Num contexto de inovação tecnológica crescente, onde os sistemas digitais se tornam cada vez mais complexos, as competências em engenharia de requisitos e análise de dados ganham um papel central. No CCG/ZGDV, são fundamentais para garantir que as soluções desenvolvidas respondem eficazmente às necessidades dos utilizadores e organizações. Rui Ribeiro, Coordenador e Investigador no Departamento de Software Engineering and Data Intelligence do CCG/ZGDV, partilha a importância destas competências, a sua aplicabilidade setorial e a visão para o futuro nesta área estratégica.
 

Como explica as competências de Engenharia de Requisitos e Apoio à Decisão, aliadas à Análise Preditiva e Prescritiva no contexto CCG/ZGDV?

Estas áreas combinam metodologias rigorosas de levantamento, especificação e validação de requisitos com técnicas avançadas de análise de dados, com o objetivo de apoiar decisões bem fundamentadas. No contexto do CCG/ZGDV, estas competências são fundamentais para o sucesso dos projetos em que estou envolvido(a). Trabalhamos frequentemente com integração de dados heterogéneos, algoritmos de machine learning e sistemas de apoio à decisão – todos requerem uma abordagem estruturada e sistemática. Projetos como TexBoost, Connect@Fashion, PPC 4.0, Health from Portugal e Be.Neutral são bons exemplos de como esta combinação de competências é essencial para garantir soluções escaláveis, eficientes e com um forte foco na experiência do utilizador. Esta consolidação resulta da experiência em contextos industriais e urbanos complexos, onde a colaboração com equipas multidisciplinares e a necessidade de adaptação a diferentes ambientes tornam o processo de engenharia de requisitos ainda mais crítico. É aqui que entra a importância da monitorização contínua e da análise dos dados dos sistemas.

Qual é a aplicabilidade desta competência e em que setores se manifesta?

Estas competências são extremamente versáteis e têm aplicabilidade em vários setores onde a tomada de decisão baseada em dados é crucial para o sucesso e inovação.

• Saúde Digital (eHealth): São essenciais para definir requisitos que suportem a personalização dos cuidados, garantir a interoperabilidade com normas técnicas e desenvolver sistemas que assistem decisões médicas com base em dados. No projeto Health from Portugal, enfrentámos precisamente desafios relacionados com a integração de dados clínicos para melhorar a qualidade das decisões em saúde.
• Indústria Transformadora: Nos projetos TexBoost e Connect@Fashion, estas competências permitiram prever propriedades de materiais, otimizar processos de produção e criar interfaces e APIs que comunicam eficazmente os resultados analíticos aos utilizadores.
• Smart Cities e Mobilidade: Em iniciativas como Be.Neutral e CityCatalyst, a definição de requisitos bem estruturados e o suporte à decisão são cruciais em sistemas complexos, envolvendo sensores, dados urbanos e múltiplos intervenientes. Isto permite decisões mais colaborativas e informadas.
• Educação: Estas competências também têm um papel ativo no ensino. Leciono unidades curriculares como Processos e Metodologias de Software e Ciência dos Dados e Inteligência Artificial, com o objetivo de formar profissionais capazes de desenvolver sistemas orientados ao utilizador e suportados por dados.

Qual é a visão de futuro desta competência?

Vejo um futuro dinâmico e desafiante para estas competências, à medida que os sistemas digitais se tornam mais complexos e as exigências sociais e regulatórias aumentam. Destaco cinco grandes tendências:

1. Requisitos Dinâmicos e Evolutivos
2. Os sistemas serão cada vez mais adaptativos. Isso exigirá que os requisitos sejam continuamente atualizados com base em dados reais e no comportamento dos utilizadores, com suporte de ferramentas de monitorização em tempo real.
3. Integração entre Domínios Técnicos e de Negócio. Os profissionais da área atuarão como pontes entre a tecnologia e os objetivos estratégicos, assegurando que os sistemas desenvolvidos estão alinhados com as necessidades do utilizador e da organização.
4. Transparência e Confiabilidade dos Requisitos. Será fundamental garantir que os sistemas são auditáveis, transparentes e que as decisões suportadas por dados são explicáveis, o que é essencial para a confiança de utilizadores e reguladores.
5. Automatização Inteligente. A inteligência artificial será utilizada para automatizar tarefas como a elicitação e validação de requisitos, libertando tempo para atividades de maior valor estratégico.
6. Simulação e Gémeos Digitais. A validação de requisitos em ambientes simulados, através de gémeos digitais, será cada vez mais comum. Isso permitirá testar soluções antes da sua implementação, aumentando a robustez das mesmas.

Em suma, acredito firmemente que estas competências serão cada vez mais centrais para o desenvolvimento de sistemas digitais confiáveis, robustos e centrados no utilizador. Continuarei a investir no seu aprofundamento, tanto através da investigação aplicada, como da formação de novos profissionais capazes de enfrentar os desafios que se avizinham.