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AI Experience LAB

O AI Experience LAB é uma iniciativa pioneira do Instituto Nacional de Administração, I. P. (INA, I. P.) que visa acelerar a adoção estratégica da Inteligência Artificial na Administração Pública. Concebido como um laboratório colaborativo e descentralizado, este projeto combina formação prática, experimentação aplicada e desenvolvimento de soluções inovadoras para desafios concretos do setor público.


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O principal objetivo do AI LAB é capacitar dirigentes e quadros da Administração Pública em competências-chave de IA, promovendo simultaneamente a cocriação de soluções aplicadas de IA com o apoio de instituições académicas e parceiros tecnológicos. Através de uma abordagem ágil, prática e colaborativa, o AI LAB pretende impulsionar a inovação, fomentar a literacia digital e reforçar a eficiência dos serviços públicos.

O AI Experience LAB destina-se a entidades da Administração Pública que pretendam explorar e aplicar soluções de Inteligência Artificial a desafios concretos dos seus serviços. A participação é exclusiva para entidades públicas, sendo apenas aceites candidaturas submetidas em nome da entidade. O projeto dirige-se a dirigentes e equipas técnicas com interesse em inovação e transformação digital, que integrem um processo colaborativo de capacitação, experimentação e desenvolvimento de soluções aplicadas. Cada entidade poderá envolver até 15 participantes, num ambiente imersivo que alia formação prática, apoio científico e tecnologia de ponta.

O AI Experience LAB organiza-se em cinco fases principais, desenhadas para garantir uma abordagem estruturada e colaborativa:

  1. Candidatura – As entidades públicas submetem a sua candidatura, identificando o desafio a trabalhar, a proposta de solução a explorar e os parceiros científicos e tecnológicos com quem gostariam de colaborar.
  2. Contratualização – Após a seleção, são formalizados os compromissos com os parceiros selecionados.
  3. Ideação – Realiza-se uma sessão de cocriação entre a entidade, o parceiro tecnológico e a academia, para aprofundar a solução e alinhar expectativas.
  4. Desenvolvimento – Durante uma ou duas semanas de trabalho intensivo, é desenvolvida uma solução ajustada ao desafio identificado, que pode variar entre uma Prova de Conceito (PoC), um protótipo funcional ou um MVP, consoante o grau de complexidade e/ou o nível de maturação do caso de uso.
  5. Comunicação dos Resultados – A solução é apresentada, validada pela entidade e acompanhada de um conjunto de requisitos técnicos que possibilitam a sua futura implementação.

Cada entidade pública que participa no AI Experience LAB recebe um conjunto de entregáveis concretos e orientados à aplicação prática:

  • Uma solução desenvolvida à medida, que pode assumir a forma de uma Prova de Conceito (PoC) ou de um protótipo/piloto funcional, consoante o grau de complexidade e maturação do desafio apresentado.
  • Um documento com os requisitos técnicos e funcionais, estruturado para apoiar a elaboração de um futuro caderno de encargos, facilitando a continuação e escalabilidade do projeto em contexto real.

  • Certificado de formação emitido pelo INA, I. P., para todos os participantes da entidade, comprovando a frequência num programa formativo especializado em IA, metodologias ágeis e canais de financiamento.

A participação no AI Experience LAB implica um investimento efetivo de 6.150€ por semana para entidades públicas, após aplicação do cofinanciamento garantido pelo PRR – Plano de Recuperação e Resiliência. Este apoio cobre parte significativa do custo de referência da iniciativa, que é de 9.500€ por semana.

Este valor inclui o desenvolvimento de uma solução ajustada às necessidades da entidade (PoC, protótipo/piloto funcional), formação especializada, sessões de ideação e acompanhamento técnico-científico pelos parceiros do programa. A duração do processo poderá variar entre uma a duas semanas, consoante a complexidade e o grau de maturação do desafio apresentado.

O modelo está alinhado com o regime de contratação pública simplificada, facilitando uma adesão rápida, acessível e orientada à criação de valor concreto e aplicável.

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Última atualização: 24 de abril, 2025