Um Curso de Formação Profissional Sobre:

Profissional Certificado em Governação de Inteligência Artificial (CAIGP)

Curso Intensivo de Governação de IA

Calendário do curso

Sobre o curso Profissional Certificado em Governação de Inteligência Artificial (CAIGP)

As soluções do curso de formação Profissional Certificado em Governança de Inteligência Artificial (CAIGP) capacitam líderes empresariais e responsáveis pela gestão tecnológica a estabelecer estruturas robustas, transparentes e eticamente sólidas para a supervisão algorítmica em ambientes empresariais. À medida que os sistemas autónomos e os modelos avançados de aprendizagem automática se tornam parte integrante das estratégias comerciais modernas, as organizações enfrentam riscos jurídicos, operacionais e éticos significativos. O estabelecimento de protocolos de governança estruturados assegura que a implementação esteja plenamente alinhada com as normas regulamentares globais, a integridade organizacional e as expectativas da sociedade.

Os sistemas empresariais exigem políticas claras, avaliações de risco rigorosas e mecanismos de supervisão contínua para proteger a reputação corporativa e promover a confiança. Este curso de formação para executivos proporciona aos profissionais arquiteturas de estruturas práticas para avaliar a segurança algorítmica, eliminar vieses sistémicos, aplicar salvaguardas de privacidade e exigir supervisão humana nos processos de tomada de decisão. Ao traduzir arquiteturas técnicas complexas em políticas corporativas pautadas pela responsabilização, os decisores ficam capacitados para promover uma inovação tecnológica sustentável, salvaguardando simultaneamente o valor empresarial a longo prazo.

Resultados esperados

Ao participar deste curso de formação Certified Artificial Intelligence Governance Professional (CAIGP), os participantes adquirirão capacidade prática e visão estratégica para implementar uma supervisão algorítmica avançada, alcançando os seguintes resultados principais:

Estabelecer Estruturas Estratégicas de Governação: Conceber, adaptar e implementar estruturas resilientes de governação organizacional alinhadas com referenciais internacionais, como a ISO/IEC 42001, o NIST AI Risk Management Framework e quadros legais como o Regulamento da UE sobre Inteligência Artificial.
Realizar Avaliações de Risco e de Enviesamento Algorítmicos: Identificar, analisar e mitigar sistematicamente vulnerabilidades algorítmicas complexas, discriminação automatizada e anomalias no desempenho dos sistemas ao longo do ciclo de vida tecnológico.
Formular Políticas Empresariais e Controlos de Supervisão: Desenvolver orientações robustas de controlo interno, protocolos operacionais normalizados e mecanismos de supervisão—incluindo controlos com intervenção humana—para supervisionar sistemas preditivos e generativos avançados.
Manter a Conformidade Regulamentar e a Preparação para Auditorias: Criar sistemas de verificação abrangentes, normas de documentação e registos de riscos para cumprir auditorias regulamentares globais rigorosas e obrigações de divulgação.
Alinhar as Iniciativas de IA com os Compromissos Empresariais de ESG: Integrar princípios de tecnologia ética e processos transparentes de tomada de decisão diretamente nas agendas de governação empresarial, nos objetivos de sustentabilidade e nas estratégias de gestão de riscos.
Reforçar a Liderança Interfuncional na Governação: Dirigir grupos de coordenação multidisciplinares que integrem as áreas jurídica, técnica, de risco e comercial, de modo a permitir uma expansão tecnológica responsável sem comprometer os padrões éticos.

Este curso é indicado para

O curso de formação Certified Artificial Intelligence Governance Professional (CAIGP) oferece valor estratégico fundamental a decisores seniores, responsáveis pela conformidade e líderes empresariais encarregados da supervisão tecnológica, incluindo:

Diretores de Risco (CROs) e Gestores de Risco Empresarial
Diretores de Tecnologia (CTOs) e Diretores de Informação (CIOs)
Diretores de Ética e Diretores de Integridade Corporativa
Diretores Jurídicos, Consultores Jurídicos e Responsáveis pela Conformidade Regulamentar
Diretores de Dados (CDOs) e Presidentes de Comitês Diretivos de IA
Diretores de Auditoria Interna e Especialistas em Governança Empresarial
Consultores Seniores de Estratégia e Diretores de Transformação Digital

Método de formação

Este curso de formação Profissional Certificado em Governança de Inteligência Artificial (CAIGP) utiliza uma metodologia de aprendizagem dinâmica, centrada nos executivos e focada na estratégia de alto nível e na execução em contextos reais. Os participantes envolvem-se em diálogos estratégicos orientados, sessões estruturadas de resolução de problemas e intercâmbios de conhecimentos entre pares, concebidos para reproduzir ambientes de tomada de decisões de alto risco em conselhos de administração. A análise conduzida pelo formador desdobra normas técnicas e estruturas de políticas em estratégias de gestão aplicáveis.

