Ambiente de Inteligência Artificial e Computacional para Camada de Serviços no Setor Público
Creators: name: Farias Pinheiro, Álvaro
Publisher: name: Zenodo
Year: 2023
Subjects: Engenharia de Domínio
Estrutura de Software
Suporte a Decisão
Inteligência Artificial
Inteligência Computacional
Compliance no Setor Público

description: <strong>Contexto</strong>: Atualmente, muitas organizações públicas já adotam aplicativos para automação de processos, com o objetivo de evitar trabalhos repetitivos e produzir resultados mais eficientes. <strong>Problema</strong>: Não são observados com tanta frequência o desenvolvimento de mecanismos inteligentes incorporadas nas ferramentas de apoio para tomada de decisões complexas. No serviço público em especial, as dificuldades podem estar relacionadas à abundância de fontes de dados disponíveis e ao número de normas legais a serem cumpridas, destacando-se as imposições decorrentes de preceito constitucional LIMPE (CF, 1988 — artigo 37), tais como da incorporação de transparência, auditabilidade, padronização, reutilização e flexibilidade a esses sistemas. <strong>Hipótese</strong>: Uma estrutura adequada para apoiar à tomada de decisão pública, dadas as características e dados cada vez mais desestruturados, bem como regulamentação abundante, seria, portanto, útil, podendo ser utilizada com segurança em muitas situações análogas, podendo evitar a necessidade de iniciar o desenvolvimento de novas aplicações do zero. <strong>Pergunta Condutora de Pesquisa</strong>: Como pode ser a especificação de um Ambiente que usa técnicas de Inteligência Artificial e Computacional para a camada de serviços com foco em compliance (<em>i.e.</em>, análise de conformidade) e que seja adequada ao Serviço Público? <strong>Objetivo</strong>: A pesquisa apresenta o processo de Engenharia de Domínio para implementação de um Ambiente que utiliza Inteligência Artificial (IA) e Inteligência Computacional (IC) no aprendizado de regras governamentais para apoio à tomada de decisão de gestores públicos com foco em compliance. O funcionamento deve incluir o aprendizado sobre a interação dos agentes (<em>i.e.</em>, especialistas em tecnologia e especialistas em negócio) com o Ambiente para que o problema possa ter sua decisão apoiada. <strong>Metodologia</strong>: Para esta pesquisa foi utilizado o <em>Design Science Research Methodology</em> (DSRM), dividindo o trabalho nas etapas de: (<em>i</em>) identificação do problema e motivação; (<em>ii</em>) definição dos objetivos; (<em>iii</em>) planejamento, projeto e desenvolvimento; (<em>iv</em>) demonstrações das simulações; (<em>v</em>) verificação e validação das simulações (via <em>guideline</em> de Wohlin); e, (<em>vi</em>) comunicação dos resultados. <strong>Resultados</strong>: Nesta pesquisa foram realizados: (<em>i</em>) uma revisão sistemática da literatura que identificou a inexistência de um Ambiente de IA e IC para o Setor público com foco em compliance; (<em>ii</em>) execução da Engenharia de Domínio em projetos para o Setor público com uso de IA; (<em>iii</em>) uma análise da variabilidade em artefatos reutilizáveis por meio de um modelo de características; (<em>iv</em>) a construção de um modelo estrutural com aprendizagem de máquina por reforço seguro; e, (<em>v</em>) simulações para verificações e validações do Ambiente. <strong>Contribuições</strong>: A pesquisa disponibiliza um Ambiente na forma de uma caixa-branca (<em>i.e.</em>, estrutura aberta) para que justamente possa ser evoluída pelos especialistas em tecnologia e em negócio, disponibilizando recomendações de soluções já testadas e aplicadas para problemas nas áreas de mineração de processos, detecção de anomalias, identificação de fraudes, extração de regras, gerenciamento de riscos, entre outras, com foco em compliance.