Resumo

Investigar os desafios, oportunidades e estratégias para alinhar práticas de Gerenciamento de Processos de Negócio (BPM) mediadas por Inteligência Artificial (IA) com os requisitos da norma ISO/IEC 42001, consolidando evidências conceituais e práticas que orientem pesquisadores e gestores.

O estudo é pioneiro ao articular, de forma sistemática, BPM, IA e a ISO/IEC 42001 Embora haja pesquisas isoladas sobre IA em BPM ou sobre a norma, ainda são escassos os trabalhos que integrem governança, conformidade algorítmica e desempenho de processos.

Adotou-se uma revisão integrativa de literatura (2015–2025), com buscas em Scopus e Web of Science. O protocolo PRISMA guiou a seleção, resultando em 22 estudos analisados qualitativamente. A categorização seguiu Bardin (2008), organizando os achados em três eixos: desafios, oportunidades e estratégias.

Os resultados evidenciam três frentes: (i) desafios na explicabilidade situada, governança de dados e conformidade dinâmica; (ii) oportunidades no uso de templates de explicação ancorados em BPMN, governança e compliance ; (iii) estratégias de implementação que integram papéis, métricas e PDCA.

O estudo propõe três aportes: (i) mapeamento operacional ISO 42001–BPM; (ii) constructo de “dupla transparência” (técnica e operacional) como critério de desenho de controle; (iii) governança semântica de logs como infraestrutura crítica para rastreabilidade e aprendizado organizacional.

O alinhamento BPM, IA e ISO 42001 fortalece accountability, confiança e proteção de direitos em setores críticos (saúde, finanças, setor público). O artigo oferece um checklist prático para gestores implementarem governança de IA auditável, sustentável e proporcional ao risco.

To investigate the challenges, opportunities, and strategies for aligning Artificial Intelligence (AI)-mediated Business Process Management (BPM) practices with the requirements of ISO/IEC 42001, consolidating conceptual and practical evidence to guide both researchers and organizational managers.

This paper is pioneering in systematically articulating BPM, AI, and ISO/IEC 42001. While isolated research exists on AI in BPM or on the standard, few studies reconcile governance, algorithmic compliance, and process performance into an integrated framework.

An integrative literature review (2015–2025) was conducted using Scopus and Web of Science databases. The PRISMA protocol guided selection, yielding 22 articles analyzed qualitatively. Bardin’s content analysis structured findings into three axes: challenges, opportunities, and strategies.

Findings highlight three dimensions: (i) challenges in situated explainability, data governance, and dynamic compliance; (ii) opportunities through BPMN-based explanation templates, semantic governance, and layered compliance; (iii) strategies integrating roles, metrics, and PDCA cycle within AI-mediated processes.

The study advances three contributions: (i) an operational mapping between ISO 42001 and BPM; (ii) the construct of “dual transparency” (technical and operational) as a design criterion for controls; (iii) semantic governance of logs as critical infrastructure for traceability and organizational learning.

The BPM,AI e ISO 42001 alignment strengthens accountability, trust, and rights protection in critical domains (healthcare, finance, public sector). The article offers a practical checklist for managers to implement auditable, sustainable, and risk-proportionate AI governance.