Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/36692
Autoria: Boto, Marija Voitenkova Natal
Orientação: Gonçalves, Rui Alexandre Henriques
Costa, Renato Jorge Lopes da
Data: 4-Dez-2025
Título próprio: AI-Driven business processes optimization in event and project management
Referência bibliográfica: Boto, M. V. N. (2025). AI-Driven business processes optimization in event and project management [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/36692
Palavras-chave: Inteligência artificial -- Artificial intelligence
Event management
Process optimization
Automatização -- Automation
Project management
Digital innovation
Gestão de eventos
Otimização de processos
Gestão de projetos
Inovação digital
Resumo: The global events industry is expanding rapidly yet continues to face inefficiency, administrative overload, and professional burnout. This thesis explores how Artificial Intelligence (AI) and related optimization technologies can support event and project managers in improving business processes and redefining their roles. Through a literature review and an empirical survey of industry professionals, the study examines the relevance of Business Process Management (BPM), Business Process Automation (BPA), and Robotic Process Automation (RPA) for event management. It positions events as temporary, resource-bound projects that closely align with project management methodologies, revealing opportunities to adopt lifecycle planning, breakdown structures, and risk and stakeholder management practices. Survey findings indicate that event professionals mainly rely on traditional tools such as Microsoft Office and Google Workspace, while advanced AI applications remain underused. Respondents identified scheduling, budgeting, procurement, communication, and quality control as key areas for optimization, but stressed caution in automating creative or relational processes. Barriers include financial constraints, limited interoperability, steep learning curves, and skepticism regarding AI transparency and reliability. The research concludes that AI-driven optimization can reduce administrative burden, mitigate stress, and enable professionals to focus on strategy, creativity, and ethical oversight. Successful implementation depends on accessible, reliable, and ethically aligned tools that complement human expertise. The study contributes to discussions on digital transformation in events, emphasizing the gradual adoption of AI and suggesting future research in efficiency metrics, human-AI collaboration, and sustainability.
A indústria global de eventos cresce rapidamente, mas continua a enfrentar ineficiência, sobrecarga administrativa e burnout profissional. Esta dissertação analisa como a Inteligência Artificial (IA) e as tecnologias de otimização associadas podem apoiar os gestores de eventos e de projetos na melhoria dos processos empresariais e na redefinição dos seus papéis. Com base numa revisão de literatura e num inquérito a profissionais do setor, o estudo avalia a relevância da Gestão de Processos de Negócio (BPM), da Automação de Processos (BPA) e da Automação Robótica de Processos (RPA) para a gestão de eventos. Considera os eventos como projetos temporários e limitados em recursos, revelando afinidades com as metodologias de gestão de projetos e oportunidades para aplicar o planeamento de ciclo de vida, estruturas de decomposição e gestão de risco e de stakeholders. Os resultados indicam que os profissionais dependem sobretudo de ferramentas tradicionais, como Microsoft Office e Google Workspace, com reduzida utilização de aplicações de IA. Identificam o planeamento, o orçamento, a aquisição, a comunicação e o controlo de qualidade como áreas-chave para otimização, alertando para a automatização excessiva de aspetos criativos ou relacionais. As barreiras incluem restrições financeiras, falta de interoperabilidade, curvas de aprendizagem acentuadas e ceticismo quanto à fiabilidade e transparência da IA. Conclui-se que a otimização orientada por IA pode reduzir a carga administrativa e permitir foco em tarefas de maior valor. O sucesso dependerá de ferramentas acessíveis, fiáveis e eticamente alinhadas que complementem a competência humana.
Designação do Departamento: Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Designação do grau: Mestrado em Gestão de Empresas
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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