[100% OFF] IA para Pesquisa e Desenvolvimento de Produto

Este curso contém o uso de inteligência artificial.

A maioria dos treinamentos de IA para produto para em "aqui estão doze prompts".

Este curso ensina o fluxo de trabalho: como a evidência entra em um sistema de IA, o que ele pode decidir, como a saída é verificada e o que você consegue defender diante de um stakeholder, de um revisor jurídico ou de um regulador. Porque a diferença entre uma equipe de produto que usa IA bem e outra que apenas acelera na direção errada não está no prompt. Está em alguém ter verificado.

Você verá um preço de concorrente fabricado plantado em uma fonte, puxado para uma consulta de busca, repetido com uma citação anexada e passado por quatro pessoas competentes antes que alguém perceba. Verá um painel de usuários sintéticos aprovar com entusiasmo uma funcionalidade que gerentes reais rejeitam nos primeiros dez minutos da primeira sessão. Verá notas de priorização se deslocarem ao longo de três rodadas idênticas. Essas lições chegam como demonstrações e evaporam como bullet points — e é por isso que este curso está estruturado da forma que está.

O que torna este curso diferente?

Honestidade sobre dados sintéticos. Uma seção inteira sobre onde respondentes gerados são defensáveis e onde não são — apoiada na constatação de que cerca de 97% das pessoas que fazem pesquisa hoje usam IA em algum ponto do fluxo, enquanto apenas cerca de 8% usam ferramentas de respondentes sintéticos com regularidade. Essa lacuna não é atraso tecnológico. É um julgamento profissional ponderado, feito por quem mais teria a ganhar se funcionasse.

Rastreabilidade como disciplina. Cada insight aponta para uma citação real com um ID de fonte. Cada afirmação de mercado carrega duas fontes independentes. Você passa a conseguir percorrer essa cadeia nos dois sentidos em menos de um minuto, mesmo diante de alguém que discorda de você.

Regulação de fato vigente. O que já obriga você hoje sob o Artigo 50 do AI Act europeu, versus o que foi adiado para dezembro de 2027 e agosto de 2028 — e por que "o Act foi adiado" é uma conclusão que coloca uma equipe em apuros.

Um caso contínuo. A Brightline Software, uma empresa B2B de saúde em escala, com 480 pessoas, 14.000 chamadas de suporte não lidas e um ciclo de onze semanas da ideia ao protótipo, conduz uma história que avança a cada seção. O ciclo deles termina em três semanas — e o motivo de esse número aparecer na aula 50 e não na aula 1 é que velocidade sem disciplina só entrega os mesmos erros mais cedo.