ESG AI GESTÃO PROJETOS SUSTENTÁVEIS INTELIGENTES

About ESG AI GESTÃO PROJETOS SUSTENTÁVEIS INTELIGENTES

ESG AI GESTÃO PROJETOS SUSTENTÁVEIS COM O USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Este Curso

Inteligência Artificial Generativa (IAG)

pode transformar a

Gestão de Projetos Sustentáveis

, facilitando o planejamento, execução e monitoramento de projetos que visam o impacto positivo no meio ambiente e na sociedade.

Introdução à Inteligência Artificial Generativa em Projetos Sustentáveis

Um panorama sobre como a IAG está sendo aplicada em projetos que visam a sustentabilidade, abordando suas funcionalidades e vantagens para equipes de projetos focados em ESG (Ambiental, Social e Governança).

Planejamento Estratégico Sustentável com IAG

Explora como a IA generativa permite otimizar o planejamento de recursos, simular cenários complexos e criar planos de ação alinhados a objetivos de sustentabilidade, prevendo impactos ambientais e sociais antes do início do projeto.

Automatização e Eficiência Operacional

Detalha o uso de IA para automatizar processos, reduzir desperdícios e promover o uso responsável de recursos, assegurando que as práticas de sustentabilidade sejam mantidas em cada fase do projeto.

Análise de Risco e Previsão com IA Generativa

Aborda como a IAG permite prever riscos ambientais e de conformidade, gerando insights baseados em grandes volumes de dados e históricos, além de recomendações para mitigar possíveis impactos negativos.

Modelagem de Impacto e Relatórios de Sustentabilidade

Explica como a IA generativa pode ajudar na criação de modelos de impacto para medir a pegada ambiental do projeto, além de gerar relatórios automáticos que atendem a normas globais de sustentabilidade, como GRI, TCFD e SASB.

Gestão de Stakeholders e Comunicação Transparente

Discute o papel da IAG na análise e mapeamento de stakeholders, além de ajudar a manter uma comunicação eficaz e transparente com todas as partes interessadas, promovendo confiança e engajamento em iniciativas sustentáveis.

Inovação e Criatividade Sustentável

Destaca como a IA generativa impulsiona a criatividade, gerando novas ideias e soluções sustentáveis que podem ser aplicadas ao longo do ciclo de vida do projeto, promovendo inovações que beneficiam o ambiente e a sociedade.

O Futuro da Gestão de Projetos com IAG

Reflete sobre o potencial da Inteligência Artificial Generativa para transformar a gestão de projetos sustentáveis, mostrando como a tecnologia pode ser uma aliada fundamental para alcançar metas de impacto positivo de forma inovadora e eficiente. Este Curso traz as principais áreas em que a IA generativa pode contribuir para a gestão de projetos sustentáveis, fornecendo ferramentas que impulsionam a eficiência e garantem que os objetivos de ESG sejam integrados ao planejamento e execução de cada projeto:

_IA E A GESTÃO DE PROJETOS_

1. MÓDULO 1- CONCEITOS E FUNDAMENTOS DA IA

_1.1. Conceito da Inteligência Artificial Regenerativa (IAR) e o Gerenciamento de Projetos_

_1.1.1. Conceito da IAR além dos modelos tradicionais de automação e otimização_ _1.1.2. Adaptação Contínua a Mudanças dos novos contextos e ambientes_ _1.1.3. Otimização e Melhorias de Ciclos Contínuos e Regeneração_ _1.1.4. oferecer automação inteligente, aprendizado contínuo e capacidade de adaptação_ _1.1.5. Gestão Proativa de Riscos_ _1.1.6. Automação Autorreparadora_ _1.1.7. Engajamento Inteligente de Stakeholders_ _1.1.8. Eficiência Energética e Sustentabilidade_ _1.1.9. Aprendizado com Projetos Anteriores_ _1.1.10. Simulação de Cenários para Melhor Tomada de Decisão_ _1.1.11. Conclusão sobre IA Regenerativa e Gestão de Projetos_

_1.2. Transformando a Gestão de Projetos ao melhorar a eficiência, a tomada de decisões e a sustentabilidade_

