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Professional Version

Canvas Completo

Versão completa com 20 blocos organizados em 4 pilares para planeamento profundo de projetos de IA.

Pilar 1: Fundação Estratégica

Defina o problema, contexto e proposta de valor do seu projeto de IA

1.1 🎯

PROBLEMA & OPORTUNIDADE ?
Exemplo Healthcare:

Diagnósticos errados custam €2M/ano em processos legais

Exemplo Finance:

Análise manual de crédito leva 5 dias, perdemos 30% dos clientes

Que dor específica? Quanto custa hoje? Que oportunidade estratégica?

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1.2 👥

UTILIZADORES & WORKFLOW ?
Exemplo Healthcare:

Médicos radiologistas analisam 100+ imagens/dia, 15min cada

Exemplo Finance:

Analistas de risco processam 50 pedidos/dia em Excel

Quem usa? Workflow atual? Como resolvem hoje?

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1.3 💎

PROPOSTA DE VALOR ?
Exemplo Healthcare:

Pré-análise IA reduz tempo de 15min para 3min, flagging automático

Exemplo Finance:

Decisão de crédito em 2 horas vs 5 dias, mesma accuracy

É 10x melhor? Qual a diferenciação? Porque mudariam?

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1.4 🏆

ANÁLISE COMPETITIVA ?
Exemplo Healthcare:

Zebra Medical tem produto similar mas não integra com nosso PACS

Exemplo Finance:

Upstart domina mercado US, não opera na Europa

Alternativas existentes? Qual o moat? Defensibilidade?

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1.5 💰

MODELO DE NEGÓCIO ?
Exemplo SaaS:

Freemium com upgrade para features premium. Pricing: €49/mês por utilizador. Revenue sharing 20% com parceiros de integração.

Como capturar valor? Cost savings, revenue ou licensing? Qual o pricing hypothesis?

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1.6 👔

SPONSORS & STAKEHOLDERS ?
Exemplo Corporate:

Sponsor: CTO (aprova budget €120k). Stakeholders: CFO (financia), Head de Operações (principal beneficiário), Comité de IA (governança).

Quem aprova o projeto? Quem financia? Quem são os principais influenciadores?

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Pilar 2: Solução & Viabilidade

Arquitetura técnica, capacidades de IA e estratégia de dados

2.1 🤖

CAPACIDADES DE IA ?
Exemplo Healthcare:

Computer Vision para deteção de anomalias, NLP para relatórios

Exemplo Finance:

Classificação de risco, deteção de fraude, scoring preditivo

Classificação? Extração? Geração? Reasoning?

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2.2 📊

ESTRATÉGIA DE DADOS ?
Exemplo Healthcare:

500k imagens anotadas, DICOM format, dados sensíveis (RGPD)

Exemplo Finance:

3 anos histórico de crédito, dados do bureau, transações bancárias

Fontes? Qualidade? Freshness? Sensitivity?

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2.3 ⚙️

ARQUITETURA TÉCNICA ?
Exemplo Healthcare:

RAG para guidelines médicos, modelo fine-tuned em imagens próprias

Exemplo Finance:

Pipeline: ingestão → scoring → human review → decisão

RAG? Orquestração? Guardrails? Memory?

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2.4 🔨

BUILD VS BUY ?
Exemplo Healthcare:

Fine-tune de modelo open-source (MONAI) + UI própria

Exemplo Finance:

API de scoring (Experian) + modelo de fraude custom

Modelos base? APIs? Fine-tuning? Custom?

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2.5 🔌

INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS ?
Exemplo Enterprise:

APIs a integrar: Salesforce CRM, SAP ERP, Zendesk. Bases de dados: PostgreSQL (clientes), MongoDB (logs). Webhooks para notificações em tempo real.

Que APIs precisam ser integradas? Que bases de dados? Que ERPs/CRMs existentes?

