A Inteligência Artificial e a IA Generativa: o futuro do setor público e seus impactos imediatos

Introdução

Estamos vivenciando um mundo em crescente ebulição, e não há dúvidas sobre a importância do crescimento da Inteligência Artificial – IA e seu impacto transformador em várias áreas do conhecimento, é forçoso reconhecer as mudanças que estão se desenhando no setor público, e especialmente, as que ainda virão.

Muitas são as questões que envolvem as discussões sobre a aplicabilidade da Inteligência Artificial -IA, e é claro que não se pretende aqui exaurir qualquer discussão sobre posicionamentos favoráveis ou desfavoráveis ao uso das ferramentas de IA, mas, o objetivo é tentar compreender como a Administração Pública está enfrentando o tema, em especial, o que se pode esperar no futuro próximo.

Sendo o Brasil, um país de dimensões continentais, diante do desafio de implementar e propiciar mais acesso aos cidadãos às políticas públicas, e ciente de que possui uma grande base de dados, em várias áreas (educação e saúde, previdência etc.), o Governo Federal brasileiro, instituiu o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial- PBIA[1] . Este Plano tem por finalidade fortalecer as iniciativas governamentais necessárias com a utilização de IA para consolidar as políticas públicas importantes ao desenvolvimento sustentável do país. São vários desafios a serem enfrentados pelos governos, como o aporte de recursos financeiros para pesquisas, especialmente, na busca pela implementação da infraestrutura computacional e digital.

Nesse compasso, essa realidade requer a construção de uma infraestrutura que possa garantir a disponibilidade dos dados, permitir o acesso eficaz, bem como, a sua interoperabilidade, que inclui investimentos para a aquisição de equipamentos, sistemas, datacenters, implementação e fortalecimento de redes etc.

Em linhas gerais, depreende-se que o PBIA intenciona trazer resultados impactantes ao bem-estar dos brasileiros, com muitos investimentos em IA envolvendo uma grande diversidade de setores da economia, como a área energética (energia limpa), agricultura, saúde e meio ambiente etc. Tais inovações, buscam contribuir para o avanço da capacidade produtiva do Brasil, inserir o país em uma posição de vanguarda tecnológica, com uma infraestrutura computacional na área de pesquisas e desenvolvimento de ponta. Uma das diretrizes na área de IA é desenvolver modelos de grande escala de Large Language Models (LLM)[2] em língua portuguesa, utilizando base de dados nacionais.

Toda essa concepção do Plano está inserida numa visão em que se busca colocar o Brasil em posição de liderança global, a partir do incentivo ao desenvolvimento tecnológico em IA, e principalmente, atualmente, buscando a soberania e o compartilhamento internacional de capacidades. Em síntese, os desafios se concentram em três áreas: investimentos robustos e de longo prazo em P&D; fomento na colaboração entre academia e indústria, e apoio ao estabelecimento de um arcabouço regulatório.[3]

O PBIA trouxe também alguns princípios inerentes a uma IA responsável, são esses: justiça; transparência; confiabilidade; privacidade, segurança e inclusão. O valor dos investimentos previstos para implementação desse Plano é de R$ 23,00 (vinte e três bilhões) para o período de 2024 a 2028, distribuídos nos cinco eixos estruturantes: (1) Infraestrutura e Desenvolvimento de IA (25,2%); (2) Difusão, Formação e Capacitação (5,0%); (3) IA para Melhoria dos Serviços Públicos (7,6%); (3) IA para Inovação Empresarial (59,9%); e (5) Apoio ao Processo Regulatório de Governança da IA (0,4%).

1. A Inteligência Artificial Generativa-IAG

A Inteligência Artificial - IA já conhecida desde a década de 40, aplicada em vários setores, seja na indústria, no agro negócios, instituições financeiras, engenharia, etc, vem evoluindo e nos últimos anos, com especial destaque para a IAG - Inteligência Artificial Generativa, entendendo essa, de forma sucinta, como uma inteligência que permite criar soluções, conteúdos, dados, simulações, cenários etc., por meio de inúmeras ferramentas tecnológicas à disposição da sociedade, nas mais diversas áreas do conhecimento, e que funciona a partir de grandes bases armazenadas de dados.

No âmbito da Administração Pública, o tema vem crescendo gradativamente, e exigindo uma mudança significativa no ambiente e nos processos de trabalho. O que parecia muito distante há dois anos, atualmente, tem sido motivo de preocupação diária no setor público, especialmente porque a IAG ainda é uma inteligência a ser aprendida e incorporada nos processos internos da instituição.

