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Os governos compreendem o potencial dos dados e da IA, mas o custo da inação aumenta diariamente. Aprenda com os "pioneiros" do governo.
Sumário Executivo
- As organizações governamentais compreendem o poder transformador dos dados e da IA no sector público, mas os níveis de implementação permanecem baixos.
- A nossa investigação identificou um grupo de pioneiros que estão a ultrapassar os seus pares em termos de progresso de implementação e sofisticação estratégica.
- Descubra como liderar programas de dados e IA com intenção estratégica e incorporar cinco bases para o sucesso.
Os governos de todo o mundo enfrentam um ponto de inflexão crítico à medida que se confrontam com uma convergência de desafios e análises de dados. As tecnologias de inteligência artificial (IA) oferecem precisamente as capacidades necessárias para os resolver. Não se trata apenas de ferramentas para a eficiência; aproveitar o poder da análise de dados e da IA nos serviços da administração pública pode gerar maior valor público no século XXI.
Para compreender a forma como os governos estão a reagir, realizámos uma investigação exaustiva em parceria com a Oxford Economics em 14 países. As informações revelaram um conjunto de pioneiros que já estão a obter benefícios significativos, melhorando a prestação de serviços e a eficiência operacional.
Este documento é o primeiro de uma série de duas partes. Centra-se principalmente nos resultados da investigação, examinando o estado da adopção da IA pela administração pública, quantificando o défice de implementação, identificando os desafios que as organizações enfrentam e introduzindo um quadro baseado nas abordagens bem sucedidas das organizações líderes. O nosso segundo relatório basear-se-á nestes conhecimentos para fornecer orientações prácticas e detalhadas sobre a forma como as organizações podem aplicar esta estrutura para fazer avançar as suas jornadas de dados e IA.
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Capítulo 1
Como os pioneiros inspiram a acção com dados e IA no sector público
As organizações governamentais que iniciam as suas jornadas de dados e IA com intenção estratégica estão a definir o ritmo da mudança e a transformar-se mais rapidamente.
A pesquisa mostra que os governos reconhecem o vasto potencial dos dados e da IA - apenas 4% dos inquiridos indicam que a sua organização não tem planos para implementar programas de IA como parte dos seus esforços de transformação digital e de dados. No entanto, apesar do reconhecimento generalizado, os níveis reais de implementação permanecem baixos, com apenas 26% a terem implementado a IA parcial ou totalmente nas suas organizações e apenas 12% a implementarem soluções de IA generativa (GenAI).
No entanto, há uma clara sensação de que o progresso precisa de ser acelerado, com 58% dos inquiridos a acreditarem que os governos e o sector público precisam de acelerar o ritmo da adopção. Os países que implementaram a análise de dados e a IA nos serviços governamentais já estão a obter benefícios generalizados: melhores experiências para os cidadãos, incluindo melhor acesso a serviços e interações personalizadas; maior eficiência operacional; maior segurança com redução de fraudes e erros; maior produtividade e satisfação no local de trabalho; e tomada de decisões mais informadas e baseadas em dados.
Cada um destes benefícios está a proporcionar um maior valor público através de melhores resultados tanto para a organização como para os cidadãos. De facto, podem ser organizados em seis factores-chave de valor com resultados claros, como demonstrado nos casos de utilização da IA na administração pública abaixo:
- Produtividade e eficiência: Reduzir os custos através de melhorias no desempenho operacional. Numa cidade dos EUA, foram utilizadas ferramentas de IA que mapeiam os processos empresariais através de sistemas e aplicações para analisar os fluxos de trabalho de processamento de facturas, automatizando o processo e poupando cerca de 1500 horas de trabalho manual por ano.
- Experiência do colaborador: Simplificar as tarefas para melhorar a experiência dos funcionários e aumentar a satisfação no trabalho. No Reino Unido, um assistente de IA ajuda os consultores de clientes a localizar e partilhar rapidamente informações fiáveis para os cidadãos, melhorando os tempos de resposta em 50% e tornando os consultores duas vezes mais confiantes no aconselhamento.
- Experiência do cidadão/utilizador final: Permitir serviços mais acessíveis, proactivos e personalizados. Uma autoridade de segurança social está a aumentar o acesso dos cidadãos aos chatbots GenAI para a resolução de questões 24 horas por dia, 7 dias por semana, com 6 milhões de pessoas a utilizarem já a solução e com a ambição de atingir uma integração de 100% até 2027.
