Adaptar as Metodologias de Projeto à IA Sem Perder o Controlo

Galen Low: As metodologias de gestão de projetos ainda importam?

Stan Yanakiev: Sim, as metodologias continuam absolutamente a ser importantes, mas terão de se adaptar à IA. Mesmo quando me preparei pela primeira vez para o exame PMP, em 2008, o PMI já compreendia que o método tradicional de gestão de projetos podia ser adaptado. E agora, com a IA em cena, continuamos a precisar de saber como gerir melhor os projetos. No entanto, os nossos métodos precisam de apoiar uma abordagem ligeira à gestão de projetos.

Galen Low: Porque é tão importante para si que as nossas metodologias de projeto que utilizam IA continuem a ter as pessoas no seu centro?

Stan Yanakiev: É porque nós, seres humanos, construímos máquinas para nos ajudarem na vida e no trabalho, e não o contrário. Quando falamos de equipas e projetos humanos, é importante que as pessoas, os seres humanos, continuem no comando através dessa simples aplicação da IA. O nosso papel muda: deixamos de ser controladores de documentos e passamos a assumir o papel de líderes estratégicos.

Galen Low: Queria apenas saber a sua opinião sobre o futuro da IA e da gestão de projetos. Daqui a cinco anos, haverá novas metodologias sobre as quais teremos debates ferozes?

Stan Yanakiev: Bem, a nossa sociedade e o ambiente estão em constante evolução. Vejo o papel da IA na gestão de projetos como—

Galen Low: Bem-vindos ao podcast The Digital Project Manager — o programa que ajuda os líderes de entrega a trabalhar de forma mais inteligente, entregar com maior fluidez e liderar as suas equipas com confiança na era da IA. Eu sou o Galen e, todas as semanas, exploramos estratégias do mundo real, tendências emergentes, estruturas comprovadas e, ocasionalmente, uma história de guerra das linhas da frente dos projetos. Quer esteja a liderar projetos de transformação de grande dimensão, a gerir fluxos de trabalho de IA ou simplesmente a tentar manter o caos sob controlo, está no lugar certo. Vamos começar.

Hoje falamos sobre a adaptação das metodologias tradicionais de gestão de projetos para apoiar formas de trabalho melhoradas pela IA, especificamente sobre como conduzir o seu projeto a alta velocidade sem perder o controlo.

Tenho comigo hoje Stan Yanakiev, fundador e diretor-geral da Mindrise — uma empresa de consultoria que fornece automação de IA e gestão de projetos como serviço para iniciativas digitais e de IA. O Stan é um gestor sénior certificado de programas e projetos de TI, com 25 anos de experiência na entrega de iniciativas tecnológicas e de transformação nos setores da energia e em várias outras áreas.

A sua especialidade é o desenvolvimento de software e as aplicações empresariais, com foco na entrega de TI complexa. Com experiência em abordagens ágeis, em cascata e híbridas, destacou-se na gestão de partes interessadas, na promoção da colaboração entre equipas distribuídas e fornecedores e na implementação de soluções robustas e de excelência.

Stan, obrigado por estar aqui comigo hoje.

Stan Yanakiev: Obrigado, Galen. É ótimo estar aqui e discutir como podemos tornar a entrega de IA simultaneamente rápida e estruturada.

Galen Low: Adoro esse objetivo. Estou entusiasmado por começarmos. Acho que hoje podemos ir para onde o vento nos levar, mas esbocei um pequeno roteiro para nós. Para começar, queria colocar uma grande questão que enquadra tudo isto, despachá-la e depois explorá-la melhor, afastar-nos um pouco e falar sobre três coisas.

Primeiro, queria falar sobre os desafios que a IA apresenta aos nossos modelos estabelecidos de metodologias de gestão de projetos. Depois, gostaria de explorar como adaptar metodologias para equipas que utilizam IA, incluindo os passos a dar e as razões para os dar. Por fim, gostaria de conhecer a sua perspetiva sobre o futuro das metodologias de gestão de projetos em geral e sobre o que, se alguma coisa, precisa de mudar na forma como as encaramos.

