Palantir testa para o IRS um sistema de seleção de alvos prioritários para fiscalizações

A Receita dos EUA está testando uma ferramenta da Palantir que ajuda a selecionar as fiscalizações e investigações mais vantajosas para o governo. O piloto deve reunir sinais de dezenas de sistemas antigos do IRS e encontrar mais rápido os casos em que pode haver sonegação, fraude ou base para um processo criminal.

Como funciona o piloto

Segundo documentos obtidos por meio de pedidos de acesso a dados, o IRS pagou à Palantir US$ 1,8 milhão em 2025 para aprimorar a Selection and Analytic Platform, ou SNAP. A ferramenta deve melhorar a escolha de casos prioritários para auditoria, cobrança de impostos atrasados e possíveis investigações criminais. Para o próprio órgão, o objetivo é pragmático: em vez de vagar manualmente por uma pilha tecnológica antiga, reunir o quadro em um só lugar e gastar menos tempo com fiscalizações que quase nada rendem ao orçamento.

O problema é que o IRS acumulou uma infraestrutura muito pesada. Nos documentos, o órgão admite usar mais de 100 sistemas de negócio e cerca de 700 métodos de seleção, construídos ao longo de décadas. O SNAP não substitui toda essa paisagem de uma vez, mas se coloca por cima: ajuda os auditores a ver sinais de bases dispersas e a encontrar detalhes importantes em anexos não estruturados, que antes eram mais difíceis de cruzar. De acordo com dados de compras públicas, a Palantir trabalha com o IRS há mais de dez anos, e o volume total de contratos e obrigações de pagamento passou de US$ 200 milhões.

Quais casos estão em foco

Na primeira etapa, o IRS pediu que a Palantir reunisse três métodos distintos de seleção de casos, ligados a áreas específicas do código tributário. Não se trata de uma busca abstrata por "cidadãos suspeitos", mas de um piloto bem prático, com categorias claras, no qual o órgão quer verificar se a nova abordagem ajuda a encontrar casos mais produtivos. Esse desenho é importante: a agência limita o experimento e pode comparar a nova lógica com os procedimentos antigos em tipos concretos de pedidos e declarações.

• pedidos de benefícios fiscais de moradores de zonas de desastres naturais
• Residential Clean Energy Credit: benefícios para instalação de painéis solares, turbinas eólicas e outros equipamentos domésticos de energia
• Form 709: declarações do imposto sobre doações, quando são transferidos ações, empresas, obras de arte e outros ativos caros
• documentos comprobatórios dos quais é possível extrair a avaliação de um ativo, as relações entre as partes e a lógica do cálculo

Os dados não estruturados despertam aqui interesse especial. Em casos de imposto sobre doações, podem ser laudos de avaliação, balanços, informações sobre a receita de empresas e descrições da relação entre doador e beneficiário. Além disso, os materiais do contrato dizem separadamente que a Palantir deve trabalhar com os dados já existentes dentro do SNAP, e não incorporar novos fluxos externos por conta própria. É justamente nesses arquivos que costumam se esconder sinais ausentes dos campos padrão da declaração.

Por que é controverso

O IRS já tem mecanismos algorítmicos de seleção. Por décadas, o órgão se apoiou no DIF score, um indicador interno que estima a probabilidade de uma declaração merecer fiscalização. Como ele é calculado não é divulgado publicamente, e pesquisadores há muito tempo chamam essa abordagem de caixa-preta. O SNAP dá o passo seguinte: não apenas ranqueia declarações, mas ajuda a conectar mais fontes e a destacar casos que um inspetor poderia deixar passar.

O risco está não só na privacidade, mas também na qualidade das decisões. Em maio de 2025, uma auditoria da TIGTA apontou que o IRS já usa modelos de IA para selecionar fiscalizações e quer reduzir a carga sobre contribuintes honestos, mas ainda não estruturou por completo a avaliação da eficácia desses modelos em comparação com os métodos antigos. Ou seja, o órgão quer mirar com mais precisão nas infrações, mas ainda precisa provar que os novos modelos realmente funcionam melhor e não geram erros adicionais.

"O IRS basicamente nunca levou uma modernização completa ao sucesso desde a década de 1960", diz a professora

Erica Neumann.

Essa frase ajuda a explicar por que o órgão recorre a um contratado externo. A modernização do IRS patina há anos e, em 2025, a agência ainda perdeu dezenas de milhares de funcionários por demissões, saídas adiadas e aposentadorias antecipadas. Com menos gente e sistemas demais desconectados, a tentação de entregar a seleção de casos a uma camada analítica mais inteligente se torna quase inevitável. E isso explica o interesse por sistemas que prometem comprimir semanas de análise manual em horas.

O que isso significa

Para a Palantir, é mais uma chance de se integrar mais fundo à infraestrutura crítica do governo americano. Para o IRS, é uma tentativa de transformar dados fiscais dispersos em um mecanismo mais preciso de seleção de fiscalizações. Se o piloto mostrar resultado, sistemas semelhantes passarão a influenciar não só a velocidade das auditorias, mas também quem o Estado considera alvo prioritário de controle. O próximo debate já não será sobre a necessidade desse software, e sim sobre as regras para verificá-lo e responsabilizá-lo.