Municípios brasileiros testam IA em áreas como saúde, mobilidade e atendimento ao cidadão. Os resultados são mistos, as lições são valiosas e o debate sobre transparência e responsabilidade ainda engatinha.
Curitiba foi uma das primeiras capitais brasileiras a implementar um sistema de inteligência artificial para otimizar o fluxo de ônibus urbanos. O projeto, lançado em 2023, usa dados em tempo real de GPS, câmeras e sensores para ajustar a frequência das linhas. Dois anos depois, a prefeitura afirma que o tempo médio de espera nos pontos caiu 18%. Mas moradores de bairros periféricos dizem que não sentiram diferença.
A experiência de Curitiba ilustra um padrão que se repete em várias cidades brasileiras que apostaram em IA: os resultados são reais, mas distribuídos de forma desigual. Quem mora em áreas com infraestrutura melhor tende a se beneficiar mais.
Em Fortaleza, um sistema de IA desenvolvido pela Secretaria de Saúde ajuda a prever surtos de doenças respiratórias com base em dados meteorológicos, histórico de atendimentos e qualidade do ar. O modelo, treinado com dados de cinco anos, acerta o timing dos surtos com margem de erro de três dias em 78% dos casos — o que permite que as UPAs se preparem com antecedência.
No Rio de Janeiro, o Centro de Operações usa IA para monitorar riscos de deslizamento em áreas de encosta. O sistema integra dados de pluviômetros, satélites e câmeras e emite alertas automáticos para as comunidades afetadas. Desde sua implementação, em 2022, o número de mortes por deslizamento caiu 31% nos bairros cobertos pelo sistema.
Nem tudo funcionou. Em São Paulo, um chatbot implantado pela Prefeitura para atendimento ao cidadão foi desativado após seis meses por causa de respostas inadequadas e reclamações de usuários. O sistema, desenvolvido por uma empresa privada, não foi adequadamente treinado com as especificidades dos serviços municipais.
Em Manaus, um projeto de reconhecimento facial para monitoramento de espaços públicos foi suspenso após denúncias de erros sistemáticos na identificação de pessoas negras — um problema documentado em sistemas similares ao redor do mundo e que reflete vieses nos dados de treinamento.
Especialistas em direito digital e ética da tecnologia alertam que o Brasil ainda não tem um marco regulatório adequado para o uso de IA pelo poder público. A Lei Geral de Proteção de Dados cobre parte do problema, mas não aborda especificamente a responsabilidade por decisões automatizadas que afetam cidadãos.
"Quando um algoritmo decide quem recebe um benefício social ou quem é abordado pela polícia, precisamos de transparência, auditabilidade e mecanismos de recurso. Hoje, na maioria dos municípios, isso não existe", diz a pesquisadora Natália Viana, do InternetLab.