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O repertório humano na era da IA

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing

A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing.

Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar tarefas repetitivas, ganhando tempo para fazer o que a máquina não sabe: conectar-se com o público. O pensamento crítico e o repertório que antecede a utilização da IA é o que de fato importa no trabalho dos times de marketing, pois é dessa fonte que bebe a criatividade.

Emerson Stempin, fundador da agência Sonder, do Paraná, acredita que nada substitui o repertório humano no trabalho criativo. E é sobre isso que a apresentadora Soraia Fessel conversa com ele nesta edição do mesacast da Revista Estratégias e Soluções, do Instituto Pecege. Vale a pena assistir!

Sobre o entrevistado

Emerson Stempin é fundador da agência Sonder, criador de conteúdo e professor.

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Quem publicou esse videocast

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

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08 de outubro de 2026

Árvores de classificação e regressão para previsão dos resultados de deputados estaduais em São Paulo

As eleições no Brasil movimentam recursos significativos, e a formação de chapas competitivas é um desafio para os partidos. Avaliou-se a viabilidade de modelos de classificação e regressão baseados em árvores de decisão e florestas aleatórias para identificar candidatos com potencial de eleição e competitividade, e para prever sua votação nominal na disputa para deputado estadual em São Paulo em 2022. A amostra incluiu todos os candidatos a deputado estadual em São Paulo em 2022, utilizando dados eleitorais, demográficos, partidários e econômicos do período entre 2018 e 2022. A seleção de hiperparâmetros foi realizada por busca em grade, seguida de análise de sensibilidade para o ponto de corte, e a pontuação F1 foi a métrica principal. Comparou-se os modelos de árvore de decisão e floresta aleatória usando F1 e AUC-ROC. O modelo de classificação de candidatos competitivos alcançou uma pontuação F1 de 0,70 e 94% de AUC-ROC, demonstrando ser uma ferramenta viável para auxiliar a tomada de decisão de partidos e candidatos. Os modelos de previsão de eleitos e de votos nominais foram considerados insuficientes. Concluiu-se que características de eleições passadas e o conceito de competitividade são preditores relevantes para a previsibilidade eleitoral, e que o uso de árvores de classificação e regressão, especialmente florestas aleatórias, é adequado para a previsibilidade da competitividade de candidatos.

Palavras-chave: Análise de sensibilidade; Competitividade eleitoral; Florestas aleatórias; Scikit-Learn.

08 de outubro de 2026

Disrupções analíticas para a governança da pesca artesanal na Amazônia: Novas abordagens para dados limitados de desembarque

Técnicas de machine learning foram propostas para a governança da pesca artesanal na Amazônia, buscando superar limitações de dados de desembarque. O estudo objetivou constituir grupos de manejo, avaliar tendências temporais e propor modelos de predição para dados de desembarque pesqueiro, a fim de apoiar a tomada de decisão e o ordenamento. Os dados de desembarque, coletados entre 2010 e 2022 nos rios Baixo Amazonas e Baixo Araguaia-Tocantins, foram integralizados em uma matriz de análise. Adotou-se a família taxonômica como unidade de estoque funcional para agrupar os dados. Foram empregadas técnicas multivariadas de agrupamento (clusterização hierárquica e K-means), análise e simulação de séries temporais (modelo ARIMA Forecast otimizado) e técnicas multivariadas confirmatórias (modelos de regressão em painel longitudinal). A análise de agrupamento segmentou grupos de estoques funcionais por faixas de quilos de peixe (Alvos Mistos, Alvos Baixo Araguaia-Tocantins, Alvos Baixo Amazonas). A investigação de padrões temporais revelou que o atraso de 12 meses foi a melhor alternativa, indicando que as pescarias de um ano afetam as do ano seguinte. Os modelos ARIMA-Forecast otimizados foram bem ajustados, mas não detectaram tendência de declínio ou aumento no comportamento temporal, sugerindo estratégias de adaptação da pesca artesanal. O modelo em painel indicou um quadro estratégico de priorização de estoques funcionais para monitoramento e ordenamento. As abordagens analíticas disruptivas e inovadoras desenvolvidas modernizaram os protocolos de governança da pesca artesanal na Amazônia, fornecendo um painel de indicações estratégicas para o manejo, especialmente nas regiões do Baixo Amazonas e Baixo Araguaia-Tocantins.

