Dados, conhecimento e integridade: um novo caminho para as contratações públicas

As contratações públicas estão entre os instrumentos mais relevantes para a execução de políticas governamentais. Por meio delas, o Estado adquire medicamentos, equipamentos, serviços de tecnologia, obras de infraestrutura, alimentação escolar e inúmeros outros bens e serviços indispensáveis à sociedade. Ao mesmo tempo, esse ambiente concentra riscos, como fraudes, conflitos de interesse, sobrepreços, inexecução contratual, baixa qualidade das entregas e perda de recursos públicos.

Embora a Administração Pública disponha hoje de grande quantidade de informações sobre empresas, sócios, contratos, sanções, pagamentos e desempenho de fornecedores, esses dados permanecem frequentemente dispersos em diferentes sistemas e bases. A dificuldade de integração entre essas fontes limita a capacidade preventiva dos órgãos públicos. Em muitos casos, as informações existem, mas não são transformadas em conhecimento útil no tempo necessário para apoiar as decisões.

Foi a partir desse contexto que desenvolvi o Framework D3K — Due Diligence, Data and Knowledge, resultado de minha tese de doutorado em Administração na ESAG/UDESC e defendida e aprovada na última sexta-feira (31). A pesquisa teve como orientador o professor Dr. Denilson Sell da UDESC/ESAG e como Coorientadora a professora Dra. Florinda Matos do Instituto Universitário de Lisboa – Portugal. A proposta busca orientar a construção de soluções analíticas voltadas à due diligence em contratações públicas, com foco em dois momentos fundamentais: a seleção de fornecedores e o monitoramento da execução contratual.

O D3K parte de uma premissa simples: a efetividade da due diligence não depende apenas da quantidade de dados disponíveis, mas da capacidade de organizar esses dados, interpretá-los, validá-los e transformá-los em conhecimento institucional. Isso significa ir além de consultas isoladas a certidões, cadastros restritivos ou bases sancionatórias. Significa conectar diferentes fontes, formular perguntas analíticas, produzir evidências, avaliar resultados e registrar o conhecimento gerado para futuras decisões.

A arquitetura do framework foi estruturada em seis etapas integradas. A primeira é o entendimento do negócio, momento em que se define qual decisão pública precisa ser apoiada, quais riscos devem ser monitorados e quais atores participarão do processo. Em seguida, ocorre a mensuração e a aquisição dos dados, etapa responsável pela identificação das fontes, pelo tratamento das informações e pela verificação de sua qualidade.

A terceira etapa corresponde à modelagem e à análise. Nela, podem ser utilizados indicadores, regras de negócio, árvores de decisão, modelos estatísticos, técnicas de mineração de dados e outros recursos capazes de identificar padrões, riscos e sinais de alerta. A quarta etapa é a avaliação, na qual os resultados analíticos são submetidos à apreciação humana, ao exame do contexto administrativo e à verificação das evidências que sustentam cada recomendação.

A quarta e quinta etapas do framework tratam dá comunicação e da aplicação. Os achados precisam ser apresentados de forma clara, rastreável e adequada aos diferentes públicos, como gestores, fiscais, agentes de contratação, controle interno e assessorias jurídicas. Por fim, a etapa de aprendizagem e Gestão do Conhecimento assegura que os resultados, as decisões, as red flags e as lições aprendidas sejam incorporados à memória institucional.

Esse último aspecto é um dos principais diferenciais do framework D3K. Em muitos processos públicos, o conhecimento produzido permanece restrito às pessoas que participaram de determinada contratação. Quando servidores mudam de setor, se aposentam ou deixam a organização, parte relevante dessa experiência pode ser perdida. Ao registrar regras, padrões de risco, históricos de fornecedores e decisões anteriores, o framework busca reduzir essa dependência do conhecimento individual e fortalecer a capacidade institucional de aprender com cada contratação.

Outro diferencial está na integração entre a seleção do fornecedor e a execução do contrato. Tradicionalmente, essas fases são tratadas de forma fragmentada. A empresa é analisada antes da contratação, mas os eventos ocorridos durante a execução nem sempre retornam ao processo de seleção futura. O framework D3K propõe um ciclo contínuo, no qual atrasos, notificações, sanções, falhas de qualidade e outros eventos contratuais passam a alimentar nova análise de risco.

Essa lógica permite compreender a due diligence não como uma checagem documental pontual, mas como um processo permanente de inteligência organizacional. O histórico de desempenho de um fornecedor pode ser tão relevante quanto sua situação cadastral no momento da licitação. Do mesmo modo, uma sanção, um vínculo societário ou uma sequência de inconformidades pode ganhar novo significado quando analisada em conjunto com outras evidências.

É importante destacar que o framework D3K não foi concebido para substituir a decisão humana. Modelos analíticos, scores e alertas devem atuar como instrumentos de apoio, e não como mecanismos automáticos de punição ou exclusão de fornecedores. Em contratações públicas, qualquer decisão precisa considerar o contexto, a qualidade das evidências, a competência dos agentes responsáveis e as garantias do processo administrativo.

Por essa razão, o framework incorpora princípios de rastreabilidade, explicabilidade e validação humana. O gestor precisa saber quais dados foram utilizados, quais regras foram aplicadas e porque determinado fornecedor ou contrato foi classificado como mais arriscado. Sem essa transparência, soluções baseadas em dados podem produzir novas formas de opacidade, em vez de fortalecer a governança.

A demonstração conceitual do framework D3K foi realizada por meio de um cenário simulado, denominado Caso Omega. O exercício permitiu representar a aplicação das etapas do framework em uma situação de execução contratual marcada por múltiplos sinais de risco. A demonstração mostrou como uma demanda administrativa pode ser convertida em perguntas analíticas, como fontes heterogêneas podem ser integradas e como os resultados podem apoiar recomendações e registrar conhecimento para usos futuros.

O trabalho não pretende apresentar uma solução tecnológica definitivamente validada, nem afirmar que algoritmos resolverão, de forma isolada, os problemas das contratações públicas. Sua contribuição está na proposição de uma arquitetura metodológica que orienta como dados, conhecimento e decisão podem ser conectados de maneira sistemática.

Os próximos desafios estão justamente na aplicação prática do framework. Será necessário testá-lo em ambientes reais, calibrar indicadores com bases históricas, desenvolver plataformas computacionais, integrar sistemas governamentais e avaliar sua utilização por gestores, fiscais, auditores e agentes de contratação. Também existe espaço para o uso responsável de Inteligência Artificial Generativa, sistemas multiagentes, grafos de conhecimento e mecanismos de monitoramento contínuo.

O avanço dessas tecnologias abre oportunidades importantes, mas também exige cautela. A adoção de soluções analíticas no setor público deve ser acompanhada de governança, proteção de dados, segurança, transparência e responsabilização. A inovação só produz valor público quando permanece subordinada aos princípios que orientam a Administração.

O framework D3K nasce, portanto, como uma proposta de integração. Não se trata apenas de usar mais dados, nem apenas de implantar novas ferramentas. Trata-se de desenvolver a capacidade institucional de transformar informações dispersas em conhecimento útil, conhecimento em decisões melhores e decisões em aprendizagem organizacional.

Em um cenário de crescente pressão por eficiência, integridade e transparência, fortalecer essa capacidade pode representar um passo importante para uma Administração Pública mais preventiva, responsável e orientada por evidências.

Artigo: Vander de Oliveira Veras – Doutor em Administração pela UDESC/ESAG