CST PROJETO INTEGRADO INOVAÇÃO – GESTÃO DA QUALIDADE

CST PROJETO INTEGRADO INOVAÇÃO – GESTÃO DA QUALIDADE

Curso: CST Projeto integrado Inovação – Gestão da Qualidade

Portfólio Projeto integrado – Para a estratégia ser eficaz ela precisa estar alinhada com o design do negócio, Anhanguera, Unopar

Objetivos da Aprendizagem:

O Projeto Integrado é um procedimento metodológico de ensino aprendizagem que tem por  objetivos:
• Promover o estudo dirigido a distância.
• Incentivar o auto aprendizado.
• Interpretar uma situação-problema para exercitar a aplicação prática dos conteúdos interdisciplinares;
• Integrar de forma clara e coesa os tópicos do roteiro de estudo com a finalidade de reconhecer a  importância dos assuntos abordados pelas disciplinas do semestre na prática profissional;
• Oportunizar o acesso ao saber científico com vistas à produção do conhecimento crítico e criativo,  refletindo os desafios e possibilidades da prática pedagógica.
• Elaborar produções científicas aplicando normas da ABNT.
• Favorecer a aprendizagem.
• Promover a aplicação da teoria e conceitos para a solução de problemas práticos relativos à profissão.

Prezado(a) aluno(a),

Seja bem-vindo a este semestre!

A proposta do Projeto Integrado terá como temática – DESENVOLVIMENTO DO PENSAMENTO CRÍTICO SOBRE AS PERSPECTIVAS TECNOLÓGICAS, POR MEIO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, E SEUS IMPACTOS SOBRE O SER HUMANO E A SOCIEDADE OCIDENTAL  CONTEMPORÂNEA.

Escolhemos essa temática para possibilitar a aprendizagem interdisciplinar dos conteúdos  desenvolvidos nas disciplinas deste semestre e, também para que você estudante possa consolidar um conteúdo recente no cotidiano mundial e brasileiro sobre os impactos causados pela Inteligência  Artificial, que envolvem as Áreas de Gestão de Pessoas e de Projetos, bem como os procedimentos e  desenvolvimento do pensamento e dos fundamentos jurídicos nos assuntos relacionados as disciplinas que envolvem os Cursos.

Conforme Jaime Simão Sichman, em sua obra – Inteligência Artificial e Sociedade: avanços e riscos, o surgimento da Inteligência Artificial (IA) em 1956, se confunde com a origem do computador. Pesquisadores
como John MacCarthy, Marvin Minsky, Alan Newell e Herbert Simon, trouxeram discussões sobre  Inteligência Artificial (IA) em um evento nos EUA conhecido como Darthmouth College Conference.  Assim, na segunda metade do século XX, já se debatia questões relacionadas a Inteligência Artificial  (SICHMAN, J. S. 2021).

É um grande desafio atual, definir ou trazer um conceito exclusivo para Inteligência Artificial, pois, o que existe são infindáveis possibilidades a serem criadas e descobertas por esse ramo da ciência.

