A IA generativa (genAI) representa uma oportunidade considerável para os governos estaduais dos EUA redefinirem os serviços à população e aprimorarem a prestação desses serviços. Ao mesmo tempo, porém, também traz à tona novas incertezas. Dados os possíveis riscos da tecnologia, uma estratégia prudente para os líderes estaduais seria criar barreiras de proteção, lançar projetos piloto de aplicações de menor risco e ir se preparando para uma implementação em grande escala. Esta abordagem permite incorporar aprendizagens e aplicações em tempo real ao processo de estabelecer uma governança institucional robusta e um roadmap da adoção.
Por compreenderem essa oportunidade e também seus riscos, tanto governos como grupos do setor privado estão adotando medidas para uma adoção competente e segura da genAI. Em outubro de 2023, o presidente Joe Biden assinou um decreto executivo para reger o desenvolvimento e a utilização da inteligência artificial de forma “segura, protegida e confiável”. No ano passado, muitos governos estaduais dos EUA seguiram o exemplo e discutiram ou introduziram legislação semelhante visando aprimorar suas operações e, ao mesmo tempo, gerenciar os aspectos negativos da tecnologia, como os riscos à segurança e à privacidade dos dados.
O potencial da genAI é inigualável. Ao contrário da inteligência artificial tradicional, a genAI é capaz de trabalhar com dados não estruturados, permitindo que as organizações deixem para trás abordagens mais antigas de inovação digital. Os estados pioneiros na adoção da genAI certamente estarão em posição invejável para realizarem o seguinte:
Mais insights da McKinsey em português
Confira nossa coleção de artigos em português e assine nossa newsletter mensal em português.
- Melhorar a experiência dos clientes (ou, neste caso, dos cidadãos) a despeito da alta rotatividade de pessoal típica do setor público e das dificuldades no recrutamento.
- Contratar e desenvolver profissionais do setor público para prestarem serviços essenciais com eficiência, mesmo num mercado de trabalho constrito.
- Aumentar a produtividade e reduzir o número de tarefas pendentes, apesar das restrições orçamentárias.
- Modernizar os sistemas legados de TI para abater a dívida técnica (isto é, o agregado não contabilizado de todo o trabalho de atualização tecnológica que uma organização tem pela frente) e reduzir os riscos associados a softwares antiquados.
Alguns líderes estaduais já iniciaram esforços para elaborar um roadmap de adoção e definir princípios organizadores para a genAI. Para citar apenas alguns, os governadores da Califórnia, Oklahoma e Virgínia promulgaram diretivas executivas que visam dar conta das dimensões operacionais, trabalhistas, de TI e de risco da genAI. Dada a velocidade do desenvolvimento e da adoção da IA generativa, os líderes estão lançando pilotos de casos de uso ao mesmo tempo em que se preparam para uma implementação mais ampla. Neste artigo, discutimos uma estrutura de quatro facetas que os líderes estaduais podem utilizar para criar estratégias de genAI de longo prazo para seus governos. Também apresentamos um guia passo a passo para assegurar que essas estratégias abordem cinco áreas críticas: adoção, governança, tecnologia e dados, talentos e operações.
Quatro arquétipos de aplicações da genAI podem ajudar os líderes a dar o primeiro passo
Os líderes estaduais precisam estar cientes de alguns mitos comuns sobre a genAI quando planejarem sua implementação. Um equívoco é que a IA generativa é uma tecnologia para um futuro distante. Em pesquisa recente da McKinsey, um terço dos entrevistados afirmou que suas organizações já utilizam regularmente essa tecnologia em pelo menos uma função. Outra concepção errônea – a de que a genAI é domínio exclusivo de especialistas em tecnologia – é contrariada pelo fato de as soluções da IA generativa serem bastante acessíveis porque utilizam linguagem natural. Uma pesquisa anterior da McKinsey revela que cerca de 25% dos altos executivos afirmam utilizar pessoalmente ferramentas de IA generativa no trabalho e 56% dos trabalhadores também relatam utilizá-las. Os executivos talvez acreditem que a adoção da IA generativa exige uma revisão completa da infraestrutura de TI, mas na realidade muitas ferramentas “prontas para uso” de genAI podem ser implantadas com investimentos mínimos, únicos ou recorrentes, na infraestrutura existente.