Palavras-chave: Amazônia; Desembarque pesqueiro; Estoques funcionais; Governança; Manejo.

08 de outubro de 2026

Transformação de Dados Transacionais em Inteligência de Negócio: Framework de “Data Wrangling” e “Dashboards”

A evolução das capacidades de captura e processamento de dados tornou imperativa a transformação de informações para tomada de decisão ágil e bem-informada. O estudo focou na aplicação de conhecimentos da ciência de dados para capturar, processar e manipular dados transacionais de um comércio britânico, visando facilitar a compreensão e a tomada de decisões sobre consumidores, produtos e vendas. Utilizou-se uma abordagem qualitativa do tipo pesquisa-ação, empregando dados transacionais de um varejo digital do Reino Unido. Os dados foram tratados em Python, aplicando técnicas de data wrangling, modelagem dimensional em esquema estrela e métodos estatísticos como Tuckey Fences (IQR) para normalização de preços. A segmentação de consumidores foi realizada por meio do algoritmo K-Means, considerando frequência e valor monetário. Os dados processados foram então carregados e visualizados em dashboards interativos no Power BI. Os resultados revelaram a identificação de diferentes perfis de consumidores, destacando a importância de clientes de alto valor e a oportunidade de crescimento em mercados específicos. Observaram-se tendências de vendas sazonais e anomalias em dados de produtos, evidenciando a necessidade de governança de dados. Concluiu-se que o framework desenvolvido permite transformar dados brutos em diagnósticos estratégicos, promovendo a maturidade digital e a tomada de decisão baseada em dados.

Palavras-chave: Clustering; Dashboards; Data Wrangling; Power BI.

08 de outubro de 2026

Precificação dinâmica de estúdios por temporada com algoritmos “multi-armed bandits”

As plataformas digitais de hospedagem transformaram o mercado de aluguel por temporada na última década, tornando a precificação um determinante crucial do desempenho econômico dos imóveis. Investigou-se como algoritmos da classe “Multi-Armed Bandits” (MAB) podem otimizar essa decisão de preço, comparando-se as estratégias ε-Greedy, Upper Confidence Bound (UCB) e Thompson Sampling (TS). A base analítica reuniu 2.284 observações de 571 estúdios no Rio de Janeiro, coletadas entre junho de 2024 e março de 2025. A qualidade percebida dos imóveis foi sintetizada por Análise de Componentes Principais (PCA), e a demanda modelada por regressão linear ordinária (OLS) com sete variáveis significativas. O modelo explicou 10% da variação na ocupação. Simulações foram realizadas em 1.000 rodadas e 50 repetições estocásticas em cenários estacionário e dinâmico multi-estação. No cenário estacionário, o UCB maximizou a receita acumulada, seguido por ε-Greedy e TS. No cenário dinâmico multi-estação, o UCB manteve a receita absoluta mais alta, mas o TS apresentou queda relativa menor entre cenários, indicando maior adaptabilidade à volatilidade sazonal. Concluiu-se que, em mercados oscilantes, a adaptabilidade bayesiana do TS compensou seu custo de exploração, tornando-o mais robusto a mudanças de contexto.

Palavras-chave: Aprendizado por reforço; Decisão sequencial sob incerteza; Hospedagem de curta duração; Otimização de receita; Sazonalidade turística.

08 de outubro de 2026

Otimização do processo de gaseificação de biomassa para produção de hidrogênio usando redes neurais agregadas

