Auditoria
Inteligência Artificial para Auditores e Aplicação em Auditorias
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Capacitar auditores e profissionais de sistemas de gestão para compreender, seleccionar, aplicar, controlar e auditar o uso de ferramentas de inteligência artificial no contexto das auditorias, potenciando produtividade, qualidade técnica, consistência metodológica, rastreabilidade das evidências, qualidade dos relatórios e eficácia dos planos de acção, em alinhamento com princípios de governação responsável da IA, requisitos legais aplicáveis e controlos da ISO/IEC 42001:2023.
Auditoria
Inteligência Artificial para Auditores e Aplicação em Auditorias
Capacitar auditores e profissionais de sistemas de gestão para compreender, seleccionar, aplicar, controlar e auditar o uso de ferramentas de inteligência artificial no contexto das auditorias, potenciando produtividade, qualidade técnica, consistência metodológica, rastreabilidade das evidências, qualidade dos relatórios e eficácia dos planos de acção, em alinhamento com princípios de governação responsável da IA, requisitos legais aplicáveis e controlos da ISO/IEC 42001:2023.
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Objetivos Específicos:
- Compreender os conceitos fundamentais de inteligência artificial, IA generativa, modelos de linguagem, automação inteligente, agentes de IA e ferramentas de apoio à produtividade;
- Conhecer, de forma introdutória, a evolução histórica da IA e o seu impacto na actividade de auditoria, consultoria e gestão de sistemas;
- Identificar oportunidades concretas de uso da IA nas diversas fases da auditoria;
- Aplicar técnicas de prompting e engenharia de instruções para obter respostas mais completas, verificáveis e rastreáveis;
- Utilizar ferramentas de IA para apoiar reuniões de auditoria, transcrição, resumo, extração de decisões, criação de atas, identificação de pendências e elaboração de planos de ação;
- Reconhecer riscos do uso de IA em auditorias, incluindo confidencialidade, protecção de dados, propriedade intelectual, viés, alucinação, perda de rastreabilidade, dependência tecnológica, segurança da informação e tomada de decisão automatizada;
- Conhecer os principais regulamentos, normas e referenciais internacionais relacionados com IA, governação, risco, segurança, privacidade, ética e compliance;
- Interpretar a ISO/IEC 42001:2023 como sistema de gestão da inteligência artificial e compreender como os seus controlos podem potenciar a governação, o controlo e a melhoria do uso da IA em auditorias;
- Definir critérios mínimos para uma política interna de utilização de IA por auditores e equipas auditoras;
- Construir um roteiro prático para integração segura, responsável e eficaz da IA no processo de auditoria.
Conteúdo Programático
1. Introdução à inteligência artificial e evolução histórica
- Conceitos essenciais: inteligência artificial, machinelearning, deeplearning, IA generativa, modelos de linguagem, copilotos, agentes de IA, automação e análise inteligente de informação
- Evolução histórica da IA: dos sistemas simbólicos e especialistas aos modelos generativos, assistentes conversacionais e agentes autónomos
- Principais marcos tecnológicos e mudança de paradigma: de sistemas baseados em regras para sistemas baseados em dados, modelos probabilísticos e aprendizagem contínua
- Limitações fundamentais: alucinação, viés, erro de contexto, insuficiência de dados, falta de explicabilidade, fragilidade da saída e necessidade de validação humana
- Impacto da IA no trabalho do auditor: velocidade, consistência, capacidade de síntese, aumento de produtividade, mas também novos riscos de confiança excessiva
2. Produtividade com IA no ciclo de auditoria
- Mapeamento do ciclo de auditoria: programa, planeamento, preparação, execução, recolha de evidências, entrevistas, constatações, relatório, acçõescorrectivas, follow-up e melhoria
- Como a IA pode apoiar a estruturação de programas de auditoria alinhados com risco, contexto, prioridades, processos críticos e requisitos normativos
- Uso de IA para criação de planos de auditoria, matrizes de requisitos, listas de verificação, guiões de entrevista e roteiros de amostragem
- Produtividade na análise preliminar de informação documentada: políticas, procedimentos, indicadores, actas, relatórios anteriores, planos de acçãoe evidências
- Boas práticas para manter rastreabilidade entre requisito, evidência, constatação, classificação, conclusão e recomendação
3. Prompting e instruções eficazes para auditores
- Estrutura de uma instrução eficaz: papel, contexto, objectivo, critérios, formato de resposta, nível de detalhe, restrições, fontes, pressupostos e validação
- Prompts para preparar programas de auditoria, planos, checklists, entrevistas, análises de risco, relatórios e planos de acção
- Técnicas de melhoria de resposta: iteração, decomposição de tarefas, revisão crítica, comparação de alternativas, utilização de matrizes e critérios de decisão
- Como pedir à IA para identificar lacunas, incoerências, riscos, oportunidades de melhoria e questões de auditoria sem substituir o julgamento profissional
- Controlo da qualidade das respostas: validação por fonte, revisão por auditor competente, evidência objectiva, coerência normativa e adequação ao contexto
4. IA em reuniões, entrevistas e consolidação de informação
- Ferramentas que recolhem informação de reuniões: gravação, transcrição, identificação de oradores, resumo executivo, decisões, pendências, acções e responsáveis
- Exemplos de categorias de ferramentas: assistentes de reuniões em plataformas colaborativas, ferramentas de transcrição, resumidores de reuniões, copilotos empresariais e aplicações especializadas
