O que você aprenderá_

Compreenda a integração entre problema, dados, inteligência artificial e experiência do usuário.
Identifique e valide hipóteses com metodologias como os cinco porquês e o Grand Tour.
Utilize ferramentas de prototipagem, como o 'Mágico de Oz' e o Figma, para simular funcionalidades de IA.
Estruture business cases que conectem indicadores de IA aos objetivos de produto e negócio.
Monitore sistemas por meio de feedback loops e análise de métricas para aprimorar soluções digitais.
Aplique práticas de ética e governança no tratamento de dados sensíveis.

Público alvo_

Este curso é direcionado a profissionais e entusiastas que desejam compreender a aplicação estratégica da inteligência artificial em produtos digitais. Ao final, será possível identificar problemas específicos, validar hipóteses por meio de metodologias de diagnóstico e prototipação, e integrar métricas de sucesso e práticas éticas para impulsionar soluções inovadoras e diferenciadas.

Leticia Ribeiro

Curso atualizado em 12/12/2025

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Ementa

Mentalidade de IA e Identificação de Oportunidades
- Introdução ao pensamento probabilístico aplicado a produtos com IA. Exploração de oportunidades de valor, compreensão do contexto de negócio e uso de ferramentas iniciais para definição de problemas e hipóteses.
Discovery e Validação do Problema
- Técnicas de descoberta e validação de necessidades reais de usuários. Mapeamento de jornadas, identificação de dores e experimentos de validação de soluções antes de qualquer implementação técnica.
Estratégia de Dados e Viabilidade Técnica
- Discussão sobre estratégias de obtenção e preparação de dados. Avaliação da viabilidade técnica, definição de requisitos mínimos e construção de alinhamento com times de tecnologia e dados.
Experiência do Usuário em Produtos com IA
- Conceitos fundamentais de UX voltados para sistemas probabilísticos. Criação de fluxos, requisitos e protótipos que lidam com incertezas do modelo e promovem confiança e clareza para o usuário.
Definição do MVP e Planejamento de Desenvolvimento
- Estratégias para definir o escopo mínimo viável de um produto com IA. Planejamento de entregas, integração entre times de produto, engenharia e dados, além da preparação das primeiras sprints.
Lançamento e Estratégia de Go-to-Market
- Abordagem de estratégias de lançamento seguras para produtos de IA. Planejamento de rollout gradual, comunicação com stakeholders e preparação dos times envolvidos no lançamento.
Métricas, Monitoramento e Evolução Contínua
- Definição de métricas de produto, modelo e experiência. Construção de dashboards, acompanhamento pós-lançamento e integração do aprendizado contínuo no roadmap de evolução da solução.

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Inteligência Artificial

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