I. Introdução
A crescente complexidade da administração pública, somada ao histórico de expansão das dívidas interna e externa, impõe desafios relevantes à estabilidade econômica de muitos países. Em contextos marcados pela má alocação de recursos e pela baixa eficiência na gestão, os desequilíbrios fiscais acabam resultando em crises financeiras, aumentos de impostos e cortes em áreas fundamentais como saúde, educação e infraestrutura.
Diante desse cenário, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma aliada estratégica da gestão pública, ao possibilitar a análise de grandes volumes de dados, a identificação de padrões e a formulação de decisões baseadas em evidências.
Assim, a IA pode em muito contribuir para a otimização dos gastos, a melhoria da arrecadação e a formulação de políticas econômicas mais eficazes e se implementada de forma ética e responsável, pode se tornar uma ferramenta poderosa para fortalecer a gestão fiscal e ajudar a reduzir a dívida pública no médio e longo prazo.
II. Otimização de Gastos Públicos
A IA tem o potencial de revolucionar a forma como os governos lidam com os gastos públicos. Com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, é possível identificar desperdícios, fraudes e alocações ineficientes de recursos.
Além disso, a automação de tarefas rotineiras e burocráticas não só diminui custos operacionais, como também libera os servidores públicos para atividades mais estratégicas e analíticas.
Um exemplo concreto desse uso é a Advocacia-Geral da União, que tem empregado ferramentas de IA para monitorar processos judiciais e identificar ações de pequeno valor. Essa triagem automatizada tem contribuído para acelerar a resolução desses casos e reduzir o impacto fiscal de decisões judiciais.
Dessa forma, a IA não apenas melhora a eficiência, mas também qualifica a atuação dos gestores públicos ao fornecer dados mais precisos para a tomada de decisão.
III. Eficiência em Políticas Públicas
A formulação de políticas públicas exige, cada vez mais, simulações de cenários complexos e previsões precisas sobre seus impactos sociais e econômicos. Nesse contexto, a IA se destaca ao permitir análises preditivas robustas, com base em dados históricos e projeções dinâmicas.
Nos Estados Unidos, por exemplo, governos estaduais vêm testando políticas públicas em ambientes simulados antes de implementá-las em larga escala.
Essa estratégia reduz o risco de erros, maximizando e otimizando o uso de recursos, fortalecendo assim a governança baseada em evidências, promovendo políticas mais eficazes e fiscalmente responsáveis.
IV. Gestão Inteligente da Dívida Pública
Na administração da dívida pública, o uso da IA pode representar um verdadeiro divisor de águas. Por meio da análise de dados de mercado, taxas de juros e indicadores macroeconômicos, a IA pode identificar os momentos mais oportunos para emissões, refinanciamentos ou amortizações, contribuindo diretamente para a redução do custo da dívida.
Já são bastante difundidos na própria internet vários modelos de inteligência artificial que trafegam pelo setor financeiro com previsões e aconselhamento aos seus usuários, demonstrando que a lógica algorítmica navega inclusive pelas incertezas das comodities e outros investimentos globais. Não por menos, a programação da IA já era utilizada na previsão do tempo, cujas incertezas são praticamente absolutas, ante a infinidades de variáveis. Contudo a IA apresentou ampla margem de sucesso. (https://mittechreview.com.br/ia-google-deepmind-previsao-do-tempo/).
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024–2028 prevê investimentos nessa direção, buscando fortalecer o planejamento fiscal com base em dados e evidências. Assim, a IA se tornará uma aliada fundamental para aumentar a resiliência do Estado frente a choques econômicos e pressões orçamentárias.
Podemos perceber que os efeitos positivos da IA vão além da gestão fiscal. Ao fomentar a inovação, a qualificação profissional e a digitalização da economia, a IA ajuda a criar um ambiente mais propício ao crescimento sustentável.
Isso amplia a base de arrecadação do Estado, aumenta a produtividade e, em última instância, fortalece a capacidade de financiamento da máquina pública.
V. Transparência e Controle Social
A confiança da sociedade na gestão pública depende fortemente da transparência na aplicação dos recursos. Nesse ponto, a IA pode desempenhar um papel central ao viabilizar o monitoramento em tempo real de contratos, licitações e movimentações financeiras. Isso facilita a detecção de desvios, sobrepreços e irregularidades, ao mesmo tempo que torna as auditorias mais rápidas e precisas.
Um bom exemplo é o LAB.PR, laboratório de ciência de dados do governo do Paraná, que utiliza IA para apoiar o controle social e promover maior eficiência administrativa. Iniciativas como essa fortalecem o vínculo entre Estado e sociedade, além de contribuírem para a redução da dívida ao combater desperdícios estruturais.
VI. Conclusão
A adoção da Inteligência Artificial na gestão pública representa uma chance valiosa de modernizar o uso dos recursos públicos. Ao integrar dados e automatizar processos, a IA contribui para decisões mais rápidas e eficientes, seja na formulação de políticas, no controle de gastos ou no combate à evasão fiscal.
Além disso, quando usada com responsabilidade, essa tecnologia pode fortalecer a transparência e aproximar o governo da população. Ela permite uma atuação mais justa e baseada em evidências, ampliando a confiança nas instituições e promovendo maior equidade nas ações do Estado.
Dessa forma, mais do que uma inovação, a IA se apresenta como um instrumento estratégico para enfrentar os desafios fiscais com inteligência e compromisso social. Cabe aos gestores públicos conduzir essa transformação com ética, visão de futuro e foco no bem coletivo.
Referências:
AGRAWAL, Ajay; GANS, Joshua; GOLDFARB, Avi (Ed.). The economics of artificial intelligence: an agenda. Chicago: University of Chicago Press, 2019.
O’NEIL, Cathy. Weapons of math destruction: how big data increases inequality and threatens democracy. New York: Crown, 2017.
EUBANKS, Virginia. Automating inequality: how high-tech tools profile, police, and punish the poor. New York: St. Martin’s Press, 2018.
KAHNEMAN, Daniel; TVERSKY, Amos. Prospect theory: an analysis of decision under risk. In: FRIEDMAN, Milton; HAHN, Frank H. (Ed.). Handbook of the fundamentals of financial decision making: Part I. Singapore: World Scientific, 2013. p. 99-127.
EDUARDO MOREIRA CORRÊA
ACADÊMICO EM DIREITO
