Conceitos introdutórios de Inteligência Artificial
Aplicações da IA na gestão de clientes: marketing, atendimento e pós-venda
Demonstrações práticas de ferramentas digitais
Orientação para o trabalho prático – pesquisa e seleção de uma ferramenta digital
Análise avançada de dados de clientes e comportamentos
Estratégias de personalização e automação
Desenvolvimento e apresentação do trabalho prático
Planificar a rentabilidade comercial.
Avaliar o mercado e a concorrência. Dinâmica da empresa no mercado (Matriz BCG- Crescimento e Cota de Mercado). Segmentação de mercado e público-alvo. Os volumes de vendas. Estabelecer preços competitivos. Maximizar a oferta (produto, serviço). Crescimento orgânico e inorgânico. Necessidades de investimento (necessário, de substituição, de crescimento).
Posição Comercial e Financeiro.
Objetivos operacionais para o período em análise. Quota de mercado e crescimento. Margens e condições de mercado. Os custos e sua evolução. Evolução dos elementos do cash flow (circulante).
Elaborar e accionar um plano de vendas.
Estimativas e variáveis de mercado. Orçamento de vendas. Orçamento de Custos. A demonstração de resultados e outras demonstrações financeiras (Cash Flow previsional). Plano de ação.
Estabelecer objetivos comerciais.
Como criar objetivos motivadores. Discutir objetivos com as equipas. Por em prática um plano de ação.
Avaliar o cumprimento dos objetivos.
1. Introdução à Inteligência Artificial em Contexto Logístico
-O que é (e não é) IA: aplicações verdadeiramente úteis na logística
-Limitações, riscos e boas práticas (incluindo supervisão humana)
-Tipos de IA e ferramentas aplicáveis à logística (generalistas e específicas)
2. Criação de Documentação Operacional com IA
-Como estruturar prompting para documentos técnicos
-Criação de:Checklists operacionais (receção, expedição, picking, inventário)-SOPs (Standard Operating Procedures)-Instruções de trabalho passo-a-passo
-Garantia de clareza, rigor e verificabilidade
3. Simulação e Diagnóstico de Fluxos Operacionais
-Como escrever processos logísticos para IA (prompt engineering)
-Construção de fluxos: receção ? armazenamento ? preparação ? expedição
-Identificação de gargalos:tempos de espera-cruzamento de trajetos-erros de etiquetagem-desperdício de recursos
-Simulação de cenários:aumento de encomendas-redução de equipa-rotas internas alternativas
4. Análise de Dados Logísticos com IA
-Como preparar dados para análise assistida
-Tabelas de inventário, consumos, prazos, tempos de operação
-Geração de: resumos operacionais-identificação de tendências-recomendações automáticas de ação-deteção de desvios e anomalias
-Apoio à decisão:priorização de tarefas-otimização de rotas interna-previsões simples (stock, tempo, esforço)
5. Suporte à Gestão da Qualidade e Relatórios Operacionais
-Verificação de conformidades usando descrições de processos
-Sugestão de melhorias baseadas em problemas recorrentes
-Criação de documentos de qualidade: relatórios de incidentes-análises de desvios-registos de não conformidades-relatórios de ações corretivas
-Melhoria contínua orientada por IA
Duração: 50 horasNível: Nível 4Modalidade: Outras formações modulares inseridas no Catálogo Nacional de Qualificações, no quadro da formação continuaOrganização:
Módulo 1 – Enquadramento legal e normativo
– Apresentação dos participantes e dos objetivos da formação.
– A receção e armazenamento na perspetiva da principal legislação e normas.
– Riscos para a Segurança dos Alimentos e importância da receção e armazenamento na cadeia de abastecimento.
Módulo 2 – Receção de Materiais
– Preparação da receção: seleção de fornecedores aprovação de materiais e comunicação interna.
– Critérios de aceitação e rejeição de materiais na receção.
– Avaliação de riscos na prevenção de não conformidades.
Módulo 3 – Armazenamento de Materiais
– Pré-requisitos a um armazenamento eficaz.
– Boas práticas e controlo do produto não conforme durante o armazenamento.
Módulo 4 – Cultura da Qualidade e Melhoria Contínua
– Construir Cultura da Qualidade através de ferramentas práticas.
– Plano de Ações individuais para implementar amanhã – Compromisso visível.
– Síntese das principais aprendizagens.
