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A área de gestão de um Tribunal de Contas recebe relatórios
periódicos de diferentes unidades para acompanhar a execução de
iniciativas institucionais. Embora tratem de temas semelhantes, os
documentos apresentam estruturas distintas, com informações
relevantes distribuídas em tabelas e textos corridos.
Para apoiar a consolidação dessas informações, a equipe decidiu utilizar a Aurora, plataforma de Inteligência Artificial do Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco, e submeteu os relatórios à ferramenta com o seguinte comando:
Para cada relatório, extraia, quando expressamente disponíveis no documento, os seguintes elementos: unidade; período; iniciativa; meta informada; resultado alcançado; dificuldade relatada; e providência prevista. Quando um elemento não constar do documento, registre “não informado”, sem deduzir ou completar a informação ausente. Apresente a saída segundo os campos definidos e indique o relatório de origem de cada conjunto de informações.
Considerando que o objetivo é comparar as informações das unidades e identificar dados não informados, a formulação utilizada favorece a consolidação porque
Para apoiar a consolidação dessas informações, a equipe decidiu utilizar a Aurora, plataforma de Inteligência Artificial do Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco, e submeteu os relatórios à ferramenta com o seguinte comando:
Para cada relatório, extraia, quando expressamente disponíveis no documento, os seguintes elementos: unidade; período; iniciativa; meta informada; resultado alcançado; dificuldade relatada; e providência prevista. Quando um elemento não constar do documento, registre “não informado”, sem deduzir ou completar a informação ausente. Apresente a saída segundo os campos definidos e indique o relatório de origem de cada conjunto de informações.
Considerando que o objetivo é comparar as informações das unidades e identificar dados não informados, a formulação utilizada favorece a consolidação porque
Mato Grosso é o maior produtor de soja e algodão do Brasil e abriga um ecossistema crescente de agtechs. Segundo o Radar Agtech Brasil (Embrapa/SP Ventures, 2025), o estado conta com 14 startups de base tecnológica
voltadas ao agronegócio. Uma dessas iniciativas é uma startup fictícia chamada CerradoSat, fundada em Cuiabá,
que oferece monitoramento de lavouras via satélite por assinatura mensal. O serviço permite que produtores
rurais acessem índices de vegetação, alertas de pragas e recomendações agronômicas por um aplicativo, sem
necessidade de hardware adicional.
Com base no Business Model Canvas apresentado e no contexto do ecossistema de agtechs em Mato Grosso, analise as afirmativas a seguir e assinale a alternativa correta:
Fonte: OSTERWALDER, Alexander; PIGNEUR, Yves. Business Model Generation. Hoboken: Wiley, 2010.
RIES, Eric. A Startup Enxuta. São Paulo: LeYa, 2012.
BLANK, Steve; DORF, Bob. Startup: manual do empreendedor. Rio de Janeiro: Alta Books, 2014.
EMBRAPA; SP VENTURES; HOMO LUDENS. Radar Agtech Brasil 2025. Disponível em: radaragtech.com.br. Acesso em: 2 jun. 2026.
Com base no Business Model Canvas apresentado e no contexto do ecossistema de agtechs em Mato Grosso, analise as afirmativas a seguir e assinale a alternativa correta:
Fonte: OSTERWALDER, Alexander; PIGNEUR, Yves. Business Model Generation. Hoboken: Wiley, 2010.
RIES, Eric. A Startup Enxuta. São Paulo: LeYa, 2012.
BLANK, Steve; DORF, Bob. Startup: manual do empreendedor. Rio de Janeiro: Alta Books, 2014.
EMBRAPA; SP VENTURES; HOMO LUDENS. Radar Agtech Brasil 2025. Disponível em: radaragtech.com.br. Acesso em: 2 jun. 2026.
Silva, Oliveira Junior e Borini (2025) investigaram como 211 startups brasileiras adaptaram seus modelos de negócio durante a pandemia de covid-19, identificando que desempenho organizacional e capacidade de digitalização
modulam a intensidade de adaptação nas três dimensões do modelo de negócio: criação, entrega e captura de
valor.
