AIKE: framework baseado em IA generativa para engenharia do conhecimento centrado no usuário

Abstract

As metodologias de Engenharia do Conhecimento apresentam lacunas no envolvimento do usuário, no compartilhamento do conhecimento e na incorporação de tecnologias emergentes. Ao mesmo tempo, a IA Generativa avança sem estruturas metodológicas adequadas para orientar sua incorporação em projetos de gestão do conhecimento. Diante desse cenário, esta tese investiga como a Engenharia do Conhecimento pode incorporar a IA Generativa para apoiar a Engenharia do Conhecimento em projetos centrados no usuário. Para tal, adotou-se a abordagem Design Science Research, que orientou a revisão das metodologias de Engenharia do Conhecimento e das contribuições da IA Generativa aos processos de EC e à experiência do usuário. A partir desse levantamento, foi desenvolvido um framework que integra metodologias de EC, o APO Framework, o Design Thinking e o Lean UX em um ciclo iterativo de desenvolvimento apoiado por agentes inteligentes. O framework foi instanciado em uma suíte de agentes de IA Generativa e demonstrado por meio de um caso prático, co-criando artefatos de UX e de gestão do conhecimento ao longo de todas as etapas do ciclo do framework. A avaliação do artefato demonstrou aderência a dezoito dos dezenove critérios de avaliação de metodologias de Engenharia do Conhecimento levantados pela literatura, além de revelar capacidades dos agentes que superaram os objetivos iniciais do projeto, como a identificação autônoma de atores e funcionalidades não previstas pela equipe. Os resultados evidenciam que a integração entre Engenharia do Conhecimento, IA Generativa e design centrado no usuário é tecnicamente viável e contribui para o avanço da Engenharia do Conhecimento, abrindo direções para implantações futuras em múltiplos contextos organizacionais.

Abstract: Knowledge Engineering methodologies present gaps in user engagement, knowledge sharing, and the incorporation of emerging technologies. At the same time, Generative AI is advancing without adequate methodological frameworks to guide its integration into knowledge management projects. Against this backdrop, this thesis investigates how Knowledge Engineering can incorporate Generative AI to support Knowledge Engineering in user-centered projects. To this end, the Design Science Research approach was adopted, guiding the review of Knowledge Engineering methodologies and of the contributions of Generative AI to KE processes and to user experience. Building on this review, a framework was developed that integrates KE methodologies, the APO Framework, Design Thinking, and Lean UX into an iterative development cycle supported by intelligent agents. The framework was instantiated as a suite of Generative AI agents and demonstrated through a practical case, co-creating UX and knowledge management artifacts throughout all stages of the framework's cycle. The artifact evaluation showed adherence to eighteen of the nineteen evaluation criteria for Knowledge Engineering methodologies identified in the literature, and further revealed agent capabilities that exceeded the project's initial objectives, such as the autonomous identification of actors and functionalities not anticipated by the team. The results show that the integration of Knowledge Engineering, Generative AI, and user-centered design is technically feasible and contributes to the advancement of Knowledge Engineering, opening directions for future deployments across multiple organizational contexts.