Imagine um serviço público capaz de responder em segundos. O cidadão descreve o problema, recebe uma explicação clara, descobre de quais documentos precisa e é encaminhado para o formulário correto. Se tiver dúvidas, um assistente de inteligência artificial interpreta os requisitos, traduz a linguagem administrativa e ajuda a preencher o pedido.

É progresso. Para milhões de interacções com o Estado, uma boa interface pode significar menos tempo perdido, menos erros e menos frustração.

Mas há uma pergunta que começa precisamente onde termina esta boa experiência: o Estado tornou-se mais produtivo ou apenas ficou mais fácil aceder a um sistema que continua a funcionar da mesma forma?

Produtividade pública não é apenas responder mais depressa ou reduzir o tempo que um cidadão passa num portal. É conseguir melhores resultados com menos esforço desnecessário: menos passos, menos duplicações, menos validações redundantes, menos tempo administrativo e menos recursos consumidos, sem comprometer a qualidade do serviço.

Esta distinção torna-se particularmente relevante quando a inteligência artificial começa a entrar na Administração Pública. A 4 de Setembro de 2026, o Governo aprovou uma nova fase do AMALIA, o Assistente Multimodal Automático de Linguagem com Inteligência Artificial, com novas capacidades de texto, voz e imagem e ferramentas destinadas à utilização em serviços públicos. O investimento anunciado é de 1,8 milhões de euros, financiado pelo PRR.

A oportunidade é real. A questão é saber qual será a nossa ambição: construir uma interface mais inteligente para o Estado que já temos ou aproveitar a tecnologia para tornar o próprio Estado mais produtivo?

Uma interface melhor não é um Estado mais produtivo

Para o cidadão, um serviço público tende a ser aquilo que consegue ver: um balcão, um portal, um formulário ou, cada vez mais, uma conversa com um assistente digital.

Por baixo dessa interface existem regras, sistemas, equipas, validações e circuitos internos. É aí que se decide que informação é necessária, quantas entidades intervêm e quanto tempo um pedido demora até à decisão e à respectiva execução.

A IA pode melhorar uma parte importante deste percurso. Pode explicar uma regra, localizar informação, preencher campos, resumir documentação ou apoiar um funcionário. Nalguns casos poderá executar tarefas de back-office. Tudo isto pode gerar eficiência real.

Mas eficiência localizada não é necessariamente produtividade do sistema.

Imagine-se um apoio público que exige vários documentos e uma sequência de validações internas. Um assistente inteligente pode explicar o processo, verificar formatos e ajudar a submeter tudo correctamente. A experiência melhora.

No entanto, se os mesmos documentos continuarem a ser recebidos, armazenados e validados, e se o processo continuar a passar pelas mesmas equipas e pelos mesmos controlos, o esforço administrativo pode praticamente não mudar.

A inteligência artificial resolveu a navegação, mas não resolveu o processo.

É aqui que surge um risco menos óbvio. Quanto melhor for a tecnologia a absorver a complexidade para o utilizador, menos visível se torna a necessidade de a remover. Um passo administrativo que deixa de ser visível ao cidadão continua a consumir recursos se continuar a existir por dentro.

Uma boa interface pode, assim, tornar tolerável um processo que continua pouco produtivo.

Antes de automatizar, perguntar porquê

A transformação digital costuma começar com uma pergunta natural: como podemos automatizar isto?

Deveria começar uma etapa antes: isto deveria funcionar assim?

Antes de ensinar uma máquina a pedir um documento, importa perguntar se esse documento ainda é necessário. Antes de automatizar uma validação, importa perceber se ela acrescenta valor. Antes de encaminhar automaticamente um processo por cinco departamentos, importa perceber a razão para passar por eles. E antes de pedir novamente um dado ao cidadão, importa verificar se o Estado já o conhece.

Esta abordagem obriga a procurar a causa da complexidade. Alguns passos existem porque protegem direitos, reduzem a fraude, garantem segurança ou asseguram mecanismos de recurso. Outros sobreviveram porque uma regra foi criada há décadas, porque sistemas nunca foram integrados ou porque cada organismo foi optimizando a sua parte sem redesenhar o percurso completo.

Simplificar não significa eliminar controlo. Significa conseguir justificar a complexidade que permanece.

É por isso que a sequência interessa. Automatizar o processo actual pode torná-lo mais rápido. Compreendê-lo, simplificá-lo e redesenhá-lo antes de automatizar pode torná-lo mais leve ou até eliminar partes dele.

A IA pode participar nesse trabalho. Pode ajudar a analisar procedimentos, identificar redundâncias, comparar regras e revelar onde se acumula esforço. O objectivo não deveria ser apenas fazer mais depressa aquilo que já fazemos. Deveria ser perceber o que já não precisamos de fazer.

O Estado já sabe. Por que continua a perguntar?

O princípio «uma só vez», incluído no Plano de Ação da Estratégia Digital Nacional para 2026-2027, oferece um exemplo simples. Cidadãos e empresas não deveriam ter de fornecer repetidamente informação ou documentos que já estão na posse do Estado.

Comparemos dois cenários.

No primeiro, um assistente de IA pede ao cidadão um comprovativo, explica onde o obter, verifica se está correcto e ajuda a submetê-lo.

