Inteligência Artificial, Sistemas Multi-Agente
Descrição da Oportunidade
A área de formação da bolsa é a dos Sistemas Multi-Agente e Inteligência Artificial centrada no humano (Human-Centered AI), com foco no estudo, investigação e desenvolvimento de agentes para construção, personalização e adaptação contínua de dashboards e KPIs em contexto organizacional. O objetivo é avançar o estado da arte em arquiteturas e métodos que permitam gerar automaticamente dashboards de alto valor para o negócio, ligando dados a objetivos, contexto e decisões, e suportando a exploração, explicação e validação de KPIs por diferentes perfis de utilizador (gestores, analistas, equipas operacionais). Neste âmbito, as dimensões sócio-técnicas e human-centric são essenciais: pretende-se que os agentes operem de forma transparente, controlável e alinhada com práticas reais de governação, literacia de dados e responsabilidade organizacional. Em particular, a bolsa pretende investigar uma família de agentes especializados (e.g., agentes de descoberta de objetivos, modelação semântica de KPIs, recomendação de visualizações, explicação e narrativa, personalização por persona, e adaptação baseada em feedback) que se integrem numa arquitetura multi-agente já existente, estendendo-a com capacidades avançadas de: (i) ligação ao negócio (estratégia, processos, objetivos, contratos de KPI, “ownership”); (ii) composição automática de dashboards (seleção de métricas, layout, visualizações, alertas, hierarquias e drill-down); (iii) adaptação dinâmica e contextual (mudança de prioridades, sazonalidade, eventos, alterações de dados e de utilizadores); e (iv) explicabilidade, confiança e validação humana (mecanismos de justificação, rastreabilidade e controlo). Pretende-se, adicionalmente, explorar mecanismos robustos para integração e governação (catálogo, linhagem, qualidade, acesso, auditoria), assegurando que dashboards gerados automaticamente são corretos, relevantes, auditáveis e acionáveis. Especificamente, as principais atividades a desenvolver pelo(a) bolseiro(a) são: • Analisar o estado da arte em agentes e arquiteturas multi-agente aplicadas a analytics e BI (incluindo LLM-agents, planeamento e tool-use, RAG semântico, sistemas de recomendação de visualizações, agentes conversacionais para BI, e abordagens de human-in-the-loop), com foco em limitações atuais na geração de dashboards orientados ao valor e na explicação de KPIs; • Levantar e especificar requisitos avançados (funcionais e não funcionais) para uma camada de agentes orientada a dashboards/KPIs: alinhamento com objetivos de negócio, personalização por persona, restrições de compliance, governança e auditoria, robustez a dados imperfeitos, e requisitos de UX/explicabilidade; • Propor modelos e representações formais/semânticas para ligar negócio-dados-KPI (por exemplo, contratos de KPI, ontologias/taxonomias de métricas, modelos de objetivo-métrica-ação, contexto organizacional e perfis de utilizador), permitindo aos agentes raciocinar sobre relevância, impacto e trade-offs; • Desenvolver novos agentes que implementem funcionalidades tais como construção automática de dashboards (geração de especificações, seleção de visualizações, layout e storytelling analítico), exploração orientada a perguntas (“porque subiu/baixou?”, “o que explica a variação?”, “onde atuar?”), explicação e narrativa de KPIs (justificações, decomposições, drivers, comparações, incerteza), personalização e adaptação (preferências, tarefas, literacia, dispositivo, contexto temporal, comportamento e feedback); • Investigar mecanismos de coordenação e segurança entre agentes e ferramentas (orquestração, negociação de objetivos, gestão de memória e contexto, políticas de acesso), incluindo estratégias para prevenir alucinações e erros de métrica, validação automática (checks estatísticos/semânticos), e calibração de confiança; • Integrar os agentes numa arquitetura existente, definindo interfaces, padrões de interação, conectores a fontes organizacionais (catálogo de dados, BI stack, APIs, logs de uso), e mecanismos de rastreabilidade (linhagem, justificações, registo de decisões e versões de dashboards); • Definir e operacionalizar metodologias de avaliação com foco sócio-técnico: métricas de utilidade/valor, qualidade de insight, tempo-até-decisão, confiança e compreensão do utilizador, adequação por persona, avaliação longitudinal de adaptação, e estudos com utilizadores (human-in-the-loop, controlo e preferências); • Validar em cenários realistas, através de casos de uso industriais (e.g., performance comercial, operação, finanças, supply chain), conduzindo experiências comparativas com abordagens tradicionais e avaliando desempenho, robustez, generalização e impacto organizacional; • Colaborar na produção técnico-científica, incluindo artigos, relatórios, documentação da arquitetura e dos agentes, reprodutibilidade experimental, e redação do relatório de atividades, sistematizando resultados e recomendações para adoção industrial e governação de soluções baseadas em agentes.
Habilitações Académicas
- Mestrado em engenharia informática, sistemas de informação, ou área afim;
Requisitos Mínimos
- Média de licenciatura e mestrado superior a 14.
Fatores de Preferência
- Fluência em Português. - Experiência em Business Intelligence / Analytics - Experiência com frameworks de agentes
Período de candidatura
Desde 05 Mar 2026 a 18 Mar 2026
Centro
Engenharia de Sistemas e Gestão Industrial