Por que gerar o termo de referência por IA não elimina o risco de apontamento do Tribunal de Contas

Gerar o termo de referência com apoio de inteligência artificial reduz o tempo de redação, mas não reduz na mesma proporção o risco de apontamento do Tribunal de Contas — porque a fiscalização não avalia a fluência do texto, avalia se o documento publicado é coerente com o que foi decidido antes dele: o estudo técnico preliminar, a pesquisa de preços e a modalidade escolhida. Nenhuma ferramenta de geração de texto audita essa coerência por padrão. Isso continua sendo checagem humana, e tratar as duas coisas como equivalentes é o erro que este texto discute.

A IA redige o documento, não decide a modalidade nem valida o valor estimado

Uma ferramenta de inteligência artificial que gera termo de referência trabalha a partir do que foi informado a ela: o objeto descrito no Documento de Formalização de Demanda, o histórico de contratações semelhantes do próprio órgão, os parâmetros técnicos que alguém digitou antes de acionar a geração. Se esse input estiver correto, o rascunho sai correto e mais rápido. Se estiver errado — modalidade incompatível com o valor estimado, especificação genérica demais para o objeto, exigência copiada de um edital antigo sem adaptação ao caso concreto —, a IA reproduz o erro com a mesma fluência com que reproduziria o acerto, só que em uma fração do tempo que um servidor levaria para escrever a versão errada à mão.

A Lei nº 14.133/2021, no art. 18, trata a fase preparatória da contratação — que inclui o termo de referência, o estudo técnico preliminar e a pesquisa de preços — como etapa formal cuja consistência interna sustenta a legalidade de todo o processo. Essa consistência é uma decisão técnica e jurídica, não um problema de redação. Nenhuma IA decide, no lugar do órgão público, se a modalidade escolhida é compatível com aquele valor e aquele objeto; ela só formaliza, em texto, a decisão que já foi tomada por alguém antes dela.

Ferramentas de fiscalização integrada cruzam o que o rascunho não vê

Vários Tribunais de Contas estaduais já operam sistema próprio de triagem automatizada de editais. O Tribunal de Contas do Estado de Minas Gerais mantém o Suricato, ferramenta de fiscalização integrada que cruza dados de contratações públicas, preços de mercado e histórico do órgão para apontar padrões que historicamente geram irregularidade. O que esse tipo de sistema faz, em escala, é exatamente o cruzamento que uma IA de geração de texto não faz: comparar o termo de referência publicado com o estudo técnico preliminar que o originou, com a pesquisa de preços que sustenta o valor estimado e com o histórico de apontamentos que o próprio órgão já recebeu em contratações anteriores.

Isso significa que um termo de referência pode estar gramaticalmente impecável, redigido em minutos, e ainda assim carregar exatamente o tipo de inconsistência que esses sistemas de fiscalização foram desenhados para encontrar — só que depois da publicação, quando a correção já não é mais edição de rascunho: é impugnação de licitante, suspensão cautelar determinada pelo controle externo ou republicação integral do certame, com o cronograma da contratação reiniciado do zero.

Publicar mais rápido não é publicar com menos risco

Há uma tentação natural em tratar a velocidade de redação como indicador de qualidade: se o documento saiu mais rápido, presume-se que sobrou tempo de sobra para revisão. Na prática, o efeito observado costuma ser o oposto. Quando a redação deixa de ser o gargalo do processo, a etapa que antes era vista como “o que ainda falta fazer” — a revisão de consistência entre TR, estudo técnico preliminar e pesquisa de preços, o parecer jurídico que precede a publicação — passa a parecer dispensável, justamente porque o documento “já saiu pronto” da ferramenta que o gerou.

Nenhum ganho de velocidade na redação substitui a revisão formal pré-publicação que confere se o termo de referência ainda corresponde ao que foi planejado antes dele. Essa revisão continua sendo o ponto mais barato do processo inteiro para corrigir um erro — muito antes de esse mesmo erro custar uma republicação inteira do certame ou uma diligência do controle externo.

Conclusão

O risco de apontamento do Tribunal de Contas não está na velocidade com que o termo de referência é escrito — está na consistência entre o que foi decidido na fase de planejamento e o que efetivamente foi publicado no edital, e essa consistência nenhuma inteligência artificial confere sozinha. Tratar um TR gerado por IA como documento pronto para seguir direto à publicação é confundir redação rápida com decisão revisada. Para estruturar essa revisão formal antes da publicação, veja como revisar o termo de referência antes de publicar o edital e conheça a solução de Compras da Aprova.