A rápida adoção de ferramentas como assistentes generativos dentro das empresas criou um problema que agora também preocupa o governo brasileiro: o que acontece quando um funcionário coloca informações internas em uma inteligência artificial operada por terceiros?
No serviço público, a questão ganha dimensão ainda maior. Um simples comando enviado a um chatbot pode conter dados administrativos, documentos internos, informações pessoais ou conteúdo estratégico do Estado.
Diante desse cenário, o governo federal estuda transformar as atuais recomendações sobre utilização de inteligência artificial por servidores em uma regra mais incisiva, que poderá assumir a forma de portaria ou decreto presidencial.
A iniciativa foi revelada pela ministra da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos, Esther Dweck, e ocorre justamente quando a administração federal amplia rapidamente a utilização da tecnologia. O objetivo não é impedir o uso da IA, mas estabelecer controles mais claros sobre quais informações podem ser enviadas às ferramentas, em quais ambientes elas podem ser processadas e quem mantém controle sobre esses dados.
Governo já possui um guia, mas considera orientação insuficiente
A administração federal já produziu orientações para que servidores utilizem inteligência artificial de maneira responsável.
O problema é que um guia possui natureza essencialmente orientativa.
Segundo Dweck, o governo avalia dar maior força normativa às recomendações existentes, transformando-as em uma portaria ou até mesmo em um decreto.
A mudança é importante porque alteraria o caráter da política: em vez de apenas recomendar boas práticas, o governo poderia estabelecer requisitos formais que órgãos e servidores precisariam observar.
Ainda não existe, porém, um decreto publicado com essas novas regras. Neste momento, trata-se de uma possibilidade em avaliação pelo Executivo.
O problema começa com uma ação aparentemente inocente: copiar e colar
Imagine um servidor trabalhando em um documento interno.
Ele precisa resumir 50 páginas.
Copia o conteúdo.
Abre uma inteligência artificial disponível na internet.
Cola o documento e pede:
“Faça um resumo executivo.”
Em poucos segundos, recebe o resultado.
Do ponto de vista da produtividade, parece perfeito.
Do ponto de vista da segurança da informação, surge uma série de perguntas.
Para onde aquele documento foi enviado?
Ele foi armazenado?
Por quanto tempo?
Pode ser utilizado para melhorar algum serviço?
Qual empresa processou a informação?
Em qual infraestrutura?
Quem pode acessá-la?
Sob qual jurisdição?
Essas perguntas ficam ainda mais importantes quando o conteúdo envolve informações pessoais, dados protegidos ou material estratégico.
IA criou uma nova rota de saída de informações
Durante décadas, a segurança corporativa se preocupou com e-mail, pendrives, armazenamento em nuvem, mensageiros e downloads.
A IA generativa adicionou outro canal.
O usuário não precisa “vazar um arquivo” no sentido tradicional.
Basta utilizar uma informação interna como parte de um prompt.
Uma planilha pode ser enviada para análise.
Um contrato pode ser submetido para revisão.
Código-fonte pode ser colocado em um assistente de programação.
Um relatório pode ser resumido.
Dados pessoais podem aparecer em uma solicitação aparentemente rotineira.
O resultado é que o prompt também precisa ser tratado como fluxo de dados.
Mais de 150 soluções de IA já haviam sido identificadas no governo
A preocupação não é apenas teórica.
Em uma autoavaliação realizada na administração federal, o governo identificou mais de 150 soluções de inteligência artificial que já estavam sendo utilizadas.
O levantamento oficial atualmente disponibilizado pelo Governo Digital, referente aos dados de 2025, apresenta 182 soluções de IA em operação e informa que 144 órgãos planejavam adotar assistentes de inteligência artificial. Apenas 41 declaravam possuir diretrizes de IA definidas.
Os números mostram como a tecnologia avançou mais rapidamente do que a criação de estruturas uniformes de governança.
E existe ainda uma fila significativa de novos projetos.
Segundo Dweck, o levantamento encontrou mais de 300 iniciativas em estudo ou desenvolvimento.
O governo não quer simplesmente proibir ChatGPT, Copilot ou outras IAs
Esse ponto é fundamental.
A estratégia apresentada não é simplesmente bloquear inteligência artificial generativa nos computadores públicos.
O governo brasileiro quer utilizar IA.
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial prevê, inclusive, iniciativas específicas para ampliar a utilização da tecnologia no setor público, monitorar sua adoção e capacitar servidores. Uma das metas estabelece a capacitação de 115 mil servidores federais até 2026.
A discussão é outra:
como utilizar IA sem perder controle sobre os dados?
Microsoft está negociando um ambiente fechado
Uma das soluções consideradas envolve a Microsoft.
