Propor um modelo conceitual de governança ativa da Shadow AI para o PMO, integrando controles práticos nas dimensões técnica, organizativa e educativa, alinhados à ISO/IEC 42001 e fundamentados em modelos comportamentais validados.
A Shadow AI introduz riscos qualitativamente distintos da Shadow IT convencional. O conceito de PMO Cognitivo, aqui proposto, representa contribuição original ao situar o escritório de projetos como estrutura de governança da inteligência operacional organizacional.
Revisão integrativa da literatura (Torraco, 2005; Whittemore & Knafl, 2005), com buscas em Web of Science, Scopus e Google Scholar (2020–2026), combinando estudos empíricos, modelos teóricos e relatórios técnicos de referência sobre governança de IA em contextos organizacionais.
O PMO Cognitivo requer quatro papéis especializados e controles estruturados em três dimensões. Políticas puramente proibitivas são ineficazes; a combinação de Dynamic Tracing, Fast-Track SLAs e Comunidades de Prática reduz a Shadow AI sem comprometer a agilidade das equipes.
Diferenciação conceitual entre Shadow IT e Shadow AI; integração da Teoria do Comportamento Planejado, Dissuasão Geral e Cognitive Offloading ao diagnóstico da evasão normativa; e arquitetura de governança desacoplada em BPM+, com nexo causal entre diagnóstico e prescrição.
O enquadramento proposto endereça os ODS 8, 9, 10, 16 e 17 da Agenda 2030, posicionando a governança responsável de IA em projetos como vetor simultaneamente organizacional e normativo, com aplicabilidade direta a PMOs de diferentes portes e setores regulados.
To propose a conceptual model of active Shadow AI governance for the PMO, integrating practical controls across technical, organizational, and educational dimensions, aligned with ISO/IEC 42001 and grounded in validated behavioral models.
Shadow AI introduces governance risks qualitatively distinct from conventional Shadow IT. The Cognitive PMO concept, originally proposed here, repositions the project management office as a governing structure for organizational operational intelligence.
Integrative literature review (Torraco, 2005; Whittemore & Knafl, 2005), drawing on Web of Science, Scopus, and Google Scholar (2020–2026), combining empirical studies, theoretical models, and technical reports on AI governance in organizational settings.
The Cognitive PMO requires four specialized roles and controls structured across three dimensions. Purely prohibitive policies are ineffective; combining Dynamic Tracing, Fast-Track SLAs, and Communities of Practice reduces Shadow AI adoption without compromising team agility.
Behavior Theory, General Deterrence, and Cognitive Offloading into normative evasion diagnosis; and a decoupled governance architecture in BPM+, with causal nexus between diagnosis and prescription.
The proposed framework addresses SDGs 8, 9, 10, 16, and 17 of the 2030 Agenda, positioning responsible AI governance in project environments as both an organizational response and a normative contribution, with direct applicability across PMOs of varied sizes and regulated sectors.