Auditoria pública combina IA e revisão humana contra riscos

Órgãos públicos têm implementado ferramentas baseadas em IA para aprimorar a eficiência e a precisão de suas auditorias. O Tribunal de Contas do Distrito Federal (TCDF), por exemplo, anunciou, em fevereiro de 2026, a implementação de soluções de IA para acelerar a análise de processos e auditorias. Essas ferramentas permitem a análise avançada e o cruzamento de grandes volumes de dados, reduzindo significativamente o tempo necessário para a execução dessas tarefas.

Contudo, é recomendado que a validação de qualquer indício de irregularidade em contratações públicas permaneça sob responsabilidade de profissionais humanos, mesmo quando sistemas automatizados organizam e classificam grandes volumes de documentos.

Arquiteto de software, mestre em Engenharia de Sistemas Web e especialista em automação de auditorias por IA, Douglas Leonardo Nunes Santana descreve que a explicabilidade é um requisito indispensável nesse tipo de aplicação, já que o processo de fiscalização não lida apenas com previsões estatísticas.

Santana é creditado pela arquitetura de componentes responsáveis pela ingestão de documentos, análise de riscos e encaminhamento de alertas aos auditores. Essa estrutura técnica integrou a solução que conquistou o primeiro lugar no Agilidade Brasil Award 2024, reconhecimento concedido a projetos que se destacam pela inovação e pelo impacto de suas práticas.

A relevância do sistema está em permitir que possíveis riscos sejam identificados ainda durante o processo de contratação, quando existe maior possibilidade de correção, esclarecimento ou prevenção de prejuízos.

"Em auditoria pública, não basta a inteligência artificial dizer que encontrou um risco. Ela precisa mostrar onde o encontrou, quais informações examinou e por que aquele padrão merece a atenção de um auditor", afirma Santana.

Segundo o reconhecido especialista, quando essa trilha de verificação não existe, a ferramenta se transforma naquilo que descreve como uma "caixa-preta tecnológica", incapaz de justificar suas próprias conclusões.

Rastreabilidade fortalece a confiabilidade das análises

Como autor de várias publicações inusitadas na área, Santana detalha que, em uma arquitetura confiável, cada alerta gerado pelo sistema deve vir acompanhado da origem dos dados, do documento analisado, do trecho que motivou a indicação e do critério aplicado.

Sem essa cadeia de rastreabilidade, um valor contratual acima da média, por exemplo, pode ser sinalizado como suspeito sem que o sistema considere fatores legítimos, como exigências técnicas específicas, logística para regiões de difícil acesso ou prazos emergenciais. Para Douglas, transformar uma correlação estatística em acusação administrativa é um dos principais riscos da automação sem supervisão adequada.

É nesse contexto que se estrutura o modelo human-in-the-loop, no qual a inteligência artificial amplia a capacidade de processamento da instituição, enquanto o auditor permanece responsável pela interpretação e pela decisão. Nesse modelo, o sistema recebe editais, termos de referência, contratos, aditivos e registros de fornecedores e, a partir desses documentos, classifica informações, localiza cláusulas incomuns, compara preços com contratações anteriores e aponta divergências ou repetições que merecem análise prioritária.

"O modelo human-in-the-loop não coloca o auditor apenas no final da operação. O conhecimento humano participa da definição das regras, da validação dos alertas e da decisão sobre cada possível irregularidade", destaca o arquiteto.

Experiência técnica aplicada ao controle público

A especialização de Santana em sistemas de auditoria não se limita ao desenvolvimento de códigos ou funcionalidades isoladas. Sua atuação envolve a definição da arquitetura responsável por conectar diferentes etapas do processamento: recebimento de documentos, extração de dados, classificação de riscos, registro das evidências e apresentação das informações aos profissionais de fiscalização.

Durante sua trajetória no TCE-MT, o arquiteto participou do desenvolvimento de aplicações voltadas à automação de auditorias e de estruturas de comunicação segura baseadas em assinaturas digitais. Essas iniciativas contribuíram para a digitalização de processos e para a criação de ambientes em que documentos e decisões pudessem ser rastreados institucionalmente.

Sua experiência também inclui a liderança de ciclos de desenvolvimento de software e a orientação de equipes multidisciplinares em projetos destinados aos setores público e privado. Além disso, Santana participou da avaliação técnica de projetos e trabalhos relacionados à arquitetura de software, computação em nuvem, sistemas distribuídos, transformação digital e integração de inteligência artificial.

Essa combinação entre experiência prática, formação acadêmica e participação na avaliação de iniciativas tecnológicas ajuda a posicioná-lo como uma voz especializada no debate sobre a utilização responsável da IA na administração pública.

Tecnologia apoia, mas não substitui o julgamento humano

Segundo Santana, o julgamento humano permanece insubstituível sempre que a análise exige interpretação jurídica, ponderação entre princípios ou avaliação de proporcionalidade, tarefas que a tecnologia não está apta a executar sozinha.

Ele também alerta que o avanço da auditoria preventiva, em que sistemas atuam antes da conclusão de um processo de contratação, exige uma governança ainda mais rigorosa sobre dados, controle de acesso e integridade documental. "Quanto mais cedo a inteligência artificial interfere no fluxo de uma contratação, maior deve ser a governança sobre seus dados, seus critérios e seus limites", pontua.

Para o especialista, o próximo estágio da fiscalização pública não depende apenas de modelos mais avançados, mas da capacidade de acompanhar o ciclo da contratação quase em tempo real, sem abrir mão da supervisão humana.

"A melhor inteligência artificial para a administração pública não é aquela que pretende decidir no lugar do Estado. É aquela que amplia a capacidade preventiva das instituições sem esconder as evidências, eliminar a revisão humana ou enfraquecer a responsabilidade de quem decide", conclui Douglas Leonardo Nunes Santana.