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Pilar 3: Impacto & Valor

KPIs, custos, benefícios e modelo de negócio

3.1 📊

KPIs (3 NÍVEIS) ?
Exemplo Healthcare:

AI: 95% sensitivity | Workflow: -80% tempo | Business: €500k/ano savings

Exemplo Finance:

AI: AUC 0.85 | Workflow: 5d→2h | Business: +40% aprovações, -20% defaults

AI performance → Workflow metrics → Business impact

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3.2 💸

CUSTOS ?
Exemplo Healthcare:

Build: €200k (6 meses) | Run: €5k/mês (GPU + storage)

Exemplo Finance:

Build: €150k | Run: €0.50/decisão (API calls + compute)

Build costs vs Run costs? Custo por unidade?

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3.3 💰

BENEFÍCIOS ?
Exemplo Healthcare:

ROI 18 meses: €500k savings/ano, 0 processos legais

Exemplo Finance:

ROI 12 meses: +€2M revenue, -€300k em defaults

Before/after quantificado? ROI timeline?

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3.4 🎯

MODELO DE NEGÓCIO ?
Exemplo Healthcare:

Interno (cost center), possível spin-off como SaaS depois

Exemplo Finance:

Pricing por decisão (€5/pedido) incluído no serviço de crédito

Como capturar valor? Pricing? Monetização?

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Pilar 4: Riscos & Governança

Gestão de riscos, controlo humano e plano de adoção

4.1 ⚠️

RISCOS & MITIGAÇÃO ?
Exemplo Healthcare:

Risco: falso negativo fatal | Mitigação: threshold conservador + sempre 2nd opinion

Exemplo Finance:

Risco: bias algorítmico | Mitigação: auditorias trimestrais + explainability

Top 5 riscos? Plano de mitigação para cada?

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4.2 🧑‍💼

HUMAN IN THE LOOP ?
Exemplo Healthcare:

Radiologista valida TODOS os casos, IA apenas prioriza e sugere

Exemplo Finance:

Human review obrigatório >€50k ou score borderline (0.4-0.6)

Checkpoints? Escalation? Override?

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4.3 🚀

CHANGE & ADOPTION ?
Exemplo Healthcare:

Training 2 dias, champion por departamento, feedback semanal

Exemplo Finance:

Rollout faseado: 10%→50%→100% em 3 meses, KPIs por analista

Training? SOPs? Champions? Incentivos?

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4.4 🧪

MVP & SUCCESS GATES ?
Exemplo Healthcare:

4 semanas, 1000 imagens, sensitivity >90%, radiologistas satisfeitos 8/10

Exemplo Finance:

6 semanas, 500 pedidos paralelos, AUC >0.80, tempo <4h

Scope MVP? Timeline? Critérios go/no-go?

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4.5 ⚖️

COMPLIANCE & ÉTICA ?
Exemplo Healthcare:

GDPR: anonimização de dados pessoais. AI Act: classificação como sistema de alto risco, audits trimestrais. Bias testing: validação mensal com dataset diversificado. Audit trail completo de decisões.

Conformidade com GDPR, AI Act? Como testar viés? Que audit trail é necessário?

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Guardado automaticamente

Templates & exemplos por indústria

Como usar o AI Canvas Completo

O AI Canvas Completo é uma ferramenta profissional para planeamento detalhado de projetos de IA. Os 20 blocos estão organizados em 4 pilares fundamentais.

📋

Pilar 1: Fundação Estratégica

Defina o problema, contexto e proposta de valor do projeto.

🎯

1.1 Problema & Oportunidade

Identifique a dor específica e o custo atual.

Perguntas chave:
  • Qual a dor? Quem sofre?
  • Custo atual (tempo, dinheiro, risco)
  • Oportunidade estratégica
👥

1.2 Utilizadores & Workflow

Defina quem usa e como trabalham hoje.

Perguntas chave:
  • Persona principal e literacia
  • Workflow atual passo a passo
  • Como resolvem hoje?
💎

1.3 Proposta de Valor

Defina se é 10x melhor e a diferenciação.

Perguntas chave:
  • É 10x melhor ou 10% melhor?
  • Diferenciação vs status quo
  • Porque mudariam?
🏆

1.4 Análise Competitiva

Avalie alternativas e defensibilidade.

Perguntas chave:
  • Alternativas existentes
  • Nosso moat (dados, expertise)
  • Defensibilidade do projeto
💰

1.5 Modelo de Negócio

Como capturar valor do projeto de IA? Defina o modelo de monetização e pricing hypothesis.