Ao longo do curso de formação, a aprendizagem assenta na reflexão prática e em exercícios colaborativos. Os participantes avaliam diretamente desafios reais de governança, analisam vulnerabilidades estruturais e elaboram mecanismos de políticas personalizados, concebidos para uma rápida integração nas respetivas arquiteturas corporativas.

Sobre o Instrutor

O instrutor responsável por ministrar este curso de formação Certified Artificial Intelligence Governance Professional (CAIGP) é especialista em governança de IA e IA responsável, com mais de uma década de experiência na área. A sua experiência ajuda os participantes a relacionar princípios éticos e regulamentares com as responsabilidades quotidianas de supervisão e com decisões complexas relativas à adoção da IA, ao risco e à prestação de contas. Por meio de explicações claras e exemplos relevantes do setor, torna conceitos complexos, como viés algorítmico, explicabilidade, classificação de sistemas de alto risco e monitorização do ciclo de vida, mais fáceis de compreender e aplicar.

A orientação do instrutor relaciona diretamente os referenciais de governança com as responsabilidades dos executivos de tecnologia, responsáveis pela gestão de riscos, consultores jurídicos, responsáveis pela conformidade, auditores e comités de supervisão de IA. O instrutor esclarece como as obrigações regulamentares, os controlos de risco, a supervisão humana e as pistas de auditoria influenciam a elaboração de políticas, a contratação de terceiros, a resposta a incidentes e a governança da IA generativa. Esta perspetiva apoia uma avaliação profissional fundamentada ao analisar sistemas de IA, estabelecer controlos proporcionais e implementar uma governança eficaz numa organização.

Programa do curso

Dia 1:Primeiro dia: Fundamentos da governança da IA e da IA responsável

Compreender a governança da IA: definições, âmbito e importância
Principais fatores impulsionadores da governança da IA nos setores público e privado
Visão geral dos princípios éticos da IA: equidade, responsabilização, transparência e privacidade
Tipos de sistemas de IA e desafios de governança associados
Estudos de caso: falhas de governança (IA de recrutamento da Amazon, COMPAS, etc.)
Introdução aos modelos e quadros globais de governança da IA
Elaborar a justificação empresarial para uma IA responsável
Workshop: Mapeamento das necessidades de governança da IA na sua organização

Dia 2:Segundo dia: Cenários regulamentares, normas e requisitos de conformidade

Visão geral das regulamentações globais
Classificações da IA e obrigações de conformidade
Leis de proteção de dados e IA (RGPD, regulamentações regionais)
Requisitos de governação para sistemas de IA de alto risco
Obrigações de documentação, transparência e comunicação de informações sobre IA
Desenvolvimento de estruturas internas de conformidade
Workshop: Realização de uma avaliação de impacto regulamentar

Dia 3:Terceiro dia: Gestão de riscos de IA, enviesamento e transparência algorítmica

Compreender os riscos da IA: técnicos, operacionais, éticos e sociais
Deteção de enviesamentos, avaliação da equidade e estratégias de mitigação
Métodos e ferramentas de IA explicável (XAI)
Governação de modelos de IA generativa e grandes modelos de linguagem
Gestão e monitorização do ciclo de vida dos modelos de IA
Registos de riscos, pontos de controlo de IA e trilhos de auditoria
Estruturas de teste e validação de sistemas de IA
Workshop: Realização de uma avaliação de riscos de IA e análise de enviesamento

Dia 4:Quarto dia: Conceção e implementação de estruturas de governação de IA

Estruturas de governação: comités, funções e responsabilidades de supervisão
Estruturas de governação de IA: NIST, ISO e modelos organizacionais
Criação de políticas de governação de IA e procedimentos operacionais padrão
Governação de aquisições: avaliação de fornecedores terceiros de IA
Controlos com intervenção humana (HITL) e com supervisão humana (HOTL)
Gestão da resposta a incidentes decorrentes de falhas de IA
Desenvolvimento da governação para IA generativa e sistemas autónomos
Workshop: Elaboração de uma política de governação de IA para a sua organização

