Um ambiente computacional para o processo de prospectiva estratégica auxiliado por grandes modelos de linguagem

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Neres, Alan Felipe de Lima
• Orientador(a): Ferneda, Edilson
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Católica de Brasília
• Programa de Pós-Graduação: Programa Stricto Sensu em Governança, Tecnologia e Inovação
• Departamento: Escola de Educação, Tecnologia e Comunicação
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Estudos de futuro; Planejamento estratégico; Método prospectivo; Processamento de linguagem natural; Ambiente computacional
• Palavras-chave em Inglês: Future studies; Strategic planning; Foresight method; Natural language processing; Computing environment
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAO
• Link de acesso: https://bdtd.ucb.br:8443/jspui/handle/tede/3772

Future studies play a crucial role in business, political, and social contexts, involving various methods, techniques, and tools. Although some tools support the work of foresight practition- ers, there is still a lack of computational solutions to organize and systematize this process. This study proposes a computational environment to support the foresight process, leveraging Soft- ware Engineering principles and the capabilities of Large Language Models (LLMs). As a re- sult, this work presents the design of a computational application developed to support the nine stages of the foresight process, as structured by Godet and Durance. This application will be based on a flexible and extensible architecture, allowing future evolution with the incorporation of new functionalities. Instead of integrating existing tools, the focus is on creating a computa- tional environment designed to systematically structure and support foresight practice.