CONCEBER E GERIR UM PROJETO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)

Objetivos da formação

• Identificar os desenvolvimentos mais recentes e as características específicas dos projetos de Inteligência Artificial (IA)
• Estabelecer o enquadramento operacional, orçamental e jurídico para projetos de IA
• Descrever a estrutura organizacional proposta pela ISO 42001

Duração da formação

Programa da formação

Estado da arte das tecnologias e aplicações da Inteligência Artificial (IA)

• Definições e tipologias de IA: IA preditiva, IA generativa, Agentes autônomos

• Desenvolvimentos recentes: de LLMs (GPT, Llama, Mistral) a arquiteturas multiagentes

• Visão geral dos usos por setor (saúde, indústria, serviços, varejo)

• Tendências: IA agente, RAG ( Geração Aumentada por Recuperação ), IA de borda, IA frugal

• Principais participantes: editoras de software, provedores de nuvem, software de código aberto, empresas de serviços de TI, startups

• Uma característica distintiva dos projetos de IA

Exemplos de exercícios práticos

• Quadro estratégico:

• Apresentação do contexto do caso prático
• Identifique o tipo relevante de IA (agente conversacional com RAG para responder com base no conhecimento do produto e da regulamentação)
• Defina os indicadores iniciais de sucesso (taxa de resolução sem intervenção humana, tempo de resposta, conformidade, etc.)
• Liste os riscos iniciais (confidencialidade dos dados de saúde, ilusão em relação ao modelo, aceitação por parte dos consultores)

Escopo, recursos, custos e prazos

• Definir o escopo funcional e técnico de um projeto de IA

• Diferença entre POC, MVP e industrialização

• Estimativa de recursos: habilidades (Cientista de Dados, Engenheiro de IA, MLOps, Especialista em Negócios, Especialista Jurídico), infraestrutura (Nuvem, GPU, API)

• Modelos de custo: custos de desenvolvimento, custos de inferência, custos de ajuste fino , custos de manutenção

• Planejamento: fases de exploração, desenvolvimento, teste, implantação e iteração

Exemplos de exercícios práticos

• Quadro operacional e orçamentário:

• Defina o escopo do MVP (Produto Mínimo Viável)
• Identificar os recursos necessários: gerente de projeto de IA, engenheiro de dados, desenvolvedor de IA (LLM), especialista em negócios (atendimento ao cliente), advogado especializado em GDPR/Lei de IA
• Estimativa de custos para 3 meses: Nuvem (API ou modelo de código aberto hospedado), base de dados vetorial, ingestão de dados
• Estabeleça um plano baseado em marcos: definição de escopo > prova de conceito > piloto em ambiente real > teste com 10 agentes > avaliação

Quadro regulatório e ético (Lei de IA, RGPD)

• RGPD:

• Legalidade do processamento
• Dados pessoais e dados sensíveis (saúde)
• Direito de objeção
• Obrigação de fornecer informações
• Subcontratação

• Lei de IA:

• Classificação de sistemas de IA (risco inaceitável, alto risco, risco limitado, risco mínimo)
• Títulos para sistemas de alto risco
• Caso dos chatbots

• Interações entre o RGPD e a Lei de Inteligência Artificial:

• Conformidade dupla

• Ética:

• Explicabilidade
• Transparência
• Supervisão humana
• Não discriminação

• Documentação obrigatória:

• Registro de processamento
• Avaliação de impacto (IPA)
• Documentação técnica da Lei de Inteligência Artificial

Exemplos de exercícios práticos

• Análise de conformidade:

• Com base no estudo de caso, determine o nível de risco de acordo com a Lei de Inteligência Artificial.

Uma abordagem baseada em riscos para projetos de IA utilizando a norma ISO 42001

• Introdução à norma ISO/IEC 42001 (sistema de gestão de IA): objetivos, estrutura

• Abordagem baseada no risco: identificação, avaliação, tratamento, monitoramento.

• Alinhamento com a Lei de Inteligência Artificial: o padrão como estrutura de conformidade

• Implementação de um registo de riscos específico para IA

• Funções e responsabilidades: Gerente de IA, comitê de ética, auditores internos

• Indicadores de risco e desempenho (KPIs para segurança, equidade e robustez)

Exemplos de exercícios práticos

• Elaboração de um registo de riscos e plano de ação

Formador

Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.