Certamente o que se pode extrair na busca da elaboração de um conceito para Inteligência Artificial, é que necessariamente existe a inferência de um Algoritmo (sequência finita de ações, que visam  resolver um problema). A solução de um problema, muitas vezes tem um caráter de exatidão como a  resolução de uma expressão matemática ou os cálculos e procedimentos para construção de uma ponte.
Entretanto, surgem questões que ainda fogem da exatidão algorítmica, por exemplo, como decidir sobre uma perspectiva de fazer Justiça. Como ponderar sobre Princípios Constitucionais quando esses Princípios entram em conflito um com o outro, e é necessária uma decisão que opte por um dos  dois Princípios.
Como decidir por exemplo, em relação ao conflito entre o Princípio da Reserva do Possível (distribuição de verba pública para determinado setor da área da saúde, que atende uma população  inteira, dentro do que é possível pelo orçamento público) versus o Princípio do Mínimo Existencial  (que poderia determinar juridicamente que essa verba pública que havia sido direcionada para  determinado setor da área da saúde, que atenderia uma população inteira, deva ter seus valores  designados para uma única pessoa na compra de um medicamento caríssimo, que se não  disponibilizado logo a esse ser humano doente, ele certamente morreria). Como pesar na balança da  Justiça essa questão e decidir corretamente para realizar Justiça? Como na perspectiva aristotélica, que foi seguido nessa questão pelo pensador alemão Immanuel Kant, e pelo jurista brasileiro Rui  Barbosa, entre outros, deveríamos – “tratar os desiguais, de forma desigual, na medida de sua desigualdade”, para assim, exercer mais que simples igualdade, e sim equidade, que seria a  personificação da Justiça.
Pode-se verificar a questão algorítmica de forma mais direta, quanto a aplicação da Proporcionalidade Penal, como nos ensina o autor Magno Gomes de Oliveira, em sua obra –  Inteligência Artificial & Proporcionalidade Penal – Vetores da política criminal moderna? Nesse  contexto o autor busca pesquisar os perfilhamentos utilizados via Inteligência Artificial para  estabelecer padrões de julgamentos ou ainda padrões decisórios sobre casos de similitude (pontos de  semelhança entre coisas diferentes).
Os questionamentos seguem sobre a possibilidade de uma Inteligência Virtual realmente considerar justo ao apontar ou decidir em relação a uma grave falha humana (um crime cometido)  estabelecendo um Público padrão de similitude entre as ações, e por via de consequência uma pena  proporcional aos casos similares.
Nestes termos, surgem as indagações, se seria possível a Inteligência Artificial compreender o  ambiente à época do crime; pesar formações cognitivas sobre as intenções dos envolvidos; estabelecer  se houve ou há arrependimento do autor do crime com base em uma análise psicológica,  sentir ao separar o tom de voz dos movimentos gestuais das testemunhas quando prestam  depoimento, entre outros aspectos próprios da natureza humana.

Conforme menciona o autor Magno Gomes de Oliveira, na obra – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL & PROPORCIONALIDADE PENAL. Vetores da política criminal moderna?
É oportuno observar que no âmbito do ordenamento interno do Brasil a proporcionalidade penal é  igualmente positivada na medida em que o juiz aplica a pena utilizando-se de todos os instrumentais  fornecidos pelos autos da ação penal, em obediência ao sistema trifásico delineado pelo art. 68 CPB  (pena privativa de liberdade), ou ainda ao sistema bifásico (pena de multa – art. 49 CPB). De fato, no  processo de individualização da pena cabe ao juiz examinar e valorar individualmente as oito  circunstâncias judiciais previstas no art. 59 do CPB (culpabilidade, antecedentes, conduta social,  personalidade do agente, motivos, circunstâncias e consequências do crime, comportamento da  vítima), isto somente para fixar a pena-base aplicável a cada um dos delitos que ensejou a  condenação do arguido.
Na sequência, uma vez fixada a pena-base, deve o juiz aferir a eventual existência de circunstâncias  atenuantes e agravantes genéricas, assim entendidas aquelas previstas nos arts. 65 e 61 do CP  brasileiro, respectivamente. E embora seja certo que a lei penal brasileira não tenha estipulado  percentual de aumento ou diminuição específicos, a doutrina recomenda que se aplique fração de 1/6  (um sexto) a 1/3 (um terço), seja para ampliar, seja para reduzir a pena-base, conforme a prevalência  de agravantes ou atenuantes. Nesse tocante vale frisar a impossibilidade de reduzir a pena-base  aquém do mínimo legal, consoante já restou sumulado pelo STJ brasileiro.
E ao final do processo dosimétrico, deve o julgador passar à terceira fase, onde lhe cabe aferir a  eventual presença de circunstâncias especiais de aumento ou diminuição de pena, rotuladas pela  doutrina específica como majorantes ou minorantes. Nesse tocante, convém aduzir sobre a  possibilidade da presença de ambas, sejam elas genéricas (v. g., a tentativa, prevista no art, 14, inciso  II do CP) ou específicas (v. g., o emprego de arma de fogo na prática do crime de roubo, tal como  previsto no art. 157, §2º, inciso I). E uma vez concluída a terceira fase, deverá o juiz examinar a  possibilidade legal de substituição de pena privativa de liberdade por restritivas de direitos, segundo  os parâmetros legais do art. 44 do CP brasileiro.
Contudo, se a resposta for negativa, deve ainda examinar o eventual cabimento da suspensão  condicional da pena, tal como previsto no art. 77 do mesmo diploma. Sendo igualmente negativo o  resultado, deverá o julgador fixar motivadamente o regime prisional, segundo os ditames do art. 33  do CP brasileiro, bem como explicitar os efeitos da pena diante do caso concreto, e à vista dos arts. 91  e 92 da norma penal brasileira. (OLIVEIRA, M. G., 2023)