- Planeamento estratégico de serviços: Prever as necessidades e permitir uma afectação de recursos mais inteligente. Um departamento do governo estatal australiano pilotou ferramentas de IA para melhorar as estimativas de custos e prazos para projectos de infra-estruturas de grande escala, reduzindo a incerteza e os riscos financeiros associados às derrapagens dos projectos.
- Optimização financeira: Eliminar as ineficiências, reduzir a fraude e aumentar as receitas. Uma autoridade fiscal utiliza a análise de dados e a IA para o preenchimento e análise de declarações fiscais em tempo real, gerando mais de 23 milhões de dólares em receitas através da detecção de erros e mais de 38 milhões de dólares em cobranças em dinheiro.
- Risco e resiliência: Responder a ameaças, gerir o risco operacional e assegurar a continuidade do serviço. Uma região francesa adoptou um modelo soberano de GenAI para a resolução de incidentes de TI, reduzindo o tempo de resolução de problemas de 1-12 horas para apenas 2-5 minutos.
Embora as organizações governamentais tenham reconhecido a necessidade de acelerar o ritmo de adopção, a implementação varia significativamente. A maioria está a adoptar uma abordagem cautelosa e gradual, mas há uma clara progressão na implementação. Verificámos que os governos estão mais avançados na implantação dos seus dados e infra-estruturas digitais, seguindo-se uma adoção significativamente menor da IA e da GenAI. Esta situação é compreensível, uma vez que o potencial transformador da IA só surgiu nos últimos anos, e uma menor adopção reflecte preocupações legítimas sobre a necessidade de compreender e gerir os riscos inerentes. De facto, 65% dos inquiridos indicaram que a adoção da GenAI está a progredir demasiado depressa, realçando o desejo de uma abordagem mais informada e equilibrada para proporcionar benefícios que se concretizem sem comprometer a segurança.
Este percurso de implementação gradual e por etapas faz sentido em termos estratégicos, uma vez que as organizações desenvolvem capacidades enquanto gerem o risco e comprovam o valor ao longo do percurso. Mas o que os governos fazem a seguir para acelerar a adopção é fundamental para gerar maior valor público.
A nossa investigação identificou um grupo de "pioneiros" que estão a ultrapassar significativamente os seus pares, tanto em termos de progresso de implementação como de sofisticação estratégica. O que é que pode aprender com eles para ajudar a acelerar a viagem dos outros?
A fórmula pioneira: Construir as bases para o sucesso da IA na administração pública
A nossa investigação revela que os pioneiros se diferenciam através da sua ênfase estratégica na construção de bases sólidas antes de se apressarem a implementar tecnologias avançadas de IA.
Estes pioneiros colmatam com sucesso o fosso da implementação seguindo uma fórmula clara para o sucesso: Em primeiro lugar, estabelecem uma infraestrutura de dados robusta (88% implementada vs. 58% dos seguidores), desenvolvem uma governação de dados abrangente e concentram-se paralelamente nas bases técnicas e na preparação organizacional, reconhecendo que a tecnologia por si só não é suficiente.
Estas organizações estão a avançar com o investimento nos próximos três anos, o que reflecte este caminho lógico de implementação: Estão a investir de forma diferenciada na construção de uma infraestrutura digital robusta e de uma base de dados, na digitalização de processos e na análise, ao mesmo tempo que se preparam para uma melhor implementação da IA e da GenAI no futuro.
Esta sequência faz sentido em termos estratégicos, dando prioridade à digitalização para que os dados estejam limpos, estruturados e bem preparados para aplicações mais sofisticadas. Também ajuda a evitar custos mais elevados e complexidades associadas à implementação da IA no sector público sem primeiro estabelecer uma governação de dados sólida.
A atenção inicial deu claramente os seus frutos. Os pioneiros desenvolveram bases digitais e de dados mais eficazes do que os seguidores em várias dimensões.
O que verdadeiramente distingue os pioneiros é a sua abordagem abrangente, que aborda simultaneamente as capacidades técnicas e as dimensões humanas. Dão prioridade ao desenvolvimento de talentos, capacitam os trabalhadores através de fortes diretrizes éticas, estabelecem parcerias externas para colmatar lacunas de capacidades e preparam os cidadãos para aceitarem e utilizarem a IA nos serviços governamentais.
