Sistema de apoio à fundamentação das decisões em aposentadorias baseado em LLM e RAG

Alexandre Manir Figueiredo Sarquis; Cecília Giovana Nascimento Galindo

Alexandre Manir Figueiredo Sarquis Conselheiro Substituto – Auditor e Coordenador do CCSA do Tribunal de Contas do Estado de São Paulo (TCE-SP); Doutor em Direito Econômico e Financeiro pela Universidade de São Paulo (USP); Mestre em Economia pela Universidade de Brasília (UnB); Professor Universitário de Direito Administrativo na FIPECAFI.
Cecília Giovana Nascimento Galindo Graduanda em Direito pela Universidade São Judas Tadeu; Técnica em Recursos Humanos; Estagiária no Tribunal de Contas do Estado de São Paulo (TCE-SP).

Resumo

O presente artigo propõe um sistema de apoio à decisão para processos de aposentadoria no âmbito do Controle Externo, utilizando Inteligência Artificial Generativa. A solução, que combina Modelos de Linguagem de Grande Escala a técnicas baseadas na arquitetura de Recuperação Aumentada por Geração, demonstra ser um coadjuvante estratégico, capaz de otimizar a análise e fortalecer a segurança jurídica sem substituir o indispensável juízo do servidor. A metodologia centra-se no desenvolvimento de uma Prova de Conceito funcional, que, em seus testes práticos, apresenta desempenho razoável ao gerar respostas coerentes, precisas e fundamentadas, recuperando com sucesso informações da base de conhecimento, alimentada com dados do próprio Tribunal de Contas. Os resultados, validados por servidores especialistas da área, confirmam a eficácia do modelo para consulta semântica avançada e evidencia que o sucesso de tal ferramenta está intrinsecamente ligado à priorização da curadoria humana e à adesão a rigorosas diretrizes de governança. Conclui-se, por fim, que a implementação é institucionalmente viável e demonstra o potencial da Inteligência Artificial como uma poderosa aliada da legalidade e da boa governança nos órgãos de controle.

PALAVRAS-CHAVE: controle externo; aposentadorias; sistema de apoio a decisões; inteligência artificial generativa; modelo de linguagem de grande escala; recuperação aumentada por geração.

ABSTRACT: This article proposes a decision support system for retirement assessment within the scope of External Control, utilizing Generative Artificial Intelligence. The solution, which combines Large Language Models with techniques based on the Retrieval-Augmented Generation architecture, proves to be a strategic aid, capable of optimizing analysis and strengthening legal certainty without replacing the indispensable judgment of the public servant. The methodology is centered on the development of a functional Proof of Concept, which, in its practical tests, demonstrates satisfactory performance by generating coherent, precise, and well-founded responses, successfully retrieving information from a knowledge base fed with data from the Court of Accounts itself. The results, validated by specialist public servants, confirm the model’s effectiveness for advanced semantic querying and highlight that the success of such a tool is intrinsically linked to the prioritization of human curation and adherence to strict governance guidelines. Finally, it is concluded that the implementation is institutionally feasible and demonstrates the potential of Artificial Intelligence as a powerful ally for legality and good governance in oversight bodies.

KEYWORDS: external control; retirements; decision support system; generative artificial intelligence; large language model; retrieval-augmented generation.