Talvez o mito mais difundido seja que a única coisa que a genAI fará é eliminar empregos. Na verdade, as categorias profissionais mais afetadas pela IA generativa deverão continuar criando empregos até 2030, à medida que a genAI vai acelerando mudanças em todas as profissões. Algumas ocupações – especialmente nas áreas de ciências, tecnologia, engenharia e matemática – provavelmente crescerão 23% durante esse período em que as organizações passarão por grandes transformações digitais. Outras categorias profissionais, como os empregos administrativos e o varejo, possivelmente encolherão. A automação das atividades individuais de trabalho poderá proporcionar à economia global um aumento anual de produtividade de 0,2% a 3,3% entre 2023 e 2040, com a genAI contribuindo com 0,1 a 0,6 ponto percentual desse crescimento.
Entre os resultados positivos da genAI, os seguintes são particularmente relevantes para os governos estaduais:
- Maior eficiência operacional. A genAI pode agilizar tarefas administrativas repetitivas, com potencial de reduzir custos em cerca de 20% ano contra ano.
- Experiências melhores para a população. Os serviços públicos poderão oferecer suporte quase contínuo, 24 horas por dia, mediante utilização de assistentes virtuais e chatbots. A Autoridade de Eletricidade e Água de Dubai, uma das pioneiras nessa área, vem utilizando a genAI para melhor entender e resolver os problemas dos clientes. Os primeiros casos de uso empregam a genAI como suporte para agentes humanos a fim de mitigar riscos.
- Insights práticos. A genAI permite que os governos extraiam informações úteis de enormes conjuntos de dados. O governo brasileiro, por exemplo, está utilizando a genAI para analisar informações cadastrais para fins de notificações e contatos do fisco. Sem a genAI, esse tipo de utilização de dados não estruturados exigiria enormes investimentos em pessoal.
- Melhor gestão de talentos. A genAI pode aprimorar enormemente o modo como os governos estaduais recrutam e treinam funcionários, principalmente na contratação para cargos críticos e na simplificação de processos essenciais de RH, como redigir descrições de cargos.
Com a constante evolução da IA generativa, os governos fariam bem em considerar quatro arquétipos de ferramentas de genAI para promover melhorias operacionais (Quadro 1):
- Tomada de decisões baseada em grandes conjuntos de dados (síntese de conteúdos). Essas ferramentas extraem insights de grandes quantidades de dados existentes e potencialmente não estruturados. Por exemplo, um modelo de genAI treinado com documentos técnicos complexos pode responder a perguntas em formato estruturado em questão de segundos, não horas. Algumas organizações já começaram a oferecer tais ferramentas ao seu pessoal da linha da frente.
- Inovação de sistemas (codificação). Os governos estaduais muitas vezes dependem de sistemas de TI legados. As ferramentas de genAI podem fornecer suporte de codificação para transformar esses sistemas. Tais ferramentas são capazes de “ler” aplicações legadas programadas em COBOL e sugerir códigos reescritos em outras linguagens, produzir documentação técnica e até sugerir cenários para testar o novo código. Para muitos governos que correm o risco de sua TI se tornar obsoleta, essa capacidade pode acelerar as medidas de mitigação e reduzir os custos da transformação. Experimentos iniciais indicam que a produtividade de programadores experientes pode aumentar até 25% a 30% com o uso de ferramentas de genAI.
- Interação com usuários (engajamento do cliente). Os chatbots utilizados para este propósito são mais sofisticados que os de antigamente. Eles oferecem uma interação mais natural e contínua com o cliente e permitem que o funcionário ofereça conselhos e soluções em tempo real para que o cidadão possa enfrentar desafios mais complexos. Algumas operações de call centers do setor privado já demonstraram que a genAI pode oferecer uma experiência melhor ao cliente. No setor bancário, agentes de call center obtêm suporte por meio de prompts [comandos] em tempo real baseados na conversa em andamento que simplificam e aprimoram a experiência do cliente.
- Conteúdo personalizado (geração de conteúdos). Essas ferramentas possibilitam gerar conteúdos rapidamente (incluindo textos, imagens e voz), permitindo que o governo dê suporte personalizado à população. Por exemplo, um cidadão pode ter dificuldade para navegar pelos processos governamentais e receber benefícios aos quais tem direito. Utilizando ferramentas de conteúdo da genAI, assistentes sociais podem examinar os fatos de cada caso e fornecer opções ao cidadão. O recrutamento e a integração de novos funcionários podem ser ajustados a cada indivíduo. O setor privado já vem utilizando essas abordagens de personalização dos conteúdos. Por exemplo, os agentes de um call center podem sintetizar dados dos clientes para gerar informações customizadas sobre serviços relevantes.
