Disciplinas Saber Mais

Esta formação foi concebida para profissionais que atuam em operações e serviços industriais e que pretendem compreender como a Inteligência Artificial pode ser utilizada de forma prática, progressiva e estrategicamente alinhada com os objetivos da operação. O programa parte de uma base geral e evolui para uma abordagem aplicada, orientada à identificação de oportunidades, estruturação de casos de uso e desenho de iniciativas de IA em contexto real de operações.

A formação assume uma lógica de aprendizagem progressiva, com ligação entre fundamentos, análise de processos, utilização prática de ferramentas e definição de um use case de aplicação em grupo.

A estrutura do programa foi pensada para contextos em que coexistem diferentes perfis funcionais nomeadamente profissionais das áreas de manutenção, logística, qualidade, energia, operações técnicas, melhoria contínua e gestão operacional. Por esse motivo, o conteúdo procura estabelecer uma linguagem comum, criar critérios de análise partilhados e facilitar o trabalho colaborativo entre participantes com responsabilidades distintas.

A avaliação final assenta na criação de um use case de IA em grupo, desenvolvido a partir de um problema real ou plausível do contexto operacional dos participantes. O trabalho é realizado em grupos de 3 a 4 elementos, organizados de acordo com o perfil funcional, departamento ou área de atuação, permitindo uma maior proximidade entre os conteúdos da formação e a realidade profissional dos formandos.

 

Objetivo Geral

Capacitar os participantes para compreender, analisar e estruturar aplicações de Inteligência Artificial na gestão de operações e serviços industriais, promovendo uma abordagem orientada à eficiência, qualidade, suporte à decisão, aprendizagem organizacional e alinhamento estratégico.

Objetivos Específicos

• Compreender os principais conceitos associados à Inteligência Artificial e distinguir diferentes tipos de aplicação em contexto empresarial e industrial.

• Identificar oportunidades de aplicação de IA em processos de operações e serviços industriais.

• Relacionar IA com desafios concretos de gestão operacional, nomeadamente produtividade, qualidade, manutenção, custos, logística, sustentabilidade e suporte à decisão.

• Utilizar princípios de formulação de prompts e interação com ferramentas de IA generativa para apoiar tarefas operacionais.

• Estruturar um use case de IA com base num problema real, definindo objetivo, dados necessários, outputs esperados, stakeholders, riscos e indicadores.

• Compreender princípios fundamentais de estratégia, governance e adoção responsável de IA em ambiente organizacional.

• Trabalhar colaborativamente na construção de uma proposta de aplicação de IA relevante para a sua área de atuação.

No final da formação, os participantes deverão ser capazes de:

• Explicar de forma clara o que é Inteligência Artificial e como esta pode apoiar a gestão de operações e serviços industriais.

• Analisar um processo operacional e identificar pontos de dor, desperdício, variabilidade ou necessidade de melhoria onde a IA possa gerar valor.

• Distinguir casos de uso adequados para automação, análise preditiva, apoio à decisão ou IA generativa.

• Formular perguntas de negócio relevantes para orientar a utilização de IA.

• Desenhar um caso de uso com lógica de viabilidade operacional e valor para a organização.

• Integrar o caso de uso numa perspetiva mais ampla de estratégia de IA e melhoria contínua.

• Avaliar limitações, riscos e requisitos organizacionais associados à adoção de IA.

 

Conteúdos Programáticos

 

Módulo 1 – Fundamentos de Inteligência Artificial para Operações e Serviços Industriais

Objetivos do módulo

• Criar uma base conceptual comum entre participantes de diferentes áreas.

• Clarificar o que é e o que não é Inteligência Artificial em contexto empresarial.

• Relacionar IA com a realidade da gestão de operações e serviços industriais.

Conteúdos

• Conceitos fundamentais de Inteligência Artificial.

• Diferenças entre automação, machine learning, analítica avançada e IA generativa.

