Setor público dos EUA encerra "experimentos" com IA, acelerando a introdução de força de trabalho baseada em agentes

As instituições públicas dos Estados Unidos estão deixando de ver a inteligência artificial (IA) como uma “tecnologia do futuro” e a estão adotando como uma “ferramenta pronta para uso imediato” que pode aliviar a carga de trabalho imediatamente. Em um cenário de estagnação do crescimento de mão de obra, a demanda administrativa está aumentando, além de sistemas antigos e regulamentações rigorosas, a IA está emergindo como uma estratégia central para aumentar a produtividade e modernizar.

A Google Cloud recentemente liderou essa tendência com o “Gemini for Government”. Seu foco está em posicionar a IA não apenas como uma funcionalidade auxiliar, mas como uma “camada de plataforma” que aumenta a produtividade geral dos negócios públicos e melhora ambientes de tecnologia da informação (TI) legados.

Essa mudança foi confirmada na fala de Chris Haines, CTO do setor público da Google, no podcast “App Dev Angle” da The Cube Research. Haines analisou que, na integração da IA nas operações reais das instituições públicas, está surgindo uma “Força de Trabalho Agente”. Ele explicou que a IA está evoluindo para se tornar “uma parte valiosa da equipe” ao invés de substituir a organização.

Superando a fase de chatbots, evoluindo para uma IA que auxilia o trabalho dos funcionários públicos

Nos últimos dois anos, a introdução de IA pelas empresas geralmente ficou na fase de projetos piloto, provas de conceito e chatbots. No entanto, no setor público, essa tendência está se tornando mais pragmática. Como há necessidade de lidar com mais tarefas com menos pessoal, a integração gradual da IA nos fluxos de trabalho existentes para aumentar a produtividade está ganhando destaque.

Por exemplo, aplicar IA no processamento de documentos administrativos, recuperação de informações, automação de tarefas internas, entre outros trabalhos repetitivos e demorados, para melhorar a eficiência diária dos funcionários públicos. Isso pode ser visto como uma forma inicial de “Força de Trabalho Agente”. Trata-se de uma estrutura onde o julgamento final é feito por humanos, enquanto a IA atua como colaboradora prática.

Pesquisas de mercado também apoiam esse ponto. Segundo dados da The Cube Research, 46,5% das organizações enfrentam pressão para desenvolver aplicações mais rapidamente do que há três anos. Contudo, a expansão de pessoal não acompanha esse ritmo. Como resultado, a IA é vista como uma alternativa potencialmente eficaz para preencher essa lacuna.

O núcleo da IA no setor público não é desempenho, mas “conformidade”

No setor privado, a inovação muitas vezes precede a regulamentação, mas o setor público é diferente. Certificações de segurança, localização de armazenamento de dados, proteção de informações pessoais, conformidade regulatória — esses não são fatores secundários, mas o ponto de partida. Ao introduzir IA, o principal não é o desempenho, mas “se ela opera dentro de um ambiente permitido”.

A Google explica que, para atender a esses requisitos, adotou uma estratégia de incorporar mecanismos de controle na própria plataforma de nuvem, ao invés de isolar as funções de IA em áreas fechadas e separadas. Assim, as instituições podem atender às exigências de regulamentações como o “FedRAMP” e os padrões do Departamento de Defesa dos EUA, ao mesmo tempo em que utilizam os modelos de IA mais recentes.

Essa questão não é exclusiva do governo. Com o aumento de regulamentações como a “Lei de Resiliência Cibernética” da UE, que exige que softwares e IA sejam projetados desde o início em conformidade regulatória, desenvolvedores do setor privado também enfrentam pressões semelhantes. Isso indica que as variáveis que determinam a velocidade de disseminação da IA estão mudando de uma questão técnica para uma questão de “internalização da conformidade”.

A modernização de sistemas legados também está mudando de projetos pontuais para uma rotina contínua

A modernização de sistemas legados, considerada uma das maiores dores de cabeça do TI governamental, também evolui com a introdução da IA. Muitas instituições ainda operam sistemas centrais construídos há décadas, e no passado tentavam realizar sua substituição de uma só vez, como grandes projetos de renovação.

Hoje, a atenção se volta para a modernização gradual, auxiliada por IA na limpeza de códigos, documentação, melhorias nos fluxos de trabalho. Especialmente, a IA começou a ser usada na reconstrução de sistemas legados baseados em COBOL, que há muito tempo são difíceis de migrar.

Isso reflete uma mudança de paradigma: modernizar não é mais um projeto com um ponto final definido, mas um processo contínuo de gestão. No campo do desenvolvimento de aplicações, a modernização deixou de ser um objetivo de momento específico e passou a ser um princípio operacional que deve ser mantido ao longo do tempo.

A importância crescente do “direito de escolha” que não fica preso a uma única IA

As instituições públicas estão cada vez mais conscientes da necessidade de evitar dependência de um único fornecedor de IA ou de um único modelo. Haines também destacou que o valor fundamental do setor público está na “opcionalidade”, ou seja, na capacidade de escolher. Ele acredita que é essencial poder selecionar diferentes modelos com base em desempenho, custo, segurança e casos de uso, para responder às rápidas mudanças no mercado de IA.

Plataformas como o Vertex AI do Google, que oferecem modelos abertos e de ponta, atendem a essa demanda. Para os desenvolvedores, isso também é importante. No futuro, os aplicativos provavelmente não ficarão vinculados a um único modelo, mas serão projetados para interagir com múltiplos modelos.

Expansão do deployment de ponta a ponta… IA não é mais só coisa da nuvem

A carga de trabalho de IA não fica mais restrita à nuvem centralizada, o que representa uma mudança importante. No setor público, devido a questões de latência, interrupções de rede e limitações do ambiente de execução, a inferência em servidores centrais muitas vezes não é adequada. Assim, a demanda por “IA de borda”, ou seja, implantação e ajuste de modelos em ambientes locais ou distribuídos, está crescendo rapidamente.

No entanto, isso traz novos desafios para equipes de desenvolvimento e operações de plataformas, que precisam gerenciar conjuntamente o ciclo de vida, governança e implantação dos modelos entre ambientes centrais e de borda. No final, a IA está se transformando de um serviço simples de nuvem para uma “camada arquitetural” que permeia todo o ecossistema de aplicações.

As tendências do setor público dos EUA mostram uma realidade diferente da ideia de que “governo fica atrás do setor privado na adoção de IA”. Devido às limitações de mão de obra e à pesada carga de operação dos serviços essenciais, há avaliações de que as instituições públicas estão avançando mais rapidamente na implantação de IA para aumentar a produtividade e modernizar sistemas. Embora o conceito de “Força de Trabalho Agente” ainda esteja em evolução, é evidente que a IA está indo além de uma simples adição de funcionalidades, tornando-se parte integrante da força de trabalho, da plataforma e da estrutura de software — algo que parece cada vez mais claro.

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