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Da utilização da IA à construção de sistemas úteis.
Para a AEIST — Associação de Estudantes do Instituto Superior Técnico. Programa prático de 18 horas para estudantes do IST criarem protótipos, agentes e fluxos de trabalho com aplicação académica e profissional imediata.
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Os estudantes do IST merecem mais do que teoria. Merecem resultados.
A AEIST procura uma formação em IA que gere impacto real — protótipos funcionais, competências aplicáveis e autonomia para continuar. Este programa de 18 horas foi desenhado exactamente para isso.
O desafio
Os estudantes do IST têm acesso a dezenas de ferramentas de IA, mas poucos sabem transformar uma ideia num protótipo funcional ou num fluxo de trabalho útil.
A solução
Um programa prático de 6 sessões onde cada participante constrói, testa e apresenta um projecto real — com orientação de quem implementa IA em empresas no terreno.
O resultado
Cada estudante sai com um protótipo demonstrável, uma apresentação executiva e critérios claros para continuar a desenvolver soluções de forma autónoma.
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Bilal Machraa: formação, implementação e Vibe Coding aplicado em empresas reais.
A vantagem competitiva desta proposta é o cruzamento entre experiência pedagógica e implementação prática. O programa é desenhado por alguém que ensina, constrói e acompanha empresas no terreno.
Formador da Lisbon Digital School
Experiência pedagógica em formação prática em Vibe Coding e IA aplicada sem complexidade desnecessária.
Certified Professional Trainer
CCP desde Maio de 2024, combinando desenho pedagógico e prática operacional.
Implementação em PMEs
Soluções para gestão de condomínios, contabilidade, AL, candidaturas PT2030 e landing pages.
Abordagem prática
Sem jargão. O objectivo é entregar sistemas simples e úteis desde o primeiro dia.
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Casos reais que tornam a proposta mais difícil de comparar com formações genéricas.
Estes projectos mostram que a formação nasce de implementação concreta, não apenas de teoria ou demonstrações isoladas.
Actas de reunião em minutos
Desafio: actas manuais demoravam mais de 4 horas. Solução: transcrição e geração assistida por IA. Resultado: processo reduzido para cerca de 10 minutos com output estruturado.
Pesquisa e candidatura mais rápidas
Desafio: candidaturas exigiam dias de análise. Solução: assistente especializado em critérios de financiamento. Resultado: redução aproximada de 70% no tempo de preparação.
Relatórios técnicos assistidos
Desafio: relatórios sujeitos a erro e retrabalho. Solução: formulários inteligentes e geração automática de relatório. Resultado: relatórios em cerca de 3 minutos com estrutura de conformidade.
Menos carga operacional semanal
Desafio: 8+ horas semanais em reservas e serviços. Solução: sistema integrado de gestão e automação. Resultado: carga semanal reduzida para cerca de 2 horas.
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Da formação à implementação: o posicionamento certo para a AEIST.
A proposta ganha força quando deixa claro que o formador trabalha em contextos empresariais, educativos e de inovação.
FNAC-Darty
Colaboração em formação e dinâmicas de Agent-a-thon, com equipas a transformar ideias em possibilidades concretas.
Lisbon Digital School
Formador em Vibe Coding e IA aplicada, com experiência acumulada em formações online e turmas práticas.
Contabilidade especializada · Turismo
Soluções de IA à medida e calculadora de margem de IVA para agências de viagem.
NML Tourism / LM Turismo
Formação em IA e apoio na estruturação de candidatura Portugal 2030.
Helene Academy
Marketing digital, desenvolvimento de landing pages e estruturação de presença comercial.
SmartSintra Incubator
Apoio a startups como especialista de Vibe Coding, prototipagem e criação rápida de soluções.
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Programa alinhado com competências do perfil de saída em engenharia.
Esta formação mapeia diretamente para competências transversais e técnicas comuns aos planos de estudo do IST. Cada sessão produz evidência de aprendizagem em pelo menos uma dessas dimensões.
| Competência do perfil de saída IST | Onde é trabalhada | Evidência |
|---|---|---|
| Resolução de problemas complexos com ferramentas modernas | Sessões 1, 3 | Mapa de oportunidades + protótipo funcional |
| Pensamento crítico aplicado a sistemas de IA | Sessões 2, 4, 5 | Comparação de modelos, validação de fontes, análise de riscos MCP |
| Comunicação técnica e científica | Sessões 4, 6 | Base de conhecimento citável + apresentação executiva final |
| Trabalho colaborativo orientado a projecto | Sessões 3-6 | Projecto final individual ou em grupo, com peer review |
| Aprendizagem autónoma e continuidade | Sessão 6 | Recursos pós-formação + critérios para evoluir a solução sem formador |
| Ética e responsabilidade no uso de IA | Sessões 4, 5 | Discussão de fontes, dados, privacidade e arquitectura segura |
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A proposta ganha quando deixa de competir por ferramenta e passa a competir por resultado.
Outras ofertas no mercado
Esta formação AitiPro × AEIST
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Cada sessão termina com um resultado de aprendizagem verificável.
Diagnóstico de oportunidades com IA
Mapear tarefas repetitivas, distinguir bons e maus casos de uso, criar critérios de impacto.
✓ Ao fim: identificar 3 oportunidades de automação no fluxo académico e formular critérios de impacto.
Modelos, prompting avançado e agentes
Comparar respostas, desenhar instruções robustas, trabalhar com Abacus ChatLLM, Claude e pesquisa assistida.
✓ Ao fim: configurar e operar agentes com prompts estruturados para resolver problemas reais.
