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Resumo Executivo
A Universidade Metropolitana precisa de uma solução robusta, soberana e adaptada ao português para detectar plágio e conteúdo gerado por Inteligência Artificial em trabalhos acadêmicos.
Propomos o desenvolvimento de um sistema self-hosted (hospedado internamente), com alta precisão em português, detecção de IA e integração com o sistema acadêmico existente.
A solução será entregue em fases, com desenvolvimento assistido por IA, para reduzir risco, acelerar o time-to-value e permitir validação gradual antes da expansão institucional.
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Objetivos do Projeto
- Reduzir significativamente casos de plágio e uso indevido de IA.
- Criar uma base interna de trabalhos acadêmicos da universidade.
- Eliminar ou reduzir dependência de ferramentas estrangeiras pagas anualmente.
- Garantir soberania e privacidade dos dados dos alunos e da instituição.
- Oferecer relatórios claros para coordenação e professores.
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Escopo da Solução
Incluído no escopo
- Processamento de arquivos PDF, DOCX e textos
- Detecção de similaridade léxica e semântica
- Detecção de conteúdo gerado por IA (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.)
- Busca em base interna de trabalhos da universidade
- Dashboard para professores, coordenação e administração
- Integração com Moodle (ou sistema acadêmico atual)
- Self-hosted (sem envio de dados para servidores externos)
- Interface em português
Fora do escopo
- Digitalização de documentos físicos (OCR avançado pode ser adicionado em fase futura)
- Integração com bases externas (Google Scholar, etc.) sem autorização prévia
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Abordagem em Fases
Fase 1 — MVP / Piloto
6 a 8 semanas
Objetivo: Validar a solução em ambiente real com 1 ou 2 faculdades.
- Sistema funcional self-hosted
- Detecção de similaridade e IA básica
- Upload e análise de documentos
- Dashboard simples para professores
- Testes com dados reais da universidade (mínimo 200 trabalhos)
- Documentação técnica e manual do usuário
- Relatório de resultados do piloto
Fase 2 — Solução Completa
4 a 6 semanas (após aprovação da Fase 1)
Objetivo: Expandir para toda a universidade.
- Integração completa com o sistema acadêmico (Moodle ou equivalente)
- Base vetorial interna de todos os trabalhos da universidade
- Detecção avançada de IA e paráfrases
- Painel administrativo completo com relatórios e estatísticas
- Sistema de notificações e histórico de análises
- Treinamento para professores e coordenação (até 3 sessões)
- Otimização de performance para escala de 5.000 alunos
Fase 3 — Implantação, Treinamento e Suporte Inicial
2 a 3 semanas
- Implantação em ambiente de produção
- Treinamento adicional (professores e equipe técnica)
- Documentação completa (manual de usuário + manual técnico)
- 3 meses de suporte intensivo incluso
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Cronograma e Pagamentos
| Fase |
Valor (USD) |
Pagamento |
Milestones |
| Fase 1 — MVP / Piloto |
$42.000 |
40% início — $16.800
20% após aprovação do piloto — $8.400
* restante conforme milestones da fase
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• Início do projeto
• Entrega e testes do MVP
• Aprovação do piloto
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| Fase 2 — Solução Completa |
$48.000 |
40% início da fase — $19.200
20% após implantação — $9.600
* restante conforme milestones da fase
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• Início da Fase 2
• Entrega da solução completa
• Implantação e aprovação
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| Fase 3 — Implantação + Treinamento |
$12.000 |
50% início — $6.000
50% após conclusão — $6.000
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• Início da Fase 3
• Entrega final
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| Suporte e Manutenção (opcional) |
$18.000/ano |
Pagamento anual antecipado
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Atualizações de modelos de IA, correções e suporte técnico
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| Total do Projeto |
$102.000 USD |
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Desconto para pagamento à vista do projeto completo: 8%
Valor final com desconto: $93.840 USD
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Cronograma Estimado
Cronograma acelerado com desenvolvimento assistido por IA. O tempo de código é comprimido; prazos de validação dependem do acesso a dados, infraestrutura e feedback da universidade.
Entrega final
Até 4 meses
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Equipe e Metodologia
- Equipe dedicada com experiência em NLP, sistemas self-hosted e projetos acadêmicos.
- Desenvolvimento acelerado com IA (código, testes e documentação em ciclos curtos), sem abrir mão de revisão humana e qualidade.
- Metodologia ágil com entregas incrementais e reuniões semanais de alinhamento.
- Todo o código-fonte e documentação serão entregues à universidade.
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Premissas e Riscos
- A universidade fornecerá acesso a dados de exemplo e ao sistema acadêmico existente.
- Infraestrutura para hospedagem interna (servidor ou nuvem privada) será providenciada pela universidade.
- Alterações de escopo fora das fases descritas serão tratadas via aditivo contratual.
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Próximos Passos
- Reunião de alinhamento para detalhar requisitos específicos da universidade.
- Assinatura do contrato e início da Fase 1.
- Apresentação dos resultados do piloto antes de avançar para a Fase 2.
Prontos para validar o piloto?
Agende a reunião de alinhamento e inicie a Fase 1 com risco controlado e entregas mensuráveis.