Dia 5:Quinto dia: estratégia, modelos de maturidade e tendências futuras

Desenvolvimento de uma estratégia empresarial de governança de IA
Avaliações da maturidade em IA e desenvolvimento de um roteiro
Alinhamento da governança de IA com os valores organizacionais e as metas ESG
Integração da governança de IA em programas de transformação digital
Preparação para tendências futuras: sistemas autônomos, AGI e regulamentações de próxima geração
Exercício final: elaboração de um plano completo de governança de IA
Exame / avaliação para certificação
Sessão de encerramento: plano de ação para a implementação da governança de IA

Resumo do Curso de Treinamento Profissional Certificado em Governação de Inteligência Artificial (CAIGP)

O curso de formação Certified Artificial Intelligence Governance Professional (CAIGP) explica como governar sistemas de IA de forma responsável e transformar requisitos éticos, regulamentares e operacionais em controlos organizacionais exequíveis. Define a finalidade e o âmbito da governação da IA, analisando a equidade, a responsabilização, a transparência e a privacidade, bem como os desafios específicos apresentados por sistemas preditivos, generativos e autónomos. Casos de falhas de governação, incluindo exemplos nas áreas do recrutamento e da justiça penal, ajudam os participantes a avaliar a importância da supervisão e a construir uma justificação empresarial credível. Em seguida, o curso interpreta a regulamentação global, as classificações de IA, os deveres de proteção de dados e as obrigações aplicáveis a sistemas de alto risco, à documentação e à comunicação de informações. Aborda a dificuldade prática de traduzir estas expectativas em estruturas internas de conformidade através da avaliação do impacto regulamentar. Os riscos técnicos, operacionais, éticos e sociais são explorados por meio da análise de enviesamentos, de métricas de equidade, da IA explicável, da monitorização do ciclo de vida, de pontos de controlo, de trilhos de auditoria, de testes e da validação, permitindo aos profissionais abordar sistematicamente decisões complexas de governação.

Os participantes aprendem a conceber estruturas de governação com comités, funções e responsabilidades de supervisão, baseando-se em modelos do NIST, da ISO e das organizações. Podem aplicar estes conhecimentos através da elaboração de políticas, procedimentos operacionais normalizados e controlos com intervenção ou supervisão humana, definindo simultaneamente requisitos para a aquisição de soluções de IA a terceiros e para a resposta a incidentes. O trabalho sobre IA generativa e sistemas autónomos apoia uma governação proporcional dos casos de utilização emergentes. Os exercícios em contexto profissional desenvolvem a capacidade de mapear necessidades organizacionais, avaliar impactos regulamentares, registar riscos de IA, investigar enviesamentos e elaborar uma política de governação. Os participantes também integram estes elementos numa estratégia empresarial, recorrendo a avaliações de maturidade e roteiros para priorizar a implementação e alinhar a governação com os valores organizacionais, os objetivos de ESG e a transformação digital. As tendências futuras e a evolução da regulamentação contribuem para uma visão prospetiva. Um modelo de governação e um plano de ação para a implementação preparam os profissionais para tomar decisões informadas pelo risco, coordenar perspetivas jurídicas e técnicas, reforçar a responsabilização e apoiar a supervisão organizacional.

Certificado

Após a conclusão bem-sucedida do curso de formação, os participantes receberão um Certificado de Conclusão da 360 Leaders Training. Os participantes obterão entre 25 e 30 créditos, de acordo com os registos de assiduidade ao longo do curso de formação.
Cada Hora de Aprendizagem Orientada corresponde a 60 minutos de presença efetiva. Os registos de assiduidade são mantidos e geridos em conformidade com o nosso sistema de gestão da qualidade certificado segundo a norma ISO 9001:2015.

Este curso é indicado para

Diretores de Risco (CROs) e Gestores de Risco Empresarial
Diretores de Tecnologia (CTOs) e Diretores de Informação (CIOs)
Diretores de Ética e Diretores de Integridade Corporativa
Diretores Jurídicos, Consultores Jurídicos e Responsáveis pela Conformidade Regulamentar
Diretores de Dados (CDOs) e Presidentes de Comitês Diretivos de IA
Diretores de Auditoria Interna e Especialistas em Governança Empresarial
Consultores Seniores de Estratégia e Diretores de Transformação Digital

Método de formação

Acreditação

Áreas de formação relacionadas:

Governança, Risco e Conformidade (GRC) Inteligência Artificial (IA)