No segundo, o Estado reconhece que já possui essa informação, obtém-na através dos seus próprios sistemas, com as necessárias salvaguardas de segurança e protecção de dados, e elimina o pedido.

O primeiro cenário melhora a interface.

O segundo elimina trabalho.

Desaparece uma tarefa para o cidadão. Evita-se armazenamento duplicado. Reduzem-se validações. Encurta-se o processo. Liberta-se tempo administrativo para actividades em que ele é realmente necessário.

É esta diferença que importa quando falamos de produtividade. Não basta transferir esforço do cidadão para a tecnologia. É preciso reduzir o esforço total necessário para produzir o resultado.

Medir produtividade de ponta a ponta

Se queremos saber se uma transformação digital tornou o Estado mais produtivo, precisamos de medir mais do que utilização, satisfação ou tempo de preenchimento de um formulário.

Antes da intervenção tecnológica, deveria existir uma linha de base simples: quanto tempo demora o processo completo, quantas interacções exige, quantos documentos pede, quantas validações manuais contém, quantas horas de trabalho consome, quantos erros ou devoluções gera e quanto tempo decorre entre o pedido e a decisão.

Depois, importa medir o que efectivamente mudou.

Sem esta visão de ponta a ponta, é possível celebrar uma interface mais rápida enquanto o serviço continua a consumir praticamente os mesmos recursos.

Mas produtividade pública também não pode ser reduzida a cortar custos.

Se um processo ficar mais barato, mas produzir decisões piores, não ficou mais produtivo. Se acelerar à custa da possibilidade de contestação, da segurança ou da qualidade da decisão, o ganho pode ser ilusório. E se uma solução digital excluir quem tem menor literacia digital, pode simplesmente deslocar o custo para quem tem menos capacidade para lidar com ele.

No Estado, produtividade tem de ser lida em conjunto com qualidade, equidade, confiança e resultado público.

A IA pode ser um instrumento de reforma

Há uma razão adicional para sermos ambiciosos com a inteligência artificial: para uma máquina conseguir apoiar seriamente um processo, é preciso tornar esse processo explícito.

As regras têm de ser identificadas. As excepções têm de ser compreendidas. Os dados necessários têm de estar disponíveis. Os pontos de decisão e as responsabilidades têm de ser claros.

Isso parece apenas preparação técnica, mas pode ser muito mais do que isso.

Muitos processos públicos resultam de camadas acumuladas de legislação, regulamentos, sistemas informáticos, folhas de cálculo, conhecimento informal e práticas criadas ao longo dos anos. Tentar automatizá-los obriga a fazer perguntas que durante muito tempo puderam ser adiadas.

Quem decide? Com base em quê? Que informação é realmente necessária? Quantas vezes pedimos o mesmo dado? Que validações acrescentam valor? Que parte da decisão exige julgamento humano?

Nesse sentido, a IA pode ser mais do que uma ferramenta de eficiência. Pode ser um instrumento para o Estado se compreender melhor a si próprio.

E é difícil aumentar a produtividade de um sistema que não conseguimos ver de ponta a ponta.

Nem tudo deve ser automatizado

Tornar o Estado mais produtivo não significa transformar a Administração Pública numa máquina de decisões automáticas.

Há tarefas que podem desaparecer. Outras podem ser automatizadas. Algumas beneficiarão da IA como apoio ao funcionário. E outras continuarão a exigir julgamento humano.

A fronteira deve ser desenhada com cuidado. Explicabilidade, possibilidade de contestação, responsabilidade, protecção de dados, segurança, não discriminação e acessibilidade não são obstáculos à produtividade. Fazem parte da qualidade do serviço público.

Também não é realista esperar por um Estado perfeitamente redesenhado antes de introduzir novas tecnologias. Melhorar a experiência dos cidadãos hoje continua a ter valor.

O que não devemos aceitar é que a melhoria da interface substitua a reforma do serviço.

Cada projecto de IA na Administração Pública deveria, por isso, incluir duas perguntas adicionais: que partes deste processo podem desaparecer antes de serem automatizadas e como saberemos, no final, se o serviço ficou realmente mais produtivo?

A produtividade está no trabalho que deixa de ser necessário

Portugal tem uma oportunidade real. Ferramentas como o AMALIA podem melhorar o acesso à Administração Pública, reduzir barreiras de linguagem, apoiar funcionários e tornar serviços mais fáceis de utilizar. Seria um erro menorizar esse potencial.

Mas também seria um erro considerar a transformação concluída quando o cidadão consegue conversar com o Estado de forma mais simples.

O Estado não deveria ser simples apenas na superfície. Deveria tentar ser simples por dentro.

Isso exige interoperabilidade, revisão de regras, eliminação de passos, clareza de responsabilidades e capacidade para distinguir complexidade necessária de complexidade herdada.

Uma interface com IA pode tornar o Estado mais acessível, mais rápido e mais fácil de compreender. Isso importa.

Mas a produtividade do Estado não se mede pela inteligência da interface. Mede-se pela capacidade de produzir melhores resultados com menos esforço desnecessário.

Às vezes, a inovação mais produtiva não é fazer uma tarefa mais depressa. É perceber que já não precisamos de a fazer.