Aplicação de IA para diagnóstico da prontidão tecnológica (TRL) dos trabalhos de mestrado do PPG da Univille

Artificial Intelligence Application for Assessing the Technological Readiness Level (TRL) of Master's Research at Univille's Graduate Program

Alves, Marcelo; Silva, Danilo Corrêa

Artigo:

O nível de prontidão tecnológica (TRL) tem sido utilizado para classificar em qual estágio uma determinada tecnologia está, desde a sua idealização até a disponibilização para o mercado. No Brasil, de maneira geral, poucos trabalhos finais de pós-graduação stricto sensu (PPG) alcançam altos níveis de prontidão, muitas vezes ficando no âmbito propositivo ou de protótipos não validados. O objetivo desse artigo é avaliar a eficácia da inteligência artificial (IA) no diagnóstico dos níveis TRL nos trabalhos de mestrado do PPG da Univille. Nesse sentido, foi utilizada uma IA como ferramenta para análise automatizada dos níveis de TRL. O trabalho foi desdobrado em quatro etapas: coleta das dissertações, classificação manual, definição dos prompts e a análise comparativa dos resultados. Foram elaborados critérios específicos, como nível de experimentação, existência de protótipos e ambientes de teste. Os resultados indicam que a ferramenta é eficaz no diagnóstico do TRL e a redução no tempo de avaliação, mesmo exigindo ajustes nos prompts. Entende-se que o uso da IA pode revelar o estágio de maturidade das pesquisas técnico-científicas, orientando decisões sobre investimentos, escalonamento e aplicação prática. Conclui-se que a adoção de IA para avaliação de maturidade tecnológica representa um avanço expressivo na gestão da pesquisa acadêmica e seu alinhamento com demandas de inovação.

The Technology Readiness Level (TRL) has been widely used to classify the stage at which a given technology is, from its initial conception to its availability in the market. In Brazil, in general, few final papers from stricto sensu graduate programs (PPG) reach high levels of technological maturity, often remaining at the propositional stage or involving unvalidated prototypes. This article aims to assess the effectiveness of artificial intelligence (AI) in diagnosing TRL levels in master's theses from the Graduate Program at Univille. To this end, an AI tool was used for the automated analysis of TRL levels. The study was conducted in four stages: collection of theses, manual classification, prompt definition, and comparative analysis of the results. Specific criteria were established, such as level of experimentation, existence of prototypes, and testing environments. The results indicate that the tool is effective in diagnosing TRL and in reducing the time required for evaluation, even though some prompt adjustments were necessary. It is understood that the use of AI can reveal the maturity stage of technical-scientific research, supporting decisions related to investment, scaling, and practical application. It is concluded that the adoption of AI for assessing technological maturity represents a significant advancement in the management of academic research and its alignment with innovation demands.

Palavras-chave: inteligência artificial, TRL, dissertações de mestrado, trabalhos finais de pós-graduação artificial intelligence, TRL, master's theses, graduate final papers

DOI: 10.5151/pluraldesig2025-40

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Como citar:

Alves, Marcelo; Silva, Danilo Corrêa; "Aplicação de IA para diagnóstico da prontidão tecnológica (TRL) dos trabalhos de mestrado do PPG da Univille", p-318-319. In: PluralDesign2025. São Paulo: Blucher, 2025.
ISSN 23186968, DOI 10.5151/pluraldesig2025-40