Outras acções de formação contínua não inseridas no Catálogo Nacional de Qualificações

Módulo 1: Fundamentos de Inteligência Artificial (2h)
Teórica:

O que é Inteligência Artificial: definição e tipos de sistemas
Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa
Aplicações práticas de IA no contexto empresarial
Mitos e realidades sobre IA
Questões éticas: viés algorítmico, transparência e responsabilidade
Prática:

Exploração guiada de exemplos reais de IA em diferentes sectores
Identificação de oportunidades de aplicação de IA no contexto profissional de cada formando
Discussão de casos práticos: onde a IA funciona e onde falha

Módulo 2: Introdução às Ferramentas de IA (1,5h)
Teórica:

Panorâmica das principais ferramentas disponíveis
ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini: características e diferenças
Como escolher a ferramenta certa para cada tarefa
Prática:

Criação de contas nas plataformas (ChatGPT, Copilot, Gemini)
Primeiras interacções com cada ferramenta
Exercício comparativo: a mesma tarefa em diferentes plataformas
Teste de funcionalidades básicas e interface

Módulo 3: Prompt Engineering – A Arte de Pedir Bem (2h)
Teórica:

O que é um prompt e porque é que importa
Anatomia de um bom prompt: contexto, tarefa, formato, restrições, tom
Técnicas avançadas de prompting
Erros comuns e como evitá-los
Prática:

Exercício 1: transformar prompts vagos em prompts eficazes
Exercício 2: criar prompts para situações profissionais reais (email formal, análise de documento,
brainstorming)
Exercício 3: refinamento iterativo – melhorar resultados através de prompts sucessivos
Análise em grupo dos melhores e piores prompts criados

Módulo 4: IA Aplicada à Criação de Conteúdo (2h)
Teórica:

Tipos de conteúdo que a IA pode criar
Melhores práticas para redacção assistida por IA
Como manter autenticidade e qualidade
Revisão e edição de outputs de IA
Prática:

Exercício 1: redigir um e-mail profissional complexo com IA
Exercício 2: criar uma proposta comercial ou relatório executivo
Exercício 3: desenvolver uma apresentação (estrutura e conteúdo)
Exercício 4: brainstorming para campanha ou projecto específico
Revisão colaborativa: melhorar textos gerados por IA

Módulo 5: IA para Análise de Dados e Produtividade (2h)
Teórica:

Como a IA processa e analisa informação
Automatização de tarefas repetitivas
Ferramentas para organização e gestão de projectos
Pesquisa e síntese de informação com IA
Prática:

Exercício 1: analisar um conjunto de dados (ex: feedback de clientes, relatório de vendas)
Exercício 2: criar automação para tarefa repetitiva do dia-a-dia
Exercício 3: sintetizar documento longo em resumo executivo
Exercício 4: pesquisar e compilar informação sobre tema específico
Cada formando identifica 3 tarefas do seu trabalho que pode automatizar

Módulo 6: Limites, Segurança e Boas Práticas (1,5h)
Teórica:

O que a IA NÃO pode fazer (ainda)
Alucinações e erros comuns de IA
Protecção de dados e confidencialidade
Considerações éticas e deontológicas no uso empresarial
Framework de boas práticas
Prática:

Exercício 1: identificar erros e informações falsas em outputs de IA (fact-checking)
Exercício 2: anonimizar dados sensíveis antes de usar IA
Exercício 3: análise de casos – decisões éticas no uso de IA
Criar checklist personalizada de segurança para a própria organização
Módulo 7: Projecto Final Hands-On (1h)
Prática:

Cada formando escolhe um desafio real do seu contexto profissional
Desenvolvimento de solução completa usando ferramentas de IA aprendidas
Aplicação dos conceitos de prompting, criação de conteúdo ou análise de dados
Apresentação oral (5 min por formando): problema, solução, resultado
Feedback do grupo e da formadora
Discussão de próximos passos: como continuar a evoluir