Evidentemente, que um ou vários Algoritmos conseguiriam trabalhar similitude e igualdade de perfilamento no procedimento complexo de dosimetria da pena, entretanto, haveria equidade na realização da Justiça em sua aplicação por uma Inteligência Artificial. E, evidentemente que não se  trata em absoluto em minimizar as punições a atos deliberadamente criminosos, mas sim, denotar a  perspectiva de um Direito Penal de Fato.

ORIENTAÇÕES DA PRODUÇÃO TEXTUAL

Leitura e interpretação da SGA

Por meio da leitura da SGA – Situação Geradora de Aprendizagem e, também, da SP – Situação Problema destacada, você estudante, deve elaborar uma produção textual, com respaldo teórico nas  disciplinas que foram cursadas ao longo deste semestre, nas referências bibliográficas das disciplinas  disponíveis na Biblioteca Virtual, e do que se pode compreender dos 02 (dois) textos que servem de base para compreensão do presente Projeto Integrado, como segue abaixo:
1) Inteligência Artificial e sociedade: avanços e riscos – JAIME SIMÃO SICHMAN https://www.scielo.br/j/ea/a/c4sqqrthGMS3ngdBhGWtKhh/?format=pdf
2) INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL & PROPORCIONALIDADE PENAL. Vetores da política criminal  moderna?
MAGNO GOMES DE OLIVEIRA (PDF) PROPORCIONALIDADE & INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL:  Vetores da política criminal moderna? PROPORTIONALITY & ARTIFICIAL INTELLIGENCE:  Modern criminal policy vectors | Magno Oliveira – Academia.edu

SITUAÇÃO GERADORA DE APRENDIZAGEM (SGA)
Dentro da temática proposta – “desenvolvimento do pensamento crítico sobre as perspectivas tecnológicas, por meio da Inteligência Artificial, e seus impactos sobre o ser humano e a sociedade ocidental contemporânea”, a ideia proposta para a SGS – Situação Geradora de Aprendizagem, é a de  buscar desenvolver no aluno a CAPACIDADE CRÍTICA DE ENTENDER PARADIGMAS RELACIONADOS A SUA ÁREA PROFISSIONAL E PROPOR ALTERAÇÕES E MELHORIAS  PARADIGMÁTICAS que determinem um caminho justo a ser construído para trabalhos com  Inteligência Artificial.
Conforme o texto – Inteligência Artificial e Sociedade: avanços e riscos, o surgimento da Inteligência Artificial: o domínio de IA se caracteriza por ser uma coleção de modelos, técnicas e tecnologias  (busca, raciocínio e representação de conhecimento, mecanismos de decisão, percepção, planejamento, processamento de linguagem natural, tratamento de incertezas, aprendizado de  máquina) que, isoladamente ou agrupadas, resolvem problemas de tal natureza. Para tal, podem  utilizar paradigmas distintos, sendo os principais os paradigmas simbólico, conexionista, evolutivo e  probabilístico (SICHMAN, J. S. 2021), como segue:
– PARADIGMA SIMBÓLICO: deve-se inicialmente identificar o conhecimento do domínio (modelo do problema), para então representá-lo utilizando uma linguagem formal de representação e implementar um mecanismo de inferência para utilizar esse conhecimento.
– PARADIGMA CONEXIONISTA: a linguagem e uma rede de elementos simples, inspirada no funcionamento do cérebro, onde neurônios artificiais, conectados em rede, são capazes de aprender e de generalizar a partir de exemplos. O raciocínio consiste em aprender diretamente a função entrada- saída. Matematicamente, trata-se de uma técnica de aproximação de funções por regressão não  linear.
– PARADIGMA EVOLUTIVO: paradigma evolutivo, por sua vez, utiliza um método probabilístico de busca de soluções de problemas (otimização), onde soluções são representadas como indivíduos, aos  quais se aplicam técnicas “inspiradas” na teoria da evolução como hereditariedade, mutação, seleção  natural e recombinação (ou crossing over), para selecionar para as gerações seguintes os indivíduos  mais adaptados, i.e., os que maximizam uma função objetivo (ou fitness function).
– PARADIGMA PROBABILÍSTICO: utiliza modelos para representar o conceito estatístico de independência condicional, a partir de relacionamentos causais no domínio. A inferência consiste em  calcular a distribuição condicional de probabilidades dessa distribuição, e em alguns casos  particulares de topologia, existem algoritmos bastante eficientes.

