Autor: Inês Lemos e Florian Paysan
A Inteligência Artificial (IA) atravessa hoje todos os setores, inclusive o terceiro setor, onde organizações sociais começam a incorporar algoritmos e automações para ampliar impacto, otimizar recursos e compreender melhor as necessidades das comunidades que atendem.
Mas o que exatamente significa usar IA em projetos sociais? E quais são os cuidados necessários para garantir que essa tecnologia seja aplicada de forma ética, transparente e realmente útil? A seguir, exploramos essas questões.
O papel da IA no terceiro setor
A IA e o machine learning, áreas que envolvem sistemas capazes de aprender com dados e identificar padrões, oferecem ao terceiro setor ferramentas que até pouco eram inacessíveis. Para organizações que lidam, diariamente, com desafios sociais complexos, como exclusão socioeconômica, insegurança alimentar ou dificuldades educacionais, essas tecnologias ajudam a:
-
Automatizar tarefas repetitivas, liberando equipes para atividades de maior valor social.
-
Analisar grandes volumes de dados que antes não poderiam ser interpretados manualmente.
-
Prever necessidades futuras, como aumento de demanda por serviços, riscos de evasão escolar ou mudanças no perfil de beneficiários.
Em outras palavras, a IA potencializa o trabalho humano e melhora esse trabalho.
Aplicações práticas em projetos sociais
Cada vez mais, ONGs e iniciativas sociais, ao redor do mundo, incorporam soluções baseadas em IA. Entre as aplicações mais promissoras, destacam-se:
-
Previsão de riscos sociais.
Por exemplo: modelos preditivos, com dados públicos, podem identificar estudantes com maior probabilidade de evasão, famílias vulneráveis à insegurança alimentar ou áreas com risco aumentado de violência. Isso permite intervenções antecipadas. - Análise de impacto.
A IA consegue cruzar dados de beneficiários, atividades e indicadores sociais para mostrar o que está funcionando e o que precisa ser ajustado, aprimorando a gestão baseada em evidências. -
Segmentação de beneficiários.
Ao identificar perfis e padrões, ONGs conseguem criar programas mais direcionados, melhorando a aplicação de recursos e garantindo maior aderência às realidades locais.
O uso prático da IA já é uma realidade, mas ainda requer cuidado.
Limitações, riscos e boas práticas
Apesar do enorme potencial da IA em projetos sociais, é essencial reconhecê-la como uma tecnologia poderosa que pode gerar riscos se usada sem critérios.
Entre os principais desafios estão:
-
Vieses algorítmicos.
Sistemas treinados com dados incompletos ou enviesados podem reproduzir desigualdades, prejudicando justamente os públicos mais vulneráveis. -
Qualidade e disponibilidade dos dados.
Organizações sociais nem sempre têm dados estruturados, o que pode comprometer a eficácia dos modelos. -
Custos de implementação e manutenção.
Apesar de existirem ferramentas acessíveis, ainda é preciso investir em infraestrutura e capacitação. -
Privacidade e consentimento.
Projetos sociais lidam com informações sensíveis. O uso de IA exige cuidado redobrado com proteção de dados.
Diante disso, algumas boas práticas são fundamentais:
-
Governança ética da IA, com diretrizes claras de uso e monitoramento.
- Auditorias frequentes, para identificar e corrigir vieses.
-
Participação das comunidades atendidas, garantindo que a tecnologia esteja alinhada às suas realidades e expectativas.
A IA deve ser uma aliada, não um novo fator de desigualdade.
Conclusão
A IA já está transformando a forma como ONGs atuam e como problemas sociais são enfrentados. Quando usada com responsabilidade, ética e foco no impacto, ela permite que recursos sejam melhor aproveitados, que decisões sejam mais informadas e que soluções sociais tenham maior alcance.
