Como o FDA está construindo uma base de dados segura e pronta para AI no Databricks for Government

Modernizar uma plataforma de dados federal é um pouco como pilotar um porta-aviões enquanto se reconstrói o motor em pleno oceano: a missão não pode parar, mesmo enquanto os sistemas subjacentes estão sendo transformados. Esse é o desafio que a U.S. Food and Drug Administration (FDA) descreveu em sua sessão no Data + AI Summit sobre Como a FDA está escalando IA segura com o Databricks for Government.

Para a FDA, os riscos são excepcionalmente altos. Um em cada três americanos é impactado por uma decisão da FDA todos os dias, ela regula 20 centavos de cada dólar dos gastos dos consumidores nos EUA, e seus mais de 16.000 funcionários trabalham em 200 escritórios e laboratórios, abrangendo mais de 300 categorias de produtos. Nesse ambiente, os dados não são uma função de back-office; são um imperativo de saúde pública.

É por isso que a conversa sobre IA no governo está mudando. A questão não é mais se as agências devem usar IA, mas sim como podem operacionalizá-la de forma segura em ambientes que exigem forte governança, auditabilidade e conformidade desde o primeiro dia. Este blog descreve os blocos de construção essenciais necessários para dar suporte a cargas de trabalho de IA seguras e de missão crítica em ambientes FedRAMP e IL5: padrões de segurança de infraestrutura como código, acesso governado a modelos, linhagem e auditabilidade, e as configurações de rede necessárias para conectar o Unity Catalog às fontes de dados corretas.

Por que a IA segura no governo começa com a prontidão da plataforma

As agências governamentais costumam operar sob alguns dos requisitos mais rigorosos do mundo. O Databricks no AWS GovCloud foi projetado para essas cargas de trabalho regulamentadas que processam e analisam dados controlados para exportação (ITAR/EAR), dados regulamentados pelo FedRAMP High, DoD IL5, ou que processam outras informações confidenciais, como registros de saúde e sistemas financeiros federais que não podem ser tratados em um ambiente de nuvem padrão.

Mas a conformidade por si só não é tudo. O ponto principal é a velocidade para gerar valor. Como parte desta sessão, o Databricks destacou uma arquitetura de referência de segurança e um modelo de implantação baseado em Terraform projetados para ajudar os clientes a estabelecer rapidamente um ambiente protegido, pronto para produção e pronto para auditoria, com controles integrados como PrivateLink, chaves gerenciadas pelo cliente e o perfil de segurança de conformidade.

O desafio da FDA: modernizar sem interromper a missão

A jornada de modernização da FDA começou com um problema conhecido: dados isolados em silos, esforços duplicados, pipelines inconsistentes e excesso de sobrecarga operacional distribuída por múltiplos centros e programas. Analistas e cientistas passavam tempo demais localizando e reconciliando dados em vez de extrair insights deles. Ao mesmo tempo, a lacuna entre a missão científica e regulatória da agência e o que sua infraestrutura conseguia suportar estava aumentando.

A resposta da agência foi criar o HALO (Harmonized AI and Lifecycle Operations for Data), sua plataforma de dados corporativa, como uma base segura, governada e pronta para IA. Após iniciar sua jornada com o Databricks em 2020 com a modernização de um ambiente legado, a migração da FDA para o Databricks no AWS GovCloud em 2025 liberou os benefícios do Unity Catalog e recursos adicionais no ambiente Databricks. O Unity Catalog ofereceu à FDA uma camada única e aberta de governança para dados e IA, permitindo descobrir, gerenciar e compartilhar ativos confiáveis com segurança entre regiões, formatos e ferramentas, com menor complexidade e custo reduzido, além de melhorar o tempo para obter insights.

A arquitetura adotada pela FDA é multi-tenant: múltiplos centros regulatórios compartilham uma base de plataforma comum, mantendo seus próprios espaços protegidos e governados. Na sessão, a FDA descreveu isso como um modelo de condomínio de apartamentos, onde todos compartilham a infraestrutura, mas cada inquilino tem sua própria fechadura e políticas. Com o Unity Catalog, ficou muito mais fácil compartilhar dados entre os centros sem perder a governança.

Três marcos que mudaram a trajetória

Na jornada da FDA, três marcos definiram a transformação. O primeiro foi o patrocínio de autorização do FedRAMP High, que foi o pré-requisito para liberar todo o resto. O segundo foi a migração para o AWS GovCloud. O terceiro foi o Unity Catalog, que deu à agência a base de governança necessária para uma IA segura e escalável.