• Principais categorias de aplicação de IA nas empresas.

• Oportunidades e limitações da IA em contexto operacional.

• Evolução da IA no contexto da indústria, dos serviços e da transformação digital.

• IA como ferramenta de produtividade, análise, suporte à decisão e criação de valor.

• Relação entre IA e gestão de operações: eficiência, qualidade, tempo, custo, serviço, fiabilidade e sustentabilidade.

Resultados esperados

• Domínio de uma linguagem comum sobre IA.

• Compreensão do potencial da IA na realidade operacional dos participantes.

• Capacidade para reconhecer aplicações relevantes e distinguir expectativas realistas de expectativas irrealistas.

 

Módulo 2 – Operações e Serviços Industriais: Processos, Problemas e Oportunidades para IA

Objetivos do módulo

• Traduzir a linguagem da IA para a linguagem das operações.

• Identificar processos, dores operacionais e áreas de potencial valor.

• Preparar a base para a construção de casos de uso.

Conteúdos

• Caracterização dos principais processos de operações e serviços industriais.

• Processos típicos em manutenção, logística, qualidade, planeamento, energia e operações de campo.

• Conceitos operacionais relevantes: fluxo, capacidade, tempos de resposta, variabilidade, backlog, incidentes, conformidade, consumo de recursos.

• Identificação de problemas operacionais recorrentes.

• Tipologias de desperdício e ineficiência em serviços industriais.

• Critérios para detetar oportunidades de aplicação de IA.

• Distinção entre problema operacional, sintoma e causa.

• Introdução ao diagnóstico operacional orientado à formulação de um use case.

Resultados esperados

• Capacidade para mapear processos críticos.

• Identificação estruturada de pontos de dor e oportunidades.

• Preparação de base sólida para trabalho de grupo.

 

Módulo 3 – Tipologias de Casos de Uso de IA em Serviços Industriais

Objetivos do módulo

• Conhecer exemplos concretos e tipologias frequentes de aplicação de IA.

• Ajudar os participantes a pensar em possibilidades reais para a sua área funcional.

• Criar repertório suficiente para apoiar a definição do projeto final.

Conteúdos

• Casos de uso de IA em manutenção industrial.

• Casos de uso de IA em serviços técnicos de campo.

• Casos de uso de IA em logística, stocks, armazéns e fornecimento.

• Casos de uso de IA em qualidade e melhoria contínua.

• Casos de uso de IA em energia, ambiente e sustentabilidade.

• Casos de uso de IA em planeamento e coordenação operacional.

• Casos de uso de IA no suporte à decisão e reporting de gestão.

• Distinção entre casos de uso assistivos, analíticos, preditivos e generativos.

• Critérios de seleção e priorização de casos de uso.

Resultados esperados

• Compreensão das diferentes famílias de aplicação da IA.

• Capacidade para relacionar desafios operacionais com soluções possíveis.

• Base de escolha para o use case de grupo.

 

Módulo 4 – IA Generativa e LLMs Aplicados ao Trabalho Operacional

Objetivos do módulo

• Introduzir o uso prático de ferramentas de IA generativa no contexto de operações.

• Desenvolver capacidade para interagir com LLMs de forma estruturada.

• Demonstrar como a IA pode apoiar tarefas cognitivas e documentais do dia a dia operacional.

Conteúdos

• O que são LLMs e como funcionam em termos práticos.

• Potencial dos LLMs para apoio a tarefas operacionais e de gestão.

• Limitações, erros frequentes e necessidade de validação humana.

• Princípios de prompt design.

• Estruturação de pedidos eficazes: contexto, objetivo, dados, restrições e formato de resposta.

• Exemplos de utilização em ambiente operacional:

o redação e melhoria de relatórios;

o síntese de informação operacional;

o criação de planos de ação;

o apoio à análise de incidentes e problemas;

o documentação de procedimentos;

o apoio à comunicação técnica e à liderança.