Vibe Coding: da especificação ao protótipo
Transformar uma necessidade em requisitos, gerar código assistido, testar resultados, corrigir erros.
✓ Ao fim: produzir um protótipo inicial funcional que resolva parte do problema escolhido.
Documentos, investigação e bases de conhecimento
PDFs, notas, artigos, dados de teste, NotebookLM e pesquisa crítica.
✓ Ao fim: construir base de conhecimento pesquisável e gerar outputs com fontes citadas.
MCP e agentes conectados em modo seguro
Clientes, servidores, permissões, contexto e riscos. Demonstração com dados de teste.
✓ Ao fim: ligar agente a fonte de dados via MCP e justificar decisões de arquitectura e segurança.
Projecto final e apresentação executiva
Apresentar protótipo, lógica, limites, potencial. Apresentação criada com apoio de Gamma.
✓ Ao fim: apresentar publicamente projecto demonstrável e receber feedback estruturado por rubric.
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Progressão desenhada para reduzir ansiedade técnica sem baixar a exigência.
Os estudantes não precisam de chegar com experiência de programação. Precisam de chegar com um problema, curiosidade e disponibilidade para testar.
Gatinhar
Sessões 1-2: literacia prática, escolha de problema, comparação de modelos, prompts robustos e primeiro agente de produtividade.
Andar
Sessões 3-4: construção de protótipos, scripts leves, validação, debugging e uso de bases de conhecimento para estudar e investigar.
Correr
Sessões 5-6: conexões MCP, projecto final, apresentação executiva, discussão de limites, segurança e continuidade autónoma.
Avaliação em três momentos
1 · Pré-diagnóstico
Sessão 1: cada participante identifica problema-alvo, nível de conforto técnico e expectativa de output. Base para personalização e medição de progresso.
2 · Acompanhamento contínuo
Em cada sessão, verificação do artefacto produzido (prompt, protótipo, base de conhecimento). Feedback formativo individual e em par.
3 · Avaliação final por rubric
Projecto final avaliado em 4 dimensões: problema bem definido, solução funcional, qualidade da apresentação, criticidade na discussão de limites.
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Ferramentas escolhidas por função pedagógica, não por moda.
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Stack visual da formação.
Cada ferramenta tem um papel claro: raciocinar, pesquisar, estruturar conhecimento, construir, ligar sistemas ou comunicar resultados.
Claude
Raciocínio, revisão, especificações e validação de ideias.
Abacus ChatLLM
Comparar modelos, criar documentos, slides, research e agentes.
Perplexity
Pesquisa assistida, comparação de fontes e síntese crítica.
NotebookLM
Base de conhecimento para PDFs, notas e materiais de estudo.
Codex
Leitura, edição e execução de código em contexto supervisionado.
Gemini CLI
Exploração de ficheiros, terminal e automações locais.
Antigravity
Ambiente agentic para planear, executar e validar tarefas.
Python
Scripts leves para ficheiros, dados, documentos e protótipos.
Gamma
Apresentações executivas, pitch final e comunicação visual do projecto.
Model Context Protocol
Protocolo para ligar aplicações de IA a dados, ferramentas e workflows.
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Outputs concretos para comunicar valor antes, durante e depois da formação.
Kit de aprendizagem
Projecto final
Relatório para AEIST
Certificação e continuidade
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Escopo claro, preço simples e risco controlado.
Inclui
| Parâmetro | Condição proposta |
|---|---|
| Formato | Presencial, Campus Alameda, IST. |
| Horário | Pós-laboral, preferencialmente após as 18h00, em datas a definir com a AEIST. |
| Lotação | Até 25 participantes para acompanhamento próximo. Até 30 é possível com ajuste de dinâmica. |
| Requisitos | Computador portátil, Wi-Fi estável, projector/ecrã, tomadas e contas pessoais nas ferramentas necessárias. |
| Validade | Proposta válida por 30 dias. Stack final confirmada 72 horas antes do arranque. |
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Compromissos claros sobre dados, propriedade, cancelamento e responsabilidade.
Dados e privacidade
Formação com dados de demonstração. Dados pessoais ou confidenciais só são usados com autorização explícita.
Propriedade intelectual
Os protótipos pertencem aos estudantes que os desenvolvem. A AitiPro não reclama direitos sobre as soluções criadas em formação.
Responsabilidade civil
A AitiPro opera com seguro de responsabilidade civil profissional. AEIST assegura condições da sala e equipamentos do espaço.
Cancelamento e desistências
Cancelamento por desistência individual: lugar pode ser substituído até 48h antes. Cancelamento pela AEIST com mais de 7 dias: sem custo. Remarcação de sessão por força maior: data nova acordada em 5 dias úteis.
MCP em ambiente seguro
Componente MCP demonstrada com servidores, ficheiros e permissões controladas. Sem exposição de credenciais reais.
Ferramentas e planos
Stack validada 72h antes do arranque. Ferramentas SaaS substituídas por alternativas equivalentes se mudarem limites ou preços.
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Próximo passo: fechar datas, sala e objectivo do projecto final.
Após aprovação, a AitiPro prepara os exercícios, valida a stack, entrega a lista de contas necessárias e alinha com a AEIST a comunicação para inscrição dos participantes. Proposta válida por 30 dias a contar da data de envio.
1. Aprovar escopo
Confirmar duração, lotação, investimento e formato.
2. Calendarizar
Definir as 6 datas, sala e horário.
3. Activar inscrições
Comunicar programa, requisitos e resultado esperado.
Nome / assinatura / data
Bilal Machraa / data