Visão Geral

O curso IA para Transformação Digital apresenta os fundamentos, conceitos e aplicações práticas da Inteligência Artificial como habilitadora da transformação digital nas organizações. A formação aborda como tecnologias de IA podem ser incorporadas a processos, serviços, operações e modelos de negócio para aumentar produtividade, melhorar a experiência dos usuários, apoiar a tomada de decisão e acelerar iniciativas de inovação.

Ao longo do curso, os participantes compreenderão os principais conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning, IA Generativa, Large Language Models (LLMs), automação inteligente e análise de dados, relacionando essas tecnologias aos desafios reais da transformação digital.

A formação também aborda a identificação e priorização de oportunidades de aplicação de IA, avaliação de processos candidatos à transformação, desenho de casos de uso, integração da IA aos fluxos de trabalho, engenharia de prompts, automação de atividades e avaliação de resultados.

O curso possui uma abordagem orientada ao mercado, combinando fundamentos conceituais, análise de casos de uso e atividades práticas para que os participantes possam estruturar iniciativas de IA alinhadas aos objetivos estratégicos e operacionais de suas organizações.

Objetivo

Após realizar este curso IA para Transformação Digital, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos da Inteligência Artificial e seu papel na transformação digital
• Diferenciar IA tradicional, Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa
• Compreender os principais conceitos relacionados a Large Language Models (LLMs)
• Identificar oportunidades de aplicação de IA em processos e serviços
• Avaliar processos e atividades com potencial para automação inteligente
• Estruturar casos de uso de IA alinhados aos objetivos organizacionais
• Utilizar técnicas de engenharia de prompts para interação mais eficiente com modelos de IA
• Aplicar IA Generativa em atividades de análise, produção de conteúdo, documentação e apoio à decisão
• Integrar IA a fluxos de trabalho e iniciativas de automação
• Avaliar benefícios, limitações, riscos e impactos organizacionais relacionados ao uso de IA
• Definir critérios básicos para priorização de iniciativas de IA
• Desenvolver uma visão prática para adoção responsável e sustentável de IA
• Estruturar uma iniciativa inicial de IA aplicada à transformação digital

Publico Alvo

• Gestores e líderes de transformação digital
• Gestores de tecnologia e inovação
• Analistas de negócios
• Analistas de processos
• Profissionais de TI
• Profissionais de dados e analytics
• Profissionais de inovação
• Gestores de projetos
• Consultores
• Profissionais envolvidos em automação e melhoria de processos
• Profissionais que desejam aplicar IA em suas atividades profissionais

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de informática e utilização de ferramentas digitais
• Noções de processos de negócio são recomendáveis
• Não é necessário conhecimento prévio em programação ou Inteligência Artificial

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Fundamentos de Inteligência Artificial e Transformação Digital

1. Conceitos fundamentais de Inteligência Artificial
2. Evolução da IA e sua aplicação nas organizações
3. Inteligência Artificial, transformação digital e inovação
4. IA como tecnologia habilitadora da transformação digital
5. Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa
6. Dados, modelos e algoritmos
7. Principais capacidades e limitações da IA
8. Exemplos de aplicação de IA em diferentes setores

Módulo 2: IA Generativa e Large Language Models

1. Fundamentos de IA Generativa
2. Large Language Models (LLMs)
3. Como funcionam os modelos de linguagem em alto nível
4. Geração e interpretação de texto
5. Geração e análise de documentos
6. IA multimodal
7. Contexto, instruções e limitações dos modelos
8. Alucinações e confiabilidade das respostas
9. Principais aplicações corporativas de IA Generativa

Módulo 3: IA Aplicada aos Processos de Negócio

1. Processos de negócio e oportunidades de aplicação de IA
2. Identificação de atividades candidatas à aplicação de IA
3. Automação de tarefas cognitivas
4. Classificação e processamento de informações
5. Geração e análise de documentos
6. Atendimento e suporte inteligente
7. Pesquisa e recuperação de informações
8. Apoio à análise e tomada de decisão
9. IA integrada à gestão e melhoria de processos

Módulo 4: Engenharia de Prompts para Aplicações Corporativas

1. Fundamentos de Prompt Engineering
2. Estrutura de prompts eficientes
3. Definição de contexto, objetivo e restrições
4. Instruções e papéis
5. Exemplos e few-shot prompting
6. Prompts para análise e síntese de informações
7. Prompts para documentação e processos
8. Prompts para análise de dados
9. Validação e melhoria de respostas
10. Boas práticas para utilização corporativa de IA

Módulo 5: Casos de Uso de IA na Transformação Digital

1. IA para produtividade
2. IA para atendimento e relacionamento
3. IA para análise de documentos
4. IA para gestão do conhecimento
5. IA para suporte à decisão
6. IA para análise de dados
7. IA para automação de processos
8. IA para desenvolvimento e operações de TI
9. IA para gestão de projetos
10. IA para recursos humanos
11. IA para finanças e operações
12. IA aplicada a serviços públicos

Módulo 6: Automação Inteligente e Integração com Processos

1. Conceitos de automação inteligente
2. IA, RPA e BPM
3. Identificação de oportunidades de automação
4. Human-in-the-loop
5. Integração de IA aos fluxos de trabalho
6. APIs e serviços de IA
7. Orquestração de tarefas
8. Automação de atividades baseadas em linguagem
9. Monitoramento dos resultados
10. Exemplos de arquiteturas de automação inteligente

Módulo 7: Estratégia de Adoção de IA

1. Estratégia de IA alinhada ao negócio
2. Identificação e priorização de oportunidades
3. Construção de casos de uso
4. Avaliação de valor e viabilidade
5. Roadmap de adoção de IA
6. Proof of Concept (PoC)
7. Pilotos e escalabilidade
8. Indicadores de desempenho e resultados
9. Gestão da mudança organizacional
10. Capacitação e preparação das equipes

Módulo 8: Governança, Segurança, Ética e Riscos de IA

1. Governança de Inteligência Artificial
2. Segurança no uso de ferramentas de IA
3. Privacidade e proteção de informações
4. Dados sensíveis e informações corporativas
5. Riscos relacionados à IA Generativa
6. Confiabilidade e validação de resultados
7. Transparência e explicabilidade
8. Viés e uso responsável da IA
9. Controle de acesso e gestão de informações
10. Políticas corporativas para utilização de IA

Módulo 9: Laboratório — Construindo uma Iniciativa de IA para Transformação Digital

1. Identificação de um problema ou oportunidade organizacional
2. Mapeamento simplificado do processo atual
3. Identificação das oportunidades de aplicação de IA
4. Definição do caso de uso
5. Seleção da abordagem tecnológica
6. Construção de prompts e fluxos de interação
7. Desenvolvimento de um protótipo de solução
8. Avaliação dos resultados
9. Identificação de riscos e limitações
10. Definição de indicadores
11. Estruturação do roadmap de implementação
12. Apresentação da solução proposta