Muitas são as dúvidas, ao mesmo tempo que se deseja avançar nos procedimentos internos na busca de melhores resultados propiciados pelos modelos de IA, também, são preocupantes as ações a serem praticadas pela falta de expertise e de segurança. Nesse contexto, o Governo Federal publicou uma cartilha[4] sobre a IAG trazendo algumas diretrizes para a Administração Pública acerca do tema, com “Definições, usos e boas práticas” para facilitar a compreensão pelos agentes públicos na sua jornada.

Na leitura dessa Cartilha[5] , consta a definição da IAG como sendo “um ramo da inteligência artificial projetado para criar conteúdo, como textos, áudios, imagens, vídeos e até códigos de software”, baseada em modelos computacionais avançados, que aprendem padrões a partir de grandes volumes de dados. A iniciativa de disseminar tais informações sobre a IAG no governo federal faz parte do Plano (PBIA), supracitado, e visa atingir os alguns objetivos que vão desde a promoção do uso consciente e ético da IA, como otimização da sua utilização, além de trazer o apoio aos servidores e garantir a conformidade. Não há dúvidas que o tema é inovador e muitas dúvidas ainda surgirão sobre o uso dessa tecnologia, mas, é importante discutir internamente nas organizações sobre a sua utilização e necessária aplicação, na busca pela automação das tarefas alinhadas a uma cultura organizacional ética.

2. A IAG- Inteligência Artificial Generativa sob a ótica do Guia Federal aplicável aos gestores públicos

Não é possível falar sobre governança atualmente sem atrelar ao mundo tecnológico e ao avanço da IA, esta inteligência pode e deve ser utilizada para melhorias dos resultados públicos, contribuindo para o seu aprimoramento.

O Decreto nº 9.203/2017, traz a definição de Governança Pública como sendo um “conjunto de mecanismos de liderança, estratégia e controle postos em prática para avaliar, direcionar e monitorar a gestão, com vistas à condução de políticas públicas e à prestação de serviços de interesse da sociedade”, assim, é possível compreender que as ações de “avaliar, direcionar e monitorar” a gestão são perfeitamente passíveis de gerenciamento automatizado, e portanto, associado à uma inteligência artificial. Mas como fazer com que todo o aparato administrativo, legal e técnico sejam arquitetados em uma estrutura?

O Guia citado, inaugura aos poucos as principais diretrizes e a modelagem de uma IAG, esclarecendo de forma simples a sua composição, assim, afirma que tais Modelos de IAG são compostos por duas fases, que de forma objetiva, divide-se em:

1) Fase de Treinamento (ajuste e captura de dados) e

2) Fase de Produção (execução de tarefas).

Os Modelos de IAG tem como ponto de partida a probabilidade e padrões aprendidos, de modo que não possuem "consciência" ou "intenção", isto, é importante entender, porque, essa ausência pode trazer distorções na saída dos dados (respostas).

Parece ser óbvio para alguns, mas, não custa reforçar que é uma realidade importante a ser considerada, pois, as respostas desses modelos de IAG, não permitem obter resultados absolutos, sem criticidade por parte de quem os utiliza.

Conforme indica o Guia, esses modelos de IAG apresentam as seguintes características:

• Dependência da fase de Treinamento

• Requer supervisão humana

Nesse ponto, cabe uma observação, entendendo que a Administração Pública já vivencia alguns obstáculos em razão da falta de recursos humanos ou recursos humanos capacitados, quando se trata de supervisão dos trabalhos, essa tarefa acaba sendo um pouco deixada de lado, o que tende a piorar se utilizar uma IAG sem revisão e criticidade.

Nesse sentido, destaca-se as orientações da CGU- Controladoria Geral da União, sobre o uso responsável dessas ferramentas de IAG. No seu documento orientativo cita alguns dos usos mais comuns das ferramentas da Inteligência, desde a elaboração de documentos, - auxiliando na redação de relatórios-, comunicados etc., também, no processo de revisão de documentos, tradução e resumos de textos, por exemplo, assim como classificação de dados etc. Nesse documento esclarece a necessidade de avaliar e revisar de forma criteriosa, o conteúdo gerado por IA Generativa, mesmo ainda se o sistema parecer confiável[6] . (Grifo nosso).

