A contratação de soluções de Inteligência Artificial no setor público exige cuidados adicionais em comparação a aquisições tradicionais de software. O Guia de Contratações Públicas de IA destaca princípios como avaliação de riscos, exigência de transparência, proteção de dados pessoais, necessidade de testes prévios, alinhamento ético e monitoramento contínuo. Além disso, ressalta que a administração pública deve garantir que fornecedores adotem práticas responsáveis ao longo de todo o ciclo de vida da solução. Uma Secretaria de Governo pretende contratar uma solução de IA para priorizar automaticamente processos administrativos. Durante a fase de planejamento, a equipe identifica: risco de viés no algoritmo afetar cidadãos de forma desigual; necessidade de explicabilidade sobre como a IA atribui prioridades; possibilidade de uso de dados sensíveis; dependência técnica do fornecedor para ajustes e manutenção; obrigação de assegurar conformidade com normas legais e com diretrizes de contratação pública responsável. A equipe gestora precisa orientar quais práticas essenciais devem ser consideradas ainda na fase de preparação da contratação, antes da publicação do edital. Com base no Guia de Contratações Públicas de IA e no cenário apresentado, assinale a alternativa que melhor representa uma orientação adequada para a equipe durante a fase de planejamento da contratação: a. Solicitar que o fornecedor entregue apenas métricas de desempenho do modelo, dispensando requisitos de explicabilidade, pois essas informações costumam ser complexas e de difícil interpretação pelo setor público. b. Focar exclusivamente na comparação de custos entre fornecedores, considerando que o mercado de IA tende a se autorregular, tornando desnecessária a inclusão de salvaguardas específicas no edital. c. Definir exigências relacionadas à governança da IA incluindo critérios de transparência, mitigação de vieses, proteção de dados, avaliação de riscos e mecanismos de supervisão humana, incorporando tais requisitos ao termo de referência. d. Priorizar a solução mais inovadora disponível no mercado, permitindo que a avaliação de riscos seja realizada apenas após a implementação piloto, evitando atrasos no cronograma. e. Delegar ao fornecedor a decisão sobre quais dados serão utilizados no treinamento, visto que empresas privadas geralmente possuem metodologias mais maduras para lidar com qualidade e segurança de dados.