A principal barreira à digitalização do setor público brasileiro continua sendo a governança, e não a tecnologia. Em 2017, o Tribunal de Contas da União identificou que órgãos federais não compartilhavam dados já disponíveis e transferiam ao cidadão a tarefa de reunir certidões e informações.
A Lei nº 14.129/2021 estabeleceu diretrizes de desburocratização, inovação, transparência, participação social, interoperabilidade e serviços centrados no cidadão. A aplicação dessas regras depende de decisões sobre prioridades, custos, controles e coordenação entre órgãos, além das áreas de tecnologia.
Na auditoria, o TCU apontou a falta de um panorama dos serviços oferecidos, de análises formais de custo e benefício, de diretrizes de qualidade e de critérios objetivos para priorizar investimentos. Também registrou a ausência de um mecanismo único e barato de identificação do cidadão, lacuna enfrentada posteriormente pelo gov.br.
A estrutura de coordenação também era limitada. Com a extinção do Comitê Executivo de Governo Eletrônico, a condução da política ficou sob responsabilidade de um ministério sem hierarquia sobre os demais órgãos e sem meios para arbitrar conflitos. Em municípios menores, a escassez de pessoal qualificado, a conectividade precária e o orçamento reduzido tornam a cooperação federativa necessária para a digitalização.
Em acompanhamentos posteriores, o TCU voltou a apontar que as estruturas de governança da Estratégia Brasileira para a Transformação Digital não eram efetivas o bastante para assegurar implementação, controle, monitoramento e avaliação das ações estratégicas.
Inteligência artificial e controle
A inteligência artificial já é usada em diferentes áreas da administração. Na Advocacia-Geral da União, o Super Sapiens incorporou compreensão de linguagem e etiquetagem automática para classificar processos, extrair informações e apoiar a elaboração de minutas. No Judiciário, sistemas fazem triagem, identificam precedentes e agrupam demandas repetitivas. Órgãos de controle usam a leitura automatizada de grandes bases para auditar contratos continuamente e antecipar padrões de fraude.
Os riscos incluem a reprodução de vieses presentes nas bases de treinamento, a falta de transparência dos algoritmos e o tratamento massivo de dados pessoais. A supervisão humana precisa deixar registro da sugestão do sistema, da base utilizada e da verificação feita pelo agente. A simples afirmação de que a decisão final pertence ao servidor não comprova que houve revisão efetiva.
A Lei nº 9.784/1999 exige motivação explícita, clara e congruente em atos que neguem, limitem ou afetem direitos. A LGPD permite ao titular pedir a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado. O desafio está em criar rotinas capazes de demonstrar o cumprimento dessas regras.
Entre as medidas propostas estão o inventário público dos sistemas, a classificação de risco, a motivação sobre a participação da IA, a trilha de auditoria, a avaliação de impacto à proteção de dados e cláusulas contratuais que garantam explicabilidade e acesso à documentação técnica.
A capacidade institucional é outro requisito. Sem servidores aptos a compreender a ferramenta, o sistema pode ser subutilizado ou ter seus resultados aceitos sem questionamento. O fortalecimento da governança digital depende de uma estrutura permanente, com coordenação, autoridade e orçamento, e não apenas de projetos isolados de tecnologia da informação.
