Como estruturar o banco de termos de referência para a IA gerar TR com mais precisão

Estruturar o banco de termos de referência que alimenta a geração por inteligência artificial significa reunir, padronizar e classificar os TRs que a prefeitura, a câmara municipal ou o órgão público já elaborou em contratações anteriores, para que esse histórico sirva de referência confiável quando a IA precisar redigir um TR novo. Não é apenas arquivar documentos antigos: é organizá-los por objeto de contratação, modalidade e data, de forma que o cruzamento entre o pedido atual e o histórico produza um rascunho aderente ao que a instituição já pratica — não um texto genérico desconectado da realidade do órgão.

Este guia cobre o que caracteriza esse banco de referência, por que ele muda a qualidade do TR gerado por IA, o passo a passo para estruturá-lo, o que a legislação de licitações exige do conteúdo do documento e os indicadores que mostram se o banco está de fato cumprindo sua função.

O que é o banco de termos de referência para IA

É a base de documentos — TRs, DFDs e ETPs já elaborados e assinados pela própria instituição — organizada de um jeito que um sistema de inteligência artificial consegue consultar antes de redigir um documento novo. A diferença em relação a uma pasta compartilhada comum está na estrutura: cada documento entra classificado por objeto, secretaria demandante, modalidade de contratação e data, o que permite à IA localizar o TR mais parecido com o pedido atual em vez de tratar todo o acervo como um bloco único de texto.

Por que esse banco importa

Quando a IA gera um TR sem histórico prévio da instituição, o resultado costuma ser tecnicamente correto, mas genérico — não reflete o padrão de redação, os critérios de julgamento ou as exigências específicas que aquele órgão já consolidou em contratações parecidas. Isso obriga o servidor a reescrever boa parte do texto gerado, o que anula o ganho de tempo que a IA deveria trazer. Um banco bem estruturado resolve isso na origem: quanto mais próximo o TR de referência estiver do objeto pedido, mais o rascunho gerado já vem alinhado ao vocabulário, aos parâmetros de estimativa de valor e às cláusulas que a instituição historicamente exige.

Passo a passo para estruturar o banco de termos de referência

1. Levante os TRs elaborados nos últimos contratos

Reúna os termos de referência de contratações concluídas nos últimos exercícios, priorizando os objetos mais recorrentes — materiais de expediente, serviços de limpeza, kits de material didático, manutenção predial. Documentos com objeto raro ou muito específico têm menos valor como referência do que os de compra rotineira.

2. Classifique cada documento por objeto e secretaria demandante

Cadastre metadados junto de cada arquivo: objeto da contratação, secretaria ou setor demandante, modalidade de licitação usada e data de elaboração. Sem essa classificação, a IA não tem como diferenciar um TR de material de escritório de um TR de serviço de engenharia ao decidir qual usar como referência.

3. Descarte documentos desatualizados pela legislação

Remova do banco os TRs anteriores à vigência plena da Nova Lei de Licitações que não foram adaptados à nova estrutura de documentos de planejamento da contratação. Um TR redigido sob regras já revogadas tende a induzir a IA a reproduzir cláusulas que não valem mais.

4. Vincule o banco ao histórico de estimativa de valor

Sempre que possível, mantenha junto do TR a pesquisa de preços que sustentou a estimativa de valor daquela contratação. Isso permite que a IA sugira uma faixa de valor coerente com o que o órgão já pagou por objeto semelhante, em vez de partir de uma estimativa desconectada do histórico local.

5. Defina quem atualiza o banco a cada novo contrato concluído

Estabeleça uma rotina — vinculada à finalização de cada processo de compras — para que o TR recém-assinado entre automaticamente no banco de referência, já classificado. Um banco que só é atualizado esporadicamente perde valor à medida que a legislação, os fornecedores e os preços de mercado mudam.

6. Audite periodicamente a qualidade dos rascunhos gerados

Revise, a cada trimestre, uma amostra de TRs gerados pela IA a partir do banco, verificando se o cruzamento com o histórico produziu um rascunho realmente aderente ao objeto pedido. Ajuste a classificação dos documentos de referência quando o rascunho gerado repetir um TR pouco relacionado ao pedido atual.

O que a legislação exige

A Lei nº 14.133/2021, art. 6º, inciso XXIII, define o termo de referência como o documento que caracteriza o objeto da contratação, contendo fundamentação, descrição da solução, requisitos, modelo de execução e de gestão contratual, critérios de medição e pagamento, entre outros elementos obrigatórios. Isso significa que qualquer TR usado como referência para gerar outros documentos precisa conter esse conjunto mínimo de informações — um documento incompleto no banco tende a propagar a mesma lacuna para os TRs gerados a partir dele.

Como o Aprova resolve isso

• O gerador de TR por IA consulta o banco de termos de referência já elaborados pela instituição para cruzar o objeto da compra em aberto com documentos semelhantes já produzidos, antes de redigir o rascunho.
• Cada TR fica vinculado ao processo de compras que o originou, o que permite localizar rapidamente qual contratação anterior deu origem a determinado documento de referência.
• O rascunho gerado chega em um editor de texto completo, permitindo revisão, edição e complementação do técnico responsável antes do despacho para assinatura.
• O histórico de despachos do processo registra quem gerou o TR por IA e quem revisou o conteúdo antes de encaminhar para a próxima etapa, sustentando a rastreabilidade do documento.

Indicadores para medir esse processo

• Tempo médio entre a abertura do processo de compras e a conclusão do TR.
• Percentual de TRs gerados por IA que precisaram de revisão extensa antes do despacho.
• Número de objetos de contratação já cobertos por um TR de referência classificado no banco.
• Frequência de atualização do banco a cada novo contrato concluído.

FAQ sobre o banco de termos de referência para IA

Um banco pequeno de TRs já é suficiente para começar?

Sim. O banco não precisa estar completo para gerar valor — mesmo com poucos documentos classificados por objeto, a IA já consegue usar o que existe como ponto de partida. A cobertura tende a crescer a cada novo contrato concluído e adicionado ao histórico.

É preciso reescrever os TRs antigos antes de incluí-los no banco?

Não é obrigatório, mas TRs elaborados sob regras já revogadas pela Nova Lei de Licitações devem ser sinalizados ou excluídos, para que a IA não reproduza cláusulas desatualizadas em documentos novos.

A IA substitui o técnico responsável pela elaboração do TR?

Não. A IA produz um rascunho a partir do histórico e do objeto informado, mas a definição da solução, dos requisitos técnicos e dos critérios de julgamento continua sendo decisão do agente público responsável, que revisa e ajusta o documento antes do despacho.

O banco de TR serve para qualquer modalidade de contratação?

Serve como referência para qualquer modalidade que exija termo de referência, mas a precisão do rascunho gerado é maior quando existem documentos anteriores do mesmo objeto e da mesma modalidade no banco — um TR de pregão eletrônico tende a ser referência mais útil para outro pregão do que para uma dispensa de licitação.

Conclusão

O ganho de tempo prometido pela geração de TR por IA só se confirma quando existe um histórico organizado por trás do rascunho — sem banco classificado, a IA parte de um texto genérico que o técnico acaba reescrevendo quase inteiro. Estruturar esse banco não é uma etapa técnica isolada: é decidir, desde a conclusão de cada contrato, que aquele documento vai servir de referência para o próximo pedido parecido. Veja também como gerar TR, DFD e ETP com apoio de IA em compras públicas e como validar o pedido de compra antes do termo de referência, duas etapas do mesmo fluxo que também dependem de dado bem estruturado desde a entrada do processo. Para ver como isso funciona na prática, agende uma demonstração da Aprova.