A matriz mundial de produção de hidrogênio ainda é dependente em 98% de fontes fósseis, gerando um passivo ambiental de aproximadamente 9 kg de CO2 para cada kg de H2 produzido. No cenário brasileiro, a gaseificação do bagaço de cana-de-açúcar surge como uma alternativa de baixo carbono, porém a complexidade e a não-linearidade das reações termoquímicas dificultam o controle e a maximização do rendimento por métodos convencionais. O estudo objetivou identificar parâmetros operacionais ótimos para a gaseificação de biomassa, visando maximizar a fração molar de hidrogênio, por meio de uma abordagem computacional integrada que combinou simulação termodinâmica e técnicas de inteligência artificial. Para tal, o processo de gaseificação foi simulado no software Aspen Plus e, após validação com dados da literatura, gerou uma base de dados de 1.000 cenários por amostragem via hipercubo latino. Esses dados alimentaram um metamodelo de redes neurais agregadas por bootstrap (BANN) com 57 neurônios, seguido da aplicação do algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO) para a busca do ótimo global. O metamodelo alcançou um coeficiente de determinação R² de 0,9902 no conjunto de teste, indicando elevada capacidade preditiva. A otimização revelou que a fração molar de hidrogênio pode atingir 67,54% após enriquecido por meio da reação de deslocamento do gás de água (WGS) sob condições de 857,12 °C e razão de equivalência (ER) de 0,10. A integração BANN-PSO reduziu o custo computacional da otimização em aproximadamente 5.400 vezes em relação à simulação direta no Aspen Plus, identificando condições operacionais que maximizam a fração molar de hidrogênio para 67,54% na entrada da PSA. Ao integrar modelagem termodinâmica, aprendizado de máquina, otimização metaheurística e técnicas de interpretabilidade, o estudo contribuiu para o avanço metodológico na análise e intensificação de processos de produção de hidrogênio a partir de biomassa, oferecendo uma estrutura computacional reprodutível e aplicável a sistemas energéticos complexos no contexto da transição energética.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Bagaço de cana; Gás de síntese; Meta-heurística; Sustentabilidade.

08 de outubro de 2026

Ferramentas de gestão do tempo em uma instituição bancária na cidade de São Paulo

A gestão do tempo constitui-se como um diferencial competitivo estratégico, especialmente no setor bancário, ambiente caracterizado por alta pressão e constante transformação tecnológica. O estudo teve como objetivo analisar as percepções dos colaboradores de uma instituição bancária na cidade de São Paulo acerca da eficácia e aplicabilidade das ferramentas de gestão do tempo em suas rotinas profissionais. Para isso, adotou-se uma metodologia de pesquisa descritiva, de abordagem quantitativa, operacionalizada por meio de um levantamento (survey) que envolveu 37 colaboradores, os quais responderam a um questionário estruturado de 14 questões. Os resultados revelaram que, embora 45,9% dos respondentes planejassem a maior parte de suas atividades, a técnica predominante utilizada foi a de listas de tarefas simples (64,9%), com baixa adesão a métodos mais estruturados. Os maiores obstáculos identificados para a gestão eficaz do tempo foram as interrupções não planejadas (43,2%) e o excesso de reuniões improdutivas. Um dado crítico apontou que a gestão ineficiente do tempo impactou diretamente a saúde mental e o estresse de 48,6% da amostra. Concluiu-se que a eficácia da gestão do tempo no ambiente bancário depende não apenas da adoção de ferramentas individuais, mas também de uma mudança na cultura organizacional que privilegie o trabalho focado e a redução da fragmentação das atividades. Recomendaram-se a implementação de práticas como o Time Blocking e a adoção de protocolos de reuniões mais objetivos para mitigar a sobrecarga e promover o bem-estar sustentável.

Palavras-chave: Bem-estar ocupacional; Cultura organizacional; Eficiência operacional; Metodologias ágeis; Produtividade.

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

08 de outubro de 2026

Consequências do Uso de IA Generativa na Capacidade Cognitiva e Saúde Mental de Profissionais Brasileiros

A integração de ferramentas de inteligência artificial generativa (GenAI) no trabalho acelerou-se nos últimos anos, levantando questões sobre seus efeitos nos processos cognitivos e no bem-estar emocional dos profissionais. O estudo objetivou mensurar o impacto do uso de GenAI sobre capacidades cognitivas autorreferidas e indicadores de saúde mental de profissionais brasileiros, comparando os achados com evidências empíricas internacionais. Adotou-se uma abordagem mista, com delineamento transversal e não experimental, aplicando um questionário digital estruturado a 108 profissionais adultos brasileiros, recrutados via LinkedIn e WhatsApp. O instrumento avaliou memória de trabalho, atenção sustentada e alternada, controle inibitório, flexibilidade cognitiva, tecnoestresse, saúde mental e senso de propósito profissional, além de percepções qualitativas. Os resultados revelaram que 92,6% dos respondentes utilizaram GenAI regularmente, com impacto percebido majoritariamente positivo no desempenho, mas acompanhado por dependência declarada em 52,8% da amostra. A atenção sustentada mostrou-se a dimensão cognitiva mais fragilizada, e os indicadores de equilíbrio emocional e desconexão digital concentraram os resultados mais críticos. A análise comparativa identificou uma relação entre maior frequência de uso, maior dependência e menores escores cognitivos, com declínio progressivo da atenção focada ao longo do tempo de uso. Concluiu-se que o uso intensivo de GenAI coexiste com fragilidades cognitivas e emocionais mensuráveis, cujos efeitos tendem a se acumular, reforçando a necessidade de práticas conscientes que preservem a autonomia intelectual dos profissionais.

