Utilização de técnicas de Machine Learning Não Supervisionado para planejamento de trabalho de revisão de remunerações para aposentadoria

doi:10.22167/2675-6528-202603293

Artigo

13 de outubro de 2026

Utilização de técnicas de Machine Learning Não Supervisionado para planejamento de trabalho de revisão de remunerações para aposentadoria

Utilização de Técnicas de Machine Learning Não Supervisionado para Planejamento de Trabalho de Revisão de Remunerações para Aposentadoria

Marcos Augusto Lobato Miani; Miguel Ângelo Lellis Moreira

DOI: 10.22167/2675-6528-202603293

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

O dimensionamento de pessoal e a gestão de fluxos de aposentadoria em órgãos públicos federais configuraram desafios estratégicos complexos. O estudo teve como objetivo aplicar técnicas de Machine Learning não supervisionado, especificamente Agrupamento (K-means) e Análise de Correspondência Múltipla (ACM), para aprimorar o planejamento de revisões funcionais em uma autarquia federal brasileira. A metodologia consistiu no processamento de uma base validada de 487 servidores ativos. Inicialmente, variáveis quantitativas, como idade, tempo de contribuição e remuneração, foram submetidas ao algoritmo K-means, resultando na formação de cinco clusters, apoiada no Método do Cotovelo e Coeficiente de Silhueta. Subsequentemente, os grupos foram integrados a variáveis qualitativas via ACM, projetadas em um mapa perceptual que explicou 74,81% da inércia dos dados. Os resultados revelaram que os clusters 0 e 3 representaram os perfis de maior criticidade previdenciária, concentrando todos os beneficiários de abono de permanência e a maioria dos cargos extintos. A pesquisa gerou um Plano de Ação escalonado, priorizando os 75 servidores desses clusters que integralizaram os requisitos de aposentadoria até 2025, com diretriz similar para 2026. Em contrapartida, o cluster 2 apresentou menor risco, com inatividade prevista apenas a partir de 2031. O modelo mostrou-se amplamente favorável como ferramenta de auditoria e saneamento, embora sua plena eficácia dependa de uma governança de dados mais rigorosa no serviço público.

Palavras-chave: Agrupamento; Análise de Correspondência Múltipla (ACM); Aposentadoria; Clusterização.

1. Introdução

O dimensionamento de pessoal e a gestão de fluxos de aposentadoria em órgãos públicos federais representam desafios estratégicos complexos, especialmente diante de instabilidades normativas. Dutra et al. (2025) enfatizam que, embora o dimensionamento quantitativo e qualitativo do quadro de pessoal a longo prazo seja um pilar estratégico para as organizações, sua execução é inerentemente complexa, influenciada por diversas variáveis, incluindo nuances políticas que desafiam a gestão eficaz.

A organização em estudo é uma autarquia do Poder Executivo Federal, com sede em Brasília, Distrito Federal. As alterações em seu quadro de recursos humanos estão condicionadas a aprovações do órgão central e do Poder Legislativo, além da obrigatoriedade de concurso público (Brasil, 1988). Lara (2023) destaca que mesmo as substituições decorrentes de aposentadorias permanecem dependentes de aprovação prévia do órgão central. Nesse cenário de baixa rotatividade e dificuldade de reposição, a gestão de temas como afastamentos e aposentadorias torna-se estrategicamente essencial (Costin, 2010).

A área de gestão de pessoas nesse contexto enfrenta desafios constantes na avaliação e concessão de aposentadorias. Esse processo demanda a análise de uma série de variáveis complexas, como a verificação de todas as remunerações e contribuições a partir de julho de 1994, além da correção dos dados cadastrais dos servidores, incluindo idade, tempo de contribuição, períodos de afastamento e averbações de tempo de serviço (Brasil, 1988, art. 40). A instabilidade normativa previdenciária brasileira, evidenciada por sucessivas reformas, exige dos profissionais um domínio técnico constantemente atualizado para mitigar falhas processuais. Giambiagi (2025) observa que os gastos com inativos ocupam parcela expressiva do Produto Interno Bruto, ressaltando a urgência de novos ajustes estruturais, apesar do fôlego fiscal gerado pela reforma de 2019.

A base de dados utilizada neste estudo provém do Sistema Integrado de Administração de Recursos Humanos (SIAPE), instituído originalmente pelo Decreto nº 99.328/1990. Atualmente, o sistema encontra-se em estágio de modernização, regido pelo Decreto nº 10.715/2021, que estabelece os Sistemas Estruturantes de Gestão de Pessoal como pilares da governança digital e da integração de dados no Poder Executivo Federal. Esse cenário impõe às equipes o desafio de operar em um ambiente de transição tecnológica. Grande (2025) afirma que tal modernização demanda adaptações que transcendem a esfera tecnológica, abrangendo mudanças culturais, procedimentais e nos modelos de gestão institucional. Assim, a utilização simultânea de bases legadas e avançadas resulta em um incremento no esforço analítico necessário para salvaguardar a integridade e a consistência das informações funcionais.

Adicionalmente, a complexidade operacional é acentuada pela fiscalização de órgãos de controle, como a Controladoria-Geral da União (CGU), que atua como órgão de controle interno, e o Tribunal de Contas da União (TCU), que exerce o controle externo. Suas auditorias ampliaram a responsabilidade técnica sobre os atos administrativos (Brasil, 1988, art. 70 a 74). Como consequência direta de auditorias, são geradas demandas de retrabalho aos setores de gestão de pessoas, além de expor os servidores inativos ao risco de terem suas aposentadorias negadas ou questionadas. Ressalta-se que a aposentadoria só é considerada legal e definitiva após o TCU analisá-la e aprová-la formalmente, ou tacitamente após cinco anos, conforme entendimento fixado pelo Supremo Tribunal Federal no Tema 445 de repercussão geral (Brasil, 2020). Diante disso, torna-se fundamental realizar uma revisão preventiva e sistemática das contribuições, remunerações e, especialmente, das averbações dos servidores públicos.

