A inteligência artificial está entrando rapidamente no setor público.
Mas existe uma diferença enorme entre usar IA e saber governar seu uso.
A partir de 1º de setembro de 2026, entra em vigor a Portaria SGD/MGI nº 5.921/2026, que atualiza as regras para contratação de serviços de operação de infraestrutura e atendimento de usuários de tecnologia no governo federal. Serviços e Informações do Brasil
Uma das mudanças determina que as regras de utilização de ferramentas de IA pelas empresas contratadas precisam estar expressamente previstas no termo de referência ou em uma política de governança de IA do órgão.
Parece uma mudança burocrática.
Na verdade, toca em um dos maiores problemas da adoção de inteligência artificial:
quem responde quando a máquina erra?
O problema começa antes da IA
Imagine um órgão público contratando uma empresa para administrar sua infraestrutura de tecnologia.
A empresa começa a utilizar ferramentas de IA para:
classificar chamados,
produzir respostas,
detectar problemas,
analisar logs,
automatizar tarefas,
ou apoiar decisões operacionais.
A tecnologia pode aumentar produtividade.
Mas também pode criar novos riscos.
O sistema pode gerar uma resposta incorreta.
Pode expor informação sensível.
Pode utilizar um serviço externo sem que o órgão tenha plena consciência.
Pode produzir uma decisão difícil de auditar.
Quem é responsável?
Sem uma regra prévia, a resposta pode ser confusa.
É por isso que governança importa
Governança não significa proibir tecnologia.
Significa estabelecer:
quem pode usar
para quê
com quais dados
sob quais condições
com qual supervisão
quem responde pelo resultado
A nova portaria tenta colocar essas questões dentro da contratação pública. Serviços e Informações do Brasil
Isso é importante porque contratos públicos criam incentivos.
Se uma empresa é contratada apenas pelo menor preço, ela pode ter incentivo para reduzir custos.
Se também precisa cumprir critérios de segurança, desempenho e governança, o cálculo muda.
O governo está tentando evitar uma armadilha
Existe uma tendência natural quando uma tecnologia nova aparece.
Primeiro, todos querem experimentar.
Depois, as pessoas descobrem os problemas.
Só então começam a criar regras.
Com IA, o governo está tentando inverter parcialmente essa ordem.
A ideia é incorporar governança no próprio modelo de contratação.
Isso é mais eficiente do que descobrir depois de um incidente que ninguém sabia exatamente quem deveria controlar a ferramenta.
Mas existe um segundo problema: custo
A portaria também incorpora conceitos de:
Green IT
GreenOps
FinOps
O objetivo é estimular uso sustentável e racional da infraestrutura, inclusive com atenção ao consumo de energia e aos custos de tecnologia. Serviços e Informações do Brasil
Essa parte é particularmente interessante.
Porque IA não é apenas software.
IA consome:
servidores,
chips,
energia,
armazenamento,
rede,
refrigeração.
Se o governo simplesmente disser “usem IA”, a conta pode crescer rapidamente.
Mais IA não significa automaticamente mais produtividade
Esse é um erro recorrente.
Imagine um funcionário que leva uma hora para produzir determinado relatório.
Uma ferramenta de IA pode reduzir esse tempo para 20 minutos.
Ótimo.
Mas e se o funcionário precisar gastar outros 40 minutos revisando erros produzidos pela ferramenta?
O ganho real pode ser pequeno.
Ou imagine que a ferramenta reduza o tempo de uma tarefa em 80%, mas produza erros em 10% dos casos.
O resultado econômico dependerá do custo desses erros.
Por isso, produtividade precisa ser medida no processo completo.
Não apenas na velocidade de uma tarefa.
É aqui que FinOps fica interessante
FinOps é uma abordagem para gestão financeira de ambientes de tecnologia, especialmente computação em nuvem.
A pergunta é simples:
quanto estamos gastando e qual valor estamos recebendo por esse gasto?
