Framework de apoio à governança dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável em instituições de ensino superior baseado em inteligência artificial e gestão do conhecimento

Abstract

A Organização das Nações Unidas (ONU) estabeleceu, em 2015, os 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) como parte da Agenda 2030, propondo metas globais voltadas à erradicação da pobreza, à proteção ambiental e à promoção do desenvolvimento sustentável. Nesse contexto, as Instituições de Ensino Superior (IES) são reconhecidas como atores estratégicos na implementação dos ODS, em razão de sua atuação nas dimensões de ensino, pesquisa, extensão, gestão e inovação. Entretanto, a ausência de mecanismos integrados capazes de identificar, sistematizar e analisar, de forma contínua e baseada em dados, as contribuições institucionais aos ODS configura uma lacuna relevante na governança universitária. Diante desse cenário, este estudo teve como objetivo desenvolver um framework de apoio à governança dos ODS em IES, fundamentado na sistematização do conhecimento organizacional com o apoio da Inteligência Artificial (IA). A pesquisa adotou a metodologia Design Science Research, resultando na proposição do framework AI4SDG-GOV. Para sua instanciação, foram coletados e analisados documentos institucionais da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), abrangendo as cinco dimensões da atuação universitária, incluindo ementas de disciplinas de graduação, projetos e publicações de pesquisa, projetos de extensão, documentos de gestão institucional e registros de inovação, como patentes, no período de 2012 a 2025. Os documentos coletados foram processados por meio de técnicas de Processamento de Linguagem Natural e modelos de Deep Learning baseados na arquitetura Transformer, com destaque para o uso do Bidirectional Encoder Representations for Transformers (BERT), treinado a partir de um conjunto de dados rotulado por especialistas. O modelo possibilitou a classificação automatizada dos documentos em relação aos ODS, bem como a geração de indicadores, perfis institucionais e análises estratégicas sobre a contribuição da universidade à Agenda 2030. Os resultados demonstraram desempenho satisfatório do modelo de classificação, viabilizando a extração automatizada de conhecimento em larga escala e permitindo a visualização integrada das ações institucionais vinculadas aos ODS. O framework proposto mostrou-se capaz de apoiar processos decisórios, promover maior transparência e fortalecer a governança universitária orientada à sustentabilidade. Os achados evidenciam o potencial da integração entre Inteligência Artificial e Gestão do Conhecimento como instrumento estratégico para o monitoramento, a avaliação e o aprimoramento das contribuições das IES aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável.

Abstract: In 2015, the United Nations (UN) established the 17 Sustainable Development Goals (SDGs) as part of the 2030 Agenda, aiming to eradicate poverty, protect the environment, and promote sustainable development worldwide. In this context, Higher Education Institutions (HEIs) are recognized as strategic actors in advancing the SDGs through their activities in teaching, research, extension, management, and innovation. However, the lack of integrated, data-driven mechanisms capable of systematically identifying, organizing, and analyzing institutional contributions to the SDGs represents a significant gap in university governance. In response to this challenge, this study aimed to develop a framework to support SDG governance in HEIs, based on the systematization of organizational knowledge supported by Artificial Intelligence (AI). The research adopted the Design Science Research methodology, resulting in the proposal of the AI4SDG-GOV framework. For its instantiation, institutional documents from the Federal University of Santa Catarina (UFSC) were collected and analyzed, covering the five dimensions of university activity. The dataset included undergraduate course syllabi, research projects and publications, extension projects, institutional management documents, and innovation records such as patents, collected from the period between 2012 and 2025. The collected documents were processed using Natural Language Processing techniques and Deep Learning models based on the Transformer architecture, with emphasis on the Bidirectional Encoder Representations for Transformers (BERT). The model was trained using a dataset labeled by domain experts and applied to the automated classification of documents according to their relationship with the SDGs. This process enabled the generation of institutional profiles, indicators, and strategic analyses regarding the university?s contribution to the 2030 Agenda. The results demonstrated satisfactory performance of the classification model, enabling large-scale automated knowledge extraction and providing an integrated visualization of institutional actions related to the SDGs. The proposed framework proved effective in supporting decision-making processes, enhancing transparency, and strengthening sustainability-oriented university governance. These findings highlight the potential of integrating Artificial Intelligence and Knowledge Management as a strategic approach for monitoring, evaluating, and improving HEIs? contributions to the Sustainable Development Goals.