O que o relatório da onu diz sobre IA e por que sua ONG deveria ouvir

25 de agosto de 2026

Imagine que você precisa fechar uma proposta de edital até sexta, mas falta o seguinte dado: ‘Quantas famílias vivem em insegurança alimentar no território onde sua organização atua?’ Você pergunta à IA e em segundos, ela devolve um número preciso, bem escrito, convincente. Você cola na proposta e segue para o próximo item.


Mas, uma pergunta importa, você conferiu esse número? Se a resposta for não, você não está sozinho, e o alerta acaba de ganhar peso oficial. O novo relatório dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), publicado este mês pela ONU, dedica seu capítulo especial exatamente a esse risco, o que acontece com as estatísticas (e com a confiança pública) quando a inteligência artificial vira a fonte padrão de respostas. 


Três pontos do relatório de 2026 dos ODS interessam diretamente a quem gere uma organização social:

 

1. A IA responde com convicção, mas nem sempre com dados reais. 


Segundo o relatório, os modelos de linguagem respondem a consultas sobre dados "frequentemente com base em informação desatualizada ou não verificada, em vez de estatísticas oficiais". Quando o dado oficial não existe, os sistemas preenchem a lacuna com extrapolações, "produzindo números que podem parecer oficiais enquanto mascaram incerteza significativa". Em bom português: a IA não costuma dizer "não sei". Ela inventa. 


2. O risco não é só errar; é espalhar o erro. 


"Sem estatísticas oficiais confiáveis, a desinformação pode escalar mais rápido do que nunca", alerta o relatório. Um número inventado que entra numa proposta hoje pode reaparecer num relatório de atividades amanhã e num material de imprensa depois. 


3. As fontes oficiais estão sob pressão, e é disso que a IA se alimenta. 


Todo país precisa de orçamento para produzir dados como censos, pesquisas e manter as estatísticas em dia. No Brasil, quem faz isso é o IBGE; em cada país, o instituto nacional de estatística. E o relatório mostra que essa engrenagem está sem combustível. Dos 135 países com um plano estatístico nacional em andamento em 2025, só 59% estavam totalmente financiados. Traduzindo: o mundo depende cada vez mais de dado confiável justamente quando ficou mais caro e mais difícil produzi-lo. Toda pesquisa que atrasa, todo levantamento que não sai, vira uma lacuna. E é exatamente nessa lacuna que a IA entra, preenchendo com número inventado. 


Além de alertar, a ONU também age, pois a base de dados dos ODS saltou de 115 para 233 indicadores entre 2016 e 2026. Há dez anos eram 330 mil registros; hoje são mais de 3,2 milhões. No Brasil, IBGE, DataSUS e o Mapa das OSCs (IPEA) estão a um clique de distância. Nunca houve tanta estatística oficial disponível, confiável e gratuita. Mas, nem sempre para a realidade local ou causa específica em que a sua organização atua.


Por que isso bate na sua organização? 


O custo de um dado falso é desproporcional ao tamanho do erro e um número errado pode reprovar sua proposta num edital ou comprometer uma prestação de contas. Avaliadores experientes conferem fontes e os financiadores estão cada vez mais orientados a dados. Quem apresenta números verificáveis se diferencia; quem apresenta números bonitos sem origem checável acaba exposto. 


Como discute o artigo "O que o doador moderno espera das organizações sociais", a transparência é um dos principais fatores para fortalecer a relação entre organizações e doadores. Afinal, confiança se constrói em anos e pode ser perdida em um único parágrafo.

 

No terceiro setor, em que a inteligência artificial já está presente na rotina das organizações, o desafio não é mais a adoção da tecnologia, mas a sua governança. Dados divulgados pelo programa IA.3 – Inteligência Artificial para o Terceiro Setor apontam que 95% das organizações não possuem políticas ou orientações formais para o uso de IA. Em outras palavras, o risco está institucionalizado antes mesmo de ser percebido. 


A resposta não é abandonar a IA, é usá-la com regras. 


Quatro regras para usar IA em qualquer rotina 


1. A IA redige; ela não é fonte. Todo número que entrar num texto precisa ter origem oficial nomeada: IBGE, Mapa das OSCs (IPEA), a base de dados dos ODS da ONU. A IA pode ajudar a encontrar e resumir; a fonte é sempre outra. 


2. Peça a fonte e vá conferir no original. Pergunte à IA de onde saiu o dado. Se não houver link, documento ou publicação que você consiga abrir e verificar, o número não entra. Sem exceção. 


3. Revisão humana obrigatória antes de compartilhar externamente. Qualquer texto com estatística (proposta, relatório, post) passa por uma pessoa que confere os números contra as fontes. Vinte minutos de revisão custam menos que uma reputação. 


4. Tenha uma política de uso de IA, nem que seja de uma página. O que pode, o que não pode, quem revisa. Uma página resolve: o objetivo não é burocratizar, é garantir que toda a equipe siga o mesmo padrão. 


Confiança é a moeda 


O relatório mostra também que só 36% das metas avaliáveis estão no caminho certo ou com progresso moderado e a dívida externa dos países de baixa e média renda atingiu o recorde de US$ 8,9 trilhões em 2024. Mas há avanços reais, como a proteção social alcançando pela primeira vez mais da metade da população mundial. 


Quem doa, doa porque acredita, quem financia, financia porque confia no que a organização diz e nos números que divulga. Dados verificáveis são ativos de captação e argumento de renovação de parceria. Cada organização que trata dados com rigor fortalece a cultura de doação de que todo o setor depende.


A IA veio para ficar, e é bem-vinda, mas na sua próxima proposta, antes de apertar "enviar", volte à pergunta do início: você conferiu o último número que a IA te deu?


Nina Valentini, cofundadora e presidente do Movimento Arredondar, iniciativa que conecta milhões de brasileiros a causas sociais por meio de micro doações no varejo. Fundadora da Mirada, consultoria especializada em soluções para ampliação de impacto social. Atua como conselheira em organizações como Instituto Elos, FGV Ventures, Alumni GV, Quid e Pronto Sorrir.


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Escrever um projeto para um edital é complexo. Os formulários exigem justificativas profundas, orçamentos detalhados e até análise de riscos. Para equipes que já passam o dia se desdobrando no atendimento direto às comunidades, a IA entra como copiloto. Ela assume o trabalho mecânico de escrever e revisar textos, devolvendo para o captador o que ele tem de mais escasso: tempo para pensar na estratégia. Mas… como não deixar o texto com cara de robô? As ferramentas gratuitas que vemos por aí costumam "alucinar", que é o termo técnico para quando a IA inventa dados falsos ou cria argumentos superficiais simplesmente porque ela não conhece a realidade da sua ONG. Para blindar os projetos contra esse erro, o Captação com Causa ajuda as organizações a criarem um ambiente protegido e seguro, alimentando a inteligência artificial com a identidade real da instituição. 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