Como as mudanças se tornaram contínuas, passou e ser essencial monitorar o ambiente externo às organizações no âmbito do Planejamento Estratégico-Organizacional empregando abordagens capazes de indicar perspectivas ou alternativas de futuro. Esse cenário deriva de sociedades interconectadas, de economias baseadas em conhecimento, bem como de dinâmicas produtivas e sociais inundadas por volumes crescentes de informações cujo tratamento por seres humanos é inviável. Por conta disso, nesse estudo o monitoramento de Sinais Fracos é investigado como uma abordagem que pode se beneficiar da adoção de elementos de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Tal possibilidade se apresenta pelo fato de essa combinação de áreas do conhecimento ser emergente e de ainda haver lacunas relacionadas com a obrigatoriedade do uso de especialistas e com a satisfação de pré-condições qualitativas e quantitativas em termos informacionais cujo preenchimento contribui para avanços na Administração a partir de abordagens inexploradas. Dado tal contexto, esse estudo adota uma metodologia baseada em um Mapeamento Sistemático de Literatura combinado com um instrumento de avaliação dos níveis de interação humano-máquina para gerar proposições que permitam lidar com os hiatos identificados. Os resultados demonstram que a adoção de PLN para o monitoramento de Sinais Fracos no contexto do Planejamento Estratégico-Organizacional apresenta características de incompletude e de incipiência. Isso ocorre por conta de problemas relacionados com fontes de informações, modos de uso de PLN, com requisitos informacionais qualitativos e quantitativos, com premissas de análise, com questões de interação humano-máquina e com a dependência de ações e de opiniões de especialistas em inúmeras etapas de tratamento de informações. Tais obstáculos fomentam, a partir das proposições formuladas, a estruturação de um modelo conceitual baseado em PLN e que une elementos da abordagem seminal de monitoramento de Sinais Fracos com o de teoria da área de Inovação amplamente conhecidas e validadas empiricamente para lidar, até onde foi possível averiguar, de maneira inédita com o monitoramento de Sinais Fracos. Esse estudo mostra sua relevância para o fomento de avanços na Administração ao, metodológica, teórica, gerencial e socialmente, estender a abordagem de monitoramento de Sinais Fracos, contribuir para melhorar o Planejamento Estratégico-Organizacional, expandir ou criar possibilidades e caminhos para a aplicação de elementos de PLN e de outras vertentes de Inteligência Artificial em gestão organizacional e na área de Estudos Prospectivos e do Futuro, estruturar um instrumento de avaliação de níveis de automação das interações humano-máquina, bem como estimular aspectos de produtividade, de desenvolvimento tecnológico e de inovação pertencentes aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas.

As changes have become continuous due to productive and social dynamics in knowledge-based economies of interconnected societies, external environment monitoring in the scope of Strategic Planning through forward-looking approaches has become essential. The scenario is worsened by increasing volumes of information unmanageable by human flooding organizations and compelling them to envision what might happen next. Given that context, this study investigates Weak Signals monitoring in the scope of Strategic-Organizational Planning as a process benefiting from the adoption of Natural Language Processing (NLP). Since this combination appears to be underdeveloped, filling gaps related to a mandatory use of experts and to the fulfillment of qualitative and quantitative requirements contributes to advances in Administration based on emergent approaches. Methodologically, this study is based on a Systematic Literature Mapping combined with an instrument for measuring the levels of human-machine interaction, allowing a detailed investigation of those gaps. The results show the adoption of NLP for Weak Signals monitoring in the scope of Strategic-Organizational Planning presents characteristics of incompleteness and incipience. Those characteristics come to light due to problems related to information sources, uses of NLP, premises of analysis, qualitative and quantitative informational requirements, limitation in human-machine interaction, and associated with the dependence on actions and opinions of experts in several stages of information processing. Such problems, guided by the formulated propositions, enable the creation of a conceptual model based on NLP that also adds elements from the seminal Weak Signals monitoring approach and a theory of the Innovation field that are empirically validated and widely accepted. The conceptual model is an original research contribution because it, as far it was possible to ascertain, proposes a new way to deal with Weak Signals monitoring. From methodological, theoretical, and social perspectives, this study extends the Weak Signals monitoring approach, contributes to improving Strategic Planning, generates routes for the application of other elements of NLP and Artificial Intelligence in management and Future Studies fields, structures an instrument for evaluating automation levels of human-machine interactions, and fosters the productivity, technological development, and innovation dimensions of the United Nations Sustainable Development Goals. The positive results show the relevance of this study and paves the way of further quantitative and qualitative scientific investigations.