Mentoria digital em MINT: o talento que a indústria precisa

A falta de talento técnico não é só um problema de RH — é um travão direto à adoção de IA, automação e produção inteligente. Quando uma fábrica quer avançar com visão computacional, manutenção preditiva ou otimização de processos, precisa de gente que domine matemática aplicada, programação, dados e engenharia. O problema? O funil começa cedo… e continua estreito.

É por isso que programas de mentoria online como o CyberMentor (na Alemanha) merecem atenção de quem trabalha com IA na Indústria e Manufatura. Não é “apenas” orientação vocacional: é uma estratégia prática para aumentar a base de futuros profissionais em MINT (Matemática, Informática, Ciências Naturais e Tecnologia) e, ao mesmo tempo, reduzir estereótipos que ainda afastam muitas raparigas dessas áreas.

O que me chama a atenção aqui é a simplicidade do modelo: cerca de 30 minutos por semana, numa plataforma digital segura, com acompanhamento ao longo de um ano. Pouco tempo. Alto impacto. E com resultados mensuráveis: 62% das participantes seguem para um curso ou formação em MINT, comparado com 31% na mesma faixa etária fora do programa. Este tipo de diferença não aparece por acaso.

Mentoria digital funciona porque resolve um problema real

Resposta direta: mentoria digital funciona quando combate três barreiras ao mesmo tempo — falta de referência, falta de informação e falta de confiança.

Para muitas alunas, MINT é visto como “difícil”, “para génios” ou “coisa de rapaz”. E a verdade é que, mesmo quando há interesse, nem sempre existe um adulto por perto que saiba explicar o que faz uma engenheira de automação, uma analista de dados industriais ou uma especialista em cibersegurança.

O CyberMentor junta alunas do 5.º ao 13.º ano a mentoras (profissionais ou estudantes de MINT) e cria um espaço contínuo para:

• fazer perguntas sem vergonha;
• desmontar mitos sobre cursos e profissões;
• aprender com projetos pequenos, mas concretos;
• ganhar linguagem e repertório para tomar decisões.

A parte “digital” não é detalhe — é o motor

Resposta direta: plataformas online tornam a mentoria escalável, flexível e mais inclusiva.

Quando o contacto acontece por chat, mensagens e fóruns, a relação não depende de viver na mesma cidade, ter transporte ou encaixar horários impossíveis. Além disso, o formato digital aproxima a mentoria da forma como jovens já aprendem hoje: com recursos online, comunidades e experimentação.

E há um ponto importante para a nossa série “IA na Educação e EdTech”: a mesma lógica que usamos para “conectar máquinas” numa fábrica (dados + plataforma + processo) pode ser usada para “conectar pessoas” na educação (perfil + matching + acompanhamento). O princípio é parecido; o impacto, enorme.

Como o CyberMentor está estruturado (e por que isso importa)

Resposta direta: a estrutura em fases e o acompanhamento anual tornam o programa consistente e não apenas inspiracional.

O programa começa anualmente (tipicamente em outubro) e dura um ano, com pares mentora–mentee a passarem por quatro fases: conhecer, explorar, fazer projetos e refletir. Esta cadência é crucial porque evita o padrão comum de iniciativas de carreira: um evento bonito, uma foto, e… nada muda.

Além do contacto individual, há eventos digitais, rondas de conversa sobre carreira e conteúdos exclusivos (por exemplo, uma revista digital). Este “pacote” de experiências cria repetição — e repetição cria aprendizagem.

Quem pode ser mentora (e por que a barra é realista)

Resposta direta: os requisitos são exigentes o suficiente para garantir qualidade e acessíveis o suficiente para ter escala.

No modelo apresentado, podem ser mentoras:

• mulheres a trabalhar em áreas MINT;
• estudantes a partir do 3.º semestre;
• aprendizes/estagiárias a partir do 2.º ano.

Isto é inteligente por dois motivos. Primeiro, garante proximidade com a realidade técnica. Segundo, aumenta o número de potenciais mentoras — e sem mentoras não há programa.

E o compromisso de tempo (cerca de 30 minutos/semana) reduz a fricção. É voluntariado, sim — mas com um desenho operacional que respeita agendas reais.

O elo com IA e indústria: o talento do futuro começa no 5.º ano

Resposta direta: sem mais jovens em MINT — e sem diversidade — a indústria vai avançar mais devagar em IA.

A manufatura está a viver uma mudança que mistura:

• automação (robótica, PLCs mais inteligentes, sistemas conectados),
• dados (sensores, MES/SCADA, rastreabilidade),
• IA aplicada (deteção de defeitos, previsão de paragens, otimização de energia),
• cibersegurança (OT/IT, risco de cadeia de abastecimento).

Tudo isso exige competências que não aparecem só no último ano da universidade. Elas começam com curiosidade, com confiança para “mexer”, com a sensação de “isto também é para mim”.

A diversidade aqui não é um tema de reputação; é um tema de desempenho. Equipas diversas tendem a:

• formular melhores hipóteses;
• detetar enviesamentos mais cedo;
• projetar produtos e processos que servem mais pessoas;
• tomar decisões com menos pontos cegos.

