Como transformar paixão em resultados

A pesquisa acadêmica desenvolvida na pós-graduação *stricto sensu*, embora apresente características de projeto, frequentemente carece de práticas estruturadas de gerenciamento, o que contribui para atrasos e perda de eficiência. O estudo investigou a ocorrência de atrasos na titulação de mestrado e sua associação com as grandes áreas do conhecimento e as condições organizacionais das instituições de ensino, propondo um *framework* de apoio ao gerenciamento acadêmico. Conduziu-se uma pesquisa aplicada, de abordagem quantitativa, utilizando dados públicos de 46.844 discentes titulados em 2024, obtidos no portal de Dados Abertos da CAPES, com 24 meses como prazo de referência. As análises empregaram testes de Kruskal-Wallis, qui-quadrado e modelos de regressão logística. Os resultados indicaram que 62,67% dos discentes titulados excederam o prazo de 24 meses. Embora existissem diferenças estatisticamente significativas entre as grandes áreas, a magnitude da influência do componente institucional na variação do tempo de titulação foi maior. Com base nesses achados, desenvolveu-se um *framework* estruturado em planilha eletrônica, focado nos domínios de desempenho cronograma e risco, incorporando atividades, dependências, entregáveis, riscos, mitigação, gráfico de Gantt e monitoramento do progresso. O *framework* visa apoiar o planejamento e acompanhamento do mestrado, contribuindo para a redução de atrasos, mas foi desenvolvido e aplicado de forma exemplificativa, sem validação em casos reais de uso.

Palavras-chave: Atraso na titulação; Gerenciamento de cronograma; Gerenciamento de projetos acadêmicos; Mestrado.

O consumo de suplementos proteicos e alimentos com adição de proteína tem crescido significativamente nos últimos anos, com conteúdos digitais relacionados à saúde, estética e desempenho físico tornando-se parte relevante da rotina de brasileiros que buscam um estilo de vida disciplinado. O presente estudo teve como objetivo analisar o comportamento de consumo de suplementos e alimentos proteicos, bem como a influência das redes sociais e dos influenciadores digitais nas decisões de compra dos consumidores. Realizou-se uma pesquisa exploratória, que utilizou um questionário online aplicado a 62 participantes via Google Forms, disseminado no Instagram, e uma entrevista semiestruturada com o CEO de uma marca de suplementos. A análise dos dados foi quali-quantitativa. Os resultados indicaram que as redes sociais, especialmente o Instagram, desempenharam papel central no contato inicial dos consumidores com as marcas. A maioria dos entrevistados associou o consumo de produtos proteicos a um estilo de vida saudável e fitness, e considerou a influência de criadores de conteúdo digital no estímulo à experimentação e à compra. Identificou-se o impacto significativo do marketing digital e das narrativas aspiracionais no comportamento de consumo, reforçando a relação entre alimentação funcional, identidade social e pertencimento no ambiente digital no contexto da suplementação e alimentação proteica.

Palavras-chave: Alimentos com adição de proteína; Comportamento do consumidor; Consumo de suplementos proteicos; Influenciadores digitais; Marketing digital.

A aplicação da ciência de dados na gestão operacional da distribuição de energia elétrica foi investigada com o objetivo de otimizar processos e a tomada de decisão estratégica. O estudo analisou como algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence podem potencializar a gestão operacional, visando otimizar o despacho de equipes, prever demandas e monitorar indicadores em tempo real para decisões mais ágeis e sustentáveis. A pesquisa teve caráter aplicado e considerou dados históricos, geográficos e operacionais da EDP São Paulo em São José dos Campos, abrangendo o período de janeiro de 2018 a dezembro de 2024. Os dados foram tratados em ambiente de Business Intelligence e submetidos a algoritmos de machine learning, como regressão linear múltipla e redes neurais recorrentes, para previsão de demanda e identificação de padrões de falhas. Adicionalmente, utilizou-se clustering para identificar áreas críticas. Os resultados indicaram que a integração de modelos de previsão com indicadores operacionais em tempo real reduziu o tempo de resposta a ocorrências, aumentou a eficiência na alocação de recursos e promoveu a melhoria contínua da operação. As redes neurais recorrentes demonstraram maior precisão na previsão de demanda, e a análise de correlação apontou a precipitação como fator relevante para o aumento de interrupções. A identificação de áreas críticas por clustering permitiu priorizar ações de manutenção. Concluiu-se que a adoção de métodos de ciência de dados moderniza o setor, reduz custos, aumenta a confiabilidade e promove maior sustentabilidade, oferecendo subsídios para decisões mais ágeis e sustentáveis na gestão energética.

Palavras-chave: Algoritmos preditivos; Business Intelligence; Ciência de dados; Distribuição de energia; Gestão operacional.

