A fiscalização das ações de governo e o combate a possíveis ilícitos é um desafio em qualquer país. No caso do Brasil, a complexidade da administração federal e a dimensão continental, incluindo convênios com milhares de prefeituras e dezenas de milhares de licitações por ano, tornam ainda mais difícil para os órgãos de controle acompanhar todas as políticas, transações, acordos e compras onde diferentes formas de corrupção e irregularidades podem ocorrer.
Uma forma de suprir essa lacuna crescentemente adotada por instituições públicas de combate a ilícitos na administração pública é a adoção de ferramentas tecnológicas baseadas em inteligência artificial (AI, na sigla em inglês). Avanços neste campo foram apresentados na última sexta-feira (3/8) em seminário sobre o tema promovido pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE).
Um exemplo é um sistema implantado pelo Ministério da Transparência e Controladoria-Geral da União (CGU) para encontrar indícios de desvios na atuação de servidores. Ele usa recursos de aprendizagem de máquina (machine learning), técnica que consiste em “treinar” o sistema fornecendo dados, apresentando critérios e validando se os resultados da análise estão dentro do esperado.
A equipe da CGU repassou dados de servidores, incluindo casos antigos de funcionários condenados ou punidos por irregularidades. Um dos envolvidos no projeto, Thiago Mazagão, explicou que são listados determinados critérios, como a possibilidade de filiação a partidos ou a participação na sociedade com empresas.
Contudo, Mazagão negou que o sistema promova alguma forma de discriminação e afirmou que ele não toma decisão, mas faz indicações a partir de uma espécie de filtro para que os casos mapeados sejam examinados pelos auditores do órgão.
“Não é porque se filiou que vai cair na malha fina. Essa ferramenta não diz para gente quem é corrupto, mas quem deve ser olhado com mais carinho, e quem não precisa ser olhado com mais carinho. Ninguém está sendo julgado, mas para direcionar o olhar do auditor. É uma ferramenta de priorização”, argumentou.
Entretanto, o representante da CGU disse que os critérios adotados na análise não são tornados públicos. Ele justificou que a decisão foi pensada para evitar que agentes possam burlar o sistema por identificar seus parâmetros.
