Array
(
    [responseDate] => 2026-04-30T12:59:43Z
    [request] => https://periodicos.ufrn.br/informacao/oai
    [GetRecord] => SimpleXMLElement Object
        (
            [record] => SimpleXMLElement Object
                (
                    [header] => SimpleXMLElement Object
                        (
                            [identifier] => oai:periodicos.ufrn.br:article/42163
                            [datestamp] => 2026-04-15T16:41:31Z
                            [setSpec] => informacao:COL
                        )

                    [metadata] => SimpleXMLElement Object
                        (
                            [dc] => SimpleXMLElement Object
                                (
                                    [title] => Array
                                        (
                                            [0] => Artificial Intelligence applied to Knowledge Management: structuring a responsible AI at Petrobras
                                            [1] => Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión del Conocimiento: estructurando una IA responsable en Petrobras
                                            [2] => Inteligência Artificial aplicada à Gestão do Conhecimento: a estruturação de uma IA responsável pela Petrobras
                                        )

                                    [creator] => Catunda, Arturo Cavalcanti
                                    [subject] => Array
                                        (
                                            [0] => knowledge management
                                            [1] => artificial intelligence
                                            [2] => responsible artificial intelligence
                                            [3] => governance
                                            [4] => gestión del conocimiento
                                            [5] => inteligencia artificial
                                            [6] => inteligencia artificial responsable
                                            [7] => gobernanza
                                            [8] => gestão do conhecimento
                                            [9] => inteligência artificial
                                            [10] => inteligência artificial responsável
                                            [11] => governança
                                        )

                                    [description] => Array
                                        (
                                            [0] => This article addresses the synergy between Artificial Intelligence (AI), especially Generative AI (GenIA), and Knowledge Management (KM), highlighting knowledge as a key production factor and intangible asset, crucial for innovation and digital transformation. The objective is to present and analyze how Petrobras has been facing the challenge of applying AI in its KM processes. The study used a case study methodology, with Petrobras as the unit of analysis. Methodological procedures included the analysis of internal reports, scouting reports (market research) and external consultancies, examination of the documentation for contracting the solution for the initiative, discussions with members of the KM Team, and bibliographic research. The results indicate that, after internal experimentation and international mapping of solutions, 42 business requirements were defined across 13 dimensions for the AI solution that meet the company's needs. The economic viability of this type of initiative was demonstrated by the projected time savings in information retrieval (estimated at 30 minutes per day per employee). Additionally, a governance structure based on Responsible AI was established. In conclusion, the study highlights a structured digital transformation process, reinforcing that the success of AI in knowledge management depends on robust governance and the indispensable appreciation of the human factor to mitigate risks and maximize intellectual capital.
                                            [1] => Este artículo aborda la sinergia entre la Inteligencia Artificial (IA), especialmente la IA Generativa (GenIA), y la Gestión del Conocimiento (GC), destacando el conocimiento como un factor clave de producción y un activo intangible, crucial para la innovación y la transformación digital. El objetivo es presentar y analizar cómo Petrobras ha enfrentado el desafío de aplicar la IA en sus procesos de GC. El estudio utilizó una metodología de estudio de caso, con Petrobras como unidad de análisis. Los procedimientos metodológicos incluyeron el análisis de informes internos, informes de exploración (investigación de mercado) y consultorías externas, el examen de la documentación para la contratación de la solución para la iniciativa, discusiones con miembros del Equipo de GC e investigación bibliográfica. Los resultados indican que, después de la experimentación interna y el mapeo internacional de soluciones, se definieron 42 requisitos de negocio en 13 dimensiones para la solución de IA que satisfacen las necesidades de la empresa. La viabilidad económica de este tipo de iniciativa quedó demostrada por el ahorro de tiempo proyectado en la recuperación de información (estimado en 30 minutos por día por empleado). Además, se estableció una estructura de gobernanza basada en IA Responsable. En conclusión, el estudio destaca un proceso estructurado de transformación digital, lo que refuerza la idea de que el éxito de la IA en la gestión de conocimiento depende de una gobernanza sólida y de la indispensable valoración del factor humano para mitigar riesgos y maximizar el capital intelectual.
                                            [2] => Este artigo aborda a sinergia entre a Inteligência Artificial (IA), especialmente a IA Generativa (GenIA), e a Gestão do Conhecimento (GC), ressaltando o conhecimento como principal fator de produção e ativo intangível, crucial para inovação e transformação digital. O objetivo é apresentar e analisar como a Petrobras vem enfrentando o desafio da aplicação da IA em seus processos de GC. O estudo utilizou a metodologia de estudo de caso, tendo a Petrobras como unidade de análise. Os procedimentos metodológicos incluíram a análise de relatórios internos, relatórios de scouting (pesquisa de mercado) e consultorias externas, exame da documentação da contratação de solução para iniciativa, discussões com membros do Time de GC e pesquisa bibliográfica. Os resultados indicam que, após experimentação interna e mapeamento internacional de soluções, foram definidos 42 requisitos de negócio em 13 dimensões para a solução de IA aderentes às necessidades da companhia. A viabilidade econômica desse tipo de iniciativa foi demonstrada pela projeção de economia de tempo na busca por informações (estimada em 30 minutos por dia por empregado). Adicionalmente, foi estabelecida uma governança pautada em IA Responsável. Em conclusão, o estudo evidencia um processo estruturado de transformação digital, reforçando que o êxito da IA na GC depende de uma governança robusta e da indispensável valorização do fator humano para mitigar riscos e maximizar o capital intelectual.
                                        )

                                    [publisher] => Portal de Periódicos Eletrônicos da UFRN
                                    [date] => 2026-03-29
                                    [type] => Array
                                        (
                                            [0] => info:eu-repo/semantics/article
                                            [1] => info:eu-repo/semantics/publishedVersion
                                        )

                                    [format] => application/pdf
                                    [identifier] => Array
                                        (
                                            [0] => https://periodicos.ufrn.br/informacao/article/view/42163
                                            [1] => 10.21680/2447-0198.2026v10n1ID42163
                                        )

                                    [source] => Array
                                        (
                                            [0] => Revista Informação na Sociedade Contemporânea; Vol. 10 (2026): Janeiro-Dezembro: Publicação continua; e42163
                                            [1] => Revista Informação na Sociedade Contemporânea; Vol. 10 (2026): Janeiro-Dezembro: Publicação continua; e42163
                                            [2] => Revista Informação na Sociedade Contemporânea; v. 10 (2026): Janeiro-Dezembro: Publicação continua; e42163
                                            [3] => 2447-0198
                                            [4] => 10.21680/2447-0198.2026v10n1
                                        )

                                    [language] => por
                                    [relation] => https://periodicos.ufrn.br/informacao/article/view/42163/21987
                                    [rights] => Array
                                        (
                                            [0] => Copyright (c) 2026 Arturo Cavalcanti Catunda
                                            [1] => https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
                                        )

                                )

                        )

                )

        )

)