Guia Estratégico para Integração entre BPM e GenAI na Padronização de Processos de Compras Públicas em Instituições Federais de Ensino

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Authors: Adriana Soares, Sandro Luís Freire de Castro Silva
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Abstract

O Guia Estratégico para Integração entre BPM e GenAI atua como um roteiro metodológico voltado à modernização das rotinas administrativas das Instituições Federais de Ensino, com foco na padronização dos processos de compras públicas. Estruturado em três dimensões centrais, o documento propõe inicialmente o diagnóstico de lacunas e o redesenho organizacional pelo Gerenciamento de Processos de Negócio (BPM), visando mitigar a variabilidade e a morosidade operacionais. Na segunda dimensão, introduz a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) como suporte produtivo na automação e elaboração de documentos complexos, exigindo rigor via modelagem BPMN e governança institucional para evitar riscos éticos, vieses e alucinações algorítmicas. A terceira dimensão estabelece um ciclo contínuo de gestão de riscos e monitoramento, assegurando que a tecnologia atue estritamente como auxílio, enquanto o julgamento técnico, a tomada de decisão e a responsabilidade legal permanecem sob a autoridade humana. Para garantir a execução prática, o guia utiliza a Matriz de Rastreabilidade, ferramenta que conecta diretamente as deficiências diagnosticadas às soluções tecnológicas, e operacionaliza o plano de capacitação e ação através da Matriz 5W2H. A sustentabilidade da implementação é mensurada por Indicadores Chave de Desempenho (KPIs) baseados no método SMART, avaliando produtividade, taxa de retrabalho e nível de adoção. Assim, o produto consolida uma cultura de eficiência e segurança, evidenciando que a transformação digital requer a harmonização equilibrada entre pessoas, processos e inovações supervisionadas

Fields of Study & Subjects

Business Process Modeling and Analysis Public Procurement and Policy Robotic Process Automation Applications

Publication details

Journal / source
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Publication date
8 March 2026
Language
PT