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Abstract:
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Esta pesquisa tem por objetivo avaliar o grau de êxito de um modelo de linguagem de larga
escala na extração de informações em contratos públicos, visando analisar a capacidade desses
modelos de interpretar, organizar e estruturar dados complexos provenientes de documentos
administrativos. O trabalho aplica uma metodologia descritiva com abordagem quali-
quantitativa. A amostra compreende 100 contratos do Departamento de Logística em Saúde
(DLOG) do Ministério da Saúde, referentes ao ano de 2024. Utilizou-se o modelo Gemini 2.5
Pro, guiado por um prompt estruturado, para extrair nove variáveis predefinidas (como número,
data, objeto, fornecedor, CNPJ e valor). Paralelamente, uma análise qualitativa mensurou a
qualidade textual (OCR) dos arquivos. Os resultados quantitativos indicam um êxito
excepcional: oito dos nove campos alcançaram 100% de acurácia, com o campo textual 'Objeto'
atingindo 91,13% de média. A eficiência também se mostrou elevada, com um tempo médio de
processamento de 19,53 segundos por contrato. A principal conclusão é a resiliência do modelo,
cuja performance de extração demonstrou ser largamente independente da qualidade textual
(OCR) dos documentos. O estudo evidencia que a tecnologia está madura para superar a análise
por amostragem, viabilizando a análise censitária. |
