Por décadas, uma das principais dificuldades para quem queria investigar uma informação era encontrá-la. Hoje, a inteligência artificial começa a mudar essa equação: em poucos segundos, é possível pedir a uma ferramenta que organize documentos, compare informações, identifique padrões e produza uma síntese sobre determinado assunto.
O problema é que velocidade não é sinônimo de verdade. As próprias orientações do Governo reconhecem que sistemas de IA generativa podem produzir informações factualmente incorretas, mas apresentadas de maneira convincente, são as chamadas “alucinações”. Por isso, a recomendação é que os resultados sejam sempre revisados e validados por pessoas.
Em setembro de 2026, o CERT.br também publicou orientações sobre o uso seguro e responsável da inteligência artificial, destacando limitações técnicas dos modelos, riscos à privacidade e a importância do controle humano. Essa realidade muda também a forma como devemos lidar com os dados públicos.
Imagine que alguém pergunte a uma IA quanto determinado órgão gastou, quais empresas receberam recursos públicos ou quais relações existem entre diferentes registros. A ferramenta pode ajudar a localizar e organizar essas informações. Mas existe uma pergunta anterior que continua sendo indispensável: De onde veio esse dado?
A resposta pode estar em uma base oficial, em uma notícia, em um documento secundário ou em uma combinação de informações cuja origem não está suficientemente clara. E essas situações não são equivalentes. É por isso que, na era da IA, saber verificar a fonte passa a ser tão importante quanto saber fazer uma pergunta.
O Governo Federal já utiliza inteligência artificial, inclusive para facilitar a busca por informações públicas. O Informa.BR, por exemplo, usa IA para auxiliar na busca de informações que já estão disponíveis em páginas da Administração Federal, como o Portal da Transparência e o Portal de Dados Abertos. Isso mostra o potencial da tecnologia: a IA pode funcionar como uma nova camada de acesso entre o cidadão e enormes volumes de informação.
Mas essa camada não deve substituir a fonte original. Quando uma ferramenta apresenta uma informação, precisamos conseguir responder a algumas perguntas básicas: qual é a origem? Quando aquele dado foi atualizado? Ele foi interpretado ou apenas reproduzido? Existem outras fontes que confirmam a informação? O contexto foi preservado?
Esse cuidado será cada vez mais importante também diante da evolução dos conteúdos sintéticos. Em julho deste ano, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados publicou um estudo sobre deepfakes e seus desafios para a proteção de dados e a construção de ambientes digitais seguros. O desafio, portanto, não é escolher entre confiar ou desconfiar da inteligência artificial, é aprender a verificar melhor.
Finalizo destacando que a tecnologia pode ajudar a encontrar padrões que seriam difíceis de identificar manualmente, resumir milhares de documentos e conectar informações dispersas. Mas a responsabilidade de conferir a origem, compreender o contexto e decidir o que aquela informação realmente significa continua sendo humana.
No futuro da transparência, talvez a pergunta mais importante não seja apenas “o que os dados mostram?”. Será também: “Como sabemos que eles mostram exatamente isso?”
Quanto mais poderosa se torna a tecnologia para produzir e interpretar informação, mais importante se torna a capacidade humana de verificar sua origem. Porque a IA pode acelerar o caminho até o dado, mas a confiança continua dependendo do caminho que fazemos para verificar esse dado.
