De acordo com pt.wedoany.com-Um estudo testou a ferramenta de IA chamada WeDesign+ em consultas sobre espaços públicos e habitação em Montreal, Canadá, e os resultados mostraram que a ferramenta ajuda os moradores a expressarem suas necessidades de forma mais intuitiva, mas seu valor depende muito do método de uso; se mal orientada, pode ocultar problemas reais.
A consulta pública é uma fonte importante de legitimidade para decisões urbanas. O planejamento de parques, habitação social, reformas de ruas ou terrenos industriais abandonados envolve não apenas design, mas também recursos públicos, saúde pública, valor da terra, mobilidade cotidiana, resiliência climática e senso de comunidade. A equipe de pesquisa utilizou a ferramenta WeDesign+ em consultas sobre espaços públicos e habitação em Montreal, permitindo que os usuários descrevessem um local em linguagem cotidiana e gerassem rapidamente várias imagens de IA para discussão, rejeição ou aperfeiçoamento. Isso forneceu aos moradores conteúdo concreto para responder antes que as decisões fossem finalizadas, permitindo que o conhecimento local e as experiências de vida entrassem mais cedo no debate.
Um dos casos de teste foi o terreno Victoria Précision, no bairro Sainte-Marie, em Montreal, uma antiga propriedade industrial. Organizações comunitárias estavam explorando a possibilidade de transformar o local em habitação social, e os moradores usaram a ferramenta para construir uma visão conjunta, a fim de mobilizar apoio e convencer os tomadores de decisão. Em outra oficina, os participantes descreveram um parque com bancos, terreno plano, carrinhos de bebê, fontes e o cenário de Montreal, e a IA gerou várias cenas. Essas imagens não eram projetos finais, mas pontos de partida para discussão. Os participantes podiam questionar se os caminhos eram contínuos, se carrinhos de bebê ou cadeiras de rodas passariam, se a posição dos bancos era adequada e se a cena tinha características locais. O exercício também expôs limitações da IA, como imagens frequentemente contendo detalhes irreais ou ignorando particularidades locais.
Quando o prompt mudou de "ao longo de" uma rua verde para "dentro de" uma rua, as imagens mudaram. Essa variação na redação tornou visível um problema de planejamento: a vegetação está ao lado da estrada ou faz parte da própria rua. Às vezes, as imagens mais úteis eram visualmente ruins. Quando a IA gerou edifícios mais altos no antigo terreno industrial, os moradores expressaram mais facilmente que não queriam torres ali; quando o modelo gerou edifícios comuns de médio porte, os moradores apontaram a falta de tijolos locais, escadas externas, memórias industriais, arte de rua e outras texturas características do bairro Sainte-Marie.
O estudo também apontou múltiplos riscos. A entrada de prompts tornou-se uma nova barreira: a ferramenta reduziu a necessidade de desenho, mas introduziu a exigência de descrever cenas em uma linguagem que o modelo entende. As referências culturais e expressões cotidianas de moradores de língua francesa tiveram melhor desempenho em modelos em inglês; a tradução, embora melhore as imagens, altera sutilmente a intenção dos moradores. A IA frequentemente faz a inclusão parecer mais fácil do que realmente é: cadeiras de rodas na imagem não significam acessibilidade, grupos diversos não representam inclusão, e um pátio sombreado não prova sombra, manutenção, uso no inverno ou segurança. Imagens bonitas podem gerar promessas excessivas: luz realista, árvores exuberantes e pessoas sorridentes podem fazer ideias iniciais parecerem financiadas e viáveis, o que é perigoso no planejamento público, pois pode levar instituições a afirmar que "já consultaram", ignorando comentários e divergências reais.
A equipe de pesquisa enfatizou que as imagens em si não são evidências; a verdadeira evidência são os registros em torno das imagens — as palavras originais dos moradores, registros de tradução, alternativas geradas, razões pelas quais as pessoas aceitaram ou rejeitaram partes das imagens, preocupações não resolvidas e o alcance real do impacto da consulta. As cidades enfrentam escolhas difíceis sobre terrenos; edifícios vazios, lotes não utilizados e terrenos industriais antigos são frequentemente focos de disputas sobre habitação, parques, adaptação climática e identidade comunitária. Se usada corretamente, a ferramenta de IA pode ajudar os moradores a expressar necessidades antes que os desenvolvedores criem renderizações ou o planejamento urbano reduza opções; se usada incorretamente, pode ampliar superficialmente a participação, mas na prática dar mais poder àqueles com os melhores prompts ou as maiores telas.
Para os governos municipais, não se deve tratar a consulta com IA como um exercício online independente; ela deve ser combinada com alcance presencial, organizações comunitárias confiáveis, honorários, suporte de acessibilidade e orientação multilíngue. Antes de reescrever prompts, preserve a linguagem original dos moradores, mostre várias imagens em vez de uma, faça perguntas sobre cada imagem e registre exemplos rejeitados. Construa ferramentas que permitam às pessoas circular, marcar e comentar partes das imagens, não apenas votar. Revise cada imagem com base em padrões do mundo real — acessibilidade, segurança, conforto, acolhimento, inclusão e identidade local — e marque-as como conceituais e não vinculativas. Leve comentários e alertas para relatórios, briefings de design e discussões de financiamento. A IA não pode resolver consultas fracas nem criar confiança onde ela não existe, mas pode fazer intervenções úteis no espaço caótico entre a experiência de vida dos moradores e os desenhos técnicos do planejamento. O futuro da consulta pública não deve ser gerado por IA, mas sim liderado pela comunidade, usando a IA com cuidado para tornar as ideias visíveis, contestáveis e responsabilizáveis.