A escala por trás desses marcos é o que torna essa história especialmente impressionante. A FDA migrou mais de 5.000 usuários e mais de 8.000 jobs e pipelines com tempo de inatividade zero, permitindo que cientistas e analistas continuassem seu trabalho sem interrupções enquanto a agência reconstruía a base sob eles. Também refatorou mais de 1.000 pipelines de dados e mais de 4.000 notebooks como parte da migração para o Unity Catalog.

A FDA está usando computação serverless do Databricks, model serving, Unity Catalog e Genie para modernizar centenas de dashboards legados em experiências interativas baseadas em IA, eliminando o débito técnico e acelerando o impacto na missão.

O impacto — O que a modernização entregou na prática

Para a FDA, isso não foi apenas uma limpeza de infraestrutura. Foi uma mudança operacional mensurável. A agência afirmou que, em apenas alguns meses, integrou oito centros e 30 programas à sua plataforma de dados corporativa e consolidou mais de 40 fontes de dados que abrangem sistemas de solicitação e envio. Essa consolidação melhorou a colaboração em toda a agência, aumentou a transparência e fortaleceu sua postura de segurança.

Também gerou ganhos operacionais quantificáveis. De acordo com a FDA, os SQL warehouses melhoraram os tempos de resposta de consultas em mais de 30% para cargas de trabalho de BI, os custos de computação caíram mais de 20%, o tempo gasto em provisionamento, concessão de permissões e compartilhamento de dados caiu mais de 75%, e a sobrecarga operacional diminuiu mais de 35%.

A adoção pelos usuários conta a mesma história. A FDA começou com cerca de 500 usuários em 2020, cresceu para mais de 6.000 usuários na plataforma atualmente e espera que esse número ultrapasse 10.000 até 2028.

Viabilizando a IA responsável para o trabalho regulatório

Um dos temas mais importantes que vale a pena destacar aqui é que o programa de modernização da FDA não se tratava de usar IA apenas por usar. Tratava-se de viabilizar a IA responsável em um ambiente regulatório federal. A agência integrou o Halo ao Elsa, sua plataforma corporativa de IA, para apoiar a inovação de IA em escala, com casos de uso de IA já em produção, em piloto e mais de 10 em andamento.

Um exemplo marcante é o MARS, a iniciativa da FDA para modernizar e acelerar os envios regulatórios. O MARS usa o Databricks integrado ao Elsa para ajudar os revisores a analisar volumes massivos de informações estruturadas e não estruturadas associadas a solicitações de medicamentos e dispositivos, incluindo resultados de ensaios clínicos, dados de segurança e rotulagem. O objetivo é levar as informações certas ao revisor certo mais rapidamente, reduzir o tempo gasto na preparação de dados (data wrangling) e apoiar decisões regulatórias mais bem fundamentadas.

Igualmente importante, a FDA enfatizou uma abordagem com supervisão humana (human-in-the-loop): a IA faz o trabalho pesado e amplia a experiência de cientistas e revisores, mas não os substitui.

Lições para outras agências que estão escalando IA segura

A jornada da FDA traz várias lições que ecoam em todo o setor público. Primeiro, o engajamento das partes interessadas (stakeholders) não é um evento único; é um compromisso contínuo, pois cada centro tem necessidades, cronogramas e tolerâncias a riscos diferentes. Segundo, o planejamento de segurança precisa começar cedo porque, em um ambiente FedRAMP High, cada decisão de arquitetura tem implicações futuras.

A FDA também destacou a importância de projetar visando a flexibilidade em vez de codificar configurações de forma rígida (hard-coding), adotar migrações em ondas em vez de transições abruptas (estilo "big-bang") e tratar uma parceria sólida com fornecedores como um ativo operacional, e não como uma mera formalidade de aquisição.

A mensagem de encerramento da sessão foi especialmente clara. A autorização é um acelerador. A governança é o pré-requisito para a IA. E a modernização em larga escala pode avançar mais rápido quando as equipes executam fluxos de trabalho críticos em paralelo, em vez de esperar pela perfeição.

Um modelo para uma IA pronta para a missão

A história da FDA mostra que a IA segura no governo não se trata de acoplar modelos a sistemas legados. Trata-se de construir a base de dados governada, a arquitetura segura e a disciplina operacional necessárias para tornar a IA útil em ambientes críticos.

Para os líderes do setor público, esse talvez seja o aprendizado mais importante de todos. Quando a governança é integrada desde o início, a modernização faz mais do que apenas reduzir o débito técnico. Ela cria a base para colocar a IA nas mãos de cientistas, analistas e tomadores de decisão de forma segura e responsável, apoiando a missão.

Saiba mais

Confira a sessão Como a FDA está escalando IA segura com o Databricks for Government apresentada no Data + AI Summit, 2026

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(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original