Segundo Esther Dweck, o governo trabalha para executar aplicações da companhia dentro da infraestrutura do Serpro e também discute como tratar os recursos de inteligência artificial incorporados aos produtos da empresa.
O objetivo é estabelecer uma IA fechada na qual as informações inseridas pelos servidores permaneçam dentro do ambiente governamental.
Isso mudaria significativamente o modelo de risco.
Em vez de um servidor utilizar indiscriminadamente uma ferramenta pública disponível na internet, poderia acessar uma versão corporativa configurada especificamente para o Estado.
“IA fechada” não significa modelo desenvolvido integralmente pelo governo
Essa diferença merece atenção.
Executar uma solução dentro de uma infraestrutura controlada pelo governo não significa necessariamente que todo o software ou modelo tenha sido criado no Brasil.
O ambiente pode utilizar tecnologia fornecida por uma empresa estrangeira e, ao mesmo tempo, estabelecer mecanismos para limitar onde os dados são processados, armazenados e acessados.
Essa abordagem se aproxima do conceito de IA privada ou corporativa que já vem crescendo nas empresas.
A diferença é que, no governo, entram questões adicionais de soberania, legislação, sigilo e interesse público.
O assunto está diretamente ligado à estratégia de nuvem soberana
A discussão também se conecta a outro movimento da administração federal: aumentar o controle brasileiro sobre a infraestrutura utilizada para processar dados estratégicos.
O governo trabalha simultaneamente na expansão das capacidades de Serpro e Dataprev e no projeto da chamada Nuvem Brasileira.
A ideia é reduzir dependências em áreas consideradas sensíveis e aumentar o domínio sobre armazenamento, operação e processamento de determinadas informações públicas.
A IA torna essa infraestrutura ainda mais relevante.
Porque não basta armazenar o dado no Brasil se, para analisá-lo com inteligência artificial, ele precisa ser enviado novamente para uma plataforma externa.
Soberania de dados também precisa chegar à inferência
Esse é um dos novos desafios criados pela IA.
Uma instituição pode armazenar seus bancos de dados em um data center próprio e ainda perder controle sobre informações durante a utilização de um modelo externo.
Imagine:
o banco de dados está no Brasil;
o servidor está sob controle público;
o acesso é protegido;
o backup é nacional.
Mas o funcionário copia parte das informações e envia para uma IA pública.
A soberania conquistada na infraestrutura desaparece no momento da inferência.
Por isso, o debate passa a incluir não apenas onde os dados ficam armazenados, mas também onde e como eles são processados pelos modelos.
O governo descobriu que nem sabia exatamente quantas bases possuía
Existe ainda outro problema estrutural.
Segundo Esther Dweck, a administração federal possui uma quantidade gigantesca de informações, mas não tinha uma catalogação completa de todas as bases existentes.
Isso dificulta governança, integração e segurança.
O governo contratou o CPQD para um projeto que inclui justamente a catalogação de dados e o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial.
A lógica é que, antes de utilizar massivamente IA sobre informações públicas, é necessário compreender:
quais dados existem;
onde estão;
quem é responsável;
qual sua sensibilidade;
quem pode acessá-los;
para quais finalidades podem ser utilizados.
CPF deverá facilitar integração entre diferentes sistemas
Outra parte da estratégia envolve utilizar o CPF como identificador comum entre diferentes bases públicas.
Historicamente, diferentes sistemas governamentais foram construídos em momentos distintos e utilizam identificadores próprios.
Isso dificulta interoperabilidade.
Ao estabelecer referências comuns, o governo consegue conectar informações e melhorar a prestação de serviços.
A Infraestrutura Nacional de Dados, instituída no âmbito da Estratégia Federal de Governo Digital, existe justamente para promover o uso estratégico e a integração gradual das informações mantidas pelo Executivo federal.
Quanto mais integradas as bases, maior o potencial da IA
Essa integração pode permitir aplicações muito mais sofisticadas.
Um agente governamental poderia entender a solicitação do cidadão e consultar automaticamente diferentes serviços.
Em vez de o usuário descobrir qual órgão atende determinada necessidade, a própria inteligência artificial poderia encaminhá-lo ao sistema correto.
Dweck chegou a mencionar a ideia de uma grande IA do governo, capaz de receber perguntas e direcioná-las para inteligências artificiais especializadas.
Seria uma espécie de porta de entrada inteligente para os serviços públicos.
Chatbots já resolvem parte relevante dos atendimentos
Essa transformação já começou.
A administração utiliza chatbots em serviços relacionados a educação, benefícios sociais, previdência e Gov.br, inclusive por meio do WhatsApp.
Segundo Dweck, mais de 60% dos problemas recebidos pelo chatbot do Gov.br já conseguem ser resolvidos no próprio atendimento automatizado.
