SMARTALLOC : um modelo para alocação de recursos humanos em projetos baseado em aprendizado de máquina

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Kieling, Eduardo José
• Orientador(a): Barbosa, Jorge Luis Victória
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• Departamento: Escola Politécnica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Gestão de Projetos; Alocação de Recursos Humanos; Objetivo Estratégico; Aprendizado de Máquina; Project Management; Human Resources Allocation; Strategic Objective; Machine Learning
• Área do conhecimento CNPq: ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação
• Link de acesso: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/8779

O presente trabalho apresenta o SMARTALLOC, um modelo para alocações de recursos humanos em projetos que apresenta duas contribuições que não foram encontradas em nenhum outro trabalho relacionado: a possibilidade de escolha do objetivo estratégico da empresa (custo, tempo ou qualidade) na definição de alocação dos recursos humanos; o uso de histórico de projetos e recursos humanos anteriores utilizando aprendizado de máquina para fazer as recomendações futuras. A gestão eficaz de projetos tem se tornado a cada dia mais importante e estratégica para as organizações que desejam atingir seus objetivos. Erros cometidos nas alocações de recursos humanos para realizar tarefas podem comprometer o resultado esperado do projeto. Após a realização de uma revisão sistemática sobre trabalhos que apresentassem modelos para alocações de recursos humanos em projetos, percebeu-se duas lacunas que oportunizaram o desenvolvimento de um modelo que trouxesse uma nova abordagem para a área. Um protótipo foi implementado e aplicado na avaliação por gestores de projetos de duas organizações que responderam uma pesquisa estruturada na metodologia Technology Acceptance Model (TAM), confirmando a usabilidade do SMARTALLOC. Em seguida, o cálculo de Acurácia do algoritmo de aprendizado de máquina foi medido, cujo valor ideal deve ser 1. Em 6 projetos na primeira empresa, a média foi 0,77. Na segunda empresa, a média foi 0,70 em 3 projetos. Ambos os gestores de projetos consideraram útil o modelo SMARTALLOC na alocação de recursos humanos em projetos.