Data and AI Strategy for Business

Apresentação

Esta formação explora o papel estratégico dos dados e da Inteligência Artificial na criação de valor e na competitividade das organizações. Os participantes irão compreender como identificar oportunidades de aplicação de IA, avaliar e priorizar projetos e alinhar iniciativas de dados e Inteligência Artificial com os objetivos do negócio.

A formação aborda também os principais elementos necessários para transformar uma oportunidade de IA num projeto estruturado, incluindo processos, competências, equipas e colaboração entre áreas de negócio e tecnologia.

Enquadramento

Os dados e a Inteligência Artificial assumem um papel cada vez mais relevante na transformação das organizações. No entanto, a adoção de IA não depende apenas da tecnologia: exige uma visão estratégica, objetivos de negócio claros, dados adequados, competências especializadas e capacidade de mobilizar equipas multidisciplinares.

Esta formação apresenta uma abordagem orientada para a decisão, permitindo compreender como selecionar oportunidades de IA com potencial de impacto e estruturar as condições necessárias para a sua implementação.

Destinatários

• Gestores e responsáveis de negócio;
• Diretores e responsáveis de transformação digital;
• Responsáveis de dados, Analytics e IA;
• Consultores de negócio e tecnologia;
• Responsáveis de inovação;
• Product Managers e Project Managers;
• Profissionais envolvidos em iniciativas de dados e Inteligência Artificial.

Pré-requisitos

Não são necessários conhecimentos técnicos avançados de IA ou Machine Learning. Recomenda-se experiência profissional em gestão, negócio, tecnologia ou transformação digital.

Objetivo Geral

Capacitar os participantes para compreender e aplicar princípios estratégicos na identificação, avaliação e estruturação de iniciativas de dados e Inteligência Artificial orientadas para a criação de valor empresarial.

Objetivos Específicos

• Compreender o papel estratégico dos dados e da IA;
• Identificar oportunidades de aplicação de IA no negócio;
• Avaliar potenciais projetos de IA de acordo com impacto e viabilidade;
• Compreender as principais etapas de um projeto de IA/ML;
• Identificar os dados, competências e recursos necessários;
• Estruturar equipas multidisciplinares para projetos de IA;
• Promover a colaboração entre áreas de negócio, dados e tecnologia;
• Alinhar iniciativas de IA com objetivos estratégicos e indicadores de negócio.

Programa

1. Dados e Inteligência Artificial como Vantagem Competitiva

• Dados como ativo estratégico
• O papel da IA na transformação empresarial
• Data-driven organisations
• Fontes de vantagem competitiva baseada em dados
• Exemplos de aplicação em diferentes setores

2. Identificação de Oportunidades de IA

• Identificação de problemas e oportunidades de negócio
• Casos de uso de Inteligência Artificial
• Avaliação do potencial de impacto
• Viabilidade técnica e organizacional
• Priorização de iniciativas

3. Seleção e Avaliação de Projetos de IA

• Critérios para seleção de projetos
• Valor esperado e impacto no negócio
• Complexidade e requisitos
• Custos, riscos e dependências
• Definição de objetivos e métricas de sucesso

4. Ciclo de Vida de um Projeto de IA

• Da ideia à implementação
• Recolha e preparação dos dados
• Desenvolvimento e validação de modelos
• Integração e disponibilização
• Monitorização e melhoria contínua
• Principais desafios de projetos de IA/ML

5. Pessoas e Competências

• Competências necessárias num projeto de IA
• Data Scientists e Machine Learning Engineers
• Data Engineers e Software Engineers
• Funções de negócio e Product Management
• Liderança e responsabilidade sobre iniciativas de IA

6. Equipas Multidisciplinares e Governance

• Estruturação de equipas de IA
• Colaboração entre negócio, dados e tecnologia
• Definição de papéis e responsabilidades
• Comunicação entre diferentes áreas
• Gestão de expectativas e alinhamento organizacional

7. Da Estratégia à Execução

• Priorização do portefólio de iniciativas
• Roadmap de adoção de IA
• Indicadores de desempenho e criação de valor
• Gestão de riscos
• Fatores críticos para o sucesso
• Evolução para uma organização orientada por dados e IA