ChatTCU — El Tribunal de Cuentas federal de Brasil registra 1,3 millones de conversaciones internas con IA, con revisión humana obligatoria

El Tribunal de Contas da União (TCU), el tribunal de cuentas federal de Brasil, lanzó ChatTCU entre febrero y marzo de 2023 como un chatbot interno basado en el modelo GPT-3.5 de OpenAI. Le siguió una segunda versión en junio de 2023 y una tercera en octubre de 2023, que añadió generación aumentada por recuperación (RAG) sobre los propios sistemas internos del TCU —jurisprudencia, resoluciones anteriores y registros administrativos— en lugar de depender solo del conocimiento general del modelo subyacente.
En junio de 2026, según un caso de estudio de Microsoft, ChatTCU había procesado 1,3 millones de conversaciones y 4,9 millones de mensajes entre 3.860 usuarios distintos, con volúmenes diarios típicos de entre 10.000 y 30.000 mensajes. El personal lo usa para consultar el conocimiento institucional en lenguaje natural, redactar textos preparatorios para dictámenes y resoluciones (como borradores de Voto Recon y Acórdão de Relação) y apoyar el análisis de auditoría y financiero: los responsables del TCU Rainério Rodrigues Leite (Secretario de TI) y Wagner Miranda Costa (Secretario Adjunto de Tecnología) describen el objetivo como dar al personal acceso, mediante IA generativa, a datos institucionales que los modelos públicos de IA no pueden ver.
Las salvaguardas de gobernanza documentadas por el TCU y Microsoft incluyen revisión humana obligatoria de cualquier resultado generado por IA antes de finalizarlo, acceso restringido al personal del TCU, cifrado en reposo y en tránsito, y un enlace de red dedicado sin exposición a internet pública. La propia encuesta de madurez en IA del TCU y comentarios de la OCDE han señalado, por separado, que la mayoría de las instituciones federales brasileñas siguen en etapas tempranas de adopción de IA, lo que convierte el uso interno avanzado del propio TCU en una excepción y no en la norma.
Como limitación honesta: las cifras públicas describen el volumen de uso y las salvaguardas técnicas, no una evaluación independiente de la exactitud de las respuestas, las tasas de error o el ahorro de tiempo realmente medido por expediente; esas métricas de eficacia no se han publicado.