MBA em Transformação Digital e Inteligência Artificial

MBA em Transformação Digital e Inteligência Artificial

Turmas

A distância - AO VIVO

Objetivos

Capacitar profissionais para os ambientes e constantes mudanças do mundo digital onde o profissional precisa ser cada vez mais dinâmico e atualizado nas diversas tecnologias e inovações existentes.

Perfil do Especialista

Atuar em Gestão de equipes, TI e atividades que envolvem e produzem produtos digitais. Trabalhar com engajamento e cultura de equipe. Desenvolvimento dos processos de inovação e identificação de soluções aplicando mapeamento e integração das informações. Gerenciar mudanças, estabelecer políticas e estratégias de desenvolvimento da empresa. Implementar algoritmos para resolução de problemas atento as questões éticas envolvidas no uso da IA. Soluções de dificuldades e desafios na implementação da governança de dados em uma empresa promovendo a transparência e a privacidade dos dados. Desenvolver autonomia, engajamento da equipe com foco nas entregas e melhoria contínua. Orientar processos de tomada de decisão de investimentos. Realizar serviços de assessoria e consultoria em projetos de transformação digital e uso de Inteligência Artificial.

Programa

Carga Horária: 360h

Processo de inovação e identificação de soluções para um problema, Mapeamento e integração de experiências culturais; Visão de mundo; Mapeamento de processos do cotidiano do indivíduo; Identificação de barreiras e oportunidades de remoção dele. Imersão, Análise e síntese. Perspectivas dos resultados. Prototipagem.

Sociedade da Informação e os riscos cibernéticos; Sociedade da Informação e direitos humanos. Vigilância em massa: vigilância algorítmica, corrosão da democracia e trans política. A Direito da cibersegurança: aspectos operacionais e estratégicos. Marco Civil da internet: o advento da legislação brasileira; Proteção de dados pessoais: aspectos gerais do RGPD e LGPD; Regulamento Geral de Proteção de Dados e Reflexões sobre i impacto no Direito Urbanístico; Regulamento Geral sobre a Proteção de dados no âmbito italiano; Autoridade Nacional de Proteção de Dados pessoais; Lei Geral de Proteção de Dados e reflexões sobre o impacto no Direito Urbanístico. Lei Geral de Proteção de Dados e Direito do Consumidor; Tutela da privacidade dos menores de idade na internet e seus conceitos. Os bastidores da internet; Vulnerabilidade física, coorporativa e de dados pessoais; Influência das redes sociais no escrutínio eleitoral; Direito Digital na prática: do processo de identificação a remoção do conteúdo na internet; Compliance cibernético e direito regulatório. Evolução no combate à criminalidade digital; O acesso não autorizado de dispositivo informático; Investigação cibernética: panorama geral e infiltração policial. Cadeia de custódia em evidências digitais; O novo crime de denunciação caluniosa eleitoral e as Fakes News: LEI n° 13.834/2019.

História da Inteligência Artificial. Os primeiros exemplos de uso da IA. Teoria da mente. Máquinas reativas. Máquinas de memória limitada. Tipos de uso e diferenças entre as IAs.
Inteligência artificial estreita. Inteligência artificial forte. Inteligência artificial especulativa.
IA generativa. Perfil de profissionais em IA: advogados, engenheiros e arquitetos de inteligência artificial. Curadoria e retroalimentação. Arquitetura e engenharia básica para implantação da IA. Ciclo de inovação em IA. Apresentação de casos de uso e opções de aplicações na atualidade.

Complexidade e Incertezas do projeto. Planejamento do gerenciamento de riscos. Identificação de riscos: entradas, ferramentas, técnicas e saídas. Análise qualitativa de riscos. Análise quantitativa de riscos. Planejamento de respostas a riscos. Estratégias para riscos negativos ou ameaças: prevenir, transferir ou mitigar. Estratégias para riscos positivos ou oportunidades: explorar, compartilhar ou melhorar. Monitoramento e controle de riscos. Matriz de probabilidade e impacto. Diagrama da árvore de decisão.

Entendimento de conceitos e suas principais diferenças. Tipos de aprendizado e algoritmos.
Aprendizado supervisionado e não supervisionado. Uso dos principais algoritmos de aprendizado de máquina: regressão, árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetor de suporte e algoritmos de agrupamento. Entendimento básico sobre regressão, classificação, agrupamento, anomalias e recomendação. Base de treino e base de teste. Verdadeiro positivo, verdadeiro negativo, falso positivo e falso negativo. Entendimento sobre construção e escolha do modelo. Coleta e limpeza de dados. Treinamento, avaliação, ajuste e implantação do modelo.

