Automa\u00e7\u00e3o feita pelos usu\u00e1rios<\/strong><\/p>\nPromovido pela Secretaria de Estado de Planejamento e Gest\u00e3o (Seplag-MG), o Automatiza.MG permite que os servidores desenvolvam seus pr\u00f3prios assistentes virtuais, a partir de sua experi\u00eancia com os processos internos e com as demandas da popula\u00e7\u00e3o em suas \u00e1reas.<\/p>\n
A ades\u00e3o ao projeto \u00e9 volunt\u00e1ria e o servidor interessado conta com cursos presenciais e online. Foram disponibilizadas licen\u00e7as e treinamento em ferramentas low-code e no-code. Com isso, funcion\u00e1rios que conhecem bem os processos e as rotinas da administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica criaram aplica\u00e7\u00f5es simples e de alto impacto.<\/p>\n
Na \u00e1rea ambiental, a an\u00e1lise de documentos do Plano de A\u00e7\u00e3o de Emerg\u00eancia (PAE) para barragens passou de 2 horas e 15 minutos para apenas 14 minutos e 38 segundos. A Educa\u00e7\u00e3o automatizou o credenciamento de institui\u00e7\u00f5es e cursos, facilitando o acesso \u00e0 educa\u00e7\u00e3o profissional. O tr\u00e2nsito, por sua vez, automatizou a an\u00e1lise de recursos de defesa de autua\u00e7\u00e3o, melhorando a efici\u00eancia e a qualidade do servi\u00e7o.<\/p>\n
A justi\u00e7a e a seguran\u00e7a p\u00fablica automatizaram o pagamento de contas de unidades prisionais e a taxa\u00e7\u00e3o de servidores, reduzindo o tempo dedicado \u00e0 burocracia. A agricultura atualizou, de maneira automatizada, a situa\u00e7\u00e3o patrimonial de bens cedidos \u00e0s prefeituras. A gest\u00e3o de pessoal automatizou diversos processos de obten\u00e7\u00e3o de certid\u00f5es, como solicita\u00e7\u00e3o de certid\u00f5es de rendimentos e de aposentadoria.<\/p>\n
Em termos quantitativos, os dados demonstram redu\u00e7\u00e3o de tempo de execu\u00e7\u00e3o em mais de 90%; libera\u00e7\u00e3o de milhares de horas de trabalho; e amplia\u00e7\u00e3o da arrecada\u00e7\u00e3o em R$ 1,3 milh\u00e3o.<\/p>\n
Intelig\u00eancia de dados para combate a cart\u00e9is e corrup\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\nDesde 2022, os avan\u00e7os na \u00e1rea de aprendizado de m\u00e1quina e o amadurecimento da utiliza\u00e7\u00e3o de tais ferramentas contribuem para que o CADE identifique problemas concorrenciais no setor de combust\u00edveis. A solu\u00e7\u00e3o desenvolvida pelo \u00f3rg\u00e3o antitruste \u00e9 alimentada pelos levantamentos semanais dos pre\u00e7os praticados nas revendas de combust\u00edveis pela Ag\u00eancia Nacional de Petr\u00f3leo, G\u00e1s Natural e Biocombust\u00edveis (ANP).<\/p>\n
Outra iniciativa de analytics \u00e9 o projeto C\u00e9rebro, em que se utilizam t\u00e9cnicas de screening para detectar participantes de licita\u00e7\u00f5es que eventualmente combinem os pre\u00e7os que v\u00e3o propor. A solu\u00e7\u00e3o identifica indicadores quantitativos da poss\u00edvel atua\u00e7\u00e3o de cart\u00e9is, como baixa vari\u00e2ncia, alta correla\u00e7\u00e3o entre os pre\u00e7os, similaridades das propostas, lances de cobertura, desclassifica\u00e7\u00f5es e a divis\u00e3o de mercado.<\/p>\n
\u201cEsse processo \u00e9 facilitado, pois o governo brasileiro adota, desde 2000, um sistema eletr\u00f4nico unificado para realiza\u00e7\u00e3o de licita\u00e7\u00f5es p\u00fablicas, o Comprasnet. Com a amplia\u00e7\u00e3o e centraliza\u00e7\u00e3o das bases de dados de licita\u00e7\u00f5es p\u00fablicas no Brasil, definida pela Lei n\u00ba 14.133, de 2021, o Portal Nacional de Compras P\u00fablicas (CNPC), que receber\u00e1 dados de outros sistemas de licita\u00e7\u00e3o utilizados por Estados e Munic\u00edpios, facilitar\u00e1 a obten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es de um conjunto maior das licita\u00e7\u00f5es p\u00fablicas e incluir\u00e1 todas as esferas de governo\u201d, adiantam os autores do artigo.<\/p>\n
Qualidade dos dados habilita criatividade<\/strong><\/p>\n\u201cA expans\u00e3o da IA na administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica brasileira n\u00e3o seguir\u00e1 um caminho \u00fanico\u201d, concluem os autores do artigo. \u201cUm ponto convergente entre os dois casos \u00e9 a import\u00e2ncia da cultura organizacional para o sucesso da implementa\u00e7\u00e3o da IA. Tanto em Minas Gerais quanto no CADE, a cria\u00e7\u00e3o de um ambiente favor\u00e1vel \u00e0 inova\u00e7\u00e3o e a capacita\u00e7\u00e3o dos servidores foram cruciais para a ado\u00e7\u00e3o das novas tecnologias\u201d, destacam.<\/p>\n
Entre as diferen\u00e7as de abordagem, em Minas Gerais se optou por mecanismos e tecnologias no-code e low-code, que d\u00e1 agilidade, mas s\u00e3o dependentes de plataforma propriet\u00e1ria. O CADE optou por tecnologias mais baseadas em programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
O artigo enfatiza que ambos os casos demonstram a import\u00e2ncia da qualidade dos dados para o desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es eficazes de IA. \u201cA coleta, o tratamento e a an\u00e1lise de dados precisos e confi\u00e1veis s\u00e3o fundamentais para o treinamento de modelos de aprendizado de m\u00e1quina e para a gera\u00e7\u00e3o de insights relevantes\u201d.<\/p>\n
O desenvolvimento de compet\u00eancias, tanto no plano institucional quanto individual, \u00e9 tamb\u00e9m destacado como um fundamento. \u201cH\u00e1 uma menor demanda no caso de Minas Gerais, pois o foco ainda est\u00e1 na constru\u00e7\u00e3o de automatiza\u00e7\u00e3o de processos. Mas \u00e9 natural que isso evolua para abranger modelos preditivos de comportamento e fortalecedores da tomada de decis\u00e3o\u201d, informa o material.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Detalhamento de projetos muito diferentes em objetivos, m\u00e9todos e resultados apontam os v\u00e1rios caminhos da aplica\u00e7\u00e3o da tecnologia<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":28119,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1370],"tags":[247,336,933,934,249],"class_list":["post-28102","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-seja-relevante","tag-comercio","tag-gestao","tag-ia","tag-inteligencia-artificial","tag-varejo"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28102","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/users\/21"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28102"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28102\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28119"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28102"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28102"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28102"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}