Ela funciona por um ciclo diário e automatizado: coleta dados de compras públicas em diversas bases e, a partir daí, usa mineração de texto e inteligência artificial para varrer editais e contratos em busca de inconsistências, como sobrepreço, direcionamento a fornecedor específico ou indícios de fraude. Quando identifica um risco, o sistema dispara um alerta para a equipe de auditoria, permitindo que ela intervenha antes da assinatura do contrato, em vez de apurar a irregularidade só depois que o dinheiro público já foi gasto.
O caso soma-se a um conjunto de iniciativas que usam IA para monitorar contratos públicos, com o objetivo comum de sinalizar padrões que dificilmente seriam percebidos em uma análise manual.
Para Douglas Leonardo Nunes Santana, arquiteto de software especializado em sistemas de auditoria e governança digital baseados em IA, ferramentas como a Alice ampliam a capacidade analítica das equipes, mas não substituem a responsabilidade humana pela decisão final.
“Em auditoria pública, não basta que a IA aponte um risco; é necessário demonstrar de onde veio a informação, quais documentos foram analisados e como o auditor poderá revisar aquela indicação”, observa. “A inteligência artificial deve atuar como ferramenta de apoio ao trabalho dos auditores e gestores, ampliando sua capacidade analítica, mas mantendo a decisão final sob responsabilidade humana”, acrescenta.
Douglas atuou como arquiteto principal e autor técnico de plataformas de análise de riscos, auditoria assistida por IA, open contracting e automação de processos de fiscalização, contribuindo para projetos reconhecidos nacional e internacionalmente. Segundo ele, o principal desafio da adoção está menos na tecnologia em si e mais na governança.
“A inovação só gera valor quando está acompanhada de mecanismos que garantam a privacidade das informações, a rastreabilidade das decisões e a conformidade com a legislação. Hoje existem tecnologias que permitem processar grandes volumes de dados sem comprometer informações sensíveis, utilizando criptografia, controle de acessos, anonimização e monitoramento contínuo”, afirma.
No campo da eficiência da gestão pública, o arquiteto aponta que modelos de aprendizado de máquina já vêm sendo aplicados para localizar inconsistências em contratos e despesas, enquanto a análise preditiva ajuda a antecipar riscos e a priorizar quais processos merecem revisão mais aprofundada.
“Além da IA, tecnologias como mineração de dados, processamento de linguagem natural, análise de redes e painéis inteligentes de monitoramento vêm tornando os processos de auditoria mais contínuos, proativos e orientados por evidências, fortalecendo a governança e a transparência das instituições públicas”, completa.
Mais transparência
A adoção de IA na fiscalização brasileira acompanha um movimento internacional de abertura de dados em compras públicas, conhecido como open contracting. Na Ucrânia, o sistema ProZorro passa a publicar em tempo real informações sobre licitações e ganhou reconhecimento de organismos como a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) e o Banco Mundial, com economia estimada em mais de US$ 1 bilhão em contratos públicos desde sua implementação, segundo a Open Contracting Partnership. No Chile, a plataforma ChileCompra deu origem a um observatório dedicado a identificar padrões de risco em compras governamentais, hoje citado como referência na América Latina.
No Brasil, o avanço da inteligência artificial na fiscalização também tem levado órgãos federais a formalizar regras específicas de uso. Em abril de 2026, o Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos instituiu uma política de governança de IA com diretrizes sobre supervisão humana, segurança da informação e responsabilização no uso dessas ferramentas. Dois meses depois, a pasta lançou um guia voltado a servidores públicos, citando a auditoria de contratos entre os usos de IA já adotados por órgãos federais.
O mesmo tipo de regramento avança em outras esferas: em fevereiro de 2026, a Receita Federal regulamentou o uso de IA na fiscalização tributária e criou a função de curador de IA generativa para monitorar erros e vieses nos sistemas; já no Judiciário, a Resolução CNJ nº 615/2025 exige auditoria e supervisão humana para qualquer solução adotada pelos tribunais.
Douglas acredita que o uso de IA na fiscalização deve se aprofundar nos próximos anos, com órgãos de controle migrando de modelos reativos para mecanismos preventivos de monitoramento contínuo, apoiados por bases de dados cada vez mais integradas entre si.
“Acredito que a inteligência artificial não substituirá os profissionais de auditoria e controle, mas transformará profundamente a forma como esses especialistas trabalham, oferecendo ferramentas capazes de ampliar a capacidade analítica, aumentar a eficiência e contribuir para decisões mais rápidas, consistentes e fundamentadas”, projeta.
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