International Winter School: Data & AI Strategy
Da evidência dos dados a soluções de negócio potenciadas por IA.
O que esperar desta semana!
A IA está a transformar a forma como as soluções digitais são concebidas, construídas e disponibilizadas.
Neste contexto, os dados tornaram-se o principal fator diferenciador: sem uma fundamentação e avaliação adequadas, os resultados da IA carecem de fiabilidade, relevância e impacto. A inovação depende hoje de ciclos de aprendizagem rápidos, em que as equipas concebem, constroem, validam e iteram continuamente. O objetivo já não é apenas criar um modelo forte, mas desenvolver uma solução nativa de IA viável, exequível, centrada no utilizador, fundamentada em dados e responsável, que crie valor real para o negócio.
O futuro começa aqui
- Traduzir um problema de negócio evidenciado em dados em hipóteses claras, métricas de sucesso mensuráveis e questões orientadas para a decisão;
- Prototipar uma experiência potenciada por IA utilizando ferramentas acessíveis e de baixa barreira de entrada;
- Fundamentar os resultados da IA em fontes de dados relevantes e aplicar métodos básicos de avaliação;
- Refinar soluções com base em evidências recolhidas através da exploração de dados, feedback de mentores e visitas a empresas;
- Comunicar o valor, os riscos e as restrições organizacionais da solução, bem como os próximos passos, num showcase final do estúdio;
- Identificar como os dados podem criar valor para as organizações — internamente, externamente para clientes e parceiros, e estrategicamente.
Uma experiência integrada: Design + Negócio + Tecnologia
Design, Negócio e Tecnologia não são etapas separadas – são as três lentes que, em conjunto, tornam uma solução de IA verdadeiramente viável.
Design
» Enquadrar problemas relevantes, mapear jornadas do utilizador, prototipar e validar de forma iterativa;
» Conceber experiências nativas de IA que respondam à incerteza, aos estados de fallback e à interação human-in-the-loop.Viabilidade de Negócio
» Definir uma proposta de valor clara, métricas de sucesso, lógica de adoção, restrições de negócio e fontes previstas de criação de valor;
» Articular o timing, a diferenciação e os principais trade-offs entre risco e valor (Porquê agora?).Exequibilidade Tecnológica: IA + Dados
» Compreender e estruturar dados; aplicar abordagens de fundamentação (por exemplo, fontes, RAG), agentes e ferramentas para apoiar a resolução de problemas relevantes para o negócio.
» Avaliar resultados com base em critérios de qualidade, métodos de teste, princípios de segurança, consciência de custos e adequação à tomada de decisão.
» Relacionar a qualidade dos dados, a avaliação e o desempenho da IA com a exequibilidade da solução proposta em contextos organizacionais reais.
O que esperar desta semana?
Muito mais do que aprender sobre desafios globais. Os participantes vão envolver-se diretamente com eles, trabalhar em equipa, interagir com empresas e perceber como as ideias se transformam em decisões reais.
Requisitos
Estudantes de licenciatura e mestrado, com idades compreendidas entre os 18 e os 25 anos.
Proficiência …Estudantes de licenciatura e mestrado, com idades compreendidas entre os 18 e os 25 anos.
Proficiência em Inglês: B1/B2- A Winter School foi concebida como uma experiência de aprendizagem intensiva de 3 ECTS;
- O programa combina horas de contacto orientadas, trabalho de estúdio com mentoria, aprendizagem em contexto empresarial e trabalho autónomo estruturado.
- A avaliação pode incluir trabalho de estúdio em equipa e reflexão individual sobre dados, IA, valor de negócio e prontidão para implementação.
Processo de candidatura
O processo de candidatura é realizado online.
Número de vagas limitado.O processo de candidatura é realizado online.
Número de vagas limitado.
Diretor de Programa
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