A inteligência artificial também chegou à contratação pública. À medida que cada vez mais administrações começam a utilizar algoritmos para gerir processos e automatizar trâmites, também as empresas licitantes recorrem a sistemas de IA para redigir propostas técnicas, interpretar editais, identificar critérios de adjudicação ou até mesmo estimar as probabilidades de sucesso de uma proposta.
É um processo custoso, no qual dispor de bons assessores faz parte da competição entre licitantes. Hoje, muitas dessas tarefas podem ser realizadas em questão de minutos. Um modelo de IA é capaz de resumir um edital de centenas de páginas, extrair automaticamente os critérios de avaliação, identificar requisitos excludentes, elaborar rascunhos completos de memórias técnicas, propor melhorias alinhadas com os critérios subjetivos de adjudicação e até mesmo adaptar a linguagem da proposta ao estilo habitual de cada administração contratante.
A otimização das propostas através da IA representa um salto de produtividade extraordinário. Mas também levanta questionamentos sobre a adequação da regulamentação em matéria de contratação pública a esta nova realidade tecnológica. Por exemplo, um primeiro aspecto é o que afeta à igualdade de oportunidades entre operadores econômicos.
Nesse sentido, cabe lembrar que a contratação pública se fundamenta sobre princípios como o de igualdade, a livre concorrência e a não discriminação. No entanto, a disponibilidade de ferramentas avançadas de IA pode se tornar um novo fator de desigualdade competitiva. Em outras palavras, aquelas empresas que dispuserem de recursos para treinar modelos sobre milhares de licitações anteriores, integrar bases documentais próprias ou desenvolver assistentes especializados em contratação pública, terão mais opções de resultar adjudicatárias.
Paradoxalmente, a tecnologia que prometia democratizar o acesso ao conhecimento poderia acabar concentrando ainda mais a capacidade competitiva em quem dispõe de maiores recursos tecnológicos. Existe, além disso, um segundo risco menos visível, como é o da homogeneização das propostas.
Referimo-nos a um cenário em que, quando múltiplas empresas utilizam modelos semelhantes treinados sobre os mesmos dados e otimizados para maximizar a pontuação de acordo com determinados critérios, as propostas tendem inevitavelmente a se parecer. As diferenças de estilo desaparecem, as estruturas convergem e as melhorias propostas começam a se repetir.
A consequência pode ser uma perda progressiva de inovação real. Se todas as inteligências artificiais chegam a conclusões semelhantes sobre como maximizar a pontuação de um edital, as ofertas acabarão parecendo versões ligeiramente distintas de um mesmo documento. E se todas as respostas são iguais, a capacidade dos órgãos de contratação de distinguir qual é realmente a melhor proposta se reduz consideravelmente.
Também merece uma reflexão especial o impacto da IA na própria redação dos editais. Os modelos de IA funcionam melhor quanto mais precisas são as instruções que recebem. Curiosamente, essa mesma lógica pode ser aplicada ao design dos editais administrativos. Ambiguidades, contradições ou critérios excessivamente abertos podem ser explorados por assistentes de IA capazes de detectar inconsistências que passariam despercebidas para um leitor humano.
Isso obrigará previsivelmente as administrações a redigir editais muito mais claros, estruturados e tecnicamente consistentes. Não apenas para facilitar a concorrência, mas para evitar interpretações estratégicas geradas automaticamente por sistemas de IA.
Ao mesmo tempo, cabe imaginar um futuro próximo em que a própria Administração utilize inteligência artificial para revisar as ofertas recebidas. Ferramentas capazes de verificar automaticamente o cumprimento de requisitos, detectar contradições internas, identificar possíveis plágios entre licitantes ou até mesmo analisar a coerência entre os compromissos ofertados e a documentação apresentada.
Mas aqui surge outro desafio de enorme relevância jurídica, além de novos riscos de ilicitude, como pode ser a adjudicação automática; ou o risco de prompt injection, isto é, a inserção de instruções invisíveis aos olhos da mesa de contratação, mas legíveis pela IA na hora de avaliar -de maneira mais benéfica- a oferta em questão. Existe, além disso, um risco adicional do qual mal começou a se debater.
Se tanto as empresas quanto as administrações utilizam modelos de IA treinados sobre licitações anteriores, o sistema pode entrar em um círculo de retroalimentação. Os modelos aprenderão de decisões passadas; os novos editais incorporarão padrões detectados por esses modelos; as ofertas se adaptarão a esses mesmos padrões e as futuras decisões voltarão a reforçá-los.
Sem querer, poderíamos estar automatizando não apenas a gestão documental da contratação pública, mas também determinadas inércias interpretativas, dificultando a aparição de soluções verdadeiramente inovadoras para o setor público.
A contratação pública constitui um dos principais instrumentos de execução das políticas públicas e de gestão de recursos coletivos. Precisamente por isso, a revolução da inteligência artificial exige algo mais que eficiência: exige preservar a confiança de que as decisões continuam sendo tomadas de acordo com o mérito das ofertas e não com a potência dos algoritmos que as redigem.
sobre a firma:
Francisco Pérez Bes é adjunto da Agência Espanhola de Proteção de Dados. Além disso, foi sócio na área de Direito Digital do Ecix Group e é ex Secretário Geral do Instituto Nacional de Cibersegurança (INCIBE).