2.1. Características dos Modelos

A Cartilha apresenta algumas características de Modelos de IA Generativa e classifica da seguinte forma: os modelos IAG são categorizados de acordo com suas licenças, que podem ser abertas ou fechadas, e isso interfere no modo como são usados e adaptados, e afirma que a escolha entre esses modelos envolve uma troca entre desempenho, flexibilidade, privacidade e custo.

Abaixo segue um quadro com o resumo das características dos Modelos de IAG extraídos do Guia[7].

2.2. Os Princípios da IAG- Inteligência Artificial na Administração Pública

A Administração pública regida pelo regime jurídico administrativo, segue vários princípios, esses originados na Constituição Federal e presentes em várias leis, conforme abaixo:

Princípios Constitucionais: legalidade, da impessoalidade, da moralidade administrativa, da publicidade e eficiência (art. 37, caput, com redação dada pela Emenda Constitucional nº 19, de 4-6-98).

Princípios da Lei nº 13.655/2018 (inclui no Decreto-Lei nº 4.657, de 4 de setembro de 1942 (Lei de Introdução às Normas do Direito Brasileiro), disposições sobre segurança jurídica e eficiência na criação e na aplicação do direito público.

São esses princípios: (i) segurança jurídica, (ii) motivação, (iii) proporcionalidade, (iv) consensualidade, (v) transparência, (vi) participação, (vii) eficiência, (viii) interesse público.

Princípios da Lei nº 9.784/99: legalidade, finalidade, motivação, razoabilidade, proporcionalidade, moralidade, ampla defesa, contraditório, segurança jurídica, interesse público e eficiência etc.

Princípios da Lei nº 14.133/21:legalidade, da impessoalidade, da moralidade, da publicidade, da eficiência, do interesse público, da probidade administrativa, da igualdade, do planejamento, da transparência, da eficácia, da segregação de funções, da motivação, da vinculação ao edital, do julgamento objetivo, da segurança jurídica, da razoabilidade, da competitividade, da proporcionalidade, da celeridade, da economicidade e do desenvolvimento nacional sustentável, assim como as disposições do Decreto-Lei nº 4.657, de 4 de setembro de 1942 (Lei de Introdução às Normas do Direito Brasileiro).

Observa-se que o Guia[8] definiu cinco princípios fundamentais para uso do IAG na Administração Pública, assim, estabeleceu os princípios da Legalidade, Princípio da Impessoalidade, Moralidade, Publicidade e Eficiência, correlacionando-os ao uso da IA. Destaca-se na aplicação do princípio da Legalidade, a aplicação da Lei Geral de Proteção de Dados, na utilização da IAG, assim como em relação ao princípio da eficiência, observar que a automação dos dados, a celeridade, e a melhoria na obtenção dos resultados propiciados pela IAG, necessitam de revisão humana.

2.3. A responsabilização na utilização da IAG- Inteligência Artificial na Administração Pública

Observa-se que a Inteligência pode até ser artificial, mas, a responsabilização dos agentes públicos pelos atos administrativos, ainda é humana. A responsabilidade tem nome e CPF, de modo que os atos administrativos precisam ser motivados sempre. Assim pensar que a IAG irá criar os melhores resultados para atender o Interesse Público, é possível, pois ela é um tipo avançado de inteligência artificial, e tem capacidade de realizar muitas atividades que um ser humano consegue realizar, mas, o resultado a ser obtido depende das circunstâncias reais e do aprendizado da máquina na fase de Treinamento. Depreende-se do Guia que é esse momento em que o conjunto de dados a ser utilizado é treinado para aprenderem (reconhecimento dos padrões) e realizar as tarefas específicas, com os devidos ajustes[9].

Além de todos os cuidados e critérios de utilização nas fases de Treinamento e Produção, dadas as características inerentes a cada Modelo escolhido, e ainda considerando a responsabilidade do agente público quando do uso do Modelo de IAG, os agentes públicos devem observar também, uma possível distorção nas respostas obtidas[10] , são as famosas “Alucinações”.

2.4. Os riscos na utilização da IAG- Inteligência Artificial na Administração Pública

Os riscos envolvidos no desenvolvimento da IAG são diversos, destacam-se os riscos de “Alucinações” que ocorrem quando a IAG produz informações imprecisas, equivocadas, irrelevantes, inexistentes, fabricadas, decorrentes de vários fatores, como: perguntas mal formuladas; prompts ambíguos ou excessivamente amplos; dados incompletos ou tendenciosos; respostas baseadas em dados de treinamento distorcidos ou limitados. Etc. Tais situações são possíveis, inclusive a IAG pode criar ou “inventar” informações completando a informação requerida.

