A importância da Inteligência Artificial (IA) tem sido cada vez maior, e está a mudar todo o paradigma empresarial, como tal é natural que afete a Contabilidade e Auditoria bem como os variados processos da mesma. No entanto esta mudança não ocorre de forma homogénea, naturalmente as empresas com maior capacidade de recursos conseguem desenvolver as suas próprias tecnologias colhendo os benefícios das mesmas antes das restantes que normalmente são de menor dimensão, as pequenas e médias empresas (PME). É nesta lógica que se avalia qual o impacto da Inteligência Artificial nos processos de revisão e certificação de contas em PME portuguesas. Pretendendo também, como subtema, analisar o impacto da IA generativa neste mesmo tema. Tendo em conta as especificidades do tema, determinou-se que o público-alvo desta dissertação são os Revisores Oficiais de Contas e os Contabilistas Certificados. Como tal, foi realizado um estudo qualitativo, com a realização de um total de 18 entrevistas a Contabilistas Certificados e Revisores Oficiais de Contas. Entre as conclusões que são possíveis de retirar deste trabalho destacam-se, a necessidade de formação dos profissionais para a utilização de IA, um aumento da eficiência dos profissionais, potencialidade da IA generativa para a criação de variada documentação como o relatório e contas, bem como a falta de capacidade de investimento de PME face as grandes empresas, e a forma como esta pode ser mitigada através da IA generativa gratuita.

A Inteligência Artificial (IA) tem impulsionado a transformação digital na educação, oferecendo soluções como chatbots e agentes inteligentes, que ampliam a interação entre humanos e máquinas. No contexto da Inteligência Artificial Generativa (IAG), destaca-se o ChatGPT, um modelo desenvolvido pela OpenAI, capaz de gerar conteúdos originais e personalizar a aprendizagem em Educação a Distância (EaD). Desde o seu lançamento em 2022, essa tecnologia tem evoluído, tornando-se uma ferramenta cada vez mais presente no apoio educacional. Este estudo analisa o impacto dos agentes inteligentes no apoio à aprendizagem em EaD, focando-se nas perceções dos estudantes do Mestrado em Pedagogia do e-Learning (mPeL) de uma instituição de ensino superior a distância. O objetivo principal é compreender como os alunos percecionam o ChatGPT, identificando vantagens, desafios e o seu impacto no envolvimento e motivação. Com foco no objetivo principal, optou-se pela metodologia de estudo de caso, com questionário online aplicado aos mestrandos das edições 2021-2023, 2022-2024, 2023-2025 e 2024-2026. Os dados foram analisados por meio de técnicas qualitativas e quantitativas, proporcionando uma visão abrangente das perceções dos estudantes. Espera-se que os resultados deste estudo contribuam para a compreensão do impacto pedagógico do ChatGPT na EaD, oferecendo insights para futuras pesquisas e para a integração da IA generativa no ensino superior, promovendo práticas pedagógicas inovadoras.

A presente análise visa dialogar sobre os desafios éticos da crescente integração da Inteligência Artificial Generativa (IAG) na formação de professores, com o objetivo de apresentar alguns possíveis caminhos para a construção de uma docência crítica-reflexiva. A justificativa reside na urgência de se transcender a visão puramente instrumental e tecnicista do uso da IAG, compreendendo-a como um fenômeno que reconfigura práticas pedagógicas e suscita questões éticas. A metodologia adotada é a de revisão bibliográfica, de caráter qualitativo, fundamentada em uma análise crítica que articula as contribuições da filosofia da tecnologia e da educação. O referencial teórico mobiliza as obras de Luciano Floridi, Álvaro Vieira Pinto e Vani Kenski, entre outros, com reflexões sobre o uso das tecnologias em contextos educativos. A análise evidencia a necessidade de uma formação crítica dos professores a não apenas usar a IAG, mas a questionar seus pressupostos, seus efeitos e suas implicações, ou seja, para ir além do simples caráter instrumental. Defende-se que o uso da IAG na formação docente só é eticamente aceitável quando subordinado a mediações crítico-formativas que preservem a autoria intelectual, a agência do professor e um projeto educativo emancipatório, e não à lógica de eficiência técnica e controle de dados. Propõe-se, assim, uma abordagem formativa pautada na "consciência crítica" da tecnologia.

