Um serviço costuma surgir de uma necessidade identificada (ou criada). A origem de tal demanda pode ser legal ou brotar naturalmente no cotidiano de gestão da instituição. No entanto, é importante notar que, em ambos os casos, há um elemento em comum; a diferença real está na forma como essa necessidade é avaliada e na discussão sobre suas possíveis soluções.
Quando a demanda nasce de uma obrigação legal, em princípio, espera-se que o tema tenha tramitado pelos órgãos reguladores, sido amplamente debatido em comitês e sacramentado em atos normativos. Um exemplo clássico disso é a avaliação atuarial em Regimes Próprios de Previdência Social (RPPS).
Quanto mais detalhada é a especificação do serviço em uma norma, menor é o espaço para desvios metodológicos e maior é a previsibilidade. Há, por outro lado, uma perda de flexibilidade — o que gera um trade-off clássico. Idealmente, a norma deveria reconhecer a demanda como legítima e delimitar o conjunto de metodologias adequadas aos casos gerais, restando ao gestor a escolha estratégica e operacional mais alinhada à sua realidade particular. É exatamente aí que surge um problema típico dos tempos modernos.
O Problema
Tome, por exemplo, o teste de hipóteses. Se a instituição guarda um histórico robusto de dados, podemos adotar uma abordagem não paramétrica. Caso as amostras sejam escassas, podemos recorrer a abordagens paramétricas ou simuladas. Tudo depende do contexto.
Portanto, o profissional encarregado de redigir a especificação do serviço para fins de contratação deveria, além de possuir profundo conhecimento regulatório, ter clareza sobre a operacionalização técnica e, principalmente, sobre a exequibilidade e a adequação da ferramenta ao seu caso particular.
É nesse ponto que esbarramos em um fenômeno recente: o “Efeito do Ghostwriter de IA”. Estudos recentes indicam que usuários frequentemente assinam conteúdos gerados por inteligência artificial, mesmo quando reconhecem internamente que não dominam a fundo o material. Entre os principais achados, destacam-se:
- Os participantes relatam baixo senso de autoria, mas optam por não declarar o uso da ferramenta;
- O uso constante de modelos generativos confunde a percepção do que é autoria própria versus o que veio do algoritmo;
- O mais crítico: quando o algoritmo entrega uma resposta altamente estruturada e elegante, o usuário tende a confiar cegamente, assimilando a informação como parte de seu próprio fluxo de pensamento sem a devida verificação crítica.
Impacto sobre Licitação
Esse comportamento tem gerado reflexos alarmantes em licitações e especificações de serviço voltadas para os RPPS. Nos últimos anos, temos visto editais com um detalhamento metodológico hiper-granularizado, exigindo soluções que ignoram completamente a realidade da instituição — seja pela escassez de dados, seja por inadequação ao problema real ou, principalmente, por restrições orçamentárias.
O RPPS descreve um escopo metodológico tão complexo que demanda uma carga horária e um custo operacional incompatíveis com a realidade financeira da entidade, sem contar os prazos exíguos.
Um exemplo recorrente ocorre em estudos de Asset Liability Management (ALM). Recentemente, acompanhamos um caso em que o cliente buscava um estudo de ALM com o objetivo estrito de alocar títulos públicos para imunização de carteira. Para isso, o edital exigia, entre outras coisas, otimização de Markowitz e geração de cenários econômicos estocásticos complexos.
Em outro edital, a exigência foi ainda além: pedia-se projeção estocástica de cenários conjugada com projeções atuariais de fluxo — o que exigiria o recálculo atuarial sob múltiplas variações de hipóteses. O paradoxo é que o mesmo edital pedia que o prestador realizasse uma análise criteriosa da avaliação atuarial corrente e utilizasse seus fluxos diretamente no ALM, criando uma contradição técnica.
O problema central não é a exequibilidade dessas metodologias. Pelo contrário: com os avanços da capacidade computacional e de modelos modernos de cenários, ativos e passivos podem (e devem) ser integrados de forma robusta, conforme discutimos anteriormente. O gargalo real resume-se a uma equação simples: especificação de serviço versus necessidade versus orçamento.
Ao delegar cegamente a elaboração de termos de referência a algoritmos generativos sem a devida curadoria crítica, o redator corre o risco de ignorar restrições orçamentárias e de tempo. O resultado? Um documento totalmente deslocado da realidade que contrata um serviço excessivamente caro e que, no fim do dia, falha em resolver o problema real da instituição.
Mais do que nunca, o discernimento e a assessoria técnica especializada são indispensáveis para navegar essa transição tecnológica com segurança.