Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36167 |
Resumo: | The 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. |
id |
UFU_6a271a6ad9543ad96540b6ce53a1097f |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufu.br:123456789/36167 |
network_acronym_str |
UFU |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFU |
repository_id_str |
|
spelling |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teóricoUsing Artificial Intelligence in the OKRs Methodology: A Theoretical FrameworkInteligência artificialArtificial intelligenceOKRsOKRsAprendizado de máquinaMachine learningOrientação a dadosData drivenFramework teóricoTheoretical frameworkCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAThe 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.Pesquisa sem auxílio de agências de fomentoTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)A 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.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEngenharia ElétricaCardoso, Alexandrehttp://lattes.cnpq.br/3767009717402045Palmeira, Eduardo Gabriel Queirozhttp://lattes.cnpq.br/4422545205687404Saint Martin, Victor Biagiottihttp://lattes.cnpq.br/9647048299923936Gonçalves, Victor Barbosa2022-09-26T16:52:41Z2022-09-26T16:52:41Z2022-08-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfGONÇALVES, 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.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36167porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2022-09-27T06:15:03Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/36167Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2022-09-27T06:15:03Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico Using Artificial Intelligence in the OKRs Methodology: A Theoretical Framework |
title |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico |
spellingShingle |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico Gonçalves, Victor Barbosa Inteligência artificial Artificial intelligence OKRs OKRs Aprendizado de máquina Machine learning Orientação a dados Data driven Framework teórico Theoretical framework CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
title_short |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico |
title_full |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico |
title_fullStr |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico |
title_full_unstemmed |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico |
title_sort |
Utilização de inteligência artificial na metodologia de OKRs: um framework teórico |
author |
Gonçalves, Victor Barbosa |
author_facet |
Gonçalves, Victor Barbosa |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Cardoso, Alexandre http://lattes.cnpq.br/3767009717402045 Palmeira, Eduardo Gabriel Queiroz http://lattes.cnpq.br/4422545205687404 Saint Martin, Victor Biagiotti http://lattes.cnpq.br/9647048299923936 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Gonçalves, Victor Barbosa |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Inteligência artificial Artificial intelligence OKRs OKRs Aprendizado de máquina Machine learning Orientação a dados Data driven Framework teórico Theoretical framework CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
topic |
Inteligência artificial Artificial intelligence OKRs OKRs Aprendizado de máquina Machine learning Orientação a dados Data driven Framework teórico Theoretical framework CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
description |
The 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. |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-09-26T16:52:41Z 2022-09-26T16:52:41Z 2022-08-12 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
GONÇALVES, 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. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36167 |
identifier_str_mv |
GONÇALVES, 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. |
url |
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36167 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Engenharia Elétrica |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Engenharia Elétrica |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFU instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFU |
collection |
Repositório Institucional da UFU |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
diinf@dirbi.ufu.br |
_version_ |
1805569611491442688 |