Nestes termos, consegue-se interagir com os Cursos que envolvem as Áreas de Gestão de Pessoas e  de Projetos, com os procedimentos e desenvolvimento do pensamento jurídico nos assuntos relacionados a Área Jurídica, bem como o conteúdo é inerente aos trabalhos realizados pelos  profissionais dessas áreas, nos Setores Público e Privado da sociedade brasileira.

SITUAÇÃO-PROBLEMA (SP)

No decorrer dos conteúdos anteriormente apresentados, pode-se verificar que, estão divididos em 02 (duas) grandes áreas profissionais. Em uma primeira abordagem sobre Gestão de Pessoas e Gestão de Projetos, e a segunda sobre decisões jurídicas com o uso e ajuda da Inteligência Artificial.
Nestes termos, leia e responda os textos/indagações abaixo, e responda para finalizar o trabalho conforme a abordagem dos textos (*verifique ao final como compor as

ORIENTAÇÕES PARA  EXECUÇÃO DO TRABALHO), quais seriam exemplos e respostas aplicáveis para manter os paradigmas que compõem os textos,  ou seria possível modificar esses paradigmas para um melhor aproveitamento do trabalho em conjunto, entre ser humano e inteligência artificial. Assim, para um melhor desenvolvimento didático-pedagógico, orienta-se em primeiro lugar resolver as questões dos Textos 1, 2, 3 4 abaixo, e somente depois, inserir as respostas dos Textos na tarefa que é solicitada nas

ORIENTAÇÕES PAR EXECUÇÃO DO TRABALHO.
TEXTO 1
A inteligência artificial (IA) tem impactado significativamente as profissões relacionadas à gestão de pessoas e gestão de projetos, trazendo uma série de mudanças e oportunidades. Na gestão de pessoas,  a IA tem revolucionado as práticas tradicionais, possibilitando a otimização de processos,  aprimoramento da tomada de decisões, automação de tarefas repetitivas e análise preditiva de  desempenho.

APRESENTE 02 (DOIS) EXEMPLOS EM QUE A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL TEM REVOLUCIONADO AS PRÁTICAS TRADICIONAIS DE ATUAÇÃO PROFSSIONAL E  UNDAMENTE SUA RESPOSTA CONFORME ORIENTAÇÕES PARA EXECUÇÃO DO TRABALHO.

TEXTO 2
É importante ressaltar que, embora a IA traga inúmeros benefícios, também apresenta desafios relacionados à ética, diversidade, inclusão e transparência. Garantir a integração eficaz da IA na  gestão de pessoas requer investimento não apenas em tecnologia, mas também na capacitação e  adaptação dos profissionais, além de uma abordagem ética e sensível para maximizar os benefícios  dessa revolução tecnológica. A

PRESENTE 02 (DOIS) EXEMPLOS EM QUE A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DEVE RESGUARDAR  A ÉTICA, DIVERSIDADE, INCLUSÃO E TRANSPARÊNCIA NO AMBIENTE CORPORATIVO E  FUNDAMENTE SUA RESPOSTA CONFORME ORIENTAÇÕES PARA EXECUÇÃO DO TRABALHO.

TEXTO 3
A utilização da IA no Direito Penal levanta questões sobre sua influência na garantia dos direitos fundamentais e na proteção da privacidade das pessoas. A automação de processos no sistema  judiciário por meio da IA pode trazer eficiência e transparência, porém, é essencial garantir a não  discriminação, a segurança dos dados, a transparência nas decisões e o controle do usuário para  promover um julgamento justo e respeitoso dos direitos individuais.

COM BASE NO TEXTO –  INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL & PROPORCIONALIDADE PENAL.

Vetores da política criminal moderna? MAGNO GOMES DE OLIVEIRA – COMO, PODE HAVER GARANTIA DE NÃO DISCRIMINAÇÃO NO DIREITO PENAL E PROCESSO PENAL UTILIZANDO- SE DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL?
FUNDAMENTE SUA RESPOSTA CONFORME ORIENTAÇÕES PARA EXECUÇÃO DO TRABALHO.

