| Campo DC | Valor | Idioma |
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| dc.contributor.advisor | Nunes, André | pt_BR |
| dc.contributor.author | Barros, Yara Carvalho | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2026-02-03T16:35:25Z | - |
| dc.date.available | 2026-02-03T16:35:25Z | - |
| dc.date.issued | 2026-02-03 | - |
| dc.date.submitted | 2025-10-03 | - |
| dc.identifier.citation | BARROS, Yara Carvalho. Inteligência artificial (IA) e business analytics (BA) na gestão dos termos de execução descentralizados (TEDs) em universidades públicas: uma abordagem teórico-empírica para a inovação e prestação de contas. 2025. 105 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão Pública) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/53888 | - |
| dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Planaltina, Programa de Pós-Graduação Profissional em Gestão Pública, 2025. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Esta dissertação, estruturada seguindo o formato multipaper, examina a aplicação da Inteligência
Artificial (IA) e do Business Analytics (BA) em instituições públicas de ensino superior, com foco
na governança dos Termos de Execução Descentralizada (TEDs), instrumentos voltados à
transferência de recursos entre entidades federais e instituições de ensino superior. A investigação
indica a existência de problemas persistentes, exemplificados pela fragmentação de dados, pela
limitada interoperabilidade entre sistemas (SIAFI, Transferegov e plataformas internas), pelas
lacunas normativas e pelas restrições na prestação de contas. O objetivo central foi analisar como
a Inteligência Artificial (IA) e o Business Analytics podem ser integrados, de maneira ética e em
conformidade com a legislação, ao ciclo dos TEDs, aprimorando a rastreabilidade, a transparência
e a eficiência. A metodologia aplicada foi de natureza qualitativa e teórica-propositiva,
englobando revisão sistemática da literatura — que abrange o intervalo de 2020 a 2024 —, análise
normativa, benchmarking internacional em governança algorítmica e estudo institucional da
Universidade de Brasília (UnB), a qual tem implementado protótipos de painéis financeiros por
meio de dados do SIAFI/Tesouro Gerencial no Power BI. A dissertação é composta por três
artigos: (i) uma análise bibliométrica sobre a aplicação da Inteligência Artificial (IA) e Business
Analytics na Administração Pública; (ii) um diagnóstico dos obstáculos teóricos e práticos na
gestão de tecnologia de dados; e (iii) a formulação de diretrizes práticas, distribuídas em quatro
eixos estratégicos: tecnológico, organizacional, normativo e ético-governamental. Os resultados
indicam que as soluções de Business Intelligence oferecem ganhos imediatos em termos de
eficiência e transparência, ao passo que modelos preditivos explicáveis têm o potencial de, a
médio prazo, aprimorar a alocação de recursos e o controle gerencial, desde que fundamentados
em uma governança de dados e na corregulação institucional. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.title | Inteligência artificial (IA) e business analytics (BA) na gestão dos termos de execução descentralizados (TEDs) em universidades públicas : uma abordagem teórico-empírica para a inovação e prestação de contas | pt_BR |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Análise de negócios | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Termo de Execução Descentralizada (TED) | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Governança digital | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Accountability | pt_BR |
| dc.rights.license | 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. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | This dissertation, structured in a multipaper format, examines the application of Artificial
Intelligence (AI) and Business Analytics in public higher education institutions, with a focus on
the governance of Decentralized Execution Terms (TEDs) instruments used to transfer resources
between federal entities and universities. The investigation identifies persistent problems,
including data fragmentation, limited interoperability across systems (SIAFI, Transferegov, and
internal platforms), regulatory gaps, and constraints on accountability. The central objective was
to analyze how AI and Business Analytics can be ethically and legally integrated into the TEDs
lifecycle to improve traceability, transparency, and efficiency. Methodologically, the study adopts
a qualitative, theory-oriented and propositional approach, encompassing a systematic literature
review covering 2020–2024, normative analysis, international benchmarking in algorithmic
governance, and an institutional study at the University of Brasília (UnB), which has been
implementing prototype financial dashboards using SIAFI/Tesouro Gerencial data in Power BI.
The dissertation comprises three articles: (i) a bibliometric analysis of AI and Business Analytics
in public administration; (ii) a diagnostic of theoretical and practical obstacles in data-technology
management; and (iii) the formulation of practical guidelines organized into four strategic axes:
technological, organizational, regulatory, and ethical-governance. The results indicate that
Business Intelligence solutions deliver immediate gains in efficiency and transparency, while
explainable predictive models have medium-term potential to enhance resource allocation and
managerial control, provided they are grounded in robust data governance and institutional coregulation. | pt_BR |
| dc.description.unidade | Faculdade UnB Planaltina (FUP) | pt_BR |
| dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Gestão Pública, Mestrado Profissional | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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