Acelere a adoção real de IA na sua empresa com formação 100% prática e orientada a resultados. Trabalhamos no seu stack (LLMs, RAG, APIs, automação, MLOps/LLMOps) e termina com um protótipo funcional dentro da sua organização.
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Porque formação técnica em IA agora?
A IA generativa e os LLMs passaram da experimentação à operação diária. O desafio já não é “testar ferramentas”, mas industrializar: integrar IA em processos com segurança, governo de dados e métricas de negócio. Os nossos programas são desenhados para que a sua equipa aprenda construindo e deixe um ativo interno: protótipos, repositórios, playbooks e dashboards.
Horas poupadas por tarefa e função
Evals, cobertura de casos
PoC → piloto → rollout
Adoção real e reutilização
Resultados que medimos
- Produtividade: horas poupadas por fluxo e por pessoa; redução de trabalho manual.
- Qualidade: precisão de resposta (evals), controlo de alucinações, padrões editoriais.
- Velocidade: tempo de ciclo de protótipo a piloto e rollout com KPIs.
- Adoção: utilizadores ativos, prompts/atuações reutilizados, satisfação interna.
Itinerários (escolha um ou combine)
1) Fundamentos aplicados de IA generativa (8–12 h)
LLMs, embeddings, janelas de contexto, prompt security, riscos e RGPD. Casos por departamento para decidir onde a IA acrescenta mais valor.
Entregável: checklist de maturidade e mapa de casos priorizados.
2) Prompt Engineering avançado por funções (8–16 h)
Padrões (Chain-of-Thought, ReAct, RTF), templates reutilizáveis, avaliação de qualidade e guardrails. Bibliotecas de prompts por função (marketing, vendas, suporte, RH).
Entregável: biblioteca de prompts e documentos padrão.
3) LLMs + RAG com dados internos (16–24 h)
Ingestão e chunking, embeddings, vector stores, avaliação, latência e custos. Ligamos o protótipo às suas fontes (com permissões).
Entregável: protótipo RAG funcional e guia de avaliação.
4) Automatização com IA (API / no-code) (8–16 h)
Orquestração com API, webhooks e/ou ferramentas no-code. Casos: tickets, resumos, relatórios, fluxos de vendas. Veja também Automatização com IA.
Entregável: 2–3 automatizações operacionais.
5) MLOps / LLMOps para produção (16–24 h)
Pipelines, CI/CD, tracing, observabilidade, A/B de prompts/modelos, controlo de custos, políticas de acesso e auditoria.
Entregável: blueprint de deploy e dashboard de observabilidade.
6) Agentes conversacionais e de voz (12–20 h)
Desenho de agentes, ferramentas/funções, handoffs, métricas de qualidade; voz/telefonia conforme fornecedor. Casos: helpdesk L1, vendas, back-office.
Entregável: agente funcional para um processo delimitado.
Metodologia “aprender construindo”
- Diagnóstico (1–2 h): objetivos, restrições, dados e segurança.
- Workshops práticos (70% hands-on) com datasets e processos reais.
- Project Day: dia para construir o protótipo que resolve um caso de negócio.
- Operacionalização: documentação, playbooks e handover para a equipa.
- Seguimento (opcional): office hours e métricas de adoção aos 30–60 dias.
As tecnologias ajustam-se ao seu stack (OpenAI/Azure/AWS/Vertex, LangChain/LlamaIndex, Qdrant/Pinecone/Weaviate, Python/JS, Make/Zapier, etc.).
Casos de uso frequentes
- Suporte ao cliente: assistentes internos, triagem e resumo de tickets.
- Marketing/Vendas: copilots de conteúdo e prospeção, briefs, análise de concorrência.
- Operações: relatórios automáticos, extração de dados, QA de processos.
- TI/Dados: RAG sobre documentação interna, pesquisa semântica, geração de testes.
Veja também os nossos programas específicos: Formação IA para marketing e conteúdos e Formação IA para SEO e SEM.
Modalidades e formatos
In-company (presencial ou remoto)
Sessões intensivas de 8–24 h por itinerário, com exercícios sobre processos e dados (com permissões).
Bootcamp por coortes
4–6 semanas com mentoria, projeto final e quadro de métricas. Orientado à produção.
Mentoring 1:1
Acompanhamento de líderes técnicos ou product owners para escalar casos e governance.
Créditos/financiamento locais de formação: opcional e sujeito a elegibilidade.
A nossa diferença
- No seu stack: nada de demos genéricas; trabalhamos com as suas ferramentas e dados.
- Da ideia ao protótipo: sai com algo a funcionar e um plano de rollout.
- Governance & segurança: políticas de dados, riscos e guardrails desde o dia 1.
- Métricas de negócio: impacto tangível (tempo, qualidade e adoção).
Quer ver uma ementa real e um exemplo de projeto?
Enviamos a Ementa + Checklist de Maturidade em IA e exemplos de protótipos desenvolvidos em aula.
Pedir ementa e proposta
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Perguntas frequentes
Em que difere de um curso genérico online?
Trabalhamos in-company com os vossos processos e dados (com permissões), entregando protótipos e documentação reutilizável. O objetivo é operar, não apenas aprender.
Precisamos de conhecimentos prévios?
Não para itinerários introdutórios. Para RAG/MLOps é recomendável base em Python, APIs e Git.
Como medimos o ROI?
Definimos métricas antes de começar (tempo, qualidade, adoção) e revemos resultados aos 30–60 dias com a sua equipa.
Inclui certificação?
Emitimos certificado de conclusão e entregáveis (repos, playbooks). Certificações oficiais de cloud à parte.
Podem ministrar por países e fusos horários?
Sim. Online em direto ou híbrido, com materiais assíncronos. Coordenamos agendas multinacionais.
Recursos recomendados
- Serviços de IA — visão geral de consultoria, implementação e governance.
- Automatização com IA — fluxos com API / no-code.
- Contacto — peça demonstração ou diagnóstico.