A certificação AI+ Agile Project Management Fundamentals™ foi desenvolvida para capacitar profissionais a integrar a Inteligência Artificial em práticas de gestão de projetos ágeis, de forma estruturada, prática e alinhada com os desafios atuais das organizações. O foco está na utilização da IA para melhorar o planeamento, a previsão, a gestão de equipas e a entrega contínua de valor em ambientes dinâmicos.
Ao longo do percurso, os participantes exploram como combinar frameworks ágeis — como Scrum e Kanban — com capacidades de IA, incluindo análise de dados, automação de tarefas, previsão de riscos e monitorização de desempenho. São abordadas aplicações práticas que permitem otimizar backlog, melhorar a colaboração entre equipas e tomar decisões mais rápidas e informadas com base em dados.
A componente prática assume um papel relevante, com exercícios, simulações e estudos de caso que permitem aplicar IA em contextos reais de gestão de projetos, desde o planeamento de sprints até à monitorização e reporting automatizado.

Em parceria com a Rumos, Platinum Gold Partner.
Objetivos
- Compreender o impacto da IA na gestão de projetos ágeis;
- Integrar IA em práticas de planeamento, backlog e gestão de sprints;
- Aplicar análise de dados para suportar decisões em contexto ágil;
- Utilizar IA para gestão de recursos e desempenho de equipas;
- Aplicar técnicas de análise preditiva para antecipar riscos e melhorar entregas;
- Automatizar processos de monitorização e reporting;
- Avaliar e implementar ferramentas de IA em projetos ágeis;
- Preparar organizações para tendências futuras na interseção entre IA e Agile.
Destinatários
- Gestores de projeto que pretendam integrar IA em práticas ágeis;
- Scrum Masters interessados em melhorar a eficiência das equipas com apoio de IA;
- Product Owners que procurem otimizar backlog e decisões de produto com base em dados;
- Business Analysts que pretendam utilizar IA para análise de requisitos e previsão de riscos;
- Membros de equipas ágeis que queiram melhorar colaboração e produtividade com recurso a IA.
Condições
Detalhes do exame
- Duração: 90 minutos;
- Pontuação mínima de aprovação: 70% (35/50);
- Formato: 50 questões de escolha múltipla e múltipla resposta;
- Realização online, através de plataforma com proctoring por IA e agendamento flexível.
Pré-Requisitos
- Conhecimentos básicos de gestão de projetos e ciclo de vida de projetos;
- Familiaridade com metodologias ágeis (ex.: Scrum, Kanban);
- Conhecimentos introdutórios de Inteligência Artificial e suas aplicações;
- Capacidade de trabalhar em ambientes dinâmicos e colaborativos.
Metodologia
A formação decorre em formato e-learning, com aproximadamente 8 horas de conteúdos on-demand, incluindo vídeos, e-book, podcasts e atividades práticas interativas. A aprendizagem pode ser realizada em qualquer momento e a partir de qualquer lugar, com quizzes modulares para acompanhar o progresso.
Programa
- Course Introduction
- Fundamentals of AI in Agile Project Management
- Data Literacy for Agile Project Managers
- AI for Resource and Team Management
- Predictive Analytics in Agile Project Management
- AI in Project Monitoring and Reporting
- Ethics, Bias, and Regulation in AI for Project Management
- Evaluating and Implementing AI Tools in Agile Projects
- Future Trends and AI in Agile Project Management
Course Introduction
Fundamentals of AI in Agile Project Management
- Introduction to AI Concepts for Project Managers
- Synergy Between AI and Agile Methodologies
- Case Study: AI-Enhanced Sprint Planning
- Hands-On Session: AI Tools Walkthrough for Sprint Planning and Backlog Grooming
Data Literacy for Agile Project Managers
- Understanding Project Data Types and Sources
- Data-Driven Decision Making in Agile
- Case Study: Data-Led Sprint Retrospectives
- Hands-On Simulation Exercise: AI-Driven Sprint Prediction and Metrics Analysis
AI for Resource and Team Management
- Predictive Resource Allocation
- AI-Driven Agile Metrics and Performance Tracking
- Use Cases: Smart Scheduling and Workload Balancing
- Hands-On Session: Managing Team Capacity and Task Distribution Using AI Dashboards
Predictive Analytics in Agile Project Management
- Foundations of Predictive Modelling
- Forecasting Delays and Resource Shortages
- Case Studies: Early Risk Detection in Agile Projects
- Hands-On Simulation Exercise: Resource Shortage and Timeline Forecasting
AI in Project Monitoring and Reporting
- Real-Time Monitoring with AI
- Intelligent Reporting and Stakeholder Communication
- Use Cases: Automated Status Updates and Performance Reviews
- Hands-On Session: Creating AI-Powered Reports and Visual Dashboards
Ethics, Bias, and Regulation in AI for Project Management
- Ethical AI in Decision-Making
- Bias and Risk in Predictive Models
- Regulatory and Compliance Considerations
- Hands-On Exercise: Evaluating AI Outputs for Fairness and Responsible Use
Evaluating and Implementing AI Tools in Agile Projects
- Selecting the Right AI Solutions
- Change Management and Stakeholder Adoption
- Case Study: AI-Automated Reporting and Risk Forecasting in Consulting Projects
- Hands-On Simulation Exercise: Tool Evaluation and Vendor Comparison
- Hands-On Exercise: Measuring AI Effectiveness with Project Analytics Platforms
Future Trends and AI in Agile Project Management
- Autonomous and Self-Optimising Projects
- AI for Remote and Distributed Agile Teams
- Case Studies Inspired by Industry Trends
- Hands-On Simulation Exercise: Designing an AI-Augmented Agile Workflow