Inteligência Artificial Aplicada à Gestão e

à Fiscalização de Contratos

Transmissão AO VIVO

(pela Internet)

SOBRE O TREINAMENTO

A fase de execução contratual é, hoje, o principal ponto de materialização dos riscos nas contratações públicas. É nela que falhas de planejamento, cláusulas mal estruturadas, fiscalização deficiente e decisões mal registradas se transformam em prejuízo ao erário, responsabilização de agentes públicos e questionamentos pelos órgãos de controle.

Este curso presencial (20h) reposiciona a gestão e a fiscalização de contratos como atividades estratégicas, com abordagem prática e metodologia PBL, baseada em problemas reais: falhas na execução, medições, pagamentos, riscos trabalhistas, não conformidades e sanções.

A Inteligência Artificial entra como ferramenta de apoio — não substituição — para leitura crítica do contrato, identificação de riscos, organização de evidências, padronização de registros e produção de relatórios técnicos mais robustos.

O foco é ampliar segurança decisória, melhorar a documentação das decisões e reduzir riscos pessoais e institucionais, com uso responsável de IA. Formação premium para quem busca mais eficiência e segurança técnica em um ambiente cada vez mais fiscalizado.

Programação

PAINEL I - Fundamentos da Inteligência Artificial Aplicados à Gestão e à Fiscalização de Contratos

1. Introdução à Inteligência Artificial no contexto da Administração Pública

• O que é Inteligência Artificial: conceito prático e aplicado
• Diferença entre automação tradicional e Inteligência Artificial
• Por que a IA se tornou relevante para a gestão e a fiscalização de contratos
• IA como ferramenta de apoio à decisão, e não como substituta do agente público

2. Tipos de Inteligência Artificial e seus impactos práticos

• Tipos de IA:
• IA estreita (ANI)
• IA geral (AGI)
• IA superinteligente (ASI)
• Onde estamos hoje e o que isso significa para o setor público
• Limitações práticas da IA atualmente disponível

3. Fundamentos técnicos indispensáveis (sem tecnicismo excessivo)

• Machine Learning: o que é e como funciona, em termos práticos
• Deep Learning: quando ele faz diferença
• Modelos de Linguagem (LLMs) e sua aplicação em textos, documentos e análises
• Por que a IA “responde com confiança” mesmo quando erra

4. Ética, responsabilidade e riscos no uso da IA

• Ética no uso da Inteligência Artificial na Administração Pública
• Responsabilidade do agente público no uso de IA
• Riscos de uso acrítico ou automatizado
• O conceito de human in the loop aplicado à fiscalização contratual

5. Transparência, proteção de dados e conformidade legal

• Princípios da transparência no uso de IA
• Proteção de dados pessoais e informações sensíveis
• LGPD e cuidados no uso de ferramentas de IA
• Registro e rastreabilidade do uso da IA em processos administrativos

6. O que a IA pode e o que não pode fazer na gestão e fiscalização de contratos

• Atividades em que a IA gera ganhos reais:
• organização de informações
• leitura e síntese de contratos
• apoio à identificação de riscos
• padronização de registros
• Atividades que exigem juízo humano e não podem ser delegadas à IA:
• decisão final
• atesto de execução
• juízo de mérito técnico
• aplicação de sanções

7. Bases para o uso seguro da IA ao longo do curso

• Boas práticas iniciais para uso da IA na fiscalização
• Erros comuns cometidos por iniciantes
• Como evitar dependência excessiva da ferramenta
• Preparação do aluno para os próximos módulos práticos

8. Principais Ferramentas

• ChatGPT
• Claude
• Gemini
• Perplexity
• Kimi
• Notion

PAINEL II - Inteligência Artificial como Apoio ao Trabalho do Fiscal e do Gestor de Contratos

1. O trabalho real do fiscal e do gestor de contratos

• A sobrecarga informacional na fiscalização contratual
• Múltiplos contratos, prazos, documentos e registros
• Principais gargalos operacionais do dia a dia
• Por que “fazer tudo manualmente” aumenta o risco

2. Onde a Inteligência Artificial gera ganhos reais na fiscalização

• IA como ferramenta de apoio cognitivo
• Atividades com alto potencial de ganho de eficiência:
• organização de documentos e informações
• leitura inicial e síntese de contratos extensos
• identificação de cláusulas críticas para a fiscalização
• consolidação de dados dispersos
• Redução de ruído, retrabalho e esquecimento

3. Uso da IA para leitura e compreensão de contratos administrativos

• Leitura humana isolada × leitura assistida por IA
• Extração de obrigações da contratada e da Administração
• Identificação de cláusulas sensíveis à execução contratual
• Mapeamento de pontos críticos para acompanhamento

4. IA aplicada à organização e gestão da informação contratual

• Organização de contratos, aditivos e documentos correlatos
• Criação de resumos operacionais para fiscalização
• Estruturação de informações relevantes para acompanhamento
• Apoio à criação de checklists operacionais