Considerando o número expressivo de servidores ativos, é necessário estabelecer critérios objetivos para planejar esse trabalho de revisão. Nesse contexto, técnicas de Machine Learning não supervisionado podem ser úteis, uma vez que esse tipo de abordagem, por definição, busca identificar padrões entre as variáveis sem a necessidade de se definir previamente uma variável alvo (Sicsú et al., 2023). Carneiro et al. (2023) demonstraram que a abordagem metodológica combinada, que utiliza a Análise de Correspondência Múltipla (ACM) em conjunto com técnicas de agrupamento (clusterização), é eficaz para analisar e agrupar observações em conjuntos de dados de natureza mista, qualitativas e quantitativas. Como técnica exploratória, a análise de agrupamento identifica padrões e similaridades em dados quantitativos sem a necessidade de categorias predefinidas, permitindo segmentar servidores por perfis para subsidiar decisões estratégicas no planejamento de revisões funcionais (Fávero e Belfiore, 2024). A ACM, por sua vez, atua como técnica exploratória não inferencial para identificar padrões de associação entre variáveis qualitativas, sendo eficaz no mapeamento e segmentação de perfis semelhantes, projetando visualmente essas relações em planos multidimensionais por meio de eixos fatoriais (Bernardino et al., 2025).

Assim, a necessidade de otimizar recursos humanos e reduzir os riscos de inconsistências nos processos auditados justifica a aplicação de abordagens inovadoras. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo aplicar técnicas de Machine Learning Não Supervisionado, com ênfase em Clustering e na ACM, utilizando a base de dados do SIAPE com diversos atributos relacionados aos servidores públicos federais, a fim de agrupar os servidores em conjuntos com características semelhantes e auxiliar o planejamento das revisões de remunerações e averbações para aposentadoria.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso de natureza aplicada, com abordagem quantitativa, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. O objetivo foi segmentar e priorizar revisões previdenciárias em uma autarquia do setor público federal. O processo metodológico seguiu etapas fundamentais, incluindo compreensão do problema, identificação e tratamento de variáveis, aplicação de algoritmos e interpretação dos resultados, conforme preconizado por Sicsú et al. (2023).

O objeto empírico do estudo foi uma base de dados de servidores ativos de uma autarquia federal, com sede em Brasília, Distrito Federal, localizada na Região Centro-Oeste. Os registros funcionais foram anonimizados para garantir a privacidade dos indivíduos. A base de dados original, proveniente do Sistema Integrado de Administração de Recursos Humanos (SIAPE), continha aproximadamente 1.266 servidores ativos.

A extração e o tratamento dos dados ocorreram em outubro de 2025. Inconsistências foram identificadas nos relatórios gerados pelo sistema de gestão de pessoal. Para assegurar a integridade dos resultados, realizou-se o saneamento manual das variáveis fundamentais, focando nos campos que determinavam a proximidade da aposentadoria. Este processo de validação individual resultou em uma amostra final consolidada de 487 observações, todas compostas por dados validados.

As variáveis selecionadas para o estudo foram divididas em quantitativas e qualitativas. As quantitativas, utilizadas no agrupamento (Clustering), incluíram idade, tempo de ingresso no órgão (em anos), tempo de contribuição, ano previsto para aposentadoria e remuneração. As qualitativas, empregadas na Análise de Correspondência Múltipla (ACM), foram sexo, deficiência física, estado civil, cargo, tipo de ingresso, opção pela Funpresp e recebimento de abono de permanência.

A análise de agrupamento foi realizada por meio do algoritmo K-means, visando identificar estruturas naturais de clusters nos dados sem rótulos predefinidos (Faceli et al., 2025). Sua escolha se deu pela simplicidade e desempenho em grandes volumes de dados (Fávero e Belfiore, 2024; Umargono et al., 2019). As variáveis quantitativas foram padronizadas utilizando o procedimento Zscore, via função StandardScaler da biblioteca Python scikit-learn, e a métrica de distância empregada foi a Distância Euclidiana.

O modelo K-means buscou minimizar a variância intra-cluster, com a atribuição iterativa de pontos aos centroides mais próximos e sua subsequente atualização. O número ideal de agrupamentos foi determinado pelo Método do Cotovelo (Elbow Method) e pelo Coeficiente de Silhueta (CS) (Umargono et al., 2019; Vezo, 2024). A validação da relevância das variáveis numéricas na discriminação dos grupos foi realizada por meio da Análise de Variância de um fator (ANOVA One-Way), considerando p-values significativos (p < 0,05).

Para o diagnóstico das variáveis categóricas e a identificação de padrões de associação, aplicou-se a Análise de Correspondência Múltipla (ACM). Sua seleção se deu pela capacidade de lidar com múltiplas variáveis qualitativas e reduzir a dimensionalidade dos dados (Fávero e Belfiore, 2024). A ACM baseou-se na decomposição de uma Matriz Indicadora (Z) e na Matriz de Burt (B), cujos perfis de linha e coluna foram projetados em um espaço vetorial de baixa dimensionalidade por meio da Decomposição de Valores Singulares (SVD) (Carrasco-Bonal et al., 2025).

Os clusters do K-means foram integrados à base de dados como nova variável categórica, permitindo uma análise combinada com as demais variáveis qualitativas (Carneiro et al., 2023). Os dados foram previamente normalizados utilizando a técnica StandardScaler para garantir a comparabilidade entre variáveis com diferentes escalas (VanderPlas, 2025). O processamento computacional foi executado em Python, utilizando as bibliotecas Pandas, Scikit-learn, Prince, matplotlib.pyplot e seaborn.

