IRI do Peru — um Índice de Risco com IA que Avalia mais de 190 000 Projetos de Investimento Público para Sinais de Corrupção e Má Gestão
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A administração fiscal dinamarquesa construiu um modelo de aprendizagem automática para avaliar 1,7 milhão de casas para efeitos de imposto sobre a propriedade. Concluído em 2025, oito anos atrasado e 51 vezes acima do orçamento inicial, continua a corrigir erros em 2026.
A Lei de Avaliação de Imóveis dinamarquesa de 2017 (Ejendomsvurderingslov) exigiu que o Ministério das Finanças substituísse as avaliações manuais, feitas por técnicos — cuja última ronda completa remontava a 2011 — por um modelo de avaliação automatizado (AVM) que cobrisse todos os imóveis do país.
O sistema, construído e operado pela Vurderingsstyrelsen (a Agência de Avaliação de Imóveis, parte da Administração Fiscal dinamarquesa), usa um modelo estatístico/de aprendizagem automática treinado em cerca de 19 parâmetros por imóvel: preços de venda recentes na vizinhança, distância a florestas, à costa, a escolas e a linhas ferroviárias, capacidade de construção do terreno e poluição do solo, entre outros. Gera um valor tributável para cada uma das cerca de 1,7 milhão de casas dinamarquesas sem revisão individual do caso.
Previsto inicialmente para arrancar em meados de 2019, o lançamento sofreu atrasos sucessivos. O Tribunal de Contas dinamarquês (Rigsrevisionen) informou, em dezembro de 2025, que o projeto foi finalmente encerrado em junho de 2025 — oito anos atrás do calendário original e com um custo total de 4,9 mil milhões de coroas dinamarquesas, face a um orçamento inicial de 96 milhões, um desvio de cerca de 51 vezes. O Ministério das Finanças informou o Tribunal de Contas de que só espera ver a taxa de erros diminuir quando as funcionalidades em falta forem entregues no primeiro semestre de 2026, com um custo adicional de 44 milhões de coroas.
Observadores independentes já tinham identificado problemas antes do encerramento em 2025: o relatório Automating Society da AlgorithmWatch documentou uma margem de erro oficial de +/-20% em torno de cada avaliação e uma confusão generalizada entre os proprietários, e investigadores da Universidade do Sul da Dinamarca escreveram separadamente sobre cidadãos 'confrontados com um sistema opaco' que não conseguiam questionar.
Esta prática é incluída como um caso de alerta: um sistema nacional de IA tecnicamente ambicioso e já implementado à escala total, cujo registo público é hoje dominado pelas conclusões do próprio auditor sobre anos de atrasos, derrapagens de custos e erros por resolver, e não por benefícios públicos medidos.
Os detalhes de implementação (custo, prazo, equipa, condições de sucesso) ainda não estão disponíveis para esta prática.
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