O crescimento da IA e projeções. IA e seus mais diversos usos: chatbots, aplicações de gestão, mecanismos de segurança, predições, ensino, assistente pessoal, vendas e marketing. Oportunidades e riscos enfrentados com o uso em escala da inteligência artificial. Expectativa de investimentos para o uso futuro. Profissões em risco e novas profissões. IA na logística e cadeia de suprimentos. Padrões éticos e estruturas de governança em IA. Ética e direito em IA. Responsabilidade legal em IA. Discriminação e viés em IA. Impacto da IA na economia mundial e brasileira.

Estudo de conceitos básicos como blockchain, criptomoedas, rastreabilidade, documentação, confiabilidade, imutável, operação, livro-razão, registro, protocolo, validação, auditoria e criptografia. Tecnologia blockchain como alternativa promissora no mercado financeiro e jurídico. Redes distribuídas e redes articuladas. As categorias e aplicações do blockchain. Segurança, transparência e veracidade das informações no contexto mundial. A importância da tecnologia blockchain, atualmente e para o futuro. Casos de uso do blockchain no Brasil. Principais criptomoedas.

Entendimento de conceitos básicos como ecossistema, plataformas, aplicativos, portais, internet, governança, automação e automotização. Governança digital. Funções e estruturas.
Tecnologia e aplicações digitais. As consequências do avanço tecnológico, da internet e da Web 4.0 e suas aplicações atuais na sociedade, relações de trabalho, econômicas e ambientais. Aplicando o digital mindset. Transmissão de dados e informações. Gerenciamento de processos e comunicação para a criação do ecossistema digital. Plataformas, aplicativos e solução para automação de processos corporativos. Plataformas, aplicativos e solução para automatização do trabalho. Estudo de casos.

Criar uma cultura orientada a dados permitindo que os profissionais gerem mais insights com base em análise profunda em dados. Entendimentos de conceitos de cultura, dados, informação, alfabetização, ecossistema e engajamento. Criar soluções voltadas para tomada de decisões com base em dados. Ecossistema de dados. Identificação e gerenciamento de partes interessadas. Engajamento e comunicação para uma empresa ser movida à análise de dados. Estratégia de alfabetização de dados. Desenvolvendo skills para uso da inteligência artificial. Comunicação eficiente.

Conceitos da logística 4.0. Evolução, crescimento e perspectiva da logística. Mapear processos, mensurar e controlar. Identificar e reduzir custos logísticos. Cadeia produtiva. Otimização da cadeia produtiva. Gestão e fluxo da cadeia de suprimentos. Atividades logísticas e suas integrações. Sistemas de informação logística. Ferramentas tecnológicas de rotas e rastreamento. A evolução do comércio eletrônico e seu impacto na logística. Cadeia e fluxos logísticos virtuais. Logística reversa. Economia circular. Logística internacional. As vantagens e desvantagens da logística 4.0.

Negócios e economia colaborativos. O uso de dados abertos em IoT. Cidades inteligentes no Brasil e no mundo com o uso de IoT. Modelos de IoT e plataformas. Internet, redes e setor público e privado auxiliando no desenvolvimento tecnológico. Uso de IoT para smart governance, smart economy, smart mobility, smart environment, smart people e smart living. Instrumentos políticos e jurídicos para o uso da IoT. Limitações para a escalabilidade da IoT no Brasil. Estudo de caso da aplicação de IoT no governo, economia, mobilidade, meio ambiente, educação, segurança e saúde.

A experiência do usuário como estratégia corporativa. A importância da jornada e experiência do cliente interno e externo à organização. Definição de usuário do centro. Capacitação na gestão do cliente. Métodos mistos, integrando Design Thinking, espiral do conhecimento, pesquisa de UX e análise de dados. Estudo de usuários, comportamento e práticas, buscando entender como os sujeitos interagem e se apropriam da informação em contextos organizacionais.

Definição de conceitos básicos: projeto, produto, agilidade, escopo, requisitos, tempo, custos, processo, parte interessadas e cronograma. Tipos de metodologias e frameworks. Processos para gerenciamento de projetos. Planejando um projeto e times. Entendendo o ciclo de vida de um projeto. Definição de pronto, gerenciamento de entregas e qualidade. Usando o CRISP-DM em projetos de Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Gerenciando projetos de acordo com o PMI. Gestão de projetos com XP. Trabalhando com modelos híbridos.

Metodologias, frameworks, conceitos, tipos, ciclos da transformação digital e estudo de casos práticos. Breve história da revolução industrial. Impactos da revolução 4.0 no mundo atual. Digitização e digitalização. Negócios digitais. Estratégias para a transformação digital. Cenários e tendências. Mapeando problemas e oportunidades. Entendimento dos principais conceitos e tecnologias da transformação digital: internet das coisas, big data, machine learning, blockchain, computação em nuvem, inteligência artificial, experiência do usuário, segurança de dados e da informação. Desafios da transformação digital.