A proximidade da aposentadoria foi estabelecida como critério central no agrupamento dos servidores, combinando variáveis como ano previsto de aposentadoria, idade atual, tempo no órgão e tempo de contribuição. Essa abordagem permitiu identificar servidores com maior iminência de requerer o benefício, direcionando o planejamento das revisões funcionais. A etapa final consistiu na interpretação dos agrupamentos projetados no mapa perceptual da ACM, visando subsidiar o planejamento das revisões processuais.

3. Resultados e Discussão

A presente seção apresenta os resultados obtidos por meio da aplicação de técnicas de Machine Learning não supervisionado, com foco em Agrupamento (K-means) e Análise de Correspondência Múltipla (ACM), visando aprimorar o planejamento de revisões funcionais em uma autarquia federal brasileira. Os achados revelam perfis de servidores com diferentes níveis de criticidade previdenciária, permitindo a proposição de um plano de ação estratégico para a gestão de aposentadorias. A análise iniciou-se com a caracterização da amostra e a aplicação do algoritmo K-means para segmentar os servidores em grupos homogêneos, seguida pela ACM para explorar as associações entre esses grupos e variáveis qualitativas, conforme a metodologia estabelecida.

Resultados Preliminares

Inicialmente, realizou-se uma análise estatística descritiva da amostra de 487 servidores ativos, após um rigoroso processo de saneamento manual dos dados. Este procedimento foi crucial para corrigir inconsistências nos relatórios originais, garantindo a integridade das variáveis quantitativas e qualitativas utilizadas no estudo. A etapa de validação individual focou em campos críticos para a proximidade da aposentadoria, como idade, tempo de contribuição e remuneração, assegurando a robustez estatística da amostra final para as análises subsequentes.

A estatística descritiva geral da amostra revelou que a idade média dos servidores era de 54,6 anos, com um tempo médio de contribuição de 23,6 anos. O ano médio previsto para aposentadoria foi 2035, e a remuneração média observada era de 22.548,55. O tempo médio de serviço no órgão foi de 15,4 anos. A amplitude dos dados variou significativamente, com idades entre 27 e 74 anos, e anos de aposentadoria previstos entre 2025 e 2062, indicando uma diversidade de perfis no quadro funcional.

Para determinar o número ideal de agrupamentos (clusters) no algoritmo K-means, aplicou-se o Método do Cotovelo (Elbow Method) e o Coeficiente de Silhueta. O Método do Cotovelo identificou o ponto de inflexão na curva de variância, indicando onde o acréscimo de novos grupos não resultava em reduções expressivas na inércia do modelo. O Coeficiente de Silhueta, por sua vez, avaliou a coesão interna e a distinção entre os agrupamentos, buscando o índice mais elevado para a quantidade ideal de categorias, conforme descrito por Vezo (2024). Ambos os métodos convergiram para a formação de cinco clusters distintos como a estrutura mais adequada para a segmentação dos servidores.

Análise de Clustering pelo Algoritmo K-means

A aplicação do algoritmo K-means teve como objetivo identificar estruturas naturais de clusters nos dados, segmentando os servidores públicos com base em características semelhantes, sem a necessidade de rótulos predefinidos, o que é fundamental para descobrir padrões e perfis ocultos (Faceli et al., 2025). A escolha do K-means justificou-se pela sua simplicidade de implementação e reconhecida performance no tratamento de grandes volumes de dados, além de ser adequado para a hipótese de clusters com estrutura globular (Fávero e Belfiore, 2024; Umargono et al., 2019).

O processo de clusterização envolveu a padronização das variáveis quantitativas (idade, tempo de contribuição, ano de aposentadoria, remuneração e tempo no órgão) utilizando o procedimento Zscore, por meio da função StandardScaler da biblioteca Python scikit-learn. Essa etapa foi essencial para garantir que variáveis com diferentes escalas contribuíssem equitativamente para o modelo. A métrica de distância Euclidiana foi empregada para medir a similaridade entre as observações, e o algoritmo buscou minimizar a soma dos quadrados das distâncias dentro de cada cluster (Inércia), realocando dinamicamente as observações até a convergência do sistema.

A validação estatística da segmentação foi ratificada pela Análise de Variância (ANOVA One-Way), que confirmou a relevância de todas as variáveis numéricas na diferenciação dos grupos. Os resultados da ANOVA indicaram altos valores de teste F e p-values significativos (p < 0,05) para remuneração, tempo no órgão, ano de aposentadoria, tempo de contribuição e idade. Isso demonstra que a variabilidade entre os clusters é significativamente superior à variabilidade interna, confirmando a importância estatística de cada atributo na composição dos agrupamentos.

A análise descritiva detalhada de cada cluster revelou perfis distintos. O Cluster 0, composto por 61 servidores, apresentou a maior média de idade (63 anos), maior tempo de contribuição (38 anos) e o ano de aposentadoria mais próximo (2026), configurando o perfil mais sênior. No entanto, sua remuneração média (13.972) era relativamente baixa. O Cluster 3, com 140 servidores, também se destacou pela senioridade, com média de idade de 61 anos e tempo de contribuição de 30 anos, com aposentadoria prevista para 2029, e a maior remuneração média (27.408).

Em contraste, o Cluster 2, com 83 servidores, apresentou idade média de 52 anos e tempo de contribuição de 21 anos, com aposentadoria prevista para 2037, e uma remuneração média de 13.620, similar ao Cluster 0. O Cluster 1 (160 servidores) e o Cluster 4 (43 servidores) representaram perfis mais jovens, com anos de aposentadoria previstos para 2039 e 2049, respectivamente. O Cluster 4, em particular, era o mais jovem, com menor tempo de contribuição e tempo no órgão, indicando menor risco de inatividade iminente.