  • Como capturamos valor? (cost savings, revenue, licensing)
  • Qual o pricing hypothesis? (€/user, €/transação, tiered)
  • Interno (cost center) ou externo (revenue driver)?
👔

1.6 Sponsors & Stakeholders

Identifique quem aprova, quem financia e quem influencia o projeto.

  • Quem é o sponsor executivo? (aprova budget)
  • Quem financia? (CFO, business unit)
  • Quem são os influenciadores chave?
🔧

Pilar 2: Solução & Viabilidade

Arquitetura técnica, capacidades de IA e estratégia de dados.

🤖

2.1 Capacidades de IA

Defina as capacidades de IA necessárias.

Perguntas chave:
  • Classificação, Extração, Geração?
  • Reasoning necessário?
  • Nível de autonomia
📊

2.2 Estratégia de Dados

Avalie fontes, qualidade e sensibilidade.

Perguntas chave:
  • Fontes (internas, externas)
  • Qualidade e completude
  • Freshness e sensitivity (PII)
⚙️

2.3 Arquitetura Técnica

Defina RAG, orquestração e guardrails.

Perguntas chave:
  • RAG strategy e chunking
  • Orquestração (multi-step)
  • Guardrails e validação
🔨

2.4 Build vs Buy

Decida modelos, APIs e fine-tuning.

Perguntas chave:
  • Modelos base a usar
  • APIs & plataformas
  • Fine-tuning necessário?
🔌

2.5 Integração de Sistemas

Sistemas existentes que a IA precisa integrar (APIs, databases, ERPs).

  • Que APIs precisam ser integradas?
  • Que bases de dados vamos aceder?
  • Integrações com ERPs/CRMs necessárias?
📈

Pilar 3: Impacto & Valor

KPIs, custos, benefícios e modelo de negócio.

📊

3.1 KPIs (3 níveis)

Defina métricas em 3 níveis.

Perguntas chave:
  • AI Performance (accuracy, latency)
  • Workflow Metrics (tempo, errors)
  • Business Impact (revenue, NPS)
💸

3.2 Custos

Estime build costs vs run costs.

Perguntas chave:
  • Build costs (desenvolvimento)
  • Run costs (API, compute)
  • Custo por unidade
💰

3.3 Benefícios

Quantifique before/after e ROI.

Perguntas chave:
  • Before/After quantificado
  • Benefícios hard e soft
  • Timeline para ROI
🎯

3.4 Modelo de Negócio

Defina como capturar valor.

Perguntas chave:
  • Como capturar valor criado?
  • Pricing strategy
  • Monetização (interno/externo)
⚖️

Pilar 4: Riscos & Governança

Gestão de riscos, controlo humano e plano de adoção.

⚠️

4.1 Riscos & Mitigação

Identifique top 5 riscos e mitigação.

Perguntas chave:
  • Top riscos e impacto
  • Probabilidade de ocorrência
  • Plano de mitigação
🧑‍💼

4.2 Human in the Loop

Defina checkpoints e escalation.

Perguntas chave:
  • Checkpoints de validação
  • Escalation rules
  • Override mechanism
🚀

4.3 Change & Adoption

Planeie training e champions.

Perguntas chave:
  • Training (quem, quando, como)
  • Champions identificados
  • Incentivos para adoção
🧪

4.4 MVP & Success Gates

Defina scope MVP e critérios go/no-go.

Perguntas chave:
  • Scope do MVP
  • Timeline e milestones
  • Success criteria e kill criteria
⚖️

4.5 Compliance & Ética

Assegure conformidade regulatória e teste de viés.

Perguntas chave:
  • Conformidade com GDPR, AI Act
  • Como testar viés algorítmico
  • Audit trail necessário

Dicas para planeamento detalhado:

  • Use os 4 pilares sequencialmente - Fundação → Solução → Impacto → Riscos
  • Seja específico com números - Métricas concretas em todos os blocos
  • Valide com stakeholders - Cada pilar deve ser revisto com pessoas certas
  • Documente assunções - Especialmente em custos e benefícios
  • Revise regularmente - Canvas evolui com o projeto
  • Use templates - Botão "Novo" oferece exemplos por indústria
AI Canvas - Apresentação
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