Banca de QUALIFICAÇÃO: DANIEL CARVALHO RESENDE

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : DANIEL CARVALHO RESENDE
DATA : 13/09/2026
HORA: 14:00
LOCAL: PGAP
TÍTULO:

MATURIDADE INSTITUCIONAL PARA IMPLEMENTAÇÃO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL NO SETOR PUBLICO: PROPOSIÇÃO DE MODELO AVALIATIVO APLICADO A CAPES

PALAVRAS-CHAVES:

Inteligência Artificial; Governança da Inteligência Artificial; Maturidade Institucional; Administração Pública; Avaliação de Maturidade.

 

PÁGINAS: 70
RESUMO:

A crescente incorporação da Inteligência Artificial (IA) na administração pública tem ampliado
as oportunidades para modernização dos serviços governamentais, ao mesmo tempo em que
evidencia desafios relacionados à governança, gestão de riscos, qualidade dos dados,
infraestrutura tecnológica, capacitação de servidores e disponibilidade de recursos
institucionais. Embora existam diretrizes nacionais e internacionais para o uso responsável da
IA, ainda são escassos instrumentos capazes de avaliar, de forma simplificada e adaptada ao
contexto brasileiro, o grau de maturidade institucional das organizações públicas para
implementar essa tecnologia, configurando uma lacuna científica-empírica relevante. Nesse
cenário, esta pesquisa tem como objetivo geral propor e aplicar um instrumento de avaliação
da maturidade institucional para implementação da Inteligência Artificial, visando diagnosticar
o nível de maturidade da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
(CAPES) e subsidiar recomendações para o fortalecimento de suas capacidades institucionais.
Como objetivos específicos, busca mapear modelos e fatores críticos relacionados à maturidade
em IA, sistematizar dimensões analíticas aplicáveis à administração pública federal,
desenvolver um instrumento avaliativo simplificado, diagnosticar o nível de maturidade da
organização estudada e propor recomendações gerenciais para o aprimoramento da
implementação da IA. A pesquisa fundamenta-se nas teorias sobre governança da Inteligência
Artificial, capacidades organizacionais e modelos de maturidade organizacional, tendo como
principais referências os modelos de Dreyling et al. (2024) e Hansen et al. (2024), bem como
os referenciais da OECD, UNESCO, NIST AI Risk Management Framework e ISO/IEC 42001,
que sustentam a adoção responsável da IA no setor público. Metodologicamente, caracterizase como pesquisa aplicada, de abordagem mista, natureza exploratória e descritiva,
desenvolvida por meio de estudo de caso na CAPES, utilizando revisão da literatura, construção
e validação de instrumento por especialistas, aplicação de questionário estruturado com escala
Likert, análise estatística descritiva, cálculo de médias, desvio-padrão, Índice de Consenso
Institucional (ICI). Como principal Produto Técnico-Tecnológico, será desenvolvido o IAMIAGOV (Instrumento de Avaliação da Maturidade Institucional em Inteligência Artificial para
Governos), composto por questionário estruturado, modelo de classificação da maturidade em
cinco níveis, manual metodológico, plataforma digital para aplicação e geração automática de
relatórios diagnósticos, constituindo uma ferramenta prática e replicável para apoiar gestores
públicos na avaliação e no fortalecimento das capacidades institucionais necessárias à
implementação responsável da Inteligência Artificial.

 

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2518430 - ADALMIR DE OLIVEIRA GOMES
Interno - ***.185.537-** - JOAO MENDES DA ROCHA NETO - UnB
Presidente - 1762431 - MARINA FIGUEIREDO MOREIRA
Externa à Instituição - SUZANA GILIOLI DA COSTA NUNES - UFT