Esta estratégia equilibrada produz resultados impressionantes. Os pioneiros têm 2,4 vezes mais probabilidades de classificar o sucesso das suas iniciativas de IA como algo ou significativamente superior ao esperado, em comparação com os seguidores (62% vs. 26%).
Os pioneiros são mais propensos a classificar o sucesso das suas iniciativas de IA como superior ao dos seguidores
A estatística mostra que os pioneiros têm 2,4 vezes mais probabilidades de classificar o sucesso das suas iniciativas de IA como superior ao dos seguidores
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Capítulo 2
Dados e IA: cinco bases para o sucesso
Aprenda com os líderes para acelerar a sua jornada de dados e IA e explore casos de utilização de IA na administração pública.
A implementação de tecnologias de análise de dados, IA e GenAI cria um paradoxo difícil para os governos. Embora reconheçam claramente o potencial de transformação, enfrentam barreiras persistentes que impedem o progresso.
As restrições mais significativas citadas pelos inquiridos incluem preocupações com a privacidade e a segurança (62%), falta de alinhamento estratégico (51%), infra-estruturas inadequadas (45%), casos de negócios fracos com retornos pouco claros (41%) e considerações éticas (42%).
Curiosamente, a nossa investigação revelou que estes desafios muitas vezes se intensificam, em vez de diminuírem, à medida que as organizações avançam no seu percurso de implementação. Os pioneiros apercebem-se destas barreiras de forma mais aguda do que os seguidores, o que sugere um fenómeno do tipo "não se sabe o que não se sabe", em que um envolvimento mais profundo com a IA revela uma maior complexidade.
Apesar destes desafios, a nossa investigação mostra que não são intransponíveis. Ao estudar as abordagens comprovadas das organizações líderes, as organizações governamentais podem acelerar o seu progresso no percurso de implementação e começar a aproveitar o potencial transformador dos dados e da IA.
Através da nossa análise, descobrimos que as organizações líderes são bem sucedidas ao traçarem um percurso desde a estratégia até à entrega de valor através de três passos fundamentais:
Passo 1: Assuma um compromisso estratégico ousado.
As organizações líderes demonstram uma liderança arrojada com uma visão clara que alinha as iniciativas de IA com a sua missão principal. Estabelecem um patrocínio a nível executivo e um investimento dedicado, assinalando a importância estratégica destas iniciativas.
Acções práticas:
- Articule uma visão clara ligada à missão principal da sua organização.
- Investir na formação em IA a nível executivo para compreender o seu potencial.
- Estabeleça estruturas de governação da IA (conselhos de administração, centros de excelência) com patrocínio executivo.
- Desenvolver modelos de financiamento inovadores que permitam flexibilidade e respondam ao valor demonstrado.
- Garanta a adesão de todas as funções, demonstrando o impacto tangível da missão.
Etapa 2: Construa cinco bases essenciais
A nossa investigação revela que uma implementação bem sucedida da IA requer uma abordagem holística que aborde simultaneamente as capacidades tecnológicas e a preparação organizacional. As cinco fundações abaixo representam os blocos de construção críticos que as organizações líderes implementaram.
1. Dados e tecnologia
Os pioneiros dão prioridade ao estabelecimento de uma infraestrutura e governação de dados robustas antes de avançarem para aplicações de IA. Concentram-se em dados de alta qualidade, arquitectura moderna e plataformas seguras.
Acções práticas:
- Avalie a actual qualidade dos dados, a acessibilidade e a governação, ao mesmo tempo que implementa plataformas baseadas na nuvem para garantir a escalabilidade e a interoperabilidade.
- Desenvolva catálogos de dados abrangentes para tornar a informação detetável.
- Crie acordos de partilha de dados entre departamentos que abordem as barreiras legais e culturais.
- Estabeleça normas claras e processos de validação.
- Nomeie líderes dedicados, como directores de dados e directores de IA, responsáveis pela governação e implementação.
2. Talento e competências
As organizações líderes abordam as lacunas de talento através de um planeamento estratégico da força de trabalho, de programas de formação abrangentes e de parcerias externas que trazem competências técnicas.
