Esta postagem foi escrita por Julie Michlal, associada sênior da prática digital, de dados e IA da PUBLIC.

  • O problema: os órgãos governamentais do Reino Unido têm sido lentos no desenvolvimento de estratégias e na adoção de capacidades de IA. Isto deve-se em parte à falta de clareza prática sobre como experimentar, avaliar e identificar oportunidades de forma segura e eficaz para integrar tecnologias emergentes de IA.
  • Por que é importante: A integração segura e eficaz da IA ​​em todo o governo tem o potencial de minimizar os encargos administrativos, melhorar a tomada de decisões e melhorar a prestação de serviços públicos.
  • A solução: a adoção da IA ​​no governo pode ser facilitada através de orientações e quadros que forneçam aos funcionários públicos conhecimentos práticos sobre como identificar oportunidades de integração da IA, avaliar e minimizar riscos e desenvolver planos de implementação faseados ligados a linhas de propriedade claras que permitam a avaliação e iteração.

Numa era de transformação digital, a inteligência artificial (IA) destaca-se como uma força revolucionária em vários setores, incluindo as operações governamentais. No entanto, no Reino Unido, o ritmo a que os órgãos governamentais estão a adoptar a IA continua lento. Um relatório do Gabinete Nacional de Auditoria do Reino Unido revela que apenas uma minoria se aventurou na implantação de tecnologias de IA ou na elaboração de uma estratégia abrangente de IA. Esta lacuna entre a adoção potencial e a adoção real sublinha uma necessidade urgente de desmistificar as oportunidades da IA ​​para melhorar a prestação de serviços públicos e de enfrentar os obstáculos no seu caminho. Este artigo investiga o poder transformador da IA ​​para as operações governamentais, identifica os desafios à sua adoção e apresenta recomendações para orientar as agências governamentais no sentido de uma integração eficaz da IA, com o objetivo de tornar os serviços públicos mais eficientes e acessíveis.

**Oportunidades de IA no setor público **

A tecnologia de IA abriga um imenso potencial para revolucionar as operações governamentais, desde a tomada de decisões até a prestação de serviços. Esta secção explora aplicações de IA estabelecidas e emergentes que prometem melhorias significativas na eficiência e eficácia do setor público.

  1. Análise

As capacidades analíticas da IA ​​podem impactar profundamente a forma como os órgãos governamentais tomam decisões e compreendem dados complexos. Através de técnicas como aprendizagem automática e análise preditiva, a IA pode analisar vastos conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e insights que podem escapar aos analistas humanos.

Exemplo de aplicação: programas de bem-estar social

A IA pode ser utilizada para analisar dados socioeconómicos de vários dados demográficos para identificar comunidades que necessitam de apoio, prever a procura futura de programas de bem-estar social e optimizar a alocação de recursos. Isto pode ajudar a adaptar as intervenções de forma mais eficaz e a prever necessidades futuras com base em mudanças nos indicadores socioeconómicos, permitindo assim um apoio mais proactivo e direccionado.

  1. Automação do processo

A automação robótica de processos (RPA) e os sistemas orientados por IA podem automatizar tarefas rotineiras e repetitivas que consomem tempo para funcionários humanos. Isto não só acelera os processos, mas também reduz os erros, libertando o pessoal para se concentrar em atividades mais complexas e de valor acrescentado.

Exemplo de aplicação: processamento de documentos e aplicações

As agências governamentais lidam frequentemente com grandes volumes de processamento de documentos, desde aplicações

formulários de passaportes e carteiras de motorista para declarações fiscais. A IA pode automatizar a extração, verificação e processamento de informações desses documentos. Por exemplo, o processamento de pedidos de benefícios pode ser agilizado utilizando IA para verificar automaticamente a elegibilidade dos requerentes com base na documentação fornecida, reduzindo significativamente os tempos de espera para os cidadãos e os custos operacionais para o governo.

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  1. Geração de conteúdo

A IA pode auxiliar na geração e personalização de conteúdos para comunicação do setor público, tornando-os mais relevantes e acessíveis a diferentes segmentos da população. O Processamento de Linguagem Natural (PNL) e a IA Generativa podem criar material informativo, responder a consultas públicas e até mesmo adaptar o conteúdo educacional às necessidades individuais.

