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ID 180961 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina FCC 2026

O viés de automação da Inteligência Artificial (IA) generativa consiste em:

A tendência de confiar nas decisões automatizadas da IA como sendo sempre precisas ou imparciais.

B quando a IA falha em interpretar ou aplicar os dados corretamente em contextos diferentes daquele em que foi treinada.

C grupos sub-representados ou excluídos do conjunto de dados acabam sendo ignorados ou mal interpretados pela IA.

D dados de treinamento que não representam adequadamente a diversidade podem fazer com que o modelo funcione bem para alguns grupos, mas mal para outros.

E dados usados no treinamento não são suficientemente aleatórios ou representativos, resultando em uma amostra enviesada.

ID 180955 Tecnologia da Informação Blockchain e Criptomoedas FCC 2026

A Rede Blockchain Brasil (RBB) busca a implementação de infraestrutura Blockchain do tipo permissionada e foi fundada por meio do acordo de cooperação nº 121.2.0014.22, assinado em 12/04/2022, realizado entre:

A Secretaria-Geral (SG) e Estado-Maior Conjunto das Forças Armadas (EMCFA).

B Tribunal de Contas da União (TCU) e Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES).

C Secretaria de Pesquisa e Formação Científica (SEPEF) e Banco Central do Brasil (BACEN).

D Receita Federal do Brasil (RFB) e Banco do Brasil (BB).

E Tribunal Superior Eleitoral (TSE) e Secretaria de Segurança Pública (SSP).

ID 180949 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics FCC 2026

Uma abordagem comum de aprendizado de máquina não supervisionado, empregada em lojas de varejo on-line para entenderem melhor as relações entre diferentes produtos e criarem melhores estratégias de recomendação, é a tarefa denominada

A Clustering divisivo.

B Testes Captcha.

C Algoritmos Apriori.

D Regressão linear.

E Agrupamento K-means.

ID 180941 Tecnologia da Informação Governança e Gestão de TI FCC 2026

Uma Secretaria da Fazenda está elaborando seu Plano Diretor de Tecnologia da Informação e Comunicação (PDTIC) para o triênio 2026-2028. O Planejamento Estratégico Institucional (PEI) estabelece como objetivos estratégicos: ampliar a arrecadação mediante inteligência fiscal, reduzir contencioso tributário, modernizar atendimento ao contribuinte e integrar bases de dados com outros órgãos. A área de TIC identificou necessidades como substituição do mainframe legado, migração para nuvem governamental, implementação de analytics com big data para cruzamento de informações fiscais, desenvolvimento de aplicativo mobile para serviços tributários e capacitação de servidores em novas tecnologias. O orçamento disponível cobre aproximadamente 60% das demandas levantadas. Considerando as boas práticas de alinhamento estratégico entre TIC e negócio no contexto de planejamento de TIC governamental, a abordagem mais adequada para elaboração do PDTIC é

A catalogar todas as demandas tecnológicas levantadas pela área de TIC e priorizá-las com base em critérios técnicos como obsolescência de hardware , vulnerabilidades de segurança identificadas em auditorias e complexidade de manutenção dos sistemas atuais, estabelecendo cronograma sequencial de projetos conforme disponibilidade de recursos financeiros anuais.

B submeter as necessidades tecnológicas à aprovação das áreas finalísticas através de questionário sobre a importância percebida de cada projeto, consolidar as respostas por média aritmética simples de pontuação atribuída, selecionar 05 projetos mais votados até o limite orçamentário e incluí-los no PDTIC.

C contratar consultoria externa especializada em governança de TI para avaliar a maturidade tecnológica da Secretaria, recomendar portfólio de projetos baseado em benchmarking com outras fazendas estaduais que implementaram soluções similares, e adotar o roadmap tecnológico proposto pela consultoria como conteúdo do PDTIC.

D estabelecer matriz de correlação entre cada necessidade de TIC e os objetivos estratégicos do PEI, atribuindo pesos aos objetivos conforme criticidade para o negócio, avaliar cada iniciativa por impacto nos objetivos, viabilidade técnica, custo e risco, priorizar iniciativas de maior contribuição estratégica dentro da restrição orçamentária, definir indicadores de resultado alinhados aos objetivos institucionais e estabelecer governança para revisão periódica do portfólio.

E definir percentuais fixos do orçamento de TIC para categorias predeterminadas, como infraestrutura, desenvolvimento de sistemas, segurança da informação e capacitação, distribuir as demandas tecnológicas entre essas categorias conforme natureza técnica de cada projeto, alocar recursos proporcionalmente até atingir o limite de cada categoria e documentar no PDTIC.

