O uso de inteligência artificial em todo o governo federal dos EUA expandiu-se dramaticamente nos últimos anos, mas obstáculos significativos — desde a escassez de talentos ao ceticismo público — estão a atrasar a integração responsável da tecnologia nos serviços governamentais, de acordo com um novo relatório da Brookings Institution.
O relatório de quarta-feira baseia-se em inventários de casos de uso de IA de 2023 a 2025, dados de empregos federais, memorandos do Gabinete de Gestão e Orçamento e entrevistas com tecnólogos federais atuais e antigos em oito agências.
Os números contam uma história de rápida aceleração. Em 2025, 41 agências documentaram mais de 3.600 casos de uso individuais de IA — 69% acima do total relatado em 2024 e cinco vezes o número relatado em 2023. As aplicações abrangem uma ampla gama de funções governamentais: Mais da metade dos casos de uso relatados pela Social Security Administration apoiam a prestação de serviços e o processamento de benefícios, enquanto mais da metade do inventário do Departamento de Justiça apoia os esforços de aplicação da lei.
No entanto, o crescimento está longe de ser distribuído uniformemente. Nos últimos três anos, cinco grandes agências foram responsáveis por mais da metade de todos os casos de uso de IA relatados, e as grandes agências contribuíram com 76% do inventário total em 2025. As agências menores mal estão a acompanhar o ritmo: As 11 pequenas agências que reportaram em 2025 submeteram coletivamente apenas 60 casos de uso, representando apenas 2% do inventário total.
O relatório identifica várias barreiras estruturais que impedem uma adoção mais ampla. Uma das mais prementes é a falta de talento especializado. Das mais de 56.000 listagens de empregos técnicos publicadas pelo governo federal desde 2016, pouco mais de 1.600 — menos de 3% — referenciam explicitamente capacidades de IA.
Um aumento nas contratações da era Biden visava abordar essa lacuna, mas as reduções de pessoal no início de 2025 podem ter prejudicado esses esforços, já que pelo menos 25% das vagas de emprego específicas para IA foram publicadas a partir de 2024 — o que significa que muitos desses trabalhadores recém-contratados podem ter estado entre os mais recentemente e facilmente demitidos.
Além do pessoal, o relatório aponta para uma cultura profundamente enraizada de aversão ao risco dentro das agências federais. Quase 60% de todos os casos de uso de IA estão em fase de piloto ou pré-implementação, sugerindo que o cenário federal de IA ainda está em uma fase de rápido crescimento — uma que exige tempo dedicado para educação e experimentação que muitas agências lutam para conseguir. O relatório também observa que a ligação explícita da administração Trump entre a implementação de IA e cortes de pessoal através do Departamento de Eficiência Governamental (DOGE) pode estar a reforçar essa hesitação.
As lacunas de responsabilização são outra preocupação. Mais de 85% de todos os casos de uso de IA de alto impacto implantados em 2025 carecem de algumas informações necessárias sobre medidas de mitigação de risco, apesar dos requisitos explícitos do OMB.
A confiança pública representa outro desafio. De acordo com dados recentes do Pew Research Center, cerca de metade dos americanos diz agora estar mais preocupada do que entusiasmada com a crescente proeminência da IA, um aumento em relação aos 37% de quatro anos antes, e apenas 17% do público americano acredita que a IA terá um impacto positivo nos EUA nas próximas duas décadas.
O relatório adverte que os riscos são elevados. A confiança pública no governo federal permanece perto de mínimos históricos, com dados recentes a mostrar que apenas 16% dos americanos dizem confiar em Washington para fazer o que é certo na maioria ou em quase todo o tempo. Contra esse pano de fundo, os autores argumentam que implementações de IA mal executadas poderiam causar sérios danos — mas que aplicações bem projetadas, focadas em melhorias tangíveis de serviço, poderiam, inversamente, ajudar a reconstruir a confiança nas instituições governamentais.
Para chegar lá, a Brookings recomenda a expansão da formação em literacia de IA em todas as agências, a reforma das regras de aquisição que foram concebidas para sistemas de software mais estáticos, o reforço das práticas de transparência em torno do uso de IA de alto risco e a priorização de casos de uso que produzam benefícios claros e positivos para o público.
