Previsão eleitoral com IA: como criei um sistema sem saber estatística

Nota ao leitor: Esta é a versão resumida do artigo. Se você quiser conhecer os bastidores dessa experiência, existe uma versão completa, intitulada “Andar com fé (e com um script)”, na qual conto, minuto a minuto, como construí o sistema de previsão eleitoral com inteligência artificial. Nela, compartilho boa parte dos prompts utilizados, os erros, os ajustes e o raciocínio por trás de cada decisão. É uma leitura mais longa e um pouco mais técnica, mas que mostra, na prática, como uma conversa com a IA foi se transformando em uma ferramenta funcional.

Eis o artigo:

Na noite do segundo turno de 2026, eu só queria acalmar a minha esposa e acabei criando um sistema de previsão eleitoral com IA. Em pouco mais de uma hora, saí com um programa que lia a apuração em tempo real, comparava o desempenho de cada estado com o que havia acontecido no primeiro turno e apontava quem ia ganhar. A primeira projeção saiu às 20h08, quando o Lula ainda estava atrás por 336 mil votos: Lula vence, 51,24%. Quando as urnas fecharam de vez, o resultado final foi 51,78%.

Não sou estatístico e, naquela hora, eu não conhecia nenhum dos nomes formais dos métodos matemáticos que acabei aplicando. Sou desenvolvedor, estava com pressa e sabia exatamente o que queria descobrir. Esta história é sobre como ter a pergunta certa importa mais do que dominar o jargão técnico, e sobre o que essa noite tensa me ensinou a respeito de como usar a inteligência artificial no dia a dia.

Por que o placar geral engana na apuração dos votos

Tudo começou porque a votação foi prorrogada até as 19h por decisão do STF. A divulgação da apuração chegou a ser pausada e, quando voltou, trazia o Lula na frente. Só que essa vantagem inicial foi caindo minuto a minuto até que, às 19h47, o Flávio passou à frente no placar nacional. Meu sogro falou na hora: disse que estávamos caindo e que o outro candidato estava subindo. Minha esposa e minha filha já vinham tensas havia semanas, e eu não gostei do clima na sala.

Eu tinha uma intuição muito clara naquele momento: o placar geral enganava. Na contagem de votos no Brasil, os primeiros números que chegam ao sistema vêm de lugares específicos, sendo que o Sudeste costuma aparecer cedo e o Nordeste aparece mais tarde. Na eleição de 2022 tinha acontecido exatamente a mesma coisa, e o Lula só conseguiu virar o placar nacional uma hora e quarenta e três minutos depois da abertura das urnas. O problema é que intuição sozinha não acalma ninguém em noite de eleição. Para tranquilizar a minha casa, eu precisava de números concretos.

Como fazer previsão eleitoral com IA sem saber estatística

Fui para o computador por volta das 19h30 e passei a conversar com o Claude, uma ferramenta de inteligência artificial. Eu não usei termos difíceis; cada pedido meu era uma pergunta direta em português, feita no tom de quem está sentado na sala assistindo à televisão e tentando entender o cenário.

Para o leitor entender sem precisar de detalhes de programação, o que o programa fez foi buscar os dados brutos diretamente na fonte pública e cruzar os números como numa grande planilha automática. Às 19h33, pedi um script que lesse o resultado em tempo real, e a ferramenta encontrou os arquivos de dados que alimentavam o painel do portal g1, passando a ler os números direto da fonte. Pouco depois, às 19h51, percebi uma falha na primeira leitura e reclamei: "Sua análise ingênua não serve, é natural o Sudeste ser favorável a Bolsonaro e o Nordeste ao Lula." Foi a partir dessa bronca que o programa passou a comparar cada estado com ele mesmo no primeiro turno, medindo se o candidato estava indo melhor ou pior do que antes em cada região.

