Tendências no Uso de Inteligência Artificial e sua Influência na Requalificação da Força de Trabalho no Setor Público

Autores

DOI:

https://doi.org/10.9771/cp.v14i3.36727

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, IA no Setor Público, IA na Gestão Pública, Força de Trabalho.

Resumo

Este estudo pretende identificar as tendências acadêmicas e tecnológicas, a partir de levantamento bibliográfico e patentário, sobre o uso da Inteligência Artificial (IA) no setor público e como esse uso poderá complementar, requalificar ou substituir a força de trabalho humana nos governos. Constatou-se que o uso de IA é crescente no setor público e que em alguns tipos de trabalho as tecnologias cognitivas poderão até substituir os servidores. O maior reflexo da IA no setor público será a complementação e a requalificação da força de trabalho, já que o seu uso pode resultar na liberação de até 50% do tempo dos servidores públicos, liberando-os para desenvolver habilidades nas quais as máquinas não superaram o trabalho humano. Os resultados apontam que as tecnologias de IA mudarão o funcionamento do governo e afetarão estruturalmente o planejamento, a estratégia e a gestão de recursos humanos, que deverá considerar o aumento da interação dos humanos com a tecnologia. 


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Biografia do Autor

Washington Fernando da Silva, Universidade Federal de Mato Grosso

Aluno de Mestrado do Programa PROFNIT (UFMT), Bacharel em Administração de Empresa (UFMT), Bacharel em Teologia (FERPI), MBA em Marketing (FGV-RJ), MBA em Gerenciamento de Projetos (FAE), foi co-fundador, Diretor e Presidente do Conselho da FACIL CONSULTORIA - Empresa Junior da UFMT. Foi co-fundadore e Gestor de Marketing da Arca Multincubadora - Incubadora de Empresa da UFMT. Somente em sua gestão na FACIL foram realizadas 1.322 consultorias ofertadas à empresas. Também proferiu inúmeras palestras e treinamentos no Brasil, especialmente na sobre empreendedorismo e inovação. Ocupou funções de Coordenador de Desenvolvimento e Transferência de Tecnologia na Secretaria de Estado de Ciência e Tecnologia, de Líder de Marketing da Rede Inova MT. Atuou como professor de Administração na Universidade de Cuiabá -UNIC, na Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT, na Faculdade Católica Rainha da Paz - FCARP e no Instituto Superior de Pesquisa e Pós Graduação ? ISUPP. Atuou como consultor credenciado no SEBRAE-MT, na ANPROTEC, no Escritório de Inovação Tecnológica da UFMT e na FUNCIONA Consultoria. Atualmente é servidor público empreendedor no Governo de Mato Grosso, tendo atuado no Escritório de Projetos Estratégicos vinculado à Vice-governadora, em cargos de Direção Geral e Assessoramento na Secretaria de Ciência, Tecnologia e Inovação - SECITEC e em cargos de Chefia em Gestão de Projetos na MT Parcerias S/A. Nessas instituições idealizou, coordenou, desenvolveu e colaborou com projetos de inovação relevantes, tais como a implantação do Parque Tecnológico MT, o Programa Células Empreendedoras, o Programa Mato Grosso Criativo, a Trilha Ideação: Pré-Aceleração de Negócios Criativos, o Coworking Arena+, a Criação do Núcleo de Ensino a Distância para servidores públicos, a implantação do escritório de apoio a projetos sociais MT PAR SOCIAL e outros projetos inovadores de Parceria Público-Privada, pelos quais recebeu o prêmio Servidor Público Empreendedor (SEPLAN/2016) e Inovar para Transformar (SEGES/2016). Suas principais experiências e produções técnicas e bibliográficas são relacionadas aos temas de Administração de Empresas, Empreendedorismo, Inovação, Elaboração e Gestão de Projetos e Ambientes de Inovação.

Fernando Selleri Silva, Universidade do Estado de Mato Grosso

Possui doutorado em Ciência da Computação pelo Centro de Informática - CIn da Universidade Federal de Pernambuco - UFPE (2015), mestrado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS (2009), especialização em Produção de Software Livre pela Universidade Federal de Lavras - UFLA (2006) e graduação em Ciência da Computação pela Universidade do Estado de Mato Grosso - UNEMAT (2004). Tem experiência na área de Engenharia de Software e Banco de Dados, atuando principalmente com Garantia da Qualidade, Metodologias Ágeis e Projeto de Banco de Dados. E experiência na área de Informática na Educação, atuando com Edição de Publicações e Tecnologias Digitais no Ensino. Professor no Curso de Ciência da Computação e no Programa de Pós-Graduação em Ensino de Ciências e Matemática - PPGECM, da Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas - FACET da UNEMAT, Campus de Barra do Bugres/MT. Professor no Programa de Pós-Graduação em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para a Inovação - PROFNIT, Ponto Focal Cuiabá (UFMT/UNEMAT/IFMT). Diretor Político-Pedagógico e Financeiro (DPPF) da UNEMAT, Campus de Barra do Bugres/MT, Gestão 2019/2023.

Olivan da Silva Rabêlo, Universidade Federal de Mato Grosso

Graduado em ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS pela Universidade do Estado da Bahia (2004). Atualmente é professor ADJUNTO II na Universidade Federal de Mato Grosso-FAeCC - Faculdade de Administração e Ciências Contábeis - Campus de Cuiabá-MT, Curso: Administração de Empresas e professor Permanente e Membro do Colegiado no Curso de Mestrado Profissional PROFNIT - Ponto Focal UFMT - Cuiabá-MT - Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação, atuando principalmente nos seguintes temas: Inovação e Ecoinovação, Planejamento Estratégico e Finanças, Produção Industrial. Líder de Grupo de Pesquisa e Pesquisador :Grupo de Pesquisa em Inovação, Tecnologia e Ecoinovação (GPITEC) . Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Cultura, Memória e Desenvolvimento Regional pela UNEB, linha de pesquisa: Políticas Públicas de Desenvolvimento Regional. Possui MBA em Gestão Ambiental (FACCEBA/2005) Especialização em Controladoria e Finanças Empresarial ( Universidade Federal de Lavras-MG). Doutor em Economia Aplicada pelo PIMES/UFPE. Professor de Administração Financeira e Orçamentária, Elaboração e Análise de Projetos, Administração de Vendas, Sistemas de Informações em Marketing, Desenvolvimento Organizacional, Gestão de Pequenas e Médias Empresas, Orçamento Empresarial e Estágio Supervisionado, Metodologia da Pesquisa e Administração da Produção, Materiais e Logística. Experiência docente em GRADUAÇÃO e PÓS-GRADUAÇÃO. Consultor Empresarial com foco em Análise de Projetos de Investimentos ( econômico-financeiro) cadastrado pelo Banco do Nordeste do Brasil - BNB ; Consultor credenciado pelo SEBRAE-BA. Orientador de trabalhos científico em nível de Graduação e Pós-Graduação. Atualmente desenvolve pesquisa em projetos sobre impactos da Inovação e Ecoinovação em Organizações. Diretor do Escritório de Inovação Tecnológica da UFMT (Portaria nº1.340/2012, Publicado no DOU Nº 249, em 27/12/12) no período de 2012 a 2014, reconduzido ao cargo em 2016 até a atualidade. Coordenador das Especializações: Gestão Pública (EaD) pelo Programa Nacional em Formação de Administração Pública (PNAP) - Universidade Aberta do Brasil - UFMT e Gestão Financeira e Estratégia Organizacional - UFMT.

Referências

ADAMS, S. et al. Mapping the Landscape of Human-Level Artificial General Intelligence. AI Magazine, [s.l.], v. 33, n. 1, p. 25-42, 15 mar. 2012.

ANDROUTSOPOULOU, A. et al. Transforming the communication between citizens and government through AI-guided chatbots. Government Information Quarterly, [s.l.], v. 36, n. 2, p. 358-367, abr. 2019.

ANSIP, A. Making the Most of Robotics and Artificial Intelligence in Europe. [2017]. Disponível em: https://ec.europa.eu/commission/commissioners/2014-2019/ansip/blog/making-most-robotics-and-artificial-intelligence-europe_en. Acesso em: 4 jun. 2019.

BASTRA, G.; QUEIROLO, A.; SANTHANAM, N. Artificial intelligence: the time to act is now. Institucional. [2018]. Disponível em: https://www.mckinsey.com/industries/advanced-electronics/our-insights/artificial-intelligence-the-time-to-act-is-now. Acesso em: 31 maio 2019.

BHATTACHARYYA, S. S.; NAIR, S. Explicating the future of work: perspectives from India. Journal of Management Development, [s.l.], v. 38, n. 3, p. 175-194, 8 abr. 2019.

BORRY, E. L.; GETHA-TAYLOR, H. Automation in the Public Sector: Efficiency at the Expense of Equity? Public Integrity, [s.l.], v. 21, n. 1, p. 6-21, 19 mar. 2018.

BROWN, J. et al. Workforce of the future: the competing forces shaping 2030. [S.l]: PwC, 20 jun. 2018.

BOYD, M.; WILSON, N. Rapid developments in Artificial Intelligence: how might the New Zealand government respond? Policy Quarterly, [s.l.], v. 13, n. 4, 1º nov. 2017.

CAVALCANTE, P.; CAMÕES, M. Public innovation in Brazil: an overview of its types, results and drivers. [2017]. Disponível em: http://www.ipea.gov.br. Acesso em: 2 abr. 2017.

CENTRE FOR PUBLIC IMPACT. Destination Unknown AI and government. [S.l.]: BCG Foundation, set. 2017. Disponível em: https://publicimpact.blob.core.windows.net/production/2017/09/Destination-Unknown-AI-and-government.pdf. Acesso em: 2 jul. 2019.

CHATFIELD, A. T.; REDDICK, C. G. A framework for Internet of Things-enabled smart government: A case of IoT cybersecurity policies and use cases in U.S. federal government. Government Information Quarterly, [s.l.], v. 36, n. 2, p. 1-10, 18 set. 2018.

CHINA Issues Guideline on Artificial Intelligence Development. [2017]. Disponível em: http://english.gov.cn/policies/latest_releases/2017/07/20/content_281475742458322.htm. Acesso em: 4 jun. 2019.

COLLIER, M. et al. Artificial Intelligence: Healthcare’s New Nervous System. [S.l.]: Accenture, 2017. Acesso em: 3 jul. 2019.

DELOITTE. Artificial Intelligence Innovation Report. [S.l.]: Deloitte, 2018. Disponível em: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/Innovation/Artificial-Intelligence-Innovation-Report-2018-Deloitte.pdf. Acesso em: 4 jun. 2019.

DESOUZA, K. C. Delivering Artificial Intelligence in Government: Challenges and Opportunities. Washington, DC: IBM Center for the Business of Government, 2018. Disponível em: http://www.businessofgovernment.org/sites/default/files/Delivering%20Artificial%20Intelligence%20in%20Government.pdf. Acesso em: 1º jul. 2019.

FREY, C. B.; OSBORNE, M. A. The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, [s.l.], v. 114, 17 set. 2013.

FUTURE TODAY INSTITUTE. Tech Trends Report 2019: Emerging science and technology trends that will influence business, government, education, media and society in the coming year. [S.l.] Future Today Institute, 2019. Disponível em: https://futuretodayinstitute.com/2019-tech-trends/. Acesso em: 5 jun. 2019.

GOLDSMITH, S.; CRAWFORD, S. The Responsive City: Engaging Communities Through Data-Smart Governance. [S.l.] John Wiley & Sons, 2014.

HOLDREN, J. P.; SMITH, M. Preparing for the Future of Artificial Intelligence. National Science and Technology Council, 12 out. 2016. Disponível em: https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. Acesso em: 4 jun. 2019

KANKANHALLI, A.; CHARALABIDIS, Y.; MELLOULI, S. IoT and AI for Smart Government: a Research Agenda. Government Information Quarterly, [s.l.], v. 36, n. 2, p. 304-309, abr. 2019.

KOUZIOKAS, G. N. The application of artificial intelligence in public administration for forecasting high crime risk transportation areas in urban environment. Transportation Research Procedia, 3rd Conference on Sustainable Urban Mobility, 3rd CSUM 2016, 26 – 27 May 2016, Volos, Greece. v. 24, p. 467-473, 1º jan. 2017.

LEGG, S.; HUTTER, M. A Collection of Definitions of Intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, [s.l.], v. 157, p. 9, 25 jun. 2007.

MANYIKA, J. et al. A future that works: Automation, employment, and productivity. [S.l.] McKinsey Global Instituto, jan. 2017. Disponível em: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Digital%20Disruption/Harnessing%20automation%20for%20a%20future%20that%20works/MGI-A-future-that-works_Full-report.ashx. Acesso em: 5 jun. 2019.

MARCONI, M. de A.; LAKATOS, E. M. Fundamentos de Metodologia Científica. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2003.

MARTINS, G. de A. Manual para Elaboração de Monografias e Dissertações. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2000.

MCCARTHY, J. et al. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. AI Magazine, [s.l.], v. 27, n. 4, p. 12-12, 15 dez. 2006.

MEHR, H. Artificial Intelligence for Citizen Services and Government. Harvard Ash Center Technology & Democracy Fellow, [s.l.], p. 19, 2017.

MIKHAIL, B.; ALEKSEI, M.; EKATERINA, S. On the Way to Legal Framework for AI in Public Sector. Proceedings of the 11th International Conference on Theory and Practice of Electronic, 2018.

NILSSON, N. J. The Quest for Artificial Intelligence: a History of Ideas and Achievements. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2010.

PATIL, A. P. et al. Applying Machine Learning Techniques for Sentiment Analysis in the Case Study of Indian Politics. (S. M. Thampi et al. ed.). In: ADVANCES IN SIGNAL PROCESSING AND INTELLIGENT RECOGNITION SYSTEMS. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International Publishing, 2018. Anais [...]. 2018.

QUESTEL. Orbit Intelligence. [2019]. Disponível em: https://www.questel.com/business-intelligence-software/orbit-intelligence/. Acesso em: 20 abr. 2021.

REIS, J.; SANTO, P. E.; MELÃO, N. Artificial Intelligence in Government Services: A Systematic Literature Review. (Á. Rocha et al. ed.). In: NEW KNOWLEDGE IN INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES. Anais [...]. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International Publishing, 2019.

RICH, E.; KNIGHT, K.; NAIR, S. B. Artificial Intelligence. New Dehli; India: Third Edition ed.; McGraw-Hill Education, 2009.

ROSA, M.; FEYEREISL, J.; COLLECTIVE, T. G. A Framework for Searching for General Artificial Intelligence. Cornell University, [s.l.], 2 nov. 2016.

SMITH, A. Future of Workforce Automation: America’s Predictions. Pew Research Center, [s.l.], 10 mar. 2016.

STONE, P. et al. Artificial Intelligence and Life in 2030 – One hundred year study on artificial intelligence – Report of the 2015-2016 Study Panel: Artificial Intelligence and Life in 2030. Stanford, CA: Stanford University, 2016. Disponível em: http://ai100.stanford.edu/2016-report. Acesso em: 31 maio 2019.

SUN, T. Q.; MEDAGLIA, R. Mapping the challenges of Artificial Intelligence in the public sector: Evidence from public healthcare. Government Information Quarterly, [s.l.], v. 36, n. 2, p. 368-383, abr. 2019.

THIERER, A.; O’SULLIVAN, A. C.; RUSSELL, R. Artificial Intelligence and Public Policy. Mercatus Research, [s.l.], p. 56, 2017.

WELLER, C. Bill Gates says robots that take your job should pay taxes. [2017]. Disponível em: https://www.businessinsider.com/bill-gates-robots-pay-taxes-2017-2. Acesso em: 26 jun. 2019.

WIRTZ, B. W.; WEYERER, J. C.; GEYER, C. Artificial Intelligence and the Public Sector –Applications and Challenges. International Journal of Public Administration, [s.l.], v. 42, n. 7, p. 1-13, 19 maio 2019.

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Publicado

2021-07-01

Como Citar

Silva, W. F. da, Silva, F. S., & Rabêlo, O. da S. (2021). Tendências no Uso de Inteligência Artificial e sua Influência na Requalificação da Força de Trabalho no Setor Público. Cadernos De Prospecção, 14(3), 824. https://doi.org/10.9771/cp.v14i3.36727

Edição

v. 14 n. 3 (2021)

Seção

Prospecções Tecnológicas de Assuntos Específicos

Licença

Copyright (c) 2021 Cadernos de Prospecção

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