Ajudar equipas de resposta a desastres a transformar a IA em ação em toda a Ásia

Hoje, em Banguecoque, estamos a reunir 50 líderes de gestão de desastres de todo o Sudeste Asiático e do Sul da Ásia para o nosso AI Jam inaugural para profissionais de gestão de desastres, em parceria com a Gates Foundation, o Asian Disaster Preparedness Center (APDC) e a DataKind. 

A pergunta que orienta esta iniciativa é simples, mas urgente: como pode a IA ajudar governos e organizações sem fins lucrativos a responder mais depressa e de forma mais eficaz quando mais importa? 

Os participantes vêm de 13 países — Bangladesh, Índia, Indonésia, RDP do Laos, Malásia, Myanmar, Nepal, Paquistão, Filipinas, Sri Lanka, Tailândia, Timor-Leste, Vietname — representando agências governamentais, organizações multilaterais e organizações sem fins lucrativos. Muitos estão diretamente envolvidos na resposta a desastres no terreno, coordenando informação, apoiando comunidades afetadas e tomando decisões críticas em termos de tempo.

Este esforço também se baseia na expansão do nosso programa OpenAI for Countries⁠(abre numa nova janela), anunciada em Davos. No seu cerne, este trabalho consiste em ajudar as organizações a ir além do interesse pela IA e a passar para aplicações no mundo real, integrando-a nos desafios operacionais que enfrentam todos os dias. 

As equipas de resposta a desastres operam frequentemente em ambientes com recursos limitados, trabalhando com dados fragmentados, processos manuais e infraestrutura limitada. Estas limitações podem abrandar a coordenação e atrasar decisões críticas, especialmente em situações de rápida evolução em que a informação atempada é essencial. Muitas equipas estão agora a explorar como a IA pode apoiar melhor estes fluxos de trabalho.

Essa urgência só aumenta. Na segunda metade do ano passado, uma série de tufões e tempestades severas no Sul e no Sudeste Asiático perturbou comunidades e levou os sistemas de resposta a desastres ao limite. A Ásia continua a ser a região do mundo mais propensa a desastres, representando cerca de 75% das pessoas afetadas por desastres a nível global. O Banco Mundial estima que os desastres custaram aos países da ASEAN mais de 11 mil milhões de dólares em anos anteriores. 

Nestes momentos, estamos também a assistir a uma mudança na forma como as pessoas procuram apoio. Durante o ciclone Ditwah no Sri Lanka, dados internos mostraram um aumento de 17× nas mensagens relacionadas com ciclones no ChatGPT, destacando como a IA já está a ser utilizada para aceder a informação e orientação durante crises. Durante o ciclone Senyar, em novembro de 2025, a Tailândia registou aumentos semelhantes na utilização de IA, com o volume de mensagens a subir 3,2× face aos meses anteriores. Isto aponta para uma oportunidade clara de integrar a IA de forma mais direta na forma como as equipas de resposta recolhem informação, tomam decisões e comunicam durante emergências.

Foi nisto que o nosso Jam se concentrou. Na sessão de hoje, os participantes trabalharam lado a lado com mentores da OpenAI para encontrar formas práticas de a IA apoiar o seu trabalho diário. Em vez de começarem do zero, exploraram a criação de GPTs personalizados e fluxos de trabalho reutilizáveis que podem aplicar em diferentes situações — desde relatórios de situação à avaliação de necessidades e à comunicação pública. As sessões também salientaram a importância de uma utilização responsável e de construir confiança institucional na adoção de tecnologias de IA.

Professor Doutor Yodchanan Wongsawat, membro da Câmara dos Representantes na Tailândia, abriu a sessão salientando a importância da colaboração público-privada para reforçar a preparação e resposta a desastres em toda a região.

Em conjunto com os nossos parceiros, estamos a explorar uma segunda fase nos próximos meses, centrada em implementações-piloto e numa colaboração técnica mais profunda com as organizações participantes em toda a região. Estamos ansiosos por continuar este trabalho, criando ferramentas práticas que ajudem as comunidades a preparar-se e a responder a desastres de forma mais eficaz.