Que lhe parece?

Stan Yanakiev: Parece um roteiro claro e prático. Gosto dessa estrutura. É exatamente disso que os gestores de projetos precisam: uma abordagem disciplinada para lidar com este panorama de IA em rápida evolução.

Galen Low: Sem dúvida. Adoro isso. Pensei em começar com a grande questão difícil e dar algum contexto. As pessoas de projetos adoram falar sobre metodologias — e, por falar, quero dizer debater e talvez, por vezes, quase chegar a vias de facto por causa delas.

Mas a minha pergunta é esta: as metodologias de gestão de projetos ainda importam? Com o PMI a reconhecer amplamente que a maioria dos projetos utiliza metodologias híbridas adaptadas e com a IA a mudar fundamentalmente a forma como trabalhamos, as metodologias de gestão de projetos ainda importarão daqui a alguns anos?

Stan Yanakiev: Sim, as metodologias continuam absolutamente a ser importantes.

Mas terão de se adaptar à IA. Mesmo quando me preparei pela primeira vez para o exame PMP, em 2008, o PMI já compreendia que o método tradicional de gestão de projetos podia ser adaptado. E nessa altura já utilizava métodos ágeis há alguns anos. Na prática, aplico frequentemente uma abordagem híbrida, tal como a maioria dos gestores de projetos atualmente.

E agora, com a IA em cena, continuamos a precisar de saber como gerir melhor os projetos. No entanto, os nossos métodos precisam de apoiar uma abordagem ligeira à gestão de projetos, que não prejudique a velocidade destas novas ferramentas, mas que, pelo contrário, faça o melhor uso delas.

Galen Low: Adoro isso. E sim, é um ótimo ponto: adaptação é provavelmente a palavra certa. O PMBOK deu-lhe mais ênfase na minha sétima edição e, penso eu, novamente na oitava edição. Mas sempre esteve presente. Sempre se reconheceu que adaptamos as nossas abordagens para entregar adequadamente aquilo que estamos a fazer. Gosto da expressão gestão de projetos ligeira.

Acho que isso vai repercutir-se junto de muitos dos meus ouvintes que estão a tentar avançar rapidamente, ser ágeis e não ficar atolados em tudo. Mas não sabem bem o que podem eliminar sem fazer o carro despistar-se. Gosto mesmo desse foco na velocidade e penso que a capacidade do gestor de projetos para manter a equipa a trabalhar ao ritmo certo é a prioridade neste momento, especialmente na era da IA.

Talvez seja uma boa oportunidade para nos afastarmos um pouco. Recentemente, deu uma entrevista à minha equipa em que falou sobre como passou a utilizar métodos mais leves e adaptáveis, com a IA incluída, mantendo simultaneamente aquilo a que chamou os métodos tradicionais de gestão de projetos.

Pode falar-me um pouco sobre como começou a utilizar a IA para acelerar os projetos? Deu por si a alterar elementos fundamentais da forma como conduz os projetos?

Stan Yanakiev: O meu objetivo era simples: poupar tempo em algumas tarefas críticas, mas rotineiras, otimizando assim a execução dos nossos métodos, e não alterando os próprios métodos.

Um dos problemas centrais da gestão de projetos é o excesso de documentação. Em qualquer projeto estruturado, manter os artefactos do projeto e a governação atualizados consome demasiado tempo. Há duplicação por todo o lado. O âmbito alimenta a estrutura de decomposição, as atualizações de estado refletem as atividades, e assim sucessivamente.

Utilizar a IA para produzir estes documentos ou mantê-los sincronizados permite passar para um modelo de entrega mais leve e adaptável, porque simplifica toda a função administrativa. Por exemplo, a minha primeira experiência com IA foi gerar atas de reuniões e itens de ação, o que me poupou cerca de dois terços do tempo.

