WIDA E MBKM

O programa de pós graduação do CRIE oferece uma abordagem interdisciplinar sobre a Gestão do Conhecimento, unindo conceitos de inteligência artificial, dados, complexidade e modelagem de negócios. Ele capacita os alunos para compreender e atuar na sociedade do conhecimento, explorando a economia digital, redes complexas e a transformação impulsionada pela tecnologia.

A estrutura do programa combina teoria e prática, com disciplinas voltadas para o pensamento sistêmico, design thinking, data thinking e tomada de decisão orientada por dados. Os alunos aprendem a modelar negócios digitais, gerenciar capitais do conhecimento e avaliar ativos intangíveis, sempre com foco na inovação e na aplicação estratégica de informações.

O programa também enfatiza governança de dados, inteligência artificial e ecossistemas Big Data, preparando os participantes para lidar com desafios organizacionais e desenvolver projetos aplicados. A metodologia inclui workshops e projetos práticos ao longo do curso, garantindo que os alunos concluam a formação com um diagnóstico estratégico e um modelo de solução viável para problemas complexos.

O objetivo é que o(a) aluno(a) chegue ao final do seu curso com um projeto prático em condições de ser implantado. A disciplina Projeto acontece ao longo de todo o curso, de forma a propiciar a incorporação do conhecimento adquirido. Os conceitos básicos para a realização deste projeto são apresentados ao longo das seguintes disciplinas:

Sociedade do Conhecimento 

Esta disciplina aborda a sociedade do conhecimento e o cenário produtivo do século XXI, discutindo novos paradigmas da economia digital e em rede. Também analisa estratégias para se inserir nesse contexto de intensa digitalização e redes complexas.

Projeto - Workshop pensamento sistêmico

Experiência prática e interativa que busca um entendimento contextual da tecnologia como ferramenta. Explora a complexidade dos sistemas contemporâneos provocando uma análise crítica das mudanças, além dos aspectos tecnológicos, buscando seus efeitos e desdobramentos em campos diversos.

Design Thinking

Capacitação no uso de técnicas e ferramentas de design para definir problemas, projetar soluções e criar modelos de negócio.

Data Thinking

Experiência prática para entendimento da metodologia proprietária CRIE, desenhada para solucionar problemas e identificar oportunidades através dos dados e evidências.

Projeto  - Princípios metodológicos

Apresentação da dinâmica dos projetos do curso, abordagem metodológica e alinhamento de expectativas quanto ao esforço a ser dedicado pelo aluno ao longo do processo. Aplicação de exercícios práticos para integração de grupos da turma, pré-definição de temas e grupos de trabalho.

Complexidade

Esta disciplina ensina a identificar e abordar problemas simples, complicados e complexos. Apresenta a ciência das redes, incluindo sua gênese, estrutura, topologia e propriedades, essenciais para dataficação e modelagem digital de problemas complexos. A disciplina descreve agentes do ambiente digital, tanto isoladamente quanto como parte de um ecossistema, e desenvolve a habilidade de usar a Metodologia ecossistema big data (CRIE) para diagnóstico, comunicação e gestão estratégica de ambientes digitais.

Inteligência Artificial

A disciplina explora a interseção entre Inteligência Artificial (IA), Gestão do Conhecimento e a complexidade dos ecossistemas de dados. Serão abordados conceitos fundamentais de IA e aprendizado de máquina, destacando seu papel na captura, organização, compartilhamento e aplicação do conhecimento nas organizações. Os alunos aprenderão a lidar com desafios da gestão de grandes volumes de dados (big data), dataficação e modelagem de problemas complexos, além de desenvolver uma visão estratégica sobre a tomada de decisão baseada em dados e algoritmos. Também serão discutidos os impactos éticos e sociais da IA na gestão do conhecimento e o uso de técnicas para lidar com incertezas e ambientes dinâmicos.

Mapeamento de conhecimento 

Mapas de conhecimento são representações gráficas que auxiliam na tomada de decisões sobre quais conhecimentos precisam ser desenvolvidos, adquiridos e protegidos. A disciplina aborda a importância do mapeamento de conhecimento para os negócios, tipos e usos desses mapas, e apresenta um passo-a-passo para criar um mapa de conhecimento.

