O potencial da Inteligência Artificial para a Gestão do Conhecimento na Petrobras

Autores

DOI:

https://doi.org/10.70369/6dhter40

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Generativa, Gestão do Conhecimento, Transformação digital

Resumo

O artigo discute a crescente importância do conhecimento como ativo organizacional e a integração entre Gestão do Conhecimento (GC) e Inteligência Artificial (IA). Essa integração pode aprimorar os processos de GC, enquanto práticas consistentes de GC fornecem dados de qualidade para algoritmos inteligentes. O objetivo deste estudo é apresentar como a Petrobras está se estruturando para aplicar IA em seus processos de GC. Trata-se de um estudo de caso baseado na análise de conteúdo de documentos (relatórios internos, relatórios de consultoria, materiais de eventos), entrevistas com a equipe de GC da empresa e revisão bibliográfica. O estudo contribui para a área ao destacar a jornada da Petrobras, uma organização complexa e regulamentada. Essa jornada envolveu a combinação de métodos ágeis, experimentação, scouting internacional e outras estratégias para atender aos requisitos de negócios alinhados às necessidades organizacionais, ampliando os benefícios dessa tecnologia. Como resultado, além do elevado potencial de ROI e dos benefícios intangíveis associados à aplicação de IA aos processos de GC, conclui-se que essa inovação representa um passo estratégico para a Petrobras. No entanto, o sucesso dependerá da combinação entre tecnologia e fator humano, garantindo que a governança estabelecida possibilite a curadoria adequada dos dados e a mitigação dos riscos associados a essa tecnologia emergent.

Biografia do Autor

  • Arturo Cavalcanti Catunda, Universidade Petrobras, Rio de Janeiro

    Doutor em Educação pela UFBA e possui formação acadêmica que inclui Mestrado em Administração, especializações em Inteligência de Negócio e Gestão, MBA em Marketing, e bacharelado em Direito e Administração. É certificado em métodos ágeis (SAFe) e Gestão do Conhecimento (SBGC). Professor colaborador da Universidade Petrobras.

  • Tayane Cristina Mattera, Universidade Petrobras, Rio de Janeiro

    Mestre em Ciências da Informação, Pós Graduação em Informação Científica e Tecnológica e Inteligência Competitiva. Atua como Gerente Setorial na Universidade Petrobras liderando a equipe de Gestão do Conhecimento e Desenvolvimento. Possui experiência na Petrobras tendo atuado em diferentes áreas, como Abastecimento, Desenvolvimento de Sistemas de Gestão e Recursos Humanos. Também atua como docente na Universidade Petrobras e em outras instituições de ensino superior, incluindo IBMR, UFF, UFBA e SBGC. Sua trajetória profissional inclui coordenação de projetos consultoria e assessoria em empresas públicas e privadas.

Referências

ABELIUK, Andrés; GUTIÉRREZ, Claudio. Historia y evolución de la inteligencia artificial. Revista Bits de Ciencia, Santiago, n. 21, p. 14-21, aug. 2021. DOI: https://doi.org/10.71904/bits.vi21.2767. Disponível em: https://revistasdex.uchile.cl/index.php/bits/article/download/2767/2700. Acesso em: 24 dez. 2024.

BARBOSA, Ricardo Rodrigues. Gestão da informação e gestão do conhecimento: origens, polêmicas e perspectivas. Informação & Informação, Londrina, v. 13, n. esp., p. 1-25, 2008. DOI: https://doi.org/10.5433/1981-8920.2008v13n1espp1. Disponível em: https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/1843. Acesso em: 15 jul. 2025.

COTTRILL RESEARCH. Various Survey Statistics: Workers Spend Too Much Time Searching for Information. 2025. Disponível em: https://cottrillresearch.com/various-survey-statistics-workers-spend-too-much-time-searching-for-information/. Acesso em: 20 mar. 2025.

