AUTOMATIZAÇÃO NO SETOR PÚBLICO: VIÉS ALGORÍTMICO, SOBERANIA TECNOLÓGICA E OS LIMITES DA EFICIÊNCIA ESTATAL

Resumo

O avanço da automação e da inteligência artificial tem impulsionado sua adoção no setor público sob a justificativa da eficiência administrativa. Contudo, tal movimento demanda análise crítica, especialmente em contextos periféricos como o brasileiro. Este artigo examina os limites da automatização estatal a partir de três eixos: (i) o viés algorítmico enquanto fenômeno sociotécnico, (ii) a tensão entre racionalidade de mercado e interesse público, e (iii) a problemática da soberania informacional à luz da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Argumenta-se que a incorporação acrítica de tecnologias, sobretudo oriundas da iniciativa privada e de contextos estrangeiros, pode reforçar desigualdades, comprometer a autonomia estatal e fragilizar direitos fundamentais. Metodologicamente, trata-se de um ensaio teórico, baseado em revisão bibliográfica interdisciplinar. Conclui-se que a automatização no setor público deve ser condicionada a critérios rigorosos de governança, transparência e alinhamento com valores democráticos.

Palavras-chave: Automação estatal; viés algorítmico; LGPD; soberania tecnológica; políticas públicas.

A transformação digital tem sido progressivamente incorporada ao discurso da modernização estatal como resposta às ineficiências estruturais da administração pública. Nesse contexto, a automação — frequentemente associada ao avanço da inteligência artificial — é apresentada como solução técnica capaz de ampliar a capacidade estatal, reduzir custos operacionais e conferir maior celeridade à prestação de serviços públicos. Tal narrativa, amplamente difundida em agendas governamentais e organismos internacionais, tende a construir a tecnologia como instrumento neutro, eficiente e universalmente aplicável.

Entretanto, essa perspectiva repousa sobre uma premissa teórica questionável: a ideia de que tecnologias operam de forma descontextualizada, independentes das estruturas sociais, políticas e econômicas nas quais são produzidas e aplicadas. Como já advertia Max Weber, a expansão da racionalidade instrumental — orientada por critérios de eficiência e cálculo — não ocorre sem tensões, sobretudo quando adentra esferas normativas que exigem julgamento ético e consideração de valores substantivos, como justiça, equidade e dignidade.

No âmbito do setor público, essa tensão assume contornos ainda mais complexos. Diferentemente da iniciativa privada, cuja lógica é predominantemente orientada pela maximização de resultados econômicos, o Estado opera sob fundamentos jurídicos e políticos que exigem não apenas eficiência, mas também legitimidade, transparência e compromisso com o interesse coletivo. Nesse sentido, a incorporação de sistemas automatizados não se limita à otimização de processos administrativos, mas implica uma reconfiguração das formas de decisão, controle e interação entre Estado e sociedade.

Além disso, a adoção de tecnologias automatizadas no contexto brasileiro suscita questões específicas relacionadas à desigualdade social, à heterogeneidade institucional e à dependência tecnológica. Em países periféricos, como o Brasil, a importação de soluções tecnológicas desenvolvidas em contextos distintos pode gerar inadequações significativas, uma vez que tais sistemas frequentemente não contemplam as particularidades socioeconômicas locais. Soma-se a isso o fato de que algoritmos são construídos a partir de dados e pressupostos que podem reproduzir, e até intensificar, padrões históricos de exclusão.

Dessa forma, a automação no setor público não deve ser compreendida como um processo meramente técnico, mas como um fenômeno profundamente político e social, que envolve disputas de poder, definição de prioridades e escolhas normativas. Automatizar significa, em última instância, delegar a sistemas computacionais parte da mediação entre o Estado e o cidadão — o que levanta questionamentos sobre responsabilidade, transparência e controle democrático.

Nesse cenário, impõe-se a necessidade de uma abordagem crítica e interdisciplinar que permita compreender não apenas os benefícios potenciais da automação, mas também seus limites e riscos. Assim, o presente artigo busca responder à seguinte questão: quais são os limites normativos, sociais e políticos da automatização no setor público brasileiro?

Para tanto, adota-se como estratégia metodológica um ensaio teórico fundamentado em revisão bibliográfica nas áreas de sociologia, filosofia política, direito e ciência da computação, com o objetivo de problematizar a relação entre tecnologia, Estado e democracia.

