Atividade Eixo 1 - IA e Gestão de Projetos_ Revisão da tentativa

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Iniciado em quinta-feira, 11 jun. 2026, 17:30
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Concluída em quinta-feira, 11 jun. 2026, 17:33
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Questão 1
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Projetos tradicionais de software tendem a operar com requisitos relativamente estáveis, etapas previsíveis e entregas padronizadas. Já
projetos de Inteligência Artificial, possuem características distintas: dependem da qualidade dos dados, exigem experimentação
contínua e envolvem incertezas que podem alterar escopo, prazos e resultados esperados.
Uma gestora de TIC está iniciando um projeto para desenvolver um modelo de IA que estime a demanda futura por serviços públicos.
Ao analisar o contexto, ela identifica:
dados históricos incompletos e sujeitos a limpeza;
necessidade de testar diferentes algoritmos;
métricas de desempenho que podem mudar ao longo do projeto;
previsão de ajustes sucessivos até chegar a um modelo útil;
pressão de stakeholders por previsibilidade e clareza no valor final.
Ela precisa orientar a equipe sobre qual abordagem de gestão é mais adequada para iniciar o planejamento desse tipo de projeto.
Com base no cenário e nos conhecimentos adquiridos nos cursos, assinale a alternativa que melhor representa a orientação inicial da
gestora:
a. Priorizar a etapa de coleta de dados e seguir o mesmo fluxo de um projeto tradicional, focando em documentar requisitos de
negócio detalhadamente antes de iniciar experimentações.
b. Estruturar o projeto prevendo ciclos iterativos que incluam exploração e preparação de dados, testes sucessivos de modelos e
revisões contínuas de desempenho, comunicando desde o início a natureza experimental do desenvolvimento.
c. Estabelecer desde o início um cronograma rígido, com entregas fechadas e requisitos estáveis, priorizando previsibilidade e
evitando revisões frequentes para não comprometer o prazo.
d. Dividir o projeto em fases tradicionais (levantamento, desenvolvimento, testes e entrega), adaptando apenas a etapa de testes
para contemplar validações adicionais de desempenho do modelo.
e. Focar primeiro na definição completa do modelo matemático a ser utilizado, antes de analisar dados, para acelerar as fases
posteriores e reduzir retrabalho na etapa técnica.
Projetos de IA apresentam particularidades que os diferenciam dos projetos tradicionais, especialmente a dependência da qualidade
dos dados, a incerteza sobre o desempenho do modelo e a necessidade de ciclos sucessivos de experimentação. Por isso, abordagens
rígidas, com escopo totalmente definido e pouca flexibilidade, tendem a ser inadequadas. A gestão deve reconhecer que o valor emerge
de ciclos de aprendizado — e não de uma linha de produção de software previsível.
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Questão 2
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O uso de Inteligência Artificial na gestão de projetos tem se expandido rapidamente, apoiando gestores em análise de riscos,
previsibilidade de cronogramas, priorização de tarefas, alocação de recursos e melhoria da tomada de decisão. Os objetos de
aprendizagem fornecidos destacam que a IA pode aumentar a eficiência e fornecer insights antes inacessíveis, mas também traz
desafios importantes relacionados a dados, confiança, limitações algorítmicas e transparência.
Uma gerente de projetos de um órgão público está avaliando implementar ferramentas de IA para apoiar a execução de um grande
programa estratégico. A área se queixa frequentemente de:
dificuldades em estimar prazos com precisão;
sobrecarga de demandas e dificuldade de priorizar tarefas;
decisões tomadas com base em percepções subjetivas;
pouco tempo para análises comparativas de cenários;
necessidade de reduzir retrabalhos decorrentes de má alocação de recursos.
Após estudar os materiais disponibilizados, a gerente precisa orientar sua equipe sobre como a IA pode ser aplicada de forma prática e
responsável na gestão do programa, considerando benefícios e limitações.