Projeto - Pesquisa e investigação 

Reforço abordagem metodológica e consolidação de temas e grupos de trabalho. Início dos projetos do curso através de exercícios práticos para definição de briefings. Orientações e debate acerca da linha de pesquisas, investigações e explorações preliminares pelo ambiente de projeto, análise crítica dos cenários.

Governança de dados

Estabelecer diretrizes para a definição, implementação e contratação de serviços de armazenagem, segurança, indexação, cópia, codificação, anonimização e compartilhamento, entre outros.

Tomada de decisaõ orientada por dados

Apresentar fundamentos e conceitos de estatística (descritiva e inferencial) essenciais para transformar dados em informação e apoiar a tomada de decisão. Introduzir conceitos, softwares e aplicações para análise de grandes volumes de dados, estruturados ou não estruturados.

Projeto - Interpretação e diagnóstico

Apresentações dos resultados alcançados pelos alunos e debate cruzado sobre os projetos. Orientações sobre os principais atores e agentes envolvidos nos recortes escolhidos, avaliação crítica das relações, tensões e necessidades através de abordagens empáticas em busca de um diagnóstico estratégico de projeto.

Capitais do Conhecimento

O modelo para a gestão dos capitais do conhecimento do CRIE completa 25 anos em 2025. Criado em 2000, ele foi atualizado conforme as mudanças de paradigmas nos negócios, com base nas experiências e estudos do CRIE em gestão do conhecimento e ativos intangíveis. O modelo surgiu da ideia de que os modelos econômicos tradicionais (capital, terra e trabalho) devem incluir o conhecimento como um fator essencial da produção econômica. O capital de ecossistema abrange fatores sociais, políticos, tecnológicos e econômicos que influenciam externamente uma organização. Ferramentas como sistemas de inteligência competitiva e o benchmarking são apresentadas para monitorar esse capital. O capital estratégico utiliza diferentes capitais do conhecimento para monitorar ambientes, formular modelos de negócio e definir estratégias. Relaciona-se às “capacidades dinâmicas” desenvolvidas por David J. Teece, que integram, constroem e reconfiguram ativos e competências para atender mudanças rápidas no ambiente. A disciplina inclui a ferramenta de planejamento de cenários. O capital estrutural inclui sistemas administrativos, rotinas, processos, marcas, patentes, cultura, softwares e bancos de dados necessários para a eficácia organizacional. Discute-se a importância dos sistemas de medição de desempenho para a sustentabilidade das organizações. O capital de relacionamento envolve a rede de conexões com clientes, fornecedores, parceiros e o ecossistema. Na sociedade digital, compreender e gerenciar essas relações é um diferencial competitivo, especialmente por meio de uma abordagem orientada por dados. Por fim, o capital humano compreende habilidades, experiência e conhecimento formal dos colaboradores, essenciais para gerar valor na organização.

Modelagem de negócios 

O ecossistema digital está mudando a economia, tornando essencial entender novas tendências e estratégias nas tecnologias de informação, internet, comércio eletrônico e governo digital. Esta disciplina questiona a lógica tradicional dos negócios e apresenta ferramentas de modelagem mais adequadas ao paradigma digital, onde redes, colaboração, compartilhamento e conhecimento são cruciais para gerar valor.

Projeto - Criação e modelagem 

Reforço abordagem metodológica, debate cruzado e orientações acerca da busca por proposições de projeto, segundo resultados avaliados anteriormente. Busca de soluções possíveis para os problemas complexos identificados e escolha dos partidos mais promissores.

Avaliação de Ativos Intangíveis

Na economia do conhecimento, o crescimento se desloca de fatores físicos para intelectuais, exigindo uma nova abordagem para trabalho, organização e negócios. A disciplina define ativos intangíveis, como identificá-los, medi-los e avaliá-los. Discute as limitações das metodologias tradicionais de ROI em ambientes digitais e como aplicar metodologias de ROI para empresas em crescimento no contexto da transformação digital.

Projeto - Desenvolvimento e sistematização 

Apresentações dos resultados alcançados pelos alunos e debate cruzado sobre os projetos. Orientações sobre o desenvolvimento aprofundado dos partidos mais promissores em busca de uma proposição assertiva de solução/sistematização para o diagnóstico estratégico.

Projeto - Preparação e entrega

Apresentações dos resultados alcançados pelos alunos e debate cruzado sobre os projetos. Orientações específicas sobre modelos formais de entrega de relatórios e apresentações de slides.