Agente de IA para padronizar documentos no setor público
Pipeline NLP que transforma 3 horas de elaboração de edital em 30 minutos, com score auditável de conformidade por cláusula. LGPD by design — sem PII no pipeline.
83%
Redução de tempo
98%
Conformidade final
100%
Servidores favoráveis (N=12)
Cenário antes
TCC de Engenharia de Produção (UNAMA) sobre automação e padronização de documentos administrativos no setor público brasileiro. Editais, contratos e termos de referência são reescritos do zero a cada processo, gerando retrabalho, inconsistência e risco de impugnação por desconformidade com a Lei 14.133/2021.
Problema real
Automatizar geração de documentos administrativos sem violar LGPD nem cair na armadilha de IA opaca. O servidor precisa explicar cada cláusula em uma sessão de licitação — score genérico não basta, é preciso auditoria por trecho.
O que foi construído
Pipeline em 6 estágios (parâmetros → NLP → geração → score → revisão → publicação) com score de 0-100 por cláusula, justificativa textual e referências cruzadas à Lei 14.133. Banner permanente de demonstração acadêmica reforça que nenhum dado pessoal real é coletado, processado ou armazenado.
Impacto mensurável
Em 12 entrevistas com servidores: 83% de redução de tempo (3h → 30min), 98% de conformidade final (vs. 78% no baseline), 85% dispensam segunda revisão e 100% se declararam favoráveis à adoção.
Decisões técnicas-chave
As escolhas que mais impactaram o resultado.
- 1
LGPD by design — zero PII no pipeline
Nenhum dado pessoal real entra no sistema. Toda demonstração usa dados fictícios marcados. Banner persistente comunica a base legal e a natureza acadêmica do experimento.
- 2
Score auditável por cláusula, não por documento
Em vez de um número opaco de 0-100 no documento inteiro, cada uma das 14 cláusulas recebe score próprio com justificativa textual. O servidor consegue defender a decisão item a item.
- 3
Fundamentação científica explícita
Metodologia mista ancorada em Hammer (1990), Davenport (1993), Brynjolfsson & Hitt (2000) e Floridi (2019) — não apenas implementação, mas case study replicável.
Stack técnica
Temas
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