2 Racionalidade Instrumental versus Interesse Público

A distinção entre setor público e iniciativa privada constitui um ponto de partida indispensável para a compreensão dos limites da automatização estatal. Enquanto, no âmbito privado, a incorporação de tecnologias automatizadas está diretamente associada à maximização de lucros, ganhos de produtividade e eficiência operacional, no setor público a atuação estatal encontra-se juridicamente vinculada à promoção do interesse coletivo e à garantia de direitos fundamentais. Trata-se, portanto, de racionalidades distintas, cujos critérios de validação não são equivalentes.

A lógica da racionalidade instrumental — centrada no cálculo, na previsibilidade e na otimização de resultados — revela-se funcional e até desejável em ambientes orientados pelo mercado. Contudo, quando transposta de forma acrítica para o campo das políticas públicas, tende a produzir distorções relevantes. Como argumenta Jürgen Habermas, a expansão da racionalidade sistêmica sobre o “mundo da vida” implica um processo de colonização, no qual esferas tradicionalmente mediadas por valores, comunicação e deliberação passam a ser regidas por critérios técnicos e econômicos.

No contexto da automatização estatal, esse fenômeno manifesta-se na transformação de decisões públicas — que deveriam ser orientadas por princípios como equidade, justiça distributiva e reconhecimento de vulnerabilidades — em operações baseadas predominantemente em métricas quantitativas. A política pública, nesse cenário, corre o risco de ser reduzida a um problema de engenharia de eficiência, deslocando seu caráter normativo e deliberativo.

Tal deslocamento não é trivial. Ao privilegiar o que é mensurável, sistemas automatizados tendem a invisibilizar dimensões qualitativas essenciais à atuação estatal, como contextos sociais específicos, trajetórias individuais e situações de vulnerabilidade. A complexidade do real é, assim, convertida em variáveis simplificadas, frequentemente incapazes de capturar a heterogeneidade que caracteriza a sociedade brasileira.

Além disso, a incorporação de modelos automatizados reforça uma tendência à padronização decisória, que pode entrar em tensão com o princípio da isonomia material. Ao tratar casos desiguais de forma uniforme — por meio de critérios rigidamente definidos — há o risco de aprofundamento de desigualdades, justamente no âmbito em que o Estado deveria atuar para mitigá-las.

Outro aspecto relevante refere-se à opacidade dos sistemas automatizados. Diferentemente de decisões administrativas tradicionais, que podem ser justificadas por agentes públicos, decisões mediadas por algoritmos frequentemente carecem de transparência, dificultando o controle social e a responsabilização institucional. Nesse sentido, a racionalidade instrumental, ao ser mediada por sistemas tecnológicos complexos, não apenas redefine os critérios de decisão, mas também altera as condições de sua legitimidade.

Dessa forma, a automatização no setor público não pode ser avaliada exclusivamente sob o prisma da eficiência. É necessário considerar seus impactos sobre a qualidade democrática, a justiça social e a capacidade do Estado de reconhecer e responder às demandas da população em sua diversidade.

Em síntese, o desafio não reside em rejeitar a racionalidade instrumental, mas em delimitar seu alcance. No âmbito das políticas públicas, a eficiência deve ser compreendida como meio, e não como fim em si mesmo. Subordinar o interesse público à lógica do cálculo representa não apenas um equívoco técnico, mas um risco político, na medida em que compromete a própria função do Estado enquanto garantidor de direitos e promotor de justiça social.

3 O Viés Algorítmico como Construção Sociotécnica

A ideia de que algoritmos são neutros já foi amplamente contestada na literatura contemporânea, especialmente no campo da sociologia da tecnologia e dos estudos críticos de dados. Como demonstra Cathy O’Neil, modelos algorítmicos não apenas refletem desigualdades preexistentes, mas possuem a capacidade de reproduzi-las em escala e, em muitos casos, amplificá-las de forma sistemática. Isso ocorre porque tais sistemas são treinados a partir de bases de dados historicamente situadas, que carregam em si padrões de discriminação, exclusão e assimetrias estruturais.

Nesse sentido, o problema não reside apenas na qualidade técnica dos algoritmos, mas na natureza social dos dados que os alimentam. Dados não são representações neutras da realidade, mas construções que refletem decisões institucionais, recortes metodológicos e relações de poder. Assim, ao operar sobre esses dados, sistemas automatizados tendem a legitimar padrões históricos sob a aparência de objetividade técnica.