Com IA, essa pergunta ganha ainda mais importância.
Um modelo pode ser extremamente poderoso.
Mas se o custo por utilização for alto demais, talvez uma solução mais simples seja economicamente superior.
A melhor tecnologia não é necessariamente a mais sofisticada.
É a que produz o melhor resultado em relação ao custo e ao risco.
O governo também precisa evitar o efeito “caixa-preta”
Imagine um sistema de IA utilizado em uma operação pública.
Ele recomenda determinada ação.
O funcionário aceita.
Depois surge um problema.
Se ninguém consegue explicar:
qual dado entrou,
qual modelo foi utilizado,
qual regra foi aplicada,
qual pessoa supervisionou,
o processo fica difícil de auditar.
Em serviços públicos, isso é particularmente sensível.
O cidadão não escolheu participar daquele sistema.
O Estado está utilizando a tecnologia em seu nome.
Governança não é inimiga da inovação
Existe uma falsa oposição entre:
inovação
e
regulação.
Uma boa governança pode fazer o contrário.
Ela pode criar confiança.
Uma empresa pública que sabe exatamente como uma ferramenta pode ser utilizada consegue escalar sua adoção com menos incerteza.
Uma que não possui regras pode ficar presa entre dois extremos:
usar IA sem controle
ou
proibir IA por medo.
Nenhum dos dois é desejável.
A questão dos dados é ainda mais delicada
IA depende de dados.
E governos possuem dados extremamente sensíveis.
Informações de saúde.
Tributos.
Identidade.
Benefícios sociais.
Segurança.
Educação.
O risco não está apenas no modelo.
Está em quem pode enviar quais dados para qual sistema.
Essa é uma das razões pelas quais governança precisa ser definida antes da contratação.
Existe também o risco de dependência
Se um órgão público passa a depender profundamente de uma ferramenta de IA de determinado fornecedor, trocar de tecnologia pode ficar caro.
Isso cria um problema conhecido como vendor lock-in.
O governo pode ficar preso a:
um fornecedor,
um formato,
uma API,
uma arquitetura,
ou um modelo.
Por isso, contratos públicos precisam pensar também em interoperabilidade e portabilidade.
O que a nova regra não resolve
A portaria é relevante.
Mas não resolve sozinha todos os problemas da IA no setor público.
Ainda será necessário definir, caso a caso:
quais ferramentas podem ser usadas,
como auditar resultados,
como proteger dados,
como medir produtividade,
como responsabilizar fornecedores,
como treinar servidores,
como evitar dependência tecnológica.
A norma cria uma estrutura.
Não cria automaticamente uma boa governança.
O verdadeiro teste será a execução
É relativamente fácil escrever:
“o uso de IA deve ser responsável”.
Mais difícil é definir o que isso significa em um contrato de R$ 100 milhões.
Quais métricas serão utilizadas?
Qual erro será tolerável?
Quem auditará?
Qual penalidade será aplicada?
Como o órgão descobrirá que uma ferramenta está sendo utilizada fora do escopo?
Essas perguntas determinam se a governança será real ou apenas documental.
A conclusão
A entrada da IA no governo é inevitável em muitas áreas.
A questão não é se o Estado deve utilizar inteligência artificial.
É como utilizar sem transformar eficiência tecnológica em risco institucional.
A nova regra do governo federal aponta na direção correta ao levar governança para dentro da contratação.
Mas o sucesso dependerá de algo menos visível que a própria tecnologia:
a capacidade de transformar princípios de governança em incentivos, métricas e responsabilidades concretas.
Porque uma IA mal governada pode até economizar minutos.
Mas uma falha mal governada pode custar anos de confiança.
Fontes
– Ministério da Gestão e da Inovação, Portaria SGD/MGI nº 5.921/2026 e novo modelo de contratação, 27 jul. 2026. Serviços e Informações do Brasil
– Ministério da Gestão e da Inovação, lista de portarias de 2026. Serviços e Informações do Brasil