ALICE:
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E MICROLEARNING PARA CAPACITAÇÃO PERSONALIZADA DE SERVIDORES PÚBLICOS MUNICIPAIS
capacitação de servidores; microaprendizagem; inteligência artificial generativa; design science research; administração pública municipal; SaaS.
A administração pública municipal brasileira, especialmente em prefeituras de pequeno e médio porte, enfrenta dificuldades crônicas na qualificação contínua de seus servidores. Este cenário de fragilidade institucional compromete a entrega de serviços aos cidadãos e expõe os gestores a riscos relacionados à aplicação incorreta de normas, como a Lei nº 14.133/2021. Esta dissertação investiga como uma plataforma de microaprendizagem, baseada em Inteligência Artificial Generativa, pode contribuir para a formação personalizada desses profissionais, focando na retenção de conhecimento, na percepção de competência e na agilidade dos processos administrativos. A pesquisa adota a estratégia Design Science Research para orientar a construção e avaliação do artefato tecnológico denominado ALICE. A solução integra microaprendizagem, aprendizagem adaptativa e geração dinâmica de conteúdo por modelos de linguagem de grande porte, operando com arquitetura digital de baixo custo e alta eficiência. A validação ocorreu por meio de um estudo piloto com servidores municipais nas cidades de Fraiburgo e Florianópolis, confirmando a eficácia da ferramenta no fortalecimento da segurança dos servidores para a tomada de decisão. A análise sociomercadológica demonstrou a viabilidade do modelo de negócio como software como serviço, oferecendo uma alternativa eficiente e sustentável para a modernização da gestão pública municipal brasileira.