A visualização da estrutura dos cinco grupos foi complementada pela Análise de Componentes Principais (PCA), que transformou as variáveis quantitativas em novos eixos ortogonais. Os dois primeiros componentes principais (PCA1 e PCA2) explicaram, de forma combinada, 77,57% da variância total dos dados. O PCA1 foi responsável por 57,41% da variância e concentrou a variabilidade das dimensões temporais e etárias, com correlações negativas para idade e tempo de serviço e positiva para o ano de aposentadoria. O PCA2, por sua vez, deteve 20,16% da variância, sendo definido quase exclusivamente pela dimensão financeira, com uma carga fatorial de 0,99 para remuneração. Essa distinção ortogonal evidenciou uma clara segmentação dos perfis de servidores entre um “fator temporal” e um “fator remuneratório”.

Análise de Correspondência Múltipla (ACM)

A segunda etapa da análise estatística utilizou a Análise de Correspondência Múltipla (ACM) para identificar associações entre os clusters formados e as variáveis qualitativas da amostra. A ACM é uma técnica exploratória não inferencial eficaz para lidar com um elevado número de variáveis categóricas, reduzindo a dimensionalidade dos dados e facilitando a identificação de padrões subjacentes (Fávero e Belfiore, 2024). Os grupos de servidores (clusters) foram incorporados como uma nova variável categórica, permitindo uma análise integrada com sexo, estado civil, cargo, opção pela Funpresp, recebimento de abono de permanência e tipo de ingresso no órgão (Carneiro et al., 2023).

O mapa perceptual gerado pela ACM demonstrou que as duas primeiras dimensões retiveram 74,81% da inércia total dos dados, com a Dimensão 1 capturando 45,50% da variância e a Dimensão 2, 29,31%. Observou-se que algumas categorias de variáveis, como estado civil, sexo, deficiência física e opção pela Funpresp, apresentaram baixa contribuição para a variância total dos dados, concentrando-se próximas ao ponto de origem do mapa. Isso sugere que essas variáveis tiveram menor relevância na formação dos agrupamentos.

Em contrapartida, as categorias em torno dos Clusters 0 e 2 demonstraram alta contribuição para a variância. O Cluster 0, considerado o grupo mais expressivo para o estudo, apresentou uma forte associação com servidores que recebem abono de permanência e ocupam cargos já extintos, cuja forma de ingresso foi a “redistribuição”. Essa associação é coerente, pois servidores que percebem abono de permanência já integralizaram os requisitos para a aposentadoria. Historicamente, muitos desses cargos extintos foram preenchidos por redistribuições na criação da agência, o que explica o elevado tempo de serviço desses servidores.

A análise aprofundada revelou que 100% dos beneficiários de abono de permanência estavam concentrados nos Clusters 0 (52%) e 3 (48%), reforçando a criticidade previdenciária desses grupos. Adicionalmente, 81% de todos os servidores que ocupam cargos extintos estavam majoritariamente nos Clusters 0 e 3, confirmando um padrão de elevado tempo de serviço e forma de provimento por redistribuição (Brasil, 1988, art. 37 da Lei nº 8.112/90). Essa concentração de perfis seniores com direito a abono e em cargos extintos indica um alto risco de vacância iminente.

O Cluster 2, por outro lado, associou-se a cargos de nível intermediário, como Técnico em Regulação, Técnico Administrativo e Assistente Administrativo, com remunerações inferiores em comparação às carreiras de nível superior. A maioria dos Agentes Administrativos (82%) concentrou-se no Cluster 0, enquanto a maioria dos Técnicos Administrativos (82%) e Técnicos em Regulação (65%) estava no Cluster 2. Este grupo se encontra significativamente afastado do risco iminente de inatividade, com a data de aposentadoria mais próxima prevista apenas para o ano de 2031, e possui a menor média salarial da amostra.

Plano de Ação e Implicações Estratégicas

Com base nos resultados da clusterização e do mapa perceptual, que isolaram os grupos de maior senioridade e risco de vacância, propôs-se um Plano de Ação escalonado. O foco principal é a revisão e regularização das remunerações de contribuição e averbações, priorizando o impacto e a iminência da aposentadoria. A prioridade inicial foi direcionada para a intervenção no Cluster 0, que, com 61 servidores, possui a maior senioridade e concentra 52% dos servidores que já recebem abono de permanência. Este grupo também inclui indivíduos que, embora elegíveis, ainda não solicitaram o benefício, sugerindo menor atenção ou conhecimento sobre as regras previdenciárias.

Para o Cluster 0, a ação deve ser dual: realizar a revisão das remunerações e conduzir um trabalho ativo de sensibilização individualizada para confirmar os requisitos e informá-los sobre o benefício do Abono de Permanência. A priorização para o ano de 2025 envolveu iniciar a revisão pelos 39 servidores do Cluster 0, seguidos pelos 36 servidores do Cluster 3. Em paralelo, identificou-se a situação dos 18 servidores que, embora elegíveis, ainda não percebem o abono. Para o exercício de 2026, o cronograma deve avançar, obedecendo à mesma ordem de prioridade, focando nos servidores que integralizarão os requisitos de aposentadoria nesse período.

A progressão para outros clusters somente deve ocorrer após a conclusão e regularização das fases envolvendo os Clusters 0 e 3. Essa abordagem gradual na intervenção garante que o esforço da equipe de gestão de pessoas seja concentrado onde o impacto do desligamento é mais imediato, otimizando os recursos e mitigando os riscos de inconsistências nos processos auditados. Para facilitar a busca e análise dos servidores responsáveis pelas revisões das contribuições, foi desenvolvido um painel interativo de Business Intelligence, que permite visualizar e gerenciar os dados de forma dinâmica.

