Programação
Masterclass de Inteligência Artificial Aplicada à Gestão Financeira e Compliance · 6 módulos · 39 tópicos · 21 horas
Descrição do curso
Da análise de dados orçamentários à construção de agentes de IA
A execução orçamentária e financeira concentra alguns dos pontos de maior risco da gestão pública: liquidações sem suporte documental adequado, pagamentos fora da ordem cronológica, retenções tributárias incorretas, inscrições indevidas em restos a pagar e fragilidades no acompanhamento das metas e limites da Lei de Responsabilidade Fiscal. Ao mesmo tempo, as unidades financeiras e de controle e compliance lidam com volumes crescentes de dados e com equipes reduzidas, o que limita a capacidade de análise tempestiva.
Esta masterclass de 21 horas foi estruturada para mostrar como a Inteligência Artificial generativa pode ampliar a capacidade analítica dessas áreas com segurança jurídica e supervisão humana. O percurso parte dos fundamentos normativos do ciclo da despesa (Constituição Federal, Lei nº 4.320/1964, Lei Complementar nº 101/2000 e Lei nº 14.133/2021), avança para o tratamento e a análise de bases de execução orçamentária com IA, passa pela aplicação de testes analíticos e pela gestão de riscos conforme a ABNT NBR ISO 31000:2018 e culmina na construção, validação e governança de um agente de IA especializado.
O eixo prático do curso é o projeto integrador: cada grupo desenha, configura e testa um agente de IA voltado a um problema real da sua unidade, como a verificação de conformidade da liquidação, o monitoramento da ordem cronológica de pagamentos, a análise da execução orçamentária ou o apoio à auditoria interna. O agente é construído com instruções de sistema, base de conhecimento curada (RAG, MCP, Skills, Post Retrieval) e critérios explícitos de escalonamento para o servidor responsável, sendo submetido a bateria de testes antes da apresentação final.
A proteção de dados pessoais (LGPD), o sigilo fiscal e o princípio Human‑in‑the‑Loop atravessam todos os módulos. Os participantes aprendem a identificar alucinações, vieses e erros de cálculo típicos dos modelos de linguagem e a estruturar trilhas de verificação que preservem a responsabilidade do agente público pela decisão final. São utilizadas ferramentas como ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot e NotebookLM, dentre outras, com critérios objetivos de escolha para cada tarefa.
Objetivos de aprendizagem
Ao final da masterclass, o participante será capaz de:
Relacionar os fundamentos normativos da execução orçamentária e financeira (CF, arts. 165 a 169; Lei nº 4.320/1964; LC nº 101/2000) aos pontos de controle do ciclo da despesa passíveis de apoio por IA.
Posicionar o uso de IA no modelo das três linhas previsto no art. 169 da Lei nº 14.133/2021, distinguindo atividades de gestão, de supervisão e de auditoria.
Operar modelos de linguagem com técnicas de engenharia de prompt (zero-shot, few-shot, cadeia de raciocínio e prompts estruturados) aplicadas a tarefas financeiras e de controle.
Tratar e analisar bases de execução orçamentária e financeira com apoio de IA, produzindo indicadores de desempenho, projeções e painéis gerenciais.
Aplicar testes analíticos assistidos por IA para detecção de anomalias, como valores atípicos, duplicidade de pagamentos, fracionamento de despesa e quebra da ordem cronológica.
Estruturar matrizes de riscos fiscais e operacionais do ciclo da despesa conforme a ABNT NBR ISO 31000:2018.
Verificar a conformidade documental da liquidação (Lei nº 4.320/1964, art. 63) por meio de listas de verificação assistidas por IA.
Projetar e construir um agente de IA especializado, com instruções de sistema, base de conhecimento (RAG e Post Retrieval), ferramentas e critérios de escalonamento para o servidor responsável.
Validar o agente por meio de bateria de testes, métricas de acurácia e aderência normativa, identificando alucinações e vieses.
Estabelecer protocolos de supervisão humana, rastreabilidade, versionamento e proteção de dados (LGPD e sigilo fiscal) para uso institucional do agente.