Esta eficiência libertou-me para me concentrar nas partes de elevado valor e centradas nas pessoas do meu trabalho: liderar a equipa, resolver bloqueios complexos e alinhar as partes interessadas.

Galen Low: Adoro isso. É engraçado ter mencionado que utiliza o Agile há muitos anos. Já o utilizava no início da sua carreira na gestão de projetos.

Sei que algumas pessoas interpretam os princípios e valores como significando “não fazer documentação”, o que é uma interpretação errada. Diz para fazer apenas a documentação suficiente — continua a ser necessária documentação. Mas o que gosto no que disse foi a manutenção da sincronização; isso fez muito sentido para mim.

Porque sei que, quando se toma uma decisão numa reunião ou surge um item de ação que altera alguma coisa pelo caminho, é preciso voltar atrás em todos os documentos onde isso foi registado: planos de comunicação, documentos de âmbito, registos de decisões. Gosto desta ideia de que, primeiro, a tomada de notas é absolutamente revolucionária na gestão de projetos e, segundo, algumas dessas decisões podem ser propagadas por diferentes documentos.

Penso que isso elimina muito do sofrimento de um trabalho necessário, porque, tal como na sua carreira, tem trabalhado em desenvolvimentos de software complexos em empresas. Setores como o da energia são regulados, fortemente regulados; é necessário ter esse rasto documental e isso passa a ocupar grande parte do trabalho, simplesmente a gerir a papelada.

Adoro isso. É um enorme ganho de eficiência e penso que utiliza a IA generativa e os respetivos modelos de linguagem de uma forma que tira partido dos seus pontos fortes. O que me faz pensar é: o que acontece quando implementamos esses ganhos de eficiência? O que acontece quando começamos a avançar mais depressa?

Voltamos à ideia dos métodos tradicionais de gestão de projetos. Depois de aplicar a IA aos fluxos de trabalho e de as equipas começarem a utilizá-la, como decide o que precisa de mais reforço para suportar a velocidade adicional e evitar perder o controlo?

E dá por si a apoiar-se mais em abordagens adaptáveis, como o Agile, do que em abordagens preditivas, como o modelo em cascata?

Stan Yanakiev: Diria que, quanto mais inteligência incorporamos num processo, mais cuidadosamente esse processo tem de ser planeado e testado. Com ou sem IA, as minhas decisões sobre utilizar abordagens mais preditivas ou adaptáveis dependem da experiência em gestão de projetos.

A experiência em gestão de projetos diz-me se consigo planear realisticamente com antecedência suficiente e com detalhe, ou se preciso de utilizar métodos mais adaptáveis. Depois, também precisamos de ter experiência com IA para saber quando e, consequentemente, em que tarefas podemos confiar nela e onde serão necessárias mais salvaguardas, porque a IA pode sugerir cenários e planos, mas temos de nos lembrar de que, por conceção, é probabilística.

Se fizer a mesma pergunta a um modelo de linguagem dez vezes, poderá não obter a mesma resposta dez vezes. A nossa visão da realidade e as nossas previsões não são garantidas em relação ao que está realmente a acontecer. Por isso, somos nós, os gestores de projetos, que temos de manter as coisas fundamentadas e sob controlo e utilizar o nosso discernimento e competências profissionais para obter os benefícios da IA, evitando algumas das limitações que esta tecnologia ainda tem.

Galen Low: Perguntei-me se poderia explicar-nos a sua experiência, por exemplo, com um sistema de tomada de notas por IA e com aquilo de que estamos a falar: manter o ser humano no circuito. Não podemos aceitar tudo cegamente e esperar que dê os mesmos resultados todas as vezes.

