Introdução à Inteligência Artificial - para servidores técnico-administrativos da ECA-USP

Carga horária: 8 horas (2 encontros de 4h)
Público: Até 40 servidores técnico-administrativos
Modalidade: Presencial com prática em laboratório
Datas: 2 e 4/3 de 2026, 14-18h;

PROFESSORES RESPONSÁVEIS: Prof, Dr. Leonardo Foletto e Prof. Dr. Júlio Colabardini, coordenadores do GEIA – Grupo de estudos e pesquisas em IA e Culturas Digitais – http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/8460667895276442

EMENTA

Fundamentos da Inteligência Artificial generativa: histórico, funcionamento de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e principais ferramentas disponíveis. Análise crítica de limites, riscos e questões éticas: alucinações, vieses algorítmicos, privacidade de dados, desinformação e impacto ambiental. Uso consciente e responsável de IA no contexto do serviço público universitário. Aplicações práticas em redação assistida de documentos administrativos: técnicas de engenharia de prompt, revisão textual e adequação de registros formais. Pesquisa e verificação de informações: fontes confiáveis, checagem de fatos e combate à desinformação. Análise de dados e planilhas com IA: manipulação, criação de fórmulas, visualizações e agentes personalizados. Produtividade e automação de rotinas administrativas: gestão de tarefas, planejamento, cronogramas e processos. Governança de dados na USP e perspectivas de autonomia digital. Alternativas abertas e menos conhecidas em IA. Reflexões sobre IA e trabalho universitário público.

OBJETIVOS

_ Compreender criticamente os fundamentos, possibilidades e limites da Inteligência Artificial generativa, identificando riscos éticos, vieses algorítmicos e questões de privacidade no contexto do serviço público universitário.

_ Aplicar ferramentas de IA na produção e revisão de textos administrativos (ofícios, comunicados, atas e relatórios), desenvolvendo competências construção de prompts e verificação de fontes para combate à desinformação.

_ Utilizar recursos de IA para análise de dados, manipulação de planilhas, criação de visualizações e automação de processos administrativos cotidianos;

_ Desenvolver autonomia digital através do conhecimento de diversas alternativas de sistemas de IA, capacitando os servidores para escolhas conscientes e uso responsável de tecnologias no ambiente institucional;

_ Construir práticas colaborativas de aprendizagem sobre IA entre servidores, respeitando diferentes níveis de letramento digital e promovendo cultura de compartilhamento de conhecimento na universidade pública.

JUSTIFICATIVA

A Inteligência Artificial generativa representa uma transformação significativa nas práticas de trabalho administrativo contemporâneo, oferecendo recursos que podem otimizar processos, reduzir tempo em tarefas repetitivas e ampliar as capacidades de análise e produção textual. No contexto universitário público, é fundamental que servidores técnico-administrativos desenvolvam competências para utilizar essas ferramentas de forma crítica, ética e produtiva, compreendendo tanto suas potencialidades quanto seus limites e riscos. A formação em IA torna-se, portanto, essencial para a modernização administrativa sem perder de vista os valores do serviço público: transparência, segurança de dados institucionais, equidade e compromisso com o bem comum.

Esta proposta de formação alinha-se aos princípios da educação crítica e do uso ético da Inteligência Artificial. Ao invés de oferecer um “treinamento técnico” instrumentalizador, o curso promove letramento digital crítico, capacitando servidores para uso consciente e autônomo de tecnologias de IA. A abordagem pedagógica privilegia a aprendizagem situada em problemas reais da ECA-USP, o trabalho colaborativo entre pares e o acesso a conhecimentos e ferramentas diversas, contribuindo para a excelência da USP e para a formação de servidores como sujeitos ativos frente às transformações tecnológicas contemporâneas.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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EUROPEAN COMMISSION. Ethics Guidelines for Trustworthy AI. High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, 2019. Disponível em: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai

FAUSTINO, Deivison; LIPPOLD, Walter. Colonialismo digital: por uma crítica hacker-fanoniana. São Paulo: Boitempo, 2023.

HAO, Karen. Empire of AI. Dreams and Nightmares in San Altman ‘s OpenAI. Penguin Press; New York, 2025.

INSTITUTO DE ESTUDOS AVANÇADOS DA USP (IEA-USP). Guidelines para o uso da IA no ensino: Compilação de diretrizes de universidades brasileiras. São Paulo: IEA-USP. Disponível em: https://understandingai.iea.usp.br/guidelines-para-o-uso-da-ia-no-ensino/ Acesso em: 20 jan. 2026.

KAUFMAN, Dora. Desmistificando a inteligência artificial. 2. ed. rev. e ampl. São Paulo: Autêntica Editora, 2022.

O’NEIL, Cathy. Algoritmos de Destruição em Massa. Rua do Sabão, 2020.

PARTNERSHIP ON AI. Responsible AI Practices. Disponível em: https://www.partnershiponai.org/

RICAURTE, Paola; ZASSO, Mariel (ed.). Inteligência artificial feminista. Editorial Tecnológica de Costa Rica, 2022.

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial (tradução da 3a. edição). Elsevier Editora Ltda, 2013. [Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4º ed. Pearson, 2021]. Recurso de apoio: https://aima.cs.berkeley.edu/

SANTAELLA, Lúcia. Ética e criatividade na inteligência artificial. São Paulo: Estação das Letras e Cores, 2022.

SILVA, Tarcízio. Racismo Algorítmico: inteligência artificial e discriminação nas redes digitais. Edições Sesc, 2022.

VASWANI, Ashish; SHAZEER, Noam; PARMAR, Niki; et al. Attention Is All You Need. arXiv, 12 jun. 2017.

UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO, 2021. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137

UNESCO. AI Competency Framework for Students. Paris: UNESCO, 2024. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000394281.

PROGRAMA DETALHADO

ENCONTRO 1 – 4 horas

Introdução Crítica à IA (1h30)

1.1 Fundamentos da IA Generativa

Breve histórico: Cibernética, da ELIZA aos modelos contemporâneos;
Conceitos principais: aprendizado de máquina (machine learning), aprendizado profundo (deep learning); rocessamento de Linguagem Natural (PLN);
Como funcionam os Large Language Models (LLMs): Arquiteturas algorítmicas: Transformers, GANs, modelos de difusão e multimodais.
Principais ferramentas: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok…
Demonstração comparativa ao vivo

1.2 Limites, Riscos e Questões Éticas

Alucinações: quando a IA inventa informações;
Vieses algorítmicos: reprodução de preconceitos sociais
Privacidade: cuidados com dados institucionais sensíveis
Desinformação: deepfakes e conteúdos enganosos
Impacto ambiental dos datacenters
Discussão coletiva: análise de casos reais problemáticos

1.3 Uso Consciente no Serviço Público

Princípios éticos para contexto universitário
Quando NÃO usar IA: decisões críticas e dados pessoais
Checklist de uso responsável;
Governança de dados na USP;

2. Escrita e Revisão de Textos (1h30)

2.1 Redação assistida de documentos administrativos

- Diferenças entre prompt básico e estruturado
- Templates para ofícios, comunicados e atas
- Ajuste de tom e registro formal

Prática 1: Criar ofício institucional

Prática 2: Gerar ata de reunião

2.2 Revisão e aprimoramento textual

- Técnicas de revisão gramatical e estilística
- Adequação ao público e contexto
- Ferramentas de apoio: corretores e editores
- Comparação entre diferentes recursos