É importante destacar que os modelos de IAG são normalmente treinados com dados obtidos em datas anteriores à consulta, e não trarão informações muito atualizadas. Além disso, outros riscos podem acontecer, como a utilização indevida de dados protegidos por direitos autorais ou até mesmo utilizar dados confidenciais, assim algumas informações também poderão precisar ter seus dados anonimizados, como dados pessoais, por exemplo.

Por último o Guia[11] destaca uma questão importante de riscos, acerca da possibilidade da existência de Viés no IAG, ou seja, a informação obtida é enviesada decorrente de grandes volumes de dados na fase de treinamento, trazendo um viés diferente (direção diferente) na informação, esses foram classificados como:

(...)
5. Viés na IAG
(...)
A. Viés de Contexto - Ocorre quando a IA falha em interpretar ou aplicar os dados corretamente em contextos diferentes daquele em que foi treinada.
B. Viés de Automação - É a tendência de confiar nas decisões automatizadas da IA como sendo sempre precisas ou imparciais, mesmo quando estão incorretas.
C. Viés de Representatividade - Dados de treinamento que não representam adequadamente a diversidade podem fazer com que o modelo funcione bem para alguns grupos, mas mal para outros.
D. Viés de Seleção - Ocorre quando os dados usados no treinamento não são suficientemente aleatórios ou representativos, resultando em uma amostra enviesada
E. Viés de Exclusão - Grupos sub-representados ou excluídos do conjunto de dados acabam sendo ignorados ou mal interpretados pela IA

Extrai-se dos tópicos acima que os agentes responsáveis pela utilização dos Modelos de IAG precisam conhecer a sua arquitetura e contexto, para que não tomem decisões equivocadas, considerando cada viés citado de forma individualizada ou conjuntamente.

2.5. A regulação da IA- Inteligência Artificial na Administração Pública

Dentre os desafios arrolados, destaca-se ainda - como citado - no início desse texto, o desafio do arcabouço regulatório de IA, nesse ponto, o Guia faz referência a essa iniciativa, que já se encontra em estudo no Congresso, é o Projeto de Lei nº 2.338/2023.

Conforme dispõe, o PL tem como proposta um sistema de classificação baseado em risco que segundo afirma, adapta os requisitos regulatórios ao impacto potencial de um sistema de IA. Assim traz uma classificação de risco, identificando os possíveis riscos da IAG, e destaca a existência de um Risco Excessivo (Proibido), este sendo um risco inaceitável para a sociedade e para os direitos fundamentais.

A ideia é proibir o desenvolvimento e uso de sistemas que se enquadrem nessa ótica (riscos excessivos), como por exemplo: “Induzir ou manipular o comportamento de maneiras prejudiciais à saúde, segurança ou direitos”; “Explorar as vulnerabilidades de grupos específicos (por exemplo, crianças, idosos); “Realize perfis criminais preditivos para prever crimes ou reincidência”; entre outras questões que tragam alguma identificação que leve à discriminação e identificação biométrica em tempo real em espaços públicos (com exceções limitadas). Observa-se que o PL citado, não proíbe tais sistemas, mas estabelece obrigações regulatórias rígidas, categorizando, sistemas, como de alto risco, risco moderado e baixo.

O PL traz algumas recomendações e práticas para os servidores públicos devem adotar uma abordagem consciente para usar o IAG, e traz três regras denominadas de os "Três Comos": são esses: “Como funciona a IA”; “Como as respostas podem ser enganosas” e “Como as perguntas serão usadas”.

Por fim, estabelece outras diretrizes detalhadas para servidores públicos, trazendo exemplo de bom uso e de uso não recomendado, sobre como deve ser a revisão institucional, a supervisão humana, regras sobre conteúdo impróprio, responsabilidades, proteção de credenciais institucionais e uso de soluções aprovadas.

Conclusão

Conforme o exposto, e de acordo com as diretrizes do Guia, é possível compreender que a utilização ética da IAG na Administração Pública exige dos agentes públicos a observância à vários princípios. Na área pública os princípios constitucionais e administrativos são valores que estruturam as leis e todo o sistema jurídico, agora aliados aos princípios fundamentais da IAG.