TEXTO 4

A Resolução nº 332/2020 do Conselho Nacional de Justiça (CNJ) estabelece princípios éticos e diretrizes para o uso da IA no sistema judiciário brasileiro, visando a preservação dos direitos  fundamentais, a não discriminação, a segurança dos dados, a transparência nas decisões judiciais e o  controle do usuário.
COMENTE DE FORMA FUNDAMENTADA SE É JUSTA A DISTRIBUIÇÃO DA DIVERSIDADE APLICADA PELO ARTIGO 20, DA RESOLUÇÃO n 332/2020, DO CNJ – Art. 20. A composição de  equipes para pesquisa, desenvolvimento e implantação das soluções computacionais que se utilizem  de Inteligência Artificial será orientada pela busca da diversidade em seu mais amplo espectro,  incluindo gênero, raça, etnia, cor, orientação sexual, pessoas com deficiência, geração e demais  características individuais. (grifo e negrito nosso) FUNDAMENTE SUA RESPOSTA CONFORME  ORIENTAÇÕES PARA EXECUÇÃO DO TRABALHO.
Espera-se dos alunos, respostas técnicas fundamentadas que contribuam para a manutenção ou melhorias dos paradigmas apresentados nos textos, comentários, e perguntas levantadas pela equipe  do NDE – Núcleo Docente Estruturante do Curso. Observar com atenção as orientações para  execução do trabalho, descrita na página seguinte.
Evidentemente, espera-se do aluno que as respostas fundamentadas e comentadas no texto final, NÃO contenham nenhum tipo de “achismo” sobre os temas levantados, e sim ESPERA-SE, respostas  pautadas na Ética Acadêmica e Profissional, com base nos Artigos Científicos, Livros, Leis,  Resoluções válidas juridicamente, e que estejam de acordo com os Direitos Fundamentais Constitucionais.

ORIENTAÇÕES PARA A EXECUÇÃO DO TRABALHO

1) INTRODUÇÃO (até uma página)Elaborar um texto que contextualize a temática abordada na produção textual. A introdução deve relacionar a importância do tema proposto sobre a Inteligência  Artificial.

2) DESENVOLVIMENTO (quatro a seis páginas)

Construir um texto teórico com o tema.
Durante a contextualização do trabalho dissertativo a ser realizado, pesquisando nas indicações de referências bibliográficas abaixo mencionadas, e em outras obras que julgar necessário, o estudante deverá pesquisar e descrever os conteúdos conforme estruturado nos TEXTOS 1, 2, 3 e 4 da SITUAÇÃO PROBLEMA (SP). No desenvolvimento da dissertação, o estudante deverá fazer constar, junto com os conceitos, exemplos fundamentos de suas respostas e comentários.

3) CONSIDERAÇÕES FINAIS (até uma página)
Escreva um texto que sintetize as principais contribuições dessa atividade para sua formação profissional e pessoal. Inserir considerações finais o contexto relacionado ao aprendizado para a vida  profissional, e também, a construção do conhecimento para o desenvolvimento de um cidadão crítico-reflexivo, sobre as ações relatadas na investigação do tema Inteligência Artificial.

4) REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS (outras referências podem ser pesquisadas)

BIBLIOTECA VIRTUAL

BRAZ, Jacqueline Mayer da Costa Ude. Teoria Geral do Direito Constitucional. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2016.
CARVALHO, Fernanda Lara de; BARBETA, Edvania Fátima Fontes Godoy. Direito penal – parte  geral. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2016.
CARVALHO, Mauricio Soares de. Orçamento público. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2017.
HENRIQUE, Márcio Alexandre Ioti; PERRUCI, Felipe Falcone. Tecnologias de informação aplicadas  ao direito. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2017.

LUZ, Bernardo Araújo da; NAVES, Carlos Luiz de Lima e; MACHADO, Renato Martins. Direito penal  – crimes contra a dignidade sexual e administração pública. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2018.
RANGEL, Fernanda Leite de Araújo. Tópicos em direito administrativo. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2017.
TESTA, Janaina Carla da Silva Vargas et al. Direito público. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2014.