Dois minutos depois, às 19h53, lembrei que muita gente que não havia votado no primeiro turno iria votar agora. A ferramenta então ajustou as contas pelo comparecimento, já que 2,96 milhões de eleitores a mais compareceram às urnas. Às 20h03, pedi algo visual como um velocímetro que me dissesse se o ritmo estava estável, regredindo ou avançando, o que foi resolvido medindo a inclinação da margem de votos conforme a apuração avançava. Já às 20h05, pedi que o sistema funcionasse como um oráculo, sugerindo o vencedor e o percentual final ao projetar os votos que ainda faltavam estado por estado, incluindo uma faixa de erro.

Mais tarde, às 20h40, quis testar a resistência daquela projeção e perguntei quanto o Sudeste poderia ir mal para que o Nordeste ainda conseguisse segurar o resultado. O sistema simulou um cenário pessimista, com o Sudeste indo dois pontos percentuais pior do que no primeiro turno, para Lula. Por fim, às 20h44, pedi a chance matemática de vitória, e o computador rodou milhares de simulações de cenários possíveis para devolver uma probabilidade em porcentagem.

O pedido que realmente virou a chave do projeto foi uma reclamação: "Sua análise ingênua não serve." Eu rejeitei uma resposta inicial que ignorava a geografia do voto brasileiro. Saber exatamente por que a primeira resposta estava errada foi o que fez a segunda ficar boa.

Quais métodos estatísticos o sistema usou na apuração

Repare no que eu não disse durante a conversa com o computador: em nenhum momento eu pedi para usar "swing uniforme", nem "simulação de Monte Carlo", nem "regressão". Eu apenas descrevi a minha dúvida. O nome técnico de cada peça só veio depois, quando a poeira baixou e fui pesquisar o que eu junto com a IA, tínhamos construído.

Tudo o que o Claude montou naquela noite já existe há décadas na literatura científica. O que eu chamava simplesmente de "delta" é conhecido como swing ou deslocamento: comparar cada lugar com ele mesmo na votação anterior e aplicar a mudança média ao que falta apurar. O ato de projetar o resultado com apuração parcial chama-se election night forecasting, tema de um artigo clássico de Brown e Payne publicado em 1975 no Journal of the Royal Statistical Society. Já a transformação de "pode ser que sim, pode ser que não" em uma chance percentual é a famosa Simulação de Monte Carlo, enquanto a explicação de por que quem abre na frente quase não diz nada sobre o final é a análise de retornos iniciais (early returns analysis).

Eu cheguei na ideia central movido pela aflição de olhar para o placar geral na TV e saber que ele não contava a história toda. Quem sabe o que quer descobrir chega, mesmo sem ter o vocabulário acadêmico, na pergunta certa.

A previsão eleitoral com IA acertou o resultado do segundo turno?

Olhando para os números finais com total honestidade, a ferramenta cumpriu o seu papel, mas teve limitações claras que precisam ser registradas:

• Acertou o vencedor desde a primeira leitura: às 20h08, quando havia apenas 29% das urnas apuradas e o Lula ainda estava atrás no placar geral, o modelo já cravava a vitória de Lula em 51,2%.
• Acompanhou a virada real: o Lula virou oficialmente às 20h25, com 47,62% apurado, e dali em diante só abriu vantagem.
• Subestimou a margem final: o cálculo previu cerca de 3,05 milhões de votos de vantagem, mas nas urnas saíram cerca de 4,4 milhões.
• Faltou validação histórica: ninguém testou esse código contra eleições passadas, o que na área técnica se chama de backtest. Foi uma ferramenta que funcionou muito bem numa noite específica, não um método científico validado.

Às 20h40, quando pedi o "cenário ruim do Sudeste", fiz isso porque minha esposa tinha me avisado que a televisão mostrava um ritmo diferente do que eu imaginava: o Nordeste já estava com cerca de 46% das urnas apuradas, enquanto o Sudeste tinha apenas 28% e o Rio de Janeiro marcava só 6%. O indicador calculou que, mesmo se o Sudeste fosse dois pontos pior do que no primeiro turno, o Lula ainda venceria a eleição. Foi esse o número que finalmente me deixou respirar aliviado.

