I+D
Investigação aplicada como método, não como decoração.
A I+D atravessa todos os projetos — operacionais ou em desenvolvimento. O modelo é simples de dizer e exigente de cumprir: investigar, construir, validar, operar, aprender.
A regra fundamental
Desenvolvimento não é validação.
Desenvolver é construir: iterar, ajustar, melhorar com feedback contínuo. Validar é testar: critérios fixados antes, condições documentadas, possibilidade real de falhar. Quando os dois são misturados, o processo que deveria testar passa a seleccionar os casos de sucesso — uma ferramenta «avaliada» apenas onde funcionou não foi avaliada, foi demonstrada.
Desenvolvimento
Objetivo: melhorar o artefacto. Critérios ajustáveis, feedback contínuo, fracassos usados para corrigir.
Validação
Objetivo: estimar o valor real. Critérios fixados antes, condições documentadas, fracassos registados e reportados.
Software funcional não significa instrumento clinicamente validado. Em projetos como a Cognitive Assessment Platform, desenvolvimento técnico, pilotos, usabilidade, validação científica e aplicação futura são etapas separadas — e a validação é uma etapa futura, declarada.
Modelo de maturidade
Estados visíveis, responsabilidade acrescida.
Operação real, com utilizadores e responsabilidade de serviço. Exemplos: PecasAuto.pt, Byblos Native, Scientia Humanae, IDEG.
Operação em crescimento: dados reais alimentam a investigação. Exemplo: agenda de matching e sourcing da PecasAuto.pt.
Em desenvolvimento e validação, com limites declarados. Exemplos: Cognitive Assessment Platform, Human Cybersecurity, Digital Health & Ageing, Quality & Service Evaluation, publicação científica assistida por IA.
Definição e prototipagem. Exemplo: Assisted Living AI Modules. Projetos conceptuais não são publicados.
Linhas de I+D
Onde estamos a investigar.
Cognitive Assessment Platform
Dados temporais e variabilidade intraindividual na avaliação cognitiva. Caso →
Assisted Living AI Modules
IA modular para vida assistida, privacy by design. Linha →
Human Cybersecurity
Psicologia da cibersegurança e engenharia social. Linha →
Digital Health & Ageing
Autonomia, adesão e exclusão digital. Linha →
Quality & Service Evaluation
Indicadores e avaliação de serviços sociais e de saúde.
Publicação científica assistida por IA
Apoio a autores, editores e revisores, com limites éticos públicos. Módulo →
Circular Economy & Smart Reuse
Matching e dados para mercados de reutilização. Caso →
Consumer Psychology & E-commerce
Experimentação aplicada a confiança e decisão de compra.
Ética em IA