Banca de QUALIFICAÇÃO: FERNANDA DE ALMEIDA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FERNANDA DE ALMEIDA
DATA: 31/05/2023
HORA: 13:30
LOCAL: https://meet.google.com/got-cdmn-atk
TÍTULO:

ROADMAPPING TECNOLÓGICO FUNDAMENTADO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UM ESTUDO SOBRE GESTÃO DA INOVAÇÃO AGRÍCOLA NO SETOR PÚBLICO

PALAVRAS-CHAVES:

 inovação digital; inteligência artificial; agriculture 4.0; TRM; data-driven roadmapping

PÁGINAS: 102
GRANDE ÁREA: Ciências Sociais Aplicadas
ÁREA: Administração
SUBÁREA: Administração de Empresas
ESPECIALIDADE: Mercadologia
RESUMO:

As 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 P&D. A transição da Agricultura Digital ou Agricultura 4.0 para um estágio que agregue autonomia robótica e inteligência artificial, denominado Agricultura 5.0, 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 e métodos visuais para apoiar o alinhamento entre o planejamento estratégico e a gestão da inovação, apesar de reconhecido na literatura como um relevante instrumento de gestão de tecnologia, ainda possui lacunas de pesquisa relativas à sua integração com outras técnicas, como a mineração tecnológica. Além disso, vê-se oportunidade em pesquisas futuras referentes à prospecção tecnológica como suporte ao planejamento de centros de P&D, inclusive, com sua integração ao portfólio de projetos. A avaliação da aplicabilidade e as condições de fronteira das teorias da inovação à luz da Inteligência artificial, da Data-Driven Innovation (DDI) e do ciclo Innovation-Automation-Strategy (IAS cycle) ainda se encontra em estágio incipiente no campo da administração. Ademais, evidências indicam que o processo de inovação digital em quatro fases (descoberta, desenvolvimento, difusão e pós-difusão) não leva em conta a natureza exploratória da análise de dados e a DDI. O que sugere 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 por meio da experimentação de recursos de dados e a exploração das relações sociais são essenciais. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho é avaliar a viabilidade de um modelo de um data-driven roadmapping, fundamentado em algoritmo de inteligência artificial, em apoio ao processo de inovação agropecuária no setor público. Para essa finalidade, foram estabelecidos os seguintes objetivos específicos: apresentar um panorama teórico acerca da aplicação de técnicas de análise de dados na gestão de processos de inovação (artigo 1); investigar as práticas que permeiam a construção de data-driven roadmappings como instrumentos de apoio ao desenvolvimento de agenda pública de pesquisa e inovação agrícola (artigo 2) e; projetar um artefato de roadmapping tecnológico fundamentado em inteligência artificial para apoiar o processo de inovação em uma empresa pública de pesquisa agropecuária. O percurso metodológico parte do paradigma da Design Science e propõe a utilização do método Design Science Research (DSR), ambos relacionados 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. Além da identificação do meta-artefato, o projeto segue adiante com o avanço do desenvolvimento de uma “teoria substantiva” ou mid-range theory sobre a avaliação da adequabilidade do artefato sob a ótica não da prática, mas pelo prisma teórico.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - DANY FLAVIO TONELLI (Membro)
Externo à Instituição - EDSON LUIS BOLFE - UNICAMP (Membro)
Interno - LUIZ HENRIQUE DE BARROS VILAS BOAS (Suplente)
Presidente - PAULO HENRIQUE MONTAGNANA VICENTE LEME (Membro)