_1.2.1. Seleção e Priorização de Projetos_ _1.2.2. Seleção e Priorização de Projetos_ _1.2.3. Automatização de Tarefas Rotineiras_ _1.2.4. Maior Eficiência na Gestão de Riscos_ _1.2.5. Sustentabilidade e Eficiência_ _1.2.6. Colaboração Aprimorada_ _1.2.7. Customização e Flexibilidade_ _1.2.8. Assistência Virtual Inteligente_ _1.2.9. Automação de Relatórios e Análises_ _1.2.10. Melhor Gestão de Portfólios de Projetos_ _1.2.11. Algoritmos Verdes para Sustentabilidade_ _1.2.12. Detecção Automática de Riscos_ _1.2.13. Aprimoramento no Controle de Qualidade_ _1.2.14. Impacto na Estrutura Organizacional_ _1.2.15. Integração de IA com Metodologias de Desenvolvimento_

2. MÓDULO 2 A IA E A DISCIPLINAS DO PROJETO (PMBOK 6)

_2.1. Ambiente do Projeto Como a IA pode Melhorar a Colaboração?_

_2.1.1. Comunicação em Tempo Real e Atualizações Automatizadas_ _2.1.2. Assistentes Virtuais para Coordenação de Equipes_ _2.1.3. Automatização do Fluxo de Trabalho_ _2.1.4. Análise de Sentimento e Moral da Equipe_ _2.1.5. Ferramentas de Colaboração Baseadas em IA_ _2.1.6. Facilitação de Colaboração entre Equipes Distribuídas_ _2.1.7. Automação de Relatórios e Monitoramento do Progresso_ _2.1.8. Tomada de Decisões Colaborativa com IA_ _2.1.9. Identificação de Gargalos e Melhorias no Processo_ _2.1.10. Gerenciamento de Stakeholders com IA_

_2.2. IA e o Gerente de Projetos_

_2.2.1. Desenvolver Novas Competências para trabalhar em conjunto com a IA_ _2.2.2. Habilidades analíticas e orientação a dados interpretar insights gerados por IA e aplicá-los de forma estratégica_ _2.2.3. Compreensão tecnológica integração ferramentas de IA nos processos de gestão_ _2.2.4. Liderança centrada em soft skills gerenciamento de pessoas, motivação e resolução de conflitos enquanto a IA cuida de tarefas operacionais_ _2.2.5. Flexibilidade e mentalidade de aprendizado contínuo, adaptando-se rapidamente às mudanças tecnológicas e adotando a inovação._ _2.2.6. Habilidades Analíticas e Orientação a Dados_ _2.2.7. Compreensão de Tecnologias de IA_ _2.2.8. Tomada de Decisão Baseada em Dados_ _2.2.9. Foco em Soft Skills e Liderança Estratégica_ _2.2.10. Adaptação Contínua e Flexibilidade_ _2.2.11. Gestão de Riscos Baseada em IA_ _2.2.12. Colaboração com Ferramentas de Automação e IA_ _2.2.13. Tomada de Decisão Ética e Transparente_ _2.2.14. Gestão da Inovação_ _2.2.15. Habilidades em Gestão de Stakeholders_ _2.2.16. Habilidades em Previsão e Simulação de Cenários_ _2.2.17. Habilidades em Automação de Processos_ _2.2.18. Colaboração com Equipes e IA_ _2.2.19. Gerenciamento de Equipes Remotas com IA_ _2.2.20. Análise de Big Data para Tomada de Decisões_ _2.2.21. Agilidade em Projetos com IA_ _2.2.22. Gestão de Orçamentos com IA_ _2.2.23. Planejamento Inteligente de Recursos_ _2.2.24. Tomada de Decisão em Tempo Real_ _2.2.25. Sustentabilidade e IA_

_2.3. IA e o Gerenciamento da Integração_

_2.3.1. Garantia da Qualidade dos Dados_ _2.3.2. Administração da Resistência à Mudança_ _2.3.3. Dependência Excessiva da Automação_ _2.3.4. Integração com Ferramentas e Processos Existentes_ _2.3.5. Redução dos Custos de Implementação_ _2.3.6. Redução de Falhas em Projetos Complexos_ _2.3.7. Segurança e Privacidade de Dados_ _2.3.8. Interpretação Errada de Resultados de IA_ _2.3.9. Falta de Personalização_ _2.3.10. Atualização Constante de Modelos de IA_ _2.3.11. Principais Desafios da IA na Gestão de Projetos_