Quando começou a utilizar IA nos seus projetos, com um sistema de tomada de notas ou de qualquer outra forma, quanto tempo passava a verificar tudo para garantir que não estava a alucinar ou a interpretar algo incorretamente? Esse tempo que passa a ser o ser humano no circuito diminuiu? Ou manteve-se constante, com a ideia de que precisa de passar cinco ou dez minutos a verificar se a informação foi corretamente propagada pelos documentos?

Stan Yanakiev: Quando começámos a experimentar a IA, ainda não tinha experiência suficiente para saber como funcionava e o que devia fazer para obter os melhores resultados. Por isso, tratava os resultados da IA apenas como um rascunho, revia-os e, antes de introduzir informações sensíveis, anonimizava-as.

Depois, substituía os vários nomes pelos nomes reais no resultado. Mas é essencial manter alguns processos e verificações, como tratar sempre o resultado da IA como um rascunho, não introduzir informações sensíveis em modelos abertos e, basicamente, verificar tudo para evitar alucinações e factos que não sejam verdadeiros.

Galen Low: Sei que as pessoas dizem isto, mas, enquanto explica, é um pouco como ter uma pessoa na equipa, certo? É preciso treiná-la bem. No início, pode parecer que estão simplesmente a perceber como tudo funciona. As respostas podem não ser as melhores e é necessário criar sistemas para dar feedback e rever o trabalho.

O melhor da IA na sua forma atual é que aprende à medida que avançamos. Não é apenas uma ferramenta que faz uma coisa específica. É probabilística. Nem sempre dará a mesma resposta, mas podemos continuar a treiná-la e a dar-lhe feedback para que se aproxime dessa resposta na maioria das vezes.

Depois há a questão da confiança. Quando não conhecemos uma ferramenta e não confiamos nela, provavelmente colocamos mais verificações e equilíbrios. Mais tarde, quando começamos a confiar nela, sabemos o que procurar, embora continuem a existir verificações. Continuamos a anonimizar os dados que introduzimos e a verificar tudo. Continuamos a ser o ser humano no circuito.

Parece-me que o tempo que passou inicialmente a perceber as coisas e a construir essa confiança é provavelmente menor agora que encontrou o seu fluxo de trabalho. Pergunto isto porque sei que muitos ouvintes deste podcast podem estar um pouco desencorajados. Esta ferramenta, que deveria acelerar tanto os projetos, parece na verdade muito lenta porque estão a verificar tudo.

Pensam: “Provavelmente teria sido mais rápido copiar e colar isto eu próprio nos sete documentos.” Mas os ganhos de eficiência surgem mais tarde, à medida que os modelos e as ferramentas aprendem.

Stan Yanakiev: É preciso algum tempo. Temos de tratá-la como uma ferramenta, fazer o trabalho necessário e aprender sobre ela: aprender sobre engenharia de instruções, sobre o seu funcionamento e sobre como obter os melhores resultados possíveis. E sim, se a aplicarmos de forma transversal, podemos obter ganhos de eficiência, desde que a utilizemos corretamente e da forma mais eficaz.

Galen Low: Queria voltar a algo que disse anteriormente e perceber se podemos aplicá-lo à IA. Comecei por dizer que as pessoas debatem metodologias: Agile contra cascata.

Disse que tem experiência suficiente em gestão de projetos para saber qual ferramenta utilizar e quando: quando ser adaptável e quando ser mais preditivo, com base nas restrições do projeto. Se a IA também for uma ferramenta do nosso conjunto de ferramentas, ou um conjunto de ferramentas, existem casos em que pode decidir não utilizar IA num determinado projeto?

Stan Yanakiev: Provavelmente sim, dependendo das especificidades do projeto e de saber se a utilização da IA conduziria realmente a benefícios ou se o tempo necessário para trabalhar com ela acabaria por consumir todos esses benefícios. Temos sempre de avaliar quando é útil, em que medida e quando provavelmente não é.