O mundo tem evoluído com a crescente adoção e desenvolvimento da tecnologia. Atualmente, os nossos dias são dominados por diversas ferramentas tecnológicas que influenciam a vida pessoal e profissional. A Inteligência Artificial (IA) está a ganhar cada vez mais relevância na sociedade, sendo uma evolução tecnológica que levanta diversas questões e preocupações, ao mesmo tempo que é vista como uma aliada à execução de diversas tarefas de rotina. O crescimento acelerado das plataformas digitais tem aumentado a produção e divulgação de conteúdos em diversos formatos, como textos, vídeos, imagens e audios. Esta situação tem modificado a área do marketing de conteúdo que procura, cada vez mais, formas que possibilitem a produção rápida de conteúdos e a personalização dos mesmos, de modo a atender às expectativas dos consumidores digitais. Perante este cenário a IA oferce diversas ferramentas avançadas que possibilitam automatizar tarefas, permitindo que os profissionais de marketing se concentrem em componentes mais estratégicas. Esta perceção da influência da IA e a crescente valorização da criação de conteúdos, motivou a realização deste estudo que procura saber de que forma os profissionais percecionam esta influência, se têm perceção dos benefícios das ferramentas de IA no seu trabalho, em que etapas mais as utilizam e se têm em consideração preocupações éticas. Para a realização desta investigação, recorreu-se a um questionário online, onde foi possível obter 178 respostas. A revisão da literatura aliada à metodologia quantitativa permitiu perceber que os profissionais reconhecem que os benefícios das ferramentas de IA contribuem para uma maior eficiência operacional. Contudo, apesar de estarem preocupados com algumas questões éticas, ainda há necessidade de conhecerem melhor as potencialidades da IA e as suas regulamentações.

Os avanços significativos na Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) têm transformado diversos setores da economia e atividades profissionais, particularmente o marketing digital, uma área intrinsecamente ligada à evolução tecnológica. No contexto da Indústria 5.0, em que humanos e computadores trabalham em conjunto para atingir objetivos organizacionais, este estudo explora como a IA Generativa impacta o quotidiano laboral dos profissionais de marketing digital em Portugal, focando-se nos setores financeiro e do retalho. Recorrendo a entrevistas semiestruturadas, a pesquisa identificou que, embora a implementação da IA generativa ainda esteja numa fase inicial, com algum desconhecimento por parte dos profissionais, há uma tendência crescente para explorar as potencialidades desta tecnologia, sobretudo, para criação de conteúdo. A maioria dos profissionais utilizam a IA generativa em diversas funções, percebendo benefícios como economia de tempo e melhoria na qualidade geral do trabalho. Contudo, foram descobertas algumas limitações à integração da IA generativa nestas empresas, nomeadamente a preocupação com a proteção de dados no setor financeiro, a falta de estratégias claras e limitações tecnológicas em ambos os setores. Os resultados destacam a necessidade de as empresas em Portugal desenvolverem estratégias claras para a adoção plena da IA Generativa no marketing digital, apontando que, nos setores analisados, as empresas estão ainda numa fase experimental de integração da IA generativa nas suas operações diárias de marketing digital.

