PLANEJAMENTO URBANO E LICENCIAMENTO AMBIENTAL – O USO DE IA COMO MEDIADORA EM “ECOLOGIAS DE DECISÃO” DISTRIBUÍDA ENTRE DADOS

Autores

  • Valdemir Fonseca da Silva Autor
  • Antonio Fluminhan Autor
  • Hildelano Delanusse Theodoro Autor
  • Adriana de Sá Leite de Brito Autor
  • Felipe Piancatelli Autor
  • Rhafic Concolato da Silva Autor
  • Isabôhr Mizza Veloso dos Santos Autor
  • Rafael Rodrigues Duque Autor
  • Bruno Henrique Gomes Autor
  • Marcelo Martins Farias Autor
  • Ana Flávia Costa Eccard Autor
  • Luana Beatriz Sales Pinon Autor
  • Sinara Martins Camelo Autor
  • Fábio Belemer Pereira Autor
  • Milane de Vasconcelos Caldeira Tavares Autor
  • Líverny Maria Furtado Chaves Autor
  • José Hiago Bezerra Alves Autor

DOI:

https://doi.org/10.56238/arev7n9-058

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Planejamento Urbano, Licenciamento Ambiental, Governança Democrática

Resumo

O planejamento urbano contemporâneo enfrenta o desafio de integrar variáveis ambientais, sociais e econômicas em contextos de crescente complexidade e conflito de interesses. O licenciamento ambiental, por sua vez, tornou-se um dos principais instrumentos de regulação dessa relação entre ocupação territorial e preservação ecológica, demandando processos cada vez mais transparentes, participativos e tecnicamente qualificados. Nesse cenário, as tecnologias de inteligência artificial (IA) emergem como ferramentas capazes de atuar como mediadoras em “ecologias de decisão”, distribuindo a análise entre múltiplas fontes de dados, cenários simulados e perspectivas de atores sociais. Mais do que automatizar etapas, a IA pode potencializar processos de negociação e de visualização de impactos, ampliando a capacidade dos gestores públicos, especialistas e comunidades de compreender e intervir sobre os dilemas do desenvolvimento urbano. O objeto de estudo deste artigo é o uso da inteligência artificial como mediadora em processos decisórios vinculados ao planejamento urbano e ao licenciamento ambiental, entendendo a IA não como substituta da deliberação humana, mas como um agente de articulação entre diferentes fluxos de informação. A investigação busca compreender em que medida a IA pode favorecer práticas de governança distribuída, alinhando a tomada de decisão a princípios de sustentabilidade, justiça ambiental e participação democrática. A pergunta de partida que orienta a pesquisa é: como a inteligência artificial pode operar como mediadora em ecologias de decisão distribuídas, ampliando a transparência, a eficácia e a legitimidade nos processos de planejamento urbano e de licenciamento ambiental? Teoricamente, fizemos uso dos trabalhos de Russell e Norvig (1995; 2002; 2010), Derrible (2019; 2025), Mayer-Schönberger e Cukier (2014), Yigitcanlar (2024), Hu e Gao (2023), Bostrom (2014), Floridi (2013; 2019), Kitchin (2014; 2021), Zuboff (2019), Kabir et al. (2021), Hidayat e Satwiko (2021), Brynjolfsson e McAfee (2014; 2017), entre outros. A pesquisa é de natureza qualitativa (Minayo, 2008), bibliográfica e descritiva (Gil, 2008) e com viés analítico compreensivo (Weber, 1949). Os achados da pesquisa evidenciam que a inteligência artificial, quando utilizada como mediadora no planejamento urbano e no licenciamento ambiental, amplia a transparência ao organizar e disponibilizar dados de forma acessível, aumenta a eficácia ao permitir simulações preditivas e análises em tempo real e fortalece a legitimidade ao incluir múltiplos atores sociais no processo decisório. Observou-se que os obstáculos, como custos, qualidade de dados e arcabouço legal, podem ser superados mediante governança participativa, capacitação técnica e marcos regulatórios adequados. Em linhas gerais, a IA mostra-se não apenas como recurso tecnológico, mas como instrumento de justiça ambiental, sustentabilidade e democratização da informação.

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Publicado

2025-09-04

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Seção

Artigos

Como Citar

DA SILVA, Valdemir Fonseca et al. PLANEJAMENTO URBANO E LICENCIAMENTO AMBIENTAL – O USO DE IA COMO MEDIADORA EM “ECOLOGIAS DE DECISÃO” DISTRIBUÍDA ENTRE DADOS. ARACÊ , [S. l.], v. 7, n. 9, p. e7824 , 2025. DOI: 10.56238/arev7n9-058. Disponível em: https://periodicos.newsciencepubl.com/arace/article/view/7824. Acesso em: 5 dez. 2025.