- Aplicações práticas em auditoria: reunião de abertura, entrevistas, reuniões de alinhamento da equipa auditora, reuniões de consolidação e reunião de encerramento
- Geração de actas, textos literais, resumos executivos, listas de pendências, matriz de evidências e planos de acção a partir de reuniões
- Riscos e salvaguardas: consentimento, confidencialidade, protecção de dados pessoais, gravação indevida, armazenamento em nuvem, acesso por terceiros, retenção e eliminação de dados
5. IA aplicada à elaboração de programas, planos e relatórios de auditoria
- Construção assistida de programa de auditoria: objectivos, escopo, critérios, métodos, equipa, calendário, riscos, oportunidades, recursos e indicadores de desempenho
- Construção assistida de plano de auditoria: processos, horários, interlocutores, critérios, documentos, amostragem, métodos presenciais/remotos e pontos críticos
- Apoio à redacção de constatações: critério, evidência, descrição, análise, classificação, risco/impacto, requisito não atendido e conclusão
- Relatórios de auditoria com IA: estrutura executiva, síntese por cláusula/processo, pontos fortes, oportunidades de melhoria, não conformidades, recomendações e plano de acção
- Plano de acção e follow-up: causa, correcção, acção correctiva, responsável, prazo, evidências esperadas, critérios de eficácia e verificação posterior
6. Gestão e controlo da inteligência artificial no trabalho do auditor
- Política de uso aceitável da IA em auditorias: permissões, proibições, classificação da informação, consentimento, confidencialidade e responsabilidades
- Inventário de ferramentas de IA utilizadas por auditores: finalidade, dados tratados, fornecedor, localização, integrações, permissões, riscos e controlos
- Classificação de casos de uso: baixo risco, risco moderado, risco elevado e casos proibidos ou sujeitos a aprovação prévia
- Gestão de riscos de IA: viés, erro, alucinação, segurança da informação, privacidade, propriedade intelectual, dependência tecnológica, explicabilidade e responsabilidade
- Supervisão humana, validação técnica, revisão independente e evidência de controlo sobre resultados produzidos com IA
7. Regulamentos, normas internacionais e referenciais relevantes
- Regulamento Europeu da Inteligência Artificial – Regulamento (UE) 2024/1689: abordagem baseada no risco, sistemas proibidos, sistemas de alto risco, transparência, governação e responsabilidades
- ISO/IEC 42001:2023: sistema de gestão da inteligência artificial e aplicação a organizações que desenvolvem, fornecem ou utilizam sistemas de IA
- ISO/IEC 23894: gestão de riscos de IA e relação com avaliação, tratamento, monitorização e comunicação de riscos
- ISO/IEC 22989 e ISO/IEC 23053: terminologia, conceitos e estrutura de sistemas de IA
- Relação com ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701, ISO 31000, ISO 37301, ISO 19011 e boas práticas de governação digital
- NIST AI Risk Management Framework e princípios da OCDE para IA confiável como referências complementares de gestão de risco e governação
8. Controlos da ISO/IEC 42001 para potenciar a gestão da IA em auditorias
- Visão geral da estrutura de um sistema de gestão da IA: contexto, liderança, planeamento, apoio, operação, avaliação de desempenho e melhoria
- Controlos e temas do Anexo A da ISO/IEC 42001 aplicáveis ao uso de IA por auditores: políticas, responsabilidades, recursos, avaliação de impacto, ciclo de vida, dados, documentação, transparência, supervisão humana e melhoria
- Como utilizar controlos de IA para gerir ferramentas de produtividade, copilotos, transcrição de reuniões, análise documental e geração de relatórios
- Integração entre controlos de IA, segurança da informação, privacidade, compliance, gestão de fornecedores e gestão de mudanças
- Roteiro de implementação: política, inventário, avaliação de riscos, matriz de controlos, formação, monitorização, auditoria interna e melhoria contínua
9. Exercício integrado e encerramento
- Simulação orientada: utilização segura da IA para preparar um plano de auditoria, redigir uma constatação, estruturar um resumo executivo e gerar um plano de acção
- Discussão sobre limites do uso da IA: o que pode ser automatizado, o que deve ser assistido e o que deve permanecer sob julgamento humano do auditor
- Síntese final: boas práticas, erros críticos a evitar e roteiro de aplicação imediata
Informações:
Datas:
14, 15 e 16 de setembro
Horário:
09:00-13:00 (hora de Lisboa)
Duração:
12 horas | Online Síncronas
Inclui:
Documentação e Certificado em formato digital
Formador:
Francisco Castro Silva
Bacharel em direito (Faculdade de Direito de Olinda/PE), especialista em direito ambiental (Faculdade de Direito de Itu/SP), mestre em direito comunitário europeu – com enfâse na Política Europeia de Mudanças Climáticas e doutorando em direito internacional – Com ênfase em Economia e Meio Ambiente (pela Universidad de Valladolid/Espanha);
Auditor Coordenador (ISO 9001, ISO 14001 e ISO 45001) nos organismos certificadores eiC (Empresa Internacional de Certificação), ABNT – Associação Brasileira de Normas técnicas & TUV-RHEINLAND Brasil/Portugal.
Pré-requisitos:
Conhecimentos gerais de auditoria, sistemas de gestão, ISO 19011 e/ou experiência prática em auditorias. Não é necessária formação técnica avançada em programação ou ciência de dados.
Valor participante*
EUR: 295 €
AO: 410 000 AKZ
CV: 37 500 ECV
MZ: 25 500 MT
Em Parceria com:
Destinatários
- Auditores internos
- Auditores de 2.ª parte
- Auditores de organismos de certificação
- Auditores coordenadores/líderes
- Consultores
- Gestores de sistemas de gestão
- Responsáveis de compliance, qualidade, ambiente, SST, segurança da informação, privacidade, continuidade do negócio, inovação e governação de IA
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