5. Identificação inicial de riscos com apoio da IA

• O que são riscos na fase de execução contratual
• Diferença entre risco, problema e não conformidade
• Uso da IA para identificar riscos recorrentes e padrões
• Limites da IA na análise de risco contratual

6. Padronização de registros e apoio à fiscalização contínua

• Importância da padronização de registros
• Uso da IA para apoiar a redação técnica inicial
• Apoio à elaboração de registros claros e objetivos
• Cuidados com linguagem, precisão e contexto

7. Cuidados essenciais no uso prático da IA pelo fiscal

• Validação humana obrigatória
• Evitando automatismos perigosos
• Uso da IA como apoio, não como atalho
• Registro consciente do uso da ferramenta

PAINEL III - Planejamento da Fiscalização Contratual com Apoio da Inteligência Artificial

1. Planejamento da fiscalização como atividade estratégica

• Diferença entre fiscalizar e planejar a fiscalização
• Por que a fiscalização reativa aumenta riscos
• Limitações do acompanhamento uniforme de contratos
• Fiscalização baseada em risco como boa prática

2. Fundamentos da gestão de riscos na execução contratual

• Conceito de risco aplicado à execução de contratos
• Diferença entre risco, problema e dano
• Tipos de riscos na fase de execução:
• riscos operacionais
• riscos financeiros
• riscos legais e de conformidade
• riscos trabalhistas
• riscos reputacionais

3. Uso da Inteligência Artificial na priorização de contratos

• Organização de informações contratuais com apoio da IA
• Identificação de contratos mais sensíveis e críticos
• Análise de fatores de risco relevantes para a execução
• Limites da IA na avaliação de risco

4. Construção do plano de fiscalização com apoio da IA

• Estrutura básica de um plano de fiscalização contratual
• Definição de prioridades, rotinas e periodicidades
• Uso da IA para apoiar a estruturação do plano
• Ajustes humanos indispensáveis ao planejamento

5. Matriz de riscos aplicada à fiscalização contratual

• Diferença entre mapa de riscos e matriz de riscos
• Identificação de riscos relevantes para acompanhamento
• Avaliação de probabilidade e impacto
• Uso da IA para apoiar a identificação e organização dos riscos

6. Definição de estratégias de acompanhamento e controle

• Estratégias diferenciadas conforme o tipo de contrato
• Fiscalização mais intensiva x fiscalização por amostragem
• Definição de pontos de controle e marcos relevantes
• Uso da IA para apoiar a definição de estratégias

7. Atualização contínua do planejamento da fiscalização

• Planejamento como documento vivo
• Ajustes diante de eventos, falhas e mudanças contratuais
• Uso da IA para apoiar revisões periódicas do plano
• Registro das decisões de priorização

PAINEL IV - Acompanhamento da Execução Contratual, Medições, Recebimento e Glosas Com Apoio da Inteligência Artificial

1. Execução contratual e o papel do fiscal e do gestor

• Execução do objeto como fase crítica do contrato
• Diferença entre acompanhar, medir e atestar
• Responsabilidades técnicas do fiscal e do gestor
• Consequências de falhas no acompanhamento da execução

2. Medição da execução do objeto

• O que é medição e quando ela é exigida
• Critérios de medição previstos no contrato
• Relação entre medição, pagamento e registro técnico
• Riscos de medições genéricas ou mal definidas

3. Recebimento provisório e recebimento definitivo

• Conceito e finalidade do recebimento provisório
• Conceito e finalidade do recebimento definitivo
• Diferença entre recebimento do objeto e pagamento
• Prazos, procedimentos e registros necessários

4. Glosas na execução contratual

• Conceito de glosa e fundamentos técnicos
• Quando a glosa é cabível
• Glosa, retenção e inadimplemento: distinções necessárias
• Riscos de glosas indevidas ou mal fundamentadas

5. Vícios aparentes, vícios ocultos e responsabilidades

• Conceito de vício aparente
• Conceito de vício oculto
• Responsabilidades da contratada
• Atuação do fiscal diante da identificação de vícios
• Impactos na execução, no pagamento e na responsabilização

6. Uso da Inteligência Artificial no acompanhamento da execução

• Apoio da IA na comparação entre contrato e execução
• Organização de informações de medição e recebimento
• Identificação de inconsistências e pontos de atenção
• Limites da IA na análise técnica da execução

7. Registro técnico da execução contratual

• Importância do registro claro e objetivo
• Linguagem técnica adequada à fiscalização
• Registro de medições, recebimentos e glosas
• Uso da IA como apoio à redação técnica inicial

PAINEL V - Pagamentos, Ordem Cronológica, Retenções e Decisões Críticas na Execução Contratual com Apoio da Inteligência Artificial

