A ONU e o Google lançaram o UN System Data Commons, construído sobre o Data Commons, projeto de código aberto do Google, substituindo o portal UNData, usado havia anos. A nova plataforma responde perguntas em linguagem natural e também suporta o protocolo MCP, permitindo que sistemas de IA acessem diretamente as fontes de dados subjacentes e retornem resultados com origem rastreável. O Google financia a iniciativa com 2 milhões de dólares por meio do Google.org.
O gatilho direto do projeto foi um estudo do Unicef, que testou seis modelos respondendo a perguntas sobre indicadores globais de desenvolvimento: GPT-4o e GPT-4o-mini, da OpenAI; Claude Sonnet 4.5 e Haiku 4.5, da Anthropic; e Gemini 2.5 Flash e 2.0 Flash, do Google. Em mais de 133 mil respostas, a precisão média foi de 21,2%. Cerca de 60% das respostas não apresentaram um número utilizável, com os modelos tendendo a respostas vagas; ao repetir a mesma pergunta dois dias depois, apenas cerca de metade obteve o mesmo número. O estudo ainda é um working paper, sem revisão por pares, e não foi submetido para publicação.
De navegação humana para consulta direta da máquina
O UNData era um portal estatístico típico: o usuário navegava por agência, indicador e ano, e baixava tabelas. A nova plataforma substitui esse acesso por uma única chamada. O MCP funciona como camada de conexão: os modelos deixam de capturar instantâneos de páginas e passam a extrair os dados diretamente da fonte, trazendo junto o caminho de referência.
Shantanu Mukherjee, chefe interino da Divisão de Estatística da ONU, afirmou:
We are orders of magnitude more advanced in scale, scope, and flexibility.
Estamos ordens de grandeza mais avançados em escala, abrangência e flexibilidade.
Prem Ramaswami, responsável pelo Data Commons no Google, disse que a adoção segue um modelo de treinar treinadores e apontou uma ressalva: os modelos podem interpretar mal nuances semânticas sutis, então os resultados devem ser revisados por humanos.
Atualmente, 26 agências da ONU confirmaram adesão, com cerca de 20 conjuntos de dados disponíveis no lançamento. A meta é levar 80% dos conjuntos de dados estatísticos do sistema da ONU para a plataforma até 2027.
O lado de língua chinesa ainda é uma lacuna
Os dados estatísticos públicos da China ainda não têm uma camada de consulta equivalente. Os dados do Departamento Nacional de Estatística, de ministérios e de anuários estatísticos regionais permanecem majoritariamente em tabelas na web e arquivos PDF; para uso por IA, resta apenas raspar e reorganizar manualmente, o que torna difícil rastrear onde surgem os erros. Quando um usuário de língua chinesa pergunta a um modelo qual foi a taxa de urbanização da China em 2024, o número obtido provavelmente vem de algum texto secundário, e não da fonte estatística original — exatamente o problema que a ONU está tentando resolver agora.
Outro ponto a observar é o tráfego por citação. O estudo indica que, de janeiro a setembro de 2026, o volume de referências vindas do ChatGPT cresceu 67% na comparação anual. Antes, os órgãos estatísticos mediam sua influência pelas visitas ao portal; agora há mais um indicador a acompanhar: quantos modelos de IA citam seus dados ao responder perguntas.
O que ainda não tem resposta
Quem vai custear a operação de longo prazo da plataforma e de onde virá o orçamento depois dos 2 milhões de dólares iniciais não foi informado. Também não há plano público sobre em que nível de detalhe cada uma das 26 agências vai abrir seus dados, como tratar indicadores sensíveis, nem como serão acomodadas as preocupações dos Estados-membros quanto à soberania dos dados. A meta de 80% até 2027 é, por ora, apenas um marco temporal, sem um método de verificação por etapas.
Fontes: TechCrunch, comunicados da Divisão de Estatística da ONU e do Google Data Commons, CocoLoop, working paper do Unicef; os números de precisão e de agências participantes foram conferidos conforme divulgado no estudo e nos comunicados.