Benefícios de uso da inteligência artificial generativa no processo de pesquisa científica: um estudo de caso em uma instituição de pesquisa

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Miyamoto, Priscila Barbosa
Orientador(a): Albertin, Alberto Luiz
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inteligência artificial generativa
Benefícios
Pesquisa científica
Palavras-chave em Inglês:
Generative artificial intelligence
Benefits
Scientific research
Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/36340
Resumo: A gestão de organizações sempre se pautou pela otimização de recursos - pessoas, financeiro e tempo - e esse desafio é ainda mais sensível em instituições de pesquisa, onde os recursos são frequentemente limitados. A inteligência artificial generativa (IAgen) tem impactado significativamente o desempenho organizacional sendo aplicada em diversos contextos, incluindo pesquisa científica. Neste contexto, esta dissertação busca responder à pergunta de pesquisa: Como o uso de IA generativa no processo de pesquisa científica pode torná-lo mais otimizado a fim de contribuir para uma gestão mais eficiente dos recursos institucionais destinados à pesquisa? Tendo como base um modelo teórico que contextualiza uso de ferramentas de IAgen no processo de pesquisa científico, investigou-se como a IAgen contribui para tornar o processo de pesquisa mais eficiente, impactando positivamente a gestão dos recursos destinados à pesquisa. Por meio de um estudo de caso qualitativo envolvendo pesquisadores e gestores de uma instituição de pesquisa, foi possível validar as seis proposições de pesquisa, identificando-se como IA generativa é atualmente utilizada na produção acadêmica e quais benefícios são percebidos por esses profissionais. Utilizando-se a estratégia de triangulação de dados foi possível concluir que o uso de IAgen no processo de pesquisa científica é viável e que o benefício de aumento de produtividade é amplamente reconhecido sob percepção dos pesquisadores e dos gestores. Não houve consenso em relação a percepção de outros benefícios, tais como qualidade, flexibilidade e inovação. Estudos futuros poderão compreender melhor relações de causais entre o uso de IAgen e benefícios institucionais, bem como fatores que influenciam essa relação. Este estudo contribui para o entendimento prático sobre o uso de IAgen no contexto acadêmico, oferecendo insights sobre os benefícios dessa tecnologia na produção científica. Além disso, a pesquisa amplia o conhecimento sobre como a IAgen pode ser utilizada para melhorar a gestão de recursos em instituições de pesquisa, gerando resultados mais eficazes com maior eficiência
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spelling Miyamoto, Priscila BarbosaEscolas::EAESPCappellozza , AlexandreTerlizzi, Marco AlexandreAlbertin, Alberto Luiz2025-01-14T17:11:27Z2025-01-14T17:11:27Z2024-12-11https://hdl.handle.net/10438/36340A gestão de organizações sempre se pautou pela otimização de recursos - pessoas, financeiro e tempo - e esse desafio é ainda mais sensível em instituições de pesquisa, onde os recursos são frequentemente limitados. A inteligência artificial generativa (IAgen) tem impactado significativamente o desempenho organizacional sendo aplicada em diversos contextos, incluindo pesquisa científica. Neste contexto, esta dissertação busca responder à pergunta de pesquisa: Como o uso de IA generativa no processo de pesquisa científica pode torná-lo mais otimizado a fim de contribuir para uma gestão mais eficiente dos recursos institucionais destinados à pesquisa? Tendo como base um modelo teórico que contextualiza uso de ferramentas de IAgen no processo de pesquisa científico, investigou-se como a IAgen contribui para tornar o processo de pesquisa mais eficiente, impactando positivamente a gestão dos recursos destinados à pesquisa. Por meio de um estudo de caso qualitativo envolvendo pesquisadores e gestores de uma instituição de pesquisa, foi possível validar as seis proposições de pesquisa, identificando-se como IA generativa é atualmente utilizada na produção acadêmica e quais benefícios são percebidos por esses profissionais. Utilizando-se a estratégia de triangulação de dados foi possível concluir que o uso de IAgen no processo de pesquisa científica é viável e que o benefício de aumento de produtividade é amplamente reconhecido sob percepção dos pesquisadores e dos gestores. Não houve consenso em relação a percepção de outros benefícios, tais como qualidade, flexibilidade e inovação. Estudos futuros poderão compreender melhor relações de causais entre o uso de IAgen e benefícios institucionais, bem como fatores que influenciam essa relação. Este estudo contribui para o entendimento prático sobre o uso de IAgen no contexto acadêmico, oferecendo insights sobre os benefícios dessa tecnologia na produção científica. Além disso, a pesquisa amplia o conhecimento sobre como a IAgen pode ser utilizada para melhorar a gestão de recursos em instituições de pesquisa, gerando resultados mais eficazes com maior eficiênciaThe management of organizations has always been guided by the optimization of resources—people, finances, and time—and this challenge is even more sensitive in research institutions, where resources are often limited. Generative artificial intelligence (GenAI) has significantly impacted organizational performance and is being applied in various contexts, including scientific research. In this context, this dissertation seeks to answer the research question: How can the use of generative AI in the scientific research process make it more optimized in order to contribute to more efficient management of institutional resources allocated to research? Based on a theoretical model that contextualizes the use of GenAI tools in the scientific research process, the study investigated how GenAI contributes to making the research process more efficient, positively impacting the management of resources allocated to research. Through a qualitative case study involving researchers and managers from a research institution, it was possible to validate six research propositions, identifying how generative AI is currently used in academic production and what benefits are perceived by these professionals. Using a data triangulation strategy, the study concluded that the use of GenAI in the scientific research process is feasible, and the benefit of increased productivity is widely recognized by both researchers and managers. However, there was no consensus regarding the perception of other benefits, such as quality improvement, increased flexibility, and enhanced innovation. Future studies could better understand causal relationships between the use of GenAI and institutional benefits, as well as factors that influence this relationship. This study contributes to the practical understanding of GenAI usage in the academic context, offering insights into the benefits of this technology in scientific production. Furthermore, the research expands knowledge on how GenAI can be used to improve resource management in research institutions, generating more effective results with greater efficiency.porInteligência artificial generativaBenefíciosPesquisa científicaGenerative artificial intelligenceBenefitsScientific researchAdministração de empresasInteligência artificialInstitutos de pesquisa - Inovações tecnológicasCiência - MetodologiaPesquisaBenefícios de uso da inteligência artificial generativa no processo de pesquisa científica: um estudo de caso em uma instituição de pesquisainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVORIGINALDissertação_versao finalizada_jan10.pdfDissertação_versao 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