@PHDTHESIS{ 2023:1614256933,
 	title = {Percepção de valor dos Fatores Críticos de Sucesso do projeto (FCS) sob a visão do cliente: uma proposta de sistema de inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais para priorização dos FCS},
 	year = {2023},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3160",
 	abstract = "O objetivo desta tese é propor um sistema de inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais para priorização dos fatores críticos de sucesso do projeto (FCS) por meio do perfil demográfico do cliente. Entender a prioridade dos FCS sob a visão do cliente pode auxiliar o gerente de projetos a focar recursos em itens que podem satisfazer o cliente, melhorando assim as chances de sucesso do projeto, uma vez que a literatura apresenta a satisfação do cliente como um dos principais itens para a obtenção do sucesso do projeto. Esta tese foi dividida em três estudos que relacionados buscam: i) identificar o direcionamento dos FCS indicados na teoria, ii) identificar a diferença na percepção de sucesso do projeto entre o gerente de projetos e o cliente do projeto, iii) identificar os FCS que representam maior valor para o cliente do projeto, iv) relacionar o perfil do cliente com os FCS e v) criar um sistema de inteligência artificial baseado em redes neurais que classifique em prioridade os FCS. Por meio de uma bibliometria de pareamento com pesquisas dos últimos 10 anos sobre FCS e utilizando como técnica estatística a Análise Fatorial Exploratória (AFE), foi possível identificar o direcionamento acadêmico do tema e que as discussões sobre FCS tangem cinco principais áreas, a saber, i) Parcerias Público-Privadas (PPP), ii) Projetos Sustentáveis, iii) Desenvolvimento de Software, iv) Construção e v) Projetos Públicos. Também se evidenciou que os FCS são elucidados a partir da percepção de especialistas, equipes ou GP e mesmo que possuam em comum a satisfação do cliente como fundamental antecedente para o sucesso do projeto, não existem pesquisas em que o cliente demonstre quais FCS são mais importantes, também foi possível criar uma lista única com os FCS comuns entre os projetos. No segundo estudo, uma pesquisa de satisfação foi realizada com clientes de 84 projetos considerados de sucesso no contexto da indústria brasileira, evidenciando que uma porcentagem de clientes não estava satisfeita e que a percepção do GP pode estar enviesada. A análise das respostas indicou que o GP possui uma visão mais otimista do projeto e que o cliente não possuía a mesma percepção sobre o projeto, ou seja, enquanto para o cliente o projeto não indicava pleno sucesso, a percepção do GP era o contrário e que o projeto havia sido um sucesso. Para o terceiro estudo, foi realizado uma pesquisa com 347 clientes de projetos, em sua maioria liderança de produção, gerentes e diretores atuantes na indústria brasileira e responsáveis por validação de projetos em suas respectivas áreas, em que foi possível relacionar FCS com o perfil do cliente. Essa relação foi alcançada por meio de um sistema de inteligência artificial conhecido como machine learning baseado em redes neurais artificiais, esse método simula o funcionamento de um cérebro humano, e além de possibilitar que o sistema aprenda com novos dados inseridos na base de respostas, também é possível que os parâmetros sejam alterados, modificados ou mesmo incrementados se adequando ao contexto de qualquer empresa baseada em projetos, ou seja, se o comportamento do cliente se modificar ao longo do tempo, o sistema aprenderá e modificará a priorização indicada, ou se novas pesquisas identificarem relação com outros dados de perfil, o sistema também receberá esses parâmetros e os considerará na resposta e até mesmo se os FCS se alterarem ao longo do tempo e por tipo de projeto, a rede neural poderá se adaptar e reaprender com os novos dados.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Gestão de Projetos},
 	note = {Administração}
}