No contexto atual da educação online e da rápida popularização da Inteligência Artificial (IA), a fiabilidade da avaliação formal tornou-se um desafio crucial. Este trabalho tem como objetivo analisar o panorama da avaliação num ambiente de aprendizagem online e examinar os desafios que surgem na era da IA com modelos de avaliação aplicados nas disciplinas de línguas estrangeiras. A principal finalidade é demonstrar como as tecnologias emergentes podem melhorar e transformar os métodos tradicionais de avaliação, ao mesmo tempo que abordam as preocupações éticas e de privacidade associadas ao uso da IA. Em primeiro lugar, discutem-se as oportunidades oferecidas pela avaliação online. Serão igualmente abordados os desafios respeitantes à autenticidade e integridade das avaliações online, bem como à equidade e acessibilidade. Em segundo lugar, analisa-se o papel da IA no processo de avaliação, nomeadamente no ensino de línguas. São também destacadas as preocupações éticas e possíveis usos indevidos da IA por parte dos estudantes na avaliação, bem como a importância da supervisão humana e da transparência nesses processos. Em suma, o presente trabalho visa questionar a avaliação num contexto completamente online, levando em consideração a influência da IA, tanto no processo de aprendizagem, quanto no processo complementar de avaliação.

Este estudo explora o impacto da Inteligência Artificial (IA) na resolução das ambiguidades e ineficiências inerentes ao processamento da língua natural no domínio da especificação de requisitos de software (SRS). Ao aliar as capacidades da linguagem ITLingo RSL e integrá-las com ferramentas de inteligência artificial, a pesquisa visa otimizar e aprimorar o processo de extração de requisitos de engenharia de software que sejam precisos, a partir de entradas em língua natural. A abordagem propõe uma exploração na engenharia de requisitos, utilizando tecnologias de IA generativa para colmatar a lacuna entre os requisitos informais em língua natural e as suas especificações rigorosas em RSL, e vice-versa, de RSL para a língua natural. Esta abordagem visa melhorar significativamente a precisão das práticas de engenharia de software, posicionando a IA como uma ferramenta complementar nas metodologias de engenharia de requisitos. Através do desenvolvimento e avaliação de um artefacto impulsionado por IA, este estudo pretende demonstrar a viabilidade e os benefícios da automatização da geração de SRS, oferecendo uma visão sobre o futuro dos processos de desenvolvimento de software assistidos por IA. A avaliação do chatbot "GenAI4RSL" demonstrou o seu potencial para melhorar o processo de SRS através da automação da geração de requisitos estruturados. Os utilizadores consideraram o sistema intuitivo, embora tenham sido identificados alguns desafios, em particular na gestão de requisitos mais complexos. A precisão no processamento de língua natural permanece uma área a ser aprimorada. Apesar destas limitações, os participantes valorizaram a capacidade da ferramenta em reduzir o tempo despendido em tarefas repetitivas. Em conclusão, embora o "GenAI4RSL" mostre potencial para otimizar a engenharia de requisitos, são necessárias melhorias adicionais para aumentar a precisão e adaptá-lo às necessidades específicas de diferentes perfis de utilizadores. Estas melhorias serão essenciais para uma aplicação mais ampla no campo do desenvolvimento de software.

This research aims to explore the use, perceptions, and challenges associated with generative AI (GenAI) among higher education students. As GenAI technologies, such as language models, image generators, and code assistants, become increasingly prevalent in academic settings, it is essential to understand how students engage with these tools and their impact on their learning process. The study investigates students’ awareness, adoption patterns, and perceptions of generative AI’s role in academic tasks, alongside the benefits they identify and the challenges they face, including ethical concerns, reliability, and accessibility. Through quantitative methods, the research provides a comprehensive analysis of student experiences with generative AI in higher education. The findings aim to inform educators, technologists, and institutions about the opportunities and barriers of integrating these technologies into educational practices and guide the development of strategies that support effective and responsible AI use in academia.

