Na segunda parte de uma longa entrevista, Michelle L. Oren, urbanista e pesquisadora visitante do Technion – Instituto de Tecnologia de Israel, atualmente baseada na Califórnia, EUA, com ampla experiência em métodos computacionais para produzir cidades inclusivas e sustentáveis, fala sobre as experiências ibero-americanas em cidades inteligentes e em como a Inteligência Artificial está mudando o eixo das discussões sobre os territórios. Confira a primeira parte clicando aqui.
Veja abaixo, com exclusividade ao portal Geocracia, os principais pontos desta detalhada exposição.
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É possível posicionar como estão as experiências latino-americanas em cidades inteligentes em relação a outras regiões do mundo?
As cidades latino-americanas estão se saindo melhor do que as cidades africanas, mas não melhor do que as cidades asiáticas e europeias, pelo menos quantitativamente. Ao analisar os indicadores de cidades inteligentes, as cidades latino-americanas mais bem classificadas geralmente são Bogotá, São Paulo e Buenos Aires. Alguns índices também mencionaram Santiago do Chile, Medellín, Cidade do México, Cidade do Panamá e Rio de Janeiro entre as principais cidades do mundo (2,5% dos 2% mais bem classificados globalmente).
Se olharmos para Bogotá, por exemplo, ela tem pontuações regulares em provisão de conteúdo, provisão de serviços, participação e engajamento, e é considerada uma adotante tardia de tecnologias avançadas; muito diferente de Madri, que foi marcada como uma cidade “ousada”, catalisando suas ferramentas para a mudança, ousada com medidas de mobilidade, medidas contra a poluição do ar e publicando um manifesto de transparência radical; ou campeões ousados como Singapura com seu plano mestre de 2050, que muitas vezes lideram as classificações de cidades inteligentes, porque são projetados para o progresso e os cidadãos geralmente estão conscientes e apoiam tal orientação econômica e política.
Os cidadãos pagam impostos e exigem em troca serviços impecáveis, eles não estão dispostos a comprometer; e as pessoas devem ter sua parcela na manutenção desses altos padrões, adaptando seu comportamento a códigos de prática radicais, com todo o desconforto de curto prazo envolvido, como em Singapura: congelando o número de carros nas estradas em 2019, não permitindo mais o registro de carros e táxis a diesel a partir de 2025, veículos com emissão zero em 2030 (ZEV) e, em 2065, leis de zero propriedade privada de carros. O sucesso dessas reformas depende muito da disposição dos cidadãos em cooperar, valorizando mais os benefícios coletivos de longo prazo do que seu conforto individual imediato.
Projetos de cidades inteligentes premiados na América Latina frequentemente focam na redução da pobreza. A Colômbia é o país latino-americano com o maior índice de Gini (menor desigualdade de renda na América Latina) e vários projetos de “cidades inteligentes” receberam reconhecimento em Bogotá, Medellín, Cali e Monteria. O Brasil ainda luta com lacunas maiores de desigualdade e alguns projetos que ganharam reconhecimento em São Paulo, Rio de Janeiro, Brasília, Curitiba e Florianópolis.
No governo local, a sensação sempre é de não saber por onde começar, pois os desafios estão em todo o sistema. Ao contrário de cidades que estão preocupadas em resolver um problema específico, a maioria das cidades latino-americanas está em dor geral. As conquistas de cidades inteligentes exigem comprometimento de longo prazo, engajamento das pessoas, parcerias duráveis, mentalidade adequada, disposição para colaborar e políticos que se beneficiem da transparência e estejam ansiosos para tomar decisões baseadas em dados científicos e assumir responsabilidade por essas decisões.
Pode ser cedo demais para falar sobre cidades inteligentes latino-americanas completas, mas vemos fragmentos. Projetos inteligentes que surgem em lugares inesperados. Um projeto interessante da Colômbia que foi recentemente adicionado ao compêndio de práticas de cidades inteligentes da UNHABITAT vem de uma cidade remota de férias com 9.000 habitantes chamada Carmen de Apicala, Tolima.
Um jovem engenheiro ambiental ganhou uma licitação local para produzir um inventário florestal. Todos os cartões jogaram a seu favor, o engenheiro da cidade estava de licença, e sendo o único licitante, não havia ninguém para questionar sua metodologia. Então, esse engenheiro ambiental recém-formado decide usar ferramentas SIG de acesso livre (ARCGIS online, SURVEY123 (Forms), Collector (Actualización de la Información en línea) y App Builder (Creación de mapas digitales), telefones celulares e um gerador de QR para produzir um mapa – com um objetivo em mente: completar a pesquisa com o menor custo possível e o menor tempo possível.
Em uma equipe pequena de quatro pessoas, eles mapearam 4000 árvores em três dias (cobrindo 293 hectares). Isso não foi uma pesquisa regular, eles criaram um mapa interativo que permite aos cidadãos escanear abertamente os códigos QR e chegar ao cartão de identidade da árvore, para fins de aprendizagem, e pode ser usado potencialmente para a proteção legal das árvores; além disso, os mapas podem ser baixados por desenvolvedores em vários formatos e atualizados. A equipe conseguiu inovar sem que esse fosse seu principal objetivo. Agora, essa pequena cidade da Colômbia tem um inventário florestal sofisticado que supera o da capital Bogotá por uma fração do orçamento. Isso é inteligente.
Como a Inteligência Artificial interferiu na gestão municipal? É mais uma ameaça ou uma oportunidade para o gestor público?