Módulo 1 – Introdução e enquadramento
– Apresentação dos participantes e dos objetivos da formação.
– O que são Princípios da Qualidade e a sua importância.
– A ponte entre Qualidade, Segurança Alimentar e Cultura Organizacional.
Módulo 2 – Os 7 Princípios da Qualidade (ISO 9000)
– Interpretação de cada um dos Princípios, com exemplos práticos da sua aplicação no setor alimentar.
– Relação dos 7 Princípios da Qualidade com os Sistemas de Gestão da Segurança Alimentar (IFS, BRCGS, ISO 22000).
Módulo 3 – Os Princípios da Qualidade na prática
– Como cada princípio se traduz em práticas preventivas e consistentes, a partir de falhas reais.
Módulo 4 – Cultura da Qualidade e Melhoria Contínua
– Construir Cultura da Qualidade através de comportamentos críticos.
– Plano de Ações individuais para implementar amanhã – Compromisso visível.
– Síntese das principais aprendizagens.
1.Fundamentos de IA aplicados aos Recursos Humanos
-O que é IA e que tipo de IA é relevante para RH
-Limitações, riscos e supervisão humana obrigatória
-Ética, proteção de dados e responsabilidades do RH ao usar IA
-Visão geral das ferramentas mais úteis para RH (generalistas e especializadas)
2.Automação de tarefas administrativas e comunicação interna
-Automação assistida para tarefas repetitivas (ex.: respostas a FAQs, minutas, relatórios simples)
-Como usar IA para melhorar a clareza, consistência e alinhamento institucional na escrita
-Criação de templates de RH:
-comunicados internos
-cartas e notificações
-políticas e regulamentos internos
-Boas práticas de prompting para comunicação profissional
3.IA no Recrutamento e Seleção
-Criação de perfis de função e descrições de funções usando IA
-Alinhamento com organigramas, matrizes de competências e políticas internas
-Triagem assistida de candidaturas (sempre com controlo humano)
-identificação de palavras-chave
-correspondência entre experiências e requisitos
-criação de grelhas de avaliação
-Desenvolvimento com IA de:
guiões de entrevista
questões comportamentais
testes práticos e exercícios para assessment
4.Gestão de Pessoas, Desempenho e Comunicação com IA
-Como a IA apoia reuniões de feedback, comunicações difíceis e planos de melhoria
-Geração de documentos de apoio à gestão de desempenho
-Criação de políticas internas, relatórios RH e análises de dados textuais
-Boas práticas para não desumanizar o processo
5.Formação, Desenvolvimento e Mapeamento de Competências com IA
-Identificação de lacunas de competências com IA
-Construção de planos de formação personalizados
-Assistência à criação de planos de desenvolvimento individual (PID)
-IA como suporte à estratégia de capacitação da organização
Duração: 25 horasNível: Nível 4Modalidade: Outras formações modulares inseridas no Catálogo Nacional de Qualificações, no quadro da formação continuaOrganização: Sessões
Introdução aos KPIs:
Definição de KPIs e sua importância.
Como os KPIs apoiam os objetivos estratégicos da organização
Exemplos de KPIs em diferentes setores
A importância de alinhar KPIs com os objetivos
Seleção de Indicadores Relevantes:
Critérios para escolher KPIs relevantes
Exemplos de indicadores-chave
Melhoria do Desempenho e Eficiência:
Identificação de oportunidades de melhoria com base nos KPIs e nos resultados da análise da demonstração de resultados
Monitorização Contínuo e Ajuste
Como envolver a equipa, na gestão de KPIs
Desenvolvimento de um plano de ação para implementar KPIs
Casos práticos
Os aspetos essenciais para o controlo de gestão das PMEs
Os custos Fixos
As Margens de Contribuição
O MIX de Produtos/Mercadorias
O Equilíbrio Financeiro
O Cash Flow
Os Indicadores de acompanhamento de desempenho (Kpis)
O Orçamento de Exploração
A previsão das Necessidades de Financiamento
As metodologias de Planeamento Financeiro: O Método de Consolidação Orçamental. O Método Direto de Planeamento Financeiro
Aplicação prática do Planeamento Financeiro, a casos reais de PMEs, com a utilização dum Modelo de Planeamento.
Utilização prática da análise de sensibilidade e de Planeamento Financeiro, com cenários, utilizando o modelo de Planeamento.
