Quando falamos em inteligência artificial no setor público, é comum que a conversa comece pela tecnologia. Quais algoritmos usar? Qual modelo aplicar? Como automatizar uma etapa do processo?
Mas, na prática, os projetos mais relevantes não começam pela tecnologia. Começam por uma pergunta muito mais simples e muito mais difícil: qual problema real estamos tentando resolver?
Foi isso que aconteceu quando participamos de um projeto junto à Central Regional de Emergências da Polícia Militar de Santa Catarina, envolvendo o atendimento do 190.
À primeira vista, o desafio parecia tecnológico. Havia uma oportunidade de aplicar inteligência artificial para otimizar o atendimento emergencial. Mas, ao entrar no contexto da Central Regional de Emergências, percebemos que o problema era mais profundo: não se tratava apenas de automatizar uma etapa, mas de compreender como o serviço funcionava na prática.
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A CRE recebia um volume muito alto de ligações diariamente. No entanto, uma parte expressiva dessas chamadas não correspondia a ocorrências emergenciais reais. Muitas eram trotes, enganos, ruídos, dúvidas ou ligações destinadas a outros serviços públicos. Ainda assim, todas passavam pela mesma porta de entrada: o atendente humano.
Isso gerava uma sobrecarga enorme para a operação. Cada chamada irrelevante ocupava tempo, atenção e energia de profissionais que precisavam estar disponíveis para situações críticas. Em um serviço de emergência, esse tipo de fricção não é apenas um problema de eficiência. Ele impacta diretamente a capacidade de resposta do sistema e, em última instância, a vida das pessoas.
Foi nesse momento que o olhar de UX se tornou essencial.
Antes de pensar em IA, era preciso entender o serviço. Como as ligações chegavam? Que tipo de demanda aparecia? Quais eram os padrões de ruído? Como os atendentes tomavam decisões? Onde estavam os gargalos? Que informações eram realmente necessárias para classificar uma chamada? O que poderia ser filtrado sem comprometer a segurança do atendimento?
A pesquisa nos ajudou a enxergar que o problema não estava apenas no volume de chamadas, mas na ausência de uma triagem inicial capaz de separar o que era emergência real do que era ruído, engano ou demanda inadequada para o 190.
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A Ideativo GOV foi criada para apoiar instituições públicas na construção de serviços mais claros, eficientes e centrados nas pessoas.
A partir dessa compreensão, a inteligência artificial passou a fazer sentido como meio, não como fim.
A proposta foi construir uma assistente de atendimento virtual humanizado capaz de apoiar essa primeira triagem (imagem abaixo). A ideia não era substituir o trabalho dos atendentes, mas protegê-lo. A IA poderia atuar como um filtro inicial, ajudando a identificar chamadas sem relevância emergencial, classificar ruídos e encaminhar melhor as demandas, para que os profissionais humanos pudessem concentrar atenção nos casos que realmente exigiam resposta imediata.
Esse é um ponto importante: em serviços públicos críticos, a tecnologia precisa ampliar a capacidade humana, não apagar a complexidade do trabalho.
O projeto mostrou que inovação pública não acontece apenas quando uma nova tecnologia é implementada. Ela acontece quando conseguimos redesenhar a relação entre pessoas, processos, sistemas, dados e decisões. No caso do 190, a inteligência artificial só fazia sentido porque estava conectada a uma necessidade concreta da operação e a um impacto claro na experiência de quem atende e de quem precisa ser atendido.
Essa experiência também reforçou uma percepção que hoje orienta a Ideativo GOV: serviço público não acontece só na tela. Ele acontece nos bastidores, nos fluxos, nas regras, na linguagem, nos canais, nos sistemas e nas pessoas que fazem o serviço funcionar todos os dias.
Por isso, quando falamos em IA para governo, precisamos ir além do entusiasmo com a automação. A pergunta central não deve ser apenas “o que a tecnologia consegue fazer?”, mas “que problema do serviço essa tecnologia ajuda a resolver?”.
No projeto do 190, o valor da IA não estava em parecer inteligente. Estava em ajudar a qualificar o atendimento, reduzir sobrecarga, organizar a entrada das demandas e apoiar uma operação sensível, em que cada minuto importa.
Esse vídeo mostra uma simulação feita por meio de uma Prova de Conceito (POC) com a parte técnica desenvolvida pelo Mateus Tabares utilizando o IBM Watson. Isso muito antes da IA ser o que é hoje.
Esse é o tipo de inovação que acreditamos fazer sentido para o setor público: aquela que nasce da escuta, compreende a realidade da operação e transforma tecnologia em melhoria concreta para cidadãos e servidores.
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