Governança Interna
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À FISCALIZAÇÃO
Projeto de implantação do uso da Inteligência Artificial Generativa no dia a dia do TCERR
Projeto de IA no TCERR, março e abril de 2024, capacitou 200 servidores em criação de textos e análise de dados. O treinamento focou em assistente inteligente e análise financeira com ChatGPT, Gemini e Copilot. Sucesso replicado no 7º CONACON e UERR.
TribunalTCE-RR
IndicadorQATC 07
4 de julho de 2025 às 08:00•Atualizado há 8 meses
▶
Identificação
a. Tribunal de Contas
Tribunal de Contas do Estado de Roraima
b. Presidente
Célio Rodrigues Wanderley
c. Unidade responsável
SECEX/CINES e DITIN/DISUP
Sobre a Boa Prática
a. Título da prática
Projeto de implantação do uso da Inteligência Artificial Generativa no dia a dia do TCERR
b. Indicador do MMD-TC a que se vincula
QATC 07 - DESENVOLVIMENTO PROFISSIONAL
c. Domínio
Governança Interna
d. Descrição
i. Objetivos
Capacitar servidores do TCE RR no uso de IA, democratizando o acesso. Otimizar tarefas diárias com textos e análises financeiras automatizadas. Implementar IA para assistência via chatbot. Reduzir tempo e melhorar precisão. Modernizar processos com IA.
ii. Metodologia adotada
Planejamento: Identificar servidores, desenvolver currículo de IA, selecionar locais e suporte técnico. Execução: Sessões teóricas e práticas de quatro horas. Suporte: Assistência técnica, manuais e feedback. Avaliação: Coleta de feedback e relatórios.
iii. Tecnologias empregadas
Inteligência Artificial
iv. Tempo da prática no Tribunal
O período de treinamento foi de um mês, dividido em dez encontros presenciais com capacidade de treinar 20 alunos por vez.
v. Houve compartilhamento com outros TCs? Quais?
Sim, o compartilhamento da experiência do projeto de IA no TCERR ocorrerá no 7º CONACON, em agosto de 2024, em Goiânia, GO.
Sobre o Desenvolvimento, a Implantação e a Implementação
a. Setores envolvidos no desenvolvimento
Secretaria de Controle Externo (SECEX), por meio do Centro de Gestão Estratégica da Informação (CINES) e da Diretoria de Tecnologia da Informação (DITIN) por meio da Divisão de Suporte (DISUP).
b. Pessoas envolvidas no desenvolvimento
Bruno César Barreto de Figueirêdo (ACE) e Gardenya da Silva Felix (AAD)
c. Pessoas envolvidas na implantação e na implementação
Bruno César Barreto de Figueirêdo, Ilzimar Medeiros, Carlos Fernando de Araújo Freire, Roberto Riverton de Souza Veras, Daniel Rodrigues Gomes, Elilian Calheiros Pena, Walquíria Domingues e Ocione Ferreira da Silva
d. Conhecimentos necessários
Familiaridade com Computadores, Windows Uso de Navegadores Noções de Planilhas Eletrônicas.
e. Houve compartilhamento com outros TCs? Quais?
Os passos para o desenvolvimento, implantação e implementação incluíram: planejamento detalhado, elaboração de conteúdo, sessões de treinamento práticas, suporte técnico contínuo, coleta de feedbacks, mapeamento de uso e avaliação de impacto.
f. Tempo para o desenvolvimento, implantação e implementação
Para a pesquisa de conteúdo e desenvolvimento do material sessenta dias. A implantação e implementação tomaram trinta dias.
g. Custo para o desenvolvimento, a implantação e a implementação
0
h. Problemas enfrentados para o desenvolvimento, implantação e implementação
No projeto de IA no TCERR, os principais desafios foram adequar o conteúdo à realidade do TCERR e incentivar o uso diário das ferramentas de IA. Ajustes contínuos no conteúdo e ações de sensibilização foram essenciais para superar esses desafios.
i. Pontos críticos x soluções
Ponto Crítico: Adequação do Conteúdo ao TCERR Solução: Análise das necessidades dos servidores, com reuniões para ajustar o currículo. Ponto Crítico: Incentivar o Uso Diário Solução: Sensibilização, demonstrações, casos de sucesso e grupos de suporte.
Mensuração dos Resultados
a. Resultados esperados
Aumento da Eficiência Operacional, Redução do tempo em documentos e análise de dados. Melhoria na Qualidade das Decisões, Capacitação, Inovação e Modernização, Melhoria na Gestão Pública
b. Resultados alcançados
Capacitação: Treinamento de 200 servidores em IAInovação e Modernização: Automatização de tarefas, Aumento da Adesão dos servidores e Replicabilidade do Modelo: 7º CONACON e extensão na UERR
c. Lições aprendidas
Importância da Adaptação do Conteúdo, Sensibilização e Motivação, Suporte Técnico Contínuo, Infraestrutura Adequada, Coleta e Análise de Feedback, Cultura de Inovação, Replicabilidade e Expansão.
Recomendações para implementação por outros Tribunais
Diagnóstico Inicial, Adaptar Conteúdo, Sensibilização, Capacitação, Suporte Técnico, Flexibilizar Horários, Investir em Infraestrutura, Coletar Feedback, Fomentar Inovação, Documentar Modelo, Compartilhar Experiências, Manter Comunicação.
Compartilhe
B
Bruno Cesar Barreto De Figueiredo
J
Jonathas Coutinho a Silva
Tribunal de Contas
Tribunal de Contas do Estado de Roraima
Unidade responsável