Em 9 de janeiro de 2024, o governador Josh Shapiro anunciou um piloto na administração pública da Pensilvânia para testar IA generativa com a OpenAI, usando o ChatGPT Enterprise, com foco em ganhar eficiência em tarefas de bastidor, como rascunhos e sínteses, sem expor dados sensíveis. A proposta é tratar a tecnologia como reforço de produtividade, com regras de uso, supervisão humana e governança para reduzir riscos.
O que está sendo testado na prática
O piloto foi desenhado para colocar uma ferramenta de IA generativa no dia a dia de uma parte dos servidores e observar, com controle, onde ela ajuda e onde atrapalha. O anúncio oficial detalha que a fase inicial ficou concentrada no Office of Administration e previa, depois, a ampliação temporária de licenças para outras áreas do governo estadual.
Um ponto relevante é o recorte de uso, a IA entra como apoio interno. A orientação é que o cidadão não interaja diretamente com o chatbot quando estiver acessando serviços do estado, evitando que respostas automáticas virem atendimento oficial sem validação.
Exemplos de tarefas citadas para o ChatGPT Enterprise incluem atividades de texto e organização de informação, além de apoio técnico. Em termos simples, é um copiloto para trabalho de escritório, não um sistema que decide políticas públicas sozinho. Para detalhes do escopo original, vale consultar o anúncio do governo estadual: comunicado do piloto com a OpenAI.
Exemplo concreto de uso com baixo risco
Um analista de RH precisa atualizar a descrição de um cargo e deixar o texto mais claro para ampliar o número de candidatos. Em vez de começar do zero, ele pede à IA três versões mais objetivas, com requisitos mínimos e diferenciais. Depois, revisa a linguagem, confere aderência ao regulamento interno e só então publica. O ganho vem do rascunho rápido, não da decisão final.
Riscos e limites que fazem diferença
Em governo, o risco não é só errar um parágrafo, é errar com efeito administrativo, jurídico ou social. Por isso, o piloto foi acompanhado por regras de uso, incluindo a proibição de inserir informações sensíveis, como dados pessoais identificáveis de moradores, em prompts ou documentos enviados à ferramenta.
O desenho também leva em conta o modelo “enterprise”, que tende a oferecer controles de administração e compromissos de privacidade mais adequados ao ambiente corporativo do que versões de consumo. Ainda assim, a segurança depende menos de marketing e mais de disciplina operacional, treinamento e auditoria.
Para entender a base de governança e os princípios, um bom atalho é o material do próprio estado sobre IA generativa e políticas relacionadas: programa de IA generativa do Office of Administration e a Executive Order 2023-19.
Checklist rápido antes de usar
- Se houver dado pessoal, não entra no prompt, nem “só para testar”.
- Se o texto virar posição oficial, a IA só ajuda no rascunho, a validação é humana e documentada.
- Se o tema for de alto impacto, como benefícios, fiscalização ou sanções, usar apenas para organizar informações, nunca para decidir.
Como decidir se vale expandir
O argumento pró expansão costuma ser pragmático: tempo economizado em tarefas repetitivas vira tempo para análise, atendimento e execução. No caso da Pensilvânia, a divulgação de resultados do piloto apontou economia média de tempo reportada por servidores e alta aprovação entre participantes, em uma amostra distribuída por diferentes órgãos. O resumo e o relatório público são bons pontos de partida: release com resultados do piloto e relatório do piloto (PDF).
Regra de decisão que evita “moda” e foca em impacto
Expandir só quando duas condições forem verdadeiras ao mesmo tempo: (1) a tarefa é principalmente produção de texto, síntese ou apoio técnico, com baixo risco de dano se houver erro, e (2) existe um fluxo de revisão humana, com registro do que foi aceito, ajustado ou descartado. Se faltar uma delas, o certo é limitar o uso a treinamento e casos controlados.
Mini modelo para enquadrar o debate
- Tecnologia: capacidade do modelo e controles disponíveis na versão adotada.
- Talento: treinamento do servidor para pedir, revisar e checar fatos.
- Ritmo: velocidade de adoção compatível com auditoria, compliance e privacidade.
Quando o ritmo passa na frente do talento e da governança, o ganho de curto prazo vira retrabalho, risco jurídico e perda de confiança. Quando os três avançam juntos, a IA tende a funcionar como alavanca de produtividade, sem virar “atalho” para decisões que precisam de responsabilidade humana.