O Governo federal preocupado com as questões de IA no serviço público traz no Guia algumas orientações iniciais que buscam proteger a Administração Pública, seus agentes e os cidadãos no uso dos Modelos de IAG. Tal proteção inclui, entre outros, os possíveis riscos de vazamentos de dados, confidencialidade de informações, possível violação de direitos autorais. Assim, como visto, a implementação da IAG no setor público é vital para o desenvolvimento sustentável do país e para alcançar os objetivos do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), que busca posicionar o Brasil na vanguarda tecnológica.

Entretanto, utilização dessa tecnologia exige Responsabilidade Humana e Controle (supervisão e criticidade) constantes dos agentes públicos. Em síntese, o uso da IAG deve ser consciente e criterioso, pautado nos seus princípios e sendo guiado pelos "Três Comos”. Nesse conjunto de diretrizes ainda deve se observar o arcabouço jurídico (em construção) que regulamenta a Inteligência Artificial no Brasil, em especial, o PL 2338/2023[12] que ainda está em tramitação no Congresso.

O texto traz em Art. 2º, os fundamentos do uso do desenvolvimento, a implementação e o uso de sistema de IA no Brasil, sendo o primeiro fundamento, centralidade da pessoa humana, seguido de outros, como o respeito e promoção aos direitos humanos e aos valores democrático, e livre desenvolvimento da personalidade e liberdade de expressão, o que demonstra os cuidados com a pessoa humana nesse tema tão inovador. O PL traz ainda a observância à boa-fé e aos princípios dispostos no artigo

3º. Na sequência, os artigos descrevem as definições acerca do tema, os direitos da pessoa ou do grupo afetado pela IA, os riscos, a governança de IA, responsabilidades, boas práticas, entre outros temas de suma importância para sua aplicação.

Percebe-se que ainda há um longo caminho pela frente e a adesão integral a este arcabouço normativo é o que permitirá salvaguardar servidores, cidadãos e a reputação institucional, enquanto se aproveita o potencial da IAG para alcançar o Interesse Público.


[1]PBIA- PLANO BRASILEIRO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. IA para o bem de todos; Plano Brasileiro de Inteligência Artificial. Brasília, DF: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação; Centro de Gestão e Estudos Estratégicos, 2025. (...) “a elaboração do PBIA foi coordenada por um Grupo de Trabalho liderado pela Secretaria Executiva (Sexec/MCTI), incluindo representantes da Secretaria de Ciência e Tecnologia para Transformação Digital do MCTI (Setad/MCTI), do CCT e um assessor especial da Ministra de Estado da Ciência, Tecnologia e Inovação. Contou com a participação de representantes dos seguintes órgãos e instituições: Secretaria de Articulação e Monitoramento da Casa Civil da Presidência da República (SAM/CC/PR), Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços (MDIC), Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI), Ministério da Justiça e Segurança Pública (MJSP), Ministério das Relações Exteriores (MRE), CGEE, Confederação Nacional da Indústria (CNI) e acadêmicos”. Disponível em: https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/noticias/2025/06/plano-brasileiro-de-inteligencia-artificial-pbia-_vf.pdf. Consultado em: 05.11.2025.

[2]LLM - Large Language Models é um modelo de aprendizado de máquina ou “Machine Learning” usado na inteligência artificial generativa, capaz de interpretar diferentes funções.

[3](...) “Para alcançar esses objetivos, o Plano enfatiza a necessidade de investimentos significativos e de longo prazo em P&D, com a criação de mecanismos para incentivar maior participação do setor privado. Fomenta a colaboração entre academia e indústria, além de apoiar o estabelecimento de um arcabouço regulatório propício à inovação responsável. Deste modo, o Pbia se alinha a outras iniciativas regulatórias em curso nos âmbitos legislativo, judiciário e executivo”. Disponível em: https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/noticias/2025/06/plano-brasileiro-de-inteligencia-artificial-pbia-_vf.pdf. Consultado em: 05.11.2025.

[4]BRASIL. IA Generativa no Serviço Público: “Definições, usos e boas práticas”. A Cartilha é um guia desenvolvido pela Secretaria de Governo Digital (SGD) e pelo Serviço Federal de Processamento de Dados (SERPRO), com contribuições de outros membros do Núcleo de Inteligência Artificial do governo, incluindo Casa Civil, MCTI, ENAP e Dataprev. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/ia-generativa-no-servico-publico.pdf. Consultado em 05.11.2025.p.4

[5]Idem.p5.