Isso ajuda a explicar por que simplesmente proibir inteligência artificial não seria uma alternativa coerente com a estratégia digital do governo.
A tecnologia já produz ganhos operacionais.
O desafio passa a ser controlar os riscos.
O risco aumenta quando a IA deixa de apenas conversar
Existe ainda uma segunda fase desse problema.
Chatbots respondem.
Agentes executam.
Um agente de IA pode, dependendo das permissões concedidas:
consultar bancos de dados;
preencher sistemas;
abrir processos;
gerar documentos;
consultar informações pessoais;
executar código;
acionar APIs;
realizar tarefas automaticamente.
Nesse cenário, controlar apenas o conteúdo do prompt deixa de ser suficiente.
Será necessário controlar também o que a inteligência artificial está autorizada a fazer.
Princípio do menor privilégio deverá chegar aos agentes
A cibersegurança possui um princípio antigo: cada usuário deve possuir apenas as permissões necessárias para realizar seu trabalho.
O mesmo raciocínio precisa ser aplicado às inteligências artificiais.
Se um agente precisa consultar determinado cadastro, não necessariamente precisa ter autorização para alterá-lo.
Se precisa gerar um relatório, talvez não precise baixar a base inteira.
Se pode acessar informações pessoais, suas ações precisam ser registradas e auditáveis.
Quanto maior a autonomia concedida à IA, mais importantes se tornam identidade, autorização, rastreabilidade e monitoramento.
Informação sigilosa não deveria depender apenas do bom senso do servidor
É justamente aí que uma norma mais rígida pode fazer diferença.
Um manual depende de o usuário conhecer e seguir as recomendações.
Uma política técnica pode impedir determinadas ações.
Por exemplo, organizações podem configurar ambientes para:
bloquear envio de determinados dados;
detectar informações pessoais;
limitar integrações;
registrar prompts;
restringir uploads;
separar modelos públicos e privados;
controlar quais sistemas a IA pode acessar.
Esse tipo de arquitetura reduz a dependência exclusiva do comportamento humano.
Mas registrar prompts também cria outro problema
Se o governo decidir registrar tudo que servidores enviam para sistemas de IA, esses registros se tornam uma nova base sensível.
Prompts podem conter informações extremamente relevantes.
Isso significa que logs de IA também precisarão de:
controle de acesso;
retenção adequada;
criptografia;
auditoria;
proteção contra vazamentos.
Resolver um problema de segurança não pode criar outro.
O desafio também envolve LGPD
Quando prompts incluem dados pessoais, entram em cena princípios e obrigações da legislação de proteção de dados.
A administração pública possui bases legais específicas para tratamento de informações, mas isso não significa que qualquer dado possa ser colocado indiscriminadamente em qualquer plataforma.
Finalidade, necessidade, segurança e governança continuam sendo questões fundamentais.
A própria revisão da Estratégia Nacional de Governo Digital propõe mecanismos de governança proporcionais ao risco para IA no setor público, com responsabilidades, supervisão e processos de autoavaliação de impacto.
O decreto ainda não existe
Este é provavelmente o ponto mais importante para evitar uma interpretação equivocada da notícia.
O governo não publicou, até o momento, um decreto proibindo servidores de usar ferramentas públicas de inteligência artificial.
A ministra afirmou que o Executivo avalia transformar as orientações existentes em uma portaria ou decreto.
Portanto, ainda não é possível afirmar quais ferramentas seriam abrangidas, quais tipos de dados seriam proibidos, quais exceções existiriam ou quais consequências poderiam ser aplicadas em caso de descumprimento.
Tudo isso dependerá do texto que eventualmente for publicado.
O movimento aponta para uma mudança maior
Independentemente do formato final da norma, o debate revela uma transformação importante na maneira como governos precisarão tratar inteligência artificial.
Durante a primeira fase da IA generativa, a preocupação era:
“podemos usar?”
Agora a pergunta começa a ser:
“podemos usar sem entregar nossos dados?”
E a próxima será ainda mais complexa:
“quanto poder podemos entregar a um agente sem perder controle sobre aquilo que ele faz?”
A administração federal já possui centenas de iniciativas envolvendo IA entre sistemas em operação e projetos em desenvolvimento. A tecnologia não está mais em fase experimental isolada.
Ela começa a entrar na infraestrutura cotidiana do Estado.
Isso torna governança, soberania e segurança tão importantes quanto a capacidade dos próprios modelos.
O objetivo declarado pelo governo é continuar expandindo a utilização da inteligência artificial, mas criar ambientes nos quais informações públicas não precisem sair do controle estatal para que a tecnologia funcione.
Se essa estratégia avançar para uma norma obrigatória, o Brasil poderá dar um passo importante na construção de uma política que trate o prompt como aquilo que ele realmente pode ser: uma nova porta de saída para dados sensíveis.