LINKS
Inteligência Artificial e sociedade: avanços e riscos – JAIME SIMÃO SICHMAN
https://www.scielo.br/j/ea/a/c4sqqrthGMS3ngdBhGWtKhh/?format=pdf
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL & PROPORCIONALIDADE PENAL. Vetores da política criminal moderna? MAGNO GOMES DE OLIVEIRA (PDF) PROPORCIONALIDADE & INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: Vetores da política criminal moderna?
PROPORTIONALITY & ARTIFICIAL INTELLIGENCE: Modern criminal policy vectors | Magno Oliveira – Academia.edu O conceito de paradigma em Thomas Kunh e Edgar Morin: similitudes e  diferenças https://www.redalyc.org/journal/5606/560662201007/html/#:~:text=Paradigma%20%C3%A9%20 descrito%20nos %20dicion%C3%A1rios,%2C%20norma%2C%20prot%C3%B3tipo%20e%20regra.  Ativismo judicial: nos limites entre racionalidade jurídica e decisão política https://www.scielo.br/j/rdgv/a/dr6L3MVvFz4MsrCShHytnrQ/

SITES

https://www.scielo.br/
https://www.cnj.jus.br/
https://portal.stf.jus.br/
https://www.stj.jus.br/sites/portalp/Inicio

NORMAS PARA ELABORAÇÃO E ENTREGA DA PRODUÇÃO TEXTUAL
A produção textual deve ser organizada por meio dos seguintes itens, a serem considerados pelo  acadêmico:
1º) Realização da leitura dos textos indicados. Além dessas indicações, você poderá utilizar os materiais disponibilizados pelas disciplinas do semestre e pesquisar na Biblioteca Virtual.
2º) Elaborar a Introdução da produção textual. Neste tópico o aluno deverá fazer, com até uma página, uma apresentação sobre o que será abordado no trabalho, expor os objetivos e a importância de sua realização.
3º) Para o Desenvolvimento do trabalho, você deve elaborar um texto de 4 a 6 páginas, abordando todos os itens propostos para reflexão, considerando os seguintes aspectos: clareza de ideias, objetividade, criatividade, originalidade e autenticidade. O desenvolvimento da produção textual é a parte dos elementos-textuais na qual se concentram a fundamentação teórica, a apresentação dos dados coletados pelo autor e o desenvolvimento das ideias. Nessa parte o autor precisa ser o mais claro possível. Não é necessário ser breve, as ideias podem ser explicadas com calma e em detalhes, para que o entendimento dos leitores seja o máximo possível. Lembrem-se: o trabalho deverá ter coesão, portanto, deve apresentar uma discussão ao invés de respostas diretas.
4º) Para finalizar, você deverá fazer suas Considerações finais, em até 1 página. Você apresentará a conclusão do seu trabalho, sintetizando os elementos discutidos no seu texto. Manifeste seu ponto de  vista e opiniões sobre o assunto trabalhado, fundamentados nas referências bibliográficas. Apresente  também as contribuições que o trabalho trouxe para seu aprendizado.
5º) Referências: não se esqueça de listar todos os autores e materiais que utilizou para desenvolver o trabalho.

Orientações importantes:

1. A atividade deverá ser realizada INDIVIDUALMENTE.
   2. Atenção ao prazo de inserção do arquivo na pasta do Ambiente Virtual.
   3. Deve conter, depois de pronto, capa e folha de rosto padrão, sendo organizado no que tange à sua  apresentação visual (tipos e tamanhos de fontes, alinhamento do texto, espaçamentos, espaços para  os parágrafos, apresentação correta de citações e referências, entre outros elementos importantes),  conforme normas da ABNT.
   4. Os trabalhos devem ser enviados em arquivo de Word.
   A seguir, apresentamos alguns dos critérios avaliativos que nortearão a análise para a nota a ser atribuída pelo Tutor a Distância à produção textual:
   • Normalização correta do trabalho, em respeito às normas da ABNT.
   • Respeito ao número de páginas solicitadas.
   • Apresentação de uma estrutura condizente com a proposta apresentada (com introdução, desenvolvimento e conclusão).
   • Uso de linguagem acadêmica adequada, com clareza e correção, atendendo à norma padrão.
   • Abordagem de todos os itens propostos para reflexão, considerando os seguintes aspectos: clareza de ideias, objetividade, criatividade, originalidade e autenticidade.
   • Fundamentação teórica do trabalho, com as devidas referências dos autores eventualmente citados.
   Lembre-se de que seu/sua Tutor/a à Distância está à disposição na Sala do Tutor para lhe atender em  suas dúvidas e, também, para repassar orientações sempre que você precisar. Aproveite esta oportunidade para realizar um trabalho com a qualidade exigida por um trabalho acadêmico de nível universitário.

