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Já não é novidade que a inteligência artificial está a ganhar espaço nas nossas vidas, inclusivamente na Administração Pública. Contudo, a sua aplicação levanta mais perguntas do que respostas.

Foi este o ponto de partida do workshop da WireAcademy com o tema “Automação e Decisão no Recrutamento”. O evento contou com mais de 350 participantes, e o ponto de vista dos oradores Tiago Peixoto, do Banco Mundial, e Romeu Rodrigues, da Câmara Municipal de Matosinhos.

Entre eficiência e justiça, o setor público enfrenta um novo dilema na adoção da inteligência artificial. E neste workshop discutimos como podemos superar os desafios da sua implementação e agarrar as oportunidades de otimização.

A eficiência não chega

A IA pode acelerar processos, sobretudo em contextos com grande volume de candidaturas. Mas rapidez não significa, necessariamente, justiça.

Na experiência de Matosinhos, que desde 2019 tem vindo a digitalizar o recrutamento, mostra isso mesmo: a tecnologia ajuda, mas não substitui a decisão humana. A validação continua a ser essencial, tanto por rigor como por confiança.

O papel da IA: apoiar, não decidir

Um dos consensos do workshop foi claro: a IA deve ser usada para automatizar tarefas mais simples (como validação documental ou triagem inicial) libertando os recursos humanos para o que realmente exige julgamento, contexto e empatia.

Até porque os riscos existem. Vieses nos algoritmos, decisões difíceis de explicar e um impacto direto na vida das pessoas que tornam este um campo onde o erro tem consequências reais.

Começar pelo essencial

Antes de falar em inteligência artificial, há um ponto muitas vezes ignorado: os dados.

Sem informação estruturada e de qualidade, qualquer sistema de IA será limitado. Organizar, preparar e tornar os dados acessíveis é, por isso, o verdadeiro primeiro passo.

Um desafio mais humano do que tecnológico

A adoção da IA no setor público depende menos da tecnologia e mais das pessoas. O skills gap (técnico, mas também crítico e ético) continua a ser um dos principais entraves.

Mais do que saber usar IA, é preciso saber quando (e como) a usar.  A mensagem final foi clara: a implementação da IA deve ser gradual, testada e monitorizada. Começar por aplicações de menor risco, aprender com a prática e ajustar.

Porque no setor público, o verdadeiro desafio não é adotar tecnologia. É fazê-lo sem perder confiança.

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