As forças competitivas de uma empresa, ameaça de novos entrantes, capacidade produtiva, participação de mercado. Entendendo o caráter dinâmico do mercado. Técnicas para a elaboração de uma boa estratégia corporativa. Desenvolvendo um olhar holístico sobre estratégia e cadeia de valor. Entendimento de conceitos básicos como consumidor, concorrente, cultura, comportamento, qualidade, serviços, monopólio, fornecedor e vantagem competitiva. Gestão estratégica de pessoas. Gestão de fornecedores.

Construir, desenvolver e promover as responsabilidades das equipes. Evolução das Pessoas e Relação de Confiança. Talentos e Competências. Metas e Objetivos, Desafios e Complexidades. Autonomia e engajamento. Descentralização de habilidades. Fases, Entregas e Melhoria contínua. Os métodos e as técnicas de treinamento e desenvolvimento adequados ao perfil do grupo, do conteúdo, e dos objetivos propostos. Performance da equipe, supervisão, indicadores e resultados.

Introdução ao Agile e ao Scrum; O manifesto Ágil e seus Princípios; A importância do Produto Mínimo Viável (MVP); Visão geral e conceitual do framework Scrum; Características e benefícios do Scrum / Framework SCRUM; Iniciando um Projeto; Definindo a Equipe Scrum; Criando e Priorizando o Backlog do Produto; identificando as Necessidades das Partes Interessadas; definindo prioridades. / Planejamento em multinível (Planning Onion): Diário, Sprint, Versão de Entrega, Produto e Portfólio / Implementação do Projeto; Criando os Entregáveis / Monitorando projetos com Scrum; / Revisão e Retrospectiva – Concluindo e validando uma Sprint./ Release – Concluindo e validando um Projeto.

Processo de inovação e o processo de aprendizagem. Definição de inovação. Destruição criativa. Conceitos, tipos e ciclos de inovação. Inovação radical e incremental. Inovação aberta e possíveis contextos e cenários aos quais possa ser aplicada. Gestão da inovação e gestão de produtos. Mensurar a inovação. Cases de aplicação da gestão da inovação. Critérios para o sucesso de inovação. Serviços, mercado, sociedade e inovação. Inovação tecnológica. Gerações de inovações: empurrada pela tecnologia, puxada pelo mercado, modelo acoplado, modelo integrado, sistemas de integração e modelo de rede. Tipos de empresas no processo de inovação: dominada por fornecedores, intensivas em escala, intensivas em informações, baseadas em ciências e fornecedoras especializadas. Dimensões da capacidade tecnológica inovadora e fatores influentes. Modelo de medição para organizações. Processos de aquisição interna e externa de conhecimento. Processos de compartilhamento e codificação do conhecimento.

Estratégias de marketing digital. Gestão de marcas e branding. Social media. Planejamento de produtos digitais. Estratégias de SEO. Neuromarketing. A evolução dos meios de comunicação e as novas tendências. Métodos quantitativos aplicados ao marketing. Motores de busca. Ferramentas de marketing digital. Métricas e indicadores do marketing digital.

Introdução à pesquisa, Métodos de estudo: fichamento, resenha, organização do trabalho científico, Trabalhos científicos: roteiro de pesquisa / Projeto de pesquisa / TCC.

Certificação

De acordo com a legislação do MEC em vigor, serão concedidos certificados de Pós-Graduação – Lato Sensu, Especialização ou MBA dos cursos ministrados pela Universidade Católica de Petrópolis aos alunos que obtiverem aproveitamento mínimo requerido (nota 7) em cada disciplina e seu Trabalho de Conclusão de Curso ( TCC) aprovado.

Aos alunos que não entregarem o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) será concedido certificado de Qualificação Profissional emitido pelo IPETEC – Instituto de Pesquisa, Educação e Tecnologia.

Documentação necessária

  • Identidade e CPF
  • Certidão de nascimento ou casamento
  • Comprovante de Residência
  • Diploma de Graduação
  • Histórico da Graduação
  • Foto 3×4

MBA em Transformação Digital e Inteligência Artificial

  • 24x de R$ 445,20 * Mensalidade até o dia 10
  • Taxa de matrícula: R$ 100,00 Mensalidade sem desconto: R$ 556,50
  • *Desconto de 20% para pagamento efetuado até o dia 10 de cada mês.
    Para pagamento à vista: desconto de 20% no valor total do curso.