_2.4. IA e o Gerenciamento do Escopo_

_2.4.1. Definição Clara do Escopo com IA_ _2.4.2. Prevenção de Mudanças de Escopo (Scope Creep)_ _2.4.3. Automação na Gestão de Mudanças de Escopo_ _2.4.4. Análise de Impacto de Mudanças de Escopo_ _2.4.5. Monitoramento Contínuo do Escopo_ _2.4.6. Automação de Relatórios de Escopo_ _2.4.7. Previsão de Demandas Futuras_ _2.4.8. Otimização do Planejamento do Escopo_ _2.4.9. Gerenciamento de Stakeholders em Mudanças de Escopo_ _2.4.10. Prevenção de Riscos Associados a Mudanças de Escopo_ _2.4.11. Principais Benefícios da IA na Gestão de Escopo e Mudanças_

_2.5. IA e para Otimizar o Cronograma e o Gerenciamento do Tempo_

_2.5.1. Análise Preditiva para Estimativas Mais Precisas_ _2.5.2. Previsão de Atrasos e Ajuste Dinâmico do Cronograma_ _2.5.3. Atribuição Inteligente de Tarefas_ _2.5.4. Automação de Ajustes em Cronogramas com Dependências_ _2.5.5. Simulação de Cenários e Impacto no Cronograma_ _2.5.6. Identificação de Tarefas Críticas (Caminho Crítico)_ _2.5.7. Otimização de Recursos para Reduzir Tempo de Execução_ _2.5.8. Relatórios Automatizados para Tomada de Decisões Rápida_ _2.5.9. Análise de Eficiência do Trabalho_ _2.5.10. Previsão e Ajuste de Prazos em Tempo Real_ _2.5.11. Principais Benefícios da IA na Otimização de Cronogramas_

_2.6._ IA para Otimizar o Gerenciamento de Custos

_2.6.1. Automação de Tarefas Rotineiras e Administrativas​​_ _2.6.2. Otimização de Recursos_ _2.6.3. Previsão de Riscos Financeiros e Mitigação_ _2.6.4. Redução de Custos com Testes e Qualidade_ _2.6.5. Automação de Processos de Compras e Aquisições_ _2.6.6. Melhoria na Gestão de Cronogramas e Previsão de Prazos_ _2.6.7. Redução de Custos com Energia e Infraestrutura_ _2.6.8. Melhoria da Produtividade e Redução de Retrabalho_ _2.6.9. Prevenção de Custos de Conformidade (Compliance)_ _2.6.10. Simulação e Análise de Cenários_ _2.6.11. Resumo dos Benefícios da IA na Redução de Custos_

_2.7. IA e o Gerenciamento da Qualidade_

_2.7.1. Automação de Testes e Verificação de Qualidade_ _2.7.2. Detecção Precoce de Defeitos_ _2.7.3. Análise Preditiva para Mitigação de Riscos de Qualidade_ _2.7.4. Otimização de Processos e Fluxos de Trabalho_ _2.7.5. Monitoramento em Tempo Real_ _2.7.6. Automação de Processos de Revisão e Aprovação_ _2.7.7. Análise de Sentimentos e Feedbacks_ _2.7.8. Prevenção de Crescimento de Escopo (Scope Creep)_ _2.7.9. Simulação e Modelagem de Cenários_ _2.7.10. Melhoria Contínua e Aprendizado com Dados_ _2.7.11. Resumo dos Benefícios da IA na Melhoria da Qualidade de Projetos_

_2.8. IA e o Gerenciamento dos Recursos_

_2.8.1. Automação de Tarefas Rotineiras_ _2.8.2. Otimização do Uso de Recursos_ _2.8.3. Análise Preditiva para Melhor Tomada de Decisões_ _2.8.4. Melhoria na Colaboração da Equipe_ _2.8.5. Agilidade Aumentada com Metodologias Ágeis_ _2.8.6. Previsão e Otimização de Cronogramas_ _2.8.7. Melhoria da Qualidade e Redução de Retrabalho_ _2.8.8. Gerenciamento de Portfólio com IA_ _2.8.9. Suporte à Gestão de Stakeholders_ _2.8.10. Redução de Interrupções no Trabalho_ _2.8.11. Resumo dos Benefícios da IA para a Produtividade_

