Transformação Digital na Auditoria Interna das Subsidiárias da Petrobras

Um Estudo de Caso sobre o Uso de Inteligência Artificial para a Avaliação do Universo Auditável na etapa de Elaboração do Plano Anual da Auditoria Interna (PAINT) baseado em Riscos

Autores/as

  • André Luís Lima Araújo Reis Petrobras
  • Hugo Leonardo Saraiva de Souza Petrobras

Palabras clave:

Auditoria Interna, Auditoria baseada em risco, transformação digital, planejamento de auditoria baseado em risco, governança, setor público, Power BI, Petrobras

Resumen

O trabalho apresenta um estudo de caso sobre a aplicação de Inteligência Artificial no planejamento da auditoria interna das subsidiárias da Petrobras. Utilizando uma metodologia híbrida, integra análise automatizada de dados públicos e entrevistas qualitativas para mapear riscos. A solução desenvolvida gera um painel dinâmico que permite visão holística e proativa do universo auditável. O projeto representa uma inovação relevante na governança de empresas estatais. Os resultados apontam para maior eficiência, assertividade e alinhamento estratégico da auditoria.

Biografía del autor/a

Hugo Leonardo Saraiva de Souza, Petrobras

Auditor Interno da Petrobras. Hugo Leonardo Saraiva de Souza traz experiência de funções anteriores na Petrobras Distribuidora SA, Enel Green Power Brasil e Uruguai, SulAmérica Seguros e Cam Brasil Multiserviços Ltda. Bacharelado em Contabilidade (2004 - 2008) pela Universidade Federal Fluminense. Com um conjunto robusto de habilidades que inclui Relatórios Financeiros, Auditoria, Contabilidade, Planejamento de Negócios, Microsoft Office e muito mais.

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Publicado

2026-07-17

Número

Seminário Internacional O Futuro da Auditoria Pública

Sección

Eixo 4 - Inteligência Artificial e transformação digital na auditoria pública