Ambiente de Inteligência Artificial e Computacional para Camada de Serviços no Setor Público

Contexto: Atualmente, muitas organizações públicas já adotam aplicativos para automação de processos, com o objetivo de evitar trabalhos repetitivos e produzir resultados mais eficientes. Problema: 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. Hipótese: 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. Pergunta Condutora de Pesquisa: 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 (i.e., análise de conformidade) e que seja adequada ao Serviço Público? Objetivo: 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 (i.e., especialistas em tecnologia e especialistas em negócio) com o Ambiente para que o problema possa ter sua decisão apoiada. Metodologia: Para esta pesquisa foi utilizado o Design Science Research Methodology (DSRM), dividindo o trabalho nas etapas de: (i) identificação do problema e motivação; (ii) definição dos objetivos; (iii) planejamento, projeto e desenvolvimento; (iv) demonstrações das simulações; (v) verificação e validação das simulações (via guideline de Wohlin); e, (vi) comunicação dos resultados. Resultados: Nesta pesquisa foram realizados: (i) uma revisão sistemática da literatura que identificou a inexistência de um Ambiente de IA e IC para o Setor público com foco em compliance; (ii) execução da Engenharia de Domínio em projetos para o Setor público com uso de IA; (iii) uma análise da variabilidade em artefatos reutilizáveis por meio de um modelo de características; (iv) a construção de um modelo estrutural com aprendizagem de máquina por reforço seguro; e, (v) simulações para verificações e validações do Ambiente. Contribuições: A pesquisa disponibiliza um Ambiente na forma de uma caixa-branca (i.e., 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