Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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Item Engenharia de software assistida por IA: motivações, ameaças, incentivos e impacto(2026-02-06) Silva Filho, Ronaldo Rodrigues da; Souza, Ricardo André Cavalcante de; http://lattes.cnpq.br/7101881357139219; http://lattes.cnpq.br/3935801424898796A Engenharia de Software assistida por Inteligência Artificial (IA) transcende a geração e a otimização de código fonte, impactando também a dinâmica cognitiva e social dos profissionais envolvidos. Neste sentido, este estudo apresenta quatro dimensões (Motivação, Ameaças, Incentivos e Impacto), de natureza humana e organizacional, que podem direcionar um diagnóstico mais amplo da percepção e maturidade das equipes em adotar a IA nas atividades de engenharia de software. Como produto de trabalho, foi desenvolvido um instrumento de coleta de dados, estruturado por meio das dimensões supracitadas, com questões específicas elaboradas a partir de achados na literatura científica. O instrumento desenvolvido foi aplicado em um survey piloto no ecossistema local, o qual contou com a participação de 46 profissionais que atuam em atividades de engenharia de software. O feedback obtido aponta para a adoção da IA impulsionada pela facilidade de aprendizado e resolução de problemas. Contudo, também revelou algumas tensões críticas na experiência profissional, tais como, o receio da perda de habilidades analíticas (deskilling), a insegurança gerada pela ausência de governança de dados nas empresas, e um paradoxo na eficiência, onde o ganho de tempo proporcionado com o uso da IA é redirecionado para o aumento do volume de entregas previstas no backlog ao invés da busca pela inovação ou do bem-estar pessoal. O instrumento de coleta de dados proposto mostra-se como uma ferramenta útil que pode ser (re)usada por organizações interessadas em avaliar percepções sobre a maturidade do uso da IA na Engenharia de Software visando o direcionamento de estratégias que equilibrem produtividade técnica com segurança psicológica e desenvolvimento profissional.Item Comparação de modelos de ia para extração de dados em glicosímetros(2024-09-25) Carmo, Genivaldo Braynner Teixeira do; Correia, Julyanne Maria dos Santos; Silva Filho, Ronaldo Rodrigues da; Sampaio, Pablo Azevedo; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque deA diabetes é uma condição crônica que requer monitoramento constante dos níveis de glicose no sangue, sendo essencial o uso de glicosímetros para a obtenção dessas informações. Este trabalho tem como objetivo comparar três modelos de Inteligência Artificial, Gemini, GPT-4o e Llava 1.5, para identificar qual deles extrai, de forma mais eficaz, os dados de glicose, data e hora dos glicos´ımetros. Utilizando técnicas de engenharia de prompt, busca-se aprimorar a precisão e eficiência na extração desses dados, otimizando o monitoramento e contribuindo para a melhor gestão da saúde de pacientes diabéticos.