Os dados crescem
A equipe, não

Mais notas fiscais de serviço, mais inscrições em dívida ativa, mais processos — e a mesma quantidade de fiscais. Ao mesmo tempo, a Lei de Acesso à Informação e a Lei de Responsabilidade Fiscal vigiam cada passo.

A análise ainda é feita, hoje, contribuinte por contribuinte. A IA não substitui o exercício do poder de polícia. Ela amplia o alcance dos seus olhos.

O que a máquina responde?

Por décadas o computador só respondia perguntas fáceis como: o que, quem, quando, onde e quanto. Bastava consultar um banco de dados. O salto da IA está no difícil — o por quê e o como.

A imprecisão da IA

Hoje a IA alucina, delira, esquece e até pode inventar um artigo de lei com cara de verdade, afirmando categoricamente que está certa mesmo estando errada.
Já os humanos, além de poderem cometer os mesmos erros, ainda se cansam, se distraem, têm vieses e não conseguem ler nem lembrar milhões de registros.

IA x Humanos

Então a solução é não confiar cegamente em nenhum dos dois. Precisamos planejar uma forma de trabalho conjunto para que um corrija o outro: a máquina amplia o alcance e a velocidade; o humano valida o juízo e a veracidade.
Os erros de um não são os erros do outro.

Governança não é freio
É a condição

Sem dado de qualidade, não há IA confiável. No setor público, ela opera sob a LGPD e o sigilo fiscal, com controle de acesso e supervisão humana.

Se a IA aponta um contribuinte, ela precisa explicar por que apontou aquele contribuinte com as devidas justificativas dos motivos da indicação — como um auto de infração precisa de motivação. IA sem fundamentação não se sustenta num processo. Assim como um lançamento sem motivação não se sustenta.

A camada
ontológica

A camada ontológica, ou informações de metadados dos processos, é um mapa de significados que ensina à máquina o que é um contribuinte, um fato gerador, o que separa um débito suspenso de um em dívida ativa.

É para a IA o que as definições do Código Tributário são para o Direito. Sem o mapa, a IA adivinha. Com ele, ela raciocina sobre a realidade jurídica do município.

4 Níveis de uso

IA não é só um chat interessante. Esse é apenas o primeiro degrau.
No topo estão os sistemas baseados em agentes: que possuem agentes autônomos que planejam, dividem o trabalho e colaboram entre si. Dessa forma não é mais necessário desenvolver apenas sistemas corporativos com lógica determinística, para solucionar todos os problemas de negócio ou otimizar os processos empresariais e governamentais.

IA Generativa + Machine Learning

A IA generativa raciocina estatisticamente por meio de modelos de linguagem (LLMs), e por isso é imprecisa com números ou referências exatas. Combinada a modelos estatísticos e de machine learning, treinados com os dados históricos, a seleção de um contribuinte vem com uma probabilidade calculada, mensurável e auditável, deixando de ser apenas um palpite. A máquina indica e fundamenta; quem lança o crédito é o fiscal.

O mercado mundial de IA

O ecossistema mundial se divide em duas camadas: empresas horizontais (a fundação, os grandes modelos) e verticais (especializadas — jurídico, contábil, fiscal). Então o desafio de empresas, instituições e órgãos públicos não é construir modelos de IA, mas sim escolher as melhores soluções de empresas da camada vertical, que especializaram seu serviço para resolver bem um único problema.

A IA cobra por token — o "pedágio" da era da IA. Um token é um pedaço de texto, cerca de 4 letras, ou ¾ de uma palavra. Você paga pelo que envia e pelo que recebe.

Duas curvas se cruzaram: o preço por token despencou em ordens de grandeza, enquanto a capacidade disparou — modelos que leem centenas de páginas de uma vez. Tarefas inviáveis há 3 anos hoje custam centavos. Assim como ocorreu com o armazenamento de dados e com a energia solar: eles se transformaram em commodities e a barreira deixou de ser o custo.