Exemplo de aplicação: resumos de reuniões do conselho

Após uma reunião do conselho, as ferramentas de IA podem gerar rapidamente resumos destacando decisões importantes, projetos futuros e discussões importantes. Estes resumos podem ser disponibilizados no website do governo local e distribuídos através de boletins informativos, tornando mais fácil para os residentes manterem-se informados sobre a governação local sem terem de examinar longos registos de reuniões.

Barreiras à adoção da IA ​​no setor público

Apesar da promessa da IA, vários obstáculos impedem a sua adoção em grande escala em ambientes governamentais. Esta secção explora estes desafios, incluindo questões de dados, limitações tecnológicas, preparação da força de trabalho e estrangulamentos processuais, e fornece informações sobre como superar estes obstáculos.

  1. Dados

A base de qualquer sistema de IA são os dados. A sua normalização, interoperabilidade e qualidade são fundamentais para o desenvolvimento de soluções de IA que sejam eficazes e fiáveis.

  • Padronização de dados: Garantir que os dados de diferentes sistemas e fontes aderem a padrões comuns é crucial para que os sistemas de IA interpretem e utilizem as informações com precisão. A padronização facilita a integração perfeita de dados, permitindo análises mais abrangentes e insights mais precisos.
  • Interoperabilidade de dados: Refere-se à capacidade de diferentes sistemas de computador e software de trocar, compreender e utilizar informações de forma integrada. No contexto do governo, a interoperabilidade permite uma colaboração eficiente entre departamentos e agências, conduzindo a serviços públicos coesos e unificados.
  • Qualidade dos dados: Os dados de alta qualidade são precisos, completos e oportunos, tornando-os essenciais para o treinamento de modelos de IA confiáveis. A má qualidade dos dados pode levar a previsões e preconceitos imprecisos, minando a eficácia das soluções de IA e potencialmente levando a tomadas de decisões erradas.
  1. Tecnologia

A infraestrutura tecnológica dentro da qual a IA opera inclui não apenas o hardware e o software, mas também os princípios de design que tornam as ferramentas de IA acessíveis e eficazes.

  • Sistemas tecnológicos modernos: São necessárias infraestruturas tecnológicas atualizadas para apoiar os complexos requisitos de computação e processamento de dados da IA. Investir em sistemas modernos garante escalabilidade, segurança e eficiência nas implementações de IA.
  • Sistemas fáceis de utilizar: As interfaces através das quais os utilizadores interagem com as tecnologias de IA devem ser intuitivas e acessíveis. Isto garante que todos os utilizadores, independentemente dos seus conhecimentos técnicos, possam beneficiar das ferramentas e serviços de IA, aumentando assim a adoção e o impacto.
  1. Pessoas

O sucesso das iniciativas de IA depende fortemente dos indivíduos que as desenvolvem, gerem e utilizam. As competências técnicas e uma visão estratégica são essenciais para aproveitar todo o potencial da IA.

  • Competências e capacidades técnicas: Construir uma força de trabalho com os conhecimentos técnicos necessários é crucial para desenvolver, implementar e manter sistemas de IA eficazes. Programas contínuos de treinamento e desenvolvimento garantem que a equipe fique a par dos avanços da IA.
  • Visão estratégica: A liderança e as partes interessadas devem ter uma compreensão clara de como a IA pode ser empregada estrategicamente para atingir os objetivos organizacionais. Esta visão orienta o desenvolvimento de iniciativas de IA que se alinham com os objectivos e valores do sector público .
  1. Processos

Os processos que regem o desenvolvimento e a implantação de sistemas de IA determinam a sua eficiência, adaptabilidade e alinhamento ético.

  • Aquisições: As agências governamentais devem realizar uma avaliação rigorosa dos fornecedores de IA, concentrando-se nas práticas éticas de IA, no tratamento de dados e na conformidade com os regulamentos, garantindo ao mesmo tempo que os critérios de aquisição sejam transparentes e colaborativos, envolvendo as partes interessadas de todos os departamentos.
  • Formas ágeis de trabalhar: A adoção de metodologias ágeis em projetos de IA promove flexibilidade, capacidade de resposta e melhoria contínua. Esta abordagem permite que as agências governamentais se adaptem de forma eficiente às novas informações, aos avanços tecnológicos e às mudanças nas necessidades públicas.
  • Governação da IA: O estabelecimento de quadros de governação robustos para a IA garante que as considerações éticas são integradas no desenvolvimento e utilização da IA. Abrange aspectos como transparência, responsabilidade e justiça, garantindo que os sistemas de IA se alinhem com os valores e regulamentos públicos.
  • Avaliação e garantia de qualidade: Avaliações de risco abrangentes e monitoramento contínuo são essenciais para identificar e mitigar os riscos de IA, garantindo que os sistemas funcionem de maneira confiável, sejam isentos de preconceitos e mantenham padrões de alta qualidade durante todo o seu ciclo de vida.

