Auditoria Inteligente com IA: Detectando Ineficiências e Sobrepreços nas Compras Públicas

Abstract

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Objetivo da pesquisa: O objetivo da presente pesquisa é demonstrar a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) na análise de dados de compras públicas, com ênfase na detecção automatizada de anomalias, sobrepreços e oportunidades de melhoria.Enquadramento teórico: A presente pesquisa fundamentou-se nos avanços do uso de IA no setor público, especialmente na auditoria de preços e detecção de anomalias, utilizando um algoritmo de aprendizado de máquinas, denominado Isolation Forest. Metodologia: O estudo pode ser caracterizado como de natureza aplicada, com abordagem quantitativa e delineamento exploratório, o qual utilizou um algoritmo que utiliza a técnica de Isolation Forest para análise de dados extraídos do Painel de Preços do Governo Federal. Resultados: Os resultados obtidos evidenciaram a existência de outliers e distorções significativas nos preços de aquisição, indicando possíveis erros ou sobrepreços em processos de aquisições públicas. Originalidade: A proposta dota de inovação ao aplicar IA de forma empírica sobre base real de dados públicos, como uma ferramenta para auditoria e análise de compras realizadas pela Administração Pública. Contribuições teóricas e práticas: O estudo apresentou relevante contribuição, reforçando e explicitando o papel da IA como uma ferramenta estratégica na gestão pública, apontando caminhos para melhoria da governança e da fiscalização das aquisições públicas. Palavras-chave: Inteligência Artificial; Compras Públicas; auditoria; Isolation Forest.