A eficácia do modelo estatístico, contudo, foi limitada pela qualidade dos dados provenientes do Sistema Integrado de Administração de Recursos Humanos (SIAPE). Durante a execução da pesquisa, foram necessárias sucessivas intervenções junto ao órgão central para a correção de inconsistências nos relatórios. A persistência de dados divergentes evidenciou que a plena eficácia de modelos analíticos avançados está intrinsecamente ligada a uma governança de dados mais rigorosa por parte do Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI). A manutenção de bases fidedignas é um pré-requisito indispensável para trabalhos preditivos no setor público.

Em síntese, a aplicação das técnicas de Machine Learning não supervisionado permitiu segmentar a força de trabalho da autarquia em perfis de risco previdenciário, identificando os grupos de maior criticidade (Clusters 0 e 3) e os de menor risco (Cluster 2). Essa segmentação possibilitou a proposição de um plano de ação escalonado para a revisão de remunerações e averbações, priorizando os servidores com aposentadoria iminente e direito a abono de permanência. O modelo demonstrou ser uma ferramenta valiosa para o saneamento de dados e a gestão estratégica de pessoas, embora sua efetividade dependa da melhoria contínua da governança de dados no serviço público.

4. Conclusão

O presente estudo buscou aplicar técnicas de Machine Learning não supervisionado, especificamente Agrupamento (K-means) e Análise de Correspondência Múltipla (ACM), para aprimorar o planejamento de revisões funcionais em uma autarquia federal brasileira. Verificou-se, por meio da aplicação do algoritmo K-means, a formação de cinco clusters distintos de servidores, cuja adequação foi confirmada pelo Método do Cotovelo e Coeficiente de Silhueta. Subsequentemente, a Análise de Correspondência Múltipla integrou esses agrupamentos a variáveis qualitativas, projetando-os em um mapa perceptual que explicou 74,81% da inércia dos dados. Os resultados evidenciaram que os clusters 0 e 3 representaram os perfis de maior criticidade previdenciária, concentrando a totalidade dos beneficiários de abono de permanência e a maioria dos cargos extintos. Em contraste, o cluster 2 apresentou menor risco, com inatividade prevista apenas a partir de 2031. A pesquisa culminou na geração de um Plano de Ação escalonado, que priorizou a revisão dos 75 servidores desses clusters que integralizaram os requisitos de aposentadoria até 2025, com diretriz similar para o exercício de 2026. Este modelo demonstrou ser uma ferramenta valiosa para a auditoria e o saneamento de dados, otimizando a gestão estratégica de pessoas.

Contudo, a plena eficácia do modelo estatístico desenvolvido foi limitada pela qualidade dos dados provenientes do Sistema Integrado de Administração de Recursos Humanos (SIAPE). A necessidade de sucessivas intervenções para correção de inconsistências nos relatórios originais evidenciou que a efetividade de modelos analíticos avançados está intrinsecamente ligada a uma governança de dados mais rigorosa no serviço público. Como desdobramento, sugere-se o compartilhamento dos resultados com as equipes técnicas e com o Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI), visando fomentar a melhoria contínua da governança de dados. Recomenda-se, ainda, a replicação desta metodologia em outras bases da Administração Pública Federal para validar sua escalabilidade e auxiliar na gestão estratégica da força de trabalho em âmbito nacional, desde que assegurada a integridade informacional das bases de dados.

Referências Bibliográficas

Bernardino, D.C.A.M.; Souza, T.; Leitão, G.T.; Araújo, M.R.; Romero, A.C.; Fonseca, G. 2025. Fatores ocupacionais e socioeconômicos e mortalidade por câncer em participantes do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil): uma análise de correspondência múltipla. Revista Brasileira de Epidemiologia 28: e250022.

Brasil. 1988. Constituição da República Federativa do Brasil. Diário Oficial da União, Brasília, 5 out. 1988. Seção 1, p. 1.

Brasil. Supremo Tribunal Federal. 2020. Recurso extraordinário nº 636.553. Tema 445: prazo para o exercício do controle externo de legalidade dos atos de concessão inicial de aposentadoria, reforma e pensão. Diário Oficial da União, Brasília, 19 fev. 2020.

Carneiro, A.M.; Bin, A.; Ferrero, L.G.P.; Morini, C. 2023. A motivação dos estudantes de programas de pós-graduação: uma análise a partir das diferenças de perfis na área de administração. Disponível em: https://www.scielo.br/j/aval/a/7kpCXYNRD7CFhdpsWnb3jpz/. Acesso em: 17 nov. 2025.

Carrasco Bonal, V.; Vicente Galindo, P.; Queiruga Dios, A. 2025. Multiple correspondence analysis and hierarchical clustering of occupational exposure to COVID-19 among healthcare workers in Castilla y León, Spain. Mathematics 13(22): 3574. Disponível em: https://doi.org/10.3390/math13223574. Acesso em: 13 mar. 2026.

Costin, C. 2010. Administração Pública. Atlas, São Paulo, Brasil. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788595152281/. Acesso em: 06 jan. 2026.

Dutra, J.S.; Dutra, T.A.; Dutra, G.A. 2025. Gestão de Pessoas: Realidade atual e desafios futuros. Atlas, São Paulo, Brasil.

Faceli, K.; Lorena, A.C.; Gama, J.; Almeida, T.A.D.; Carvalho, A.C.P.L.F. 2025. Inteligência Artificial – Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 3ed. LTC, Rio de Janeiro, Brasil. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788521639213/. Acesso em: 21 set. 2025.

Fávero, L.P.; Belfiore, P. 2024. Manual de Análise de Dados: Estatística e machine learning com Excel®, SPSS®, Stata®, R® e Python®. 2ed. LTC, Rio de Janeiro, Brasil.

Giambiagi, F. 2025. A previdência social no Brasil: tendências e desafios. Disponível em: https://web.bndes.gov.br/bib/jspui/handle/1408/27627. Acesso em: 07 jan. 2026.

Grande, S.R. 2025. Transformação digital no setor público: a legislação e os desafios em uma instituição de ensino superior. Dissertação de Mestrado em Ciência, Tecnologia e Sociedade. Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, SP, Brasil.

