Guia da Auditoria do Senado sobre uso ético de IA na administração pública

O Guia da Auditoria do Senado Federal estabeleceu diretrizes práticas para a adoção de ferramentas de inteligência artificial (IA) na máquina pública, em consonância com o Ato da Diretoria-Geral nº 28/2025, com o objetivo imediato de reduzir riscos jurídicos e melhorar a eficiência administrativa.

Contexto

A introdução de inteligência artificial na administração pública coloca em foco conflitos entre inovação tecnológica e obrigações legais: proteção de dados pessoais, transparência, continuidade e responsabilidade administrativa. No Brasil, órgãos públicos têm avançado em normas internas para disciplinar o uso de algoritmos e modelos de linguagem, ao mesmo tempo em que as leis federais — notadamente a Constituição Federal de 1988 e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) — impõem limites e princípios que guiam o comportamento institucional.

A controvérsia prática é dupla: por um lado, há potencial de ganhos em produtividade e qualidade das decisões de suporte administrativo; por outro, persistem receios quanto à exposição indevida de informações sensíveis, à delegação indevida de decisões a sistemas automatizados e ao descumprimento de normas internas. Tribunais e conselhos de controle exercem papel exemplificador: iniciativas do Conselho Nacional de Justiça (CNJ) e do Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios (TJDFT) serviram de referência para a Auditoria do Senado, que optou por um material orientador com exemplos de prompts, cenários de uso e alertas de risco.

A publicação do manual é reação direta à percepção de práticas manuais persistentes apesar das ferramentas disponíveis, bem como ao receio dos servidores de usar IA por medo de infringir regras. O guia, portanto, assume função pedagógica e preventiva, mirando reduzir a assimetria técnica entre tecnologia acessível e conformidade normativa.

O que foi decidido

A Auditoria do Senado não editou norma com força sancionatória, mas produziu um Guia Prático para orientar o uso de IA nas atividades administrativas e de apoio ao processo legislativo. O conteúdo do manual abrange: repertório de prompts testados; indicação de documentos e tipos de dados que podem ou não ser submetidos a ferramentas de IA; alertas sobre riscos de segurança da informação; e recomendações procedimentais para mitigar vazamento de dados e preservar integridade documental.

A orientação foi explicitamente alinhada ao Ato da Diretoria-Geral nº 28/2025, que regula o uso de IA no Senado, com ênfase em critérios de ética, segurança, eficiência e sustentabilidade tecnológica. A proposta é transformadora no sentido administrativo: em vez de proibir usos, o guia busca qualificar e limitar os usos permitidos, fornecendo um arcabouço prático para que servidores possam automatizar tarefas rotineiras sem violar normas internas ou a legislação vigente.

Base normativa e precedentes

• Art. 37, CF/88 — princípios da administração pública (legalidade, impessoalidade, moralidade, publicidade e eficiência), que orientam toda adoção de tecnologia pelo Estado.
• Lei 13.709/2018 (LGPD) — regras sobre tratamento de dados pessoais, bases legais, direitos dos titulares e requisitos de segurança da informação aplicáveis a sistemas de IA que processem dados pessoais.
• Lei 12.965/2014 (Marco Civil da Internet) — princípios da utilização da internet, neutralidade, responsabilização por conteúdos e guarda de registros, relevantes para plataformas de IA conectadas à rede.
• Ato da Diretoria-Geral nº 28/2025 (Senado Federal) — norma interna que regulamenta o uso de IA no Senado e cuja conformidade o guia busca operacionalizar.
• Iniciativas do CNJ e do TJDFT — precedentes institucionais que inspiraram a criação de bancos de prompts e catálogos de casos de uso no setor público.

Impacto prático

• Para servidores e gestores: fornece roteiro operacional para incorporar IA em fluxos administrativos, com redução do risco de sanções disciplinares ou infrações à LGPD quando as orientações forem seguidas.
• Para unidades de tecnologia e segurança da informação: cria referência para políticas internas, requisitos de auditoria e critérios de aceitação de fornecedores e modelos de IA.
• Para o processo legislativo e apoio técnico: promete acelerar atividades de síntese, pesquisa e produção de textos de apoio sem, em princípio, comprometer a confidencialidade de matérias sensíveis.
• Para atores externos e cidadãos: a adoção padronizada pode aumentar previsibilidade e transparência sobre quando e como IA é usada, potencialmente melhorando prestação de contas.

O que observar

• Limites da orientação: o Guia é de natureza instrutiva; a conformidade plena exige integração com normas disciplinares, contratos de fornecimento e plano de proteção de dados. A eventual necessidade de regulamentação complementar (resolução, instrução normativa, ato normativo) permanece em aberto.
• Riscos residuais: mesmo com prompts testados, há risco de geração de conteúdo impreciso ou de exposição de dados sensíveis. Cabe atenção à avaliação de impacto de proteção de dados (DPIA) quando modelos processarem dados de caráter pessoal ou estratégico.
• Fiscalização e responsabilização: é necessário clarificar linhas de responsabilidade em casos de erro ou dano decorrente do uso de IA — responsabilidade funcional do servidor versus responsabilidade do fornecedor ou do próprio órgão.
• Interoperabilidade normativa: órgãos que adotarem práticas semelhantes devem alinhar guias internos ao Ato DG nº 28/2025 e à LGPD, além de prever mecanismos de revisão contínua para acompanhar evolução tecnológica.
• Próximos passos possíveis: normatização complementar, criação de comitê de governança de IA, processos de capacitação obrigatória e registro central de usos aprovados. Há espaço para modulação prática e para desenvolvimento de métricas de avaliação de risco e eficácia.

Em síntese, o Guia da Auditoria do Senado representa um avanço pragmático na governança da IA no setor público, ao fornecer protocolos testados e orientações alinhadas a norma interna já vigente; contudo, sua eficácia dependerá da incorporação em regras internas mais abrangentes, da capacitação continuada e de mecanismos formais de responsabilização e auditoria técnica.