De semáforos inteligentes à prevenção da dengue e da evasão escolar, tecnologia já oferece caminhos para melhorar os serviços públicos e o uso do dinheiro público.
A definição do próximo presidente da República recoloca em pauta o que o país espera do poder público nos próximos quatro anos. Nesse debate, a inteligência artificial preditiva, que utiliza dados históricos e em tempo real para estimar o que tende a acontecer e permitir que decisões sejam tomadas antes de o problema ocorrer, surge como uma ferramenta capaz de tornar a gestão mais eficiente e, ao mesmo tempo, mais mensurável. Independentemente do resultado das urnas, o próximo governo terá à disposição recursos que já são aplicados com sucesso na indústria e no setor privado.
Para Marcos Santos, CEO da Aquarela Analytics, empresa brasileira especializada no desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial para os setores corporativo e indústria, a inteligência artificial preditiva permite que o poder público deixe de agir apenas quando o problema já aconteceu. “Com dados de qualidade e modelos confiáveis, é possível antecipar cenários, direcionar recursos e avaliar resultados com mais precisão. O desafio é transformar essa capacidade de previsão em decisões transparentes e benefícios concretos para a população”, afirma o especialista.
Saúde: antecipar a curva da dengue
Um estudo de pesquisadores da Unesp, publicado em agosto de 2026 no International Journal of Biometeorology, avaliou modelos de IA para antecipar o avanço da dengue nas 27 capitais brasileiras, com até quatro semanas de antecedência, e teve o melhor desempenho em Goiânia. Os próprios pesquisadores ressalvam que a ferramenta indica a tendência de crescimento ou queda dos casos, e não o número exato de infectados em cada semana. Ainda assim, uma previsão com semanas de antecedência pode servir de base para o planejamento da saúde pública.
Educação: sinais de risco antes do abandono
Pesquisa publicada em julho de 2026 na Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação aplicou aprendizado de máquina, técnica em que o computador analisa grandes volumes de dados do passado, aprende os padrões que antecederam determinado resultado e passa a apontar quando esses mesmos padrões reaparecem. No estudo, o método foi usado para identificar ingressantes do Instituto Federal do Ceará (IFCE), campus Tianguá, com risco de evasão, de modo a apoiar medidas preventivas antes que o estudante abandone o curso.
Para Santos, os exemplos mostram que o benefício depende de método e transparência. “Nada disso substitui o julgamento de quem governa. Os estudos mesmo deixam claro que a previsão aponta tendência, não certeza. Por isso, os dados precisam ser de qualidade, os modelos precisam ser explicáveis e os resultados precisam ser verificáveis pela sociedade”, explica.
Trânsito: semáforos que se ajustam ao fluxo
Em julho de 2026, São Paulo se tornou a quarta cidade brasileira a adotar o Green Light, projeto do Google que usa dados de trânsito do Google Maps e do Waze para sugerir ajustes na temporização dos semáforos. Segundo o Google, cidades que já utilizam a ferramenta tem potencial de redução de cerca de 30% nas paradas de veículos e de mais de 10% nas emissões nos cruzamentos otimizados.
No mesmo mês, Belo Horizonte lançou o projeto Semáforos Inteligentes, que prevê IA em cerca de 50% do parque semafórico na primeira etapa, e Curitiba já opera a tecnologia em 44 vias. Em setembro, Natal liberou R$ 27,7 milhões para semáforos inteligentes em 197 cruzamentos, com estimativa da prefeitura de redução de cerca de 20% no tempo de viagem nos horários de pico.
Essa tecnologia também tem gerado impactos significativos no setor privado. Em 2025, a Embraer, em conjunto com a Aquarela Analytics, criou uma plataforma de IA para otimizar seu estoque, antecipando necessidades antes que elas se concretizem e gerando ganhos significativos na alocação de recursos. Esse é um desafio que afeta a indústria aeroespacial como um todo, com impactos estimados em US$ 11 bilhões, segundo a IATA (Associação Internacional de Transporte Aéreo). A mesma tecnologia pode ser aplicada a cadeias complexas, como as de suprimentos do SUS e das escolas públicas.
O executivo avalia que a cobrança deve se basear em metas mensuráveis. “Quem for eleito terá à disposição ferramentas para prever problemas e priorizar investimentos. Cabe ao cidadão perguntar quais indicadores estão sendo usados e se as metas estão sendo cumpridas. Dados bem utilizados servem para governar melhor e se planejar com maior eficiencia”, finaliza Marcos Santos.