Lara, L.R. 2023. Como as agências reguladoras selecionam seus burocratas? um estudo exploratório do sistema de incorporação na ANVISA, ANP e ANAC. Dissertação de Mestrado em Análise de Políticas Públicas. Escola de Artes, Ciências e Humanidades, Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil.

Sicsú, A.L.; Samartini, A.; Barth, N.L. 2023. Técnicas de Machine Learning. Editora Blucher, São Paulo, Brasil. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9786555063974/. Acesso em: 16 set. 2025.

Umargono, E.; Suseno, J.E.; Gunawan, V.S.K. 2019. K-means clustering optimization using the elbow method and early centroid determination based on mean and median formula. In: International Seminar on Science and Technology, 2019, Yogyakarta, Indonésia. Anais… p. 121-127.

VanderPlas, J. 2025. Guia do Python para Data Science: Ferramentas essenciais para trabalhar com dados. 2ed. Editora Alta Books, Rio de Janeiro, Brasil. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788550821795/. Acesso em: 26 nov. 2025.

Vezo, M.C.C. 2024. Identificação dos níveis de qualidade do sono usando o algoritmo k-means clustering: benefícios de um estilo de vida fisicamente ativo durante o envelhecimento. Dissertação de Mestrado em Exercício e Saúde. Instituto Politécnico de Bragança, Bragança, Portugal.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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Determinantes do desempenho de estudantes no ENEM em São Paulo

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13 de outubro de 2026

“Marca”: viabilidade econômica para moda sustentável LGBTQIA+ em São Paulo

O cenário atual da moda, marcado pelo consumo excessivo de “fast fashion” e pela exclusão de corpos dissidentes, evidenciou a necessidade de marcas focadas em conscientização, “upcycling” e transmutação têxtil. Neste contexto, o estudo objetivou analisar a viabilidade econômica de uma marca de moda sustentável e inclusiva, direcionada ao público LGBTQIA+ na cidade de São Paulo. A pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso quantitativo, fundamentado na aplicação de um questionário para aferir o comportamento de consumo e na projeção de cenários financeiros para um quinquênio. Os resultados revelaram um ticket médio viável de R$200,00 e confirmaram a rentabilidade da operação com um Valor Presente Líquido de R$ 47.699,49, uma Taxa Interna de Retorno de 343,70% e uma Taxa Interna de Retorno Modificada de 115,80%. A análise de sensibilidade comprovou a solidez do projeto, demonstrando retorno positivo mesmo em simulações pessimistas. O empreendimento mostrou-se viável, indicando que a união entre valores de sustentabilidade, economia social e estrutura financeira eficiente resulta em um negócio de baixo risco.

Palavras-chave: Análise de investimentos; Economia circular; Empreendedorismo; Impacto socioambiental; Vestuário.

13 de outubro de 2026

Preditores de óbitos em idosos com síndrome respiratória aguda grave confirmados por Influenza A(H1N1)pdm09

A infecção pelo vírus influenza A(H1N1)pdm09 pode evoluir para Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG), com maior risco de óbitos em idosos. O objetivo foi analisar fatores preditores de óbito em casos de SRAG confirmados para influenza A(H1N1)pdm09, entre idosos com 60 anos ou mais, considerando fatores individuais e contextuais das Regiões Administrativas (RA) do Estado de São Paulo (ESP), e comparar o desempenho de modelos de regressão. Realizou-se um estudo descritivo e analítico no ESP, de 2023 a 2024, utilizando dados do SIVEP-Gripe e da Fundação SEADE. Incluíram-se 714 casos confirmados por RT-PCR de influenza A(H1N1)pdm09 em residentes do ESP com 60 anos ou mais. Analisaram-se variáveis sociodemográficas, clínicas, de internação, tratamento, vacinação e local de residência. Empregou-se regressão logística binária e hierárquica logística, com o desfecho de evolução para óbito. Dos 714 casos, 202 resultaram em óbito. O modelo final de regressão logística binária associou maior chance de óbito ao sexo masculino, idade avançada, saturação de oxigênio inferior a 95%, internação em UTI e uso de suporte ventilatório invasivo. A presença de tosse e o uso de antiviral foram associados a menor chance de óbito. O modelo hierárquico logístico apresentou desempenho semelhante, com pequena contribuição contextual residual das RA. Concluiu-se que o modelo de regressão logística binária foi suficiente e mais simples para representar os dados, sendo adotado como modelo final.

Palavras-chave: Influenza A(H1N1)pdm09; Modelagem hierárquica logística; Óbito por Influenza A(H1N1)pdm09; Regressão logística; Síndrome Respiratória Aguda Grave.

13 de outubro de 2026

Construindo a beleza desde cedo: comportamentos de consumo de maquiagem e skincare na Geração Alpha

O interesse feminino pela estética manifesta-se em diversas sociedades, sendo amplificado pelo avanço da internet e das redes sociais, que impulsionaram o surgimento de influenciadores digitais. O estudo analisou como o marketing de influência digital impacta o comportamento de consumo e a percepção estética de meninas da Geração Alpha (3 a 15 anos) no estado de São Paulo, sob a perspectiva de seus pais e/ou responsáveis, com foco no consumo precoce de maquiagem e skincare e na construção de padrões estéticos. Para isso, realizou-se uma pesquisa bibliográfica, aplicou-se um formulário quantitativo online e presencial, e conduziu-se uma entrevista com um médico dermatologista. Os resultados indicaram que o interesse pela beleza surge precocemente, com incentivo dos responsáveis. As jovens demonstraram desejo de pertencimento, e itens de maquiagem apresentaram ligeira predominância sobre os de skincare. A maioria dos participantes acreditou que o marketing de influência impacta as decisões de compra. Concluiu-se que o interesse pela beleza e o incentivo ao autocuidado são naturalizados desde cedo, e que o marketing de influência contribui para a formação de desejos de consumo, embora a amostra não probabilística limite generalizações.

