O uso de tecnologias emergentes e a efetividade no controle externo exercido pelos Tribunais de Contas

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Chagas, Carlos Fernando das
• Orientador(a): Frare, Irineu Rodrigues
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Auditoria; Tribunais de contas; Big data; Inteligência artificial; Controle externo; Análise de dados; Mudança em processos; Efetividade; Eficiência
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/33074

Objetivo – Esse trabalho buscou compreender como o uso de tecnologias de Big Data, Análise de Dados e Inteligência Artificial por parte dos Tribunais de Contas pode alterar os atuais processos de trabalho inerentes ao controle externo e, por consequência, influenciar na efetividade e eficiência desses órgãos. Metodologia – Esse trabalho utilizou-se do método de estudo de caso, uma abordagem qualitativa, para analisar profundamente o projeto Suricato desenvolvido no Tribunal de Contas do Estado de Minas Gerais, que se utiliza de malhas eletrônicas de inspeção, que cruzam dados e informações disponíveis tanto em seus sistemas quanto em bases de dados de organizações parceiras (fontes externas), para fins de auditoria e fiscalização. Resultados – Foi possível verificar que houve significativas mudanças em processos existentes, bem como o estabelecimento de novos procedimentos, ainda não formalizados, que inovam às ações de fiscalização e auditoria, promovendo um controle concomitante e preventivo, vindo ao encontro do movimento internacional de aprimoramento da atividade de auditoria por meio do emprego de novas tecnologias. Limitações – O estudo limitou-se ao único caso estudado e não foi possível obter parte da documentação requerida dado ao grau sigiloso das informações, a exemplo do Plano Anual de Fiscalizações em execução. Contribuições práticas – Essa dissertação pode ser utilizada como um guia de melhores práticas para Tribunais de Contas ou outros órgãos de controle que queiram implementar uma cultura de auditoria baseada em dados.