Como elaborar um plano de implementação
Utilizando as ferramentas descritas neste sumário, os líderes estaduais poderão desenvolver estratégias de genAI em cinco áreas críticas (Quadro 2).
Roadmap da adoção
Crie primeiro pilotos de genAI para casos de uso cuidadosamente selecionados. Foque uma necessidade comercial crítica ou um ponto problemático antes de implementar a aplicação em toda a instituição. Por exemplo, os líderes podem priorizar a criação de um “especialista virtual” que permita aos funcionários da linha da frente recorrer a fontes proprietárias de conhecimento e oferecer o conteúdo mais relevante possível ao cliente. Isto tem o potencial de aumentar a produtividade e de gerar entusiasmo, permitindo que a organização teste a genAI internamente antes de escalá-la para aplicações com contato direto com o cliente. Aqui estão algumas possíveis perguntas a serem feitas quando se elabora o roadmap da adoção:
- Qual é o grau de tolerância ao risco da nossa organização? Aos nossos olhos, somos inovadores e criadores (isto é, preferimos “fazer”), ou os primeiros a adotar e adaptar novas tecnologias (preferimos “amoldar”) ou ainda usuários convictos de tecnologias estabelecidas (preferimos “tomar”)?1 A organização deve responder a essas perguntas conforme cada tipo específico de caso de uso. Para alguns casos de uso, talvez em recursos humanos ou finanças, a organização pode decidir “tomar” recursos já existentes; em outros, mais críticos para a experiência do cidadão ou para a equidade, poderá optar por “fazer” seus próprios recursos.
- Nas funções de negócio de nosso estado, quais processos têm o maior potencial de oferecer valor a cidadãos e funcionários no caso de adotarmos a IA generativa?
- Quais órgãos públicos ou funções de negócios estão mais bem posicionados para adotar a inteligência artificial?
- Quais recursos são necessários – e em que ordem – para uma adoção eficaz da inteligência artificial?
- Onde na organização é possível utilizar ferramentas prontas para uso e de baixo risco para lançarmos projetos lighthouse2 ou de pequeno porte?
Governança
Forme uma equipe multifuncional para supervisionar, direcionar e proteger continuamente a adoção da genAI. Uma estrutura robusta de governança é um requisito essencial, mas poucas organizações parecem totalmente preparadas para o uso generalizado da genAI. Em uma pesquisa recente da McKinsey, apenas 21% dos entrevistados afirmaram que suas organizações instituíram políticas para reger como a tecnologia deve ser utilizada pelos funcionários no trabalho, e apenas 32% relataram que suas organizações estão atentas às imprecisões da inteligência artificial. Uma abordagem robusta deve mitigar os riscos relacionados a imprecisão, segurança cibernética, conformidade regulatória, privacidade, equidade e justiça.
Os líderes estaduais podem considerar a criação de um grupo multifuncional de profissionais – diretores de órgãos públicos, cientistas de dados e especialistas em engenharia, direito e segurança cibernética – que ajude a governar os esforços de toda a instituição. Esse grupo deve incorporar as diversas expertises e perspectivas necessárias para investigar e adotar a genAI com segurança. Entre as perguntas relevantes que devem ser feitas ao se considerar uma abordagem de governança estão as seguintes:
- Como nossa organização está monitorando a adoção institucional da genAI, tenha ela sido sancionada ou não?
- Quais são os nossos protocolos para avaliação e monitoramento contínuos dos riscos à medida que a genAI evolui e a abordagem da organização amadurece?
- Quais são nossas diretrizes para o uso oficial e extraoficial da genAI? Temos planos para atualizar periodicamente essas diretrizes com base na experiência e nos avanços da tecnologia? Essas alavancas podem ser as mais diversas: diretrizes de procurement, padrões tecnológicos e políticas de conduta para funcionários, para citar apenas algumas.
- Estamos ampliando a composição desse órgão de governança de modo a incluir novas expertises quando necessário à medida que a adoção amadurece?