_2.9. IA e o Gerenciamento das Comunicações e Segurança dos Dados_

_2.9.1. Detecção de Ameaças em Tempo Real_ _2.9.2. Análise Preditiva para Prevenir Ataques_ _2.9.3. Automação de Respostas a Incidentes_ _2.9.4. Monitoramento Contínuo de Conformidade_ _2.9.5. Criptografia Inteligente_ _2.9.6. Autenticação Inteligente_ _2.9.7. Detecção de Vulnerabilidades_ _2.9.8. Prevenção de Fraudes_ _2.9.9. Redução de Erros Humanos_ _2.9.10. Detecção de Ameaças Internas_

_2.10. IA e o Gerenciamento dos Riscos_

_2.10.1. Identificação e Análise de Riscos em Tempo Real_ _2.10.2. Redução de Riscos de Escopo_ _2.10.3. Análise Preditiva para Atrasos_ _2.10.4. Detecção Automática de Problemas de Qualidade_ _2.10.5. Gestão de Contratos e Fornecedores_ _2.10.6. Prevenção de Falhas em Equipamentos_ _2.10.7. Otimização de Recursos Humanos_ _2.10.8. Mitigação de Riscos Financeiros_ _2.10.9. Análise de Sentimento e Gestão de Stakeholders_ _2.10.10. Análise Preditiva para Mitigação de Riscos_ _2.10.11. Automação de Planos de Contingência_ _2.10.12. Avaliação Contínua de Riscos_ _2.10.13. Simulações e Modelagem de Cenários e Impactos_ _2.10.14. Monitoramento e Avaliação de Compliance_ _2.10.15. Monitoramento de Riscos de Conformidade (Compliance)_ _2.10.16. Detecção de Riscos Ambientais_

_2.11. IA e o Gerenciamento das Aquisições_

_2.11.1. Seleção e Avaliação de Fornecedores_ _2.11.2. Automatização de Tarefas Rotineiras de Compras_ _2.11.3. Análise e Otimização de Gastos_ _2.11.4. Previsão de Tendências de Mercado e Preços_ _2.11.5. Gestão de Riscos e Conformidade_ _2.11.6. Gestão de Relacionamento com Fornecedores (SRM)_ _2.11.7. Detecção de Fraudes em Compras_ _2.11.8. Gestão de Contratos_ _2.11.9. Previsão de Demanda e Gestão de Estoques_ _2.11.10. Gestão de Categorias_ _2.11.11. Chatbots e Assistentes Virtuais_ _2.11.12. Sustentabilidade e Compras Éticas_

_2.12. IA e o Gerenciamento das Partes Interessadas_

_2.12.1. Identificação e Análise das Partes Interessadas_ _2.12.2. Análise de Sentimentos e Feedbacks_ _2.12.3. Previsão de Engajamento das Partes Interessadas_ _2.12.4. Segmentação e Personalização de Comunicação_ _2.12.5. Automatização de Interações com as Partes Interessadas_ _2.12.6. Monitoramento de Sentimentos em Redes Sociais_ _2.12.7. Gestão de Conflitos e Alinhamento de Expectativas_ _2.12.8. Gestão de Stakeholders em Tempo Real_ _2.12.9. Tomada de Decisão Baseada em Dados_ _2.12.10. Automação de Relatórios das Partes Interessadas_ _2.12.11. Resumo de Como a IA Melhora a Gestão das Partes Interessadas_