1. Pagamento como ato administrativo sensível

• Pagamento como consequência da execução do objeto
• Relação entre execução, medição, recebimento e pagamento
• Pagamento indevido como principal fonte de responsabilização
• Diferença entre dever de pagar e conveniência do pagamento

2. Ordem cronológica de pagamentos

• Fundamentos da ordem cronológica de pagamentos
• Objetivos e lógica da regra
• Hipóteses de exceção e flexibilização
• Riscos associados ao descumprimento da ordem cronológica

3. Retenções, glosas e suspensão de pagamentos

• Diferença entre retenção, glosa e suspensão de pagamento
• Fundamentos técnicos e jurídicos para retenção
• Relação entre não conformidade e pagamento
• Cuidados na adoção de medidas restritivas

4. Decisão sobre pagamento em contextos problemáticos

• Execução parcial ou defeituosa
• Descumprimento contratual e seus reflexos financeiros
• Pagamento proporcional e pagamento condicionado
• Registro da decisão e mitigação de riscos

5. Uso da Inteligência Artificial na análise de pagamentos

• Organização de informações relevantes para decisão
• Apoio da IA na análise de cenários possíveis
• Identificação de inconsistências entre execução e pagamento
• Limites da IA na decisão final sobre pagamento

6. Registro técnico e fundamentação da decisão

• Importância da motivação do ato administrativo
• Registro claro das razões para pagar, reter ou glosar
• Linguagem técnica adequada à fiscalização
• Uso da IA como apoio à redação inicial da fundamentação

PAINEL VI - Alterações Contratuais e Equilíbrio Econômico-financeiro com Apoio da Inteligência Artificial

1. Alterações contratuais na fase de execução

• Alteração contratual como exceção, não como regra
• Diferença entre ajuste de execução e modificação do contrato
• Riscos associados a alterações frequentes
• Relação entre planejamento deficiente e aditivos sucessivos

2. Acréscimos e supressões do objeto

• Limites legais para acréscimos e supressões
• Alterações qualitativas e quantitativas
• Impactos na execução, no cronograma e no pagamento
• Cuidados técnicos na formalização das alterações

3. Equilíbrio econômico-financeiro do contrato

• Conceito de equilíbrio econômico-financeiro
• Risco ordinário x risco extraordinário
• Matriz de riscos e alocação de responsabilidades
• Quando há direito à recomposição

4. Reajuste, repactuação e revisão

• Diferença entre reajuste, repactuação e revisão
• Hipóteses de cabimento de cada instituto
• Momentos adequados para análise
• Riscos de confusão conceitual e decisões equivocadas

5. Análise técnica de pedidos de reequilíbrio

• Documentação necessária
• Avaliação de causalidade e nexo
• Impacto financeiro e orçamentário
• Registro das premissas adotadas

6. Uso da Inteligência Artificial na análise de alterações contratuais

• Organização e síntese de documentos e históricos
• Apoio à comparação entre contrato original e situação atual
• Simulação de cenários de impacto
• Limites da IA na análise econômico-financeira

7. Registro técnico, motivação e controle

• Importância da motivação do ato administrativo
• Registro claro das decisões adotadas
• Comunicação com a contratada
• Preparação para auditorias e controle externo



Cronograma

> Dia 11/03 - Das 8:30 às 12:30 e das 14:00 às 18:00hrs

> Dia 12/03 - Das 8:30 às 12:30 e das 14:00 às 18:00hrs

> Dia 13/03 - Das 8:30 às 12:30hrs

Instrutor

Rafael Mota

Servidor público federal, já foi Gerente de Licitações e Contratos da ANTAQ e Coordenador-Geral da Central de Compras do ME, além de pregoeiro e presidente de CPL. Foi o primeiro profissional de compras públicas a tratar do tema Inteligência Artificial, com o artigo “Como ferramentas de análise de dados e de machine learning podem colaborar com o planejamento das compras”, em 2022, mais de um ano antes do lançamento do ChatGPT.

É coautor dos livros:

- Licitação na Prática

- Licitações e Contratos Administrativos na Lei 14.133/21 - Aspectos Gerais

- Desvendando o Estudo Técnico Preliminar na Contratação Pública

- Menos Risco, Mais Lucro: Um Guia Prático para Licitantes

Consultor e palestrante, com mais de 20 anos de experiência em gestão de riscos e compras públicas.

Pós graduado em Gestão Pública pelo IBMEC e em Business Intelligence & Analytics pela Conquer Business School. Certificado em Liderança pela Dale Carnegie e em Governança, Riscos e Compliance pela KPMG. Elevou o nível de governança das contratações da ANTAQ do nível inicial (388º lugar) para o mais aprimorado (13º melhor do Brasil e 1º dentre as Agências Reguladoras), segundo medição do TCU.

Na iniciativa privada atuou como auditor da PwC, maior empresa de auditoria do mundo e na área de precificação da AMBEV.

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