PT
A mentoria assume relevância ímpar em sectores intensivos em conhecimento, como a indústria do "software", onde a inovação acelerada exige estratégias sistemáticas de desenvolvimento de talento e transferência de conhecimento. Esta dissertação investiga o emparelhamento sistemático de mentores e mentorandos, propondo um modelo de implementação e avaliação de um programa estruturado num Hub tecnológico português. Utilizando uma metodologia mista (literatura, conceção algorítmica e inquéritos empíricos), o estudo avalia implicações teóricas e impactos organizacionais. Os resultados evidenciam que a similaridade profunda, incluindo valores, estilos comunicacionais e consciência cultural, é determinante na qualidade, satisfação e eficácia dos programas, superando o impacto residual das semelhanças meramente demográficas. O processo tecnológico, e baseado em critérios, fomenta o desenvolvimento de competências, a integração e uma cultura organizacional voltada para a aprendizagem. Conclui-se que a conjugação de ferramentas algorítmicas com práticas de gestão centradas nas pessoas potencia a difusão de conhecimento, a atualização estratégica de competências e a retenção de talento. Este modelo
orientado pela evidência apresenta-se como referência replicável para gestão de talento e desenvolvimento organizacional em ambientes dinâmicos. As conclusões orientam profissionais de recursos humanos e decisores na superação do défice digital e na elevação adaptativa da força de trabalho. Ao articular fundamentação conceptual e metodologia aplicada, esta dissertação contribui para o debate sobre desenvolvimento sistemático de talento e aprendizagem organizacional na indústria do "software".
EN
Mentoring is increasingly critical for knowledge-intensive sectors such as the software industry, where accelerated innovation heightens the need for systematic talent development and effective knowledge transfer. This dissertation addresses the systematic matching of mentors and mentees, proposing an implementation and evaluation model for a structured mentoring programme within a Portuguese technological hub. Relying on a mixed-methods approach (combining literature review, algorithmic programme design, and empirical surveys), the research assesses both theoretical implications and organisational impact. Results reveal that deep-level similarity, encompassing values, communication preferences, and cultural awareness, significantly drives relationship quality, satisfaction, and programme effectiveness, surpassing the limited impact of superficial demographic matching. The technological, and criteria-based, pairing process supports
individual skills development, onboarding, and an organisational culture of learning. Outcomes suggest that integrating algorithmic tools with human-centred management fosters robust knowledge diffusion, strategic upskilling, and higher retention rates. This evidence-based model presents a replicable framework for talent management and organisational development in fast-paced environments. Implications include guidance for HR professionals and policymakers on bridging digital skills gaps and enhancing workforce adaptability. By advancing both conceptual understanding and practical methodology for mentoring, this work contributes to the discourse on systematic talent management and continuous organisational learning, providing a blueprint for future initiatives in the software domain.