Na mesma linha, Bruno Latour propõe compreender as tecnologias como produtos de redes sociotécnicas, nas quais humanos e não humanos interagem na produção de efeitos sociais. Sob essa perspectiva, algoritmos não são meros instrumentos passivos, mas agentes que participam ativamente da configuração da realidade social, influenciando comportamentos, decisões institucionais e formas de governança.

Essa compreensão desloca o debate da esfera puramente técnica para o campo político. Se algoritmos incorporam valores e interesses, então sua implementação no setor público implica, necessariamente, a incorporação de determinadas visões de mundo no interior do Estado. Em outras palavras, automatizar decisões públicas significa institucionalizar, ainda que de forma indireta, os pressupostos normativos embutidos nos sistemas tecnológicos.

No contexto brasileiro, essa problemática assume contornos ainda mais críticos. A adoção de soluções desenvolvidas em contextos do Norte global pode gerar um descompasso significativo entre os modelos algorítmicos e a realidade social local. Características estruturais da sociedade brasileira — como a elevada informalidade econômica, as profundas desigualdades regionais e a persistente exclusão digital — frequentemente não são adequadamente capturadas por sistemas concebidos em ambientes socioeconômicos distintos.

Esse desajuste não é meramente técnico, mas político e institucional. Um algoritmo que não reconhece a informalidade, por exemplo, pode excluir automaticamente indivíduos de políticas públicas; um sistema que ignora desigualdades regionais pode reforçar assimetrias já existentes; e tecnologias que pressupõem acesso digital universal podem, paradoxalmente, aprofundar processos de exclusão.

Dessa forma, a questão central deixa de ser apenas como programar algoritmos mais eficientes, passando a envolver indagações mais profundas sobre poder, legitimidade e soberania. Afinal, ao delegar decisões públicas a sistemas automatizados, o Estado não apenas adota uma ferramenta tecnológica, mas redefine os próprios mecanismos de exercício do poder.

Nesse sentido, a pergunta que se impõe não é apenas técnica, mas eminentemente política: quem programa os algoritmos que passam a mediar decisões públicas, a partir de quais valores e a serviço de quais interesses?

4 Soberania Tecnológica e Dependência Estrutural

A adoção de soluções tecnológicas estrangeiras no setor público não constitui apenas uma escolha técnica ou administrativa, mas um movimento com implicações profundas para a soberania estatal. Em um cenário global marcado pela centralidade dos dados e pela crescente digitalização das estruturas de poder, tecnologias da informação deixam de ser meros instrumentos operacionais para assumir o papel de infraestruturas estratégicas. Nesse contexto, conforme argumenta Shoshana Zuboff, vivemos sob a lógica do chamado capitalismo de vigilância, no qual dados pessoais e comportamentais são continuamente extraídos, processados e convertidos em ativos econômicos e políticos.

Quando o Estado opta por terceirizar sistemas automatizados para empresas privadas — especialmente multinacionais — insere-se, ainda que de forma indireta, nessa dinâmica de poder global. Tal decisão implica riscos que ultrapassam a dimensão operacional, configurando uma potencial vulnerabilidade estrutural. Entre esses riscos, destacam-se a dependência tecnológica, caracterizada pela incapacidade de o Estado desenvolver, manter ou auditar seus próprios sistemas; a perda de controle sobre dados sensíveis, que passam a ser processados em ambientes externos; e o alinhamento involuntário a interesses corporativos ou geopolíticos que não necessariamente coincidem com as prioridades nacionais.

Essa dependência não é apenas técnica, mas também cognitiva e institucional. Ao adotar soluções fechadas ou proprietárias, o Estado pode perder a capacidade de compreender integralmente os sistemas que utiliza, limitando sua autonomia decisória e sua capacidade de adaptação a contextos específicos. Além disso, a opacidade desses sistemas dificulta a fiscalização, o controle social e a responsabilização, elementos essenciais em regimes democráticos.

Outro aspecto crítico refere-se à assimetria entre a lógica empresarial e a lógica do serviço público. Empresas privadas operam sob a racionalidade do lucro, orientando suas decisões pela maximização de resultados econômicos e pela eficiência produtiva. Já o Estado, especialmente em contextos democráticos, está comprometido com a garantia de direitos, a redução de desigualdades e a promoção do bem-estar coletivo — objetivos que, muitas vezes, demandam escolhas deliberadamente ineficientes do ponto de vista econômico, como ocorre em políticas redistributivas e programas sociais.