The integration of generative artificial intelligence (GenAI) into qualitative research has sparked debates over the balance between automation and human discernment, challenging the epistemological foundations of interpretive analysis. This exploratory study critically examines the potential and limitations of human–AI collaboration in qualitative categorisation, based on experiences developed within the PIC-Edu 2024/2025 project. The research was guided by two central questions: (Q1) to what extent can GenAI support exploratory processes of qualitative data analysis, and (Q2) what are its main epistemological, ethical, and operational limitations. Methodologically, the AbductivAI model — abductive in nature — was applied to the categorisation of 324 scientific abstracts from the World Conference on Qualitative Research (WCQR), using ChatGPT-4.0 through interative prompt refinement cycles and cross-validation by two researchers. The results show a mean agreement rate of 72% between automated and human coding, with higher precision in controlled semantic categories but recurrent hallucination errors and classificatory instability in complex interpretive contexts. It is concluded that GenAI is effective for repetitive and pre-analysis tasks but insufficient for contextual and ethical interpretations, reaffirming the indispensability of human mediation. The study proposes a replicable methodological protocol, based on systematic documentation, cross-validation, and ethical supervision, and recommends governance policies ensuring transparency, traceability, and epistemic equity. The conclusions highlight the importance of integrating GenAI as an analytical and formative partner, ensuring methodological rigour and ethical responsibility in contemporary qualitative research.

A generalização do acesso à Inteligência Artificial Generativa (IAGen) tem vindo, no Ensino Superior em particular, a desafiar os agentes educativos. Segundo uma recente revisão sistemática da literatura tendo por público-alvo docentes e discentes do Ensino Superior, estes últimos parecem aderir à utilização de ferramentas de IAGen com maior recetividade, reconhecendo quer as oportunidades quer os desafios associados, ao passo que os professores parecem mais céticos, temendo sobretudo que uma utilização inadequada destas tecnologias ponha em causa dimensões como a ética, a integridade da avaliação ou a privacidade e segurança (Ribeiras, Dorotea, & Esteves, 2025). No âmbito do Ensino Superior, a utilização de Large Language Models (LLM) pode ter um particular impacto sobre a produção escrita, área que continua a ser fundamental no desempenho académico dos estudantes, por constituir uma competência transversal a praticamente todas as restantes aprendizagens. É nosso objetivo, neste trabalho, explicitar a forma como, no contexto da unidade curricular (UC) Escrita: Processos e Produtos, integrada no plano curricular de um mestrado na área de formação de professores do 1.º e 2.º Ciclo do Ensino Básico (CEB), foi possível integrar as ferramentas de IAGen visando a melhoria da produção escrita dos alunos, futuros professores, ao disponibilizar ferramentas e estratégias que permitem personalizar e enriquecer o processo de aprendizagem desta competência. A interação personalizada facilitada por este tipo de ferramentas, adaptando-se às necessidades específicas de cada aluno, potencia ainda a implementação de atividades colaborativas, como a escrita entre pares, mediada pelo professor. No processo de escrita, a IAGen pode ser utilizada em diferentes momentos, ainda que a literatura aponte para a vantagem de limitar o uso destas ferramentas à fase da revisão. Nomeadamente ao implicar a redação de prompts para criar textos-modelo, a IAGen pode auxiliar os alunos na organização e estruturação de ideias, além de oferecer feedback e feedforward imediato e individualizado, contribuindo para o desenvolvimento de competências como a reestruturação de ideias e substituição lexical, fundamentais para uma escrita crítica e reflexiva. A comparação entre textos produzidos pelos alunos e pela IAGen também fomenta o pensamento crítico e a autorregulação, permitindo que os estudantes identifiquem lacunas e as dimensões a melhorar nas suas produções escritas. Com a devida supervisão didática e à luz da valorização da escrita enquanto processo (Flower & Hayes, 1981), a IAGen pode, efetivamente, constituir uma poderosa ferramenta para desenvolver habilidades de escrita, de pensamento crítico e criatividade, integrando-se no contexto académico de forma ética e eficaz. Abstract: The widespread accessibility of Generative Artificial Intelligence (GenAI) presents significant challenges to teachers, particularly within the context of Higher Education. According to a recent systematic literature review focused on higher education teachers and students, the latter group appears more receptive to these technologies, acknowledging both the opportunities and challenges they entail. In contrast, teachers tend to exhibit greater skepticism, primarily due to concerns about potential risks to ethical standards, assessment integrity, and issues related to privacy and security (Ribeiras, Dorotea, & Esteves, 2025). In Higher Education, the use of Large Language Models (LLMs) may exert a notable influence on students’ written production, a domain that remains essential for academic performance due to its transversal nature across most learning outcomes. This study aims to present how, within the course unit Writing: Processes and Products, part of a Master’s degree program for future teachers of the 1st and 2nd cycles of Primary Education, GenAI tools were integrated to enhance students’ writing proficiency. These tools provide personalized support and enrich the learning process by enabling tailored pedagogical strategies. The adaptive, individualized interaction fostered by such technologies also facilitates the implementation of collaborative activities, such as peer writing, under the guidance of the instructor. While GenAI can support multiple stages of the writing process, current literature suggests that its most effective use lies in the editing phase. Specifically, the act of crafting prompts to generate model texts can help students organize and structure their ideas more effectively, while also providing immediate and individualized feedback and feedforward. This contributes to the development of essential skills such as idea restructuring and lexical refinement, which are critical for producing reflective and critical writing. Furthermore, comparing studentgenerated texts with those produced by GenAI encourages critical thinking and self-regulation, enabling students to identify gaps and areas for improvement in their writing. With appropriate pedagogical supervision and grounded in a process-oriented approach to writing (Flower & Hayes, 1981), GenAI can indeed serve as a powerful tool to foster writing competence, critical thinking, and creativity, while being ethically and effectively integrated into academic contexts.

