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dc.contributor.authorGomes, Reginaldo da Conceição-
dc.date.accessioned2026-10-20T12:59:05Z-
dc.date.available2026-10-20T12:59:05Z-
dc.date.issued2026-02-20-
dc.identifier.citationGOMES, Reginaldo da Conceição. Ouvidoria do IFAM: chatbot como estratégia de comunicação e satisfação do usuário. 2026. 156 f. Dissertação (Mestrado em Gestão e Estratégia) - Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttp://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/26730-
dc.description.abstractA comunicação eficiente é um elemento central para o sucesso das instituições públicas, impactando diretamente a satisfação dos usuários e a transparência dos serviços oferecidos. No contexto da Ouvidoria do Instituto Federal do Amazonas (IFAM), desafios como respostas vagas, demora no atendimento e falta de clareza prejudicam a experiência do usuário e a eficácia do serviço. Objetivo: Analisar como a implementação de um chatbot com base em inteligência artificial, aliado a uma comunicação estratégica, pode contribuir para a melhoria do atendimento e o aumento da satisfação dos usuários da Ouvidoria do Instituto Federal do Amazonas (IFAM). Metodologia: Trata-se de uma pesquisa aplicada, de abordagem qualitativa e natureza exploratória, desenvolvida por meio de estudo de caso. A coleta de dados foi realizada a partir de observação participante no contexto institucional da Ouvidoria, entrevistas semiestruturadas com servidores e usuários do serviço, e grupo focal, utilizado na etapa de teste-piloto do chatbot, visando avaliar a percepção dos participantes quanto à clareza, utilidade e eficiência da ferramenta. Complementarmente, realizou-se análise documental e pesquisa bibliográfica para fundamentação teórica e contextual. Os dados foram analisados de forma interpretativa, com triangulação das técnicas de coleta. Limitações da aplicabilidade: O modelo de chatbot desenvolvido foi aplicado exclusivamente à Ouvidoria do IFAM, podendo demandar adaptações para outras instituições públicas. Contribuições práticas para a sociedade: A implementação do chatbot pode reduzir o tempo de resposta da Ouvidoria, melhorar a clareza das informações fornecidas e aumentar a satisfação dos usuários, tornando o atendimento mais eficiente e acessível. Contribuições teóricas: O estudo contribui para o avanço da literatura sobre inteligência artificial no setor público, explorando sua aplicação na comunicação estratégica e na gestão da satisfação do usuário em instituições federais de ensino. Originalidade: A pesquisa propõe um modelo inédito de chatbot voltado para a Ouvidoria do IFAM, incorporando princípios de comunicação estratégica para otimizar a experiência do usuário e fortalecer a relação entre a instituição e seus públicos.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropt_BR
dc.subjectSatisfação do Usuáriopt_BR
dc.subjectComunicação Estratégicapt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectIFAMpt_BR
dc.subjectRelatório Técnico-Conclusivopt_BR
dc.subjectUser Satisfactionpt_BR
dc.subjectStrategic Communicationpt_BR
dc.subjectArtificial Intelligencept_BR
dc.subjectFinal Technical Reportpt_BR
dc.titleOuvidoria do IFAM: chatbot como estratégia de comunicação e satisfação do usuáriopt_BR
dc.title.alternativeIFAM ombudsman office: chatbot as a communication and user satisfaction strategyen
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.abstractOtherEfficient communication is a central element for the success of public institutions, directly impacting user satisfaction and the transparency of the services provided. In the context of the Ombudsman’s Office of the Federal Institute of Amazonas (IFAM), challenges such as vague responses, delays in service delivery, and lack of clarity undermine the user experience and the effectiveness of the service. Objective: This study aims to analyze how the implementation of an artificial intelligence–based chatbot, combined with strategic communication practices, can contribute to improving service delivery and increasing user satisfaction within the Ombudsman’s Office of the Federal Institute of Amazonas (IFAM). Methodology: This is an applied research study with a qualitative and exploratory approach, developed through a case study design. Data collection was conducted through participant observation within the institutional context of the Ombudsman’s Office, semi-structured interviews with staff members and service users, and a focus group used during the chatbot pilot-testing phase to assess participants’ perceptions regarding the tool’s clarity, usefulness, and efficiency. In addition, document analysis and bibliographic research were carried out