Revisão sistemática da literatura sobre modelagem preditiva com enfoque governamental

Resumo

Esta revisão sistemática investiga o uso de modelos preditivos no contexto governamental, com foco em suas aplicações, métodos, áreas de implementação e resultados relatados. Cinco questões norteadoras de pesquisa foram abordadas: os modelos preditivos mais comumente usados, os domínios da administração pública onde são aplicados, as áreas mais impactadas, as funções desempenhadas pela IA e as lacunas na literatura atual. A busca foi realizada nas bases de dados Scopus e Web of Science (2020 a 2025), resultando em 1.020 estudos, dos quais 45 atenderam aos critérios de inclusão, exclusão e qualidade. A análise revelou o uso frequente de redes neurais, árvores de decisão, florestas aleatórias e processamento de linguagem natural, aplicados em áreas como saúde, educação, finanças, planejamento urbano e governança eletrônica. Em resumo, a aplicação de modelos preditivos no contexto governamental oferece grandes potencialidades, mas também expõe desafios significativos que exigem um fortalecimento contínuo da infraestrutura e da governança. A integração desses modelos deve ser cuidadosamente monitorada para garantir a equidade e a transparência no uso de tecnologias de IA no setor público.