Articulando Colaborações entre Indústria, Academia e Governo: Uma Plataforma Inteligente

Resumo

As práticas de Colaboração entre a Indústria e Academia (IAC) apresentam fatores impactantes nas inserções de novas tecnologias nas organizações encaminhando impactos positivos aos participantes, onde as comunidades podem identificar as necessidades de uma das outras e desenvolver estratégias de cooperação para sanar as demandas das organizações. As aplicações de práticas de IAC na indústria e academia podem ser encontradas em artigos acadêmicos, como (Garousi et al., 2016) (Dallegrave et al., 2023) (Marques et al., 2023) (Barbosa et al., 2020) (Wohlin et al., 2012) e reafirmam a importância e valores dessas colaborações entre a indústria e a academia. A Pesquisa de Marques et al. (2023) realizou uma revisão abrangente da literatura sobre IAC em agilidade de software, utilizando Revisão Sistemática da Literatura (SLR) e Snowballing em cinco bases de dados. A pesquisa analisou um total de 8.460 artigos e resultou na identificação de dez categorias que destacam os desafios enfrentados, além de 14 categorias que descrevem práticas eficazes relevantes para projetos colaborativos. Adicionalmente, o estudo apresentou uma descrição detalhada de sete modelos de colaboração entre a indústria e a academia. O objetivo desta pesquisa é desenvolver uma plataforma inteligente destinada a fortalecer a colaboração entre Indústria, Governo e Academia (IAC). Esta plataforma auxiliará na qualificação de projetos e editais de pesquisadores, profissionais e Instituições Científicas e Tecnológicas (ICTs). Um dos pontos poucos explorados em artigos científicos, nessa temática, são as fontes de financiamento e a colaboração direta com o governo, sendo um contexto deficitário quando se refere a IAC. Este trabalho apresenta a temática de Colaborações entre Indústria, Academia e Governo (IAC), com foco na qualificação de distribuições e análises de Editais de Fomento à Pesquisa. A principal metodologia de pesquisa utilizada no projeto será o Design Science Research (DSR), transpassando por ciclos de construção de MVPs, Desenvolvimento de Revisão da Literatura (Revisão Sistemática, Mapeamento Sistemático ou Analise Cinzenta), Grupos Focais/Surveys com profissional (com foco na validação de propostas do projeto), Construção da Plataforma (de forma incremental), Desenvolvimento de Práticas Inteligentes (inserindo contextos de Processamento de Linguagem Natural – PLN e Grande Modelos de Linguagem – LLM) e Validação do Produtos com Especialistas. O estado atual desse projeto de pesquisa esta em fase de aprimoramento das propostas iniciais. Estamos preparando as propostas e o MVP (Mínimo Produto Viável) para serem debatidos e discutidos com acadêmicos e profissionais da área, com o objetivo de refinar a proposta e gerar novas ideias.