Alice360

Inteligência Artificial como Ferramenta para Avaliar Compras Públicas

Autores/as

  • André Feitoza de Mendonça TCU
  • Fabiana Marins Ramos TCU
  • Luiz Rodrigo Airosa Castro TCU
  • Rogério Sampaio Boaventura TCU

Resumen

Alice 360 es una plataforma integrada que combina inteligencia artificial generativa, búsqueda vectorial y estadística automatizada para el análisis de datos del Portal Nacional de Contrataciones Públicas (PNCP). En el período de julio de 2023 a julio de 2024, el sistema monitoreó aproximadamente R$ 591 mil millones en contrataciones públicas, priorizando cerca de R$ 133 mil millones (20–25%) con indicios de riesgo.

La solución opera en dos modos: consultas en línea interactivas y procesamiento por lotes, con salidas estructuradas en JSON e integración con SharePoint. Su arquitectura tecnológica utiliza extracción semántica directa de archivos PDF mediante LLMs, vectorización de descripciones y aplicación de métodos estadísticos adaptativos (IQR, media depurada, z-score, percentiles o AUTO). Las bases son modulares y escalables por categorías configurables en YAML, como medicamentos, combustibles y tecnología de la información.

Entre las funcionalidades prioritarias se destacan la detección de sobreprecios, la identificación de relaciones sospechosas y los patrones textuales de restricción competitiva. Las alertas generadas se integran en la PARTs – Plataforma de Alertas, Tipologías y Riesgos –, que funciona como repositorio centralizado, ampliando la cooperación y garantizando un tratamiento corporativo de los riesgos identificados.

Los resultados de pruebas piloto mostraron una precisión del 94,1% y una exactitud del 96,7%, con ahorros potenciales significativos en casos evaluados. Alice 360 contribuye así a fortalecer la transparencia, la integridad y la economicidad en las contrataciones públicas.

Biografía del autor/a

André Feitoza de Mendonça, TCU

Auditor federal de Controle Externo do Tribunal de Contas da União. Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2012) e laureado em Engenharia da Computação pela mesma Instituição (2010).

Fabiana Marins Ramos, TCU

Auditora Federal de Controle Externo do Tribunal de Contas da União. Especialização em MBA em Gestão de Projetos pela Universidade Católica de Brasília (2005). Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (1996). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: gestão de ciência e tecnologia, sistemas de informação, acompanhamento e avaliação, atualização de projetos e cadastro de projetos.

Luiz Rodrigo Airosa Castro, TCU

Graduado em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Espírito Santo, e pós-graduado em Gestão de Projetos pela Fundação Getúlio Vargas e em Análise de Dados para o Controle pelo Instituto Serzedello Corrêa. Trabalhou nos setores público e privado como Analista de Sistemas e Desenvolvedor antes de ingressar no TCU. No TCU trabalhou na Secretaria de Controle Externo de Aquisições Logísticas, Unidade de Auditoria Especializada em Contratações e no Núcleo de Dados da Sejus. Desde 2019 coordena a fiscalização contínua de aquisições públicas com recursos federais e paraestatais.

Rogério Sampaio Boaventura, TCU

NLP Specialization, deeplearning.ai (Coursera), 2020 • Deep Learning Specialization, deeplearning.ai (Coursera), 2020.MBA, ESPM / ITA, 2002–2004.B.Sc. in Computer Science, UFBA, 1986–1990. ASQ Six Sigma Black Belt – Certification Prep, 2012. Prosci Change Management, 2015. Professional Development Leave (2024) – Neo4j Generative AI Pathway: Neo4j/Cypher, Graph Modeling, Importing, Intermediate Cypher, Neo4j & LLM Fundamentals, Vector Indexes & Unstructured Data, Knowledge Graphs with LLMs. Additional Neo4j: Apps in Python/Node.js, Cypher Aggregations, Indexes & Constraints, Path Finding with GDS, GDS Fundamentals; Neo4j Certified Professional. Agentic AI: crewAI (multi-agent), LangGraph agents, LangChain functions/tools/agents, AutoGen design patterns. LLMs: Multimodal Llama 3.2, Pre-training LLMs, LangChain for LLM Apps, Semantic Search with LLMs.

Publicado

2026-07-17

Número

Sección

Eixo 4 - Inteligência Artificial e transformação digital na auditoria pública