IA em Projetos da Agência Espacial Italiana

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O AI LIFT OFF! – Quando a inteligência artificial nos coloca em órbita foi um evento presencial realizado em 23 de outubro de 2025, no Auditório da Agência Espacial Italiana (ASI), em Roma, organizado pela ASI em colaboração com o PMI Central Italy e a Thales Alenia Space Italia.

Com foco na convergência entre IA, Project Management e aplicações espaciais, o encontro reuniu especialistas de indústria, academia e governo para discutir oportunidades, tendências e casos práticos — da adoção de IA no suporte a Project Managers à sua aplicação em operações e produtos espaciais — além de abordar cibersegurança e propriedade intelectual, compondo uma manhã de painéis, keynote e networking dedicada a transformar eficiência, precisão e inovação em projetos complexos.

Abaixo, percepções de nosso Diretor, Hayala Curto, sobre o evento.

Abertura

O encontro foi aberto pela presidência do PMI, situando a IA como vetor estratégico para produtividade, qualidade e tomada de decisão em projetos complexos — com ênfase no papel do capítulo PMI Central Italy como plataforma de diálogo entre indústria, academia e governo.

O contexto do evento, agenda e parceria com a Agência Espacial Italiana (ASI) reforçaram a ambição de aproximar práticas de Project Management da fronteira espacial.

Já no começo, um recado importante sobre como a IA irá mudar a Gestão de Projetos

Maior eficiência nas operações, Análise Preditiva e Gestão de Riscos, Otimização de Recursos, Suporte a Decisõs baseadas em dados, Melhoria da Comunicação e da colaboração. Todos estes itens que já estamos usando para nortear a evolução de nossos produtos aqui na NetProject.

E um recado ainda mais importante: O Papel do Gerente de Proejtos em um Futuro próximo

Uma crescente importância do Papel do Gerente de Projetos, automatizando as tarefas operacionais e amplificando as competências de gestão.

Confesso que este slide me chamou atenção. Muitas empresas ainda estão “patinando” na implantação de Agile, boas práticas do PMI e até mesmo Pensamento Enxuto. Seria complicado cobrar, já agora, resultados de tecnologias mais recentes como Generative AI ou Agentic AI.

Painel #1: Aplicações de IA para Gestão de Projetos

Os painéis iniciais mergulharam em desafios clássicos de engenharia de requisitos sob a ótica da IA:

• Explosão de requisitos e consistência — volume elevado, interdependências e necessidade de coerência ao longo do ciclo de vida.
• Gestão de mudanças ao longo do tempo — acompanhamento contínuo de versões, impactos e rastreabilidade.
• Exemplo prático — um software em Java derivado de um conjunto de requisitos elaborados por uma equipe japonesa (incluindo user e test cases) ilustrou como a automação acelera a passagem de especificação a código, sem abolir a responsabilidade humana. O Exemplo ilustra como os “Agentes” de IA já estão entre nós.

• Human-in-the-loop (HITL) — como destacou Guido Mastrobuorno, sistemas de gestão com HUMANO no circuito tendem a prevalecer; a metáfora “a IA é um cavalo a ser adestrado” sintetiza governança, limites e adestramento. O ponto central: confiabilidade do resultado para o usuário final, com checagens de qualidade adequadas ao “nível” em que o humano entra no framework.
• Accountability em resultados IA-driven — se a saída é produzida por IA, como avaliar? As respostas convergiram para: educação e espírito crítico (universidades), qualidade e proveniência de dados, checagem de “conteúdo justo” (veracidade), uso de dados desagregados quando necessário e links de origem para auditoria.
• LLM ≠ RAG — houve confusão recorrente entre a definição do que são modelos base (LLM) e arquiteturas com recuperação (Retrieval-Augmented Generation). A orientação: entender a diferença entre os conceitos escolher o LLM (GPT, Claude etc.) pelo propósito e explicitar a camada de recuperação quando o requisito pedir evidências, ética e rastreabilidade.

A mensagem: a IA amplia capacidade, mas não terceiriza o julgamento profissional. Cabe às equipes desenhar processos, métricas e trilhas de auditoria que sustentem a confiança.

Inovação espacial: da Terra à Lua

Na fala do diretor de inovação da Agência, o fio condutor foi o elo entre ciência terrestre e exploração espacial. Com programas que miram estruturas lunares nos próximos anos, a pergunta é pragmática: como operar rovers e astronautas em um ambiente com ciclos de ~14 dias de luz e ~14 dias de noite, volumes massivos de telemetria e restrições de energia e resfriamento (até a hipótese de “datacenter na Lua” entrou em cena)? O cenário impõe IA “na borda” (edge) para filtrar, decidir e agir com latência mínima.

Painel #2: Aplicações de IA para Atividades Espaciais

Que Time de peso!

