ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: lições comparadas para a Governança Pública Contemporânea

Autores

  • Júlio Edstron Secundino Santos Núcleo de Estudos e Pesquisas Avançadas do Terceiro Setor (NEPATS) da UCB/DF
  • Francisco Gilson Rebouças Porto Junior Universidade Federal do Tocantins https://orcid.org/0000-0002-5335-6428

DOI:

https://doi.org/10.20873/uft.2447-4266.2026v12n1a14pt

Palavras-chave:

Administração Pública, Inteligência Artificial, Governança Algorítmica, Direitos Fundamentais, Accountability

Resumo

Esta pesquisa investiga a transição sociotécnica impulsionada pela incorporação de sistemas algorítmicos no Estado e seus impactos na capacidade de tomada de decisão, formulação de políticas, prestação de serviços e controle governamental. A pesquisa, de suma importância diante do risco de a eficiência tecnológica suplantar as garantias constitucionais e perpetuar assimetrias históricas via automação enviesada, busca conciliar a inovação com o devido processo tecnológico. Utilizando uma metodologia qualitativa, de base teórico-comparativa e analítico-dedutiva, a pesquisa articula a revisão da literatura, o exame de normativas globais (OCDE, UNESCO) e nacionais, além do escrutínio de casos empíricos internacionais (como o sucesso do modelo da Estônia e os fracassos do Robodebt na Austrália e SyRI nos Países Baixos) e experiências brasileiras (ALICE na CGU e ChatTCU). Conclui-se que a precisão tecnológica não se confunde com a justiça administrativa e que a adoção da Inteligência Artificial exige uma atuação estatal aumentada, fundamentada na transparência, na accountability algorítmica e na avaliação contínua de seus impactos (ex ante). A inovação no setor público, estruturada em um federalismo cooperativo, não reside na substituição do agente público ou na delegação irrestrita a caixas-pretas, mas na construção de uma robusta infraestrutura de governança que preserve a centralidade do julgamento humano, protegendo assim os direitos fundamentais contra a exclusão automatizada.

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Biografia do Autor

Júlio Edstron Secundino Santos, Núcleo de Estudos e Pesquisas Avançadas do Terceiro Setor (NEPATS) da UCB/DF

Advogado, graduado em Direito pela Universidade Presidente Antônio Carlos (2008), Mestre em Direito pela Universidade Católica de Brasília (2014). Doutor em Direito pelo UniCEUB, Ex-membro da Comissão de Ensino Jurídico da OAB/MG. Pesquisador do Centro Universitário de Brasília. Ex-assessor Especial no Tribunal de Contas do Estado do Tocantins. Professor do Curso de Direito da Fbr. Tem experiência na área de Direito, com ênfase em Direito Público, atuando principalmente nos seguintes temas: Direito do Terceiro Setor, direitos fundamentais, educação em direitos humanos, cidadania e direito e Seguridade Social. Membro dos grupos de pesquisa Núcleo de Estudos e Pesquisas Avançadas do Terceiro Setor (NEPATS) da UCB/DF, Políticas Públicas e Juspositivismo, Jusmoralismo e Justiça Política do UNICEUB. Editor Executivo da REPATS.

edstron@yahoo.com.br

Francisco Gilson Rebouças Porto Junior, Universidade Federal do Tocantins

Bolsista  de Produtividade em Pesquisa CNPq C. Doutor em Comunicação e Cultura Contemporânea pela Faculdade de Comunicação  da  Universidade  Federal  da  Bahia  (UFBA),  mestre  em Educação  pela  Faculdade  de  Educação  (UnB)  e graduado  em  Comunicação  Social/Jornalismo  (ULBRA)  e  Pedagogia  (UnB).  Atualmente  é  líder  do  Núcleo de Pesquisa e Extensão Observatório  de  Pesquisas  Aplicadas  ao  Jornalismo  e  ao  Ensino  (OPAJE-UFT). Coordena  pesquisas  em  ensino  de jornalismo digital e preservação da Memória. Pesquisa sobre formação, ensino e processos educativos no Brasil e na União Europeia.

gilsonporto@uff.edu.br

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Publicado

2026-09-16

Como Citar

SANTOS, Júlio Edstron Secundino; PORTO JUNIOR, Francisco Gilson Rebouças. ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: lições comparadas para a Governança Pública Contemporânea. Revista Observatório , [S. l.], v. 12, n. 1, p. a14, 2026. DOI: 10.20873/uft.2447-4266.2026v12n1a14pt. Disponível em: https://sistemas.uft.edu.br/periodicos/index.php/observatorio/article/view/23627. Acesso em: 19 out. 2026.