TCU usa IA para auditar orçamentos de obras. Quem orça deveria fazer o mesmo?

Um bueiro de 60 centímetros foi lançado em um orçamento como se tivesse 60 metros. O erro de unidade inflava a planilha em R$ 8 milhões, segundo o relator do caso no Tribunal de Contas da União (TCU), e só apareceu porque o tribunal passou os números por um sistema que os compara, linha a linha, com as tabelas oficiais de preços.

O exemplo está na auditoria de dez editais de obras rodoviárias, que somam mais de R$ 3,1 bilhões e foram analisados em sessão de 8 de outubro de 2025 (Acórdão 2306/2025). A ferramenta, o Sistema de Análise de Orçamentos (SAO), foi desenvolvida pelo próprio TCU com apoio de inteligência artificial e confronta preços e quantitativos com o Sicro e o Sinapi. O tribunal apontou quantitativos superestimados, BDI aplicado de forma incorreta e diferenças de até dez vezes entre preços de referência e valores de mercado. Depois que o DNIT corrigiu as inconsistências, o TCU estimou economia de R$ 264 milhões.

A fiscalização, portanto, já trabalha com automação. Para quem projeta e orça obras públicas, isso muda a pergunta. Não se trata de usar ou não usar IA, mas de com qual ferramenta, em qual etapa e com que registro.

Sem IA: a base que sustenta o orçamento

A Lei 14.133/2021 (art. 23, § 2º) fixa uma ordem de parâmetros para o orçamento estimado. O primeiro é a composição de custo unitário até a mediana do Sicro, nas obras de infraestrutura de transportes, ou do Sinapi, nas demais. Em seguida vêm a pesquisa em mídia especializada e tabelas oficiais, as contratações similares da Administração e a base nacional de notas fiscais eletrônicas. Segundo a orientação do TCU, o orçamento detalhado deve trazer preço unitário, quantidade e preço total de cada serviço, além do BDI e dos encargos sociais com suas composições.

Outra camada que dispensa IA é o BIM, a modelagem da informação da construção. O Decreto 10.306/2020 prevê adoção gradual na administração pública federal: desde 2021 em projetos de obras novas, ampliações e reabilitações de grande relevância, com extração de quantitativos; a partir de 2024, na execução e na gestão de obras, com orçamento, planejamento e controle; e, a partir de 2028, em obras de média e grande relevância e na manutenção e operação do empreendimento.

Com IA: onde ajuda e onde ainda falha

Fornecedores de software de orçamento descrevem usos como transformar a descrição de um serviço em uma primeira composição de preço, listar insumos prováveis e apontar lacunas. São afirmações de empresas que vendem esses produtos. Os mesmos textos reconhecem que o resultado exige conferência: unidade incompatível, produtividade irreal e base de preço inadequada estão entre os erros típicos.

Medições independentes ainda são escassas. Um estudo-piloto recente, o CEQuest, aplicou 164 perguntas sobre leitura de desenhos e estimativa de custos a cinco modelos de linguagem. O melhor deles, o GPT-4.1, acertou 75,4%. Nenhum passou de 80%. Os próprios autores o descrevem como piloto, com poucas questões e só de resposta fechada.

No canteiro, o acompanhamento do avanço físico por imagens também é pesquisado há anos. Uma revisão sistemática publicada em 2022, sobre estudos de 2011 a 2021, concluiu que a maioria das técnicas ainda depende de intervenção humana e que as etapas não estão integradas à gestão real da obra. O campo avançou desde então, mas a revisão lembra que uma demonstração técnica não equivale a um processo de trabalho.

O que vale com ou sem IA

O auditor automatizado do TCU e a ferramenta de orçamento têm algo em comum: o resultado só é defensável se puder ser refeito por outra pessoa. Três critérios ajudam a avaliar qualquer solução.

• Fonte e data-base: cada preço com a tabela, a UF e o mês de referência.
• Composição visível: BDI e encargos sociais demonstrados, não apenas somados.
• Responsável identificado: a ART das planilhas orçamentárias deve constar do projeto básico, como lembra o TCU ao citar o Decreto 7.983/2013.

Há espaço para ganho. Um relatório do McKinsey Global Institute de 2017 calculou que a produtividade da mão de obra na construção cresceu, em média, 1% ao ano em duas décadas, contra 2,8% da economia mundial. O dado é global e anterior à atual geração de IA, então não mede o Brasil nem o efeito dessas ferramentas.

A inteligência artificial já está do lado de quem fiscaliza. Do lado de quem orça, ela será útil na medida em que o orçamento continue podendo ser conferido por um terceiro: um colega, um auditor ou uma máquina.

Fontes consultadas

• TCU: auditoria em editais de obras rodoviárias
• TCU: orçamento detalhado do custo global da obra
• Decreto 10.306/2020 (BIM)
• Revisão sistemática sobre monitoramento de obras por visão computacional
• CEQuest: benchmark de IA em orçamento de obras
• McKinsey Global Institute: Reinventing Construction
• Blog de fornecedor de software de orçamento (OrçaFascio)

Declaração de interesse: o autor desenvolve uma ferramenta de IA voltada à auditoria de obras públicas, ainda em fase de pré-lançamento.

Henderson Gomes é engenheiro civil e orçamentista, com atuação em orçamento e auditoria de obras.