O Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI) deu um passo decisivo para regular o uso de inteligência artificial (IA) generativa em sua estrutura, após identificar que 91% de seus servidores e colaboradores já utilizam ferramentas desse tipo. A informação foi apresentada por Rogério Gabriel Nogalha, diretor de Tecnologia da Informação do MGI, durante um painel sobre proteção de dados e IA generativa, conforme reportado pelo portal Telesíntese.

A medida, formalizada por meio de uma portaria interna, busca transformar o uso de IA de uma prática isolada e experimental para uma política institucionalizada, com regras claras sobre responsabilidades, avaliação de riscos e segurança da informação. O movimento reflete uma tendência crescente de adoção de tecnologias de IA em órgãos públicos, mas também evidencia os desafios relacionados à governança, proteção de dados e definição de responsabilidades em ambientes de alta complexidade operacional.

Uso disseminado de IA no serviço público: dados e contexto

Segundo levantamento divulgado por Nogalha, realizado entre o fim de 2024 e 2025, praticamente nove em cada dez servidores do MGI já utilizavam ferramentas de IA generativa em suas rotinas. O dado, apresentado em evento moderado por um diretor da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), mostra que a adoção dessas tecnologias já não é mais uma exceção, mas sim uma prática amplamente difundida no setor público federal.

O levantamento, de acordo com o Telesíntese, foi feito internamente pelo próprio ministério e não há, até o momento, dados consolidados de outros órgãos federais ou estaduais. Isso limita a generalização do cenário, mas indica uma tendência relevante para gestores públicos e privados: a IA generativa já faz parte do cotidiano operacional, mesmo antes de políticas formais de governança serem implementadas.

A constatação do uso massivo levou o MGI a priorizar a elaboração de regras institucionais, com o objetivo de evitar que a tecnologia seja utilizada de forma descontrolada ou sem avaliação dos riscos associados. A iniciativa também antecipa possíveis questionamentos sobre responsabilidade, privacidade e segurança de dados, temas que vêm ganhando destaque em discussões sobre transformação digital no setor público.

Estrutura da política de governança: responsabilidades e segurança de dados

A política de governança criada pelo MGI define, segundo o diretor de TI, quem deve encaminhar questões relacionadas à IA, como as ferramentas e produtos serão avaliados e quais instâncias institucionais devem analisar riscos. Um dos pontos centrais é o cuidado com dados pessoais, informações governamentais sensíveis e dados orçamentários, todos protegidos por legislações como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

De acordo com Nogalha, a orientação é clara: servidores não devem encaminhar para sistemas de IA generativa informações sensíveis ou sujeitas a sigilo. Para informações públicas, por outro lado, não há restrições tão rígidas. Essa distinção busca equilibrar inovação e segurança, permitindo que a IA seja usada para ganho de eficiência sem comprometer a integridade dos dados institucionais.

Outro aspecto relevante da política é a definição de responsabilidades. O MGI estabelece que a responsabilidade pelo uso da tecnologia e pelas informações inseridas nas ferramentas permanece com as pessoas que utilizam e administram os sistemas, e não com a tecnologia em si. Esse ponto responde a um debate recorrente sobre accountability em ambientes automatizados: mesmo com automação avançada, a decisão e o controle continuam humanos.

A política também contempla a integração entre equipes de tecnologia da informação, segurança da informação e proteção de dados, reconhecendo que a governança efetiva depende não apenas de normas formais, mas da comunicação cotidiana entre áreas técnicas e administrativas.

Soberania de dados e desafios para a administração pública

O tema da soberania de dados ganha destaque na abordagem do MGI. Segundo o diretor de TI, há preocupação com os dados trafegados, trocados ou comunicados durante o uso de ferramentas de IA generativa. Isso inclui tanto a proteção de informações estratégicas quanto a conformidade com normas nacionais e internacionais de segurança e privacidade.

O debate sobre soberania de dados é especialmente relevante para órgãos públicos, que lidam com informações sensíveis de cidadãos, empresas e do próprio Estado. A política do MGI busca mitigar riscos de exposição indevida, vazamentos ou uso não autorizado de dados, reforçando a necessidade de infraestrutura tecnológica robusta e de processos bem definidos para avaliação e monitoramento do uso de IA.

Além disso, a iniciativa do MGI se insere em um contexto mais amplo de transformação digital no setor público brasileiro, que vem acelerando a adoção de tecnologias emergentes para melhorar a eficiência, a transparência e a prestação de serviços. No entanto, a velocidade dessa transformação traz desafios adicionais de governança, especialmente quando novas ferramentas são adotadas antes da definição de regras claras sobre seu uso.

Implicações para empresas e gestores de TI: lições do setor público

Para empresas privadas e gestores de TI, a experiência do MGI oferece lições valiosas sobre a necessidade de antecipar políticas de governança antes que o uso de IA se torne irreversível. O dado de que 91% dos servidores já utilizavam IA generativa antes da formalização das regras ilustra um fenômeno comum em ambientes corporativos: a adoção espontânea de novas tecnologias por colaboradores, muitas vezes sem avaliação prévia de riscos ou alinhamento com as estratégias institucionais.

Esse cenário reforça a importância de monitorar o uso de ferramentas de IA dentro das organizações, mapear fluxos de dados e estabelecer protocolos claros para o tratamento de informações sensíveis. A definição de responsabilidades, a integração entre áreas técnicas e a preocupação com a soberania de dados são pontos que extrapolam o setor público e se aplicam a qualquer organização que lide com dados estratégicos ou pessoais.

Em setores regulados ou que operam com informações de clientes, parceiros ou do próprio governo, a ausência de governança pode resultar em riscos significativos, incluindo violações à LGPD, exposição de segredos comerciais e danos reputacionais. Por isso, a experiência do MGI serve de alerta para que empresas não apenas adotem tecnologias inovadoras, mas também invistam em políticas, infraestrutura e capacitação para garantir o uso seguro e responsável dessas ferramentas.

O contexto de Manaus e o papel da infraestrutura digital

Para organizações baseadas em Manaus ou que atuam no Polo Industrial, a discussão sobre governança de IA e proteção de dados ganha contornos ainda mais específicos. A região, que concentra indústrias de alta tecnologia e operações logísticas complexas, depende de conectividade estável e de soluções de TI capazes de suportar o tráfego seguro de informações sensíveis.

A adoção de IA generativa, tanto no setor público quanto privado, exige não apenas políticas de governança, mas também infraestrutura digital compatível com as demandas de segurança, disponibilidade e desempenho. Em um ambiente onde a soberania de dados e a proteção de informações estratégicas são prioridades, a escolha de provedores de conectividade e serviços de TI com presença local, suporte técnico especializado e compromisso com a conformidade regulatória se torna um diferencial competitivo.

O caso do MGI mostra que a governança de IA não é apenas uma questão de normas, mas também de capacidade operacional para garantir que dados trafeguem de forma segura, com rastreabilidade e controle sobre quem acessa e processa informações críticas. Para empresas de Manaus, onde a logística de dados pode ser um gargalo, investir em infraestrutura dedicada e em políticas de governança alinhadas às melhores práticas é um passo essencial para evitar riscos e aproveitar as oportunidades da transformação digital.

O movimento do MGI ao institucionalizar a governança de IA, após constatar seu uso maciço, revela que a tecnologia avança mais rápido que as regras, mas que a resposta estratégica passa por integrar políticas, pessoas e infraestrutura. Para quem opera em ambientes críticos ou regulados, a capacidade de mapear fluxos de dados, definir responsabilidades e garantir conectividade segura é o que separa experimentação de inovação sustentável.