Inteligência artificial na gestão de pessoas: prospecção tecnológica, aplicações e desafios
| dc.contributor.advisor | Miranda, Ana Lúcia Brenner Barreto | |
| dc.contributor.advisormail | analucia@ufersa.edu.br | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Nayara Ticianny Meneses de | |
| dc.contributor.coadvisor | Nascimento, Ellany Gurgel Comes do | |
| dc.contributor.referee1 | Miranda, Ana Lúcia Brenner Barreto | |
| dc.contributor.referee2 | Silva, Marina Bezerra da | |
| dc.contributor.referee3 | Sousa, Rafael Demetrius Rodrigues | |
| dc.coverage.spatial | Mossoró | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-01T18:09:43Z | |
| dc.date.issued | 2026-08-31 | |
| dc.description.abstract | A inteligência artificial tem ampliado a automação, a análise de dados e o apoio à decisão em diferentes práticas de Gestão de Pessoas. Esta pesquisa teve como objetivo identificar as principais tendências de aplicação da inteligência artificial nesse campo, analisando suas potencialidades, desafios e implicações organizacionais. Adotou-se abordagem qualitativa, exploratória e descritiva, com apoio de indicadores quantitativos, mediante pesquisa bibliográfica e documental. O estado da arte foi construído a partir de busca realizada na Scopus, que recuperou 218 registros, dos quais 30 foram pré-selecionados e 20 incluídos no corpus qualitativo. O estado da técnica foi constituído por busca no Orbit Intelligence, que recuperou inicialmente 852 famílias de patentes e, após a aplicação do filtro de famílias ativas, resultou em 752 famílias. Destas, 20 foram selecionadas para análise aprofundada. Os corpora científicos e patentários foram submetidos separadamente a análise temática e análise lexical com auxílio do IRaMuTeQ. Os resultados demonstraram forte convergência em recrutamento e seleção, especialmente no emprego de processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, recomendação e análise semântica de currículos. Foram identificadas convergências moderadas ou parciais em alocação, avaliação de desempenho, treinamento, retenção e planejamento da força de trabalho. A literatura científica apresentou maior atenção à transparência, aos vieses, à privacidade, à supervisão humana e às capacidades organizacionais, enquanto os documentos patentários se concentraram na arquitetura e na funcionalidade técnica das soluções. Conclui-se que o avanço posterior a 2019 foi caracterizado pela especialização de técnicas de inteligência artificial em problemas específicos da Gestão de Pessoas, embora persistam lacunas relacionadas à explicabilidade, à governança e à participação humana. Como produto técnico-tecnológico, foi elaborado um relatório técnico com recomendações para adoção responsável dessas tecnologias. | |
| dc.description.abstract2 | Artificial intelligence has expanded automation, data analysis, and decision support across different Human Resource Management practices. This study aimed to identify the main trends in the application of artificial intelligence in this field by analyzing its potential benefits, challenges, and organizational implications. A qualitative, exploratory, and descriptive approach was adopted, supported by quantitative indicators and based on bibliographic and documentary research. The state of the art was established through a search conducted in Scopus, which retrieved 218 records, of which 30 were preselected and 20 were included in the qualitative corpus. The state of the technique was developed through a search in Orbit Intelligence, which initially retrieved 852 patent families and, after the application of the active-family filter, resulted in 752 families. Of these, 20 were selected for in-depth analysis. The scientific and patent corpora were separately subjected to thematic and lexical analyses with the support of IRaMuTeQ. The results demonstrated strong convergence in recruitment and selection, particularly regarding the use of natural language processing, machine learning, recommendation systems, and semantic analysis of résumés. Moderate or partial convergence was identified in workforce allocation, performance evaluation, training, employee retention, and workforce planning. The scientific literature placed greater emphasis on transparency, bias, privacy, human oversight, and organizational capabilities, whereas patent documents focused primarily on the architecture and technical functionality of the solutions. It was concluded that developments after 2019 were characterized by the specialization of artificial intelligence techniques in specific Human Resource Management problems, although gaps remain regarding explainability, governance, and human participation. As a technical and technological product, a technical report was developed containing recommendations for the responsible adoption of these technologies. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0960240460829374 | |
| dc.identifier.advisorOrcid | https://orcid.org/0000-0001-7239-1299 | |
| dc.identifier.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/8782104641930238 | |
| dc.identifier.authorOrcid | https://orcid.org/0009-0002-5047-8849 | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | OLIVEIRA, Nayara Ticianny Meneses de. Inteligência artificial na gestão de pessoas: prospecção tecnológica, aplicações e desafios. 2026. 136 f. Dissertação (Mestrado em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação) – Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2026. | |
| dc.identifier.coadvisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0043714458276546 | |
| dc.identifier.coadvisorOrcid | https://orcid.org/0000-0003-4014-6242 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/15853 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro de Ciências Biológicas e da Saúde - CCBS | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para a Inovação | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO | |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | |
| dc.subject.keyword | Artificial intelligence | |
| dc.subject.keyword | Gestão de pessoas | |
| dc.subject.keyword | Human Resource Management | |
| dc.subject.keyword | Prospecção tecnológica | |
| dc.subject.keyword | Technology prospecting | |
| dc.subject.keyword | Patente | |
| dc.subject.keyword | Patent families | |
| dc.subject.keyword | Inovação organizacional | |
| dc.subject.keyword | Organizational innovation | |
| dc.title | Inteligência artificial na gestão de pessoas: prospecção tecnológica, aplicações e desafios | |
| dc.title.alternative | Artificial intelligence in people management: technology foresight, applications and challenges | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