Galen Low: Penso que há muitas pessoas que sentem que isto é tudo ou nada e que, se não adotarem a IA, ficarão para trás. Mas é interessante pensar em como escolhemos quando utilizar determinados tipos de metodologias ou abordagens e quando precisamos de as adaptar às restrições do nosso projeto.

A IA poderia ser — e sei que há muitas pessoas a tentar normalizar a forma como utilizam a IA nos projetos para que todos avancem mais depressa — utilizada apenas quando é útil e adequada ao projeto. Tenho acompanhado o seu trabalho há algum tempo e parece-me um forte defensor da gestão de projetos centrada nas pessoas através da IA, ao contrário de algumas pessoas com quem falei e que tentam ativamente criar equipas totalmente autónomas, com muito pouca supervisão humana.

Queria perguntar-lhe: porque é tão importante para si que as nossas metodologias de projeto que utilizam IA continuem a ter as pessoas no seu centro, quando as capacidades da IA já se aproximam da paridade com algumas capacidades humanas ao nível dos projetos?

Stan Yanakiev: É porque nós, seres humanos, construímos máquinas para nos ajudarem na vida e no trabalho, e não o contrário. A IA autónoma é uma tecnologia poderosa e é perfeitamente aceitável utilizá-la em cenários onde não há necessidade de supervisão humana, ou talvez isso não seja possível devido à escala, à velocidade e à complexidade.

Mas, quando falamos de equipas e projetos humanos, é importante que as pessoas, os seres humanos, permaneçam no comando, porque há muito mais num ser humano do que apenas inteligência computacional. Se voltarmos ao exemplo simples da utilização da IA para automatizar atas de reuniões, com essa simples aplicação da IA, o nosso papel deixa de ser o de controladores de documentos.

Passamos a assumir o papel de líderes estratégicos e podemos dedicar mais tempo a atividades de elevado valor e centradas nas pessoas, como o alinhamento das partes interessadas e a resolução proativa de bloqueios complexos. Todo o processo de entrega torna-se mais focado e, de certa forma, mais flexível. A IA tem o seu lugar nesse processo, mas é o lugar de uma ajudante ou assistente, não do gestor de projetos.

Galen Low: Gosto muito dessa ideia das partes do papel centradas nas pessoas, que por vezes são subvalorizadas, mas que continuam a ser fundamentais: as expectativas das partes interessadas, a negociação e a tomada de decisões realmente críticas para uma empresa, que são complexas e baseadas em informação que talvez fosse proibitivo ou simplesmente pouco eficaz utilizar para treinar um modelo.

Fundamentalmente, penso que estamos num ponto em que não deixaríamos a IA tomar sozinha uma grande decisão empresarial. Há os seres humanos no circuito, mas também estamos simplesmente presentes. Continua a ser uma colaboração liderada por pessoas. Gosto muito disso.

Acredito na disciplina da gestão de projetos e, quer lhe chamemos tradicional ou não, estamos a falar de IA e de projetos que avançam mais rapidamente. Utilizámos a tomada de notas e a documentação como exemplos. Qual é a sua tática ou método tradicional de gestão de projetos preferido que continua a ser extremamente relevante na era da IA?

Penso em coisas como o registo de riscos, o registo de decisões ou o plano de comunicação. Há pessoas próximas de mim que esperam que a IA elimine tudo isso. Qual é a sua ferramenta tradicional de gestão de projetos preferida que deve continuar a existir para nos manter a todos sob controlo enquanto avançamos mais depressa com a IA?

Stan Yanakiev: Precisamos sempre de ter um plano para o projeto, seja qual for o formato, tradicional ou ágil. Continuaria a utilizar o Microsoft Project para gerir os meus projetos tradicionais. E utilizaria a IA em praticamente todos os processos de gestão de projetos para obter contributos que me ajudassem a tomar decisões.

