A inteligência artificial tem ocupado espaço crescente no debate acadêmico e institucional sobre a modernização do Estado e o aprimoramento das funções públicas. Com razão, discute-se seu potencial para ampliar a eficiência administrativa, qualificar a prestação de serviços públicos, fortalecer a fiscalização e expandir a capacidade analítica dos órgãos de regulação.
Ainda assim, tem recebido menor atenção um aspecto central da atuação estatal: o uso da IA para apoiar a tomada de decisões regulatórias. Em um contexto no qual decisões normativas afetam mercados, direitos e políticas públicas, a questão central não é apenas como automatizar tarefas, mas como qualificar escolhas regulatórias complexas.
Essa lacuna torna-se mais evidente quando se considera a relevância da atividade regulatória, em especial da atividade de produção normativa (rulemaking), responsável por traduzir mandatos legais amplos em regras concretas que estruturam setores econômicos. Nos últimos anos, essa atividade passou a ser orientada por uma agenda estruturada de melhoria regulatória, que se consolidou como um dos pilares da reforma administrativa no Brasil.
No âmbito da Administração Pública Federal, instrumentos como agendas regulatórias, consultas públicas, análises de impacto regulatório e avaliações de resultado regulatório deixaram de ser apenas boas práticas e passaram a constituir exigências legais. Esse movimento decorre tanto de marcos normativos nacionais — como a Lei Geral das Agências e a Lei de Liberdade Econômica — quanto de compromissos internacionais assumidos pelo país, inclusive no contexto das negociações para ingresso na Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) e de outros acordos de cooperação econômica e comercial.
A institucionalização desses instrumentos representa um avanço relevante em termos de transparência, racionalidade e accountability, mas também impõe desafios significativos aos órgãos reguladores. O cumprimento dessas exigências de melhoria regulatória demanda capacidades analíticas, recursos humanos especializados e infraestrutura informacional que nem sempre estão disponíveis. Soma-se a isso o volume e a complexidade das informações requeridas e produzidas, que ampliam os custos cognitivos e operacionais do processo decisório.
Nesse contexto, marcado também pelo dinamismo e pela complexidade dos setores regulados, torna-se cada vez mais necessária a discussão sobre como a IA pode contribuir para mitigar entraves e fortalecer a governança regulatória de forma consistente.
Entraves à agenda de melhoria regulatória
Relatórios recentes da OCDE indicam que as dificuldades associadas ao uso de instrumentos de melhoria regulatória não se restringem a países em desenvolvimento. Mesmo em contextos institucionais com elevada capacidade técnica, instrumentos como consultas públicas e análises de impacto regulatório enfrentam obstáculos recorrentes, como restrições de tempo, escassez de dados confiáveis, desafios metodológicos, fragmentação organizacional e altos custos de coordenação.
Esses fatores reduzem a capacidade desses instrumentos de cumprir sua função principal — informar e qualificar a decisão regulatória — e ajudam a explicar por que, em muitos casos, sua adoção ocorre de forma superficial.
Um risco central nesse cenário é o uso desses instrumentos apenas para cumprimento formal das exigências legais. Quando consultas públicas e análises de impacto passam a ser tratadas apenas como etapas formais a serem cumpridas para satisfazer exigências legais ou procedimentais, os reguladores assumem custos administrativos e políticos sem obter ganhos efetivos em termos de qualidade decisória ou aprendizado institucional.
Esse descompasso entre forma e substância compromete a credibilidade da agenda de melhoria regulatória e pode gerar ceticismo tanto no interior da Administração Pública quanto entre os agentes regulados e a sociedade civil. Em vez de ampliar a racionalidade do processo decisório, os instrumentos de melhoria regulatória passam a ser percebidos apenas como camadas adicionais de burocracia.
É nesse ponto que o uso estratégico da IA se mostra especialmente promissor. Ao reduzir custos operacionais, organizar grandes volumes de informação e apoiar análises complexas, a IA pode facilitar a incorporação efetiva desses instrumentos ao cotidiano decisório dos reguladores, diminuindo o incentivo ao seu uso meramente formal. Além disso, técnicas de IA podem ser aplicadas para avaliar a qualidade dos próprios processos regulatórios, como na identificação de padrões de resposta em consultas públicas, lacunas analíticas ou inconsistências metodológicas.
Dessa forma, a IA pode exercer um duplo papel: tornar o uso das ferramentas de melhoria regulatória mais viável e contribuir para que sejam empregadas de maneira substantiva e alinhada aos objetivos de uma regulação mais responsiva.
As oportunidades do uso de IA para a melhoria regulatória
Diante desse cenário, um grupo de estudos dedicado à interface entre inteligência artificial e melhoria regulatória foi criado no âmbito do projeto Regulação em Números, da FGV Direito Rio. A iniciativa tem como objetivos centrais: (i) mapear experiências nacionais e internacionais bem-sucedidas no uso de ferramentas de IA para apoiar a tomada de decisão regulatória; (ii) identificar gargalos técnicos, institucionais e jurídicos associados à adoção dessas tecnologias; e (iii) acompanhar de que forma os órgãos reguladores brasileiros vêm estruturando regras e arranjos de governança para orientar o uso responsável da IA no exercício de suas competências.
Ao reunir, sistematizar e analisar criticamente essas experiências, a iniciativa busca reduzir a assimetria de informação hoje existente no debate regulatório, transformar práticas isoladas em conhecimento aplicável e contribuir para que o uso da IA deixe de ser episódico ou experimental e passe a integrar, de forma consistente, a agenda de melhoria regulatória. Trata-se, portanto, de um esforço voltado não apenas à inovação tecnológica, mas ao fortalecimento da capacidade institucional do Estado regulador, com foco na qualidade das decisões, na transparência e na responsabilidade pública.
O mapeamento dos usos atuais da IA revela um campo promissor para inovações institucionais. Órgãos reguladores vêm testando soluções diversas na governança regulatória, muitas vezes de forma dispersa e pouco visível. Para que essas experiências possam ser adaptadas e ampliadas, é essencial promover o compartilhamento sistemático de informações, orientado a um processo contínuo de aprendizado institucional. Iniciativas voltadas à identificação e análise crítica dessas práticas ajudam a transformar esforços isolados em insumos para políticas públicas mais consistentes.
Decidir melhor é o verdadeiro desafio
A incorporação da inteligência artificial à agenda de melhoria regulatória não deve ser tratada como solução automática ou neutra. Seu potencial depende de escolhas institucionais claras, da qualidade dos dados disponíveis e de arranjos de governança capazes de orientar seu uso de forma transparente e responsável. O desafio central não está apenas em adotar novas tecnologias, mas em integrá-las de modo consistente ao processo decisório regulatório.
Assim sendo, o grupo de estudos da FGV Direito Rio busca justamente fomentar a incorporação da IA ao processo regulatório, oferecendo referências, evidências e critérios para um uso responsável e substantivo da tecnologia.
Quando bem utilizada, a IA pode reduzir o descompasso entre forma e conteúdo, apoiar decisões mais informadas e fortalecer a credibilidade da regulação, contribuindo para que a melhoria regulatória se torne uma prática efetiva diante da crescente complexidade regulatória.