Este círculo de conversação visa promover uma reflexão sobre o tema desenvolvido pelo facilitador de aprendizagem em sua dissertação de mestrado, na qual avalia o emprego de algoritmos de aprendizagem de máquina na identificação de indícios de sobrepreços durante a fase de pesquisa de preços em contratações públicas.

Quando o assunto é compras públicas, o caminho da legalidade exige a realização de processo licitatório. A pesquisa de preços é um dos principais artefatos que compõem o processo licitatório e tem como finalidade estimar o montante de dinheiro que poderá ser gasto na contratação. A aferição desse montante, por sua vez, busca assegurar a reserva do valor no orçamento e o balizamento de preços, de modo a garantir que a administração pública esteja pagando um preço justo e compatível com o de mercado.

A presente ação educacional busca apresentar os resultados da pesquisa de mestrado, na qual o autor se dedicou a explorar e processar os dados de contratações públicas nos anos de 2022 e 2023. Ao final, busca-se avaliar o quão confiáveis podem ser os resultados apresentados pelos algoritmos estudados, bem como apresentar as limitações existentes à época em que o estudo foi realizado.

Carga horária: 2 horas-aula, por meio de transmissão on-line via Plataforma Zoom.

Objetivo Geral:

Refletir criticamente sobre o uso de sistemas automatizados baseados em algoritmos de aprendizagem de máquina na identificação de indícios de sobrepreço durante a fase de pesquisa de preços em contratações públicas, avaliando sua confiabilidade e potencial de aplicação na gestão pública.

Objetivos Específicos:

• Compreender o papel da pesquisa de preços na prevenção de sobrepreços em compras públicas.
• Conhecer bases de dados públicas utilizadas na análise de contratações governamentais.
• Identificar ferramentas e métodos para extração e tratamento de dados.
• Entender o funcionamento de algoritmos de aprendizagem de máquina aplicados à detecção de sobrepreço.
• Refletir sobre a confiabilidade e limitações das ferramentas automatizadas analisadas.
• Discutir possibilidades de uso prático dessas soluções em instituições públicas.

Público-alvo:

• servidores efetivos e comissionados do Congresso Nacional e de outros órgãos públicos; 
• profissionais e estudantes, brasileiros ou estrangeiros, egressos ou não dos cursos do ILB e de instituições parceiras, interessados no tema.

Facilitador:

Rubens Vasconcellos Terra Neto é mestre em Poder Legislativo pela Câmara dos Deputados/CEFOR, especialista em Banco de Dados pela Universidade Católica de Brasília e em Tecnologia da Informação aplicada ao Poder Legislativo pelo Senado Federal/ILB, e tecnólogo em Processamento de Dados pela Universidade Católica de Brasília. É Analista de Informática Legislativa do Senado Federal desde 1996.

Órgão promotor: Instituto Legislativo Brasileiro - Senado Federal (ILB/SF).

Data de realização:

• 15/08/2025, sexta-feira, de 10h às 12h.

Inscrições: https://saberes.senado.leg.br/course/view.php?id=3212