Se queremos IA responsável na indústria, precisamos de mais gente a construir, testar e auditar sistemas — e isso inclui mais mulheres em áreas técnicas.

Um dado que os gestores não deviam ignorar

Resposta direta: 62% vs. 31% é um efeito de “dobrar a probabilidade” de escolha por MINT.

O próprio programa aponta que 62% das participantes seguem para estudos/formação em MINT, enquanto na mesma faixa etária o valor é 31%. Independentemente do país, o sinal é forte: mentoria contínua muda decisões.

Uma frase “citável” para levar a reuniões internas:

Se 30 minutos por semana dobram a probabilidade de uma jovem seguir MINT, o custo de não agir é maior do que o custo do programa.

O que empresas de indústria podem aprender (e aplicar) já em 2026

Resposta direta: dá para adaptar o modelo em escala local, com apoio de EdTech e IA, sem criar burocracia.

Se a sua empresa está a investir em IA industrial, faz sentido investir em pipeline de talento. E aqui vão aplicações práticas, com foco em execução.

1) Criar um “programa de mentoria digital” com matching inteligente

Resposta direta: um bom matching reduz desistências e melhora a qualidade da relação.

Mesmo sem construir software do zero, é possível usar uma plataforma de mentoria e aplicar regras simples (e transparentes) de compatibilidade:

• interesse técnico (ex.: robótica, energia, dados, química);
• idioma e disponibilidade;
• perfil de carreira (universidade vs. formação técnica);
• objetivos (exploração vs. preparação para concursos/olimpíadas).

Quando se usa IA na educação para sugerir pares, o ponto não é “automatizar pessoas”. É evitar combinações ruins e aumentar a probabilidade de vínculo.

2) Projetos curtos, com relevância industrial (sem “aula”)

Resposta direta: projetos concretos constroem identidade técnica.

O artigo original menciona exemplos ótimos: programar o sistema solar em Python, experimentar protetor solar, estudar hidrogénio. No contexto industrial, dá para traduzir isso em desafios acessíveis:

• classificar imagens simples (defeitos simulados) e discutir visão computacional;
• explicar sensores e dados com exemplos de energia em casa;
• criar um mini-dashboard de consumo (mesmo com dados fictícios);
• simular manutenção preditiva com séries temporais pequenas.

O truque é manter o nível “mão na massa” e não transformar mentoria em palestra.

3) Medir impacto como se mede um projeto de IA

Resposta direta: sem métricas, o programa vira storytelling.

Sugestões de métricas (simples e úteis):

• taxa de participação mensal (mentora e mentee);
• taxa de conclusão anual;
• evolução de autoconfiança (autoavaliação trimestral);
• intenção de escolha de área (antes/depois);
• número de projetos concluídos e temas explorados.

E uma recomendação honesta: não dá para gerir isto só com boa vontade. Precisa de alguém responsável (mesmo que part-time) por onboarding, suporte e calendarização.

4) Segurança digital e proteção de menores como requisito

Resposta direta: mentoria com jovens exige plataforma e governança adequadas.

O CyberMentor usa uma plataforma protegida. Esse detalhe é central. Para qualquer iniciativa semelhante, defina:

• canais oficiais (nada de mensagens pessoais);
• regras de comunicação e horários;
• moderação e registo de interações;
• consentimentos e políticas de privacidade;
• formação rápida para mentoras.

Na prática, isto aproxima mentoria de um produto de EdTech bem desenhado.

Perguntas comuns (e respostas curtas)

“30 minutos por semana chegam mesmo?”

Resposta direta: chegam para manter consistência e criar progresso acumulado.

Não é o tempo bruto que faz a diferença; é a regularidade. Uma conversa semanal curta, com uma tarefa pequena, constrói mais do que um encontro longo a cada dois meses.

“Isto é só para alunas já apaixonadas por tecnologia?”

Resposta direta: não — funciona também para quem está a explorar.

O programa atende desde quem “quer experimentar” até quem se prepara para competições. Essa amplitude é essencial para aumentar o funil.

“Qual é o ganho para a mentora?”

Resposta direta: liderança, comunicação e impacto real.

Mentorar obriga a explicar, ouvir, orientar e estruturar pensamento. São competências valiosas em qualquer carreira técnica — sobretudo em ambientes industriais com equipas multidisciplinares.

Próximos passos: mentoria como infraestrutura de talento

Se a sua organização fala de fábrica inteligente, mas ignora o caminho que leva jovens a escolher MINT, há um desalinhamento. A tecnologia evolui rápido; a formação de pessoas leva anos. E não há atalho.

Na série “IA na Educação e EdTech”, gosto de uma ideia simples: a melhor estratégia de talento é aquela que começa antes de haver vaga. Programas como o CyberMentor mostram que mentoria digital bem estruturada não é filantropia solta — é construção de capacidade.

O passo seguinte é prático: mapear como a sua empresa pode apoiar mentoria (com voluntariado, parcerias com escolas, projetos, ou plataformas digitais) e definir um piloto de 12 meses com métricas claras. Daqui a um ano, a pergunta deixa de ser “vale a pena?” e passa a ser “por que não começámos antes?”.