Banca de DEFESA: GUSTAVO HENRIQUE COSTA SOUZA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GUSTAVO HENRIQUE COSTA SOUZA
DATA : 19/06/2023
HORA: 09:30
LOCAL: online
TÍTULO:

Análise da Relação entre a Transparência da Inteligência
Artificial e a Tomada de Decisões Gerenciais

PALAVRAS-CHAVES:

   

Inteligência artificial. Transparência. Decisão. Contabilidade gerencial.
Experimento.

PÁGINAS: 100
RESUMO:

   

A tecnologia, notadamente aquela relativa às ferramentas e modelos de inteligência
artificial (IA), tem afetado e até redefinido o papel dos seres humanos no tocante ao
processo decisório das organizações. Neste contexto, para um(a) gestor(a) abdicar das
próprias impressões e experiências pessoais, e delegar a um modelo de IA a decisão que
antes lhe cabia, é necessário que este modelo seja transparente e adequado à referida
decisão. Dados os diferentes graus de transparência da IA e os distintos tipos de decisão
gerencial, a presente tese doutoral propõe a seguinte questão de pesquisa: a aderência
dos gestores às recomendações de um modelo de IA é afetada pela transparência do
referido modelo e pelo tipo de decisão envolvida? A pesquisa adiciona argumentos à
literatura sobre a chamada Human-Computer Interaction e, indiretamente, agrega
nuances argumentativos que reforçam a discussão sobre a confiança na inteligência
artificial. Para responder à questão de pesquisa, foi realizado um Artefactual Field
Experiment com design experimental do tipo between-participants 2 x 2. As variáveis
independentes foram a transparência (manipulada em dois níveis: alta vs baixa) e o tipo
de decisão (também manipulada em dois níveis: operacional vs estratégica). A variável
dependente foi a percepção dos gestores – manifesta no grau de aderência deles às
recomendações feitas pelo modelo de IA do case. Utilizando o software Survey Monkey,
a pesquisa foi aplicada a funcionários da área tática de uma instituição financeira no
Brasil. Todos os participantes tinham participação e/ou poder de gestão, e foram
aleatoriamente alocados entre os grupos que representaram as quatro condições
experimentais. Foram obtidas 102 respostas válidas. A análise de variância (ANOVA)
das respostas obtidas permitiu concluir que a relação entre Transparência e Aderência é
de natureza inversa – e não direta – isto é: mais Transparência implica menos Aderência.
Assim, o efeito principal da Transparência sobre a Aderência, embora existente, aponta
para uma direção oposta à da previsão teórica formulada. Além disso, verificou-se que
Decisão não é capaz, por si só, de alterar de forma estatisticamente significativa a
percepção dos gestores – e, consequentemente, não provoca uma modificação substantiva
na sua Aderência. Por fim, ao examinar a interação entre as variáveis Transparência e
Decisão constatou-se que esta interação, de fato, ocorre e afeta de forma significativa a
Aderência dos gestores às recomendações do sistema de inteligência artificial. Entretanto,
este efeito apresentou sinal contrário ao da predição teórica realizada. Assim, não é
possível afirmar que o efeito positivo da alta transparência sobre a Aderência é maior em
decisões operacionais que em decisões estratégicas. Estes achados têm uma tripla
implicação: primeiramente, contribuem para os estudos sobre Explainable Artificial
Intelligence, aprimorando o entendimento sobre o impacto da transparência da IA no
processo decisório; em segundo lugar, fornecem um subsídio teórico sobre como, no
design de recommender systems, o tipo de decisão interage com a transparência da IA
para orientar as decisões dos gestores; e, por fim, oferecem um insight sobre o papel da
confiança na tecnologia afeta a aderência dos gestores às recomendações feitas por
modelos de inteligência artificial.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1854862 - CLAUDIO DE ARAUJO WANDERLEY
Externo à Instituição - EDGARD BRUNO CORNACCHIONE JUNIOR
Interno - 3090832 - GIUSEPPE TREVISAN CRUZ
Externo à Instituição - JOSÉ CARLOS TIOMATSU OYADOMARI
Interno - 2134500 - VINICIUS GOMES MARTINS