Acções práticas:
- Efectue avaliações de competências para identificar as necessidades críticas em termos de capacidades.
- Crie academias digitais e plataformas de aprendizagem para melhorar as competências em grande escala.
- Conceba programas de formação em IA em torno de desafios operacionais reais.
- Desenvolver parcerias de intercâmbio de talentos com universidades e fornecedores de tecnologia.
- Estabeleça percursos de carreira claros para os profissionais de dados e de IA.
3. Cultura adaptativa
As organizações de sucesso promovem ambientes onde a inovação, a experimentação e o conforto com as tecnologias emergentes podem florescer. Criam "estruturas de autorização" para a assunção de riscos calculados.
Acções práticas:
- Crie laboratórios de inovação que proporcionem espaços protegidos para a experimentação e implemente programas abrangentes de gestão da mudança.
- Concentre a implementação inicial da IA na melhoria da experiência do trabalhador e envolva os trabalhadores no desenvolvimento de ferramentas de IA para criar apropriação.
- Comunique claramente como a IA irá complementar e não substituir o trabalho humano.
4. Confiança e governação ética
É essencial criar confiança no público, com os líderes a desenvolverem directrizes éticas sólidas, práticas de dados transparentes e uma supervisão humana significativa.
Acções práticas:
- Dialogue com o público para abordar as preocupações em matéria de IA e envolva-o na concepção e no ensaio de soluções de IA.
- Desenvolva quadros éticos abrangentes em matéria de IA com supervisão específica e efectue regularmente auditorias de parcialidade e avaliações de impacto.
- Crie uma documentação transparente dos modelos de IA e dos processos de tomada de decisão.
- Aplique os princípios de privacidade desde a concepção em todas as aplicações e mantenha uma supervisão humana adequada para as decisões de grande impacto.
5. Ecossistema de colaboração
As organizações líderes estabelecem diversas redes de parceria entre os sectores público, privado, académico e civil para acelerar a implementação e alargar as suas capacidades para além do que poderiam alcançar de forma independente.
Acções práticas:
- Considere as lacunas de capacidade que poderiam ser colmatadas através de parcerias externas.
- Envolva parceiros tecnológicos de forma estratégica para aceder a conhecimentos técnicos profundos.
- Colaborar com instituições académicas para a investigação e o desenvolvimento de talentos.
- Participe em iniciativas intergovernamentais para partilhar as melhores práticas e recursos.
- Apoiar activamente uma adopção mais ampla da IA em todas as economias através de centros de inovação, incubadoras de empresas e iniciativas de competências digitais.
Passo 3: Concentre-se na excelência da entrega
Passar de projectos-piloto isolados para a implementação em toda a organização requer uma execução disciplinada e um roteiro claro.
Acções práticas:
- Comece com casos de utilização de elevado valor que abordem problemas específicos com impacto directo.
- Implemente modelos de prestação de serviços "hub-and-spoke", combinando conjuntos de competências centrais com profissionais integrados.
- Adopte abordagens incrementais com iteração rápida e feedback contínuo, crie processos de avaliação estruturados com critérios de sucesso definidos e documente os sucessos para obter apoio organizacional.
- Planeie operações de IA sustentáveis com financiamento flexível, preparação para a conformidade e alinhamento estratégico contínuo.
Aprender com estas organizações líderes pode ajudar a acelerar a sua transformação. Passaram pelo mesmo percurso, confrontaram-se com as barreiras e encontraram formas de as ultrapassar.
O momento de agir é agora. O futuro da governação depende de se aproveitar este momento. A questão para os líderes governamentais já não é se devem adoptar estas tecnologias, mas sim a rapidez e eficácia com que as podem implementar para melhorar a sua missão principal: melhorar os resultados para todos os cidadãos. O sucesso requer investimentos estratégicos que reforcem simultaneamente as cinco bases.
Resumo
As organizações governamentais compreendem o poder transformador dos dados e da IA no sector público, mas os níveis de implementação permanecem baixos. O custo da inação aumenta diariamente. A nossa investigação identificou um grupo de pioneiros que estão a ultrapassar os seus pares em termos de progresso de implementação e sofisticação estratégica. Os governos podem aprender com estas organizações líderes a incorporar uma maior intenção estratégica e cinco bases para o sucesso.