Com base nos objetos de aprendizagem consultados e na situação apresentada, assinale a alternativa que melhor representa a
orientação inicial da gerente sobre como aplicar IA na gestão do programa:
a. Integrar soluções de IA capazes de apoiar estimativas, prever riscos e gerar simulações de cenários, utilizando-as como insumo
para tomada de decisão — desde que acompanhadas por validação humana contínua e análise crítica sobre limitações e vieses.
b. Priorizar o uso de IA apenas para automatizar atividades repetitivas, evitando sua aplicação em análises estratégicas, já que
essas decisões devem depender exclusivamente da experiência do gestor.
c. Implementar ferramentas de IA focadas em sugerir alocação automática de recursos e priorização de tarefas, reduzindo a
necessidade de reuniões de alinhamento, mesmo que a equipe ainda não tenha maturidade em dados.
d. Reservar o uso de IA apenas para monitoramento de indicadores ao final de cada ciclo, evitando interferência nos processos
de planejamento ou execução, já que a tecnologia ainda está em estágio inicial de adoção no setor público.
e. Utilizar sistemas de IA para substituir completamente os métodos de planejamento existentes, permitindo que algoritmos
definam metas, prazos e alocações com mínimo envolvimento da equipe, proporcionando maior agilidade.
A adoção de IA na gestão de projetos deve equilibrar automação, apoio analítico e supervisão humana. Os objetos de aprendizagem
reforçam que a IA pode ampliar a capacidade do gestor ao oferecer previsões, análises comparativas e simulações de cenários, desde
que: 
- exista cuidado com a qualidade dos dados; 
- sejam compreendidas as limitações e potenciais vieses dos modelos; 
- o uso da IA complemente — e não substitua — o julgamento profissional; 
- haja transparência e validação contínua das recomendações geradas; 
a adoção tecnológica avance conforme a maturidade da equipe e dos processos. 
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Questão 3
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Além de apoiar previsões e análises, a Inteligência Artificial pode auxiliar gestores de projetos em atividades como automatização de
relatórios, análise de documentos, geração de insights para comunicação e suporte ao relacionamento com stakeholders. Os materiais
estudados reforçam que essas aplicações aumentam a eficiência operacional, mas exigem critérios claros de uso, revisão humana e
atenção a possíveis interpretações equivocadas produzidas pelos modelos.
Um gerente de projetos está conduzindo iniciativas simultâneas com equipes extensas e stakeholders distribuídos em diferentes
unidades administrativas. Ele relata dificuldades em:
consolidar atualizações semanais de status vindas de múltiplas fontes;
adaptar relatórios para públicos diferentes (executivo, técnico e operacional);
manter consistência na comunicação de riscos e dependências;
reduzir o tempo gasto preparando apresentações e sumários.
Após conhecer ferramentas de IA generativa e sistemas de automação inteligente, a gerente avalia como integrá-los ao processo de
comunicação e gestão da informação, garantindo qualidade e confiabilidade.
Com base nos objetos de aprendizagem consultados e no cenário descrito, assinale a alternativa que melhor representa uma
orientação adequada sobre como utilizar IA para apoiar a comunicação e o gerenciamento de stakeholders no projeto:
a. Restringir o uso de IA apenas à tradução automática de documentos, já que aplicações mais avançadas podem comprometer a
neutralidade da mensagem e confundir os stakeholders.
b. Automatizar completamente a geração de relatórios e comunicados, permitindo que a IA produzatodos os textos e sumários
sem revisão, garantindo maior velocidade e eliminando a necessidade de intermediários.
c. Aplicar IA exclusivamente para elaborar apresentações visuais, permitindo que a equipe se concentre nas análises, mesmo que
os conteúdos textuais e conclusões sejam totalmente automatizados.
d. Utilizar ferramentas de IA para consolidar informações, estruturar rascunhos de relatórios e gerar versões preliminares de
comunicados, mantendo revisão e supervisão humanas antes do envio aos stakeholders.
e. Evitar o uso de IA em comunicações críticas, pois a tecnologia tende a padronizar mensagens e reduzir a capacidade de
adaptação aos diferentes públicos envolvidos.
Os objetos de aprendizagem destacam que a IA pode apoiar a automação da comunicação, facilitar a consolidação de dados e ajudar na
criação de relatórios e materiais para as partes interessadas. Contudo, sua aplicação deve:
preservar revisão crítica humana, especialmente em conteúdos estratégicos;
garantir precisão, clareza contextual e adequação ao público;
utilizar a IA como ferramenta de apoio, e não como substituta integral;
aumentar eficiência sem comprometer a qualidade da comunicação;
reduzir carga operacional, permitindo que gestores concentrem esforços na análise e no diálogo com as partes interessadas.
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11/06/2026, 16:33 Atividade Eixo 1 - IA e Gestão de Projetos: Revisão da tentativa
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