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◆ Revista Simetria do Tribunal de Contas do Município de São Paulo2026-07-31· Philosophy

MATURIDADE DE DADOS E GOVERNANÇA ORÇAMENTÁRIA: Pré-requisitos para a IA na gestão orçamentária da SEDUC-PA

Raquel Serruya Elmescany, Ingrid Serruya

原始摘要(英文原文)· Original abstract
No cenário de transformação digital, a administração pública procura converter volumes massivos de dados em inteligência estratégica, embora a adoção de tecnologias emergentes em governos estaduais ainda enfrente barreiras estruturais severas. Este estudo tem como objetivo analisar de que maneira a maturidade de dados e a governança orçamentária se configuram como pré-requisitos mandatórios para a implementação efetiva da Inteligência Artificial (IA) no planejamento do orçamento da Secretaria de Estado de Educação do Pará (SEDUC-PA) e propor um modelo de boas práticas gerenciais. Metodologicamente, foi realizada uma pesquisa qualitativa, exploratória e descritiva, utilizando a aplicação de entrevistas semiestruturadas com gestores técnicos da área orçamentária em comparação com a literatura sobre o tema. Os resultados empíricos revelaram uma baixa maturidade de dados, caracterizada pelo uso persistente de planilhas de Excel em decisões envolvendo verbas estratégicas, severa fragmentação sistêmica e ausência de interoperabilidade entre as plataformas mais utilizadas pelo setor: os sistemas PAE, SIMAS e SIAFE. Adicionalmente, foram identificadas fragilidades estruturais na instrução de processos e uma forte barreira cultural ligada ao apego ao papel físico e ao receio da automação. A hipótese de que a inserção isolada de IA não corrige disfunções crônicas sem governança antecedente foi confirmada. A pesquisa culminou na proposição de um modelo estruturado em eixos de saneamento de bases (via PRODEPA), padronização de fluxos, contabilidade de custos e letramento digital. Conclui-se que o fortalecimento da infraestrutura e a superação das resistências humanas são pré-requisitos para a inovação tecnológica sustentável, abrindo vertentes para futuros estudos sobre indicadores quantitativos de prontidão e testes empíricos de algoritmos em finanças públicas regionais.
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