Anais

Resumo do trabalho

Administração Pública · Gestão e Inovação em Políticas Públicas

Título

Adoção e Utilização de Inteligência Artificial Generativa em Uma Universidade Federal

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Palavras-chave

Setor Público Inovação Inteligência Artificial Generativa

Agradecimento: Agradeço à Universidade Federal de Viçosa (UFV) e ao CNPq pelo financiamento desta pesquisa, por meio do Programa de Bolsa de Iniciação Científica (PIBIC/UFV/CNPq).

Autores

Thaísa Silva Honorato

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA (UFV)
Gilberto Venâncio Luiz

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA (UFV)

Resumo

Introdução

A Inteligência Artificial Generativa (IAG) tem avançado rapidamente, despertando atenção significativa nos últimos anos. Trata-se de um conjunto de tecnologias capazes de criar novos conteúdos, como textos, imagens, sons e códigos, por meio de algoritmos de aprendizado profundo (Silva et al., 2021). Do ponto de vista científico, a IA constitui um domínio interdisciplinar que investiga como computadores podem realizar tarefas tipicamente associadas à cognição humana, incluindo aprendizado, criatividade e resolução de problemas.

Problema de Pesquisa e Objetivo

A presente pesquisa buscou responder: Quais fatores contribuem para a adoção da Inteligência Artificial Generativa na realização de tarefas diárias de servidores públicos? O estudo fundamenta-se na Teoria da Difusão da Inovação (Rogers, 1983; Moore & Benbasat, 1991), que postula que percepções sobre características como vantagem relativa, compatibilidade, complexidade, experimentação e observabilidade influenciam o processo de adoção tecnológica. O objetivo deste artigo foi analisar os fatores que contribuem para a adoção e utilização de sistemas de IAG no setor público, considerando as percep

Fundamentação Teórica

A Teoria da Difusão da Inovação (Rogers, 1983) propõe que atributos como vantagem relativa, compatibilidade, complexidade, experimentabilidade e observabilidade influenciam a adoção tecnológica. Moore e Benbasat (1991) ampliaram o modelo incluindo imagem, uso voluntário e demonstração de resultados. No contexto da IAG, estudos indicam que percepções positivas sobre compatibilidade e vantagem relativa favorecem sua adoção, enquanto fatores organizacionais e humanos, como apoio gerencial e autoeficácia, também impactam significativamente.

Metodologia

Realizou-se pesquisa quantitativa, descritiva, com aplicação de questionário estruturado a 187 servidores (técnicos e docentes) de uma universidade federal mineira. As escalas foram baseadas no modelo de Moore e Benbasat (1991). Os dados foram analisados por qui-quadrado, Análise Fatorial Confirmatória e regressões múltiplas stepwise, utilizando o software JASP. Avaliaram-se os efeitos de fatores como vantagem relativa, compatibilidade e uso voluntário sobre a percepção de resultados e o nível de uso da IAG.

Análise dos Resultados

Os resultados indicaram que os servidores se consideraram pouco competentes no uso de IA Generativa. Quanto aos fatores de uso a vantagem relativa, compatibilidade e uso voluntário explicam 49,4% da percepção de resultados do uso da IAG, sendo vantagem relativa o fator de maior efeito. Para o nível de uso, compatibilidade e experimentabilidade explicaram 63,7% da variância, com forte impacto da compatibilidade. Ainda, percepção de resultados explicou 25,7% do nível de uso.

Conclusão

Conclui-se que vantagem relativa, compatibilidade, experimentabilidade e uso voluntário influenciam a adoção e utilização da IAG, validando a Teoria da Difusão da Inovação no setor público. O alinhamento da tecnologia às rotinas, liberdade de uso e oportunidades de experimentação favorecem sua incorporação. Destaca-se a necessidade de estratégias que evidenciem benefícios práticos, capacitações contínuas e pesquisas futuras em diferentes órgãos para generalização dos resultados encontrados.

Contribuição / Impacto

A principal contribuição está na validação empírica da Teoria da Difusão da Inovação para a adoção da IAG no setor público, destacando vantagem relativa, compatibilidade, uso voluntário e experimentabilidade como fatores determinantes. Os achados oferecem subsídios para gestores estruturarem estratégias que evidenciem benefícios, promovam experimentação e alinhem a tecnologia às rotinas, ampliando sua aceitação. O estudo ainda amplia o conhecimento sobre IAG em contextos governamentais.

Referências Bibliográficas

MOORE, Gary C.; BENBASAT, Izak. Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation. Information systems research, v. 2, n. 3, p. 192-222, 1991.
SILVA, Washington Fernando da; SILVA, Fernando Selleri; SILVA RABÊLO, Olivan da. Tendências no uso de inteligência artificial e sua influência na requalificação da força de trabalho no setor público. Cadernos de Prospecção, v. 14, n. 3, p. 824-824, 2021.
ROGERS, Everett. M. Diffusion of innovation. 3. ed. New York: The Free Press, 1983.

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