Estamos construindo uma família de IAs verticais de licitação pública brasileira.
Quatro modelos proprietários já no ar pra fornecedor, Previsor de preço-ganhador, Catálogo de classificação CATMAT/CATSER, Leitor de extração estruturada e CNAE Matcher de aderência semântica edital com a empresa. Outros dois em treinamento (Auditor, Reader Full) e o Govern AI em construção pra controle público.
Em produção pra você.
Modelos rodando hoje na plataforma Licinexus. Clica em cada um pra entender o que ele entrega e onde aparece no seu dia a dia.
Licinexus Leitor
Lê o edital e organiza todos os campos pra você consultar rápido.
Licinexus Previsor
Estima o preço que tende a vencer com base no que já foi contratado.
Licinexus Catálogo
Classifica o item do edital em CATMAT, CATSER e códigos oficiais.
Licinexus CNAE Matcher
Decide qual CNAE casa com cada objeto de licitação.
O que está sendo treinado agora.
Próximos modelos da família, em desenvolvimento ativo. Primeiros pilotos rodando com clientes selecionados. Quer entrar no piloto? Fala com a gente.
Licinexus Auditor
Aponta riscos no edital antes de você investir tempo na proposta.
Licinexus Reader Full
Lê o PDF completo do edital, mesmo escaneado, e estrutura o conteúdo.
O produto B2G da Licinexus.
Govern AI é o modelo desenhado pra órgãos de controle: CGU, TCU, TCEs, MPs e AGU. Foco em fiscalização sistêmica, cruzamento de sócios e detecção de fraude estrutural. Em desenvolvimento ativo.
Por que modelos
proprietários.
Modelos genéricos foram treinados em texto da internet aberta. Licitação pública brasileira não está na internet aberta. Está em PDFs travados em portais estaduais, em jurisprudência do TCU não-indexada, em catálogos CATMAT/CATSER fechados, em outcomes históricos do PNCP só acessíveis via API.
Por isso especializamos modelos open-source com dados que nenhum outro lab tem acesso. Os modelos generativos são fine-tunes proprietários Licinexussobre bases open-source de licença livre, com corpus próprio de licitação pública brasileira. O Catálogo e o CNAE Matcher são bi-encoders fine-tunados no domínio. O Previsor é treinado exclusivamente em contratos brasileiros sobre milhões de outcomes do PNCP. O resultado, acurácia inalcançável por modelo de propósito geral, com independência soberana garantida pela licença base livre.