Os ministérios governamentais estão implantando a IA generativa do Google Cloud em agências municipais para automatizar as operações de planejamento municipal.
A administração do sector público lida com grandes volumes de dados não estruturados que atrasam o desenvolvimento de infra-estruturas. O governo central do Reino Unido estabeleceu a meta de construir 1,5 milhões de novas habitações até 2029. As autoridades de planeamento locais enfrentam atrasos administrativos causados por uma burocracia densa, atrasando estes prazos de desenvolvimento.
Para resolver estes constrangimentos, o Ministério da Habitação, Comunidades e Governo Local (MHCLG) e o Departamento de Ciência, Inovação e Tecnologia (DSIT) expandiram duas ferramentas de aprendizagem automática concebidas para acelerar o processamento municipal. Falando no Google Cloud Summit em Londres, as autoridades confirmaram a implantação nacional do aplicativo ‘Extract’ e a progressão do protótipo ‘Augmented Planning Decisions’ (APD).
Lila Ibrahim, diretora de preparação para IA do Google DeepMind, disse: “O Reino Unido tem a oportunidade de construir as casas de que nossas comunidades precisam, mas os conselhos locais enfrentam uma montanha de papelada. É por isso que estamos co-criando uma ferramenta de planejamento sofisticada diretamente com os conselhos para resolver gargalos do mundo real.
“Isso ajudará a reduzir significativamente os tempos de decisão, liberando os planejadores para se concentrarem no futuro e acelerar a construção da Grã-Bretanha.”
Os pedidos de residência – que incluem modificações domésticas de rotina, como conversões de lofts ou extensões de propriedades – representam quase 70 por cento de todos os pedidos de planeamento apresentados anualmente. A avaliação manual destas submissões padrão exige que os responsáveis pelo planeamento passem horas a fazer referências cruzadas de documentos de política regional, arquivos históricos e ficheiros PDF não estruturados.
Um processo de avaliação tão repetitivo consome horas administrativas que, de outra forma, apoiariam grandes infra-estruturas e desenvolvimentos comerciais. A implantação da automação visa essa distribuição administrativa, com o objetivo de reduzir os prazos de decisão das aplicações em 50%.
Recursos principais das ferramentas de IA generativa do Google Cloud
Engenheiros do MHCLG e a equipe de IA aplicada do governo, a Incubator for AI (i.AI), construíram a ferramenta Extract internamente usando modelos básicos do Gemini. Após testes em mais de 20 autoridades de planeamento locais, os administradores expandiram a aplicação a todos os conselhos de Inglaterra.
O Extract analisa dados não estruturados bloqueados em registros PDF legados, convertendo centenas de páginas de documentação histórica de planejamento em conjuntos de dados digitais estruturados em poucos minutos. Os dados operacionais das fases de teste indicam que a ferramenta eliminará anualmente cerca de 255 horas de entrada manual de dados por conselho. Esta redução permite que as autoridades locais reafetem pessoal para tarefas complexas de avaliação.
A integração de grandes modelos de linguagem em fluxos de trabalho do setor público requer ambientes de segurança de nível empresarial. As autoridades locais processam registos cívicos sensíveis, exigindo protocolos rigorosos de gestão de riscos para evitar a exposição de dados.
O governo hospedou os modelos Gemini no Google Cloud para estabelecer um ambiente operacional protegido onde a soberania dos dados é mantida. O ambiente em nuvem apresenta controles de segurança ativos para bloquear entradas maliciosas, incluindo ataques de injeção imediata. Esta estrutura técnica garante que os dados municipais confidenciais permaneçam seguros durante os ciclos de teste e de produção.
O sistema APD, por sua vez, atua como um assistente analítico para os responsáveis pelo planejamento municipal, automatizando quatro tarefas administrativas principais:
- O sistema consolida a documentação recebida pré-processando os atrasos de dados, sinalizando lacunas de informações ausentes e extraindo os principais dados geográficos do local em uma interface de usuário unificada para revisão dos oficiais.
- O software identifica leis de zoneamento nacionais e locais relevantes, avalia as margens de conformidade e anexa citações precisas de políticas para verificação manual.
- O aplicativo analisa cartas de consulta pública, resumindo objeções das partes interessadas ou precedentes jurídicos históricos.
- O modelo gera rascunhos iniciais de relatórios de avaliação finais, incluindo a justificativa técnica e as condições de aprovação recomendadas.
Os protocolos determinam que os responsáveis pelo planejamento humano mantenham a autoridade final de tomada de decisão sobre cada aplicação. O software não automatiza aprovações ou rejeições finais de forma independente. Os membros da equipe revisam cada linha do texto gerado pelos modelos de aprendizado de máquina, modificando o raciocínio analítico antes de validar o relatório.
Para manter a responsabilidade regulatória, o protótipo APD registra sequencialmente suas etapas de processamento interno. Este mecanismo estabelece uma cadeia de pensamento auditável, criando uma trilha de verificação para cada solicitação processada para apoiar a determinação final do oficial.
Julgamentos de planejamento do conselho local e cronogramas de dimensionamento
O desenvolvimento do protótipo APD depende de uma estrutura colaborativa que liga administradores do setor público a equipes de engenharia do Google Cloud, Google DeepMind e professores.
A versão alfa passa por testes ao vivo em três autoridades locais: o bairro londrino de Barnet, o conselho de Dorset e o bairro londrino de Camden. Os testes nessas jurisdições regionais distintas fornecem aos desenvolvedores conjuntos de dados municipais variados para testar o software em relação a diversas políticas locais.
Os planejadores centrais pretendem concluir a fase alfa e implantar a ferramenta APD em todas as mais de 300 autoridades locais inglesas até 2027. O Google Cloud fornece a infraestrutura de computação elástica necessária para gerenciar milhares de consultas de inferência simultâneas geradas durante as operações diárias.
Paul Maltby, Diretor de Serviços Públicos da Faculdade, comentou: “O sistema de planeamento inglês está obstruído. Os responsáveis pelo planeamento são forçados a gastar metade do seu tempo a analisar pedidos de conversão de um sótão, colocando em espera os de conjuntos habitacionais e armazéns.
“Construído com responsáveis pelo planeamento, o nosso sistema de IA eliminará o trabalho enfadonho da revisão de aplicações de planeamento simples para que possam tomar decisões rápidas. Permitirá que os responsáveis pelo planeamento se concentrem nos principais desenvolvimentos que importam e, principalmente, permitirá que as famílias melhorem as suas casas sem meses de atraso e incerteza.”
Naisha Polaine, Diretora Executiva de Crescimento do Barnet Council, acrescentou: “A capacidade da ferramenta de coletar informações relevantes, realizar uma avaliação provisória e redigir as bases de um relatório tem o potencial de economizar um tempo significativo dos funcionários gasto no trabalho na administração de aplicativos de planejamento e direcionar isso para acelerar o processo de tomada de decisão para os residentes. Por sua vez, isso contribuirá significativamente para cumprir nossas metas de crescimento de construção de casas no bairro”.
A coordenação entre MHCLG, i.AI, Google DeepMind e Faculdade estabelece uma divisão estruturada de trabalho para engenharia de software empresarial. Os ministérios públicos definem as diretrizes políticas e os limites legais, enquanto os parceiros técnicos externos concebem e implementam as arquiteturas modelo subjacentes.
A integração bem-sucedida desses sistemas demonstra a viabilidade de hospedar modelos de linguagem avançados em uma infraestrutura segura de nuvem pública para processar cargas de trabalho administrativas essenciais e modernizar a prestação de serviços públicos.
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