Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Gestão Geral
Departamento / Department
Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Ano letivo / Execution Year
2025/2026
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Nenhuns.
Objetivos Gerais / Objectives
Esta unidade curricular tem como objetivo proporcionar aos alunos uma visão abrangente sobre o impacto transformador da Inteligência Artificial (IA) nos processos de inovação empresarial, capacitando-os com as ferramentas e o conhecimento necessários para liderar iniciativas inovadoras em organizações que pretendem competir num ambiente altamente tecnológico e dinâmico.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
No final da UC, cada estudante deverá ter adquirido as competências necessárias para: OA1. Compreender os conceitos fundamentais da IA no contexto da inovação; OA2. Identificar oportunidades de aplicação da IA para gerar vantagem competitiva; OA3. Compreender os processos de inovação com o suporte de ferramentas de IA; OA4. Compreender os desafios éticos e práticos da IA na inovação.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
P1. Introdução à Inovação e à Inteligência Artificial P2. Ferramentas e Aplicações de Inteligência Artificial para a Inovação P3. Introdução ao Design Thinking para a Inovação P4. Integração de Inteligência Artificial e Design Thinking na Gestão da Inovação P5. Desafios Éticos e Práticos da Inteligência Artificial na Inovação
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular unit's content dovetails with the specified learning outcomes
Esta demonstração de coerência decorre da interligação dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: O OA1 está alinhado com o P1 uma vez que este ponto estabelece as bases teóricas e conceptuais da inovação e da inteligência artificial. O OA2 será explorado com o P2 e P4 que permite capacitar os alunos para identificar casos de uso com IA que respondam a desafios das organizações (P2) e a utilização de design thinking para a identificação de oportunidades e desenho de protótipos. O OA3 é explorado com o P3 e P4 que dá aos alunos uma estrutura de pensamento criativo e colaborativo que complementa o uso de IA nos processos de inovação usando design thinking. O OA4 é explorado com o P5 dedicado a analisar criticamente os desafios éticos e práticos associados à utilização da IA nos processos de inovação.
Avaliação / Assessment
Aluno deverá desenvolver competências de análise, síntese, pesquisa, crítica, comunicação escrita e oral. Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1. Expositivas para apresentação de quadros teóricos de referência; 2. Participativas com análise e resolução de exercícios práticos, análise e discussão de casos de estudo, e textos de apoio e leitura; 3. Ativas com realização de trabalhos individuais e de grupo; 4. Auto-estudo relacionadas com o trabalho autónomo do aluno.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Aluno deverá desenvolver competências de análise, síntese, pesquisa, crítica, comunicação escrita e oral. Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1. Expositivas para apresentação de quadros teóricos de referência; 2. Participativas com análise e resolução de exercícios práticos, análise e discussão de casos de estudo, e textos de apoio e leitura; 3. Ativas com realização de trabalhos individuais e de grupo; 4. Auto-estudo relacionadas com o trabalho autónomo do aluno.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
A metodologia adotada não só ajudará o desenvolvimento dos raciocínios de análise crítica desejáveis como também permitirá um enriquecimento da turma com os contributos específicos de cada estudante. A análise de casos e a elaboração do trabalho de grupo permitirá a integração entre o domínio teórico e a sua aplicação na prática. O exame final, de carácter individual, permitirá analisar se cada estudante absorveu e sabe aplicar noutros contextos todos os conceitos apresentados ao longo da UC. Metodologias de ensino aprendizagem (MEA) vs Objectivo de Aprendizagem (OA): 1. Aulas expositivas, para apresentação de quadros teóricos de referência irão ser utilizadas para responder aos OA1 a OA4; 2. Aulas Participativas, com análise e resolução de casos práticos serão utilizadas para responder aos OA1 a OA4; 3. Aulas Participativas, com análise e discussão de casos de estudo e textos de apoio serão utilizadas para responder aos OA1 a OA4; 4. Aulas Ativas, com realização de trabalhos individuais e de grupo serão utilizadas para responder aos OA1 a OA4; 5. Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta do planeamento das aulas permitirá aos alunos cimentar os seus conhecimentos de forma a ir de encontro aos OA1 a OA4.
Observações / Observations
·
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Priyadarshini, R., Mehra, R. M., Sehgal, A., & Singh, P. J. (Eds.). (2022). Artificial intelligence: applications and innovations. CRC Press. Dunne, D. (2021). Design Thinking at Work: How Innovative Organizations are Embracing Design. United Kingdom: University of Toronto Press.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ª edição). Pearson. Shneiderman, B. (2022). Human-Centered AI. Oxford University Press.
Data da última atualização / Last Update Date
2025-01-20