Enquadramento

AI-Driven Local Governance é um programa de formação executiva dirigido a líderes e decisores da administração pública local e regional, incluindo áreas metropolitanas, comunidades intermunicipais e municípios. Alinhado com a Estratégia Nacional para os Territórios Inteligentes (ENTI), o programa visa reforçar capacidades de governação orientada por dados e Inteligência Artificial, promovendo políticas públicas baseadas em evidência, valor público e equidade.

Desafio:

Capacitar decisores públicos para responder às transições digital e climática, dotando-os de competências analíticas, organizacionais e éticas para a adoção de modelos de governação orientados por dados e preparados para a Inteligência Artificial.

Objetivos

  • Reforçar competências em políticas públicas orientadas por dados e Inteligência Artificial
  • Promover boas práticas de governação de dados, dados abertos e analítica avançada
  • Apoiar o desenho e a experimentação de políticas e soluções de territórios inteligentes
  • Fomentar uma comunidade de aprendizagem e colaboração entre territórios

Estrutura

Programa estruturado em duas fases complementares:

  • Formação híbrida: 4 horas de formação por semana ao longo de 6 semanas, combinando sessões presenciais e online, com foco em governação orientada por dados, analítica e Inteligência Artificial aplicada ao contexto local e regional
  • Experiência internacional de imersão: programa intensivo de 1 semana, liderado pelo The Gov Lab (NYU), combinando sessões técnicas, visitas institucionais e trabalho de síntese orientado para a aplicação prática dos conceitos

Modelo Pedagógico

Modelo híbrido e imersivo, combinando formação conceptual e aplicada, aprendizagem colaborativa e partilha de experiências entre decisores públicos, com forte enfoque na aplicação prática ao contexto dos territórios.

Parceiros

NOVA IMS · NOVA Cidade – Urban Analytics Lab · The Gov Lab (NYU) · ANMP · ARTE

Duração Março – Junho de 2026
FinanciamentoFLAD UP – Higher Education 2025/2026
Abertura das inscrições27-01-2026