3. MÓDULO 3 IA E OS 12 PRINCÍPIOS DO GERENCIAMENTO DE PROJETOS (PMBOK 7)

_3.1. Princípio 1 IA e a Administração do Projeto_

_3.2. Princípio 2 A IA e a Equipe do Projeto_

_3.3. Principio 3 A IA e as Partes Interessadas_

_3.4. Princípio 4 A IA e a Geração de Valor do Projeto_

_3.5. Princípio 5 A IA e o Pensamento Sistêmico_

_3.6 Princípio 6 A IA e a Liderança do Projeto_

_3.6. Princípio 1 IA e a Administração do Projeto_

_3.7. Princípio 7 A IA e a Customização do Projeto_

_3.8. Principio 8 A IA e a Qualidade do Projeto_

_3.9. Princípio 9 A IA e a Complexidade do Projeto_

_3.10. Princípio 10 A IA e os Riscos do Projeto_

_3.11. Princípio 11 A IA e a Capacidade de Adaptação e Resiliência do Projeto_

_3.12. Princípio 12 A IA e a Gestão de Mudanças do Projeto_

4. MÓDULO 4: IA E OS 8 DOMÍNIOS DE DESEMPENHO DO PROJETO

_4.1. Domínio 1 Desempenho Partes Interessadas_

_4.2. Domínio 2 Desempenho das Equipes_

_4.3. Domínio 3 Abordagem do Ciclo de Vida do Projeto_

_4.4. Domínio 4 Desempenho do Planejamento_

_4.5. Domínio 5 Desempenho Trabalho do Projeto_

_4.6. Domínio 6 Desempenho das Entregas_

_4.7. Domínio 7 Desempenho das Medições_

_4.8. Domínio 1 Desempenho das Incertezas_

5. MÓDULO 5 A IA E OS PROJETOS ÁGEIS

_5.1. IA e a Gestão Ágil de Projetos_

_5.1.1. A IA e a gestão ágil ao fornecer automação, insights preditivos e otimização de processos_ _5.1.2. Abordagem flexível e iterativa_ _5.1.3. Eficiência das equipes, a tomada de decisões e o controle de riscos_ _5.1.4. Automação de Tarefas Repetitivas_ _5.1.5. Análise Preditiva para Melhor Planejamento de Sprints_ _5.1.6. Gestão de Backlog Mais Eficiente_ _5.1.7. Previsão e Mitigação de Riscos_ _5.1.8. Análise de Sentimento e Feedback da Equipe_ _5.1.9. Aprimoramento de Reuniões Ágeis (Daily Stand-ups)_ _5.1.10. Alocação Inteligente de Recursos_ _5.1.11. Aprimoramento da Colaboração entre Equipes_ _5.1.12. Automação do Gerenciamento de Débitos Técnicos_ _5.1.13. Automação de Relatórios de Sprint e Métricas de Desempenho_

_5.2. IA e a Metodologias Ágeis_

_5.2.1. IA e a Metodologia XP_ _5.2.2. IA e a Metodologia PRINCE 2_ _5.2.3. IA e a Metodologia KANBAN_ _5.2.4. IA e a Metodologia SAFE_ _5.2.5. IA e a Metodologia SCRUM_ _5.2.6. IA e a Metodologia Discipline Agile_ _5.2.7. IA e as Próximas Gerações_

6. MÓDULO 6 EXEMPLOS PRÁTICOS DE IA POR SETOR ECONOMICO

_6.1. IA e as Melhores Práticas de Projetos por Segmento_

_6.1.1. IA e as Melhores Práticas de Projetos da Construção Civil_ _6.1.2. IA e as Melhores Práticas de Projetos da Industria do Cimento_ _6.1.3. IA e as Melhores Práticas de Projetos da Mineração e do Aço_ _6.1.4. IA e as Melhores Práticas de Projetos do Setor de Água e Saneamento_ _6.1.5. IA e as Melhores Práticas de Projetos do Setor das Cidades Inteligentes_ _6.1.6. IA e as Melhores Práticas de Projetos da Industria Química_ _6.1.7. IA e as Melhores Práticas de Projetos da Industria Farmacêutica_ _6.1.8. IA e as Melhores Práticas de Projetos do Setor de Energia_ _6.1.9. IA e as Melhores Práticas de Projetos do Setor da Telecomunicação_ _6.1.10. IA e as Melhores Práticas de Projetos do Setor da Informática e Tecnologia da Informação_ _6.1.11. IA e as Melhores Práticas de Projetos da Logística e Cadeias de Suprimentos_ _IA e as Melhores Práticas de Projetos do Agro_