• Critérios de qualidade na interação com ferramentas de IA generativa.

Resultados esperados

• Capacidade para utilizar IA generativa de forma útil e responsável.

• Melhoria da qualidade dos pedidos feitos a ferramentas de IA.

• Identificação de tarefas onde os LLMs podem gerar valor imediato.

 

Módulo 5 – Dados, Indicadores e Condições de Viabilidade dos Casos de Uso

Objetivos do módulo

• Mostrar que a qualidade da aplicação de IA depende da qualidade do problema e dos dados.

• Ajudar os participantes a pensar a viabilidade dos seus casos de uso.

• Criar bases mínimas de literacia de dados para contexto operacional.

Conteúdos

• Importância dos dados no desenho de soluções de IA.

• Fontes de dados em contexto de operações e serviços industriais.

• Dados estruturados e não estruturados.

• Problemas frequentes de qualidade de dados.

• Dados históricos, dados em tempo real e registos operacionais.

• Ligação entre dados, indicadores e tomada de decisão.

• Indicadores operacionais relevantes para avaliação de casos de uso.

• Relação entre dados disponíveis, maturidade da operação e ambição do projeto.

• Avaliação preliminar de viabilidade técnica e organizacional.

Resultados esperados

• Maior consciência sobre os requisitos de dados para IA.

• Capacidade para identificar lacunas de informação e indicadores críticos.

• Formulação mais realista de casos de uso.

 

Módulo 6 – Formulação Estruturada de um Use Case de IA

Objetivos do módulo

• Ensinar os participantes a desenhar um caso de uso de forma clara e robusta.

• Preparar o projeto de avaliação com uma lógica consistente.

• Facilitar a passagem da ideia para a proposta estruturada.

Conteúdos

• Componentes essenciais de um use case de IA.

• Definição do problema de negócio ou operacional.

• Delimitação do processo e do contexto de aplicação.

• Stakeholders envolvidos.

• Objetivo pretendido e valor esperado.

• Dados necessários e respetivas fontes.

• Outputs esperados do sistema ou da solução de IA.

• Benefícios esperados em eficiência, qualidade, custo, segurança, sustentabilidade ou serviço.

• Métricas de sucesso e critérios de avaliação.

• Riscos, limitações e pressupostos.

• Diferença entre prova de conceito, piloto e implementação em escala.

Resultados esperados

• Capacidade para estruturar propostas de aplicação de IA com clareza.

• Preparação direta do trabalho final de grupo.

• Desenvolvimento de raciocínio orientado a valor e viabilidade.

 

Módulo 7 – Estratégia de IA Aplicada à Gestão de Operações

Objetivos do módulo

• Ligar os casos de uso à estratégia e à transformação organizacional.

• Evitar uma visão limitada da IA como mera ferramenta pontual.

• Introduzir os participantes a uma lógica de portefólio e roadmap.

Conteúdos

• O papel da IA na estratégia de operações.

• Relação entre objetivos operacionais e iniciativas de IA.

• Critérios para priorizar oportunidades.

• Construção de um portefólio de casos de uso.

• Noção de quick wins, pilotos e iniciativas estruturantes.

• Roadmap de adoção: curto, médio e longo prazo.

• Condições para escalar iniciativas de IA.

• Articulação entre estratégia de operações, transformação digital e melhoria contínua.

• Papel da liderança e da governação na consolidação do uso da IA.

Resultados esperados

• Capacidade para integrar o use case numa lógica estratégica.

• Compreensão dos passos necessários entre a ideia e a implementação.

• Visão mais madura da IA como alavanca de transformação operacional.

 

Módulo 8 – Governance, Ética e Adoção Responsável de IA

Objetivos do módulo

• Sensibilizar os participantes para riscos e responsabilidades associados ao uso de IA.

• Introduzir princípios de utilização responsável em ambiente industrial e empresarial.

