MODELAGEM CONCEITUAL E ESTRUTURAÇÃO DE FRAMEWORK PARA OTIMIZAÇÃO DE PORTFÓLIO DE PRODUTOS UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

INTRODUÇÃO: A gestão de portfólio de produtos envolve práticas de priorização, classificação, reorganização e descontinuação de itens, apoiando decisões estratégicas. O uso de métodos, critérios e variáveis permite estruturar essa análise e desenvolver abordagens para otimização. Neste projeto, o foco está na integração de Inteligência Artificial (IA) e métodos multicritério. A etapa inicial consistiu em revisão sistemática da literatura para identificar técnicas de otimização, aplicações de IA, métodos multicritério, variáveis e critérios relevantes ao framework conceitual. OBJETIVOS: O objetivo geral é desenvolver um framework conceitual e a base metodológica para um sistema de otimização de portfólio com IA. Os objetivos específicos incluem revisar a literatura, identificar variáveis e critérios, integrar IA e apoio multicritério à decisão, relacionar variáveis a critérios estratégicos e preparar os dados para uso nos algoritmos. MATERIAIS E MÉTODO: A revisão sistemática utilizou as bases Scopus e Periódicos CAPES, combinando termos de gestão e otimização de portfólio com conceitos ligados ao desenvolvimento de produtos. A busca inicial identificou 183 artigos; após o filtro de idioma inglês, restaram 176 e, restringindo-se ao tipo “article”, 96 trabalhos. Os resumos foram avaliados segundo critérios de gerenciamento e racionalização de portfólio e uso de IA ou outras tecnologias. Após a triagem, nove estudos foram selecionados, lidos integralmente e utilizados na construção do referencial teórico e do framework. RESULTADOS: Foram analisados inicialmente 96 artigos, dos quais nove foram considerados relevantes. Os estudos abordam processos de seleção, configuração, planejamento e avaliação de produtos, além do uso de recursos tecnológicos no apoio à gestão e à tomada de decisão. A análise mostrou diferentes aplicações de abordagens computacionais na racionalização e gestão do portfólio. Esses trabalhos servirão para sistematizar métodos, variáveis e critérios do projeto. CONSIDERAÇÕES FINAIS: As próximas etapas incluem a análise de conteúdo dos nove artigos, a conclusão da revisão sistemática e a consolidação do referencial teórico. Em seguida, serão desenvolvidos o modelo conceitual e o framework integrador, relacionando IA, métodos multicritério, variáveis e critérios estratégicos. Posteriormente, os dados serão organizados e padronizados para implementação dos algoritmos e desenvolvimento do modelo computacional.A participação no projeto tem proporcionado aprendizado acadêmico e profissional, com melhoria no inglês, maior compreensão sobre IA e desenvolvimento de competências na leitura de artigos científicos e no uso de bases de pesquisa. A principal dificuldade foi a pequena quantidade de estudos que integram diretamente IA e gestão de portfólio de produtos, evidenciando uma lacuna na literatura. Espera-se que a pesquisa contribua para ampliar o conhecimento na área e apoiar futuros estudos e aplicações.

PALAVRAS-CHAVE: otimização de portfólio; inteligência de negocio; inteligência artificial.