A fiscaliza\u00e7\u00e3o das a\u00e7\u00f5es de governo e o combate a poss\u00edveis il\u00edcitos \u00e9 um desafio em qualquer pa\u00eds. No caso do Brasil, a complexidade da administra\u00e7\u00e3o federal e a dimens\u00e3o continental, incluindo conv\u00eanios com milhares de prefeituras e dezenas de milhares de licita\u00e7\u00f5es por ano, tornam ainda mais dif\u00edcil para os \u00f3rg\u00e3os de controle acompanhar todas as pol\u00edticas, transa\u00e7\u00f5es, acordos e compras onde diferentes formas de corrup\u00e7\u00e3o e irregularidades podem ocorrer.<\/p>\n
Uma forma de suprir essa lacuna crescentemente adotada por institui\u00e7\u00f5es p\u00fablicas de combate a il\u00edcitos na administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica \u00e9 a ado\u00e7\u00e3o de ferramentas tecnol\u00f3gicas baseadas em intelig\u00eancia artificial (IA). Avan\u00e7os neste campo foram apresentados nesta sexta (3) em semin\u00e1rio sobre o tema promovido pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE).<\/p>\n
Um exemplo \u00e9 um sistema implantado pelo Minist\u00e9rio da Transpar\u00eancia e Controladoria-Geral da Uni\u00e3o (CGU) para encontrar ind\u00edcios de desvios na atua\u00e7\u00e3o de servidores. Ele usa recursos de aprendizagem de m\u00e1quina (machine learning), t\u00e9cnica que consiste em \u201ctreinar\u201d o sistema fornecendo dados, apresentando crit\u00e9rios e validando se os resultados da an\u00e1lise est\u00e3o dentro do esperado.<\/p>\n
A equipe da CGU repassou dados de servidores, incluindo casos antigos de funcion\u00e1rios condenados ou punidos por irregularidades. Um dos envolvidos no projeto, Thiago Mazag\u00e3o, explicou que s\u00e3o listados determinados crit\u00e9rios, como a possibilidade de filia\u00e7\u00e3o a partidos ou a participa\u00e7\u00e3o na sociedade com empresas.<\/p>\n
Contudo, Mazag\u00e3o negou que o sistema promova alguma forma de discrimina\u00e7\u00e3o e afirmou que ele n\u00e3o toma decis\u00e3o, mas faz indica\u00e7\u00f5es a partir de uma esp\u00e9cie de filtro para que os casos mapeados sejam examinados pelos auditores do \u00f3rg\u00e3o.<\/p>\n
\u201cN\u00e3o \u00e9 porque se filiou que vai cair na malha fina. Essa ferramenta n\u00e3o diz para gente quem \u00e9 corrupto, mas quem deve ser olhado com mais carinho, e quem n\u00e3o precisa ser olhado com mais carinho. Ningu\u00e9m est\u00e1 sendo julgado, mas para direcionar o olhar do auditor. \u00c9 uma ferramenta de prioriza\u00e7\u00e3o\u201d, argumentou.<\/p>\n
Entretanto, o representante da CGU disse que os crit\u00e9rios adotados na an\u00e1lise n\u00e3o s\u00e3o tornados p\u00fablicos. Ele justificou que a decis\u00e3o foi pensada para evitar que agentes possam burlar o sistema por identificar seus par\u00e2metros.<\/p>\n
Contratos – Outro sistema baseado em intelig\u00eancia artificial, criado pela CGU, \u00e9 adotado com o prop\u00f3sito de fiscalizar contratos e fornecedores. A ferramenta elabora uma an\u00e1lise de riscos, incluindo n\u00e3o somente o de corrup\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m de outros problemas, como a possibilidade de um fornecedor n\u00e3o cumprir o contrato ou fechar as portas.<\/p>\n
S\u00e3o considerados diversos aspectos para avaliar o grau de risco. Um exemplo \u00e9 o ano de funda\u00e7\u00e3o. Quanto mais nova a empresa, maior a chance dela ter uma capacidade menor. Outra seriam os lances em uma determinada licita\u00e7\u00e3o. Quanto menos lances, maior a chance de haver alguma forma de acordo. No caso das empresas, quanto mais atividades desenvolve, maior a probabilidade de n\u00e3o conseguir sustentar contratos em todas elas.<\/p>\n
TCU – O Tribunal de Contas da Uni\u00e3o (TCU) tamb\u00e9m incorporou um sistema de intelig\u00eancia artificial nas suas atividades de controle, denominado Alice. Segudo Edans Sandes, integrante da equipe que opera o recurso no tribunal, o recurso foi implantado como forma de buscar cobrir o grande universo de licita\u00e7\u00f5es e contratos, frente a um quadro de insufici\u00eancia de recursos humanos do \u00f3rg\u00e3o.<\/p>\n
De acordo com TCU, os mais de mil \u00f3rg\u00e3os da Administra\u00e7\u00e3o P\u00fablica Federal promovem atualmente cerca de 60 mil licita\u00e7\u00f5es por ano. Com a emerg\u00eancia da modalidade de preg\u00e3o eletr\u00f4nico, o procedimento teve seu tempo reduzido para menos de um m\u00eas. Essa agilidade, aliada \u00e0 defasagem no repasse dos dados pelo governo federal, dificultava a fiscaliza\u00e7\u00e3o do tribunal.<\/p>\n
O sistema baixa os dados do portal de compras do governo (Comprasnet), identifica os custos das licita\u00e7\u00f5es, analisa o texto dos editais e cruza as informa\u00e7\u00f5es dos processos com outras bases de dados. Nesta avalia\u00e7\u00e3o, s\u00e3o considerados diversos aspectos, como a qualifica\u00e7\u00e3o das empresas, se elas s\u00e3o id\u00f4neas ou se s\u00e3o de fachada. Tamb\u00e9m s\u00e3o verificados problemas de concorr\u00eancia que possam ocorrer nos procedimentos.<\/p>\n
O mapeamento e os alertas facilitam o trabalho dos auditores e permitem que o tribunal chegue a mais processos do que antes. \u201cCom elas, \u00e9 poss\u00edvel ver ind\u00edcios de irregularidades, que se transformam em alerta que s\u00e3o enviados para nossos auditores\u201d, explicou o representante do TCU no evento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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