crédito: Senado Federal, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons
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Democracia moderna com avaliação e pontuação de políticas públicas em escala
O MAGI é um sistema de agentes de IA que lê um projeto de lei ou uma ideia de política e usa ferramentas de análises socioeconômicas como bases de dados, estatísticas, metodologias de artigos similares, e gera um parecer e pontuação para aquela política. Tudo com transparência e rastreabilidade de suas ações.
Cobre políticas nacionais, estaduais e municipais em diversas áreas, sobre dados oficiais do Censo 2022, PNAD Contínua e SICONFI.
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Pareceres no mapa
Clique em qualquer pino no globo para inspecionar o parecer do município ou abra a página de pareceres para pesquisar com filtros completos por estado, período, instrumento e mecanismo.
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Pareceres recentes
Como funciona
- Passo 1 de 7 · Leituraconcluída
- Feed
- Leitura
- Confirmação
- Jurisdição
- Londrina · 4113700
- Instrumento
- Bolsa Família, +R$ 58 por pessoa
- Vigência
- 01/2026
- Leitura
- Confirmada pelo usuárioem 21/09/2026
O MAGI recebe um projeto de lei do feed legislativo, um arquivo PDF ou uma ideia de política descrita em uma frase. Ele estrutura o que a política propõe, quais instrumentos aciona, para quem se destina e por quanto tempo.
- Passo 2 de 7 · Mecanismosconcluídaestimado por simulaçãocenário comportamentalvinculado a evidênciaapenas teoriaainda não estimado
Antes de calcular, o sistema desenha os canais pelos quais a política pode agir: acesso a creches e escolas, saúde e saneamento, mobilidade urbana, emissões e meio ambiente, segurança pública, oferta de trabalho, renda ou economia local. Cada canal conecta a intervenção aos seus efeitos esperados.
- Passo 3 de 7 · Evidênciaconcluída
- 74
- estudos empíricos
- 374
- estimativas causais
- 47
- mecanismos mapeados
Cada canal é cruzado com avaliações de impacto da literatura econômica e social: efeitos médios, intervalos de confiança e condições de validade externa, todos rastreados até o trecho e a página do artigo original.
Para cada canal do mapa de mecanismos, o MAGI consulta uma base curada de artigos científicos e avaliações causais (experimentos, quase-experimentos e estudos observacionais). O sistema extrai os efeitos estimados e intervalos de confiança da literatura, avalia se os achados se aplicam ao contexto local e vincula cada estimativa diretamente ao trecho e à página do artigo original.
- Passo 4 de 7 · Simulaçãoconcluída
- Pobreza
- 16,1antes depois15,8%
- Desigualdade (Gini)
- 0,494antes depois0,493índice
- Custo
- 17,1R$ milhões/ano
- Domicílios alcançados
- 5,82mil domicílios
Variação da renda disponível por decil (% da renda) ganho perdaD1 = 10% mais pobres, D10 = 10% mais ricos
Conforme a área e o tipo da política — transferência de renda, tributos, expansão de serviços de educação ou saúde, obras de infraestrutura ou regulação — o motor aplica o modelo adequado sobre bases de dados oficiais (IBGE, Censo, SICONFI). Calcula o impacto orçamentário, quem é alcançado, o custo-efetividade e os efeitos distributivos, com intervalos de confiança.
- Passo 5 de 7 · Desenho de avaliaçãoconcluídaMenor efeito detectável, por número de domicílios no estudo
y: menor efeito detectável (R$/mês per capita) · x: domicílios
Para detectar o efeito simulado com 80% de poder seriam necessários 2.285 domicílios.
Para medir o efeito real em campo após a implementação, o parecer propõe um desenho de avaliação empírica: define o grupo de comparação, o desfecho primário e calcula o tamanho de amostra necessário para detectar o impacto estimado com poder estatístico.
- Passo 6 de 7 · Doughnutconcluída
- renda e trabalho
- equidade social
- igualdade de gênero
- alimentação
- saúde
- educação
- moradia
- água
- energia
- redes
- voz política
- paz e justiça
- impacto positivo
- impacto negativo
- ainda não estimado
Cada política é avaliada nos 21 eixos da Economia Doughnut: 12 fundações sociais e 9 limites ecológicos. Para cada eixo alcançado, o sistema mede o quanto a política aproxima (impacto positivo, em verde) ou afasta (impacto negativo, em vermelho) a jurisdição do espaço seguro e justo, formando a pontuação geral da política.
