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dc.creatorAlmeida, Fernanda de-
dc.date.accessioned2024-03-26T19:34:36Z-
dc.date.available2024-03-26T19:34:36Z-
dc.date.issued2024-03-25-
dc.date.submitted2024-01-17-
dc.identifier.citationALMEIDA, F. de. Roadmapping tecnológico fundamentado em inteligência artificial: um estudo sobre gestão da inovação agrícola no setor público. 2024. 145 p. Dissertação (Mestrado em Administração)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59013-
dc.descriptionArquivo retido, a pedido da autora, até março de 2025.-
dc.description.abstractThe disruptions caused by digital technologies bring both opportunities and threats, which manifest differently in the context of private companies and the public sector. As the focus shifts towards strengthening transformative innovation, public research organizations are increasingly called upon to consciously address the broader impacts and their responsibility for the various transformations to which they actively contribute through their Research and Development. The transition to Digital Agriculture, which incorporates robotic autonomy and artificial intelligence, involves not only technological development but also reflection on how various transition paths to sustainable agricultural and food systems are related to responsible innovation and mission-oriented innovation environments. Managing the activities of the innovation process is seen as the most recurrent organizational barrier in literature on public sector innovation. Technology Roadmapping (TRM), a process that utilizes structured systemic thinking to align strategic planning with innovation management, still has research gaps in its integration with data mining. Assessing the applicability and boundary conditions of innovation theories in light of Artificial Intelligence and the Data-Driven Innovation (DDI) is also in an early stage in the field of administration. It is suggested to propose an extended process that includes an explicit exploration phase before development, where the refinement of the idea and/or innovation concept occurs through data resource experimentation and exploration of social relationships. Therefore, the aim of this work was to propose a framework and an AI agent (chatbot) that together establish the basic precepts for an AI-augmented technology roadmapping process (Augmented TRM). The methodological approach followed the guidelines for projects in Design Science Research (DSR), related to the perspective that academic knowledge should be relevant to the practical field, bridging the gap between theory and practice. The DSR research project included the following phases: problem identification, definition of the solution's objective, development, demonstration/evaluation, and communication. As the dissertation is structured in article format, the first article addresses the issue of innovation and artificial intelligence, the second discusses a roadmapping solution for the context of agricultural innovation, and the third covers the developed framework process and its evaluation by experts (interviews) who volunteered to contribute to this research. As a result, there is a strong interest in using generative AI for activities requiring qualified cognition, such as technological prospecting. However, this should occur with some level of human supervision to be defined after experimentation cycles. In evaluating the applicability of a process enhanced by AI's self-learning, the organizational impact goes beyond automating discrete tasks and extends to innovatively altering existing processes and introducing entirely new tasks.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/*
dc.subjectInovação direcionada por dadospt_BR
dc.subjectModelos de linguagem de grande escalapt_BR
dc.subjectAgricultura digitalpt_BR
dc.subjectData-driven innovationpt_BR
dc.subjectLarge language modelspt_BR
dc.subjectDigital agriculturept_BR
dc.subjectAugmented TRMpt_BR
dc.subjectData-driven roadmappingpt_BR
dc.subjectTechnology roadmappingpt_BR
dc.titleRoadmapping tecnológico fundamentado em inteligência artificial: um estudo sobre gestão da inovação agrícola no setor públicopt_BR
dc.title.alternativeTechnology roadmapping based on artificial intelligence: a study on agricultural innovation management in the public sectorpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Administraçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Leme, Paulo Henrique Montagnana Vicente-
dc.contributor.referee1Bolfe, Edson Luis-
dc.contributor.referee2Miranda, Rubens Augusto de-
dc.description.resumoAs disrupções provocadas pelas tecnologias digitais carregam consigo oportunidades e ameaças que se colocam de maneiras diferentes no contexto das empresas privadas e do setor público. À medida que se busca fortalecer a inovação transformadora, as organizações públicas de pesquisa serão paulatinamente conclamadas a atender de forma consciente aos impactos mais amplos e à sua responsabilidade pelas várias transformações para as quais estão contribuindo ativamente por meio de sua Pesquisa e Desenvolvimento. A transição da Agricultura Digital que agregue autonomia robótica e inteligência artificial, para além do desenvolvimento tecnológico, passa pela reflexão sobre como os diversos caminhos de transição para sistemas agrícolas e alimentares sustentáveis estão relacionados com a inovação responsável e ambientes de inovação orientados por missão. A administração das atividades do processo de inovação configura-se como a barreira organizacional mais recorrente na literatura sobre a inovação no setor público. O Technology Roadmapping (TRM), processo que mobiliza pensamento sistêmico estruturado para promover o alinhamento entre o planejamento estratégico e a gestão da inovação ainda possui lacunas de pesquisa relativas à sua integração com a mineração de dados. A avaliação da aplicabilidade e as condições de fronteira das teorias da inovação à luz da Inteligência Artificial (IA) e da Data-Driven Innovation (DDI) também se encontra em estágio incipiente no campo da administração. Sugere-se a proposição de um processo estendido que compreenda uma fase de exploração explícita antes do desenvolvimento, no qual o refinamento do conceito da ideia e/ou inovação ocorra por meio da experimentação de recursos de dados e a exploração das relações sociais. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho foi propor um framework e um agente de IA (chatbot) que juntos configuram os preceitos básicos para um processo de roadmapping tecnológico aumentado por IA (Augmented TRM). O percurso metodológico seguiu as diretrizes para projetos em Design Science Research (DSR), relacionado à perspectiva de que o conhecimento acadêmico deve apresentar relevância para o campo prático, reduzindo a lacuna existente entre a teoria e o exercício da atividade. O projeto de pesquisa em DSR compreendeu as seguintes fases: identificação do problema, definição do objetivo da solução, desenvolvimento, demonstração/avaliação e comunicação. Como a dissertação é estruturada em formato de artigos, o primeiro contempla a problemática sobre o tema da inovação e a inteligência artificial, o segundo artigo aborda a definição de uma solução de roadmapping para o contexto da inovação agrícola e o terceiro abarca o processo framework desenvolvido, juntamente à sua avaliação pelos especialistas (entrevistas) que se voluntariaram a contribuir com esta pesquisa. Como resultado, observa-se um forte interesse no uso da IA generativa para a realização de atividades que demandam cognição qualificada, como a prospecção tecnológica. Contudo, desde que ocorra com algum nível de supervisão humana a ser definida após ciclos de experimentação. Na avaliação sobre a aplicabilidade de um processo reforçado pelo autoaprendizado da IA, o impacto organizacional vai além da automatização de tarefas discretas e se estende à alteração inovadora de processos existentes e à introdução de tarefas completamente novas.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Administração e Economiapt_BR
dc.subject.cnpqAdministração de Empresaspt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0411647777004163pt_BR
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