Palavras-chave: Adolescentes; Crianças; Estética; Influenciadores; Redes Sociais.

13 de outubro de 2026

Uma visão geral comparativa das frotas de veículos elétricos no Brasil e na União Europeia

O transporte rodoviário contribui para aproximadamente 20% das emissões globais de CO2, impulsionando a busca por soluções de mobilidade mais limpas, como veículos elétricos. O objetivo deste estudo foi comparar os mercados de veículos elétricos no Brasil e na União Europeia, contrastando suas políticas, adoção por consumidores e desenvolvimento de infraestrutura. Empregou-se um desenho de pesquisa descritiva comparativa, analisando dados quantitativos da Associação Brasileira do Veículo Elétrico, Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores, European Alternative Fuels Observatory e European Environment Agency para o período de 2015 a 2024, complementados por análise qualitativa de documentos de política. Os resultados revelaram uma divergência estrutural fundamental: o Brasil apresentou crescimento exponencial de 80,7% ao ano (2022-2025), com híbridos compreendendo aproximadamente 66% das vendas e impulsionado por incentivos fiscais que alavancam a bioeconomia do etanol. A União Europeia, por sua vez, mostrou expansão em fase de consolidação a uma taxa anual de 8,35% (2008-2025), com veículos elétricos a bateria superando 40% dos novos registros, impulsionados por mandatos regulatórios vinculativos. A análise de densidade de infraestrutura indicou que a rede pública de carregamento da União Europeia (55,3 pontos por mil veículos de combustível alternativo) era o dobro da brasileira (27,9 pontos por mil veículos eletrificados). A quantificação ambiental confirmou que a matriz energética predominantemente renovável do Brasil (64 gCO2/kWh) resultou em emissões well-to-wheel substancialmente menores em comparação com a matriz da União Europeia (246 gCO2/kWh). Concluiu-se que o modelo brasileiro, com incentivos fiscais neutros em tecnologia e aproveitamento da infraestrutura de biocombustíveis, pode acelerar a adoção de híbridos em economias emergentes com baixo gasto público. Para mercados maduros, o modelo da União Europeia, com mandatos regulatórios, estabeleceu um mercado dominante de veículos elétricos a bateria, embora com custo fiscal mais elevado.

Palavras-chave: Energia renovável; Mercado; Qualitativo; Quantitativo.

13 de outubro de 2026

População e Imigração no Japão: Projeções com Séries Temporais e Análise Causal Demográfica até 2044

O envelhecimento populacional e a baixa taxa de fecundidade configuram desafios demográficos complexos no Japão, acompanhados pela expansão da imigração estrangeira como resposta às restrições de oferta de mão de obra. O estudo teve como objetivo analisar as tendências demográficas japonesas e projetar sua evolução até 2044, com ênfase nas relações entre declínio populacional, fecundidade e imigração. Aplicaram-se os modelos de séries temporais ARIMA e Prophet a dados históricos do Banco Mundial, do Instituto Nacional de Pesquisa Populacional e Segurança Social do Japão e da Agência de Serviços de Imigração do Japão, abrangendo o período de 2003 a 2023 para a série populacional e de 2014 a 2024 para a série imigratória. A análise incluiu estatísticas descritivas, correlação de Pearson, teste de estacionariedade de Dickey-Fuller aumentado e testes de causalidade de Granger, além da avaliação preditiva por meio das métricas MAE e MAPE. Os resultados evidenciaram a continuidade da redução populacional e o crescimento do contingente de imigrantes nas projeções até 2044. O Prophet apresentou menores valores de MAE e MAPE nos conjuntos de teste, embora a curta extensão da série imigratória limitasse a capacidade de generalização. Os testes de causalidade temporal não identificaram evidências estatisticamente significativas de precedência entre população e imigração. Concluiu-se que a imigração pode contribuir para mitigar restrições de oferta de mão de obra, mas não constitui, isoladamente, mecanismo suficiente para reverter o declínio populacional japonês.

Palavras-chave: Declínio populacional; Demografia; Fertilidade; Fluxos migratórios; Séries temporais.

13 de outubro de 2026

Marketing digital e engajamento no youTube: estratégias para canais de crimes reais no Brasil

O fenômeno dos crimes reais consolidou-se como um nicho de crescimento no YouTube brasileiro, impulsionado pela expansão das mídias digitais e pelo fascínio do público. Contudo, muitos criadores enfrentaram dificuldades para alcançar crescimento sustentável. Analisou-se como as estratégias de marketing digital influenciaram o crescimento, o engajamento e a monetização de canais brasileiros de crimes reais na plataforma YouTube. Adotou-se pesquisa de abordagem mista, qualitativa e quantitativa, de natureza exploratória e descritiva. Analisaram-se quatro canais brasileiros do nicho por meio de análise documental de conteúdos, coleta de métricas públicas via Social Blade e Noxinfluencer, e aplicação de questionários a quatro criadores e a 104 espectadores. Os resultados evidenciaram que os canais de maior desempenho adotaram estratégias distintas, como abordagem narrativa linear e contextualizada, comunicação emocional personalizada, postura técnico-informativa ou conteúdo opinativo provocativo. Verificou-se convergência entre criadores e audiência sobre a centralidade do storytelling para retenção, com a maioria dos espectadores afirmando que a forma como a história era contada determinava a continuidade da visualização. Os criadores indicaram o tempo médio de retenção como métrica mais preditiva para crescimento sustentável, embora 100% dependessem exclusivamente do AdSense para monetização, revelando vulnerabilidade financeira. Concluiu-se que o sucesso no nicho depende da integração entre marketing digital, identidade narrativa consistente e responsabilidade ética.

