INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA GESTÃO PÚBLICA MEDIADA PELA EXTENSÃO UNIVERSITÁRIA: DESAFIOS E PERSPECTIVAS DE ACESSO PARA TODOS EM UMA REVISÃO NARRATIVA (2019–2025)

José Fernando Bezerra MIRANDA, Jose Damião Trindade ROCHA

Resumo


Objetivo: analisar como a IA, mediada por universidades via práticas de extensão, vem sendo empregada na gestão pública e em que condições promove acesso e equidade. Métodos: revisão narrativa em duas etapas (internacional e nacional), cobrindo 2020–2025, com buscas em bases internacionais (Scopus, Web of Science, Google Scholar) e nacionais (SciELO, CAPES Periódicos), critérios de inclusão por relevância temática/aplicada e extração temático-comparativa. Resultados: convergências internacionais em chatbots/assistentes, análise preditiva e automação, condicionadas por quatro alavancas: capacidades e dados; governança responsável; participação (inteligência híbrida); e equidade desde o desenho. No Brasil, evidências de NLP para alinhamento de ODS, boletins preditivos e BI acadêmico indicam valor público, mas assimetrias regionais e fragmentação de políticas limitam escala. Conclusões: a IA favorece acesso quando ancorada em capacidades institucionais, governança transparente/contestável, coprodução com comunidades e avaliação de impacto algorítmico. Implicações: recomenda-se adoção incremental com pilotos, planos de dados interoperáveis, fortalecimento de NITs e trilhas de capacitação, além de métricas de impacto humano–IA e de equidade territorial.

Palavras-chave: Inteligência artificial. Gestão pública. Extensão universitária. Governança algorítmica. Acesso e equidade.


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