ID 180939 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina FCC 2026

Em um laboratório de ciência de dados voltado ao setor público, três equipes desenvolvem soluções distintas baseadas em aprendizado de máquina, elencadas com os itens I, II e III.

I. Uma equipe cria um modelo que identifica se solicitações de serviços enviadas por cidadãos pertencem às categorias saúde, educação ou segurança pública, com base no texto da mensagem.
II. Outra equipe desenvolve um modelo que prevê o valor estimado de arrecadação tributária para o próximo mês, considerando dados históricos e indicadores econômicos.
III. A terceira equipe elabora um modelo que segmenta municípios com perfis socioeconômicos semelhantes.

Com base nos conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, os tipos de algoritmos utilizados nas soluções correspondem a

A I. Classificação - II. Regressão III. Agrupamento.

B I. Regressão - II. Agrupamento - III. Classificação.

C I. Agrupamento - II. Classificação III. Regressão.

D I. Regressão - II. Classificação- III. Agrupamento.

E I. Classificação II.Agrupamento III. Regressão.

ID 180920 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Determinada Secretaria da Fazenda implementou um sistema de IA para classificar automaticamente declarações fiscais quanto ão risco de irregularidade. Após seis meses de operação, auditores identificaram que o modelo estava atribuindo pontuações de risco sistemalicamente mais altas para empresas de selores específicos, mesmo quando os indicadores financeiros eram similares aos de outros setores com pontuações menores. A análise técnica revelou que a base de dados histórica utilizada no treinamento continha proporcionalmente mais autuações em determinados setores devido a fiscalizações direcionadas realizadas no passado, e não necessariamente por maior incidência real de irregularidades. O modelo aprendeu e perpetuou esse padrão desproporcional. O problema de governança e ética em IA que estã caracterizado nessa siluação é:

A Violação de privacidade, pois o modelo estã acessando dados sensíveis dos contribuintes sem autorização legal e utilizando informações protegidas pela legislação tributária para treinamento.

B Falta de explicabilidade, pois à sistema não consegue fornecer justificativas compreensíveis sobre os motivos que levaram à classificação de risco de cada declaração fiscal individual.

C Viés algorítmico, pois o modelo reproduz desproporções presentes nos dados de treinamento, gerando discriminação sistemática contra determinados grupos sem justificativa técnica objetiva.

D Alucinação do modelo, pois o sistema está gerando classificações de risco fictícias que não correspondem aos dados reais inseridos pelos contribuintes nas declarações fiscais.

E Falta de transparência, pois os contribuintes e auditores não têm acesso aos critérios e variáveis utilizados pelo algoritmo para calcular as pontuações de risco atribuídas.

ID 180918 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Uma Secretaria da Fazenda estadual pretende usar um sistema de IA para ranquear contribuintes por risco de sonegação, priorizando autos de infração e fiscalizações. A equipe jurídica alerta que diretrizes de governança em IA enfatizam transparência, explicabilidade e prestação de contas nas decisões automatizadas. Em termos de desenho do sistema e de governança, a medida mais adequada para alinhar o ranqueador de risco fiscal a esses princípios é

A estabelecer como requisito principal a comprovação de acurácia histórica do modelo e de robustez do ambiente de dados, tratando os detalhes dos critérios de decisão como informação técnica interna restrita à equipe de modelagem.

B publicar o código-fonte do modelo e dos scripts de treinamento no portal da transparência, entendendo que o acesso público a esse código atende às demandas de transparência sobre o funcionamento do ranqueador.

C documentar modelo e dados ( model card , variáveis de risco, limitações), manter logs das decisões automatizadas e fornecer explicações compreensíveis para auditores e resumos explicativos aos contribuintes afetados.

D manter o modelo como “caixa-preta” para preservar segredo industrial e reduzir o risco de manipulação pelos contribuintes, complementando essa abordagem com uma nota institucional informando que algoritmos de IA são utilizados na seleção de contribuintes.

E concentrar a responsabilidade pela explicabilidade na área de TI, que poderá responder às demandas apresentando consultas SOL, logs técnicos e descrições das regras lógicas, recorrendo à área tributária ou de gestão de riscos somente em situações excepcionais.