Palavras-chave: creator economy; engajamento digital; marketing de conteúdo; storytelling; true crime.

13 de outubro de 2026

Gestão de vendas para o desempenho de uma empresa do setor imobiliário

A gestão de vendas desempenha um papel estratégico no desempenho organizacional, especialmente em setores de desenvolvimento imobiliário, caracterizados por complexidade comercial. Este estudo teve como objetivo analisar a contribuição das práticas de gestão de vendas para o desempenho comercial e organizacional de uma empresa do setor imobiliário, considerando seu modelo de atuação e estrutura comercial. A pesquisa caracterizou-se como exploratória, com abordagem qualitativa e quantitativa, adotando um estudo de caso único. Coletaram-se dados por meio de triangulação, utilizando pesquisa documental e questionário estruturado aplicado à equipe de vendas terceirizada. Os resultados indicaram que a empresa estruturou suas práticas de gestão comercial com metas mensais e anuais, campanhas de marketing e sistemas de incentivos. O desempenho foi acompanhado por indicadores quantitativos, como volume de vendas e percentual de atingimento de metas. No período analisado, realizaram-se 179 vendas, correspondendo a 74,6% da meta anual estabelecida. Observaram-se oportunidades de aprimoramento no alinhamento entre planejamento comercial, acompanhamento de resultados e efetividade das estratégias. A percepção dos corretores apontou limitações nos sistemas de incentivo, como a ausência de progressividade nas comissões e a duração das premiações. Concluiu-se que, embora a gestão de vendas influencie o desempenho organizacional, existem fragilidades no alinhamento entre esforço, recompensa e motivação da força de vendas. Recomendaram-se o fortalecimento do acompanhamento sistemático, a melhoria da comunicação, a definição de metas mais realistas e a implementação de incentivos progressivos para potencializar os resultados comerciais.

Palavras-chave: Estratégias de vendas; Força de vendas; Gestão comercial; Indicadores de desempenho; Setor imobiliário.

13 de outubro de 2026

Delineo: Adaptação de modelo de difusão para prototipagem de interface de usuário guiada por esboço

A evolução da inteligência artificial e das redes neurais profundas revolucionou as interações humano-máquina. Modelos generativos, embora promissores para a síntese de imagens, enfrentam desafios na prototipagem de interfaces de usuário (UI) ao falhar em respeitar a estrutura espacial. Para solucionar essa divergência, propôs-se uma abordagem de difusão latente condicionada, integrando uma arquitetura de controle a um modelo de larga escala ajustado para interfaces móveis, que suportou esboços de UI para guiar a inferência de imagens. A base de dados de treinamento foi composta por aproximadamente 12.400 imagens de UI e esboços de fontes públicas, pré-processadas e enriquecidas com dados sintéticos e instruções textuais. A abordagem utilizou um modelo Stable Diffusion 3.5 Large como base, adaptado com ControlNet canny edges e um adaptador LoRA. A viabilidade da abordagem foi validada por avaliação quantitativa, empregando uma métrica de similaridade semântica normalizada (SSN) baseada em Sentence-BERT, e por análise qualitativa com 20 especialistas da indústria. Os resultados confirmaram que o método superou as capacidades do modelo original. Contudo, a avaliação evidenciou que a eficácia na estruturação lógica da interface ainda enfrentava degradação estética e perda de elementos funcionais. Concluiu-se que, embora a tecnologia comprove sua viabilidade técnica para otimizar a transição entre requisitos e a implementação de código, a automatização de processos criativos demanda aprimoramentos arquiteturais para atingir o rigor visual exigido pela indústria de desenvolvimento de software.

Palavras-chave: Adaptação de baixo posto; Aprendizado de máquina; Difusão latente condicionada; Redes neurais profundas.

13 de outubro de 2026

Determinantes do desempenho de estudantes no ENEM em São Paulo

O estudo analisou fatores associados ao desempenho de estudantes no Exame Nacional do Ensino Médio (Enem), considerando a relevância histórica da avaliação educacional no Brasil. Seu objetivo foi avaliar o desempenho preditivo do modelo XGBoost e identificar as variáveis mais associadas ao desempenho médio dos participantes. Utilizaram-se microdados do Enem de 2015 a 2023, restritos ao estado de São Paulo, organizados em níveis de aluno, escola e questionário socioeconômico. Após limpeza e padronização, construiu-se uma base final com 1.886.735 registros. O modelo XGBoost foi configurado com hiperparâmetros para equilibrar capacidade preditiva e generalização, incluindo tratamento nativo de variáveis categóricas. Os resultados indicaram que o XGBoost apresentou desempenho compatível com estudos educacionais. A interpretação por valores de contribuição internos revelou a predominância de fatores institucionais e socioeconômicos na explicação do desempenho, com destaque para a dependência administrativa da escola e variáveis relacionadas ao contexto familiar. A pesquisa demonstrou que abordagens preditivas baseadas em árvores foram capazes de capturar padrões relevantes sem a necessidade de modelos hierárquicos tradicionais, oferecendo uma alternativa metodológica para a compreensão de desigualdades educacionais. Concluiu-se que a combinação de grande volume de dados, técnicas de aprendizado de máquina e interpretação por contribuições permitiu identificar fatores relevantes para o desempenho no Enem e forneceu subsídios para reflexões sobre políticas educacionais.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Desempenho educacional; Enem; Fatores socioeconômicos; XGBoost.

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13 de outubro de 2026

O elo perdido da transformação da saúde

Por que inovar não basta para provocar mudanças nas organizações e nos sistemas de saúde A transformação digital consolidou-se como prioridade estratégica para os sistemas de saúde em todo o mundo. Prontuários eletrônicos, inteligência artificial, telemedicina, monitoramento remoto e análise de dados passaram a integrar a agenda estratégica de governos e organizações de saúde. Paradoxalmente, […]

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Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

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