Como a Verocard reduziu 95% do tempo para analisar licitações com IA Generativa.
- O DESAFIO
Processo de Análise de Licitações realizado de forma manual e demorada
A Verocard enfrentava um desafio crítico: seu processo de análise de licitações era manual, lento e propenso a erros.
Cada edital levava até 12 horas para ser processado, o que causava perdas de oportunidades e aumento nos custos operacionais.
- A SOLUÇÃO
A UDS implementou uma solução de IA Generativa na AWS para transformar a Análise de Licitações
Criamos um sistema de análise de lances com IA generativa visando:
- Agilizar e simplificar a análise de lances de ponta a ponta;
- Automatizar verificações de conformidade de lances;
- Categorizar e rastreamento de tarefas.
O sistema foi baseado em modelos de linguagem generativa (LLMs) usando o Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, com suporte a múltiplos modelos como Claude, Titan, Llama e Amazon Nova.
A arquitetura combinou prompt engineering especializado com RAG (Retrieval Augmented Generation) baseado em vector database, o que permitiu à IA entender o contexto dos editais, recuperar dados históricos relevantes e gerar análises contextualizadas em tempo real.
Exemplos de Aplicação da IA
- Extração automática de requisitos de conformidade dos documentos licitatórios.
- Classificação de prioridade com base no potencial estratégico e capacidade operacional.
- Geração automática de tarefas pendentes com notificações via AWS Lambda.
- Respostas contextuais em linguagem natural, personalizadas com base no cargo e setor do usuário interno.
Exemplo real de prompt utilizado:
“Você é um assistente virtual da empresa Verocard, chamado Vera, especializado em fornecer respostas curtas e objetivas para os times de licitação.
Baseie-se apenas no contexto fornecido abaixo.
Gere uma lista com os requisitos obrigatórios do edital e classifique o edital como Prioridade Alta, Média ou Baixa.”
Arquitetura Técnica
Amazon Bedrock:
Para execução dos LLMs e geração de conteúdo.
Amazon SageMaker Jumpstart:
Para gerar embeddings usados na busca vetorial.
Vector Database (interno):
Para contextualização via RAG com base em editais anteriores.
Amazon EC2 UltraClusters:
Para processamento e treinamento de modelos.
Amazon Lambda:
Para orquestração de tarefas e automações em tempo real.
Amazon CloudWatch:
Para monitoramento e logging da solução.
Resultados com IA
95%
Mais rápido pra analisar lances
(de 12 horas para 30 minutos)
-30%
Menos custos operacionais
(eliminando mão de obra manual)
+15%
Mais participação em licitações pelo tempo de resposta acelerado.
Maior precisão na detecção de requisitos e classificação de prioridades.
Melhor aproveitamento da base histórica de dados licitatórios com RAG.
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