http://repositorio.unb.br/handle/10482/52583
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
2025_RenataDeCastroViannaPrado_DISSERT.pdf | 1,61 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título : | Inteligência artificial na administração pública brasileira : aplicações, desafios e uma análise comparativa multivariada com modelos de governança digital na comunidade europeia |
Autor : | Prado, Renata de Castro Vianna |
Orientador(es):: | Canedo, Edna Dias |
Assunto:: | Inteligência artificial Setor público - Brasil Clusterização hierárquica Análise comparativa Administração pública |
Fecha de publicación : | 9-oct-2025 |
Data de defesa:: | 26-may-2025 |
Citación : | PRADO, Renata de Castro Vianna. Inteligência artificial na administração pública brasileira: aplicações, desafios e uma análise comparativa multivariada com modelos de governança digital na comunidade europeia. 2025. 66 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
Resumen : | A Inteligência Artificial (IA) tem o potencial de transformar a administração pública ao otimizar a tomada de decisões, melhorar a prestação de serviços e aumentar a eficiência institucional. Este estudo compara a adoção da IA no setor público do Brasil com países selecionados da União Europeia (UE), analisando seu impacto em funções-chave da governança. O objetivo é identificar tendências de implementação, avaliar o papel da IA na otimização de processos internos e alocação de recursos, e explorar o engajamento institucional em iniciativas impulsionadas por IA. A pesquisa é baseada em um conjunto de dados contendo 52 aplicações documentadas de IA no Brasil, comparadas com casos semelhantes na UE. Técnicas de agrupamento hierárquico e o Método do Cotovelo são empregados para estruturar estratégias de governança e identificar padrões comuns. Os resultados indicam que a IA tem sido amplamente utilizada para agilizar processos administrativos, fortalecer mecanismos de transparência e aprimorar a detecção de fraudes. Metodologias avançadas, como Redes Neurais e Modelos Baseados em Árvores de Decisão, se destacam pelo poder preditivo e versatilidade na administração pública. A análise comparativa revela que o Brasil adota uma estratégia de governança semelhante à de países como Países Baixos e Suíça. No entanto, desafios significativos ainda persistem, incluindo a distribuição desigual das iniciativas de IA entre as instituições, a falta de transparência na documentação metodológica e o engajamento limitado em áreas específicas de aplicação. Para enfrentar esses desafios, propomos um modelo para padronizar a documentação de IA e ampliar a participação institucional, o que poderia melhorar a transparência e a eficiência na tomada de decisões na administração pública. Pesquisas futuras devem focar no desenvolvimento de estruturas mais abrangentes para a implementação da IA na administração pública, incorporando variáveis econômicas e institucionais para refinar análises comparativas. Além disso, uma compreensão mais aprofundada do papel da IA na formulação de políticas, ética e regulamentação é essencial para garantir seu pleno potencial na inovação, eficiência e transparência na modernização do setor público. |
Abstract: | Artificial Intelligence (AI) can potentially transform public administration by optimizing decision-making, improving service delivery, and increasing institutional efficiency. This study compares AI adoption in Brazil’s public sector with selected European Union (EU) countries, analyzing its impact on key governance functions. The objective is to identify implementation trends, evaluate AI’s role in optimizing internal processes and resource allocation, and explore institutional engagement in AI-driven initiatives. The research is based on a dataset of 52 documented AI applications in Brazil, contrasted with similar cases in the EU. Hierarchical clustering techniques and the Elbow Method are employed to structure governance strategies and identify common patterns. The findings indicate that AI has been widely used to streamline administrative processes, strengthen transparency mechanisms, and enhance fraud detection. Advanced methodologies, such as Neural Networks and Decision Tree-Based Models, stand out for their predictive power and versatility in public administration. Comparative analysis reveals that Brazil shares a governance strategy that is similar to that of countries like the Netherlands and Switzerland. However, significant challenges remain, including the uneven distribution of AI initiatives across institutions, a lack of transparency in methodological reporting, and limited engagement in specific application areas. To address these challenges, we propose a framework for standardizing AI documentation and expanding institutional participation, which could enhance transparency and decision-making efficiency in public administration. Future research should focus on developing more comprehensive frameworks for AI implementation in public administration, incorporating economic and institutional variables to refine comparative analyses. Additionally, a deeper understanding of AI’s role in policymaking, ethics, and regulation is essential to ensuring its full potential for innovation, efficiency, and transparency in the modernization of the public sector. |
metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) |
Descripción : | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2025. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado Profissional |
Licença:: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.