Título
[pt] APLICAÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (LARGE LANGUAGE MODEL) NA GESTÃO DE PROJETOS: UMA REVISÃO DE ESCOPO
Autor
[pt] JULIA SIMOES V SCHIAPPACASSA
Autor
[pt] GUILHERME SCHARBEL MOREIRA DA COSTA
Vocabulário
[pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Vocabulário
[pt] LLM LARGE LANGUAGE MODEL
Vocabulário
[pt] IA GENERATIVA
Vocabulário
[pt] GESTAO DE PROJETOS
Vocabulário
[pt] AUTOMACAO
Resumo
[pt] O avanço da inteligência artificial (IA), especialmente dos Large Language Models (LLMs), tem gerado novas possibilidades para a automação de tarefas na gestão de projetos. Este trabalho teve como objetivo realizar uma revisão de escopo para entender como os LLMs vêm sendo aplicados nesse contexto, bem como identificar seus impactos, benefícios e limitações. A pesquisa foi conduzida com base em 19 artigos selecionados nas bases Scopus e Google PRISMA-ScR. Os resultados apontam que as principais aplicações dos LLMs na gestão de projetos estão relacionadas à automação de documentos, geração de relatórios, extração de requisitos, análise preditiva de riscos e apoio à comunicação com stakeholders. As evidências mostram ganhos relevantes na redução do tempo operacional e no aumento da produtividade, especialmente em setores como engenharia, construção civil, tecnologia da informação e saúde. Contudo, também foram identificadas limitações associadas à dependência de dados de qualidade, desafios na formulação de prompts, custos elevados e necessidade de infraestrutura tecnológica robusta. Além disso, surgem preocupações relacionadas à privacidade dos dados, viés algorítmico e governança das informações. O estudo conclui que, embora os LLMs apresentem grande potencial para transformar processos de gestão de projetos, sua adoção requer adaptações, desenvolvimento de boas práticas e capacitação dos profissionais, além do aprimoramento contínuo dos modelos para garantir resultados mais precisos e confiáveis.
Orientador(es)
LEONARDO DOS SANTOS LOURENCO BASTOS
Catalogação
2025-08-04
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=72097@1
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.72097
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