Matriz de Achados

A matriz de achados é um documento estruturado que consolida as informações coletadas pela equipe de auditoria relacionadas aos achados de auditoria. Ela serve para organizar e sistematizar os achados, explicitando para cada um a situação encontrada, o critério adotado, as causas, os efeitos, as evidências e as propostas de encaminhamento.

A elaboração da matriz de achados deve ser iniciada durante os trabalhos de campo, à medida que os achados são identificados e evidenciados (incluindo suas causas e efeitos). É crucial que os esclarecimentos necessários sejam colhidos ainda em campo para evitar interpretações equivocadas e atrasos no cronograma.

Entre as vantagens e finalidades da matriz de achados estão:

Garantir ganho de produtividade ao registrar as informações mais relevantes do trabalho de auditoria de forma organizada.
Facilitar a revisão dos trabalhos pelo auditor responsável, supervisor e titular da unidade de auditoria.
Permitir a consolidação de informações importantes sobre os achados em um único documento.
Fomentar a interação entre os membros da equipe quanto às suas opiniões e conclusões sobre as informações levantadas.
Evitar retrabalho por parte da equipe.
Possibilitar a identificação de falhas ou lacunas quanto aos achados antes de sua inserção no relatório de auditoria.
Comunicar os resultados do trabalho aos destinatários do relatório de forma organizada, clara e concisa.

O documento tem formato de tabela e inclui os seguintes campos a serem preenchidos:

Descrição do achado: Título conciso e objetivo da ocorrência, resumindo-o adequadamente.
Critério: Indicação da norma ou padrão que deveria ser observado, refletindo como a gestão deve ser.
Situação ou condição encontrada: Descrição clara da situação existente, identificada e documentada, detalhando o caso concreto.
Evidência: Registro preciso dos documentos que apoiam a opinião da equipe, com referência aos locais onde se encontram. A suficiência e qualidade das evidências coletadas são fundamentais para evitar diligências posteriores.
Causa: A razão ou explicação da discrepância entre a condição e o critério.
Efeito: A consequência da situação encontrada para a entidade, o erário ou a sociedade, indicando a gravidade ou benefícios.
Encaminhamento: Medidas preventivas, corretivas, processuais ou materiais que a equipe de auditoria sugere ou recomenda.

O Papel da IA Generativa na Construção da Matriz de Achados

A Inteligência Artificial generativa pode ser uma ferramenta poderosa para auxiliar os auditores na construção da Matriz de Achados, otimizando o tempo e aumentando a qualidade do documento. Sua capacidade de processar e sintetizar grandes volumes de informação permite automatizar e aprimorar várias etapas do preenchimento da matriz.

A IA pode analisar as informações já inseridas em alguns campos para, então, sugerir o preenchimento dos campos ausentes. Por exemplo:

Sugestão de Causa e Efeito: Com base na descrição do achado, no critério violado e na condição encontrada, a IA generativa pode analisar a relação entre esses elementos e propor possíveis causas para a discrepância. Da mesma forma, pode inferir e descrever os efeitos e consequências potenciais ou reais, sejam eles financeiros, operacionais ou para a imagem da instituição.
Elaboração de Encaminhamentos: A partir da análise completa do achado (condição, critério, causa e efeito), a IA pode gerar sugestões de recomendações. Ela pode, inclusive, basear-se em um banco de dados de auditorias anteriores e boas práticas para propor ações corretivas ou preventivas que sejam viáveis, eficazes e direcionadas para atuar na causa raiz do problema.
Consistência e Clareza: A IA pode revisar o texto dos campos preenchidos para garantir a clareza, a objetividade e a coerência entre as diferentes seções da matriz. Pode, por exemplo, verificar se a "condição encontrada" realmente contradiz o "critério" e se a "causa" justifica logicamente essa divergência, ajudando a fortalecer a argumentação do achado.
Padronização da Linguagem: Ferramentas de IA generativa podem ajudar a padronizar a linguagem e o tom utilizados em toda a matriz, garantindo que a comunicação seja profissional e siga as diretrizes do manual de auditoria.

Ao automatizar parte do processo de redação e análise, a IA generativa libera os auditores para se concentrarem em atividades mais estratégicas, como a análise crítica das evidências e a interação com as unidades auditadas, resultando em um trabalho de auditoria mais eficiente e de maior impacto.