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dc.creatorGonçalves, Victor Barbosa-
dc.date.accessioned2022-09-26T16:52:41Z-
dc.date.available2022-09-26T16:52:41Z-
dc.date.issued2022-08-12-
dc.identifier.citationGONÇALVES, Victor Barbosa. Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico. 2022. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36167-
dc.description.abstractThe agile transition of companies is something complex to accomplish. The use of methodologies and resources may be necessary to achieve an agile organization that generates value and is aligned with the company's strategy. In this context, the Objectives and Key Results (OKRs) methodology and Artificial Intelligence (AI) technology may help in the structuring of the company, considering that their combination emerges as an opportunity to enhance value generation further and contribute to strategy alignment. To enhance the potential of the OKRs methodology through data-driven guidance, this paper proposes a theoretical framework of AI technology applied in the OKRs methodology. Through the proposed framework, a groundwork is built to support the development of future work related to the theme of the investigation. AI technology is expected to amplify the strategy alignment outcomes of the OKRs methodology with data-driven orientation. As a result, it is expected that shortcomings of the OKRs methodology will be addressed, such as scalability and increased generation of more insights into engagement and motivational problems, thus, enhancing the benefits of the OKRs methodology.pt_BR
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subjectOKRspt_BR
dc.subjectOKRspt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectOrientação a dadospt_BR
dc.subjectData drivenpt_BR
dc.subjectFramework teóricopt_BR
dc.subjectTheoretical frameworkpt_BR
dc.titleUtilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teóricopt_BR
dc.title.alternativeUsing Artificial Intelligence in the OKRs Methodology: A Theoretical Frameworkpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Cardoso, Alexandre-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3767009717402045pt_BR
dc.contributor.referee1Palmeira, Eduardo Gabriel Queiroz-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4422545205687404pt_BR
dc.contributor.referee2Saint Martin, Victor Biagiotti-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9647048299923936pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9506792437019855pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA transição ágil das empresas, de fato, é algo complexo para ser realizado. Para conseguir uma organização ágil, que gere valor e esteja em linha com a estratégia da companhia, o uso de metodologias e ferramentas pode se tornar necessário. Neste cenário, a metodologia de Objectives and Key Results (OKRs) e a tecnologia de Inteligência Artificial (IA) podem auxiliar na estruturação da empresa, tendo em vista que sua combinação emerge como uma oportunidade para ampliar, ainda mais, a geração de valor e contribuir para alinhamento de estratégia. Para aumentar o potencial da metodologia de OKRs através da orientação de dados, este trabalho propõe um framework teórico da aplicação da tecnologia de IA na metodologia de OKRs. Através do framework proposto, é construída uma fundamentação para apoiar o desenvolvimento de trabalhos futuros relacionados ao tema do estudo. É expectável que a tecnologia de IA amplifique os resultados de alinhamento de estratégia da metodologia de OKRs com a orientação a dados. Com isso, espera-se que lacunas da metodologia de OKRs sejam supridas, como escalabilidade e aumento da geração de mais percepções sobre problemas de engajamento e motivação. Dessa forma, potencializando os benefícios da metodologia de OKRs.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia Elétricapt_BR
dc.sizeorduration36pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
Appears in Collections:TCC - Engenharia Elétrica

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