Por Alisson Alencar | Valteir Teobaldo

Existem perguntas que todo cidadão deveria conseguir responder, mas que, na prática, apenas especialistas fazem: para onde vai o dinheiro público? O orçamento do meu município está sendo gasto com eficiência? O preço pago naquela licitação foi razoável? Essas questões não são técnicas, são essencialmente democráticas. E, durante décadas, ficaram represadas por uma barreira silenciosa: a opacidade dos dados públicos.

O Tribunal de Contas do Estado de Mato Grosso (TCE-MT) decidiu atacar essa barreira de frente. A Plataforma Radar de Controle Público, um ecossistema de painéis analíticos que reúne dados sobre despesas, contratos, obras, saúde, educação, previdência, meio ambiente e muito mais, é hoje um dos experimentos mais ousados de transparência ativa do país. Não por acaso, o TCE-MT é o executor do Radar Nacional da Transparência Pública da Atricon, que avalia mais de oito mil instituições públicas brasileiras.[i]

“Controlar não é um fim em si mesmo. É um meio de garantir que os recursos públicos cheguem, com eficiência e integridade, às políticas que melhoram a vida das pessoas.”

O problema que nenhum painel resolve sozinho

Painéis interativos são poderosos para quem sabe usá-los. Um contador público, um jornalista ou um vereador com assessoria técnica navegam com relativa facilidade por gráficos de execução orçamentária. Mas e o presidente de bairro que quer saber se a obra da praça foi concluída? E a professora que desconfia do pagamento de merenda escolar no seu município? Esses cidadãos, que representam a maioria da população, ficavam de fora.

A fragmentação informacional e as desigualdades de capacidade institucional, especialmente nos municípios de menor porte, ampliam esse abismo.[ii] Dados existem, mas dispersos. Portais existem, mas indecifráveis na prática. A transparência, quando não é inteligível, não democratiza: apenas registra.

A virada conversacional

A incorporação de assistentes conversacionais baseados em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) à Plataforma Radar representa uma ruptura qualitativa nesse cenário. Em linguagem simples: o cidadão passará a poder perguntar em português natural: “os preços pagos em remédios no meu município estão acima da média?” e obter uma resposta fundamentada, com indicação das fontes, sem precisar dominar planilhas ou filtros de BI (Business Intelligence).

Isso não é comodidade tecnológica. É uma transformação no modelo de participação democrática. O controle social deixa de ser prerrogativa exclusiva de técnicos e passa a ser exercício cotidiano de cidadania. Um vereador, um conselheiro tutelar, uma liderança comunitária: todos se tornam potenciais fiscais-cidadãos[iii].

“Ao traduzir a complexidade dos dados técnicos para linguagem natural, a IA cria condições para que o cidadão passe de receptor passivo a agente ativo da fiscalização pública.”

Accountability diagonal: um conceito para um tempo novo

A teoria clássica distinguia dois tipos de accountability: a vertical, exercida pelos cidadãos nas urnas; e a horizontal, praticada por agências estatais entre si, como os Tribunais de Contas em relação ao Executivo. Pesquisadores já identificaram uma terceira dimensão, a diagonal, protagonizada por organizações da sociedade civil, mídia independente e cidadãos engajados que pressionam instituições sem relação hierárquica direta com elas.

A IA conversacional que será inserida no Radar operará precisamente nessa dimensão diagonal. Ao tornar os dados do controle externo inteligíveis ao cidadão comum, ela viabilizará um tipo de fiscalização que não dependerá de mandato político nem de cargo técnico. É o controle social aumentado, que representa um salto qualitativo no modelo de governança democrática brasileira.

Sem ingenuidade: os riscos que precisam ser enfrentados

Seria irresponsável celebrar a inovação sem nomear seus riscos. A história da tecnologia aplicada ao poder público é repleta de casos em que a automação reproduziu desigualdades, obscureceu responsabilidades e criou formas de opacidade — os chamados sistemas de “caixa-preta”.[iv]

O primeiro risco é o da opacidade algorítmica. Se o TCE-MT contrata ou desenvolve uma solução de IA sem exigir explicabilidade dos resultados, a ferramenta que deveria iluminar o gasto público pode, ela mesma, tornar-se uma caixa preta. O NIST AI Risk Management Framework e a norma ISO/IEC 23894 são categóricos: sistemas de IA utilizados em contextos de interesse público devem ser auditáveis, monitoráveis e passíveis de explicação ao longo de todo o seu ciclo de vida.[v]

O segundo risco é o da desinformação qualificada. LLMs operam por associação estatística e não por compromisso com a verdade factual. Um modelo mal calibrado pode gerar respostas plausíveis, porém incorretas, sobre dados orçamentários, induzindo cidadãos e gestores a conclusões equivocadas. Na literatura especializada, esse fenômeno é descrito como o risco dos “papagaios estocásticos”: sistemas que falam com fluência, mas sem garantia de acerto.[vi]

O terceiro risco é jurídico: o cruzamento de bases de dados sobre contratos, servidores e beneficiários de programas sociais pode permitir a identificação de indivíduos, gerando obrigações de conformidade com a LGPD. A implementação da IA na plataforma exige, portanto, um Relatório de Impacto à Proteção de Dados (RIPD) e mecanismos robustos de anonimização e controle de acesso.[vii]

O quarto risco é estrutural: a inclusão digital ainda é um privilégio. Conectividade insuficiente e déficit de letramento digital limitam o alcance real da plataforma, especialmente nas populações mais vulneráveis, que são exatamente aquelas que mais dependem da integridade do gasto público.[viii]

O que a tecnologia não substitui

Há uma tentação recorrente de atribuir à tecnologia poderes que ela não tem. A IA não substitui a responsabilidade do gestor. Não substitui o julgamento humano. Não substitui os mecanismos institucionais de sanção. E, sobretudo, não substitui os órgãos de controle, a sociedade civil organizada, a imprensa livre e os cidadãos engajados.

