Ensaio Governamental Integral da Austrália com o Microsoft 365 Copilot
Austrália
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Nova Jérsia construiu o seu próprio assistente de IA generativa seguro para os funcionários estaduais, agora usado por mais de 20.000 dos seus 70.000 funcionários, com mais de 300.000 sessões e mais de um milhão de comandos, e agências reportam um aumento de 50% nas chamadas resolvidas da linha de impostos e respostas por e-mail 35% mais rápidas.
Em julho de 2024, Nova Jérsia tornou-se um dos primeiros estados dos EUA a disponibilizar aos seus próprios funcionários uma ferramenta de IA generativa gerida pelo estado, construída e alojada internamente em vez de licenciada a um fornecedor comercial.
O programa visa dar aos cerca de 70.000 funcionários do estado um assistente de IA generativa seguro e de baixo custo para tarefas do dia a dia, sem enviar dados do estado a um fornecedor terceiro de modelos.
No início-meio de 2026, mais de 20.000 funcionários estatais já tinham utilizado o Assistente, registando mais de 300.000 sessões e mais de um milhão de comandos. Em março de 2026, Nova Jérsia relançou a ferramenta numa versão de código aberto (fork) do framework LibreChat, publicando o código no GitHub, alojando-a em infraestrutura estatal, comprometendo-se a não usar dados do estado para treinar modelos de terceiros e mostrando aos utilizadores o raciocínio passo a passo do modelo.
Várias agências reportam efeitos mensuráveis: a Divisão de Fiscalidade usou o Assistente para reconstruir os menus telefónicos de autoatendimento da linha de apoio do imposto predial ANCHOR, aumentando em 50% as chamadas resolvidas com sucesso, e o Departamento do Trabalho usou-o para redigir e-mails em linguagem simples, reduzindo os tempos de resposta em 35%. O estado reporta uma satisfação dos utilizadores superior a 80% e estima que a construção interna custa cerca de 1 dólar por utilizador por mês, face a cerca de 20 dólares por utilizador por mês em licenças comerciais equivalentes.
Até à data, não foi publicada nenhuma auditoria externa independente à precisão ou ao enviesamento da ferramenta; os valores de desempenho acima são autorreportados pelas próprias agências.
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