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Perguntas frequentes sobre Profissional Certificado em Governação de Inteligência Artificial (CAIGP)

O curso de formação Certified Artificial Intelligence Governance Professional (CAIGP) destina-se a profissionais seniores responsáveis pela supervisão de IA, risco empresarial, conformidade, tecnologia, dados, ética e estratégia organizacional. Participantes relevantes incluem CROs, CTOs, CIOs, CDOs, líderes jurídicos e regulatórios, diretores de auditoria interna, presidentes de comitês de governança de IA e diretores de transformação digital. É particularmente aplicável a tomadores de decisão que devem alinhar a implementação de IA com obrigações regulatórias, integridade organizacional, controles de risco e expectativas sociais.

O curso de formação Certified Artificial Intelligence Governance Professional (CAIGP) aborda referências internacionais de governança e requisitos regulatórios, incluindo ISO/IEC 42001, o NIST AI Risk Management Framework, o Regulamento Europeu de IA (EU AI Act), GDPR e regulamentos regionais relevantes. Os participantes analisam classificações de IA, obrigações para sistemas de alto risco, documentação, expectativas de transparência e relatórios. Também consideram como traduzir esses requisitos externos em estruturas internas de conformidade, políticas, responsabilidades de supervisão e avaliações de impacto regulatório.

O curso ajuda as organizações a identificar riscos técnicos, operacionais, éticos e sociais ao longo do ciclo de vida do sistema de IA. Os participantes analisam registros de riscos, pontos de controle, trilhas de auditoria, testes, validação e monitoramento contínuo como elementos de supervisão disciplinada da IA. Isso apoia decisões mais informadas sobre implantação do sistema, escalonamento e remediação, especialmente quando aplicações de IA podem gerar preocupações significativas de conformidade, desempenho, equidade ou responsabilidade.

O viés algorítmico, a equidade e a explicabilidade são abordados por meio da detecção de viés, avaliação de equidade, estratégias de mitigação e métodos e ferramentas de IA explicável. Os participantes examinam como a discriminação automatizada e as anomalias de desempenho do sistema podem ser identificadas e gerenciadas por meio de uma análise estruturada de risco e viés. Essas capacidades são relevantes quando os líderes precisam justificar decisões algorítmicas, fortalecer a transparência e demonstrar que os controles de governança refletem princípios de equidade, responsabilidade, privacidade e supervisão responsável.

O curso aborda os requisitos de governança para modelos generativos de IA, grandes modelos de linguagem e sistemas autônomos, incluindo monitoramento do ciclo de vida e supervisão humana adequada. Os participantes analisam os controles de humano no loop e humano no controle, bem como as políticas e mecanismos de supervisão necessários para tecnologias cada vez mais autônomas. A agenda também considera desenvolvimentos futuros, como AGI e regulamentação de próxima geração, ajudando as organizações a preparar estruturas de governança para riscos emergentes sem perder a responsabilidade.

Os participantes aprendem como a governança de compras pode apoiar a avaliação de fornecedores terceirizados de IA antes da adoção ou implantação organizacional. O curso conecta a supervisão dos fornecedores com políticas documentadas, procedimentos operacionais padrão, pontos de controle e trilhas de auditoria, ajudando os tomadores de decisão a avaliar riscos externos relacionados à IA. Também aborda a gestão de resposta a incidentes para falhas de IA, de modo que responsabilidades, arranjos de escalonamento e ações de governança possam ser incorporados ao quadro mais amplo de supervisão da organização.

O curso apoia o desenvolvimento da estratégia empresarial por meio de avaliações de maturidade em IA, planejamento de roteiros e o design de um plano completo de governança. Os participantes consideram como a governança pode alinhar-se aos valores organizacionais, metas ESG e programas de transformação digital, em vez de operar como uma atividade isolada de conformidade. O foco resultante está em conectar estruturas de governança, políticas, controles de risco e prioridades de implementação à direção estratégica mais ampla da organização.

Falhas de governança e o caso de negócios para IA responsável são examinados juntos para mostrar como a supervisão fraca pode criar exposições legais, operacionais, éticas e sociais. Exemplos como a IA de recrutamento da Amazon e o COMPAS fornecem contexto para considerar falhas em justiça, responsabilidade, transparência e privacidade. Os participantes podem usar essas lições ao mapear as necessidades de governança organizacional e explicar por que políticas claras, avaliação disciplinada de riscos e supervisão contínua são necessárias para a implantação responsável da IA.