(untitled) (Revista Pesquisa Naval, 2026)
A Marinha do Brasil (MB) enfrenta desafios significativos na gestão do conhecimento (GC) em razão da complexidade dos modernos sistemas navais, dos desafios intrínsecos à administração e da alta rotatividade de pessoal, o que resulta na perda de expertise e na fragmentação do saber. Este artigo propõe um framework inovador para a GC na MB, baseado em large language models (LLMs), aplicado ao acervo documental da Superintendência da Gestão do Conhecimento das Fragatas Classe Tamandaré (SUFCT). A solução utiliza uma arquitetura de geração aumentada por recuperação (RAG), com um LLM operando em infraestrutura local (on-premises), garantindo segurança e soberania sobre os dados. O sistema transforma o repositório estático Atena em base de conhecimento interativa, com um¯ “Modo de Consulta” para recuperação precisa de informações e um “Modo Assistente”para a captura e formalização de conhecimento tácito, como lições aprendidas. Alinhado ao Plano Estratégico da Marinha (PEM 2040), o projeto representa passo fundamental para a soberania tecnológica da Força em Inteligência Artificial, potencializando a capacitação, o apoio à decisão e assegurando a sustentabilidade de seu capital intelectual.