Ao avaliar regularmente as aplicações de IA em relação a parâmetros de referência definidos e feedback público, as agências governamentais podem refinar as suas abordagens

Recomendações estratégicas para integração de IA

Os órgãos governamentais em todo o governo do Reino Unido apresentam níveis variados de maturidade de IA com base no quão avançadas são suas capacidades em cada um dos pilares principais. Para beneficiar da IA ​​e atingir o objetivo global de melhorar a eficiência, a precisão e a qualidade dos serviços oferecidos ao público, assegurando ao mesmo tempo que as considerações éticas e a inclusão são respeitadas — cada organismo deve auditar a sua capacidade em todos os pilares e desenvolver uma estratégia de IA personalizada adaptado às suas necessidades e orientar a sua progressão.

Considerando a natureza exploratória da adoção da IA ​​no setor público , uma abordagem estruturada centrada em princípios fundamentais é vital para promover uma implementação eficaz. Estes princípios, detalhados abaixo, servem como um roteiro para navegar pelas complexidades da integração de tecnologias de IA de forma responsável e eficiente.

Avaliações de risco de IA

Adote abordagens práticas adaptadas a cada caso de uso para avaliar os riscos potenciais associados às aplicações de IA. Isto envolve a realização de análises minuciosas para identificar quaisquer riscos éticos, de privacidade, de segurança e operacionais. A implementação de procedimentos padronizados para avaliação de riscos garante que possíveis problemas sejam identificados e mitigados no início do processo de desenvolvimento, estabelecendo uma base sólida para o uso responsável da IA.

Planos de implementação em etapas

Desenvolva planos de implementação claros, detalhados e escalonados que descrevam o escopo, os objetivos, os marcos e as etapas dos projetos de IA. Cada etapa deve facilitar a avaliação e a iteração, permitindo que ajustes sejam feitos com base nessas avaliações, garantindo assim a melhoria contínua e a adaptabilidade. Os planos devem delinear claramente as linhas de propriedade e responsabilidade, garantindo que cada membro da equipe compreenda as suas responsabilidades. Esta clareza é crucial para coordenar esforços entre departamentos e garantir que as iniciativas de IA estejam alinhadas com os objetivos mais amplos do serviço público.

Responsabilidade e transparência

É imperativo estabelecer estruturas que sustentem a responsabilização e a transparência em todos os processos de tomada de decisão sobre IA. Isto envolve a criação de mecanismos de supervisão pública e compreensão dos sistemas de IA, incluindo explicações acessíveis sobre como as tecnologias de IA funcionam e são aplicadas nos serviços públicos. Além disso, é essencial proporcionar aos cidadãos canais para questionar ou contestar decisões tomadas com a ajuda da IA, reforçando uma cultura de confiança e abertura.

Monitoramento e avaliação

Implementar ferramentas e metodologias práticas para monitorização e avaliação contínuas de iniciativas de IA. Isto não deve centrar-se apenas na avaliação do desempenho e do impacto dos sistemas de IA, mas também facilitar a aprendizagem contínua e a iteração das estratégias de IA. Ao avaliar regularmente as aplicações de IA em relação a parâmetros de referência definidos e ao feedback do público, as agências governamentais podem refinar as suas abordagens, melhorar a prestação de serviços e garantir que as tecnologias de IA evoluem em alinhamento com o interesse público e os padrões éticos.

Ao dar prioridade a estes princípios, as agências governamentais podem navegar no caminho para a adoção bem-sucedida e sustentável da IA, garantindo que os avanços tecnológicos contribuem positivamente para a qualidade e eficiência dos serviços públicos.

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(Crédito da imagem: Unsplash )