Inteligência Artificial para Executivos

Conhecimentos de Base Recomendados

Não aplicável

Métodos de Ensino

A metodologia de ensino é orientada para a aprendizagem experiencial e estratégica, combinando momentos de exposição interativa, discussão de casos e exercícios de aplicação.

As sessões síncronas online privilegiam a troca de experiências entre executivos e o debate crítico sobre os impactos da IA nos negócios.

Resultados de Aprendizagem

Esta unidade curricular destina-se a executivos, gestores e decisores empresariais que pretendem compreender o impacto estratégico da Inteligência Artificial (IA) nos negócios e identificar oportunidades de criação de valor organizacional.

O curso fornece uma visão integrada das principais tecnologias de IA e suas aplicações empresariais, abordando temas como automação, análise preditiva, IA generativa, ética e transformação digital.

Os participantes desenvolverão competências para avaliar o potencial da IA nas suas organizações, liderar projetos de inovação tecnológica e alinhar a adoção da IA com a estratégia corporativa.

Programa

  1. Panorama da Inteligência Artificial nos negócios

Tendências globais, impacto na economia e setores de aplicação.

  1. Fundamentos da IA e dados empresariais

Conceitos-chave, machine learning, deep learning e big data.

  1. Aplicações estratégicas da IA nas áreas funcionais

Marketing, operações, finanças, recursos humanos e atendimento ao cliente.

  1. IA generativa e automação de processos

Casos práticos e ferramentas emergentes (ChatGPT, Copilot, Midjourney, Gemini).

  1. Tomada de decisão baseada em dados e modelos preditivos

Ferramentas de apoio à decisão e dashboards inteligentes.

  1. Gestão da mudança e liderança digital

Estratégias de adoção, resistência organizacional e cultura de inovação.

  1. Ética, privacidade e regulamentação da IA

Governança, transparência e uso responsável da tecnologia.

  1. Projeto final: proposta de integração da IA numa organização ou setor específico.

Docente(s) responsável(eis)

Professor a definir - ISCAC

Métodos de Avaliação

Avaliação sumativa
  • - Trabalho Individual e/ou de Grupo - 80.0%
  • - Assiduidade e Participação - 20.0%

Estágio(s)

NAO

Bibliografia

  • Davenport, T. & Mittal, N. (2023). All-in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press.
  • McKinsey & Company (2022). The State of AI in 2022. McKinsey Global Institute.
  • Brynjolfsson, E. & McAfee, A. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. W. W. Norton.
  • Kotler, P., Kartajaya, H. & Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for Humanity. Wiley.
  • Daugherty, P. & Wilson, H. (2018). Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Harvard Business Review Press.
  • Ferrão, M. (2023). Inteligência Artificial Aplicada à Gestão. Edições Sílabo.
  • Recursos digitais: IBM Watson AI Business Hub, OpenAI Business Toolkit, Google Cloud AI for Business, BCG AI Executive Insights.