Manaus (AM) – Tendo em pauta a evolução do projeto de Sistema de Informações de Custos do MPAM (SisC), a avaliação de possibilidades de integração de dados e a utilização de inteligência artificial no apoio à gestão institucional, Ministério Público do Amazonas (MPAM), via Laboratório de Inovação (iMPactaLAB) e Grupo de Trabalho de Custos, e Secretaria de Estado da Fazenda do Amazonas (Sefaz-AM) realizaram reunião técnica, na quinta-feira (5/11).
O MP esteve representado pelo coordenador do iMPactaLAB, promotor de Justiça Jefferson Neves de Carvalho, e pelos servidores Francisco Edinaldo Lira de Carvalho, Saile Costa e Cleiton da Silva Alves.
Durante a reunião, a equipe técnica da secretaria apresentou o Sica-Gerencial, plataforma que permite organizar e analisar informações relacionadas a custos, execução orçamentária e recursos institucionais por meio de painéis interativos e estruturas hierárquicas de centros de custos. Também foi demonstrado o Navegador de Informações de Custos e Inteligência Artificial (NIC + IA), ferramenta que utiliza IA para interpretar perguntas em linguagem natural e facilitar consultas a informações gerenciais.
O iMPactaLAB apresentou iniciativas voltadas ao uso estratégico de dados no MPAM, com destaque para o protótipo do SisC-MPAM Gerencial, que busca relacionar informações de custos institucionais com dados de produtividade do relatório de atividades funcionais (RAF).
Também foram abordados o Observatório de Dados e o projeto Conheça Seu Município, desenvolvido em articulação com a Corregedoria-Geral do Ministério Público (CGMP). As iniciativas reúnem informações territoriais, indicadores sociais e dados da atuação ministerial, contribuindo para ampliar as possibilidades de análise e planejamento institucional.
Cooperação e transformação digital
A equipe da Sefaz destacou o estágio de desenvolvimento das iniciativas apresentadas pelo MPAM e identificou convergências entre os projetos do iMPactaLAB e as funcionalidades do Sica-Gerencial.
Entre as possibilidades discutidas estão a integração automatizada de bases de dados, a parametrização de centros de custos e o aproveitamento de recursos de inteligência artificial para consultas e análises gerenciais.
