Quando pensamos em compras de organizações públicas, normalmente enxergamos o que está mais próximo do resultado: o processo licitatório, a contratação, o fornecedor escolhido ou o objeto adquirido. Antes disso, porém, existe uma operação inteira acontecendo nos bastidores para transformar uma necessidade da organização em uma contratação estruturada.
E boa parte dessa operação acontece por meio de documentos.
A necessidade precisa ser materializada no Documento de Formalização da Demanda, o DFD ou, em alguns contextos, DOD. A partir daí, informações precisam ser organizadas, analisadas e validadas para que a contratação avance. Em seguida, o Estudo Técnico Preliminar, o ETP, aprofunda essa necessidade e auxilia na construção da solução adequada ao objeto da contratação. Posteriormente, o Termo de Referência, o TR, estrutura elementos que servirão de base para aquilo que será levado ao mercado.
Dependendo do processo, outros documentos, análises e validações também entram nessa jornada. Portanto, o trabalho não está apenas na produção de cada documento individualmente, mas na quantidade de informações que precisam circular entre eles de forma coerente.
É justamente nesse ponto que a automação documental em compras pode fazer diferença.
O trabalho documental também faz parte da compra
Um DFD não nasce apenas porque alguém abriu um modelo e começou a escrever. Antes disso, é necessário compreender a necessidade, localizar informações, organizar dados, estruturar justificativas e passar pelas validações estabelecidas pela organização.
O mesmo acontece com o ETP. Para construir uma análise consistente, a equipe pode precisar consultar documentos anteriores, históricos de contratação, especificações, informações técnicas, requisitos internos e outras referências relacionadas ao objeto. Quanto maior a complexidade daquilo que será contratado, maior pode ser o esforço necessário para reunir e coordenar essas informações.
Em seguida, o TR precisa transformar parte desse planejamento em uma estrutura clara para a contratação. Isso significa retomar informações produzidas anteriormente, organizá-las dentro de outro contexto, revisar conteúdos, manter coerência entre documentos e, muitas vezes, coordenar contribuições de diferentes profissionais e áreas.
Perceba que o problema não está simplesmente em “ter que fazer um DFD, um ETP e um TR”. Esses documentos fazem parte da própria estrutura da contratação.
O peso operacional está em tudo aquilo que acontece para que eles sejam construídos e consigam conversar entre si.
Informações precisam ser procuradas em arquivos anteriores, dados precisam ser conferidos, documentos precisam ser comparados, conteúdos precisam ser atualizados e informações já produzidas podem precisar ser utilizadas novamente nas etapas seguintes.
Esse trabalho acontece de forma silenciosa entre sistemas, planilhas, arquivos, conferências, análises e movimentações. Ainda assim, consome uma parcela significativa da capacidade das equipes.
Por isso, uma das perguntas mais relevantes para uma organização pública é: quanto desse trabalho realmente precisa continuar dependendo do mesmo nível de esforço manual?
Onde a Inteligência Documental pode apoiar esse processo
Quando falamos em Inteligência Artificial aplicada a compras em organizações públicas, é fácil imaginar uma ferramenta que recebe um comando e escreve um documento. No entanto, reduzir a automação a essa ideia deixa de fora justamente a parte mais complexa da operação.
Antes de escrever, é preciso ter informação.
Essa informação precisa estar organizada, precisa fazer sentido dentro do contexto daquela contratação e precisa manter relação com aquilo que foi construído nas etapas anteriores.
É por isso que, na COREJUR, a Inteligência Documental é tratada a partir de uma lógica mais ampla: processar, analisar, estruturar e automatizar informações e etapas relacionadas aos documentos da operação.
Em compras de organizações públicas, isso pode significar apoiar a localização de informações em documentos existentes, organizar conteúdos necessários para determinada etapa, comparar documentos, estruturar dados, apoiar conferências e contribuir para a escrita a partir do contexto já construído no processo.
Imagine, por exemplo, a elaboração de um ETP. A tecnologia não precisa ser utilizada simplesmente para gerar um texto novo. Ela pode apoiar a organização das informações que servirão de base para aquele estudo, relacionar conteúdos provenientes de outros documentos e auxiliar na estruturação da escrita conforme o fluxo definido para a operação.