A jurista Danielle Keats Citron cunhou o conceito de “devido processo tecnológico” (“technological due process”, Washington University Law Review, 2008) para lembrar que a automação não reduz as garantias procedimentais; ao contrário, as intensifica. Quando uma decisão é apoiada por sistema algorítmico, a exigência de controle, revisão humana e justificativa se torna ainda maior, não menor.[ix] A revisão humana obrigatória, o que a literatura técnica chama de human-in-the-loop, não é uma limitação da IA, mas sim uma condição de legitimidade democrática.

“A adoção de inteligência artificial não altera os deveres do gestor público. Ela apenas os torna mais exigentes.”

O que o TCE-MT sinaliza para o Brasil

A Plataforma Radar não é apenas uma solução mato-grossense. É um modelo replicável. Em um país com 26 Tribunais de Contas estaduais, além do TCU e dos tribunais municipais, a experiência do TCE-MT abre um caminho concreto para que o controle externo brasileiro se reinvente, saindo do papel de fiscalizador posterior de irregularidades para assumir o de indutor ativo da cultura de integridade e participação cidadã.

Para que esse caminho seja trilhado com responsabilidade, algumas premissas não são negociáveis: a IA deve ser explicável por design; os contratos com fornecedores de tecnologia devem exigir auditabilidade; os dados pessoais devem ser tratados com rigor e proporcionalidade e deve haver canais institucionais efetivos para que o cidadão que identifica uma irregularidade possa agir e não apenas se informar.

O Projeto de Lei n. 2.338/2023, aprovado pelo Plenário do Senado Federal em dezembro de 2024 e atualmente em análise pela Comissão Especial da Câmara dos Deputados, aponta nessa direção ao categorizar sistemas de IA utilizados pela administração pública como de alto risco, sujeitos a parâmetros rigorosos de transparência e governança.[x] Sua aprovação será um marco, mas as boas práticas não podem esperar pela lei.

A democracia com a qual o cidadão pode interagir

Democracia sem controle é administração sem prestação de contas. E controle sem participação é burocracia sem legitimidade. A Plataforma Radar, ao convergir controle externo, dados abertos e inteligência artificial, oferecerá ao Brasil um raro momento de possibilidade: construir uma democracia que o cidadão poderá, literalmente, consultar, questionar, monitorar, enfim, interagir.

Isso exige, porém, que a inovação tecnológica seja acompanhada de compromisso ético, rigor jurídico e honestidade sobre os limites do que a IA pode fazer. A inteligência artificial é uma ferramenta extraordinária, mas a integridade pública decorre, e continuará decorrendo, da atuação humana.

Alisson Alencar é conselheiro do Tribunal de Contas de Mato Grosso (TCE-MT), doutor em Direito pela Faculdade Autônoma de Direito de São Paulo (FADISP), em dupla titulação com a Universidade de Salamanca (Espanha), e pós-doutor pela Universidade de São Paulo (USP). 

Valteir Teobaldo é secretário-adjunto de Inovação e Inteligência Artificial do TCE-MT, advogado, consultor jurídico, mestrando em Função Social do Direito pela FADISP, vice-presidente da Comissão de Proteção de Dados e Privacidade da OAB-MT, DPO Serpro/Datashield e encarregado de Dados do TCE-MT.

[i] COSTA, Rafael Rodrigues da. Tribunais de Contas e governo digital. In: LIMA, Edilberto Carlos Pontes (coord.). Os Tribunais de Contas e as políticas públicas. Belo Horizonte: Fórum, 2023. p. 475-476.

[ii] TASSAR, Augusto Ferreira; SILVA, Marcos Henrique Pereira da. Governança digital e transparência pública no Brasil. Monografia – UFOP, 2025. p. 34; CRISTÓVAM, José Sérgio da Silva; HAHN, Tatiana Meinhart. Administração pública orientada por dados. Revista de Direito Administrativo e Gestão Pública, v. 6, n. 1, 2020. p. 15.

[iii] RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. Rio de Janeiro: GEN LTC, 2022.

[iv] PASQUALE, Frank. The black box society. Cambridge: Harvard University Press, 2015; KROLL, Joshua A. et al. Accountable algorithms. University of Pennsylvania Law Review, v. 165, n. 3, p. 633-705, 2017.

[v] NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY. Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0). Gaithersburg: NIST, 2023; INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. ISO/IEC 23894:2023. Geneva: ISO, 2023.

[vi] BENDER, Emily M. et al. On the dangers of stochastic parrots. Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York: ACM, 2021.

[vii] BRASIL. Lei n. 13.709/2018 (LGPD); EUROPEAN UNION. Regulation (EU) 2016/679 (GDPR); INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. ISO/IEC 27701:2019. Geneva: ISO, 2019.

[viii] ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT. How’s life in the digital age? Paris: OECD Publishing, 2019.

[ix] CITRON, Danielle Keats. Technological Due Process. Washington University Law Review, v. 85, n. 6, p. 1249-1313, 2008.

[x] BRASIL. Projeto de Lei n. 2.338/2023. Marco legal para uso da IA no Brasil. Brasília: Senado Federal, 2023.