Não imporia restrições, mas reveria os resultados e certificava-me de que correspondiam ao que procurava. Também em termos de calendarização: disse que utilizaria o Microsoft Project, mas continuaria a consultar a IA para saber se consegue produzir um calendário ou identificar tarefas e atividades que provavelmente me escaparam.

Galen Low: Adoro essa resposta, porque também há pessoas nos meus círculos que esperam que a IA signifique que já não precisamos de planos de projeto. Gosto da sua resposta porque os planos de projeto são um instrumento de comunicação, especialmente a calendarização. É a logística, mas continua a tratar-se de definir expectativas com pessoas e mostrar-lhes como será o futuro e o que vai acontecer.

Na verdade, é mais gestão de expectativas do que aquilo que as pessoas considerariam simplesmente uma linha temporal de tarefas. Muitos dirão: “Já não preciso disso. A IA dirá à minha equipa o que fazer e quando.” Mas isso ignora a ideia de as pessoas se sentirem confortáveis com o que está prestes a acontecer, porquê, e como as peças do puzzle se encaixam.

Uma última pergunta aleatória: inclui elementos relacionados com IA nos seus registos de riscos? A IA é um risco no seu projeto?

Stan Yanakiev: Incluiria, mas, mais uma vez, reveria os resultados da IA. Utilizaria sem dúvida a IA para sugerir alguns riscos que poderia incluir no registo de riscos.

Galen Low: Gosto disso: coisas em que talvez não tenha pensado, utilizando-a como assistente, ferramenta e apoio. Os nossos projetos são complexos e temos de acompanhar muitas coisas. Seria compreensível que nem nós nem a nossa equipa identificássemos todos os riscos do mundo.

Na verdade, menti. Mais uma pergunta. Inclui a IA num quadro RACI?

Stan Yanakiev: Não, porque a trato como uma ferramenta.

Galen Low: Pensei que fosse dizer isso. Talvez isso nos leve um pouco ao futuro. Podemos terminar conhecendo a sua opinião sobre o futuro da IA e da gestão de projetos?

Daqui a cinco anos, haverá novas metodologias sobre as quais teremos debates ferozes? Ou a IA reduzirá algumas das lacunas de viabilidade, como o facto de cada equipa de projeto ter a sua própria metodologia personalizada? Acabará efetivamente com os debates sobre metodologias, ou não será assim tão drástico?

Stan Yanakiev: A nossa sociedade e o ambiente estão em constante evolução e continuarão a evoluir, por isso não consigo imaginar que deixemos de discutir a melhor forma de fazer as coisas, bem como os nossos métodos e abordagens.

Mas, com a IA em cena, acredito que haverá provavelmente menos espaço nesta discussão para criar novos métodos e abordagens. Ironicamente, penso que esta tecnologia inteligente ajudará as pessoas responsáveis pela governação a ver com mais clareza o que não funciona.

Mas continuaremos a discutir. Muitas pessoas falam de inteligência artificial geral, com amplas capacidades cognitivas. Para ser realmente útil na gestão de projetos e noutras áreas, acredito que a IA também precisa de se tornar mais especializada e mais ajustada a domínios específicos, como a gestão de projetos, os tipos de organizações e as diferentes formas de trabalhar, para nos poder ajudar melhor.

E, como já mencionei várias vezes, vejo o papel da IA na gestão de projetos como o de uma equipa de assistência realmente útil, ou como apoio a determinados aspetos desta profissão estimulante, ajudando-nos a gerir projetos de forma mais eficaz e bem-sucedida. E, curiosamente, libertando-nos para nos concentrarmos naquilo que nós, seres humanos, fazemos melhor.

Galen Low: Gosto disso. Há duas coisas aí. A primeira foi o meu momento de descoberta quando começou a falar sobre os debates entre Agile e cascata. É um ótimo ponto: os seres humanos estarão sempre a debater qual é a melhor forma de fazer alguma coisa, seja o que for.

