evidoria

← Voltar à navegação

Boa prática Importada

Regulatory Reset — A Revisão Assistida por IA das Normas Obsoletas do Estado de Nova Iorque

Estados Unidos da América · Albany · Ver o perfil de Estados Unidos da América

Evidência: Descritivo / autorreportado Top 50% 60/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

A Ordem Executiva 61 da Governadora Hochul determinou que as agências de Nova Iorque usassem a IA da Stanford RegLab para analisar 18 milhões de palavras de normas estaduais; um primeiro pacote de 50 ações em 22 agências deverá poupar aos residentes dezenas de milhões de dólares e mais de um milhão de horas por ano.

18 million words
Texto regulamentar analisado por IA
~4,000
Contribuicoes de consulta publica (from all 62 NY counties)
50
Acoes regulamentares no primeiro pacote
22
Agencias abrangidas pelo primeiro pacote
1 million+ hours/year (estimate)
Poupanca de tempo anual projetada
1.5 million+
Residentes estimados a beneficiar

Detalhes

Maturidade
Piloto
Promotor
New York State Executive Chamber, in partnership with Stanford University's RegLab
Período
2026 (ongoing)
Palavras-chave
public sector, regulatory reform, government efficiency, legal technology

Contexto

Em julho de 2026, a Governadora de Nova Iorque Kathy Hochul assinou a Ordem Executiva 61, lancando o 'Regulatory Reset', descrito como a revisao sistematica mais abrangente do estado as suas proprias regras, combinando uma analise por IA do texto regulamentar do estado -- realizada com o RegLab da Universidade de Stanford (dirigido pelo Professor Daniel Ho), o Recoding America Fund e a U.S. Digital Response -- com um processo de consulta publica que reuniu perto de 4.000 contribuicoes de todos os 62 condados de Nova Iorque.

Atividades

As ferramentas de IA processaram cerca de 18 milhoes de palavras de texto legal e regulamentar entre as agencias estaduais, identificando regras candidatas a revogacao ou simplificacao. Os revisores humanos mantiveram supervisao e aprovacao final em todas as etapas; o papel da IA foi identificar candidatos para revisao, nao tomar decisoes regulamentares finais.

Resultados

Foi anunciado um primeiro pacote de 50 acoes regulamentares concretas abrangendo 22 agencias, visando requisitos de documentacao desnecessarios, taxas onerosas, e relatorios e conselhos obrigatorios inativos. O gabinete da Governadora estima que o pacote pouparara aos nova-iorquinos dezenas de milhoes de dolares em taxas e custos de conformidade e mais de um milhao de horas de tempo por ano, beneficiando mais de 1,5 milhoes de residentes.

Conclusões

Como a iniciativa so foi anunciada em meados de 2026, estes valores de poupanca e tempo sao estimativas da propria administracao, e nao resultados medidos e auditados, sendo ainda cedo para saber quantas das 50 acoes propostas serao formalmente adotadas ou qual sera o seu efeito real.

Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
New York State Executive Chamber leads the initiative, Stanford University's RegLab (led by Professor Daniel Ho) built the AI scanning tools, Recoding America Fund and U.S. Digital Response are delivery partners

Condições de sucesso

  • Human reviewers retain oversight and final sign-off at every stage; AI surfaces candidates but does not decide
  • Public comment process incorporated nearly 4,000 submissions from all 62 counties

Modos de falha comuns

  • Savings and time estimates are administration projections, not yet independently audited
  • Adoption rate of the 50 proposed actions is not yet known

Onde se enquadra

Tipo de governação
state government with academic/nonprofit partnership
Escala
statewide (New York)
Nível de rendimento
high-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Práticas semelhantes que podem ser úteis