Palavras-chave: Cognição; Dependência tecnológica; Inteligência artificial; Saúde mental.

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

08 de outubro de 2026

A contribuição da neuroaprendizagem na elaboração de objetos educacionais multimídia para a recomposição de aprendizagens

A defasagem de aprendizagem na educação brasileira, agravada pela pandemia de Covid-19 e evidenciada por resultados insatisfatórios do SAEB, tornou a recomposição de aprendizagens uma prioridade nacional. O presente trabalho analisou como a produção audiovisual, integrante de um programa de recomposição de aprendizagens em Língua Portuguesa e Matemática, desenvolvido para estudantes do 9º ano do Ensino Fundamental de uma rede estadual, incorporou fundamentos da neurociência da aprendizagem em sua estrutura metodológica. A pesquisa caracterizou-se como estudo de caso qualitativo e aplicado, e analisou 20 roteiros pedagógicos e as respectivas videoaulas produzidas e aplicadas em 2024. A partir do referencial teórico, construíram-se sete dimensões de análise: ludicidade e interatividade, funcionamento cerebral e aprendizagem, emoção e cognição, singularidade do estudante, contexto sociocultural, mediação pedagógica consistente e aprendizagem ativa. Os resultados indicaram que elementos da neuroaprendizagem foram incorporados de forma estrutural à metodologia do programa. Identificou-se que a personalização da aprendizagem não reside exclusivamente no objeto audiovisual, mas na cadeia sistêmica que o envolve, incluindo diagnóstico, produção, mediação presencial e monitoramento. A integração entre neurociência, conteúdos dedicados à superação de lacunas e linguagem audiovisual demonstrou ser uma estratégia metodologicamente consistente e com potencial relevante para ampliar a eficácia de programas de recomposição de aprendizagens.

Palavras-chave: Defasagem; Eduentretenimento; Mediação pedagógica; Plasticidade cerebral; Videoaula.

Gestão Escolar

08 de outubro de 2026

Lei do Novo Ensino Médio: monitoramento e avaliação da qualidade após a reforma

A qualidade do Ensino Médio no Brasil tem sido objeto de debates diante das mudanças iniciadas pela Lei nº 13.415/2017 e reestruturadas pela Lei nº 14.945/2024. Analisou-se a evolução de indicadores associados à qualidade do Ensino Médio entre 2017 e 2024, considerando aprendizagem, fluxo, permanência e equidade, e discutiram-se as implicações dos mecanismos federais de monitoramento para a gestão escolar. Realizou-se estudo exploratório e descritivo, de abordagem quantitativa e natureza documental, com dados secundários do Inep sistematizados pela plataforma QEdu e documentos oficiais do Ministério da Educação. Examinaram-se taxas de aprovação, reprovação e abandono, distorção idade-série, aprendizagem adequada no Saeb e desigualdades por rede de ensino, nível socioeconômico e unidade federativa. Os resultados mostraram melhora do fluxo e redução da distorção idade-série, mas permanência de baixos níveis de aprendizagem e desigualdades expressivas. A análise documental indicou maior estruturação da governança e do monitoramento da política, ainda sem avaliação consolidada de seus efeitos sobre a aprendizagem. Para a gestão escolar, os achados orientaram o acompanhamento da transição para a 1ª série, a identificação de riscos de abandono, a recomposição das aprendizagens e a priorização de grupos mais vulneráveis. Concluiu-se que a qualidade exige a leitura articulada de indicadores e decisões contextualizadas, sem atribuir exclusivamente ao Novo Ensino Médio relações causais que o desenho desta pesquisa não permite estabelecer.

Palavras-chave: Aprendizagem; Equidade educacional; Gestão escolar; Permanência escolar; Política educacional.

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