Enquadramento

A avaliação de desempenho na Administração Pública tem vindo a evoluir para uma lógica mais estruturada, orientada por objetivos, competências, evidências e alinhamento entre desempenho individual, equipas e resultados organizacionais. A revisão do SIADAP e a valorização da gestão por competências aumentam a necessidade de métodos mais consistentes de planeamento, acompanhamento, registo e análise.

A Inteligência Artificial pode apoiar a preparação de objetivos, a sistematização de evidências, a análise de competências, a construção de grelhas de acompanhamento, a elaboração de minutas e a organização de informação útil para avaliadores e avaliados. A sua utilização deve respeitar os princípios de legalidade, imparcialidade, transparência, proteção de dados e responsabilidade humana.

Este curso apresenta uma abordagem prática à utilização de IA como ferramenta de apoio ao SIADAP e à gestão por competências, sem automatizar decisões avaliativas nem substituir o juízo responsável dos intervenientes no processo.

Objetivos

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

• Compreender oportunidades e limites da utilização de IA no contexto do SIADAP.

• Apoiar a formulação de objetivos, indicadores, evidências e critérios de acompanhamento.

• Relacionar avaliação de desempenho com gestão por competências e desenvolvimento profissional.

• Criar prompts e modelos de trabalho para avaliadores, avaliados e equipas de recursos humanos.

• Identificar riscos associados a enviesamento, opacidade, dados pessoais e automatização indevida.

• Aplicar checklists de validação humana, coerência documental e conformidade no processo avaliativo.

Destinatários

Este curso destina-se a:

• Dirigentes, avaliadores, técnicos de recursos humanos e outros profissionais da Administração Pública.

Estrutura Curricular

• SIADAP, competências e transformação digital

  • Evolução do SIADAP e reforço da lógica de objetivos, competências e evidências.

  • Papel da gestão por competências no desenvolvimento individual e organizacional.

  • Onde a IA pode apoiar e onde não deve substituir a decisão humana.

• IA aplicada à preparação de objetivos e indicadores

  • Apoio à redação de objetivos claros, mensuráveis e alinhados com funções.

  • Construção de indicadores, critérios de acompanhamento e evidências esperadas.

  • Revisão de coerência entre objetivos, competências e responsabilidades.

• Evidências, acompanhamento e comunicação avaliativa

  • Organização de registos e evidências de desempenho.

  • Preparação de notas de acompanhamento, sínteses e minutas de apoio.

  • Cuidados na linguagem, fundamentação e neutralidade.

• Riscos, ética e proteção de dados

  • Dados pessoais, informação sensível e limites de tratamento em ferramentas de IA.

  • Enviesamento, alucinação, opacidade e risco de decisão automatizada.

  • Princípios de transparência, validação humana e rastreabilidade.

• Laboratório prático de modelos e prompts

  • Criação de prompts para objetivos, competências, evidências e comunicação.

  • Modelos de grelhas de acompanhamento e checklists de validação.

  • Plano prático de utilização responsável por avaliadores e serviços de RH.