RAM. Revista de Administração Mackenzie (Sep 2023)
Capacitação comportamental de profissionais e estudantes de engenharia para a Indústria 4.0 / Behavioral training of engineering professionals and students for Industry 4.0
Abstract
Resumo Objetivo: Apresentar meios de capacitação comportamental de profissionais e estudantes de engenharia para Indústria 4.0. Originalidade/valor: Este estudo propõe um modelo de colaboração homem-máquina inteligente (aplicação de IA) para capacitação de profissionais de engenharia no local de trabalho. Identifica e qualifica evidências de competências comportamentais para Indústria 4.0 a serem desenvolvidas nos cursos de graduação em Engenharia da UFRJ. Design/metodologia/abordagem: O modelo de colaboração engenheiro-máquina abrange o Design Thinking (Brown, 2010). Trata-se de uma modelagem cognitiva do engenheiro adaptada ao modelo para o raciocínio lógico (Paul & Elder, 2002), com a integração da modelagem cognitiva ajustada ao modelo de fluxo de informações de interação homem-máquina (Riley, 1989). A implementação do modelo de competência para Indústria 4.0 (Prifti et al., 2017), a entrevista com dirigentes da EQ e Poli (UFRJ) sobre o planejamento para implementação das novas DCN de Engenharia (Resolução nº 2, 2019) e a aplicação da abordagem GRADE (Balshem et al., 2011) para qualificação do nível de confiança suportaram a identificação de evidências de competências comportamentais para Indústria 4.0 na graduação. Resultados: Os profissionais de engenharia treinam análise crítica e tomada de decisão, enquanto a máquina busca/processa informação e realiza simulações. Os cursos de graduação da EQ/Poli da UFRJ apresentam baixa evidência quanto à qualificação dos alunos em “inteligência emocional, tomada de decisão e relação com cliente”. Não foram identificadas evidências quanto à capacitação dos estudantes em “autogestão, empreendedorismo e conhecimento de modelo de negócios”. / Abstract Purpose: To present suggestions for behavioral competency development for engineers and Engineering students to work in Industry 4.0. Originality/value: A human-machine collaboration model (with artificial intelligence application) is proposed for training engineering professionals for the workplace. The behavioral skills for Industry 4.0 to be developed in Engineering degree programs and the quality of evidence of their inclusion in such programs of the Federal University of Rio de Janeiro (Universidade Federal do Rio de Janeiro [UFRJ]) are assessed. Design/methodology/approach: The engineer-machine collaboration model draws on Design Thinking (Brown, 2010) and cognitive modeling of engineers based on a model of logical reasoning (Paul & Elder, 2002), integrating the cognitive model with a model of information flows in human-machine interactions (Riley, 1989). A competency model for Industry 4.0 (Prifti et al., 2017), interviews with leaders of Engineering schools of UFRJ, addressing their planning for the implementation of the new National Curriculum Guidelines for Engineering programs (Resolução no. 2, 2019), and application of the GRADE approach (Balshem et al., 2011) supported the identification of evidence of behavioral competencies for Industry 4.0 in the undergraduate programs. Findings: Engineering professionals train their critical analysis and decision-making skills while the machine searches for and processes information and performs simulations. Low quality evidence was found for the training of undergraduates in emotional intelligence, decision-making, and customer relations. No evidence was identified of training in self-management, entrepreneurship, and understanding of the business model.
Keywords