Como usar inteligência artificial para resolver problemas reais

A experiência daquela noite deixou seis lições práticas para qualquer pessoa que queira usar a tecnologia para resolver problemas reais sem cair em armadilhas:

• Comece pela pergunta, não pela técnica: perguntar "para onde a eleição está indo?" rende resultados muito melhores do que pedir friamente "faça uma regressão".
• Desconfie da primeira resposta: a máquina sempre entrega algo que parece plausível à primeira vista; cabe a você perceber quando o raciocínio é ingênuo e explicar o porquê.
• Avance aos poucos e em minutos: foram cerca de 15 pedidos curtos ao longo de duas horas, cada um partindo exatamente do que o passo anterior havia mostrado.
• Exija os dados e os números abertos: um amigo meu, que também é desenvolvedor, só acreditou na previsão quando viu os arquivos do programa. Capturas de tela com o resultado pronto não bastam.
• Conte o que não foi validado: ter a transparência de dizer que o sistema acertou o vencedor, mas errou a margem de votos e não teve teste histórico, vale muito mais do que fingir certeza absoluta.
• A ferramenta multiplica quem já sabe o que quer: sem uma pergunta clara na cabeça, você só vai receber um gráfico bonito na tela que não responde nada de útil.

De onde vieram os votos da virada no segundo turno

O final da noite ainda guardava uma reviravolta na minha própria tese. Minha hipótese inicial era a de que o Nordeste iria puxar a virada sozinho. Porém, ao somar os votos depois que tudo terminou, descobri que os estados que mais cresceram em volume de votos do primeiro para o segundo turno foram São Paulo (+2,61 milhões), Minas Gerais (+1,16 milhão), Rio de Janeiro (+872 mil), seguidos por Bahia e Pernambuco. Somados, só os três estados do Sudeste deram um crescimento de 4,65 milhões de votos, superando o avanço do Nordeste inteiro, que foi de 2,96 milhões.

Por isso, o agradecimento é de coração ao povo do Nordeste, que não se deixou parar, e com o mesmo tamanho ao de São Paulo, Minas, Rio, Sul, Centro-Oeste e Norte: a todo mundo, de qualquer canto do Brasil, que ainda mantém a consciência e busca um mundo melhor. A virada foi do Brasil inteiro.

Quando a vitória se confirmou, liguei para a minha filha. Ela me atendeu chorando, dizendo que amava a família inteira, o Lula e o Nordeste, e me agradecendo porque eu tinha dito mais cedo que ia dar tudo certo. O que nasceu só para acalmar a minha mulher virou uma ferramenta que talvez ainda renda um estudo.

E a música aqui em casa seguiu tocando:

Andar com fé eu vou, que a fé não costuma faiá.

Nota importante

É importante deixar uma coisa clara: se você deseja se tornar estatístico, pesquisador ou especialista em qualquer área do conhecimento, a formação acadêmica, o estudo aprofundado e a construção de uma carreira continuam sendo fundamentais. A inteligência artificial não substitui esse caminho, nem transforma alguém em especialista da noite para o dia.

O que relato aqui é algo bem diferente: como utilizei meu conhecimento de mundo, minha experiência como desenvolvedor, minha capacidade de observar padrões e a inteligência artificial para resolver um problema pessoal, em uma situação concreta. Eu não estava tentando produzir ciência, desenvolver um novo método estatístico ou substituir o trabalho de profissionais da área. Queria apenas responder a uma pergunta que me inquietava, usando os recursos que tinha à disposição. E talvez seja justamente essa a grande transformação que a IA proporciona: permitir que pessoas de diferentes áreas apliquem conhecimentos que antes exigiriam habilidades técnicas muito específicas, sem que isso diminua a importância de quem dedicou anos a estudá-los.