Impacto da tecnologia Machine Learning no processo decisório dos comitês da CAIXA: Um estudo exploratório
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Data
2025-01-03
Autores
Orientador(res)
Joia, Luiz Antonio
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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.