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Visando desenvolver mão de obra especializada na área de petróleo, gás natural e biocombustíveis, a Agência Nacional do Petróleo - ANP - tem promovido programas de capacitação de Recursos Humanos (PRH) em todo o País. Com o objetivo de elaborar as estratégias subjacentes a tais programas de maneira estruturada e abrangente, métodos de administração tais como Balanced Scorecard (BSC) vêm sendo adotados. Contudo, infortúnios como a não mensuração das incertezas envolvidas até o alcance dos objetivos almejados sugerem a adoção de formalismos mais sofisticados, tais como redes Bayesianas (RB), em detrimento da BSC. Em se tratando de RBs, o desafio passa a ser uma quantificação adequada dos seus parâmetros, possibilitando estimativas confiáveis a partir delas. O objetivo do presente trabalho é avaliar o desempenho de RBs no suporte a um dado problema real de PRH, a partir do confronto entre seus prognósticos e o que foi de fato observado. O modelo em questão foi elaborado a partir de um BSC e posteriormente quantificado de acordo com opiniões de especialistas, devido à total ausência de dados empíricos relevantes. A RB foi delineada para dar suporte à definição e implantação de estratégias para o desenvolvimento científico e abertura de mercados especializados para dado curso de engenharia de uma universidade federal do País. As análises realizadas indicam o bom desempenho do modelo e apontam como um dos principais componentes responsáveis o método de quantificação adotado. In order to develop manpower expertise in the area of oil, natural gas and biofuels, the National Petroleum Agency - NPA - has been promoting training programs for Human Resources (PHR). Aimed at determining the strategies behind these programs in a structured and comprehensive manner, methods of administration such as Balanced Scorecard (BSC) have been adopted. However, failures such as non-measurement of uncertainties involved up until the desired goals have been reached, suggest the adoption of more sophisticated formulae, such as Bayesian networks (BN) rather than BSC. In the case of BN, the challenge becomes a proper quantification of its parameters, allowing reliable estimates from them. The objective of this work is to evaluate the performance of BN in handling a given real PHR problem by means of the comparison between its predictions and the respective observed results. The model has been developed from a BSC and subsequently quantified according to expert opinions, since no relevant empirical data was available. The BN was designed to support the deployment of strategies for scientific development and opening of markets for a given university course. The analyses carried out indicate the good performance of the model, emphasizing the adopted elicitation method in such a process

Mapa estratégico para programas de recursos humanos: avaliando o desempenho de redes Bayesianas