O novo estudo do SAS com a Coleman Parkes Research, “Your Journey to a GenAI Future: A Strategic Path to Success for Government” revela atraso de órgãos governamentais em relação a outros setores na adoção da IA generativa. No entanto, 84% dos tomadores de decisão governamentais afirmam que suas organizações planejam investir em IA generativa no próximo ano fiscal e 91% dos entrevistados já têm orçamento dedicado à GenAI.

Apesar de estar 10% atrás de outros setores (44% versus 54%) no uso atual da IA generativa, o sucesso desses pioneiros no segmento de governo sugere um enorme potencial para a tecnologia. E os benefícios podem aparecer mais cedo, já que 60% dos entrevistados do setor público acreditam que a GenAI impulsiona inovação, e aqueles que já a implementaram veem funcionários mais satisfeitos e aprimoramentos em compliance, redução em custos operacionais e ganho de tempo.

“Embora não tenham sido os primeiros a adotar a GenAI, órgãos públicos estão preparados para aumentar a produtividade e transformar os serviços prestados aos cidadãos com a tecnologia”, diz Grant Brooks, vice-presidente do setor público e saúde para os EUA do SAS.

“A implementação da IA de forma ponderada e responsável é importante, mas se planejada e administrada adequadamente, temos certeza de que a IA generativa trará um valor significativo para os cidadãos e as comunidades do país. Firmamos parcerias com agências governamentais ao longo de todos os grandes avanços tecnológicos dos últimos cinquenta anos, e queremos ver até onde podemos chegar com a GenAI.”

Governança, comunicação e política

Todos os setores compartilharam as principais preocupações com privacidade de dados, segurança de dados e governança de IA. No entanto, os representantes do setor público demonstraram maior preocupação (52%) com a resistência cultural à mudança em comparação com outras preocupações (46%) e acreditam que a compatibilidade com sistemas legados possa ser um desafio.

Além disso, a promessa da IA generativa na administração pública pode ser prejudicada pela preparação regulatória inadequada e pela falta de compreensão, em comparação com outros setores. Enquanto muitas organizações se apressaram para colocar as diretrizes da GenAI em prática, apenas 52% das organizações governamentais têm uma política que estabelece como os funcionários podem ou não usar a GenAI no trabalho, em comparação com 61% nos demais setores.

O estudo constatou que os órgãos governamentais reservam uma parte menor do orçamento para governança e monitoramento do que outros setores; 64% destinaram um décimo ou menos de seus orçamentos de IA generativa para governança e monitoramento. Além disso, 50% dos entrevistados do setor público afirmaram não ter uma estrutura ou que é ad hoc ou informal, em comparação com 39% do total.

A regulamentação da IA generativa caminha a passos largos, portanto, acompanhá-la e, ao mesmo tempo, extrair valor da tecnologia é um desafio universal. No entanto, o setor público parece não estar tão preparado quanto outros setores, pois 51% dos líderes governamentais afirmam que estão total ou moderadamente preparados para cumprir com as regulamentações atuais e futuras da GenAI, em comparação a uma média de 58% em outros setores.

A conscientização também é uma questão, já que apenas 35% dos funcionários do setor público estão cientes da adoção da IA generativa por suas organizações, muito menos do que a média de 46%. Esses indicadores defasados podem ser consequência de um problema de liderança, pois apenas 38% dos tomadores de decisão sênior da administração pública afirmam entender bem ou completamente a GenAI e seus impactos nos processos de negócios, em comparação com 48% em todos os setores.

Contudo, há boas notícias. As taxas de adoção mais baixas no setor público corresponderam a um nível ligeiramente mais baixo de preparação para políticas e compreensão pessoal, indicando que há valor em aprender na prática. As organizações governamentais que estão implementando IA generativa têm observado uma série de benefícios, em muitos casos ultrapassando outros setores. Em relação à média, um número maior de tomadores de decisão do setor público diz que a implementação da IA generativa melhorou a experiência e a satisfação dos funcionários (94%) ou resultou em ganhos de tempo e redução de custos operacionais (84%).

“É natural haver alguma resistência por parte dos governos na adoção da GenAI, mas os pioneiros do setor público já estão demonstrando que, quanto mais ela for usada, maior será a confiança e mais acelerada será a inovação”, afirma Jennifer Robinson, consultora estratégica global para o setor público do SAS. “Grandes modelos de linguagem, gêmeos digitais e dados sintéticos têm um enorme potencial para os órgãos governamentais, desde que tenham os processos e as políticas em vigor para maximizá-los.”

Pouco interesse em dados sintéticos pode inibir a inovação

Os dados sintéticos são dados artificiais que imitam com precisão os dados reais. Eles reproduzem as mesmas propriedades estatísticas, probabilidades, padrões e características de um conjunto de dados do mundo real a partir do qual os dados sintéticos são treinados, e foram considerados estatisticamente válidos em até 99%.

Por exemplo, dados sintéticos de simulações de fluxos de tráfego podem ajudar departamentos de transporte a testar reformas em estradas com cenários hipotéticos, mesmo que tenham apenas alguns meses de dados de tráfego. Como conseguem imitar dados confidenciais, eles podem ser criados para treinar e testar um sistema que processa registros de saúde, históricos escolares ou informações fiscais.

Entretanto, o estudo constatou que 32% dos tomadores de decisão governamentais não considerariam a possibilidade de usar dados sintéticos. Um percentual que excede os meros 23% dos entrevistados totais resistentes ao método.

“Dados sintéticos são especialmente relevantes para órgãos governamentais que precisam seguir normas rígidas de privacidade de dados”, diz Robinson. “Os governos podem usar dados sintéticos para várias finalidades, incluindo pesquisa, teste e análise, enquanto reduzem riscos de violação de normas de privacidade ou exposição de informações confidenciais.”