DATA SCIENCE ACADEMY. LLMs e a evolução da IA generativa. jun. 2023. Disponível em: https://blog.dsacademy.com.br/llms-e-a-evolucao-da-ia-generativa/. Acesso em: 17 jul. 2025.

DATA SCIENCE ACADEMY. Guia completo sobre inteligência artificial generativa. jan. 2025. Disponível em: https://blog.dsacademy.com.br/guia-completo-sobre-inteligencia-artificial-generativa/. Acesso em: 17 jul. 2025.

DELOITTE. Relatório de scouting internacional: tema IA para gestão do conhecimento. Rio de Janeiro: Deloitte, abr. 2024.

EV, Leonardo da Silva; GOMES, Aline Burni Pereira. Entre a especificidade e a teorização: a metodologia do estudo de caso. Teoria & Sociedade, Belo Horizonte, v. 22, n. 2, jul./dez. 2014. Disponível em: https://bib44.fafich.ufmg.br/index.php/rts/article/download/191/138. Acesso em: 15 mar. 2025.

FALLMANN, Daniel. AI + KM = ROI for Your Business. Chicago, 28 Oct. 2020. Disponível em: https://inspire.mindbreeze.com/blog/ai-km-roi-for-your-business.html. Acesso em: 20 mar. 2025.

GARIBA JÚNIOR, Maurício. Gestão do conhecimento. 2. ed. Florianópolis: Publicações do IFSC, 2011.

INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. ISO 30401: 2018: Knowledge Management Systems Requirements. Geneva: ISO, 2018.

LIMA, José Jerônimo de Menezes; MENEZES, Luciana Hahn de; TEIXEIRA, Maria do Rocio Fontoura; REDAELLI, Emir José. Perspectivas e tendências em gestão do conhecimento organizacional. In: HARMONY of Knowledge Exploring Interdisciplinary Synergies. São José dos Pinhais: Seven Editora, 2023. E-book. Disponível em: https://sevenpublicacoes.com.br/editora/article/view/3235. Acesso em: 16 jul. 2025.

MARRA, Felipe Walcarenghi; SANTIAGO JÚNIOR, Dércio. A influência da IA generativa nos processos de gestão do conhecimento. Revista Delos, [s. l.], 21 mar. 2025. DOI: 10.55905/rdelosv18.n65-101. Disponível em: https://ojs.revistadelos.com/ojs/index.php/delos/article/view/4453. Acesso em: 9 abr. 2025.

MICROSOFT; LINKEDIN. Índice de Tendência de Trabalho 2024: relatório anual. [Seattle]: Microsoft, 2024. Disponível em: https://ainews.net.br/wp-content/uploads/2024/08/relatorio_ms.pdf. Acesso em: 7 jul. 2025.

MICROSOFT. Changes coming to Topics. [Seattle] 2025. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/topics/changes-coming-to-topics?view=o365-worldwide. Acesso em: 7 jul. 2025.

MOUKA, Maria. The ROI puzzle of AI investments in 2025. 2025. Disponível em: https://the-cfo.io/2025/01/17/the-roi-puzzle-of-ai-investments-in-2025/. Acesso em: 20 mar. 2025.

NOBEL FOUNDATION. Geoffrey Hinton Facts. Stockholm, 2024. Disponível em: https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hinton/facts/. Acesso em: 7 jul. 2025.

O'CONNOR, Errin. AI-Enhanced Risk Management: A Paradigm Shift in Proactive Risk Mitigation. 13 Set. 2024. Disponível em: https://www.linkedin.com/pulse/ai-enhanced-risk-management-paradigm-shift-proactive-errin-o-connor-n88sc/. Acesso em: 20 mar. 2025.

OJALA, Marydee. KMWorld 100 Companies That Matter in Knowledge Management 2025. KMWorld, Camden, 10 Mar. 2025a. Disponível em: https://www.kmworld.com/Articles/Editorial/Features/KMWorld-100-Companies-That-Matter-in-Knowledge-Management-2025-167500.aspx. Acesso em: 17 jul. 2025.