O uso de IA em cidades latino-americanas ainda é muito precário e geralmente é gerenciado por empresas privadas. Os chatbots estão se tornando cada vez mais comuns nos setores financeiro, comercial e de serviços privados. Para fins municipais, as cidades ainda enfrentam dificuldades na coleta de dados. Infelizmente, a falta de dados prejudica os governos locais em condições de emergência, com incapacidade de estimar a quantidade de ajuda necessária ou como mobilizar ajuda.
Os dados são a parte mais importante no preparo para emergências. Em muitos casos, os municípios acabam recorrendo a agências e empresas nacionais e internacionais para obter dados (por exemplo, imagens de satélite). Práticas de agregação de dados e folhas de cidadãos são muito raras ou voluntárias (você pode criar seu próprio usuário digital para fins de engajamento), então as empresas de crédito acabam conhecendo melhor do que o governo local.
Para treinar a IA em qualquer tarefa que lhe seja atribuída, são necessárias bases de dados, com modelos que melhorem a previsão ao longo do tempo. Na maioria das vezes, os campos que prosperam são tarefas de IA que podem se basear em bibliotecas existentes de outros lugares (como ChatGPT, Chatbots de PLN e Informações Geográficas) ou tarefas em que você pode agregar dados rapidamente em tempo real (como trânsito). As previsões melhoram ao longo do tempo e, na primeira parte, você alimenta um sistema que não funciona muito bem e certamente não substituirá os gestores públicos.
Bogotá possui um SIT de aprendizado (Sistema Inteligente de Transporte) e o Centro de Comando, Controle, Comunicações e Computação (C4) está testando um sistema de segurança preditivo capaz de identificar gangues criminosas e seu comportamento por meio de análise estatística e de tendência, e reconhecimento de vídeo, imagem e áudio. A IA também foi usada para coleta de dados e diagnóstico precoce por meio de chatbots durante a pandemia de Covid-19 (mais exemplos da América Latina em https://www.oecd-ilibrary.org/sites/08955f48-en/index.html?itemId=/content/component/08955f48-en).
Em poucas palavras, a visão completa da City Brain do Alibaba ainda pode estar distante de ser concluída, mas alguns de seus produtos já estão à venda.
Os gestores públicos devem abordar a IA com entusiasmo por causa de seu potencial, o poder computacional nos permite ampliar tudo. Há limites para a capacidade humana e para o que um servidor público pode fazer em um dia, a IA pode aumentar essas capacidades exponencialmente. Todas as tarefas sistemáticas podem ser aprendidas pela máquina e, com o tempo, ela melhorará seu desempenho como fazemos.
Atualmente, estamos avaliando ferramentas baseadas em IA para processos de design de políticas públicas de crowdsourcing no Laboratório de Pesquisa em Inteligência Artificial Arquitetônica (Universidades Technion-Ariel). A IA nos permite integrar milhares de fontes de informação digitalizadas em pouco tempo, economizando meses de trabalho árduo. No entanto, essa máquina ainda precisa de supervisão adequada, os conteúdos precisam ser verificados, alguns resultados podem ser incoerentes, podem ser alterados ou até mesmo enviesados. Os gestores públicos ainda ocuparão um papel crucial na modelagem, ensino, supervisão, auditoria de IA e no atendimento ao público.
A interoperabilidade de dados é um problema crescente para os gestores públicos. Como gerenciar dados tão diversos como vagas em escolas municipais, iluminação pública, vagas em depósitos, em estacionamentos públicos, entre outros?
A interoperabilidade de dados é um desafio, e existem profissionais com experiência em arquitetura de dados e conversão de dados. Pelo que vi, muitos desafios surgem porque os projetos são implementados em camadas, diferentes licitações, diferentes fornecedores, diferentes sistemas operacionais, diferentes departamentos e muitas questões em torno de armazenamento, propriedade, falta de vontade de cooperar com fornecedores de software concorrentes. Os dados vêm com muita política, e algumas municipalidades firmam parcerias duradouras com fornecedores que posteriormente complicam a integração de dados e arriscam as partes a processos judiciais.
Uma cidade que já tem seu sistema de iluminação pública mapeado e atualizado (números, modelos, potência, localização, manutenção) deveria ser premiada. Já vi vários casos de cidades com grandes lagos de dados que são revelados durante a preparação de estimativas de custos para o sistema de controle de iluminação e exigem uma pesquisa atualizada e muitas vezes cara em toda a cidade.
O que as principais “cidades inteligentes” fazem é estabelecer um departamento municipal de dados: Escritório Municipal de Dados (EMD). Barcelona tem um, assim como Tel Aviv (Centro de dados da cidade e conhecimento aplicativo), Bogotá, que também é responsável pela atualização das ferramentas de visualização de dados ESRI e City Dashboard e plataforma de dados abertos em estreita colaboração com o departamento de TI, departamento jurídico e trabalhando em todos os departamentos para coletar, organizar (identificar quando necessário) e analisar dados.
O EMD é responsável pela gestão, qualidade, governança e exploração de dados relacionados com a Cidade e todos os seus organismos associados (públicos e privados) que prestam serviços ao público em geral. Em teoria, qualquer gerente da prefeitura deveria poder solicitar resultados ou análises de dados do EMD, desde que esteja em conformidade com a regulamentação de privacidade e seja tratado com a confidencialidade e sensibilidade necessárias, sem precisar gerenciar os dados pessoalmente.
