Poucas mudanças do Estado brasileiro nas últimas duas décadas foram tão profundas quanto a transformação silenciosa da relação entre o cidadão e o serviço público digital. O gov.br reúne hoje mais de 176 milhões de contas e mais de 13 mil serviços federais, estaduais e municipais em um único ponto de acesso.

A assinatura eletrônica avançada, gratuita e com validade jurídica reconhecida para uma ampla gama de usos, superou a marca de 548 milhões de utilizações no primeiro semestre de 2026, batendo antecipadamente a meta prevista para o fim do ano. É a curva de adoção de um serviço público que passou a se comportar como um bem digital de massa.

Esse resultado não é acidente. Ele reflete um esforço institucional iniciado ainda na década passada e amadurecido sob governos de orientações políticas distintas, algo raro no Brasil. Digitalizamos o Imposto de Renda, o INSS, a Carteira de Trabalho e a habilitação.

Estamos avançando com a digitalização do SUS. Criamos um login único em uma federação complexa, o que torna ainda mais notável a adoção de padrões comuns. Com o Pix, construímos uma infraestrutura de pagamentos que outros países observam com atenção. Não é pouco. E é justamente por não ser pouco que o próximo passo merece o mesmo esforço reflexivo.

Esse próximo passo não será atravessado com mais portais, mais formulários eletrônicos ou mais serviços empilhados na mesma plataforma. A inteligência artificial muda a natureza do que se torna possível, já que se trata de uma infraestrutura que passa a operar por baixo de quase tudo o que o governo faz.

A IA toca aquilo que aparece na tela do cidadão. Mas toca também, e talvez sobretudo, o que nunca aparece: compras públicas, contratação, análise de risco fiscal, fiscalização de convênios, avaliação de políticas, auditoria de gastos. Um edital estruturado com apoio de IA, uma triagem automatizada de licitações ou uma análise de dispensas emergenciais não conversam diretamente com o cidadão. Ainda assim, definem, na prática, a qualidade do serviço que ele receberá na ponta.

Na face visível dessa transformação, o desafio de repensar a relação com o cidadão já ganha contornos em experiências como o Bürokratt, da Estônia. Trata-se de uma rede de assistentes virtuais interoperáveis, com orçamento previsto de cerca de 13 milhões de euros, pensada para que o usuário resolva diferentes demandas em uma única sessão, por voz ou texto, sem precisar saber qual órgão está por trás de cada etapa. Ott Velsberg, ex-diretor de dados do governo estoniano, resume o deslocamento em uma linha: a relação sai do "você vai ao governo" para o "governo vai com você aonde você estiver". É a lógica que a OCDE chama, em seu Digital Government Outlook de 2026, de governo proativo. E é apenas uma face do que a IA torna possível.

Na face menos visível, dentro da própria máquina, o Brasil já colhe resultados que raramente aparecem no debate público. Desde 2016, a Controladoria-Geral da União e o Tribunal de Contas da União vêm construindo, sob o nome de Alice, um sistema de análise automatizada de licitações e editais que hoje opera em conjunto com uma família de ferramentas dedicadas a diferentes camadas do controle externo, como Sofia, Mônica, Adele e Ágata.

Em 2023, o TCU lançou o ChatTCU, assistente baseado em IA generativa que passou a ser usado por mais de mil e quatrocentos servidores e foi destacado pela OCDE como um dos casos mais avançados de uso de IA generativa em instituições de controle no mundo. O Alice 360 atinge precisão da ordem de 89% na identificação de padrões de sobrepreço, e a CGU informa ter apoiado 388 auditorias em 2025 com o uso da ferramenta. Nenhum desses sistemas atende diretamente o cidadão. Todos eles moldam a qualidade do gasto público que chega até ele.

Essa dimensão, a que o cidadão não vê, é onde a mudança se torna mais interessante e também mais desafiadora. Na era da IA,  continuaremos precisando de centros fortes, com quadros sofisticados em cibersegurança, arquitetura de dados, interoperabilidade e governança de modelos, tal como na era da digitalização de serviços. Mas ganharemos mais capacidade quando servidores digitalmente maduros também estiverem em cada órgão e nível federativo, estiverem preparados para  perguntar onde a IA melhora um fluxo de trabalho, onde ela introduz risco e onde ela apenas confere aparência moderna a uma ineficiência antiga.

A capacidade de absorção da IA depende, portanto, de duas condições que caminham juntas. A primeira é a qualidade dos dados. O país ainda convive com bases fragmentadas, cadastros incompatíveis entre entes federados e lacunas de estruturação em áreas críticas, da segurança pública à educação básica. Sem dados confiáveis, mesmo o melhor modelo apenas acelera erros. A segunda condição é o preparo das pessoas.

Pesquisa recente do Banco Interamericano de Desenvolvimento com gestores públicos de 25 países da América Latina e do Caribe indica que cerca da metade dos entrevistados reconhece que possuem déficit grave em análise de dados, e 40% em programação e desenvolvimento de software. Muitos órgãos centrais digitais da região sequer contam com um profissional em tempo integral dedicado a áreas hoje decisivas, como computação em nuvem, acessibilidade digital ou gestão da mudança. No entanto, o ponto não é apenas contratar especialistas. É construir carreiras, incentivos e ambientes de trabalho capazes de reter pessoas que, no mercado privado, encontram salários mais altos e maior velocidade de execução.