• Giuseppe D’Amore — Responsável por Desenvolvimentos Tecnológicos – Agência Espacial Italiana (ASI)
• Carlo Ciancarelli — Head of Architecture & Technologies for OBS, NAV & Aerocom – Thales Alenia Space Italia
• Guido Volpi — Head of AI Competence Center – Telespazio
• Alessandro Brunetti — Managing Director – Nhazca
• Chiara Brighenti — Technical Director, Control and Diagnostics – SATE
• Eleonora Mariotti — Avionics and Payload Data Handling Engineer – Agência Espacial Europeia (ESA)
• Carolina Berucci — VP, Cloud/AI-based Space Systems – Leonardo Space Division
• Que Time de peso!

Principais aplicações da IA em Atividades Espacial , atuamente identificadas e sendo aplicadas

• Uso de IA no desenvolvimento de Software e Hardware, com redução de tempo e custos, e ganhos de confiança e precisão.
• Na Transmissão de dados, compressão e curadoria para reduzir latência e enviar “actionable data”.
• Mecanismos de IA para Autoadaptação a situações imprevistas e melhor controle de órbita.
• Resposta automática a riscos de colisão de satélites.
• Exemplo: análise de fogo a bordo — a IA processa no satélite, reduzindo payload de transmissão e enviando informação já priorizada.

• Algoritmos para processamento de sinais e otimização de arquiteturas a bordo.
• Digital twins, spacecraft health management, reinforcement learning, Cognitive SAR e edge computing como pilares.

• Competências transversais e integração de cadeia de valor, do hardware ao software embarcado.
• Lições do programa Copernicus e de constelações com IA embarcada: priorização a bordo, telemetria “inteligente” e operações mais enxutas. (it.linkedin.com)

Capacidades-chave destacadas

• Monitoramento de saúde de satélites e mitigação autônoma de falhas.
• Consciência de contexto operacional para ajustar modos de voo e missão.
• Alocação dinâmica de recursos (banda, janelas de comunicação, energia), maximizando tempo em área útil.
• Validação de KPIs com IA — analítica inteligente para operações e contratos de desempenho.
• Constelações inteligentes: coordenação autônoma entre satélites.
• IA explicável (XAI): requisito para aceitação regulatória e trust.
• Roadmap técnico: ML em hardware existente no espaço; novas plataformas com aceleração matricial; memória como gargalo; lembrar que ML não é só redes neurais.

Gianni Previdi – O pensamento crítico no diálogo com a IA para projetar a organização exponencial

A palestra central abordou antropomorfismo e o debate “GenAI é realmente inteligência?”. Propôs dois eixos de inteligência — combinatória/exploratória e criativa/transformativa — e classificou a IA como tecnologia de uso geral.

Um momento de destaque: “Qual é a temperatura cultural da sua empresa?”. A tese: o problema não é (apenas) tecnológico — é cultural. Uma proposta de como medir a Cultura da Empresa para então proceder com qualquer iniciativa de implantação de IA.

“A cultura devora a estratégia no café da manhã”.

Confesso que gostei bastante da versão em Italiano.

Sem patrocínio, incentivos e trilhas de upskilling, a IA estagna.

Um Canvas de Aplicação de IA foi sugerido para conectar casos de uso, dados, riscos, governança e valor no uso de IA

Provocação final: como formar gestores do futuro sem atrofiar pensamento crítico, imaginação e criatividade?

A diferenciação continuará nas pessoas — a IA amplia, mas o salto é cognitivo e humano.

Painel #3: Cibersegurança, propriedade intelectual e safety by design

A sessão final tratou de segurança cibernética, propriedade intelectual e safety — palavra-chave na ASI. Principais alertas:

• A transformação digital delega decisões que antes eram humanas; verificabilidade e resiliência precisam vir by design.
• Hallucinations e viés: de onde vêm os dados? Há padrões manipulados? Houve erro de rotulagem? Qualidade de dados é inegociável.
• On-premises volta ao radar em contextos sensíveis.
• Procedimentos para o desconhecido: como o sistema se comporta fora da distribuição?
• Human-/Man-in-the-loop reaparece como esteio de sistemas autônomos verificados — autonomia com contenção, auditoria e failsafes.

Lições para PMOs e times de projeto

1. Traceabilidade e fontes — se a IA participa, log de evidências e links de origem devem acompanhar as entregas.
2. Separar LLM de RAG — arquitetura com recuperação quando o requisito exigir citações, políticas, normas ou GT.
3. HITL por nível — definir gateways de validação (dados, modelos, decisões) e checklists proporcionais ao risco.
4. KPIs inteligentes — medir latência, custo, precisão, confiabilidade e drift de dados/modelo ao lado dos indicadores clássicos de projeto.
5. Cultura antes de ferramenta — programas de educação, competências e ética sustentam a adoção real.
6. Edge + XAI no espaço — em ambientes hostis e com restrições de comunicação, processar perto da fonte e explicar decisões não é luxo, é requisito de missão.

Conclusão

O AI LIFT OFF mostrou que IA e projeto caminham juntos rumo a operações mais autônomas, explicáveis e confiáveis — na Terra e fora dela.

Para além do fascínio tecnológico, o recado é simples: governança, dados de qualidade, pessoas preparadas e accountability são os combustíveis que realmente nos colocam em órbita.