Nesse sentido, a incorporação de tecnologias desenvolvidas sob lógica mercadológica no interior da administração pública pode gerar um descompasso entre meios e fins. Sistemas projetados para otimizar resultados podem não ser adequados para lidar com complexidades sociais, vulnerabilidades ou demandas que não se traduzem facilmente em métricas quantitativas. Há, portanto, o risco de que a eficiência técnica se sobreponha à finalidade pública, invertendo a lógica que deveria orientar a ação estatal.

Ademais, em países periféricos como o Brasil, essa questão assume uma dimensão adicional: a reprodução de dependências históricas no campo tecnológico. A importação de soluções prontas, sem o desenvolvimento de capacidades internas, pode perpetuar uma posição subordinada na divisão internacional do trabalho digital, limitando a autonomia do Estado na formulação e implementação de políticas públicas baseadas em tecnologia.

Diante desse cenário, a soberania tecnológica deve ser compreendida como elemento central da governança pública contemporânea. Isso implica não apenas a proteção de dados e infraestruturas críticas, mas também o investimento em capacidades estatais de desenvolvimento, auditoria e regulação de sistemas automatizados. Mais do que adotar tecnologias, o desafio consiste em garantir que sua utilização esteja alinhada aos interesses públicos, sob controle democrático e em consonância com as especificidades sociais do país.

Assim, a questão não se resume a escolher entre soluções nacionais ou estrangeiras, mas a definir em que medida o Estado mantém o controle efetivo sobre os instrumentos que passam a mediar suas decisões. Em última instância, trata-se de assegurar que a tecnologia permaneça como meio a serviço da soberania estatal — e não como vetor de sua erosão.

5 LGPD e Proteção de Dados no Setor Público

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Lei nº 13.709/2018) representa um marco normativo fundamental na disciplina do tratamento de dados no Brasil, estabelecendo parâmetros que se aplicam tanto à iniciativa privada quanto ao poder público. Longe de se limitar a uma regulação técnica, a LGPD insere-se em um movimento mais amplo de constitucionalização da proteção de dados, reconhecendo-a como dimensão essencial da dignidade da pessoa humana e da autodeterminação informativa.

Nesse contexto, a crescente automatização de processos estatais — frequentemente baseada em grandes volumes de dados (big data) e em sistemas de inferência algorítmica — introduz tensões significativas em relação aos princípios estruturantes da legislação. Entre eles, destacam-se a finalidade, que exige o uso de dados para propósitos específicos e legítimos; a necessidade, que impõe a limitação do tratamento ao mínimo indispensável; a transparência, que demanda clareza quanto aos processos decisórios; e a segurança, que requer proteção contra acessos indevidos e vazamentos.

A complexidade dos sistemas automatizados, contudo, desafia a efetividade desses princípios. Modelos algorítmicos, especialmente aqueles baseados em aprendizado de máquina, operam muitas vezes como “caixas-pretas”, dificultando a compreensão de seus critérios decisórios e, consequentemente, a garantia de transparência e explicabilidade. Isso se torna particularmente problemático quando tais sistemas são utilizados para fundamentar decisões que afetam diretamente direitos dos cidadãos, como concessão de benefícios, acesso a serviços públicos ou fiscalização estatal.

Como destaca Laura Schertel Mendes, a proteção de dados deve ser compreendida como um direito fundamental, especialmente em contextos de decisões automatizadas, nos quais há risco de redução do indivíduo a perfis estatísticos e padrões comportamentais. Nessa perspectiva, o tratamento de dados pelo Estado não pode ser orientado exclusivamente por critérios de eficiência administrativa, devendo observar limites normativos que preservem a autonomia, a privacidade e a dignidade dos titulares.

A terceirização de sistemas que envolvem o tratamento de dados sensíveis agrava esse cenário. Ao transferir para entidades privadas — muitas vezes com fins lucrativos — a operacionalização de processos que envolvem informações pessoais, o Estado assume riscos adicionais relacionados à governança, ao controle e à responsabilização. A circulação de dados em ambientes externos pode fragilizar mecanismos de proteção, ampliando a possibilidade de uso indevido, vazamentos ou tratamentos incompatíveis com as finalidades públicas originalmente estabelecidas.

