Após conclusão de uma auditoria, o Tribunal de Contas da União (TCU) decidiu estruturar um material que deve servir como um guia com definição de diretrizes, parâmetros e possíveis riscos para ajudar líderes e gestores públicos no processo de implantação ou contratação de serviços relacionados ao uso de Inteligência Artificial (IA).
A auditoria teve como objetivo avaliar o estágio atual e expectativas de utilização de IA na Administração Pública Federal, identificar os riscos associados, compreender os impactos para o controle e avaliar propostas para uma Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), lançada no ano passado pelo MCTI.
De acordo com um levantamento do TCU, pelo menos 75 organizações federais utilizavam ativamente soluções com base em IA, em setembro de 2021. Ainda segundo a pesquisa, esse número tende a crescer de maneira exponencial nos próximos anos. No entanto, a avaliação dos avanços nessa área pode ser prejudicada por falhas na EBIA.
Primeiramente, as finalidades da EBIA não são específicas, mensuráveis, alcançáveis e delimitadas em um recorte temporal.
O relator do processo, ministro Aroldo Cedraz, afirma que “Primeiro, os objetivos da EBIA não são específicos, mensuráveis, realistas (alcançáveis) e delimitados em um recorte temporal. Na prática, podem ser considerados apenas diretrizes, que são mais abertas por natureza. Em consequência, as ações estratégicas não declaram explicitamente a quais objetivos estão associadas, dificultando a avaliação do nível de coerência entre tais elementos”.
Ainda, o ministro disse que não está nítido o estágio de referência inicial, o chamado “marco zero”, nem os indicadores e metas para avaliação do desempenho.
Para ele, não é possível desenvolver qualquer análise relevante dos resultados alcançados sem os valores da linha de base sobre a realidade a ser melhorada. O ministro observa:
“O diagnóstico da situação atual, presente na EBIA, apresenta apenas dados gerais sobre do uso de IA no país, sem definir o que se pretende medir ou priorizar”.
Por fim, salienta que existem falhas na apresentação do modelo lógico da EBIA e sobre como ela reflete sobre os problemas identificados ou as oportunidades priorizadas, posto que não há distinção de entradas, atividades, produtos, impactos e resultados.
“A questão reforça a necessidade do envolvimento das lideranças para identificar aplicações que possam oferecer saltos na qualidade e agilidade dos serviços oferecidos diretamente ao cidadão”, disse.
Portanto, determinou a realização de nova etapa do trabalho, agora como metas o estabelecimento e a validação de referencial teórico e metodológico próprio do TCU para auditoria de aplicações e algoritmos de inteligência artificial, englobando sistemas especialistas baseados em regras e também soluções de aprendizagem de máquina.
Fonte: TeleSíntese