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https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/6129Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor1 | Ribeiro, Jaqueline Alves | - |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9232767272908945 | pt_BR |
| dc.creator | Iabagata, Tatiana Yukari Sekiya | - |
| dc.creator.Lattes | https://lattes.cnpq.br/9630463379708591 | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2026-01-28T13:20:04Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-28T13:20:04Z | - |
| dc.date.issued | 2025-12-10 | - |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/6129 | - |
| dc.description.abstract | Software Engineering faces significant challenges in the initial development phases, especially in requirements definition and prototyping, which frequently results in rework, inconsistencies, and increased costs. Given this scenario, this work aims to analyze the difficulties present in these stages and propose solutions based on Artificial Intelligence tools, highlighting NotebookLM and Gemini Canvas. The research adopted an applied approach, beginning with a theoretical investigation into requirements, prototyping, and AI, followed by an analysis of the tools' functionalities, and finally, the simulation of a fictitious scenario of a Condominium Management System. Structured files were created to serve as a knowledge base, enabling the application of prompt engineering techniques for the validation, organization, and generation of requirements, as well as the creation of functional prototypes. The results demonstrated that NotebookLM contributes to reducing ambiguities and streamlining requirements analysis, while Gemini Canvas facilitates system prototyping. The study concludes that the use of these tools can minimize common failures in the initial stages of software development, making the process more efficient, precise, and aligned with the project's needs. | pt_BR |
| dc.description.resumo | A Engenharia de Software enfrenta desafios significativos nas fases iniciais do desenvolvimento, especialmente na definição de requisitos e na criação de protótipos, o que frequentemente resulta em retrabalho, inconsistências e aumento de custos. Diante desse cenário, este trabalho tem como objetivo analisar as dificuldades presentes nessas etapas e propor soluções baseadas em ferramentas de Inteligência Artificial, com destaque para o NotebookLM e o Gemini Canvas. A pesquisa adotou uma abordagem aplicada, iniciando com uma investigação teórica sobre requisitos, prototipagem e IA, seguida da análise das funcionalidades das ferramentas e, por fim, da simulação de um cenário fictício de um Sistema de Gestão de Condomínios. Foram elaborados arquivos estruturados que serviram como base de conhecimento, possibilitando a aplicação de técnicas de engenharia de prompt para validação, organização e geração de requisitos, além da criação de protótipos funcionais. Os resultados demonstraram que o NotebookLM contribui para reduzir ambiguidades e agilizar a análise de requisitos, enquanto o Gemini Canvas facilita a prototipação do sistema. Conclui-se que o uso dessas ferramentas pode minimizar falhas comuns nas etapas iniciais do desenvolvimento de software, tornando o processo mais eficiente, preciso e alinhado às necessidades do projeto. | pt_BR |
| dc.description.provenance | Submitted by Tatiana Yukari Sekiya Iabagata (tatiana.iabagata@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2026-01-28T11:20:49Z No. of bitstreams: 1 tcc_Tatiana Iabagata.pdf: 1503591 bytes, checksum: 5ca76ddfbc7405b372901a1e25a8b8f7 (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Approved for entry into archive by Itala Moreira Alves (itala.moreira@ifgoiano.edu.br) on 2026-01-28T13:19:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tcc_Tatiana Iabagata.pdf: 1503591 bytes, checksum: 5ca76ddfbc7405b372901a1e25a8b8f7 (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2026-01-28T13:20:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tcc_Tatiana Iabagata.pdf: 1503591 bytes, checksum: 5ca76ddfbc7405b372901a1e25a8b8f7 (MD5) Previous issue date: 2025-12-10 | en |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Instituto Federal Goiano | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Campus Trindade | pt_BR |
| dc.publisher.initials | IF Goiano | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Engenharia de software | pt_BR |
| dc.subject | Software engineering | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
| dc.subject | Engenharia de requisitos | pt_BR |
| dc.subject | Requirements engineering | pt_BR |
| dc.subject | Prototipagem | pt_BR |
| dc.subject | Prototyping | pt_BR |
| dc.subject | Engenharia de prompt | pt_BR |
| dc.subject | Prompt engineering | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE | pt_BR |
| dc.title | Aplicação de Ferramentas Baseadas em Inteligência Artificial para Minimização de Desafios e Otimização de Processos na Engenharia de Software | pt_BR |
| dc.title.alternative | Application of Artificial Intelligence–Based Tools for Minimizing Challenges and Optimizing Processes in Software Engineering | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Bacharelado em Engenharia de Computação | |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| tcc_Tatiana Iabagata.pdf | 1,47 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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