MBA em Reforma Tributária e Inteligência Artificial

Análise dos fundamentos e pilares da Reforma Tributária brasileira, com ênfase na compreensão do novo modelo de tributação sobre o consumo instituído pela Emenda Constitucional nº 132/2023 e pelas normas correlatas. Estudo das principais mudanças estruturais no sistema tributário nacional, incluindo a criação do Imposto sobre Bens e Serviços (IBS) e da Contribuição sobre Bens e Serviços (CBS), suas bases de incidência, objetivos de simplificação e neutralidade e os primeiros impactos esperados nas operações empresariais. A disciplina aborda também os cenários macro e setoriais decorrentes da transição normativa e os efeitos iniciais para a gestão fiscal das organizações.

Aprofundamento das normas regulamentadoras da Reforma Tributária brasileira, com foco na legislação infraconstitucional, regulamentações complementares e normas de transição. Estudo das leis complementares, resoluções do Comitê Gestor do IBS, atos normativos e regulamentações operacionais relacionadas à implementação do novo sistema tributário. Análise estratégica das mudanças estruturais no modelo de tributação sobre o consumo, dos regimes específicos e diferenciados, da transição federativa e dos impactos práticos na reorganização fiscal das empresas. Avaliação crítica dos desafios jurídicos, operacionais e tecnológicos decorrentes da fase de implementação da reforma.

Estudo das metodologias de cálculo e projeções aplicáveis às novas exações instituídas pela Reforma Tributária — Imposto sobre Bens e Serviços (IBS) e Contribuição sobre Bens e Serviços (CBS) — com foco na compreensão das bases de cálculo, alíquotas de referência e modelos de projeção de impacto financeiro. A disciplina aborda as alterações dos documentos fiscais eletrônicos (como NF-e, NFC-e, CT-e, NFS-e e demais leiautes), incluindo a identificação e estruturação dos campos operacionais necessários para destacar IBS e CBS em conformidade com as normas técnicas vigentes. Os alunos desenvolverão competências para operacionalizar cálculos, validar resultados frente às regras legais e preparar adequadamente as emissões fiscais nos sistemas empresariais e ERPs.

Análise dos mecanismos de fiscalização tributária (“malhas fiscais”), riscos de não conformidade e oportunidades de conformidade no contexto da Reforma Tributária. Estudo das perspectivas da aplicação de Inteligência Artificial no mapeamento e monitoramento fiscal, incluindo detecção de inconsistências, análise preditiva de padrões de risco, tratamento de dados fiscais em larga escala e integração automatizada com sistemas de informação tributária. A disciplina aborda ainda os desafios jurídicos e operacionais da adoção de IA na administração tributária, bem como o uso de tecnologias emergentes para apoio à tomada de decisão e otimização das rotinas de auditoria e compliance.

Estudo teórico-prático sobre agentes autônomos de inteligência artificial aplicados à interpretação normativa, automatização de decisões e rotinas tributárias. A disciplina aborda os princípios de arquitetura de agentes inteligentes, estratégias para configuração e supervisão de agentes em ambientes empresariais, integração de agentes com sistemas de gestão e indicadores de desempenho, além de abordagem crítica sobre riscos, governança e limites éticos. Serão exploradas práticas de desenvolvimento de agentes com foco na análise normativa, geração de insights fiscais, simulações tributárias e otimização de processos repetitivos no contexto da Reforma Tributária.

Exploração dos princípios e aplicações de redes neurais artificiais como parte das técnicas de aprendizado de máquina no contexto tributário e da Reforma Tributária. A disciplina aborda fundamentos teóricos de redes neurais, arquiteturas comuns (como perceptron multicamadas), treinamento de modelos, avaliação de desempenho e aplicação de redes neurais para classificação, previsão de impacto tributário e automação de decisões fiscais. Serão analisadas também ferramentas práticas e estudos de caso sobre uso de redes neurais em ambientes corporativos, destacando a integração com bases de dados fiscais e sistemas de apoio à decisão empresarial.

Estudo da integração entre Inteligência Artificial e Robotic Process Automation (RPA) para automatização de processos tributários, contábeis e fiscais. A disciplina aborda conceitos fundamentais de RPA, frameworks de automação, integração com algoritmos de IA para tomada de decisão e análise de dados, além de casos de uso reais em ambientes empresariais. Serão explorados métodos de identificação de processos passíveis de automação, parametrização de bots, uso de IA para tratamento de exceções e governança de automações com foco em eficiência, conformidade fiscal e redução de erros operacionais.

Abordagem prática para desenvolvimento, experimentação e implantação de soluções baseadas em Inteligência Artificial aplicáveis ao contexto da Reforma Tributária. A disciplina abrange métodos de concepção de modelos inteligentes, seleção de técnicas de IA, integração com bases de dados fiscais e ERP, validação de resultados e construção de ferramentas que apoiem a tomada de decisão tributária. Serão explorados frameworks, algoritmos, abordagens de prototipação rápida e métricas de avaliação, com foco em aplicações de IA para automatização de análises normativas, detecção de padrões de inconsistência fiscal, previsão de impactos tributários e apoio à conformidade e planejamento tributário.

Estudo dos principais conceitos, modelos e práticas de estratégia organizacional aplicados ao contexto de mudanças significativas no ambiente regulatório e tributário. A disciplina aborda formulação estratégica, análise do ambiente interno e externo, gestão de riscos, processos de gestão de mudança e liderança estratégica em organizações que enfrentam a transição para o novo modelo tributário. Serão explorados métodos para alinhar áreas internas como financeira, tributária, tecnológica e de operações aos objetivos estratégicos corporativos, buscando competitividade sustentável e conformidade normativa.

Abordagem integrada de governança de dados, qualidade e segurança da informação aplicada a ambientes fiscais e tributários digitais. A disciplina trata dos princípios e práticas de governança corporativa de dados, modelos de qualidade de dados, controles de privacidade e proteção, bem como da utilização de APIs (Application Programming Interfaces) para integração entre sistemas fiscais, automações de IA e repositórios corporativos. Serão apresentados padrões, frameworks, casos de uso de APIs para integração de dados e estratégias para garantir confiabilidade, rastreabilidade e interoperabilidade das informações tributárias automatizadas.