Titulo Estágio
Inteligência Artificial Aplicada ao Turismo: Automação, Nudging e Gamificação
Local do Estágio
Coimbra na sede da empresa | regime hibrido
Enquadramento
O presente estágio insere-se num projeto inovador da empresa Total Fun, que alia Inteligência Artificial, automação, gamificação e sustentabilidade para transformar a forma como o turismo é planeado, promovido e experienciado. Com mais de duas décadas a liderar o setor das viagens e turismo, a Total Fun faz uma aposta estratégica na inovação digital, com uma abordagem centrada no utilizador, tecnológica e ambientalmente consciente.
O projeto combina duas frentes complementares:
Desenvolvimento de uma plataforma inteligente de planeamento de viagens, com sistemas de recomendação baseados em IA e assistentes virtuais;
Gamificação e sistemas de nudging para influenciar positivamente o comportamento de grupos de viajantes (nomeadamente estudantes e jovens), incentivando escolhas responsáveis ao nível da mobilidade, alojamento e consumo de recursos naturais.
Esta proposta oferece ao aluno a oportunidade de integrar uma equipa multidisciplinar e aplicar técnicas avançadas de IA — como sistemas preditivos, machine learning supervisionado, lógica de decisão, e design de agentes inteligentes — em cenários reais com impacto social e ambiental. O estágio decorre no contexto de um projeto europeu pioneiro de inovação (Cross-Re-Tour), com uma forte componente aplicada, dados reais e potencial de escalabilidade internacional.
Objetivo
O principal objetivo deste estágio é desenvolver e aplicar soluções baseadas em Inteligência Artificial para promover viagens mais sustentáveis, inteligentes e conscientes, tanto no contexto individual como em grupos organizados. O projeto combina algoritmos de recomendação, rastreamento de impacto ambiental, gamificação e técnicas de nudging para transformar a experiência de planeamento e vivência turística.
O programa do estágio irá englobar vários destes objectivos, alinhados de acordo com o perfil e competências do estagiário, o tempo disponível e os objetivos do estágio.
Mais concretamente, o aluno irá:
Projetar e implementar um sistema de recomendação inteligente, que sugere destinos, atividades e alojamentos com base em pressupostos pré-defnidos pela empresa, integrando os temas da pegada de carbono, certificações ecológicas e impacto social local;
Desenvolver um assistente virtual inteligente para agentes de viagens e turistas / viajantes, com capacidade de propor, em tempo real, alternativas mais sustentáveis com base nas preferências do cliente e objetivos ambientais;
Criar modelos de nudging baseados em IA, para orientar o comportamento de utilizadores (individuais ou em grupo) em direção a decisões de viagem mais responsáveis (ex: escolha de transporte de baixo impacto, alojamento ecológico, partilha de veículos);
Participar no desenvolvimento e design de um sistema de gamificação e de uma dashboard interativa, onde os utilizadores podem acompanhar o seu impacto ambiental, receber feedback em tempo real e ganhar recompensas por escolhas sustentáveis;
Integrar dados de mobilidade, clima, consumo energético e comportamento de utilizador, e propor melhorias contínuas através de modelos preditivos e análise de padrões;
Colaborar com equipas de design e turismo, garantindo que os algoritmos são não só tecnicamente robustos, mas também éticos, inclusivos e alinhados com boas práticas de turismo regenerativo.
O aluno terá contacto com um projeto real em evolução, com espaço para criatividade, autonomia técnica e contributo direto na transformação digital e ecológica do setor das viagens.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Fase 1 – Levantamento de requisitos e análise de boas práticas
Estudo aprofundado dos dois eixos do projeto (plataforma inteligente + gamificação para grupos);
Benchmark de soluções existentes em turismo, assistentes baseados em IA e gamificação comportamental (ex.: Intrepid, Klima, Duolingo, Strava);
Análise de datasets disponíveis e definição preliminar de métricas e KPIs (ex.: emissões, impacto social, engagement).
Fase 2 – Proposta de arquitetura funcional e técnica (Semanas 4–6)
Definição da arquitetura geral da solução digital (componentes, fluxos de dados, lógica de integração);
Especificação das funcionalidades principais do sistema de recomendação e do motor de gamificação;
Avaliação de frameworks e bibliotecas relevantes (ex.: scikit-learn, TensorFlow, Pandas, LangChain, etc.).
