Como a aplicação de IA pode ajudar a governança no 3º Setor?

A adoção de IA (inteligência artificial) pelas organizações do terceiro setor tem se tornado crescente: demandas por agilidade, melhor accountability e ampliar o alcance social crescem, enquanto recursos destinados às suas atividades seguem limitados. Para entidades que atuam na ponta com as comunidades — distribuindo auxílio, coordenando logística e gerindo transferências durante emergências —, a capacidade de prestar contas é condição de confiança pública.

O programa SOS Chuvas, da Cruz Vermelha Brasileira — Filial Minas Gerais, ilustra esse desafio. Foram emitidos 4.371 cartões, beneficiadas cerca de 18 mil famílias e injetados R$ 2.562.600 na economia local. Em operações de emergência, a diferença entre decidir rápido e decidir certo é a diferença entre ajuda efetiva e dano reputacional. Esses números mostram porque automação e análise avançada não são meros dados trazidos sem contexto, mas instrumentos que apoiam a governança operacional.

IA como ferramenta agregadora de informação

Um problema operacional recorrente que pode ser resolvido com IA é a fragmentação das informações de stakeholders: listas e critérios advindos de bancos de dados distintos (instituições parceiras, fornecedores, bancos e cadastros públicos de beneficiários) frequentemente usam identificadores diferentes, formatos inconsistentes e atualizações defasadas. Nesses cenários, pode ocorrer duplicidades, correspondências parciais ou critérios divergentes, o que tornaria o beneficiário possivelmente inelegível.

A IA pode mitigar esse risco com técnicas de entity resolution (reconhecimento e consolidação de informações de diferentes bases para se chegar à mesma pessoa), checagens probabilísticas e correlação de sinais entre fontes, acelerando a identificação de fraudes ou falhas que, manualmente, demorariam dias ou semanas para emergir.

Aplicações práticas

Além da gestão das informações dos stakeholders, a IA pode se tornar uma grande aliada em diversas outras frentes, como já ocorre no setor privado:

• Automação de due diligence de parceiros, doadores e fornecedores;
• Chatbots para tirar dúvidas frequentes 24 horas por dia, liberando a equipe para casos complexos;
• Triagem e priorização automática de denúncias em canais de ética;
• Monitoramento de doações e transações financeiras com detecção de atipicidades em tempo real;
• Geração automática de roteiros de auditoria e dashboards com os principais KPIs;
• Agentes autônomos que auxiliam no mapeamento e análise de riscos nas atividades;
• Análise preditiva para planejamento de recursos e identificação de beneficiários prioritários.

Essas aplicações da IA reduzem o trabalho manual e aumentam a capacidade de foco da equipe para atividades complexas ou no apoio para tomada de decisões estratégicas, o que é fundamental para o terceiro setor, que geralmente é carente de headcount para exercer atividades corporativas ou de back office.

Contudo, as mesmas ferramentas que ampliam capacidade também trazem riscos. Aplicação de soluções treinadas em dados incompletos podem reproduzir vieses contra grupos vulneráveis; a explicabilidade e prestação de contas pode ficar mais complexa a depender da utilização; e falsos negativos podem permitir fraudes e desvios passarem despercebidos. Há riscos de falhas de segurança que podem expor dados de beneficiários vulneráveis, violando a LGPD ou regras de confidencialidade.

Em termos de governança, padrões internacionais podem oferecer um roteiro prático para essas organizações. A ISO 37.301, por exemplo, fornece um arcabouço técnico para estruturar um sistema de gestão de compliance, definindo responsabilidades, avaliação de risco e melhoria contínua — elementos essenciais para que a introdução de IA não crie lacunas de controle.

Roteiro para começar

Para organizações sem fins lucrativos com recursos limitados, propomos três passos imediatos e de baixo custo para a implementação do uso de IA:

1. Mapear processos e riscos: Identificar os principais fluxos de trabalho que podem ser otimizados com IA, avaliando os riscos organizacionais inerentes.
2. Capacitar um ponto focal: Eleger e treinar ao menos um responsável em novas tecnologias, governança e gestão de riscos para liderar essa jornada. Essa pessoa pode, inclusive, ser responsável por difundir o letramento em IA para os demais colaboradores e reduzir a resistência cultural ao uso desse tipo de tecnologia.
3. Estabelecer regras claras com parceiros: Incluir cláusulas contratuais com fornecedores de tecnologia que regulem o uso de IA, o tratamento de dados (quando se tratar de dados pessoais, em conformidade com a LGPD) e as responsabilidades de cada parte.

Algumas dessas medidas, inclusive, podem ser feitas em parceria com empresas privadas que possuam programas de ESG e possam ajudar a fomentar atividades com finalidade social, exercidas pelo terceiro setor. Alternativamente, não se deve excluir a possibilidade de uso de ferramentas de IA de baixo custo ou open source.

A implementação responsável de uma governança em IA, em linha com a própria governança do terceiro setor (Lei nº 13.019/2014), também requer comunicação transparente com os principais stakeholders: explicar quais processos e decisões utilizam IA e podem ser automatizadas, quais dados são usados, incluindo dados pessoais e dados pessoais sensíveis, e como beneficiários e parceiros podem questionar uma decisão caso venha a ter algum cerceamento de direitos.

Além disso, instituições devem estabelecer KPIs mensuráveis para seus processos executados (ou parcialmente executados) por IA. Complementarmente, em termos de governança, pode-se estabelecer um comitê que acompanhe essa jornada com o objetivo de mitigar riscos, em um ciclo permanente PDCA (Plan-Do-Check-Act).

A IA facilita os controles, mas amplifica falhas quando a governança é mal estruturada. Para evitar esse problema, o próprio terceiro setor, e as entidades relacionadas, pode fomentar guias práticos e repositórios de boas práticas. Com isso, poderá se lograr um ganho na prestação de serviços à sociedade, fazendo-se mais (e melhor) com menos recursos.