Como pode a IA filtrar concursos públicos relevantes para si?
Um sistema de IA como a TRINTA cruza o CPV e a localização da empresa com milhares de concursos publicados diariamente, mostrando só os relevantes.
A IA filtra concursos públicos relevantes ao ler automaticamente os anúncios publicados nas plataformas eletrónicas certificadas (Base.gov, Vortal, Anogov, entre outras), extrair critérios como valor, prazo, entidade adjudicante e objeto do contrato, e comparar esses dados com um perfil definido pela empresa. Em vez de uma pessoa abrir sete sites todas as manhãs, um sistema automatizado envia uma lista curta, já filtrada e resumida, com os concursos que fazem sentido candidatar. É o que fizemos, por exemplo, num projeto para a TRINTA, onde a pesquisa manual foi substituída por um fluxo automático que corre todos os dias.
Porque é que a pesquisa manual em concursos públicos falha
Portugal não tem uma plataforma única de concursos públicos. Tem várias, certificadas pelo Instituto dos Mercados Públicos, cada uma com o seu motor de busca, os seus filtros e a sua forma de apresentar os anúncios. Uma empresa de construção, de consultoria ou de tecnologia que queira concorrer a nível nacional acaba a repetir a mesma pesquisa em seis ou sete sítios diferentes, todos os dias.
O resultado costuma ser um de dois erros: ou alguém dedica horas por semana a esta tarefa e ainda assim perde concursos relevantes porque publicaram numa plataforma que não foi verificada nesse dia, ou a empresa desiste de pesquisar sistematicamente e só concorre aos concursos que chegam por indicação de terceiros. Nenhum dos dois cenários é bom para o volume de negócio.
Como funciona um sistema de IA que filtra concursos públicos
O modelo mais comum tem três partes. Primeiro, um scraper ou uma integração via API que recolhe os anúncios publicados nas plataformas escolhidas, normalmente uma vez por dia. Segundo, um filtro que aplica os critérios da empresa: CPV (o código que classifica o tipo de contrato), valor mínimo e máximo, localização geográfica, prazo de entrega de propostas. Terceiro, um modelo de linguagem que lê o texto do anúncio e do caderno de encargos e produz um resumo em três ou quatro linhas, sinalizando também requisitos que possam excluir a empresa à partida, como certificações específicas ou capacidade financeira mínima.
O resultado chega por email, por Slack ou por um painel simples, já ordenado por relevância. Não substitui a leitura do caderno de encargos completo antes de decidir concorrer, mas elimina a fase de garimpo.
O que fizemos para a TRINTA
No projeto que desenvolvemos para a TRINTA, o problema de partida era exatamente este: várias pessoas a verificar plataformas diferentes, sem critério comum, com risco de perder prazos. Construímos um fluxo que recolhe os concursos relevantes automaticamente, aplica os filtros definidos pela empresa e entrega um resumo diário. A equipa deixou de perder tempo a procurar e passou a gastar esse tempo a preparar propostas, que é onde está o retorno real do investimento.
Vale a pena construir isto para uma PME pequena?
Depende do volume. Se a empresa concorre a menos de dez concursos por ano, o investimento provavelmente não compensa e uma pesquisa manual semanal, com um checklist simples, resolve. Se concorre a dezenas ou centenas de concursos por ano, ou se o setor tem publicações frequentes (construção, TI, serviços de consultoria ao Estado), o tempo poupado paga o desenvolvimento em poucos meses. A regra prática que usamos: se a pesquisa manual ocupa mais de quatro horas por semana a uma pessoa qualificada, há espaço para automatizar com retorno positivo no primeiro ano.
Que critérios de exclusão a IA consegue detetar sozinha?
Consegue detetar critérios explícitos e mensuráveis: valor do contrato fora do intervalo definido, localização fora da área de atuação, prazo de entrega demasiado curto, CPV que não corresponde à atividade da empresa. Tem mais dificuldade com critérios qualitativos, como a exigência de referências específicas num setor de nicho, que continuam a precisar de leitura humana antes da decisão final.
Se a sua empresa perde tempo a caçar concursos em vez de os preparar, o problema não é falta de vontade, é falta de sistema. Mostramos como resolvemos isto e outros casos parecidos em /work.
Perguntas frequentes
Que plataformas de concursos públicos existem em Portugal e é preciso vigiar todas?
Em Portugal os concursos públicos correm em várias plataformas eletrónicas certificadas pela Base.gov, entre elas a Vortal, a Anogov, a AcinGov e a Saphety. Uma empresa que queira candidatar-se a concursos de vários setores ou municípios acaba por ter de vigiar seis ou sete plataformas diferentes, cada uma com o seu login e o seu motor de busca próprio.
Quanto custa desenvolver um sistema de IA para filtrar concursos públicos?
Um sistema simples, com scraping de duas ou três plataformas e um filtro por palavras-chave e critérios do CCP, fica normalmente entre os 3.000 e os 8.000 euros de desenvolvimento inicial. Sistemas mais completos, com resumo automático por IA generativa e alertas por email ou Slack, sobem para os 10.000 a 20.000 euros, dependendo do número de fontes e da complexidade dos critérios de exclusão.
A IA consegue substituir por completo uma pessoa dedicada a procurar concursos?
Não por completo. A IA trata da parte repetitiva, ler, filtrar e resumir centenas de anúncios por semana, mas a decisão final de avançar ou não com uma candidatura continua a exigir alguém que conheça o negócio e leia o caderno de encargos com atenção. O ganho real é de tempo: quem antes passava seis ou oito horas por semana a pesquisar passa a rever uma lista já filtrada em 30 a 40 minutos.