Será a melhor forma de utilizar o seu agente de planeamento de projetos ou a melhor maneira de ter um membro de equipa de IA autónoma a participar numa reunião diária. Estaremos sempre a debater estas coisas. E, embora muitos debates pareçam não levar a lado nenhum e sejam teimosos e estagnados, os debates produtivos ajudam-nos realmente a descobrir novas formas de avançar.

Penso que sempre foi assim com os seres humanos: debater e desafiar-nos uns aos outros para encontrar uma forma melhor, identificar o que está a funcionar bem e o que não está e, idealmente, criar uma abordagem melhor.

Também gostei do que disse sobre a inteligência artificial geral, porque nunca tinha pensado realmente nisso. A inteligência artificial geral expande-se e abrange tudo, procurando ser tão inteligente de forma geral como os seres humanos. Mas depois podemos voltar a torná-la específica, tal como fazemos enquanto seres humanos: pegar nessa inteligência geral e utilizá-la para nos especializarmos num domínio.

É aí que nos tornamos ainda mais úteis. Sou fisicamente capaz de cortar uma árvore pequena. Sou bom nisso? Não. Não sou especialista e nunca serei essa pessoa. Mas gosto muito da ideia de que, mesmo quando chegarmos à inteligência artificial geral, a maioria das pessoas pensa em futuros distópicos de ficção científica, filmes do Exterminador, Skynet e coisas desse género.

A inteligência artificial geral não tem necessariamente de assumir o controlo de tudo. Pode ser uma inteligência geral que lhe permita ser um colega, apoiante ou assistente melhor e, talvez, ir além das ferramentas, continuando a ser útil de uma forma específica, com conhecimento do domínio. Quer seja inteligência artificial geral ou não, essa inteligência pode conduzir-nos nessa direção.

Muito interessante. Stan, muito obrigado por isto. Só por diversão, tem alguma pergunta para mim?

Stan Yanakiev: Está a planear fazer um podcast com um membro de uma equipa de projeto de IA?

Galen Low: Como convidado?

Stan Yanakiev: Sim.

Galen Low: Sabe, nunca tinha pensado nisso. É uma ideia brilhante. É engraçado, porque tenho utilizado bastante o Notebook LM. Para uma das minhas apresentações, introduzi o conteúdo no Notebook LM e pedi-lhe que o desafiasse e criticasse como se fosse um podcast.

Gostei muito de o ouvir. Estes dois anfitriões de IA, os coanfitriões, destruíram completamente a minha apresentação, e pensei: isto é realmente viável. Nunca tinha pensado fazer isso comigo, mas agora que plantou a semente, talvez tenha de experimentar. Uma entrevista de podcast com um membro de uma equipa de projeto de IA.

Gosto muito da ideia. Se o fizesse, ouviria?

Stan Yanakiev: Sim, sem dúvida.

Galen Low: Excelente. Stan, muito obrigado por ter passado este tempo comigo hoje. Foi muito divertido. Obrigado pelos seus conhecimentos.

Stan Yanakiev: Obrigado pelo convite. Foi um prazer falar consigo.

Galen Low: Antes de o deixar ir, se houver pessoas que queiram saber mais sobre si e sobre o seu trabalho, onde podem encontrar mais informação?

Stan Yanakiev: O melhor lugar para me encontrar é no LinkedIn. Também podem consultar as minhas publicações e vídeos no blogue da nossa empresa, a Mindrise.

Galen Low: Excelente. Vou incluir essas ligações nas notas do programa para quem estiver a ouvir e quiser consultar. Stan, mais uma vez, muito obrigado.

Pronto, é tudo quanto ao episódio de hoje do podcast The Digital Project Manager. Se gostou desta conversa, subscreva o programa na plataforma onde o estiver a ouvir. E, se quiser mais ideias práticas, estudos de caso e guias, visite thedigitalprojectmanager.com.

Até à próxima. Obrigado por nos ouvir.