Público-alvo
Para quem decide, executa e controla a despesa pública
- Ordenadores de despesa e membros da alta administração
- Gestores e servidores das áreas de orçamento, finanças e contabilidade
- Servidores responsáveis pela liquidação, pelo pagamento e pelo controle da ordem cronológica
- Controladores internos, auditores internos e equipes de conformidade
- Gestores e fiscais de contratos responsáveis pelo atesto e pela medição de serviços
- Equipes de governança, gestão de riscos e integridade
- Assessores técnicos e analistas que atuam com dados e relatórios gerenciais
Conteúdo programático
Seis módulos, da norma ao agente de IA
6 módulos · 39 tópicos · 21 horas
- 1.1Arquitetura constitucional do orçamento (PPA, LDO e LOA, CF, art. 165) e sistemas de controle externo e interno (CF, arts. 70 a 74)
- 1.2Estágios da despesa: empenho, liquidação e pagamento (Lei nº 4.320/1964, arts. 58 a 65); restos a pagar processados e não processados; despesas de exercícios anteriores
- 1.3Lei de Responsabilidade Fiscal: metas fiscais, Anexo de Riscos Fiscais, limites de despesa com pessoal (arts. 19 a 23), vedação do art. 42, RREO e RGF
- 1.4Ordem cronológica de pagamentos (Lei nº 14.133/2021, art. 141): critérios, hipóteses de alteração justificada e dever de transparência
- 1.5Pagamento na execução contratual: atesto, medição, glosas, Instrumento de Medição de Resultado (IMR) e retenções tributárias
- 1.6Modelo das três linhas (Lei nº 14.133/2021, art. 169) e o papel da unidade de controle interno
- 1.7Mapeamento dos pontos críticos do ciclo da despesa com potencial de apoio por IA
- 2.1Conceitos essenciais: aprendizado de máquina, redes neurais profundas, aprendizado de representações e modelos de linguagem de grande escala (LLMs)
- 2.2Funcionamento dos LLMs: tokens, janela de contexto, temperatura e raciocínio estendido
- 2.3Limitações críticas para a área financeira: alucinação, vieses, fragilidade em cálculos e uso de execução de código para aritmética confiável
- 2.4Panorama de ferramentas: ChatGPT (análise de dados, Deep Research e Canvas), Claude (Projects e Skills), Gemini (Gems e integração com Planilhas), Microsoft Copilot (integração com Excel e M365), NotebookLM e Perplexity; critérios de escolha por tarefa
- 2.5Engenharia de prompt: zero-shot, few-shot, cadeia de raciocínio (chain-of-thought), prompts estruturados (papel, contexto, tarefa, formato e restrições) e evidências empíricas sobre o efeito do tom do prompt na acurácia
- 2.6Dados sensíveis: LGPD, sigilo fiscal (CTN, art. 198), dados pessoais em folha de pagamento e em pagamentos a pessoas físicas; técnicas de anonimização
- 2.7Human‑in‑the‑Loop: riscos de dependência excessiva e padrões de perda de autonomia do usuário no uso de LLMs
- 3.1Fontes de dados: Portal da Transparência, Tesouro Transparente, Siconfi, PNCP, Dados Abertos do Compras.gov.br e extrações de sistemas corporativos (SIAFI, Tesouro Gerencial ou sistemas locais)
- 3.2Tratamento de bases com IA: limpeza, padronização, junção de tabelas e construção de dicionário de dados
- 3.3Indicadores de execução: taxa de empenho, taxa de liquidação, inscrição em restos a pagar, prazo médio de pagamento e aderência à ordem cronológica
- 3.4Análise preditiva: projeção de receita e despesa, sazonalidade e simulação de cenários fiscais
- 3.5Visualização: painéis e relatórios gerenciais gerados com apoio de IA
- 3.6Validação dos resultados: reprodutibilidade, conferência de totais, rastreio de fórmulas e registro das premissas adotadas
- 4.1Processo de gestão de riscos da ABNT NBR ISO 31000:2018: escopo e contexto, identificação, análise, avaliação, tratamento, monitoramento e comunicação
- 4.2Construção de matriz de riscos fiscais e operacionais do ciclo da despesa com apoio de IA
- 4.3Testes analíticos: distribuição de Benford, valores atípicos, duplicidade de pagamentos, fracionamento de despesa, pagamentos fora da ordem cronológica e concentração de fornecedores
- 4.4Cruzamento com cadastros de sanções (CEIS, CNEP e CEPIM) e com a situação cadastral de fornecedores
- 4.5Conformidade documental da liquidação: nota fiscal, atesto, regularidade fiscal e trabalhista, retenções e documentos de cobrança
- 4.6Papéis de trabalho e relatórios de auditoria com IA: matriz de achados (condição, critério, causa e efeito) e redação de recomendações
- 5.1Assistente, agente e automação: graus de autonomia, uso de ferramentas e ciclo de raciocínio e ação
- 5.2Componentes de um agente: instruções de sistema, base de conhecimento, RAG (geração aumentada por recuperação), ferramentas, memória e formato de saída
- 5.3Plataformas: Plugins personalizados, Claude Projects e Skills e agentes do Microsoft Copilot; critérios institucionais de escolha (licenciamento, localização dos dados e governança)
- 5.4Model Context Protocol (MCP): conexão de agentes a bases de dados e APIs públicas de contratos, empenhos, pagamentos e sanções
- 5.5Canvas do agente: problema, usuário, entradas, saídas, limites de atuação e critérios de escalonamento para o servidor responsável
- 5.6Curadoria da base de conhecimento: normas, manuais internos, jurisprudência do TCU, modelos e casos resolvidos
- 5.7Redação da instrução de sistema: papel, escopo, procedimento passo a passo, formato de resposta, obrigação de citar a fonte e hipóteses de recusa
- 6.1Bateria de testes: casos típicos, casos-limite e casos adversariais, com gabarito elaborado pela área técnica
- 6.2Métricas de qualidade: acurácia, completude, aderência normativa, consistência entre execuções e taxa de alucinação
- 6.3Mecanismos de proteção: restrição de escopo, citação obrigatória de fonte, sinalização de incerteza e bloqueio de dados sensíveis
- 6.4Governança do agente: responsável designado, versionamento, registro de uso e trilha de auditoria; diretrizes da Lei nº 14.129/2021 (Governo Digital) e da LGPD
- 6.5Supervisão humana e responsabilização: motivação da decisão e consideração das consequências práticas (LINDB, arts. 20 a 28)
- 6.6Plano de implantação: projeto-piloto, indicadores de valor público, capacitação da equipe e ciclo de melhoria contínua
Evento presencial · Foz do Iguaçu/PR
Horários
22 a 24 de fevereiro de 2027 · segunda a quarta‑feira
Hotel: em breve
| Horário | Atividade |
|---|---|
| 08h00 às 09h00 | Credenciamento primeiro dia |
| 09h00 às 12h00 | Aula |
| 12h00 às 13h00 | Almoço |
| 13h00 às 15h00 | Aula |
| 15h00 às 15h30 | Coffee break |
| 15h30 às 17h30 | Aula |