamento pode aumentar o risco de decisões enviesadas, falhas operacionais, problemas de segurança e menor fiabilidade em sistemas que afetam diretamente cidadãos e serviços públicos.
O relatório identifica este problema como o "dilema da confiança": algumas organizações subutilizam IA fiável por não confiarem suficientemente na tecnologia, enquanto outras confiam em excesso em sistemas que ainda não foram devidamente testados ou validados. No setor público, este dilema assume particular relevância porque as decisões automatizadas ou apoiadas por IA podem ter impacto em áreas como saúde, fiscalidade, segurança, apoios sociais ou resposta a emergências.
"Para que o setor público possa confiar na IA, esta precisa de gerar um valor claro, ao mesmo tempo que protege o bem-estar dos cidadãos", afirma Afshin Almassi, Public Sector & Healthcare Director do SAS Portugal, Espanha e França. Para o responsável, é necessário alinhar a ambição com a prontidão das organizações públicas para que o valor da IA chegue efetivamente aos cidadãos e às comunidades.
A investigação mostra que as organizações governamentais estão a adotar IA a um ritmo elevado. A utilização de agentic AI, ou IA agêntica, atinge 52% no setor público, acima de áreas como a banca, a saúde e o retalho. Este tipo de tecnologia permite aos sistemas de IA executar tarefas com maior autonomia, com base em objetivos definidos pelos utilizadores ou pelas organizações.
Apesar desta adoção, apenas 6% das entidade governamentais analisadas estão num estado considerado "ideal" pelo relatório, ou seja, com elevada confiança interna na IA e sistemas comprovadamente fiáveis. Esta é a percentagem mais baixa entre todos os setores incluídos no estudo.
O relatório aponta ainda que 38% das organizações governamentais confiam excessivamente em sistemas de IA sem aplicarem salvaguardas suficientes. Esta situação é particularmente sensível no caso da IA generativa, uma tecnologia que, apesar do seu potencial, pode produzir respostas incorretas, inconsistentes ou difíceis de explicar quando não é devidamente controlada.
Os inquiridos do setor público demonstram mais confiança na IA generativa do que no machine learning, apesar do ML ter anos de utilização comprovada em áreas como deteção de fraude, análise fiscal e automatização de processos administrativos. Esta diferença é relevante porque a IA generativa tende a ser menos explicável e mais suscetível a erros factuais, quando comparada com modelos analíticos tradicionais aplicados a casos de uso específicos.
No Índice de IA Fiável utilizado pelo relatório, apenas 15,3% das organizações governamentais operam no nível mais elevado, abaixo da média global de 19,8%. O setor público fica também atrás dos seguros, da banca e das ciências da vida na capacidade de entregar IA considerada confiável.
A falta de uma base de dados centralizada ou otimizada surge como o principal obstáculo à implementação de IA no setor público em todas as regiões analisadas. A ausência de governação de dados é frequentemente apontada como o segundo maior desafio, com exceção da América Latina, onde surge em quarto lugar.
O relatório inclui análises regionais da América do Norte, Europa, América Latina, Médio Oriente, Turquia e África, e Ásia-Pacífico. Embora a maturidade varie entre geografias, o padrão comum é a existência de ambição elevada para expandir o uso de IA, mas com lacunas persistentes em dados, governação e competências.
Ainda assim, as organizações governamentais mantêm expectativas fortes de crescimento do investimento em IA. De acordo com o estudo, 12,6% preveem aumentos superiores a 20% no próximo ano, enquanto quase metade antecipa crescimentos entre 4% e 20%.
Os inquiridos identificam a eficiência e a eficácia dos processos como os principais caminhos para criar valor com IA no setor público. A produtividade individual é também destacada por mais de 60% dos participantes, a percentagem mais elevada entre os setores analisados.
Ao contrário de outros setores, o público revela maior preocupação com lacunas de competências entre os colaboradores em geral do que entre as equipas técnicas especializadas. Esta conclusão sugere que a adoção de IA no Estado não dependerá apenas de perfis tecnológicos, mas também da capacitação transversal dos trabalhadores públicos que terão de utilizar, supervisionar ou interpretar os resultados destes sistemas.
O estudo conclui que a próxima fase da IA no setor público deverá ser menos centrada na experimentação isolada e mais orientada para confiança, governação e impacto verificável. Para os governos, o desafio será tirar partido da automação e da IA agêntica sem comprometer transparência, segurança, explicabilidade e responsabilidade perante os cidadãos.
Para reforçar áreas consideradas críticas para o futuro da Europa