• Preparar os participantes para pensar a adoção de IA com segurança e rigor.

Conteúdos

• Princípios de governance aplicados à IA.

• Segurança, confidencialidade e proteção da informação.

• Qualidade, fiabilidade e validação humana dos outputs.

• Ética, transparência e responsabilidade no uso de IA.

• Limites da automatização em contextos com impacto operacional relevante.

• Necessidade de supervisão humana em decisões críticas.

• Gestão do risco e prevenção de erros de utilização.

• Regras básicas para adoção segura e sustentável da IA.

• Papel da cultura organizacional e da gestão da mudança.

Resultados esperados

• Maior consciência dos riscos associados à IA.

• Capacidade para enquadrar o uso da IA de forma responsável.

• Integração de preocupações de governance no desenho dos casos de uso.

 

Módulo 9 – Trabalho de Grupo e Projeto de Avaliação

Objetivos do módulo

• Aplicar os conteúdos da formação num contexto próximo da realidade profissional.

• Desenvolver colaboração entre perfis funcionais semelhantes ou complementares.

• Consolidar a aprendizagem através da construção de um use case completo.

Conteúdos

• Organização dos grupos de trabalho.

• Escolha do processo ou problema operacional a trabalhar.

• Construção progressiva do caso de uso.

• Diagnóstico do problema e delimitação do contexto.

• Formulação do objetivo e proposta de valor.

• Identificação de dados, stakeholders, decisões e outputs esperados.

• Integração de princípios de estratégia, viabilidade, governance e adoção.

• Preparação da entrega final.

Resultados esperados

• Produção de um trabalho final consistente, útil e aplicável.

• Aplicação integrada de conceitos técnicos e estratégicos.

• Consolidação da aprendizagem por meio da prática colaborativa.

 

Perfil dos Participantes
A formação destina-se a profissionais e quadros técnicos que atuam em áreas relacionadas com a gestão de
operações e serviços industriais, nomeadamente:
• Gestão de operações.
• Manutenção industrial.
• Serviços técnicos de campo.
• Logística, stocks e armazéns.
• Qualidade e melhoria contínua.
• Energia, ambiente e sustentabilidade.
• Planeamento operacional.
• Coordenação técnica e supervisão de equipas.
• Perfis de apoio à transformação digital industrial.

Não exige conhecimentos técnicos avançados de programação ou ciência de dados, embora valorize experiência prática em contexto operacional.

Metodologia Pedagógica
A formação adota uma metodologia progressiva, prática e orientada à aplicação, combinando:
• Exposição conceptual estruturada.
• Discussão de exemplos e casos de uso em contexto industrial.
• Análise de processos e desafios operacionais.
• Utilização prática de ferramentas de IA generativa.
• Trabalho colaborativo em grupos.
• Trabalhos de casa entre sessões para consolidação e desenvolvimento do projeto final.
• Construção faseada de um use case de IA com relevância operacional.

A aprendizagem é organizada segundo uma lógica que vai do geral para o específico e do conceptual para o aplicado. A formação não se limita à apresentação de ferramentas; procura desenvolver raciocínio crítico, capacidade de seleção de oportunidades e visão estratégica sobre o uso de IA nas operações.

Organização do Trabalho Colaborativo
Ao longo da formação, os participantes serão organizados em grupos de 3 a 4 elementos, idealmente agrupados segundo afinidade funcional, departamento ou área de atuação. Esta opção permite:
• Maior relevância dos exemplos discutidos.
• Melhor qualidade na identificação de problemas operacionais reais.
• Construção de um use case mais próximo da realidade profissional dos participantes.
• Maior facilidade na recolha de informação e validação após a formação.
• Melhor articulação entre a aprendizagem individual e a produção coletiva.

Os grupos desenvolverão progressivamente o seu trabalho ao longo das três sessões, sendo depois atribuída uma janela adicional de 15 dias para consolidação, entrega e avaliação do projeto final.