Os reflexos do uso da inteligência artificial na gestão de riscos no transporte rodoviário de cargas
| dc.contributor.advisor | Perez, Gilberto | |
| dc.contributor.author | Marton, Fabio | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-10T13:34:40Z | |
| dc.date.available | 2023-03-10T13:34:40Z | |
| dc.date.issued | 2023-02-01 | |
| dc.description.abstract | Com esta pesquisa procurou-se entender de que forma o uso de inteligência artificial (IA) pode influenciar no gerenciamento de riscos no transporte rodoviário de carga. Para tanto foram efetuados os seguintes objetivos específicos: 1) identificou-se as categorias de IA utilizadas; 2) identificou-se os atores envolvidos; 3) verificou-se como a IA pode auxiliar no controle e mitigação dos riscos de roubos e acidentes ocorridos no transporte rodoviário de cargas; 4) analisou-se os resultados oriundos do uso dessas ferramentas no controle e mitigação de riscos no transporte rodoviário de cargas. A pesquisa realizada foi do tipo exploratória e descritiva, por meio de uma abordagem qualitativa, inicialmente suportada por pesquisa bibliográfica que visou tanto entender o cenário nacional em relação aos problemas de segurança encontrados no transporte rodoviário, bem como conceituar gerenciamento de riscos e IA. Na coleta de dados no campo, foram entrevistados seis profissionais de quatro grupos distintos: o primeiro do ramo securitário, o segundo de profissionais da indústria relacionada à área de segurança de transporte cargas, o terceiro de empresas de desenvolvimento de hardwares e/ou softwares voltados para o gerenciamento de riscos do transporte rodoviário e o quarto de profissionais atuantes no gerenciamento de riscos do transporte rodoviário. Como resultado da pesquisa identificou-se o uso de inteligência artificial com a categoria de sistemas especialistas, categoria que está definida na literatura como “se, então”, assim como os entrevistados, que além de julgarem seu uso essencial no setor de gerenciamento de riscos no transporte rodoviário, também apontaram ganhos relativos à padronização de processos e à otimização nos tempos de respostas em casos de suspeitas de roubos e furtos, o que trouxe maximização do uso de mão de obra e maior competitividade para o setor. Ao final da pesquisa apresentam-se algumas expectativas de futuro dos entrevistados sobre o avanço da IA, o que explicita por partes dos entrevistados, o desejo de avançar com predição de riscos, permitindo tratá-los de maneira holística ao longo de toda a cadeia de suprimentos e não somente limitados a roubos e furtos. Por fim, foi investigado quais seriam as possíveis barreiras que poderiam retardar esta evolução, apontando neste caso o conservadorismo de mercado como a principal delas. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | MackPesquisa - Fundo Mackenzie de Pesquisa | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31614 | |
| dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| dc.language.iso | en | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | UPM | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
| dc.subject | inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | gerenciamento de riscos | pt_BR |
| dc.subject | transporte rodoviário | pt_BR |
| dc.subject | roubo de carga | pt_BR |
| dc.title | Os reflexos do uso da inteligência artificial na gestão de riscos no transporte rodoviário de cargas | pt_BR |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |
| local.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/8699394703578756 | pt_BR |
| local.contributor.advisorOrcid | https://orcid.org/0000-0002-6624-0643 | pt_BR |
| local.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/9243734594497323 | pt_BR |
| local.contributor.board1 | Popadiuk, Silvio | |
| local.contributor.board1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1784002683973468 | pt_BR |
| local.contributor.board1Orcid | https://orcid.org/0000-0003-1089-4928 | pt_BR |
| local.contributor.board2 | Pinochet, Luis Hernan Contreras | |
| local.contributor.board2Lattes | http://lattes.cnpq.br/2869923054936837 | pt_BR |
| local.description.abstracten | This research aims to understand how using artificial intelligence can influence risk management in road freight transport. For this purpose, the following specific objectives were effected: 1) it was identified the categories of artificial intelligence that have been used; 2) it was identified the actors involved; 3) it was verified how artificial intelligence could help control and mitigate the risks of theft that occurred in the road freight transport; 4) it was analyzed the results arising from the use of these tools in the risk control and mitigation in the road freight transport. The research was exploratory and descriptive through the qualitative approach, initially supported by bibliographic research that aimed to understand the national scenario concerning safety problems encountered in road freight transport and conceptualize risk management and artificial intelligence. In data collection, six professionals from four distinct groups were interviewed: the first from the insurance industry, the second from industry professionals related to the area of road freight transport, the third from hardware and/or software development companies focused on the risk management of road freight transport and the fourth group from professionals working in road transport risk management. As a result, it was possible to identify the use of artificial intelligence with the category of expert systems. This category is defined as "if, then" in the literature, besides that the interviewees judge its use as essential in the risk management sector on road transport and also point to gains related to the standardization of processes and to the response times optimization in cases of suspected theft, this has brought maximized labor use and greater competitiveness for the sector. Additionally, this research brings the future expectations of the interviewees about the advancement of artificial intelligence, which explains the desire to move forward with risk prediction by them, allowing them to treat not only focused on thefts but also holistically throughout the supply chain. Finally, it was investigated the possible barriers that could delay this evolution, in this case, being pointed out market conservatism as the main one. | pt_BR |
| local.keywords | artificial intelligence | pt_BR |
| local.keywords | risk management | pt_BR |
| local.keywords | road transport | pt_BR |
| local.keywords | cargo theft | pt_BR |
| local.publisher.department | Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA) | pt_BR |
| local.publisher.program | Administração de Empresas | pt_BR |
| local.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS | pt_BR |