A inteligência artificial generativa nos processos administrativos disciplinares do CBMDF: análise de viabilidade e desafios à implementação

Abstract

Este artigo analisa a viabilidade e os desafios da implementação da Inteligência Artificial Generativa (IAG) para otimizar a celeridade e a eficácia dos Processos Administrativos Disciplinares (PADs) no Corpo de Bombeiros Militar do Distrito Federal (CBMDF). Fundamentado no princípio constitucional da eficiência e na necessidade de modernização do setor público, o estudo diagnostica o cenário atual dos PADs na corporação, identificando um gargalo processual decorrente da alta demanda e do efetivo reduzido. A pesquisa explora as potencialidades da IAG em todas as fases do processo, desde a triagem e instrução até a elaboração de minutas de solução (julgamento), baseando-se em lições aprendidas com projetos de IA do Poder Judiciário e da Advocacia-Geral da União (AGU). São examinados os desafios de ordem legal, como a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e a garantia do devido processo legal; os desafios técnicos, como o risco de vieses e "alucinações" algorítmicas; e os humano-institucionais, como a resistência cultural e a necessidade de capacitação. O trabalho conclui que a adoção da IAG é viável e estrategicamente recomendável, propondo um modelo de implementação seguro e faseado, preferencialmente por meio de cooperação técnica, e reforçando a indispensabilidade da supervisão humana e de uma governança robusta para assegurar que a tecnologia atue como ferramenta de apoio, preservando os direitos fundamentais.

This article analyzes the viability and challenges of implementing Generative Artificial Intelligence (GenAI) to optimize the speed and effectiveness of Administrative Disciplinary Processes (PADs) at the Military Firefighters Corps of the Federal District (CBMDF). Based on the constitutional principle of efficiency and the need for public sector modernization, the study diagnoses the current scenario of PADs in the corporation, identifying a procedural bottleneck resulting from high demand and reduced personnel. The research explores the potential of GenAI in all phases of the process, from screening and instruction to the drafting of decisions, drawing on lessons learned from AI projects in the Judiciary and the Attorney General's Office (AGU). It examines legal challenges, such as compliance with the General Data Protection Law (LGPD) and the guarantee of due process; technical challenges, like the risk of algorithmic biases and "hallucinations"; and human-institutional challenges, such as cultural resistance and the need for training. The work concludes that the adoption of GenAI is viable and strategically advisable, proposing a secure and phased implementation model, preferably through technical cooperation, and reinforcing the indispensability of human supervision and robust governance to ensure that the technology serves as a support tool, preserving fundamental rights.