Gestão do conhecimento na fase interna da licitação pública: propostas para obras e serviços de engenharia no Paraná

Abstract

Este estudo investiga a aplicação da Gestão do Conhecimento (GC) na fase interna da Licitação Pública (LP), com foco na contratação de obras e serviços de engenharia no Estado do Paraná. A pesquisa busca compreender como práticas e ferramentas de GC podem contribuir para a retenção e disseminação do conhecimento institucional, otimizando os processos licitatórios e minimizando falhas decorrentes da descontinuidade do saber. Para isso, são analisados os desafios enfrentados pelas equipes responsáveis pelo planejamento e estruturação das licitações, destacando a importância da integração entre setores e da padronização de procedimentos. O estudo identifica barreiras e facilitadores para a implantação da GC, propondo intervenções estratégicas, como a implementação de bases de conhecimento, programas de mentoria e o uso de Inteligência Artificial na análise de contratos e documentos técnicos. Os resultados esperados incluem maior eficiência na formulação de editais, redução de retrabalho e inconsistências, além de uma gestão pública mais transparente e eficaz. A pesquisa contribui para o aprimoramento das práticas administrativas, garantindo uma melhor alocação dos recursos públicos e elevando a qualidade dos serviços prestados à sociedade.

Abstract: This study investigates the application of Knowledge Management (KM) in the internal phase of Public Bidding (PB), focusing on the contracting of construction and engineering services in the state of Paraná. The research seeks to understand how KM practices and tools can contribute to the retention and dissemination of institutional knowledge, optimizing procurement processes and minimizing failures due to the discontinuity of knowledge. To this end, the challenges faced by teams responsible for planning and structuring bids are analyzed, highlighting the importance of sector integration and standardization of procedures. The study identifies barriers and facilitators for the implementation of KM, proposing strategic interventions such as the implementation of knowledge bases, mentoring programs, and the use of Artificial Intelligence in contract and technical document analysis. Expected outcomes include greater efficiency in the formulation of tenders, reduced rework and inconsistencies, as well as a more transparent and effective public management. The research contributes to the improvement of administrative practices, ensuring better allocation of public resources and raising the quality of services provided to society.