Guilherme Lichand

Inova&amp;Ação

Quando falamos de tecnologia no Governo, quase sempre seu propósito fundamental é gerar dados mais precisos para apoiar políticas públicas. Isso pode não ser óbvio para você. Afinal, os exemplos mais conhecidos – como identidade digital – parecem representar muito mais do que “dados melhores”. 
A razão pela qual não é tão simples perceber que isso é verdade é que, quase sempre, as soluções tecnológicas contratadas pelo Governo envolvem não só a capacidade de produzir dados, mas também sistemas capazes de ativar esses dados para melhorar a qualidade da tomada de decisões do agente público, ou mesmo para eliminar a sua interferência por completo. 
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Em alguns casos, sistemas de gestão, para endereçar problemas apontados pelos dados – como o Colab, que mapeia problemas urbanos e oferece um sistema para que as prefeituras possam atender a solicitações de reparo com agilidade e transparência. Em outros casos, inteligência artificial, sistemas de decisão automática para melhorar a qualidade do serviço sem que o gestor público precise tomar qualquer ação, a partir desses dados – como a Geekie, plataforma online de aprendizagem adaptativa, que com base em dados de aprendizagem em alta frequência oferece o conteúdo e os exercícios mais adequados ao nível de cada aluno. 
Esses exemplos deixam claro que são os dados mais precisos – em frequência mais elevada, mais granulares, e/ou com maior qualidade – que permitem que a tecnologia agregue valor ao setor público. 
De um lado, sem esses dados, Colab e Geekie seriam apenas sistemas sofisticados mas sem os insumos necessários para entregar, respectivamente, resolução mais rápida de problemas urbanos e melhor aprendizagem aos alunos da rede pública. De outro, se qualquer outra tecnologia fosse capaz de produzir dados mais precisos sobre problemas urbanos ou aprendizagem dos alunos, várias outras – inclusive Colab e Geekie – poderiam endereçar esses problemas, através de diferentes soluções de gestão ou inteligência artificial. 
A falha em reconhecer esse princípio é perigosíssima para o setor público. Primeiro, porque tende a focar esforços na contratação de sistemas antes mesmo de ter os dados com a qualidade necessária para extrair valor dessas soluções. Segundo, porque tende a focar em modelos de contratação de tecnologia que aprisionam dados em sistemas proprietários – que, nesse formato, perdem grande parte de seu valor. 
A depender das especificações contratuais, o pacote dados + sistema pode ser interpretado como venda casada, prática que limita a competição na provisão do sistema, tendendo a aumentar seu preço de aquisição ou licenciamento e/ou reduzir a qualidade do serviço prestado. Para mitigar ao menos parte do risco de danos concorrenciais, o contratante deve estar atento a melhores práticas no desenho desses contratos. 
Boa parte dos casos é complexa e não tem resposta fácil. No exemplo do Colab, os dados das ocorrências são públicos, disponíveis na plataforma, e os dados de produção e resolução das ocorrências são de propriedade da contratante. Já os metadados dos usuários, linkando seu perfil e localização à atividade na plataforma, não (o Colab envia relatórios sistemáticos à contratante, mas não há obrigação contratual). Qual deveria ser o desenho ótimo do contrato nesse caso? 
A coluna <a href="https://www.jota.info/coberturas-especiais/inova-e-acao" target="_blank" rel="noopener">Inova&amp;Ação</a>, do JOTA, vem tratando de diferentes desafios para que o setor público incorpore inovação: a falta de clareza sobre o que é tecnologia certa (<a href="https://www.jota.info/coberturas-especiais/inova-e-acao/precisamos-tecnologia-governo-14082018" target="_blank" rel="noopener">tema da minha primeira coluna</a>), desafios jurídicos (sobretudo ligados à colaboração entre setor público e setor privado, tema das colunas da <a href="https://www.jota.info/coberturas-especiais/inova-e-acao/o-que-aprendi-lendo-a-legislacao-sobre-contrato-de-encomenda-tecnologica-30102018" target="_blank" rel="noopener">Vera</a>, do <a href="https://www.jota.info/coberturas-especiais/inova-e-acao/a-espera-da-tempestade-perfeita-18092018" target="_blank" rel="noopener">Guilherme</a> e do <a href="https://www.jota.info/coberturas-especiais/inova-e-acao/aprendizado-e-experimentacao-em-inovacao-o-caso-das-encomendas-tecnologicas-25092018" target="_blank" rel="noopener">Diogo</a>) e desafios de recursos humanos (tema das colunas do <a href="https://www.jota.info/coberturas-especiais/inova-e-acao/inovacao-em-governo-um-esporte-coletivo-28082018" target="_blank" rel="noopener">Guilherme e do Manuel</a>). Nessa série, retomo o tema da tecnologia certa, mas sob outra ótica: a do valor para o setor público de separar a contratação de dados mais precisos daquela de sistemas que utilizam esses dados, e dos custos para o cidadão quando o Governo falha em fazer isso. 
Nos próximos dois artigos desta série, abordo alguns casos brasileiros bem-sucedidos nos quais a contratação de tecnologia ajudou a produzir dados mais precisos sem aprisioná-los em sistemas proprietários, com impactos positivos sobre a qualidade das políticas públicas. Também aponto outros casos nos quais isso (ainda) não aconteceu, gerando custos – muitas vezes invisíveis – para o cidadão.

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JOTA

A 1ª parte de uma série de três artigos sobre o tema

Dados vs. sistemas: erros e acertos na contratação de tecnologia pelo setor público

Este texto integra a cobertura de novos temas do JOTA. Apoiadores participam da escolha dos temas, mas não interferem na produção editorial. [Conheça o projeto!](/pro#jota-discute)