Impacto da tecnologia Machine Learning no processo decisório dos comitês da CAIXAUm estudo exploratório

Resumo

Objetivo - O presente estudo propõe analisar o impacto da aplicação de Machine Learning no processo decisório dos comitês da Caixa Econômica Federal, instituição financeira pública com papel estratégico na administração de programas sociais e políticas públicas no Brasil. A pesquisa destaca o alto volume de matérias deliberadas anualmente, a complexidade de sua governança e a diversidade de suas instâncias. Metodologia - Foi utilizada a parte inicial do framework conhecido como Design Science Research (DSR), para mapear os processos atuais (AS IS), até a fase de proposta de um artefato tecnológico baseado em Machine Learning (TO BE). A análise documental incluiu dados históricos sobre o funcionamento das principais instâncias colegiadas da Caixa, que se reúnem regularmente e processam muitas matérias complexas. O sistema proposto, nominado Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Machine Learning (SAD-ML), propõe módulos para priorização de pautas, análises preditivas e explicabilidade (XAI). Resultados - A aplicação de Machine Learning mostra-se particularmente eficaz na automatização de tarefas repetitivas, priorização de matérias críticas com base em relevância e urgência, aumento da transparência e redução do tempo de análise e deliberação em comitês. Limitações - Apesar da aplicabilidade buscada, o estudo está limitado pela dependência de dados históricos, pela necessidade de validação em ambientes reais de decisão e pela resistência cultural à adoção de sistemas de IA, especialmente em ambientes da administração pública. Aplicabilidade do trabalho - O modelo proposto busca transformar o funcionamento dos comitês da CAIXA, contribuindo para decisões mais ágeis, fundamentadas e transparentes, além de reduzir custos operacionais. Instituições públicas e privadas com governança colegiada podem adaptar o sistema para melhorar sua eficiência e accountability. Contribuições para a sociedade - A pesquisa busca fortalecer a governança pública ao melhorar a qualidade das decisões em uma instituição responsável por políticas de grande impacto social, como habitação popular, inclusão financeira e gestão do FGTS, beneficiando milhões de brasileiros. Originalidade - O presente trabalho é pioneiro ao explorar a aplicação de Machine Learning no suporte à governança colegiada da CAIXA, integrando tecnologia avançada em processos burocráticos de alta complexidade.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2025

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/36350

Temas

Políticas PúblicasPlanejamento UrbanoAdministração PúblicaTecnologiaDadosGovernança

Palavras-chave

Inteligência Artificial (IA)Big DataEra dos DadosTomada de DecisãoAdministração PúblicaArtificial Intelligence (AI)Data AgeDecision MakingPublic AdministrationInteligência artificial