Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
IND712
Acrónimo :
IND712
Ciclo :
Desconhecida
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :

Carga Horária / Course Load


Semestre :
1
Créditos ECTS :
0.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
20.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
0.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
0.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
8.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
28.0h/sem
Trabalho Autónomo :
0.0
Horas de Trabalho Total :
28.0h/sem

Área científica / Scientific area


Área Científica INDEG-IUL

Departamento / Department


Ano letivo / Execution Year


2023/2024

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Objetivos Gerais / Objectives


Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes


1. Compreensão das bases da estratégias competitivas e de inovação empresarial com base em Inteligência Artificial (IA): capacitar os alunos a compreender os vários tipos de estratégias de diferenciação e competição e de como a IA pode otimizar, transformar e/ou criar novas oportunidades e modelos de negócio. 2. Utilização de estratégias e ferramentas de IA em situações e problemas de negócio reais: fomentar a identificação e avaliação crítica de situações para utilização de IA nas empresas, com aplicação de metodologias adequadas para identificação de oportunidades e criação de prova de conceito, com estruturação de estratégias de intervenção e transformação humana e organizacional e planos de ação. 3. Criação de planos de ação: definir âmbito de intervenção e critérios de sucesso para projetos de IA, com articulação de tecnologia, elementos humanos e processos de negócio, num roadmap integrado. 4. Capacidade de trabalho em equipas multidisciplinares, utilizando a IA como acelerador: promover o pensamento crítico e a troca de experiências entre os alunos combinando conhecimento de negócio com conhecimento técnico e aplicacional, utilizando ferramentas de AI para acelerar a avaliação de hipóteses e a produção de resultados. 5. Mindset aplicado de AI: estimular nos alunos uma mentalidade IA first, com um discurso e linguagem de AI comum e facilitadora, aumentando a sua capacidade de comunicação e concretização de iniciativas na área de IA, fazendo uma ponte eficaz entre desafios tecnológicos, humanos e de negócio.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


1. Principais estratégias competitivas empresariais e o papel da inovação: caracterização das principais estratégias competitivas, fundamentos dos modelos de negócio e os vários tipos e fontes de inovação. 2. Innovation by AI design: aprofundamento do papel da IA nos processos de transformação digital e inovação nas empresas, bem como o surgimento de novas formas competitivas baseadas em IA. 3. Metodologia WINS para deteção e avaliação de oportunidades: introdução da metodologia WINS (Words, Images, Numbers, Speech) como ferramenta de identificação, avaliação do potencial e seleção de oportunidades para construção de um roadmap para a IA nas empresas. 4. Abordagem tecnológica: avaliação de alternativas de ferramentas e aplicações face às necessidades e desafios tecnológicos e humanos, com identificação das melhores abordagens. Exploração da disponibilidade e acessibilidade de dados e seu potencial enriquecimento via Retrieval Augmented Generation. 5. Elementos de um projeto de AI: principais componentes e elementos estruturais para o desenvolvimento de um projeto na área: visão; critérios de sucesso; ferramentas/ tecnologia; gestão humana; barreiras e potenciadores; alinhamento empresarial e sponsorship; governance; data sourcing; entrega/quick wins; assurance e monitorização, etc. 6. Prototipagem: desenvolvimento de Provas de Conceito e exploração de requisitos para a apresentação de Minimum Viable Products (MVP) e a importância da experiência dos clientes/utilizadores que conduz ao estabelecimento de Minimum Lovable Products (MLP). 7. Showtime: criação de pitch para apresentação de projeto, com demonstrações de protótipo e recolha de feedback.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes


Avaliação / Assessment


100% - Trabalho de grupo

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


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


Observações / Observations


Bibliografia Principal / Main Bibliography


Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


Data da última atualização / Last Update Date


2024-06-27