compras/docs/inteligencia-sgc.md

Inteligência no SGC

Orientação do proprietário, 30/10/2026: o SGC deve gerar inteligência usando machine learning e inteligência artificial. Implementação progressiva nos dois domínios, preservando os roteiros de Compras e Pessoas e contratações.

Garantia do núcleo comercial

Por confirmação do proprietário, as funcionalidades prometidas do SGC base permanecem disponíveis sem contratar IA. O adicional é opcional por empresa. Falta de chave, créditos, orçamento ou disponibilidade do fornecedor não pode bloquear os percursos normais, avaliações/aprovações, documentos ou relatórios. Indicadores, alertas e sínteses locais permanecem no núcleo. Tarefas do núcleo apoiadas por IA mantêm execução manual ou por regras locais; resultados já incorporados nos processos continuam consultáveis conforme as permissões mesmo depois de cancelar a IA. Não transferir funcionalidades aprovadas do núcleo para uma dependência de IA paga. Esta garantia não declara concluídos os requisitos ainda pendentes.

Primeiro incremento disponível

Pessoas tem uma leitura operacional explicável baseada no painel autorizado e nos filtros actuais: prazos vencidos, número de processos afectados, atraso mais antigo em dias de calendário, ligações às cinco ocorrências mais antigas, distribuição das tarefas pessoais, aprovações independentes e tarefas sem prazo próprio. A ausência de prazo não representa incumprimento. Várias ocorrências num processo são distinguidas do número de processos afectados.

O método operational_facts_v1 usa o mesmo instante e o mesmo snapshot da fila. Não consulta candidaturas, não ganha novos acessos, não chama serviços externos e não altera dados. Estes indicadores são cálculos determinísticos; ainda não constituem um modelo de ML ou uma integração de IA generativa. Não se infere a saúde de toda a empresa a partir do subconjunto visível ao utilizador.

Sequência de desenvolvimento

1. Base analítica e qualidade de dados. Estender as projecções autorizadas a Compras: tempos por etapa, propostas comparáveis, divergências documentais e execução contratual. Manter definições, denominadores, origem, período e dados ausentes explícitos. Não confundir minuta com contrato executado ou ausência de informação com falha. Instrumentar acontecimentos reais antes de estimar durações ainda não observáveis.
2. Assistência por IA com fontes. Sínteses de processos, propostas e evidências; extracção de campos para conferência; rascunhos de relatórios e respostas a perguntas sobre documentos autorizados. Mostrar referências ao documento/trecho e separar factos de sugestões. O utilizador confirma os campos e o texto antes de os incorporar em registos formais. Documento recebido é conteúdo, nunca uma instrução para executar comandos, conceder acesso ou alterar critérios.
3. ML sobre histórico operacional. Ensaiar previsão de duração de etapas e detecção de padrões atípicos em preços/prazos, com unidades, moeda, imposto, quantidade, categoria e contexto comparáveis. Uma anomalia é um convite à verificação, não uma conclusão de fraude. Mostrar intervalo de incerteza, factores observáveis e recusar uma estimativa quando os dados não a sustentam. Não treinar nem anunciar previsões com dados fictícios de desenvolvimento.
4. Validação e disponibilização gradual. Comparar com uma referência simples, separar treino e avaliação no tempo e por processo para evitar fuga de informação, medir erros e cobertura por âmbito, começar em observação sem efeitos nas decisões. Registar versão dos dados, modelo e parâmetros; monitorizar alterações do contexto, permitir desactivação e conservar resultados históricos. Activar só depois de desempenho documentado no uso concreto.

Configuração pela organização

A Administração permite escolher a apresentação das sínteses locais e preparar um plano de IA com fornecedor/modelo, percursos, categorias de factos e limites planeados. Os relatórios pré-visualizam o âmbito autorizado, sem envio. Ver plano-ia.md: orçamento não é ainda reserva/ledger, modelo proposto não é compatibilidade validada e guardar não activa execução. Continuam por implementar credenciais/consumo efectivo, intervenientes de execução, retenção e activação por empresa. Chaves ficam no servidor. O ensaio fictício concluído permanece separado.

Qualquer processamento externo exige configuração explícita da organização, com o destino e os dados transmitidos identificados. Consultas e recuperação documental aplicam a autorização no servidor antes da chamada; caches, índices e tarefas assíncronas também respeitam empresa, processo, campo e revogação. Não combinar dados de empresas para treino por defeito. Registar a proveniência sem copiar conteúdos sensíveis para logs genéricos.

Limites por domínio

Compras: apoiar comparabilidade económica, conferência de documentos, análise de execução e preparação de relatórios. Não aprovar, adjudicar, pagar ou alterar regras automaticamente; manter a independência e as evidências do processo.

Pessoas e contratações: começar por qualidade e duração do processo, documentos/evidências em falta e sínteses com fontes. Não implementar selecção, exclusão, classificação de candidatos ou inferência de atributos pessoais sensíveis por ML. Uma eventual proposta futura de apoio à avaliação exigirá âmbito próprio, critérios verificáveis e avaliação específica de validade e enviesamento antes de desenvolvimento. As notas e decisões actuais continuam humanas e rastreáveis.

As saídas assistidas devem identificar o método e a versão, a data, o âmbito autorizado e as fontes. Uma síntese de IA não substitui a evidência original. Indisponibilidade de IA não deve interromper os fluxos manuais já existentes.

Próxima entrega proposta

A projecção inicial de Compras foi implementada em /relatorios: aprovação pendente, antiguidade desde a submissão, data de necessidade ultrapassada antes da aprovação e aprovadas sem propostas ou ordem visível. O catálogo indicadores-sgc.md define bases, fontes e limites dos dois domínios. Estes indicadores continuam determinísticos; não medem ainda duração de todas as etapas, comparabilidade económica ou execução contratual.

Os relatórios individuais de Compras e Pessoas já incluem sínteses factuais próprias com fontes, obtidas por regras a partir dos registos autorizados/redigidos: caminho de origem, ligação à secção e referência SHA-256 da base, com finanças reservadas excluídas. Pessoas distingue também selecção pendente/devolvida/aprovada, matriz actual/base preservada e minuta interna. Servem de referência para comparar respostas futuras. Não é leitura semântica de anexos nem geração por IA; não substituem a revisão dos documentos.

O ensaio de fornecedor foi concluído com uma geração sobre três factos fictícios, fontes completas e conteúdo conferido; prova proofs/ai-rehearsal-live.json. O avaliador local mede cobertura/fontes, sem certificar exactidão semântica. O plano por empresa e a pré-visualização estão implementados. Próximo passo: consumo/reserva atómica, credencial/transporte por organização, revalidação e activação explícita, mais avaliação ampliada. Sem documentos reais enviados ou activação em produção por arrasto. ML preditivo e avaliação do histórico continuam etapas próprias.