O que talvez surpreenda quem observa o Brasil de longe é que parte desse trabalho já está sendo feita nos estados e nos municípios, em alguns casos em ritmo mais ousado do que o federal. O Piauí é o único estado do país com uma secretaria de inteligência artificial, mantém 120 mil alunos da rede pública em aulas regulares de IA como disciplina do currículo, e desenvolveu, em parceria com o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), a SoberanIA: uma plataforma de modelos de linguagem em português alimentada por mais de cem bilhões de palavras, operando em data center próprio, cujos algoritmos permanecem sob guarda do Estado.

O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial

A ferramenta é oferecida via API a outros governos e passa, em 2026, a ser distribuída em parceria com o Serpro. O Rio de Janeiro construiu a CIVITAS, central de inteligência que integra mais de setenta terabytes de dados do data lake municipal a uma IA própria, batizada de IRIS, capaz de cruzamentos complexos em segundos para apoiar as forças de segurança, e que já recebeu reconhecimento internacional. Tribunais de contas estaduais, como os do Espírito Santo e de São Paulo, avançam em soluções semelhantes para análise de contratos e jurisprudência.

O Brasil, portanto, não parte do zero. Parte de um mosaico. E o desafio real é articular esse mosaico, e não substituí-lo por uma estratégia única desenhada de cima para baixo. A boa notícia da última década é que o país construiu uma capacidade federal digital robusta. A notícia melhor, e mais recente, é que essa capacidade começa a se pluralizar. O que ainda falta é o esforço deliberado de conectar as experiências, transferir aprendizados entre entes federativos e criar mecanismos permanentes de cooperação entre União, estados e municípios, para que Vitória, Teresina, Cuiabá e centenas de outras administrações locais possam avançar sem ter que reinventar cada roda.

Sobre esse desafio doméstico se sobrepõe outro, de natureza externa: soberania. O acesso a modelos avançados, chips e infraestrutura de computação deixou de ser questão apenas comercial e entrou no vocabulário da geopolítica. Em janeiro de 2025, os Estados Unidos publicaram a chamada AI Diffusion Rule, que criava camadas de acesso a chips avançados e a pesos de modelos. A regra foi rescindida em maio do mesmo ano e cedeu lugar a uma estratégia mais ampla de exportação de "pacotes completos" de tecnologia americana de IA para parceiros e aliados.

A mensagem de fundo permanece: quem controla chips, nuvem, modelos, padrões técnicos e canais de distribuição controla parte crescente da infraestrutura sobre a qual governos e empresas passarão a operar. Nesse contexto, países como o Brasil passam a ser tratados como mercados estratégicos em uma disputa que também envolve, do outro lado, a oferta chinesa de modelos abertos, chips próprios e alternativas de custo mais baixo. Essas alternativas podem ser úteis, mas carregam escolhas de treinamento sobre idioma, geografia, história e valores que não são neutras. Nenhum modelo de IA é apenas uma ferramenta; todo modelo organiza a geopolítica a partir dos dados e das prioridades que o formaram.

Diante disso, o Brasil se encontra em uma posição que exige inventividade, não isolamento. O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, lançado em 2024 e consolidado em versão final em 2025, prevê investimentos de até R$ 23 bilhões em quatro anos, organizados em eixos como infraestrutura, formação de talentos, serviços públicos, inovação empresarial e governança, e inclui, entre suas metas, o desenvolvimento de modelos de linguagem em português com dados nacionais e a construção de capacidade computacional própria. Ele conversa naturalmente com o que o Piauí já faz, e sinaliza a possibilidade de uma trajetória em que capacidades subnacionais alimentam uma estratégia nacional, em vez de competirem com ela.

Ainda assim, há perguntas de fundo que precisam ganhar clareza pública. Em que capacidades próprias vale investir com prioridade, como diversificar fornecedores sem cair em dependência passiva, e que exigências contratuais, técnicas e regulatórias o Estado brasileiro deve fazer quando adquire sistemas de IA são discussões que hoje transitam entre eventos setoriais, sem uma síntese consistente. E há duas perguntas que, mais cedo ou mais tarde, exigirão resposta pública: quem auditará esses modelos, e quem responderá quando eles errarem?

Essas perguntas conectam os dois desafios. Falar em soberania digital sem quadros públicos preparados para conduzir a conversa com fornecedores esvazia o próprio conceito. E investir em formação sem enfrentar as escolhas de infraestrutura crítica seria construir talento para operar em terrenos definidos por outros.

Há, portanto, duas fronteiras a atravessar ao mesmo tempo, ambas mais abertas do que costumamos supor. A primeira é interna: consolidar a arquitetura de talento do Estado brasileiro para uma era em que a IA deixa de ser projeto experimental e passa a ser infraestrutura. Isso passa por atualizar carreiras, atualizar concursos, criar trilhas de formação contínua, incluir competências digitais no perfil da alta direção pública, distribuir capacidade para muito além das estruturas centrais e articular, com programas mais ousados de cooperação federativa, as boas experiências que já existem no Piauí, no Rio, em São Paulo e em outras administrações que hoje testam soluções capazes de ganhar escala nacional.

A segunda é externa: construir uma posição brasileira coerente em um cenário no qual o acesso à fronteira tecnológica virou moeda geopolítica. Isso passa por capacidades próprias em nichos selecionados, diversificação deliberada de fornecedores, cláusulas contratuais que protejam dados e decisões públicas, e presença ativa nos fóruns internacionais em que padrões, regras e dependências estão sendo definidos.

A próxima fronteira do governo digital não será atravessada apenas com mais tecnologia. Ela pedirá estratégia sobre como incorporá-la, quem vai operá-la por dentro e em que termos o Brasil aceitará depender dela por fora. É um trabalho institucional, e a boa notícia é que muitas peças dele já estão em movimento, à espera de que saibamos conectá-las com intenção, cientes de que não podemos digitalizar a ineficiência do Estado.