Inteligência de IA para Compras Públicas Mais Eficientes
Resumo Executivo
A Prodemge é a empresa de Tecnologia da Informação do Estado de Minas Gerais, responsável por apoiar digitalmente secretarias estratégicas como Fazenda, Saúde, Justiça e Segurança Pública, Educação, e Planejamento e Gestão. Atuando em um ambiente onde a precisão e a transparência nas compras públicas são mandatórias, a Prodemge buscou uma solução capaz de modernizar esse processo com o uso de Inteligência Artificial.
O cenário das compras públicas apresenta desafios estruturais: burocracia, subjetividade na definição de preços e fluxos complexos que dificultam tanto a participação de fornecedores quanto a chegada a valores justos e consistentes. Esse contexto gerava diferenças entre os preços pesquisados e os efetivamente praticados, com impacto direto em custos e qualidade das aquisições.
No âmbito de sua iniciativa de Inovação Aberta (TREM), a Prodemge adotou o Genius para desenvolver uma solução de predição de preços baseada em IA. A abordagem centralizou dados governamentais, incorporou busca semântica avançada com Elasticsearch e BERT, deep learning para previsão de preços futuros e recursos de curadoria humana para validação dos resultados.
O resultado foi expressivo: o tempo médio das pesquisas de preços caiu de 36 para 8 dias, com ganho simultâneo em precisão e confiabilidade dos valores apurados.
O Desafio
As compras públicas operam sob exigências rigorosas de conformidade e transparência, o que torna a definição de preços de referência um processo de alta responsabilidade. O cenário demandava uma evolução estrutural para tornar esse processo mais ágil, preciso e auditável.
Burocracia e subjetividade no processo de precificação: Os fluxos de pesquisa de preços eram extensos e sujeitos a interpretações variadas, dificultando a padronização e aumentando o tempo necessário para concluir cada processo de compra.
Distorção entre preços pesquisados e praticados: A ausência de uma base analítica robusta gerava divergências entre os valores levantados nas pesquisas e os efetivamente contratados, com reflexo em custos e na qualidade das aquisições.
Dificuldade na identificação de itens similares: A variedade de nomenclaturas para materiais e serviços tornava a comparação entre itens um processo impreciso, comprometendo a qualidade das referências de preço utilizadas.
A Solução
A Prodemge, em parceria com a Squadra Digital, desenvolveu uma plataforma de predição de preços públicos com IA, integrada à base histórica do Portal Nacional de Compras Públicas. A solução foi estruturada em duas frentes complementares: inteligência de dados para análise e recuperação de informações, e modelagem preditiva com validação humana.
Genius em ação: Predição de Preços com IA para Compras Públicas
Inteligência de Dados: Centralização e Busca Semântica Avançada
A primeira frente estruturou a base analítica da solução, garantindo que os dados históricos de compras fossem acessíveis, comparáveis e visualmente interpretáveis.
Centralização de dados governamentais: Consolidação das informações do Portal Nacional de Compras Públicas em uma única base estruturada, viabilizando análises históricas confiáveis para qualquer item, seja material ou serviço.
Elasticsearch e BERT (busca semântica): Mecanismo de busca semântica avançada para identificar itens similares mesmo com variações de nomenclatura, ampliando a cobertura e a precisão das pesquisas de preço.
Gráficos interativos: Visualização dos preços dentro do desvio padrão, permitindo leitura clara da distribuição histórica de valores e apoiando decisões mais fundamentadas.
Predição e Curadoria: Recomendação de Preços com Deep Learning
A segunda frente incorporou modelagem preditiva e um fluxo de validação que combina IA e julgamento humano.
Deep learning para previsão de preços futuros: Modelos treinados com o histórico de compras públicas para recomendar preços considerando sazonalidade, período e similaridade entre itens, sem restrição de volume de itens processados.
Curadoria humana integrada: Recursos dedicados à validação e ao ajuste dos valores previstos, garantindo que a precisão da IA fosse complementada pelo conhecimento dos gestores públicos.
Resultados
Pesquisa de preços até 4,5x mais rápida: o tempo médio das pesquisas caiu de 36 para 8 dias, liberando equipes para atividades de maior valor estratégico.
Maior precisão na definição de preços de referência: o uso de histórico real, busca semântica e modelagem preditiva reduziu a subjetividade do processo e aproximou os valores pesquisados dos praticados no mercado.
Processo auditável com curadoria humana: a combinação entre previsão automatizada e validação humana garantiu rastreabilidade e confiabilidade aos preços recomendados.
Métrica | Resultado |
Tempo médio de pesquisa de preços | De 36 para 8 dias |
Redução no tempo do processo | 78% |
Cobertura de itens analисáveis | Ilimitada |
Galeria
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