O mesmo raciocínio pode ser aplicado ao TR. Informações que já foram analisadas e estruturadas anteriormente não deveriam necessariamente precisar ser reconstruídas do zero a cada nova etapa.
A oportunidade está justamente em permitir que a informação circule melhor ao longo do processo.
Escrita, organização, análise e coordenação
Esse ponto ajuda a explicar por que a automação documental em compras é mais ampla do que a geração de documentos.
Existe, naturalmente, um trabalho de escrita. E essa escrita precisa buscar precisão e atender às exigências aplicáveis à contratação. Contudo, para chegar a esse resultado, outras atividades acontecem antes e durante o processo.
É necessário organizar as informações que chegam de diferentes fontes. É preciso analisar documentos e compreender aquilo que é relevante para o objeto. Também existe um trabalho constante de coordenação, porque uma informação produzida em determinado momento pode impactar documentos e etapas posteriores.
Esse é um território diretamente relacionado à atuação da COREJUR em compras e contratações de organizações públicas. Os materiais estratégicos da empresa destacam justamente a aplicação de Inteligência Artificial e automação aos documentos e aos fluxos dessa operação.
Portanto, o objetivo não é colocar uma IA para escrever documentos isoladamente. É apoiar uma operação na qual documentos e informações precisam funcionar de maneira conectada.
Quando isso acontece, profissionais podem gastar menos tempo procurando, reorganizando ou reproduzindo informações e concentrar mais atenção naquilo que efetivamente exige conhecimento e análise.
Automatizar o trabalho documental não significa automatizar a responsabilidade
Essa distinção é especialmente importante em organizações públicas.
A tecnologia pode apoiar a construção e a organização das informações de um processo, mas isso não significa transferir para a Inteligência Artificial a responsabilidade administrativa, técnica ou jurídica das pessoas envolvidas na contratação.
Um ETP continua envolvendo análises que precisam ser avaliadas pelos profissionais responsáveis. Um TR continua exigindo definições que impactam a futura contratação. Da mesma forma, validações, aprovações e decisões permanecem sob responsabilidade dos agentes competentes.
A proposta da automação é atuar sobre o peso operacional que existe ao redor dessas responsabilidades.
Em outras palavras, a Inteligência Artificial pode apoiar o trabalho necessário para localizar informações, organizar documentos, analisar conteúdos, coordenar dados e estruturar a escrita, enquanto profissionais permanecem responsáveis por analisar, validar e decidir.
Essa separação é fundamental porque eficiência não significa retirar pessoas da operação. Significa utilizar melhor a capacidade delas.
Quando profissionais qualificados precisam dedicar uma parcela significativa do tempo a atividades repetitivas de busca, organização e conferência, existe uma oportunidade para estruturar esse trabalho de outra maneira.
O primeiro passo é olhar para o fluxo real da contratação
Antes de pensar em qual tecnologia utilizar, vale observar como a informação percorre hoje a operação de compras.
De onde vêm os dados utilizados no DFD? Quais documentos precisam ser consultados para construir um ETP? Quais informações produzidas nesta etapa reaparecem no TR? Onde acontecem as principais conferências? Em que momento surgem versões diferentes de uma mesma informação? Quais atividades exigem que profissionais abram documentos antigos apenas para localizar conteúdos que já foram produzidos anteriormente?
As respostas ajudam a mostrar onde está o verdadeiro esforço documental.
Em algumas operações, o gargalo pode estar na escrita. Em outras, na busca de informações, na análise de documentos, na organização dos dados ou na coordenação entre diferentes etapas.
É justamente por isso que um projeto de automação precisa começar pela realidade da operação, e não por uma promessa genérica sobre Inteligência Artificial.
Na COREJUR, a proposta é aplicar Inteligência Documental para transformar operações documentais complexas em processos mais estruturados, automatizados e escaláveis, sempre considerando o contexto e as regras de cada projeto.
Afinal, DFD, ETP, TR e os demais documentos do processo instrutório continuarão fazendo parte da contratação. A oportunidade está em fazer com que o trabalho necessário para construí-los, analisá-los e coordená-los consuma menos capacidade operacional.
Porque, quando o processo documental funciona melhor, toda a operação ganha capacidade para avançar.
Converse com nossos especialistas sobre os fluxos documentais existentes na sua operação de compras em organizações públicas.