Bom trabalho!
Equipe de professores

A Importância da Inovação no Projeto Integrado CST

A inovação é um elemento crucial para o sucesso do Projeto Integrado CST, atuando como um diferencial competitivo que pode determinar a longevidade e a eficácia das iniciativas no mercado. Através da implementação de novas ideias e tecnologias, as organizações conseguem não apenas se destacar, mas também otimizar processos e resultados. Exemplos práticos de inovação bem-sucedida podem ser observados em diversas indústrias onde projetos integrados adotaram tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT), para melhorar a eficiência operacional e a experiência do cliente.

Para fomentar uma cultura de inovação dentro das organizações, várias metodologias e ferramentas podem ser empregadas. O design thinking, por exemplo, é uma abordagem centrada no usuário que incentiva a solução criativa de problemas através de um processo iterativo de prototipagem e testes. O brainstorming é outra técnica amplamente utilizada para gerar ideias colaborativas em um ambiente livre de julgamentos, permitindo que soluções inovadoras emergam de discussões coletivas. Além disso, metodologias ágeis, como Scrum e Kanban, são eficazes para gerenciar projetos de inovação, oferecendo flexibilidade e rapidez na adaptação a mudanças e na entrega de valor contínuo.

No entanto, a inovação não está isenta de desafios. Entre os obstáculos mais comuns estão a resistência à mudança, a falta de recursos e a dificuldade em alinhar novas soluções com as estratégias existentes da organização. Para superar esses desafios, é essencial promover uma comunicação clara e aberta, investir em capacitação e treinamento contínuo dos colaboradores e estabelecer um ambiente que encoraje a experimentação e a aprendizagem a partir dos erros. Ao enfrentar esses desafios de forma proativa, as organizações podem garantir que suas iniciativas de inovação sejam não apenas eficazes, mas também sustentáveis a longo prazo.

Estratégias para a Gestão da Qualidade no Projeto Integrado CST

A gestão da qualidade é um componente crucial no sucesso do Projeto Integrado CST. A primeira estratégia fundamental envolve a aplicação dos princípios básicos da gestão da qualidade, como o ciclo PDCA (Plan-Do-Check-Act). Este ciclo é essencial para a melhoria contínua, pois permite a identificação sistemática de problemas, a implementação de soluções, a verificação de resultados e a atuação para ajustar processos conforme necessário. Cada etapa do ciclo PDCA desempenha um papel vital na manutenção e aprimoramento dos padrões de qualidade.

Além do ciclo PDCA, a utilização de ferramentas específicas de controle de qualidade é indispensável. O Diagrama de Ishikawa, também conhecido como Diagrama de Causa e Efeito, ajuda a identificar as raízes dos problemas ao mapear todas as possíveis causas. A análise de Pareto, por outro lado, é eficaz para priorizar problemas ao identificar os poucos fatores que geralmente causam a maioria dos efeitos indesejados. O método Six Sigma, com seu foco em reduzir a variabilidade e eliminar defeitos, pode ser aplicado para garantir que os processos estejam dentro dos limites de qualidade desejados.

Outro aspecto essencial da gestão da qualidade é o treinamento e a capacitação da equipe. Investir no desenvolvimento das habilidades dos colaboradores garante que eles estejam bem equipados para implementar e manter os padrões de qualidade. As práticas de auditoria interna e externa também são críticas, pois asseguram a conformidade com os padrões estabelecidos e oferecem uma visão objetiva sobre a eficácia das estratégias de qualidade adotadas.

Por fim, aprender com casos de sucesso e lições de outras empresas pode fornecer insights valiosos. Empresas que implementaram eficazmente estratégias de gestão da qualidade frequentemente compartilham suas experiências, destacando as melhores práticas e os desafios enfrentados. Estas lições podem servir como um guia para evitar armadilhas comuns e adotar abordagens comprovadas na busca pela excelência em qualidade no Projeto Integrado CST.