O presente relatório de estágio descreve o trabalho desenvolvido no último semestre do mestrado em Tradução e Comunicação Multilingue (MTCM). O estágio foi realizado na Escola de Letras, Artes e Ciências Humanas (ELACH) da Universidade do Minho, com o objetivo central de mapear a oferta educativa do primeiro ciclo de estudos, através da criação de conteúdos digitais e multimodais, recorrendo à inteligência artificial generativa. O mapeamento e organização dos conteúdos envolveram várias tarefas linguísticas como a sumarização, a simplificação, assim como a tradução para inglês e espanhol. O meu objetivo principal foi tornar os materiais acessíveis a um público diversificado, adaptando-os a diversas plataformas para assegurar uma comunicação eficaz e, consequentemente, uma disseminação mais ampla. Este estágio proporcionou uma valiosa experiência na aplicação da IA generativa, contribuindo para o desenvolvimento das minhas competências no campo da tradução e da comunicação multilingue.

Num contexto de avanços tecnológicos acelerados, a inteligência artificial generativa tem-se consolidado como uma das inovações mais disruptivas dos últimos anos, transformando progressivamente as organizações. Dotadas da capacidade de replicar processos humanos e gerar conteúdos originais, as ferramentas de IA generativa têm assumido um papel particularmente relevante no marketing, revolucionando as práticas e dinâmicas de trabalho. Contudo, apesar da sua crescente integração nas rotinas dos profissionais da área, a aplicação prática da IA generativa e os seus efeitos concretos na produtividade permanecem pouco compreendidos. Neste enquadramento, o presente estudo explora o papel da IA generativa na produtividade dos profissionais de marketing, recorrendo a uma abordagem qualitativa, alicerçada na realização de entrevistas semiestruturadas a responsáveis de departamentos de marketing. A análise dos testemunhos evidencia uma perceção tendencialmente positiva do papel da IA generativa na produtividade dos profissionais de marketing, sobretudo no que respeita à dimensão da eficiência, associada à otimização do tempo. No entanto, subsistem dificuldades em quantificar os efeitos reais da utilização destas ferramentas na produtividade, refletindo a fase emergente da sua adoção e a falta de maturidade nos processos de medição da produtividade. Relativamente ao futuro papel da IA generativa no marketing, os entrevistados mantêm uma visão predominantemente otimista, antecipando um contributo crescente para a produtividade dos profissionais. Esta dissertação oferece, assim, uma contribuição relevante para o debate académico e profissional, promovendo uma compreensão mais crítica e fundamentada sobre o impacto destas tecnologias emergentes no setor do marketing.