Desenvolvimento de uma Metodologia para a Coleta e Identificação de Atos Administrativos de Interesse nos Diários Oficiais dos Jurisdicionados do Tribunal de Contas do Estado do Rio de Janeiro (TCE-RJ)

Resumen

O projeto “Desenvolvimento de uma Metodologia para a Coleta e Identificação de Atos Administrativos de Interesse nos Diários Oficiais dos Jurisdicionados do Tribunal de Contas do Estado do Rio de Janeiro (TCE-RJ)” aborda um desafio essencial na era digital: transformar a vasta quantidade de dados desestruturados contidos nos Diários Oficiais em informações acessíveis e úteis. Utilizando técnicas avançadas de mineração de dados, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP), a pesquisa visa aprimorar o controle e a fiscalização do setor público. Os Diários Oficiais, fundamentais para a transparência administrativa, frequentemente apresentam informações em formatos variados (PDF, HTML, etc.), dificultando o acesso e a análise. Este projeto propôs e testou uma metodologia inovadora baseada no modelo CRISP-DM, estruturando o processo desde a coleta de dados até a classificação de atos administrativos como nomeações e exonerações. Foram exploradas duas abordagens: o uso de Random Forest para dados segmentados e estruturados, e de um Large Language Model (LLM), como o Gemini, para analisar contextos mais complexos e textos integrais. Os resultados evidenciaram alto nível de precisão em ambas as abordagens. Enquanto o Random Forest destacou-se na eficiência com dados organizados, o LLM demonstrou flexibilidade ao lidar com textos variados, mantendo a acurácia mesmo em casos ambíguos. Adicionalmente, a pesquisa viabilizou o uso de tecnologias emergentes, como modelos de linguagem em larga escala, para automatizar processos repetitivos, facilitando o trabalho de auditores do TCE-RJ. O estudo não apenas confirmou a viabilidade técnica da automação no setor público, mas também forneceu insights práticos para futuras aplicações, como a análise de contratos, licitações e convênios. Esta metodologia promete não apenas modernizar a fiscalização, mas também promover maior transparência e eficiência no controle administrativo, consolidando o uso de inteligência artificial como ferramenta estratégica na gestão pública.