- Passo 7 de 7 · ParecerconcluídaInício do parecer4 sinalizações dos revisoresler o parecer completo →
Resumo executivo
A política avaliada propõe uma complementação municipal de R$ 58,00 por pessoa no Benefício de Renda de Cidadania do Bolsa Família em Londrina, com início previsto para 2026. Segundo estimativas de microssimulação estática sobre a população da jurisdição, a medida tem custo fiscal líquido de 17,1 R$ milhões/ano (1,42 R$ milhões/mês). O benefício atinge 5,82 mil domicílios, representando 2,78 % do total local. A taxa de pobreza recua de 16,1 % para 15,8 %, retirando 1,81 mil pessoas dessa condição, enquanto a desigualdade medida pelo índice de Gini passa de 0,494 para 0,493.
O que a política faz
A proposta estabelece um adicional municipal de R$ 58,00 por integrante para famílias beneficiárias do Bolsa Família em Londrina a partir de 2026. A regra altera diretamente o valor per capita do Benefício de Renda de Cidadania, mantendo inalterados os demais pisos e parâmetros do programa federal.
O texto final é escrito no formato de um brief de política: resumo executivo, quem ganha e quem paga, impacto fiscal, efeitos sociais e limitações. Cada número do texto é conferido contra a sua origem.
IA responsável
O modelo de linguagem lê, planeja e escreve. Ele nunca calcula um número.
Cada número de um parecer vem de uma ferramenta determinística e carrega sua origem: qual ferramenta, com quais parâmetros, a partir de quais fontes. Um verificador rejeita qualquer número no texto que não tenha origem.
Você confirma a leitura do projeto antes de qualquer cálculo.
O custo fiscal estimado é de 17,1 milhões de reais por ano. A pobreza recua de 16,1% para 15,8%.
Nossos pilares
Lente micro e macro
Começamos pelas famílias, uma a uma, sobre os dados do IBGE, e somamos até chegar à cidade. As respostas de comportamento, como trabalho, consumo e comércio local, entram como cenários com faixas publicadas. Por isso um resultado é uma faixa, não um ponto.
Lente Doughnut
Toda política é lida em 21 eixos: 12 sociais e 9 ecológicos. Cada eixo diz se o seu valor foi simulado, vinculado a evidência publicada ou elicitado. Os eixos ainda não estimados aparecem como tal, nunca preenchidos por palpite.
Transparência e causalidade
Todo número tem origem. O parecer diz como o efeito poderia ser testado em campo, com tamanho de amostra e desenho, antes de chamar qualquer coisa de causal. Até lá, o resultado é uma simulação, não um efeito medido.
Pesquisa: modelos de mundo
Pesquisamos e construímos modelos de mundo para políticas públicas: simuladores que aprendem a dinâmica de uma cidade a partir de dados, para testar cenários antes que aconteçam. Hoje o motor é uma microssimulação baseada em regras; a linha de modelos de mundo é pesquisa em andamento e ainda não alimenta nenhum parecer.
Conferido contra números oficiais
Testamos nossas ferramentas econométricas e o agente analista contra benchmarks públicos de economia e estatística: replicação de artigos científicos, inferência causal, bases certificadas pelo NIST e simulações com efeito verdadeiro conhecido.
Suítes de benchmark publicadas
| Suíte | Medida | Resultado | Linha de base |
|---|---|---|---|
| paper_reproReplicação de artigos (25 artigos, AEA / JPE / QJE / NBER) | Acurácia do analista (Gemini) | 92,2%(141/153) | 0,0% |
| crb_papersCausalReasoningBenchmark (120 perguntas causais, código dos autores) | Fidelidade de replicação | 88,0%(139/158) | 40,9% |
| nist_univariateNIST StRD · estatísticas univariadas certificadas | Acurácia do analista (Gemini) | 94,4%(17/18) | 0,0% |
| nist_anovaNIST StRD · ANOVA unidirecional certificada | Acurácia do analista (Gemini) | 72,7%(16/22) | 0,0% |
| strdNIST StRD · regressão linear (Pontius, Norris, NoInt1/2, Filip) | Acurácia das ferramentas | 100,0%(20/20) | — |
| closed_formIdentidades em forma fechada (FGT, Gini, Kakwani, Theil, MDE, potência) | Acurácia das ferramentas | 100,0%(48/48) | — |
| dgpProcessos geradores conhecidos (OLS, IV, RDD, DiD, sintético) | Acurácia das ferramentas | 100,0%(12/12) | — |
| e2e_memoParecer ponta a ponta e guarda de números sem lastro | Aprovação do protocolo | 100,0%(7/7) | — |
| tool_selectionEscolha de ferramenta pelo roteador em tarefas retidas | Roteador por regras | 94,3%(66/70) | — |
Vamos conversar
Governos, pesquisadores e jornalistas podem testar o sistema com as suas próprias políticas ou propor uma parceria de pesquisa. Escreva para a equipe ou peça um parecer agora.
joao@corre.social
crédito: Senado Federal, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons