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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/35361
Tipo: | TCC |
Título: | CODATA AI: uma experiência com modelos de GPT no setor publico |
Autor(es): | Santos, Pedro Lucas da Silva dos |
Primeiro Orientador: | Damasceno, Adriana Carla |
Resumo: | A adocao da inteligencia arti cial (IA) no setor publico alinha-se ao objetivo de otimizar processos e aumentar a e ciencia na prestacao de servicos a sociedade. Nesse con texto, a Companhia de Processamento de Dados da Paraba (CODATA) busca solucoes inovadoras para aprimorar o trabalho de seus colaboradores, de modo a favorecer o au mento da produtividade em todos os departamentos da organizacao. Apesar do avanco das ferramentas de IA, muitas solucoes disponveis nao atendem plenamente as demandas espec cas do setor publico, como seguranca, con abilidade e personalizacao. Esse cenario evidencia uma oportunidade de pesquisa para o desenvolvi mento de uma aplicacao que supra essas lacunas, alinhando-se as necessidades instituci onais da companhia. Este trabalho tem como objetivo narrar o processo de desenvolvimento da aplicação. CODATA AI, que faz uso dos modelos da OpenAI para apoiar e agilizar o processo de escrita de documentos por parte dos analistas de requisitos da empresa. A proposta e ofe recer uma solução segura e adaptável, diferenciando-se das opções existentes no mercado. A metodologia adotada, baseando-se na Design Science Research (DSR), envolveu o levantamento de requisitos junto a equipe da CODATA, a narrativa do processo de desenvolvimento da aplicação e a validação do sistema. Além disso, foram discutidos os principais desa os tecnicos, licoes aprendidas, limitacoes e perspectivas futuras da ferramenta. Os resultados demonstraram que a aplicação foi bem-sucedida em auxiliar o tra balho dos analistas de requisitos, automatizando rotinas e, por conseguinte, reduzindo o tempo de escrita de documentos. A primeira versão do sistema em produção provou ser Estável e e ciente para esse tipo de tarefa; no entanto, foram identificadas oportunidades. de melhorias e possíveis cenários de expansão de funcionalidades. |
Abstract: | The adoption of arti cial intelligence (AI) in the public sector is aligned with the goal of optimizing processes and increasing e ciency in the provision of services to society. In this context, the Data Processing Company of Paraba (CODATA) seeks innovative solutions to improve the work of its employees, in order to favor increased productivity in all departments of the organization. Despite the advancement of AI tools, many available solutions do not fully meet the speci c demands of the public sector, such as security, reliability, and customization. This scenario highlights a research opportunity for the development of an application that lls these gaps, aligning with the institutional needs of the company. This work aims to register the development process of the CODATA AI application, which uses OpenAI models to support and streamline the document writing process by the companys requirements analysts. The proposal is to o er a secure and adaptable solution, di erentiating itself from the options available on the market. The adopted methodology, based on Design Science Research (DSR), involved gathering requirements from the CODATA team, narrating the application development process, and validating the system. In addition, the main technical challenges, lessons learned, limitations, and future prospects of the tool were discussed. The results demonstrated that the application was successful in assisting the work of requirements analysts, automating routines and, consequently, reducing the time spent writing documents. The rst version of the system in production proved to be stable and e cient for this type of task; however, opportunities for improvement and possible scenarios for expanding functionality were identi ed. |
Palavras-chave: | Inteligência Artificial. CODATA GPT OpenAI |
CNPq: | CNPQ::OUTROS |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal da Paraíba |
Sigla da Instituição: | UFPB |
Departamento: | Computação Científica |
Tipo de Acesso: | Acesso aberto Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil |
URI: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
URI: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/35361 |
Data do documento: | 25-Abr-2025 |
Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação - CI |
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