OJALA, Marydee. 2025 The KMWorld AI 100: The Companies Empowering Intelligent Knowledge Management. KMWorld, Camden, 7 Jul. 2025b. Disponível em: https://www.kmworld.com/Articles/Editorial/Features/2025-The-KMWorld-AI-100-The-Companies-Empowering-Intelligent-Knowledge-Management-169468.aspx. Acesso em: 17 jul. 2025.

PALANISAMY, Karthikeyan. ROI in Knowledge Management: The Impact of Generative AI. 2024. Disponível em: https://www.linkedin.com/pulse/roi-knowledge-management-impact-generative-ai-karthikeyan-palanisamy-n6l5e/. Acesso em: 20 mar. 2025.

PETROBRAS. Agilidade em escala. Rio de Janeiro, 2023. Disponível em: https://petrobrasbr.sharepoint.com/teams/Comunidades-de-Interesse-671/SitePages/agilidade%20em%20escala%20(old).aspx. Acesso em: 7 jul. 2025.

PETROBRAS. PP-1PBR-00190: manual do macroprocesso gerir recursos humanos. Rio de Janeiro: Petrobras, 2025a.

PETROBRAS. Módulo Aquisição de Soluções: termo de referência: desafio 285 inteligência artificial aplicada à gestão do conhecimento: anexo ao TR: estórias de uso. Rio de Janeiro: Petrobras, 2025b.

PETROBRAS. Módulo Aquisição de Soluções. Rio de Janeiro, 2025c. Disponível em: https://petrobrasbr.sharepoint.com/teams/conexoesparainovacao/SitePages/Aquisi%C3%A7%C3%A3o%20de%20Solu%C3%A7%C3%B5es.aspx. Acesso em: 8 jul. 2025.

PETROBRAS. Módulo Aquisição de Soluções: Contrato Público para Soluções Inovadoras (CPSI). Rio de Janeiro, 2025d. Disponível em: https://petrobrasbr.sharepoint.com/teams/Comunidades-de-Interesse-607/SitePages/Contrato-P%C3%BAblico-para-Solu%C3%A7%C3%B5es-Inovadoras-na-Petrobras.aspx. Acesso em: 8 jul. 2025.

RED HAT. O que são Large Language Models (LLMs)? 2023. Disponível em: https://www.redhat.com/pt-br/topics/ai/what-are-large-language-models. Acesso em: 17 jul. 2025.

SANTOS, Neri dos; RADOS, Gregório Jean Varvakis. Fundamentos teóricos de gestão do conhecimento. 1. ed. Florianópolis: Pandion, 2020.

SBGC. Programa Essencial de Gestão do Conhecimento: Guia de Práticas. São Paulo: SBGC. 2025.

SLATTERY, P.; SAERI, A. K.; GRUNDY, E. A. C.; GRAHAM, J.; NOETEL, M.; UUK, R.; DAO, J.; POUR,

S.; CASPER, S.; THOMPSON, N. The AI risk repository: A meta-review, database, and taxonomy of risks from artificial intelligence. Patterns, [s. l.], v. 7, n. 5, May 2026. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.12622. Acesso em: 24 ago. 2026.

STRAUHS, Faimara do Rocio; PIETROVSKI, Eliane Fernandes; SANTOS, Gilson Ditzel; CARVALHO, Hélio Gomes de; PIMENTA, Rosângela Borges; PENTEADO, Rosângela Stankowitz. Gestão do conhecimento nas organizações. Curitiba: Aymará Educação, 2012.

Downloads

Publicado

2026-10-15

Edição

Seção

Edição Especial Gestão do Conhecimento

Como Citar

Catunda, A. C., & Mattera, T. C. (2026). O potencial da Inteligência Artificial para a Gestão do Conhecimento na Petrobras. Revista Técnica Da Universidade Petrobras , 4, 1-21. https://doi.org/10.70369/6dhter40