Inteligência Artificial na Fase Interna das Contratações Públicas: Estudo de Caso no Exército Brasileiro
| dc.contributor.author | Bomfim, Júlio César Falcone | |
| dc.contributor.other | Fernandes, Ciro Campos Christo | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-28T15:54:35Z | |
| dc.date.issued | 2026-10-23 | |
| dc.description.abstract | A fase interna das contratações públicas define objeto, requisitos, estimativas e riscos antes da publicidade e do controle externo, e sua falha se propaga por todo o ciclo contratual. Foi nesse espaço que as ferramentas de Inteligência Artificial generativa se difundiram, sem disciplina institucional sobre o seu emprego. Esta dissertação examina em que condições esse uso ocorreu e que efeitos lhe atribuem quem produz e aprova os artefatos, por estudo de caso em treze Unidades Gestoras do Quartel-General do Exército Brasileiro, entre 2022 e 2025, período anterior à vedação das ferramentas abertas. Triangularam-se censo documental, questionário aos chefes das seções de aquisições e entrevistas com Ordenadores de Despesas. O emprego mostrou-se disseminado e intensivo, quase sempre por iniciativa individual do agente, e transcorreu sem orientação institucional, sem registro nos autos e sem capacitação formal; a supervisão humana, embora real, incidiu sobre o artefato, não sobre o uso da ferramenta. A ausência de governança não decorreu de imaturidade institucional, e a detecção revelou-se imprópria como controle, porque a boa revisão humana apaga os vestígios do uso. Daí o produto técnico aplicado: dezesseis proposições de governança, cada uma pareada ao achado que a sustenta, distribuídas em cinco eixos. Disciplina normativa, com usos autorizados e vedados e substituição da vedação genérica por autorização condicionada. Rastreabilidade, pelo registro obrigatório do emprego nos autos, em lugar de controles fundados na detecção. Verificação de conteúdo, pela conferência de toda citação normativa, pelo exame de plausibilidade contextual e pela vedação ao preço gerado pelo modelo. Capacidade, pela capacitação prévia como condição de uso e pela supervisão graduada conforme a experiência do agente e a criticidade do objeto. E aferição, por linha de base e indicadores anteriores à ampliação do emprego. Orientam o conjunto a supervisão humana significativa, a rastreabilidade na origem, a proporcionalidade e a utilidade preservada. | |
| dc.description.classification | Gestão Pública | |
| dc.description.physical | 224 f | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.enap.gov.br/handle/1/10114 | |
| dc.language.iso | Português:portuguese:pt | |
| dc.location.country | BR:Brasil | |
| dc.rights.holder | Júlio César Falcone Bomfim | |
| dc.rights.license | Licença Padrão ENAP: É permitida a reprodução e a exibição para uso educacional ou informativo, desde que respeitado o crédito ao autor original e citada a fonte (http://www.enap.gov.br). Permitida a inclusão da obra em Repositórios ou Portais de Acesso Aberto, desde que fique claro para os usuários esses “termos de uso” e quem é o detentor dos direitos autorais, a Escola Nacional de Administração Pública (ENAP). Proibido o uso comercial. Permitida a criação de obras derivadas, desde que respeitado o crédito ao autor original. Essa licença é compatível com a Licença Creative Commons (by-nc-sa). | |
| dc.subject | Inteligência Artificial; Governança das Contratações Públicas; Fase Interna da Contratação; Exército Brasileiro; Governança de IA. | |
| dc.title | Inteligência Artificial na Fase Interna das Contratações Públicas: Estudo de Caso no Exército Brasileiro | |
| dc.type | Dissertação |
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