Além disso, a dependência de fornecedores privados pode limitar a capacidade do Estado de auditar sistemas, compreender seus fluxos internos e garantir conformidade com a legislação. Tal opacidade compromete não apenas a proteção de dados, mas também a própria legitimidade das decisões administrativas, na medida em que dificulta o exercício do controle social e do devido processo legal.

Diante desse cenário, a conformidade com a LGPD no setor público não deve ser tratada como mera exigência formal, mas como elemento estruturante da governança digital. Isso implica a adoção de medidas robustas de proteção de dados, incluindo avaliação de impacto, mecanismos de explicabilidade algorítmica, controle institucional efetivo e definição clara de responsabilidades entre os agentes envolvidos.

Em última instância, a proteção de dados no contexto da automatização estatal não se resume à gestão de informações, mas à preservação de direitos fundamentais em uma sociedade cada vez mais mediada por sistemas digitais. Ignorar essa dimensão significa não apenas violar a legislação vigente, mas comprometer a confiança institucional e fragilizar os próprios fundamentos do Estado democrático de direito.

6 A Limitação da “Humanização” Tecnológica

Um dos equívocos mais recorrentes no debate contemporâneo sobre inteligência artificial aplicada ao setor público reside na crença de que sistemas automatizados podem ser “humanizados”. Tal pressuposto ignora uma distinção fundamental entre processamento técnico de informações e julgamento moral. Sistemas automatizados operam a partir de padrões estatísticos, inferências probabilísticas e otimização de parâmetros, enquanto o julgamento humano envolve interpretação contextual, responsabilidade ética e capacidade reflexiva.

Nesse sentido, a contribuição de Hannah Arendt é particularmente relevante. Para a autora, a ação humana está intrinsecamente ligada à capacidade de julgar, isto é, de avaliar situações singulares à luz de princípios, experiências e responsabilidades. O julgamento não é redutível a regras fixas, tampouco a cálculos previsíveis. Trata-se de uma atividade situada, que pressupõe consciência, pluralidade e responsabilidade perante o outro — dimensões ausentes em sistemas automatizados.

A tentativa de “humanizar” máquinas, portanto, revela-se, em grande medida, uma operação conceitual equivocada. O que se denomina humanização é, na realidade, a incorporação de critérios previamente definidos por programadores, traduzidos em linguagem computacional. Não há, nesse processo, autonomia moral da máquina, mas sim a formalização de decisões humanas passadas, cristalizadas em modelos e algoritmos.

Essa limitação torna-se ainda mais problemática no âmbito do setor público, onde decisões frequentemente envolvem situações complexas, ambíguas e marcadas por vulnerabilidades sociais. A redução dessas situações a variáveis quantificáveis pode resultar em processos decisórios insensíveis às particularidades dos indivíduos, comprometendo princípios como equidade e justiça material.

Além disso, como já indicado por Herbert Simon, mesmo a racionalidade humana é limitada, operando sob condições de informação incompleta e restrições cognitivas. Quando essa racionalidade limitada é traduzida em sistemas automatizados, há o risco de amplificação dessas limitações, agora revestidas de uma aparência de objetividade técnica.

Outro aspecto relevante é que sistemas automatizados tendem a operar com base em dados históricos. Isso implica que padrões de decisão passados — muitas vezes marcados por desigualdades estruturais — podem ser reproduzidos e até intensificados. Como alerta Cathy O’Neil, modelos algorítmicos podem funcionar como “armas de destruição matemática”, perpetuando injustiças sob o manto da neutralidade.

Dessa forma, a ideia de que a tecnologia pode substituir ou replicar o julgamento humano em sua dimensão ética deve ser tratada com cautela. O que está em jogo não é apenas a eficiência das decisões, mas a preservação da responsabilidade institucional e da capacidade do Estado de reconhecer a singularidade dos casos concretos.

Em última instância, a automatização não elimina o elemento humano das decisões públicas — ela apenas o desloca. O julgamento deixa de ocorrer no momento da decisão e passa a ocorrer no momento da programação. Isso significa que o poder decisório não desaparece, mas se torna menos visível, menos transparente e potencialmente menos sujeito ao controle democrático.

Assim, longe de humanizar a máquina, o desafio contemporâneo consiste em evitar a desumanização das decisões públicas. Isso exige reconhecer os limites intrínsecos da tecnologia e reafirmar a centralidade do julgamento humano, especialmente em contextos que envolvem direitos, dignidade e justiça social.

