Alexandre de Cássio Rodrigues, de Itabirito (MG), teve mais um trabalho premiado nacionalmente por propor uma solução tecnológica para melhorar, com a ajuda da Inteligência artificial, o controle dos royalties da mineração no Brasil.
O itabiritense foi um dos premiados no 14º Prêmio SOF, promovido pela Secretaria de Orçamento Federal. O resultado foi divulgado nesta terça (10/3). A premiação reconhece iniciativas inovadoras voltadas ao uso estratégico de dados para aprimorar a gestão pública.
O projeto foi desenvolvido durante o pós-doutorado em Administração Pública na Universidade Federal de Viçosa (UFV), sob orientação do professor Luiz Antônio Abrantes.
O trabalho apresenta o Mira-Cfem — Monitoramento Inteligente e Rastreamento da Arrecadação da Compensação Financeira pela Exploração de Recursos Minerais, ferramenta criada para ajudar a identificar possíveis pagamentos de royalties abaixo do valor devido.
A proposta busca enfrentar um problema que impacta diretamente as finanças públicas. A maior parte da arrecadação da Cfem é destinada aos municípios, que podem aplicar os recursos em áreas como educação, saúde, infraestrutura e diversificação econômica. Em cidades mineradoras, como Itabirito, essa receita tem peso importante no orçamento e no planejamento do desenvolvimento local.
“A solução usa inteligência artificial e análise de dados públicos para gerar alertas sobre situações que podem indicar pagamentos dos royalties da mineração abaixo do valor devido. Isso é importante porque, no modelo atual, as empresas declaram os valores de comercialização e recolhem a compensação com base nessas informações, mas nem sempre a administração pública tem, de forma imediata, acesso aos documentos fiscais que permitiriam conferir tudo com mais precisão. Com isso, identificar inconsistências pode ser um processo complexo, e a ferramenta ajuda justamente a apontar situações que merecem uma análise mais detalhada”, explica Alexandre.
Segundo o estudo, perdas de arrecadação nem sempre aparecem de forma evidente, pois podem estar distribuídas em diversos pagamentos aparentemente regulares, o que dificulta a identificação pelos métodos tradicionais de fiscalização.
Com base em dados públicos, o sistema compara pagamentos em contextos semelhantes, identifica padrões fora do esperado e gera alertas que auxiliam o trabalho de fiscalização. A ferramenta não faz acusações automáticas, mas indica situações que podem exigir análise mais detalhada.
A cerimônia de premiação está prevista para 17/3, em Brasília.