ID 180917 Tecnologia da Informação Engenharia de Software FCC 2026

Em um projeto desenvolvido com metodologia ágil, ao descrever uma funcionalidade “Envio de Notificação de Vencimento de Tributo”, a equipe cria a seguinte narrativa: “Como contribuinte, quero receber notificação de vencimento para que eu possa pagar antes da data-limite”. Representa uma boa prática de escrita dessa história de usuário e está em conformidade com conceitos de engenharia de requisitos aquela em que a

A user story está escrita na perspectiva do usuário final, descrevendo claramente quem, o que e porquê, sem detalhes técnicos da implementação.

B história inclui no texto quais tabelas do banco de dados serão consultadas para gerar a notificação.

C user story específica o método de envio (e-mail, SMS, push) para garantir clareza.

D história detalha a tecnologia (por exemplo, usar SMTP ou serviço externo) no corpo da user story .

E user story contém todos os requisitos funcionais e não funcionais, inclusive desempenho, tempo de resposta e segurança.

ID 180916 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Uma Secretaria da Fazenda está modernizando seus sistemas de gestão tributária (arrecadação, inteligência fiscal, certidões e fiscalização móvel) e percebe que muitas iniciativas de TI têm sido planejadas de forma isolada, sem conexão clara com os objetivos estratégicos de aumento da arrecadação, integração de dados e transparência ao contribuinte. Para garantir que os investimentos em tecnologia apoiem efetivamente as metas institucionais e gerem valor público, a equipe de govemança de TI deve promover o alinhamento estratégico entre TI e negócio,

A implementando planos de Tl com foco em automação de processos internos, deixando que as áreas finalísticas (arrecadação, fiscalização, atendimento) definam suas próprias prioridades de negócio sem influência direta da TI, para não restringir a agilidade operacional.

B priorizando um conjunto completo de upgrades tecnológicos em todos os sistemas legados, independentemente de outros aspectos, para garantir que a Infraestrutura esteja sempre atualizada.

C estabelecendo mecanismos de governança em que a TI participe ativamente do planejamento estratégico da Secretaria, entenda a realidade do negócio e integre objetivos de negócio e objetivos tecnológicos, assegurando que projetos, métricas e recursos estejam orientados à criação de valor institucional e à consecução das metas organizacionais.

D delegando à consultoria externa a definição das prioridades dos projetos de TI, baseando-se em benchmarks de outras Secretarias da Fazenda, visando a otimizar e agilizar o processo.

E adotando uma política de projetos de tecnologia que priorize a implementação de todas as funcionalidades solicitadas pelas áreas de negócio mantendo a revisão estratégica para período posterior, para atender rapidamente às demandas internas e aumentar a sensação de atendimento ágil ao público interno.

ID 180915 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Uma Secretaria da Fazenda está contratando solução de software para processamento de declarações fiscais com volume estimado de 2 milhões de declarações anuais. Durante a execução do contrato de 36 meses, identifica-se que o fornecedor não atende aos níveis de serviço pactuados: sistema apresenta indisponibilidade em períodos de pico (30% acima do limite), tempo de resposta para correção de erros críticos excede o acordado e a equipe técnica do fornecedor demonstra conhecimento insuficiente sobre legislação tributária estadual, gerando parametrizações incorretas. O fiscal do contrato registrou todas as ocorrências, aplicou as sanções contratuais previstas e notificou formalmente o fornecedor em três oportunidades nos últimos e meses. Considerando a Lei n.º 14.133/2021 e princípios de gestão de riscos em contratações públicas, a medida mais adequada nesse cenário é

A aceitar as não conformidades até o final da vigência contratual, de acordo com o estabelecido no Art. 137 da Lei, desde que o fornecedor pague as multas aplicadas, pois rescisão antecipada demanda justificativa complexa e pode gerar questionamentos dos órgãos de controle sobre o planejamento inadequado da contratação.

B realizar aditivo contratual contemporizando as exigências técnicas de disponibilidade e tempo de atendimento a níveis plausíveis que o fornecedor consiga entregar, ajustando proporcionalmente o valor contratual para refletir o nível de serviço efetivamente prestado.

C manter o contrato vigente e contratar emergencialmente outro fornecedor para prestar o serviço de forma paralela durante períodos críticos, observando a proporcionalidade dos valores contratuais.

D solicitar ao fornecedor a elaboração de plano de recuperação com prazos definidos, em conformidade com o Art. 15 da Lei, e suspender temporariamente a aplicação de novas sanções durante o período de adequação, antes de decidir pela rescisão contratual.

E avaliar a caracterização de inexecução parcial do contrato conforme estabelece o Art. 137 da Lei, considerar riscos de continuidade versus rescisão, documentar impactos operacionais ao serviço público, rescindir o contrato se a inadequação persistir após notificações e iniciar nova contratação emergencial respeitando limites legais.