TCU vai elaborar guia com diretrizes e parâmetros para implantar IA no governo
O Tribunal de Contas da União (TCU) decidiu elaborar um guia com a definição de diretrizes, parâmetros e eventuais riscos para auxiliar líderes e gestores públicos no processo de implementação ou contratação de serviços que envolvam o uso de inteligência artificial (IA).
A decisão faz parte da conclusão da auditoria, realizada com o objetivo de avaliar o estágio atual e perspectivas de utilização de IA na Administração Pública Federal, identificar os riscos associados, conhecer os impactos para o controle e avaliar a proposta para uma Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), lançada no ano passado pelo MCTI.
Levantamento do TCU constatou que ao menos 75 organizações federais utilizavam ativamente soluções baseadas em IA, em setembro de 2021. De acordo com o estudo, esse número tende a crescer exponencialmente nos próximos anos. Porém, a avaliação dos avanços nessa área pode ser prejudicada por falhas na EBIA.
-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”, afirma o relator do processo, ministro Aroldo Cedraz.
O ministro disse que também não está claro o estágio de referência inicial, o chamado “marco zero”, nem os indicadores e metas para avaliação do desempenho. Para ele, sem valores da linha de base acerca da realidade a ser aprimorada, não se poderá desenvolver qualquer análise relevante dos resultados alcançados. “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”, observa.
Por último, ressalta que há falhas na apresentação do modelo lógico da EBIA e sobre como ela incide sobre os problemas identificados ou as oportunidades priorizadas, uma vez que não há discriminação 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.
Por essa razão, determinou a realização de nova etapa do trabalho, tendo agora como objetivos o estabelecimento e a validação de referencial teórico e metodológico próprio do TCU para auditoria de aplicações e algoritmos de inteligência artificial, abrangendo tanto sistemas especialistas baseados em regras, como soluções de aprendizagem de máquina.