to support the theoretical and contextual framework. Data were analyzed interpretively, using triangulation of the data collection techniques. Limitations of applicability: The chatbot model developed was applied exclusively to the IFAM Ombudsman’s Office and may require adaptations for implementation in other public institutions. Practical contributions to society: The chatbot implementation has the potential to reduce response time, improve the clarity of information provided, and increase user satisfaction, making the Ombudsman’s service more efficient and accessible. Theoretical contributions: This study contributes to the advancement of the literature on artificial intelligence in the public sector by exploring its application in strategic communication and user satisfaction management within federal educational institutions. Originality: The research proposes an original chatbot model tailored to the IFAM Ombudsman’s Office, incorporating strategic communication principles to optimize the user experience and strengthen the relationship between the institution and its stakeholders.en
dc.contributor.advisor1Silva, Patrícia Leite da-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-6526-2405pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6097082664548980pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, Patrícia Leite da-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-6526-2405pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6097082664548980pt_BR
dc.contributor.referee2Chain, Caio Peixoto-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-9520-1547pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1332414714659455pt_BR
dc.contributor.referee3Soares, Carlos Alberto Lidizia-
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0002-9929-7873pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5555818378491999pt_BR
dc.contributor.referee4Silva, Jussara Goulart da-
dc.contributor.referee4IDhttps://orcid.org/0000-0003-1499-4811pt_BR
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/2105942822043040pt_BR
dc.creator.IDhttps://orcid.org/0009-0003-8716-4461pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0477761074088810pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Sociais Aplicadaspt_BR
dc.publisher.initialsUFRRJpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Gestão e Estratégiapt_BR
dc.relation.referencesADAMOPOULOU, Eleni; MOUSSIADES, Lefteris. An overview of chatbot technology. Artificial Intelligence Applications and Innovations. Cham: Springer, 2020. p. 373–383. BAVARESCO, Rodrigo S.; SILVA, Leonardo A.; REIS, Juliano S.; BARBOSA, Jorge L. V. Conversational agents in public services: a systematic literature review. Government Information Quarterly, v. 37, n. 4, p. 101488, 2020. BRASIL. Controladoria-Geral da União. Portaria no 581, de 9 de março de 2021. Dispõe sobre as normas gerais do Sistema de Ouvidoria do Poder Executivo Federal – SisOuv. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 10 mar. 2021. BRASIL. Controladoria-Geral da União. Relatório de Avaliação da Ouvidoria do IFAM. Brasília: CGU, 2023. BRASIL. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Amazonas. Plano de Desenvolvimento Institucional (PDI) 2019–2024. Manaus: IFAM, 2019. FOLSTAD, Asbjørn; BRANDTZAEG, Petter B. Users’ experiences with chatbots: findings from a questionnaire study. Quality and User Experience, v. 5, n. 1, p. 1–14, 2020. KUNSCH, M. M. K. Planejamento de Relações Públicas na Comunicação Integrada. São Paulo: Summus Editorial, 2003. LEWIS, Patrick et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. In: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). Vancouver, 2020. NIU, Chao et al. RAGTruth: A Hallucination Corpus for Developing Retrieval-Augmented Language Models. arXiv preprint, arXiv:2401.00396, 2024. PEREIRA, Gustavo Viale; JANSSEN, Marijn. Digital government transformation: the role of public digital platforms. Government Information Quarterly, v. 38, n. 3, p. 101575, 2021. SEERING, Joseph et al. Designing user-facing AI: examining conversational agents in real- world contexts. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, v. 4, CSCW1, p. 1– 25, 2020. VEALE, Michael; BORGENSIUS, Frederik Zuiderveen. Demystifying the draft EU Artificial Intelligence Act. Computer Law Review International, v. 22, n. 4, p. 97–112, 2021. WIRTZ, Bernd W.; WEYERER, Jan C.; GEYER, Carolin. Artificial intelligence and the public sector—Applications and challenges. Public Administration Review, v. 80, n. 4, p. 596–615, 2020.pt_BR
dc.subject.cnpqAdministraçãopt_BR
Aparece nas coleções:Mestrado Profissional em Gestão e Estratégia

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