A inteligência artificial passou a ocupar um papel cada vez mais estrutural na organização de grandes eventos globais. Eleições, Copas do Mundo e Conferências Climáticas sempre funcionaram como vitrines para novas tecnologias, mas nos últimos anos ocorreu uma mudança mais profunda, onde a IA passou a operar como infraestrutura visível em sistemas complexos de logística, comunicação, segurança e análise de dados.
Esse movimento já pode ser observado em eventos recentes. Nas Olimpíadas de Paris 2024, por exemplo, cerca de 300 câmeras equipadas com sistemas de inteligência artificial foram utilizadas para monitorar multidões e identificar, em tempo real, situações como bagagens abandonadas, comportamentos suspeitos ou aglomerações com potencial de risco. Em eventos dessa escala, a capacidade de analisar milhares de sinais simultaneamente amplia o tempo de resposta das equipes de segurança e melhora a coordenação logística de fluxos de pessoas.
A tendência, porém, vai além da segurança. A Copa do Mundo de 2026 deverá consolidar um novo patamar de uso de dados e IA no esporte com a implementação da suíte Football AI, um conjunto de ferramentas voltadas à arbitragem, análise de desempenho e operação dos jogos. O sistema inclui avatares tridimensionais gerados por IA para todos os 1.248 jogadores participantes, utilizados para aprimorar o impedimento semiautomático, além de câmeras corporais para árbitros com estabilização em tempo real, digital twins dos estádios e assistentes analíticos capazes de processar centenas de milhões de dados por partida.
Essas tecnologias transformam o evento esportivo em um ambiente altamente instrumentado, no qual decisões antes baseadas apenas na percepção humana passam a ser apoiadas por modelos de análise em larga escala, com o objetivo de ampliar a capacidade de interpretação de cenários complexos em tempo real.
Quando o foco se destaca para eventos políticos ou ambientais, no entanto, as implicações da IA se tornam mais sensíveis. A agenda climática é um bom exemplo desse paradoxo. Durante a COP30, realizada em Belém, a tecnologia foi incorporada ao debate global sobre clima. Entre as iniciativas apresentadas esteve o Climate TRACE, que utiliza IA combinada a imagens de satélite para mapear emissões de gases de efeito estufa com mais precisão e transparência.
Ferramentas de IA podem aprimorar o monitoramento de emissões, reduzindo a dependência de relatórios declaratórios. No entanto, o uso dessa tecnologia ainda gera um dilema ambiental: o treinamento de modelos de IA e a operação de data centers consomem muita energia e água, levantando questões sobre a sustentabilidade tecnológica.
A IA agora também é logística e experiência
A capacidade de previsão da IA, através de modelos de simulação, é crucial para grandes eventos. Ao prever fluxos de pessoas e antecipar gargalos de mobilidade, é possível sugerir ajustes logísticos antes mesmo que problemas ocorram, o que reduz congestionamentos, melhora a distribuição de serviços e aumenta a segurança para centenas de milhares de visitantes.
Esses modelos também já são capazes de analisar padrões de circulação, ocupação de espaços e comportamento de consumo para orientar decisões sobre transporte, alimentação, segurança e atendimento ao público. Em muitos casos, essas análises ocorrem em tempo real, permitindo ajustes dinâmicos na operação do evento.
Apesar dos ganhos operacionais, o uso da IA em contextos públicos levanta preocupações legítimas. Durante as Olimpíadas de Paris, por exemplo, o governo francês estabeleceu limites claros para o uso de sistemas de vigilância. As câmeras com IA foram autorizadas a identificar padrões de comportamento e riscos operacionais, mas não podiam utilizar reconhecimento facial nem sistemas biométricos para identificação individual.
Além disso, qualquer decisão operacional relevante deveria passar por supervisão humana. A pesquisa clássica de Joy Buolamwini e Timnit Gebru mostrou que modelos de reconhecimento facial erravam na identificação de mulheres negras em até 35% dos casos, enquanto acertavam quase sempre para homens brancos.
A preocupação com a IA aumenta em processos democráticos, como eleições. A tecnologia pode fortalecer o monitoramento, mas também manipular narrativas e influenciar eleitores. Pesquisas da Cornell University mostram que interações curtas com chatbots podem mudar a opinião de eleitores em até 10%, chegando a 25% com o uso de técnicas de persuasão.
Entre o limites, riscos e regularizações
Esse cenário abre espaço para um fenômeno conhecido como micropersuasão em escala, no qual campanhas utilizam IA para gerar múltiplas versões de uma mesma mensagem e direcionar a mais eficaz para cada perfil de eleitor. Nesse cenário, a influência não depende necessariamente de deepfakes ou conteúdos falsificados. Muitas vezes ele ocorre por meio da hiperpersonalização de mensagens, com argumentos ajustados ao perfil psicológico e ao histórico de consumo de informação de cada indivíduo.
Outro conceito relevante nesse debate é o que a pesquisadora Huma Heidari, da Carnegie Mellon, chamou de “dano difuso”. Com o crescimento de conteúdos gerados por IA circulando em plataformas privadas ou criptografadas, como WhatsApp e Telegram, torna-se cada vez mais difícil rastrear a origem e a veracidade das informações. Com isso, o problema não está em uma única mensagem capaz de alterar o resultado de uma eleição, mas no acúmulo gradual de conteúdos que, ao longo do tempo, pode enfraquecer a confiança coletiva no processo democrático.
Diante desse cenário, regulações começam a surgir para mitigar riscos. No Brasil, o Tribunal Superior Eleitoral avançou com uma resolução publicada em março de 2026 que estabelece, entre outras medidas, a inversão do ônus da prova em casos de manipulação digital e a responsabilização solidária das plataformas caso não removam conteúdos irregulares com rapidez. As empresas também passam a ser obrigadas a apresentar planos de conformidade voltados à proteção da integridade eleitoral como condição para operar.
Esse conjunto de regras posiciona o Brasil entre os países que mais avançaram na tentativa de equilibrar inovação tecnológica e proteção institucional. Ainda assim, o desafio se concentra na capacidade de aplicar as normas em um ambiente digital cada vez mais complexo e descentralizado. À medida que eventos globais se tornam mais conectados e baseados em dados, a inteligência artificial tende a assumir um papel cada vez mais estratégico, passando a funcionar como uma camada estrutural da organização contemporânea. O debate central, portanto, é sobre como garantir que seu uso seja transparente, responsável e alinhado aos valores sociais que essas próprias experiências globais pretendem representar.
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