Fase 3 – Prototipagem inicial e experimentação (Semanas 7–10)
Desenvolvimento de protótipos de baixo nível:
algoritmo inicial de recomendação baseado em regras e dados reais;
lógica de cálculo da pegada de carbono por trajeto/tipo de transporte;
conceito base do sistema de nudging;
Testes exploratórios com pequenos conjuntos de dados.
Fase 4 – Elaboração da proposta de dissertação (Semanas 11–13)
Redação da proposta de dissertação/estágio com base no trabalho exploratório já realizado;
Alinhamento com orientador na empresa e com o orientador académico no DEI;
Definição de cronograma detalhado para o 2.º semestre e objetivos técnicos e funcionais.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Fase 5 – Desenvolvimento da plataforma e modelos de IA (Semanas 1–5)
Implementação de um sistema de recomendação mais robusto (colaborativo ou híbrido), com base nos dados recolhidos;
Integração da lógica de cálculo e visualização da pegada de carbono em tempo real;
Desenvolvimento do assistente virtual com funcionalidades básicas de consulta inteligente.
Fase 6 – Desenvolvimento de mecanismos de nudging e gamificação (Semanas 6–9)
Implementação de regras de nudging com base em preferências do utilizador e em padrões de decisão;
Criação do sistema de pontos e recompensas para decisões sustentáveis (gamificação);
Integração de notificações e feedback comportamental adaptativo.
Fase 7 – Integração e testes com utilizadores (Semanas 10–12)
Integração dos vários módulos num ambiente de testes funcional (front-end + back-end);
Sessões de teste interno com utilizadores-tipo (via equipa da empresa);
Coleta de dados de interação e identificação de melhorias funcionais e UX.
Fase 8 – Otimização e iteração com base em dados reais (Semanas 13–14)
Ajustes aos modelos e sistema de nudging com base em dados de uso real e feedback de stakeholders;
Otimização da experiência do utilizador com foco em clareza, impacto e acessibilidade.
Fase 9 – Escrita da dissertação e entrega final (Semanas 15–17)
Estruturação da dissertação académica com base nos objetivos, desenvolvimento, testes e resultados obtidos;
Consolidação de documentação técnica e sugestões de continuidade/escalabilidade;
Preparação da apresentação final e entrega.
Condições
O estágio será realizado em regime presencial ou híbrido, com base nas instalações da Total Fun, localizadas em Coimbra. O aluno integrará uma equipa multidisciplinar e participará ativamente nas reuniões estratégicas, sessões de design thinking e revisões técnicas do projeto.
A empresa disponibilizará os seguintes recursos:
Bolsa de estágio de valor a acordar
Computador portátil e acesso as ferramentas de trabalho necessárias
Acesso a bases de dados reais relevantes para o desenvolvimento e treino dos modelos (destinos, emissões, perfis de viagem, etc.);
Apoio técnico e supervisão através de um orientador da empresa
O aluno terá a oportunidade de trabalhar num projeto europeu em curso, com impacto real no setor do turismo e com espaço para investigação aplicada, criatividade e experimentação técnica.
Observações
Este estágio insere-se num projeto do programa europeu Cross-Re-Tour – Open Innovation in Tourism, o que garante a relevância e aplicabilidade real do trabalho desenvolvido. O aluno terá contacto com tecnologias emergentes, como sistemas de recomendação, rastreamento inteligente de pegada ecológica, agentes conversacionais e técnicas de nudging baseadas em IA.
Além do foco técnico, o projeto oferece uma componente ética e social significativa, promovendo:
Viagens com menor impacto ambiental;
Promoção de destinos subvalorizados e comunidades locais;
Gamificação educativa para novos públicos, com foco em sustentabilidade.
A empresa valoriza a autonomia criativa, o pensamento crítico e o rigor técnico, incentivando o aluno a explorar soluções que unam inovação tecnológica, responsabilidade social e impacto positivo. O estágio poderá evoluir para uma colaboração contínua com a empresa, dependendo dos resultados e interesse mútuo.
Orientador
Ricardo Rodrigues Baptista
rbaptista@totalfun.pt 📩