IA Para Estratégia do Negócio

Aula 1 - Estratégia, problemas de negócio e primeira solução com IA

• O que realmente mudou com a IA no contexto de negócios.
• IA como instrumento de agilidade, análise, redução de incerteza e tomada de decisão.
• Identificação de problemas e oportunidades aplicáveis ao contexto real do participante.
• Transformação de desafios complexos em problemas claros e acionáveis.
• Introdução ao Vibe Coding: foco em resultado, não em código.
• Primeira construção orientada: da ideia inicial à versão funcional preliminar.

Aula 2 - Engenharia de prompt, MVP Thinking e estruturação da solução

• Engenharia de prompt: comandos estratégicos para obter respostas mais úteis, estruturadas e aplicáveis.
• Tradução de ideias em soluções digitais viáveis.
• Prototipação rápida e MVP Thinking: testar antes de investir pesado.
• Organização da lógica da aplicação e dos fluxos principais.
• Modelagem de cenários com apoio de IA.
• Validação inicial de hipótese: a solução resolve algo relevante ou não?

Aula 3 - Design de soluções com IA, experiência e clareza de produto

• Design de soluções com IA: pensar produtos, processos e jornadas com inteligência desde a origem.
• Clareza de produto como fator estratégico para adoção e comunicação.
• Organização visual, hierarquia da informação e proposta de valor.
• Como design influencia decisão, percepção de valor e uso da solução.
• Uso de IA para acelerar decisões de design, refinamento textual e estruturação da experiência.
• Evolução do protótipo para uma solução mais compreensível e utilizável.

Aula 4 – Estratégias Plug and Play de publicação, validação, governança e plano de implementação

• Arquiteturas leves e escaláveis: soluções eficientes, flexíveis e prontas para crescer.
• Saída do ambiente local para um ambiente online de teste e demonstração.
• Testes em ambiente real, coleta de dados e ajustes finais.
• Governança, ética, vieses, riscos e limites do uso de IA em contextos de negócio.
• Definição de indicadores de sucesso e critérios de validação.
• Estruturação de um roadmap inicial para evolução da solução após o curso.

As aulas serão realizadas ao vivo via Zoom, em quatro encontros de três horas, com abordagem direta, prática e orientada à construção. O curso combina exposição dialogada, demonstrações em tempo real, análise de problemas de negócio, exercícios guiados, prototipação assistida por IA e momentos de validação coletiva.

Cada participante trabalhará a partir de um desafio real de seu contexto profissional. Ao longo da jornada, esse desafio será transformado em um problema estruturado, uma hipótese de solução, um protótipo funcional e um plano inicial de validação e evolução. O foco está menos na teoria abstrata e mais na capacidade de executar, testar e aprender rapidamente.

Mais do que apresentar conceitos, a proposta é conduzir o participante por uma experiência prática de construção: pensar, estruturar, prototipar, validar e planejar a evolução da solução. O curso prioriza autonomia, clareza de decisão, velocidade de aprendizagem e aplicabilidade imediata no ambiente de negócio.

• AGRAWAL, Ajay; GANS, Joshua; GOLDFARB, Avi. Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston: Harvard Business Review Press, 2018.
• BRYNJOLFSSON, Erik; McAFEE, Andrew. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York: W. W. Norton, 2014.
• MOLLICK, Ethan. Co-Intelligence: Living and Working with AI. New York: Portfolio, 2024.
• RIES, Eric. The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses. New York: Crown Business, 2011.
• OSTERWALDER, Alexander; PIGNEUR, Yves. Business Model Generation. Hoboken: Wiley, 2010.
• NIELSEN, Jakob. Usability Engineering. San Francisco: Morgan Kaufmann, 1993.
• OPENAI. ChatGPT, OpenAI Platform e materiais de documentação de uso de modelos generativos. Disponível em: https://openai.com/.
• GOOGLE. Google AI, Gemini e materiais de apoio sobre inteligência artificial generativa. Disponível em: https://ai.google/.
• MICROSOFT. Responsible AI Standard e materiais de apoio sobre governança e uso responsável de IA. Disponível em: https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai.