O POTENCIAL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ALOCAÇÃO DE RECURSOS NO ORÇAMENTO PÚBLICO FEDERAL BRASILEIRO
Inteligência Artificial; orçamento público; Perceptron Multicamadas; Algoritmo Genético; otimização de recursos
A alocação eficaz de recursos no orçamento público permanece um desafio crucial na gestão pública, agravado pela complexidade das variáveis socioeconômicas e políticas. Embora a Inteligência Artificial (IA) seja reconhecida por sua capacidade de processar extensos conjuntos de dados e discernir padrões intricados, sua aplicação na otimização do orçamento público, especialmente no contexto brasileiro, é um campo ainda pouco explorado. Este estudo investiga como a IA pode ser empregada para aperfeiçoar a alocação de recursos no orçamento público federal do Brasil, visando promover o crescimento do PIB, a redução da inflação e a diminuição do Índice de Gini. A pesquisa se baseia em teorias chave de alocação de recursos e utiliza um modelo quantitativo e exploratório, empregando o Perceptron Multicamadas e um Algoritmo Genético Multiobjetivo para analisar dados históricos e simular cenários de alocação ótima. Como produto desta pesquisa, propõe-se o desenvolvimento de um script para o desenvolvimento de um Sistema de Otimização Orçamentária Assistido por IA (SOOAI), destinado a apoiar decisões de alocação de recursos no contexto brasileiro, proporcionando um recurso inovador para a gestão fiscal e servindo como modelo para outras jurisdições. Este estudo destaca a aplicação da IA como uma ferramenta complementar no processo decisório, ressaltando que, apesar de sua capacidade técnica e analítica, ela não substitui a necessidade de considerações mais amplas e complexas inerentes à gestão orçamentária pública