Inteligência artificial generativa na revisão de relatórios técnicos: um estudo de pré-adoção em unidade de consultoria de instituição sem fins lucrativos
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Data
2025-11-13
Autores
Orientador(res)
Santos, Jefferson de Barros
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Resumo
Objetivo - Analisar as expectativas de pré-adoção e os impactos potenciais da implementação de sistemas de Inteligência Artificial Generativa (IAG) no processo de revisão de relatórios técnicos em uma unidade de consultoria de uma instituição sem fins lucrativos, sob a perspectiva dos profissionais que nela atuam. Metodologia - O estudo adota um delineamento de estudo de caso único, com abordagem qualitativa e interpretativa. Fundamenta-se no modelo UTAUT2, adaptado pela inclusão da dimensão Preocupação com Confiabilidade/Precisão e complementado por estudos recentes sobre medo de obsolescência tecnológica em contextos profissionais. Os dados foram coletados por meio de entrevistas semiestruturadas e analisados com base na técnica de análise de conteúdo. Resultados - Os resultados indicam que a expectativa de desempenho e o esforço percebido em relação à IAG estão condicionados à existência de requisitos mínimos de precisão verificável, explicabilidade e governança. Observou-se que a influência social é mediada pela percepção das condições organizacionais, como infraestrutura tecnológica, políticas institucionais e capacitação, bem como por preocupações relacionadas à confiabilidade e ao medo de obsolescência profissional. Contribuições práticas - O estudo oferece subsídios para a implementação responsável de sistemas de IAG em contextos organizacionais complexos, destacando a necessidade de parâmetros claros de confiabilidade, explicabilidade, governança algorítmica e supervisão humana significativa, de modo a promover ganhos de eficiência e qualidade nos processos de revisão técnica.