Atribuição de tarefas no serviço público: uma solução a partir da inteligência artificial generativa

Autores

  • João Kaian dos Santos Perlingeiro Universidade Federal de Uberlândia
  • Carla Bonato Marcolin

DOI:

https://doi.org/10.48075/comsus.v12i1.34517

Resumo

Este estudo propõe otimizar o processo de atribuição de tarefas na Secretaria Municipal de Obras (SMO) de Uberlândia utilizando uma abordagem de interação humano-máquina. A organização tem foco na fiscalização de obras públicas e a pesquisa identifica desafios como atrasos, custos elevados e assimetrias na carga de trabalho decorrentes da falta de um sistema estruturado. A metodologia baseia-se na análise do processo existente, na aplicação de tecnologias de automatização e no uso de inteligência artificial, buscando uma alocação mais justa e eficiente. Como resultado, é apresentado uma proposta de processo para a SMO e um modelo para a criação de processos de atribuição de tarefas em outros contextos, potencialmente aplicável em outras organizações. O estudo contribui para uma gestão de recursos mais eficiente e para a entrega de serviços de maior qualidade à população.

Publicado

15-07-2025

Como Citar

DOS SANTOS PERLINGEIRO, J. K.; BONATO MARCOLIN, C. Atribuição de tarefas no serviço público: uma solução a partir da inteligência artificial generativa. Revista Competitividade e Sustentabilidade, [S. l.], v. 12, n. 1, p. 102–119, 2025. DOI: 10.48075/comsus.v12i1.34517. Disponível em: https://saber.unioeste.br/index.php/comsus/article/view/34517. Acesso em: 17 jul. 2025.

Edição

Seção

Artigos