[6]CONTROLADORIA-GERAL DA UNIÃO. Secretaria-Executiva Diretoria de Planejamento, Inovação e Sustentabilidade. Guia de uso Responsável de IA Generativa. Brasília - Março 2025.CONTROLADORIA-GERAL DA UNIÃO CGU Setor de Autarquias Sul (SAUS), Quadra 5, Bloco A Ed. Multibrasil, Brasília/DF - CEP: 70.070-050. Disponível em:

https://repositorio.cgu.gov.br/xmlui/bitstream/handle/1/94718/Guia_de_uso_respons%C3%A1vel_de_IA_v5_publicacao.pdf?sequence=2. Consultado em 05.11.2025.

[7][7]BRASIL. IA Generativa no Serviço Público: “Definições, usos e boas práticas”. A Cartilha é um guia desenvolvido pela Secretaria de Governo Digital (SGD) e pelo Serviço Federal de Processamento de Dados (SERPRO), com contribuições de outros membros do Núcleo de Inteligência Artificial do governo, incluindo Casa Civil, MCTI, ENAP e Dataprev. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/ia-generativa-no-servico-publico.pdf. Consultado em 05.11.2025.p.7-10.

[8]BRASIL. IA Generativa no Serviço Público: “Definições, usos e boas práticas”. A Cartilha é um guia desenvolvido pela Secretaria de Governo Digital (SGD) e pelo Serviço Federal de Processamento de Dados (SERPRO), com contribuições de outros membros do Núcleo de Inteligência Artificial do governo, incluindo Casa Civil, MCTI, ENAP e Dataprev. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/ia-generativa-no-servico-publico.pdf. Consultado em 05.11.2025.p.11.

[9]BRASIL. IA Generativa no Serviço Público: “Definições, usos e boas práticas”. Fases de Desenvolvimento. Modelos de inteligência artificial normalmente passam por ciclos compostos por duas grandes fases: treinamento – onde ocorre o ajuste e captura de padrões nos dados, e produção - fase da aplicação.p.6. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/ia-generativa-no-servico-publico.pdf. Consultado em 05.11.2025

[10]Idem.p.12.

[11]BRASIL. IA Generativa no Serviço Público: “Definições, usos e boas práticas”. Viés na IAG. p. 15. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/ia-generativa-no-servico-publico.pdf. Consultado em 05.11.2025

[12]lyulO texto final do PL 2338/2023 estabelece as “normas gerais de caráter nacional para a governança responsável de sistemas de inteligência artificial (IA) no Brasil, com o objetivo de proteger os direitos fundamentais, estimular a inovação responsável e a competitividade e garantir a implementação de sistemas seguros e confiáveis, em benefício da pessoa humana, do regime democrático e do desenvolvimento social, científico, tecnológico e econômico”. Situação: Aguardando Parecer do(a) Relator(a) na Comissão Especial destinada a proferir parecer ao Projeto de Lei nº 2338, de 2023, do Senado Federal, que "dispõe sobre o desenvolvimento, o fomento e o uso ético e responsável da inteligência artificial com base na centralidade da pessoa humana" (PL233823)Disponível em: https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262. Consultado em 07.11.2025.

Referências

BRASIL. PBIA- PLANO BRASILEIRO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. IA para o bem de todos; Plano Brasileiro de Inteligência Artificial. Brasília, DF: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação; Centro de Gestão e Estudos Estratégicos, 2025. Disponível em: https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/noticias/2025/06/plano-brasileiro-de-inteligencia-artificial-pbia-_vf.pdf. Consultado em: 05.11.2025.

BRASIL. IA Generativa no Serviço Público: “Definições, usos e boas práticas. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/ia-generativa-no-servico-publico.pdf. Consultado em 05.11.2025.p.4

BRASIL.CONTROLADORIA-GERAL DA UNIÃO. Secretaria-Executiva Diretoria de Planejamento, Inovação e Sustentabilidade. Guia de uso Responsável de IA Generativa. Brasília - Março 2025.CONTROLADORIA-GERAL DA UNIÃO CGU Setor de Autarquias Sul (SAUS), Quadra 5, Bloco A Ed. Multibrasil, Brasília/DF - CEP: 70.070-050. Disponível em:

https://repositorio.cgu.gov.br/xmlui/bitstream/handle/1/94718/Guia_de_uso_respons%C3%A1vel_de_IA_v5_publicacao.pdf?sequence=2. Consultado em 05.11.2025.

BRASIL. PL- PROJETO DE LEI Nº 2338/2023. CÂMARA DOS DEPUTADOS. Disponível em: https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262. Consultado em Consultado em 05.11.2025.