Tecnologia e dados
Avalie quais são suas necessidades em termos de infraestrutura e arquitetura de dados. Para gerarem valor, os novos modelos precisam funcionar em harmonia com os sistemas e aplicações existentes do governo. Para muitos governos estaduais, mudanças significativas na arquitetura e na governança de dados podem levar anos, de modo que começar já é essencial. O custo desse esforço tende a ser menor quando são utilizadas as próprias ferramentas da genAI, como codificação mais eficiente e redução da dívida técnica. Uma pesquisa da McKinsey mostra que utilizar a genAI no suporte à codificação e na tradução dos códigos de sistemas legados pode levar os engenheiros de software a programar 35% a 45% mais rápido, a refatorar (isto é, melhorar ou atualizar o código) 20% a 30% mais rápido e preparar a documentação do código 45% a 50% mais rápido. Ao se avaliar a prontidão tecnológica do governo como um todo, as seguintes perguntas devem ser consideradas:
- Como a equipe de TI da organização avalia nossa prontidão para lançar possíveis pilotos de genAI?
- Como nossa equipe técnica avalia as necessidades de infraestrutura de TI, incluindo oportunidades para tornar o desenvolvimento de software mais eficiente e para reduzir a dívida técnica por meio de ferramentas (internas e de terceiros) de genAI?
- Nossas abordagens institucionais de governança e de arquitetura de dados atenderão a essas novas necessidades? Os primeiros projetos devem incluir a categorização e organização de dados estruturados e não estruturados para os modelos de genAI. Os acordos de compartilhamento de dados – um grande desafio para estados e municípios, dadas as possíveis barreiras legais e regulatórias – são outro fator a considerar.
Talentos
Prepare seus líderes e planeje para os efeitos da genAI sobre o recrutamento, a retenção e a capacitação de funcionários. Como as funcionalidades da genAI continuam a ser incorporadas em ferramentas comuns de processamento de texto, email e comunicação, ela terá um impacto profundo nas formas de trabalhar de toda a organização, o que inclui novos padrões de trabalho e requisitos de treinamento. Ao planejar a prontidão do governo na questão de talentos, considere as seguintes perguntas:
- Os diretores dos órgãos públicos estão prontos para liderar em meio às transformações provocadas pela genAI? É imprescindível que os próprios diretores adquiram um entendimento mais profundo da genAI para que possam liderar melhor suas organizações ao longo da adoção dessa tecnologia.
- Até que ponto os funcionários estão bem informados e preparados? Eles talvez precisem de treinamento especial para utilizar a genAI aprovada pelo governo estadual e para fazer uso adequado de outras ferramentas não fornecidas pelo governo. Esse treinamento deve ser voltado a alcançar os resultados desejados e a mitigar os riscos.
- A estratégia de talentos atende às necessidades da genAI no governo? As abordagens devem variar conforme o cargo e a proficiência profissional devido ao impacto variável das ferramentas da genAI.
Operações
Identifique os processos de negócios para os quais a genAI poderá criar o máximo valor. No governo estadual, a adoção da genAI nesses processos afetará fluxos de trabalho inteiros, muitas vezes eliminando etapas tanto para os funcionários como para aqueles sendo atendidos. Embora a tecnologia em si deva ser relativamente simples de implantar, as implicações nos processos de negócios podem ser mais complexas. Os diretores dos órgãos públicos fariam bem em identificar todos os principais processos de negócios que possam se beneficiar da genAI, definindo também os roadmaps para sua adoção. As perguntas a serem consideradas incluem as seguintes:
- Quais são os processos de negócios que mais podem se beneficiar com um piloto de genAI?
- Os diretores dos órgãos públicos inventariaram todos os processos de negócios, identificaram as dependências e avaliaram a prontidão da instituição para adotar a genAI?
- Existem processos de negócios para os quais a adoção da genAI reduziria os riscos inerentes aos processos legados da organização? Em que áreas a genAI pode gerar resultados consistentemente melhores no atendimento à população?
A IA generativa chegou para ficar e moldará o futuro do trabalho. Essa tecnologia oferece aos governos estaduais a oportunidade de aprimorar os serviços, agilizar as operações e tomar decisões baseadas em dados. Equilibrar os riscos e as recompensas exigirá que os líderes organizem e desenvolvam capacidades de novas maneiras. Ao criarem pilotos de genAI e, ao mesmo tempo, se organizarem para escalar, os governos estaduais poderão capturar o valor da genAI para cidadãos e funcionários, ajustando-se aos riscos ao longo do caminho.