Para explicar o comportamento decisório em contextos de crise, os autores recorrem à Prospect Theory (Kahneman & Tversky, 1979): indivíduos avaliam resultados em relação a um ponto de referência, sendo avessos ao risco no domínio dos ganhos e propensos ao risco no domínio das perdas. Assim, startups de alto desempenho tendem a proteger o status quo, enquanto as de baixo desempenho percebem maior urgência de mudança. A digitalização reforça esse padrão de forma não linear: em startups de alto desempenho, ela reduz o impulso para adaptações profundas; nas de baixo desempenho, funciona como alavanca para mudanças mais amplas, especialmente na entrega de valor.
Considerando o texto-base, a figura e os pressupostos da Prospect Theory, assinale a alternativa correta:
Fonte: SILVA, T. I.; OLIVEIRAJUNIOR, M. M.; BORINI, F. M. Startup business model adaptation amid uncertainty: evidence from Brazil. RAUSP Management Journal, v. 60, n. 1, p. 207-224, 2025.
KAHNEMAN, D.; TVERSKY, A. Prospect Theory: an analysis of decision under risk. Econometrica, v. 47, n. 2, p. 263-292, 1979. OSTERWALDER, A.; PIGNEUR, Y. Business Model Generation. Hoboken: Wiley, 2010.
Para explicar o comportamento decisório em contextos de crise, os autores recorrem à Prospect Theory (Kahneman & Tversky, 1979): indivíduos avaliam resultados em relação a um ponto de referência, sendo avessos ao risco no domínio dos ganhos e propensos ao risco no domínio das perdas. Assim, startups de alto desempenho tendem a proteger o status quo, enquanto as de baixo desempenho percebem maior urgência de mudança. A digitalização reforça esse padrão de forma não linear: em startups de alto desempenho, ela reduz o impulso para adaptações profundas; nas de baixo desempenho, funciona como alavanca para mudanças mais amplas, especialmente na entrega de valor.
Considerando o texto-base, a figura e os pressupostos da Prospect Theory, assinale a alternativa correta:
Fonte: SILVA, T. I.; OLIVEIRAJUNIOR, M. M.; BORINI, F. M. Startup business model adaptation amid uncertainty: evidence from Brazil. RAUSP Management Journal, v. 60, n. 1, p. 207-224, 2025.
KAHNEMAN, D.; TVERSKY, A. Prospect Theory: an analysis of decision under risk. Econometrica, v. 47, n. 2, p. 263-292, 1979. OSTERWALDER, A.; PIGNEUR, Y. Business Model Generation. Hoboken: Wiley, 2010.
Uma indústria do setor alimentício enfrenta dificuldades para equilibrar sua capacidade produtiva diante do aumento sazonal da demanda. O gerente de operações decidiu utilizar os princípios da Pesquisa Operacional para
definir a melhor combinação de produtos, considerando limitações de matéria-prima, mão de obra e capacidade
logística. Entretanto, durante a modelagem do problema, percebeu-se que algumas variáveis estavam fora do
controle direto da organização, enquanto outras representavam decisões estratégicas da gestão.
Com base nos fundamentos da Pesquisa Operacional e da modelagem em Programação Linear, assinale a alternativa correta:
Fonte: MARINS, F. A. S. Introdução à Pesquisa Operacional. São Paulo: Cultura Acadêmica, 2011.
Com base nos fundamentos da Pesquisa Operacional e da modelagem em Programação Linear, assinale a alternativa correta:
Fonte: MARINS, F. A. S. Introdução à Pesquisa Operacional. São Paulo: Cultura Acadêmica, 2011.
Uma indústria do setor automotivo decidiu revisar seu sistema de gestão da qualidade após identificar falhas
recorrentes nos processos produtivos e aumento dos custos com retrabalho. Diante desse cenário, a diretoria
optou por integrar diferentes abordagens teóricas da qualidade, buscando uma perspectiva mais sistêmica, estratégica e orientada à melhoria contínua. Durante uma reunião, o CEO apresentou um conjunto de propostas
fundamentadas nos principais autores clássicos da qualidade. Nesse contexto, analise as proposições apresentadas e assinale a alternativa correta, relacionando adequadamente cada autor à sua respectiva filosofia de gestão
da qualidade:
Fonte: PEINADO, J.; GRAEML, A. R. Administração da produção: Operações industriais e de serviços. Unicenp, 2007.
Fonte: PEINADO, J.; GRAEML, A. R. Administração da produção: Operações industriais e de serviços. Unicenp, 2007.