No contexto da Guerra Algorítmica, modelos computacionais orientados, não apenas à ciência probabilística, mas ao interesse militar, são fatores de assimetria para se obter a vantagem em operações militares. Considerando que o emprego da expressão militar, no âmbito da Defesa Nacional, é norteado pelo Processo de Planejamento Conjunto (PPC), este artigo teve por objetivo analisar em que medida a tecnologia de inteligência artificial (IA) impacta as tarefas do PPC. Primeiramente, realizou-se a identificação de elementos que caracterizam a capacidade de automação da IA através de um algoritmo de análise de dependência em textos depatentes referentes à tecnologia. Posteriormente, foram caracterizadas as tarefas do PPC por meio deum modelo de processamento de linguagem natural, com a seleção de verbos e objetos direto agrupados em categorias conceituais. Por fim, identificou-se por meio de análise, a partir do cálculo do coeficiente de exposição, o impacto dos elementos de capacidade de IA ao processo de planejamento comparando-o com duas outras tecnologias históricas: software e robótica. Os dados demonstraram que 82,25% das tarefas do PPC estão expostas à tecnologia de IA correspondendo a um coeficiente de exposição de 0,01417, frente aos valores mais baixosde 73,29% (0,01060) e 33,7% (0,00513) alcançados para software e robótica respectivamente, validando a hipótese de que a inteligência artificial impacta mais as tarefas do PPC que as outras duas tecnologias. Ver menos

Abstract: In the context of Algorithmic Warfare, computational models oriented not only towards probabilistic science but also towards military interest are factors of asymmetry in obtaining an advantage in military operations. Considering that the use of military expression within the scope of national defense is guided by the planning process "Processo de Planejamento Conjunto (PPC)", this article aimed to analyze the extent to which artificial intelligence (AI) impactsthe tasks of PPC. Firstly, the identification of elements that characterize the automation capability of AI was carried out through a dependency parsing algorithm in patent texts related to the technology. Subsequently, the tasks of the PPC were characterized using a natural language processing model, with the selection of verbs and direct objects grouped into conceptual categories. Finally, through analysis, by calculating the exposure coefficient, the impact of AI capability elements on the planning process was identified, comparing it with two other historical technologies: software and robotics. The data demonstrated that 82.25% of PPC tasks are exposed to AI technology, corresponding to an exposure coefficient of 0.01417, compared to lower values of 73.29% (0.01060) and 33.7% (0.00513) achieved for software and robotics respectively, validating the hypothesis that artificial intelligence has a greater impact on PPC tasks than the other two technologies. Ver menos