7 Considerações Finais

A automatização no setor público não pode ser compreendida como uma evolução meramente técnica ou inevitável do aparato estatal. Trata-se, fundamentalmente, de uma decisão política, normativa e civilizatória. Ao incorporar sistemas automatizados na gestão pública, o Estado não está apenas otimizando procedimentos: está redefinindo as formas de mediação entre poder público e cidadania, com implicações diretas sobre direitos, acesso e justiça social.

Ao longo deste trabalho, evidenciou-se que algoritmos estão longe de serem instrumentos neutros. São construções sociotécnicas que incorporam valores, pressupostos e limitações de seus desenvolvedores e dos contextos em que são produzidos. Nesse sentido, sua aplicação no setor público brasileiro, especialmente quando baseada em tecnologias importadas ou desenvolvidas sob outras realidades socioeconômicas, pode resultar em distorções significativas, ampliando desigualdades estruturais já existentes.

Além disso, demonstrou-se que a lógica de mercado — orientada pela eficiência econômica e pela maximização de resultados — não se alinha, necessariamente, com a lógica do interesse público, que exige equidade, inclusão e proteção de direitos. A adoção acrítica de soluções privadas no âmbito estatal pode, portanto, produzir uma espécie de “deslocamento de finalidade”, no qual instrumentos concebidos para o lucro passam a influenciar decisões que deveriam estar orientadas pelo bem comum.

Outro ponto central diz respeito à soberania tecnológica. Em um cenário global marcado pela centralidade dos dados e pela concentração de poder nas grandes empresas de tecnologia, a dependência de soluções externas representa não apenas um risco operacional, mas uma vulnerabilidade estratégica. O controle sobre dados, algoritmos e infraestruturas digitais deve ser compreendido como elemento essencial da autonomia estatal.

Nesse contexto, a Lei Geral de Proteção de Dados não se apresenta apenas como um instrumento jurídico, mas como um marco normativo que impõe limites concretos à expansão da automação baseada em dados. A proteção da privacidade e a garantia de transparência tornam-se condições indispensáveis para a legitimidade de qualquer iniciativa tecnológica no setor público.

Diante dessas constatações, a automatização não pode ser rejeitada, mas deve ser rigorosamente condicionada. Isso implica a construção de modelos de governança capazes de assegurar transparência algorítmica, controle público efetivo, responsabilização institucional e, sobretudo, adequação às especificidades sociais brasileiras.

Em última instância, o debate sobre automação no setor público não é um debate sobre tecnologia, mas sobre o tipo de Estado e de sociedade que se pretende construir. A busca por eficiência não pode se sobrepor aos fundamentos do Estado democrático de direito. O verdadeiro desafio não é automatizar mais, mas automatizar melhor — isto é, de forma alinhada à justiça social, à dignidade humana e à centralidade do cidadão.

Assim, a questão que se impõe não é se o Estado deve ou não automatizar, mas sob quais condições, com quais limites e a serviço de quem. Ignorar essas dimensões significa correr o risco de transformar a tecnologia, que deveria ser instrumento de emancipação, em mecanismo de reprodução — e até de aprofundamento — das desigualdades que o próprio Estado tem o dever de combater.

Referências

ARENDT, Hannah. A condição humana. Rio de Janeiro: Forense Universitária, 2007.

BRASIL. Constituição (1988). Constituição da República Federativa do Brasil. Brasília: Senado Federal, 1988.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.

EUBANKS, Virginia. Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. New York: St. Martin’s Press, 2018.

HABERMAS, Jürgen. Teoria do agir comunicativo. São Paulo: Martins Fontes, 2012.

LATOUR, Bruno. Reagregando o social: uma introdução à teoria do ator-rede. Salvador: EDUFBA, 2012.

MENDES, Laura Schertel. Privacidade, proteção de dados e defesa do consumidor. São Paulo: Saraiva, 2014.

O’NEIL, Cathy. Weapons of Math Destruction. New York: Crown, 2016.

PASQUALE, Frank. The Black Box Society. Cambridge: Harvard University Press, 2015.

a, 2020.

OECD. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. Paris, 2019.

UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris, 2021.

WEBER, Max. Economia e sociedade. Brasília: Editora UnB, 1999.

ZUBOFF, Shoshana. A era do capitalismo de vigilância. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2020.

OECD. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. Paris, 2019.

UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris, 2021.