O incremento das energias renováveis no Brasil, em especial da energia fotovoltaica, evidenciou a necessidade de aprimorar a previsão da produção das usinas, em função da elevada dependência de fatores climáticos e da consequente variabilidade da geração elétrica. Desenvolveu-se e avaliou-se modelos de aprendizado de máquina para a previsão da geração de energia elétrica de uma usina fotovoltaica no Nordeste do Brasil, analisando o impacto da inclusão progressiva de variáveis meteorológicas, temporais, derivadas e defasadas. Utilizaram-se dados horários de geração de energia e variáveis meteorológicas provenientes de bases oficiais e públicas. Implementaram-se três algoritmos de regressão baseados em árvores (Árvore de Decisão, Random Forest e XGBoost) em uma modelagem estruturada em três fases: variáveis meteorológicas, temporais e cíclicas e de defasagens. Os resultados indicaram forte correlação entre a radiação solar e a geração de energia. Observou-se desempenho preditivo moderado nas fases iniciais da modelagem, com melhora expressiva na terceira fase, onde o XGBoost se destacou com um R² de 0,898. Concluiu-se que a inclusão de variáveis temporais e técnicas de engenharia de atributos foi determinante para o aprimoramento da capacidade preditiva dos três modelos, configurando-se como uma estratégia para aplicações práticas no setor fotovoltaico.

Palavras-chave: Algoritmo baseado em árvores; Dados meteorológicos; Dependência temporal; Engenharia de atributos; Parque solar.

Construiu-se uma arquitetura analítica para compreender e predizer o comportamento de compra de clientes de um provedor de cursos livres preparatórios. O objetivo foi integrar segmentação RFM, modelagem de transições por Cadeias de Markov e predição de propensão por Regressão Logística, Random Forest e Gradient Boosting, sob a estrutura do CRISP-DM. Utilizaram-se dados transacionais de 7.123 clientes de um provedor de cursos livres, abrangendo novembro de 2022 a janeiro de 2026. A metodologia CRISP-DM guiou a segmentação RFM, a modelagem de transições por Cadeias de Markov e a predição de propensão à compra por modelos supervisionados (Regressão Logística, Random Forest e Gradient Boosting), com validação temporal ‘out-of-time’. A segmentação RFM revelou quatro perfis, com o segmento Muito Recorrente (25% da base) concentrando 60,5% da receita. A Cadeia de Markov indicou uma tendência de degradação da base no longo prazo, com o segmento Baixa Aquisição projetado para crescer de 25% para 31,3% no equilíbrio. Os modelos supervisionados alcançaram AUC entre 0,811 e 0,826, demonstrando que o poder preditivo reside nas variáveis RFM, com a recência emergindo como preditor dominante. Concluiu-se que a integração dessas abordagens fornece subsídios concretos para decisões estratégicas de retenção, segmentação e priorização de clientes em contextos educacionais, destacando a necessidade de ações estruturadas para reverter a degradação da base e a importância da recência na predição de recompra.

Palavras-chave: Cadeias de Markov; CRISP-DM; Predição de propensão; Random Forest; Segmentação RFM.

O crescimento do e-commerce brasileiro consolidou as avaliações de clientes como rica fonte de dados não estruturados para a inteligência de negócios. Contudo, métricas tradicionais agregadas, como notas de estrelas, falham em capturar a complexidade de sentimentos mistos em um único comentário. O estudo objetivou desenvolver um modelo multi-label de Análise de Sentimento Baseada em Aspectos (ABSA) por meio do Fine-Tuning do modelo de linguagem BERTimbau, visando classificar sentimentos em quatro aspectos de negócio e comparar seu desempenho com baselines convencionais. Para isso, utilizou-se o Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist. Os resultados demonstraram desempenho superior do modelo ajustado, que alcançou um F1-Macro de 0,8149, representando uma melhoria de 23,7% em relação aos baselines de satisfação convencionais. Concluiu-se que o uso de LLMs especializados permite transformar feedbacks subjetivos em indicadores de diagnóstico acionáveis, fornecendo subsídios estratégicos para a gestão da cadeia de suprimentos e a otimização da experiência do cliente no ambiente digital.

Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Experiência do Cliente; Gestão da Cadeia de Suprimentos; Marketplace; Processamento de Linguagem Natural.

A demanda por estratégias quantitativas em mercados de capitais impulsionou o desenvolvimento de modelos de machine learning. O presente estudo implementou um pipeline de aprendizado de máquina para a classificação ternária de retornos de ações brasileiras, visando diagnosticar sobreajuste, avaliar o uso de meta-rotulagem e Hierarchical Risk Parity (HRP) para gerar alpha positivo, e documentar modos de falha. Reuniu-se 276 ativos da B3 entre 2000 e 2026, totalizando 257.970 amostras rotuladas pelo esquema triple-barrier sobre eventos CUSUM. Um classificador primário XGBoost agrupado foi treinado com pesos de amostra corrigidos por concorrência e unicidade. A validação empregou PurgedKFold e validação cruzada combinatória purgada (CPCV), com diagnóstico de sobreajuste via PBO e DSR. A decisão de lado seguiu a softmax bruta do modelo primário, e a magnitude da aposta foi delegada a um meta-rotulador binário. A construção de carteira adotou Hierarchical Risk Parity e foi avaliada por comparação honesta A/B/C. Os resultados out-of-sample indicaram acurácia de 0,52 e aprovação nos três gates estatísticos. Contudo, no nível de carteira, o Sharpe da estratégia com timing foi de +0,23 contra +0,87 do buy-and-hold HRP, resultando em alpha de -0,63. Concluiu-se que a seleção do universo explicou substancialmente o desempenho observado, e não o timing do classificador, apesar da aprovação nos testes estatísticos de nível de operação. A contribuição metodológica foi um pipeline reprodutível, auditável e leakage-safe, com modos de falha documentados de forma transparente, e o diagnóstico do colapso do argmax sob calibração isotônica em rótulos ternários desbalanceados.

