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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária
 
Administração
 
Disciplina: EAD0768 - Inteligência Artificial e Tecnologias de Operações 4.0
Artificial Intelligence and Operations Technologies 4.0

Créditos Aula: 2
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 30 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2023 Desativação:

Objetivos
Avaliação do impacto competitivo e gerencial da IA e TO numa organização

Avaliar decisões no processo adoção da IA ou TO

Identificar e resolver problemas gerenciais de implementação da IA e TO

Identificar e analisar o potencial de aplicação da IA e TO na inovação em processos de uma organização

Avaliar interesse e potencial de aplicação de IA e TO numa organização

Atividades em grupo nas práticas da disciplina
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
204522 - Alceu Salles Camargo Júnior
320498 - Alvair Silveira Torres Junior
 
Programa Resumido
A pergunta guia é: Quais os impactos competitivos das novas tecnologias nas operações?
Que leva ao objetivo geral
Apresentar aos alunos os impactos concorrenciais e gerenciais das novas tecnologias habilitadoras que estão modificando drasticamente a concorrência e as capacitações necessárias em operações de negócios, incluindo seu papel decisivo nas tecnologias de gestão e integração.

Oferecimento: Semi-presencial
 
 
 
Programa
Gestão da tecnologia nas operações
Introdução e história da IA
Manufatura aditiva: estratégia e modelos de negócios
RPA, capacitação e transferência de tecnologia na IA
O que é e como usar o aprendizado de máquina
O que é e como usar a visão computacional
O que é e como usar o processamento de linguagem natural
IA e IoT na cadeia de suprimentos
Potencial e limitações da IA - a inteligência bem delimitada
A concorrência baseada na IA - a visão estratégica
Modelos de Negócios no contexto digital
 
 
 
Avaliação
     
Método
Trabalho de curso – 40% Participação – 30% Prova única – 30%
Critério
O aluno terá direito a recuperação se obter média final entre 3,0 (três e zero) e 4,9 (quatro e nove) e no mínimo 70% de frequência.
Norma de Recuperação
O aluno será submetido a uma avaliação cuja nota terá peso de 50% na média final.
 
Bibliografia
     
Anderson HBR May 2017 Drones Go to work
Burstrom et all 2021 JBR 127 (2021) 85-95 AI for incumbente
D'Aveni The 3-D Printing Playbook HBR July-August 2018
Davenport & Kirby SMR Spring 2016 How smart are machines?
Davenport & Ronanki HBR Jan-Feb 2018 Artificial Intelligence for the real world.
Dawar HBR May Jun 2018 Marketing in the age of Alexa
ETHEM, A. Machine learning. 2016. The MIT Press. Cambridge, Massachusetz. London, England.
FINLAY, S. 2017. Artificial Intelligence and machine learning for business. Relativistic Boks. Great Brittain.
Iansiti & Lakhani 2020 HBR Competing AI
Johnson Christensen Kagermann HBR December 2008 Reinventing your Business Model
KAPLAN, J. 2016. Artificial intelligence. What everyone needs to know. Oxford University Press.
Lake HBR May Jun 2018 Stitch Fix's CEO
Lee et al 2019 BM Innovation;
Porter Heppelmann HBR Nov Dec 2017 Why every organization needs an Augmented Reality strategy.
Schwab, K. The fourth industrial revolution. Ch. 2.
Slack, N., Brandon-Jones, A. e Johnston, R. Administração da Produção – 8ª edição. GEN/Atlas. São Paulo, SP. 2018. Cap. 8.
Syed et al 2020 CI RPA review;
WARWICK, K. 2012. Artifial intelligence – the basics. Routledge. London and New York.
YAO, M., JIA, M. E ZHOU, A. 2018. Applied artificial intelligence. A handbook for business leaders. TOPBOTS INC.
 

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