Inteligência Artificial como Suporte à Gestão Estratégica Baseada em Dados: Aplicação NotebookLM
Artigo desenvolvido durante a formação em IA Generativa – DIO Bootcamp
Introdução
No ambiente corporativo atual, as organizações operam em um cenário de crescente complexidade, impulsionado pela transformação digital, uso intensivo de dados e avanço das ferramentas de Inteligência Artificial.
Nesse contexto, a capacidade de interpretar informações estratégicas e transformá-las em ações práticas tornou-se um diferencial competitivo. A Inteligência Artificial deixa de ser apenas uma ferramenta operacional e passa a atuar como suporte cognitivo para aprendizado estratégico e gestão do conhecimento.
A base conceitual deste estudo está associada aos princípios da gestão estratégica orientada a resultados, amplamente difundidos por Peter Drucker, especialmente na definição de objetivos claros, mensuração de desempenho e tomada de decisão baseada em indicadores.
Este artigo apresenta uma aplicação conceitual do uso de IA generativa como suporte ao aprendizado estratégico, utilizando o NotebookLM como ambiente de estudo e análise.
Gestão Estratégica Orientada a Resultados
A gestão orientada a resultados propõe que organizações transformem informação em conhecimento aplicado, permitindo maior previsibilidade, eficiência operacional e alinhamento estratégico.
No cenário atual, essa lógica se torna ainda mais relevante quando associada ao uso de dados estruturados e ferramentas analíticas.
Objetivos estratégicos aplicados ao contexto empresarial
A aplicação prática pode considerar:
Previsibilidade Financeira
Uso de metas financeiras SMART para estabilizar expectativas de receita.
Otimização Operacional
Análise de custos logísticos e estruturas operacionais para identificar ineficiências.
Análise de Mercado
Avaliação de receita por região e crescimento de mercado para direcionar investimentos.
Indicadores estratégicos para expansão
- Margem de lucro por produto
- Indicadores de risco financeiro
- Estabilidade do fluxo de caixa
- Análise de demanda internacional
Aplicando modelos como CRISP-DM, é possível estruturar perguntas estratégicas como:
Quais mercados internacionais possuem demanda compatível com produtos de maior margem?
Planejamento Estratégico na Visão de Peter Drucker
Para Drucker, planejamento estratégico não é um evento anual, mas sim:
Um processo contínuo de tomada de decisões presentes com base no melhor conhecimento possível do futuro.
Antes de expandir mercados, a organização deve definir claramente sua identidade:
Elemento Definição
Missão - Razão da existência
Visão - Objetivo de longo prazo
Valores - Princípios comportamentais
Esses elementos orientam decisões financeiras como:
Filtragem estratégica de investimentos
Reinvestimento orientado ao crescimento sustentável
Cultura de inovação controlada
Como Utilizei o NotebookLM no Processo de Aprendizagem
O NotebookLM foi utilizado como ferramenta de apoio para organização e análise do conhecimento estratégico.
Aplicações práticas utilizadas
- Curadoria de fontes abertas (texto e vídeo)
- Construção de prompts estratégicos
- Geração de resumos estruturados
- Criação de mapas conceituais
- Organização de glossários estratégicos
Essa abordagem transformou o processo de estudo em um modelo ativo de construção de conhecimento.
Engenharia de Prompts Aplicada
Durante os estudos de IA Generativa, foram aplicados prompts estratégicos baseados na filosofia de gestão de Peter Drucker.
Exemplo de Prompt Utilizado
"Comporte-se como um segundo cérebro nos ensinamentos de
Peter Drucker e sua metodologia de planejamento estratégico
como processo contínuo de tomada de decisões baseadas em risco".
Indicadores analisados no contexto empresarial
- Receita por região
- Estrutura de custos operacionais
- Margem de rentabilidade
- Crescimento de mercado
- Riscos financeiros
Quanto mais claro e específico o prompt, maior a qualidade da resposta gerada pela IA.
Aplicação Conceitual em Cenário Empresarial
Foi considerado um cenário hipotético de uma empresa industrial de iluminação com atuação nacional e potencial de expansão internacional.
Indicadores analisados:
- Receita por região geográfica
- Custos operacionais
- Margem de rentabilidade
- Crescimento de mercado
- Riscos operacionais e logísticos
Esses dados demonstram como a análise orientada a dados pode apoiar decisões estratégicas.
Integração entre Gestão, Dados e Inteligência Artificial
A principal contribuição do estudo está na integração de três pilares:
Gestão Estratégica Clássica
Baseada em metas, indicadores e mensuração de desempenho.
Análise Orientada a Dados
Uso de dados para apoio à tomada de decisão.
IA como Suporte Cognitivo
Uso da IA como apoio ao aprendizado e simulação analítica.
Resultados e Aprendizados
O uso estruturado de IA pode:
- Acelerar aprendizado estratégico
- Melhorar organização do conhecimento corporativo
- Apoiar construção de modelos conceituais
- Integrar teoria administrativa e prática empresarial
Considerações Finais
A integração entre gestão estratégica e Inteligência Artificial representa um caminho promissor para organizações orientadas à transformação digital.
O NotebookLM demonstrou potencial como ferramenta de apoio cognitivo, auxiliando na estruturação do conhecimento estratégico.
Como evolução natural deste estudo, pretende-se aplicar esses conceitos em projetos práticos envolvendo:
- Modelagem de dados financeiros
- Visualização de indicadores com Python
- Análise preditiva com IA
- Desenvolvimento de soluções de inteligência estratégica
