Enquadramento

A tomada de decisão exige cada vez mais capacidade para interpretar dados, comparar cenários, antecipar riscos, comunicar opções e transformar informação dispersa em conhecimento acionável. A Inteligência Artificial pode acelerar este processo, desde que seja utilizada como ferramenta de apoio e não como substituto da responsabilidade decisória.

Ferramentas de IA podem apoiar a análise de documentos, a síntese de dados, a identificação de padrões, a construção de cenários, a priorização de alternativas e a preparação de recomendações. A qualidade da decisão depende, contudo, da qualidade dos dados, dos critérios definidos, da transparência do raciocínio e da capacidade de validação crítica.

Este curso desenvolve competências práticas para utilizar IA como apoio à decisão em contexto profissional, combinando prompts, análise estruturada, matrizes de decisão, indicadores, cenários e comunicação executiva.

Objetivos

No final do curso, o participante deverá ser capaz de:

• Compreender o papel da IA como ferramenta de apoio à decisão e os seus limites.

• Estruturar problemas, critérios, alternativas e cenários com apoio de ferramentas digitais.

• Utilizar IA para sintetizar informação, identificar padrões e preparar análises comparativas.

• Construir matrizes de decisão, mapas de risco e recomendações fundamentadas.

• Aplicar cuidados de validação, rastreabilidade, qualidade dos dados e supervisão humana.

• Preparar outputs de apoio à decisão em formato claro, objetivo e acionável.

Destinatários

Este curso destina-se a:

• Gestores, coordenadores, técnicos, analistas, consultores e outros profissionais com interesse pela temática.

Estrutura Curricular

• IA e apoio à decisão: conceitos e limites

  • Diferença entre decisão humana, apoio à decisão e automatização.

  • Principais usos da IA na análise de informação e preparação de recomendações.

  • Riscos de erro, alucinação, enviesamento e confiança excessiva em resultados não validados.

  • Critérios para utilizar IA com responsabilidade em processos decisórios.

• Formulação do problema e definição de critérios

  • Transformar problemas complexos em perguntas claras e analisáveis.

  • Definir critérios, restrições, pressupostos e fontes de informação.

  • Utilização de prompts para clarificar objetivos e estruturar hipóteses.

  • Construção de matrizes de enquadramento e análise preliminar.

• Análise de dados, documentos e informação qualitativa

  • Síntese de documentos, atas, relatórios, regulamentos e contributos internos.

  • Extração de temas, riscos, oportunidades e pontos críticos.

  • Organização de dados em tabelas, listas, categorias e indicadores.

  • Validação da consistência, completude e relevância da informação.

• Cenários, riscos e alternativas

  • Criação de cenários possíveis, prováveis e críticos.

  • Matrizes de impacto, esforço, risco e prioridade.

  • Apoio da IA na identificação de riscos e medidas de mitigação.

  • Comparação estruturada de alternativas com critérios transparentes.

• Recomendações, relatórios e comunicação executiva

  • Preparação de notas de decisão, sínteses executivas e apresentações.

  • Construção de argumentos, benefícios, riscos e condições de implementação.

  • Adaptação da comunicação ao destinatário e ao nível de detalhe necessário.

  • Uso de IA para revisão, clareza, concisão e consistência.

• Caso prático e modelo de aplicação

  • Aplicação integrada a um problema real ou simulado.

  • Definição de critérios, análise de alternativas e recomendação final.

  • Documentação das fontes, pressupostos, limitações e validações realizadas.

  • Criação de um modelo reutilizável de apoio à decisão.