Palavras-chave: Deflated Sharpe Ratio; Diferenciação fracional; Finanças quantitativas; Meta-rotulagem; Sobreajuste em backtests.

A influência de influenciadores digitais na confiança e intenção de compra de marcas próprias de cosméticos foi analisada, contextualizada pelo crescimento expressivo das redes sociais e do setor de beleza no Brasil. O estudo objetivou analisar a relação entre a identificação do consumidor com influenciadores digitais, a confiança e a intenção de compra de cosméticos de marcas próprias. Adotou-se uma abordagem quantitativa, descritiva e correlacional, com levantamento tipo survey aplicado a 108 respondentes válidos. Os dados foram processados no software R, utilizando análise fatorial exploratória e regressão linear múltipla. Os resultados indicaram que a confiança se consolidou como o principal preditor da intenção de compra, evidenciando sua relevância para o comportamento do consumidor. Em contrapartida, a identificação obteve a menor média e não demonstrou significância estatística no modelo de regressão, sugerindo um impacto limitado na decisão de compra. Concluiu-se que a fidedignidade e a segurança transmitidas pela marca são determinantes para a conversão em vendas, superando a necessidade de similaridade pessoal entre seguidor e influenciador no segmento de cosméticos.

Palavras-chave: Confiança; Cosméticos; Identificação; Intenção de compra; Marketing de influência.

A seleção de fornecedores em contratações públicas demandou instrumentos para ampliar a transparência e fortalecer a conformidade diante de riscos legais e reputacionais. O objetivo foi aplicar o método AHP-Gaussiano na seleção de fornecedores, com base em critérios quantitativos de integridade e capacidade operacional. A investigação, de natureza aplicada, documental e quantitativa, utilizou dados secundários do Cadastro Nacional de Empresas Inidôneas e Suspensas (CEIS), disponíveis no Portal da Transparência. Avaliaram-se dez fornecedores do segmento de limpeza e conservação, segundo seis critérios: recursos recebidos, sanções vigentes, contratos firmados, emendas parlamentares, serviços e participação em licitações. O método AHP-Gaussiano processou os dados, calculou os pesos dos critérios, agregou os desempenhos e gerou o ranking final das alternativas. Os resultados indicaram que o critério emendas parlamentares apresentou o maior peso relativo no modelo, seguido por participação em licitações e contratos firmados. A alternativa A4 foi a mais bem posicionada no ranking final, seguida por A5 e A6. Um teste de sensibilidade confirmou a coerência e robustez do modelo. Concluiu-se que o AHP-Gaussiano constituiu uma ferramenta adequada para apoiar a seleção de fornecedores no setor público, contribuindo para decisões mais consistentes, rastreáveis e alinhadas aos princípios de integridade e governança.

Palavras-chave: AHP-Gaussiano; Apoio multicritério à decisão; Conformidade; Contratações públicas; Fornecedores.

Ao aproximar competências e acompanhar resultados, sua contribuição alcança também organizações que não estão fisicamente instaladas nele Um parque tecnológico é um lugar de encontros. Nele, uma empresa pode encontrar o conhecimento necessário para desenvolver uma solução, um pesquisador pode descobrir uma aplicação para seu trabalho e um empreendedor pode conhecer o parceiro que faltava […]

Após promulgação do fim da escala 6×1, debate sobre a jornada menor passa à implementação e exige distinguir benefícios sociais de custos econômicos O fim da escala 6×1 passou da discussão legislativa para uma mudança constitucional no Brasil. Em 16 de outubro de 2026, o Congresso Nacional promulgou a emenda constitucional nº 141/2026, originada da Proposta […]

Quando respostas se tornam fáceis, aprender passa a significar mais do que chegar até elas Por que eu preciso aprender isso se posso perguntar para uma inteligência artificial? Esse tipo de pergunta acompanha a educação há décadas. Por que aprender uma operação se existe calculadora? Por que memorizar uma informação se ela pode ser encontrada […]

Como os diferentes tratamentos mercadológicos a homens e mulheres são incorporados pela tributação do consumo Imagine uma prateleira na qual duas lâminas de barbear da mesma marca e destinadas à mesma finalidade estão expostas lado a lado: uma tem embalagem escura e promete força, precisão e eficiência; a outra vem em tons de rosa ou […]

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, […]

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

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Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

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