Técnico · Programa, resultados e pré-requisitos

AI Software Engineering

Curso corporativo prático para aplicar IA a engenharia de software com IA, com exercícios sobre trabalho realista, materiais reutilizáveis e critérios claros de governança.

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O problema que resolve

Muitas empresas abordam engenharia de software com IA por experimentos dispersos: algumas instruções, alguns usuários entusiasmados e muitas dúvidas sobre dados, qualidade e responsabilidade. O curso transforma essa incerteza em método operacional. Os participantes trabalham em cenários realistas, aprendem onde a IA ajuda, onde a revisão humana continua essencial e como repetir a prática na empresa.

Duração: 5 horas, 2 sessões de 2,5 horas
Modalidade: Laboratório presencial ou online, com exercícios guiados e materiais adaptados ao cliente.
Perfil: Para equipes técnicas com bases de programação e arquitetura de software.
Entrega final: Canvas operacional para engenharia de software com IA.

Público

Para equipes técnicas com bases de programação e arquitetura de software.

Quando escolher

Escolher este curso quando a empresa quer avançar de forma concreta em engenharia de software com IA e precisa de formação que produza fluxos de trabalho utilizáveis, não teoria abstrata.

Resultados concretos

Mapear o trabalho e as decisões onde a IA pode reduzir atrito.
Construir instruções, checklists e critérios de revisão.
Identificar limites de dados, privacidade e responsabilidade.
Criar exemplos reutilizáveis para a equipe.
Definir próximos passos de adoção e governança.

Programa

1
Arquitetura e requisitos
Objetivos, limites, dados, serviços e hipóteses de risco.
2
Construção e integração
Fluxos técnicos, interfaces, contexto, permissões e testes.
3
Avaliação e qualidade
Métricas, revisão, testes de regressão e modos de falha.
4
Produção e governança
Monitoramento, segurança, auditoria, custos e manutenção.

Exercícios práticos

Mapear um processo realista ligado a engenharia de software com IA.
Criar resultados assistidos por IA e revisá-los criticamente.
Definir pontos de escalonamento e revisão humana.
Construir uma checklist reutilizável para o trabalho diário.

Materiais entregues

Canvas operacional para engenharia de software com IA.
Modelos de instruções.
Checklist de qualidade e privacidade.
Matriz risco/controle.
Notas de adoção para a equipe.

Dados, privacidade e limites

O curso usa materiais sintéticos, públicos, anonimizados ou aprovados pelo cliente. Explica como minimizar exposição de dados, proteger informação confidencial, verificar resultados e manter explícita a responsabilidade humana.

Pré-requisitos

Recomenda-se familiaridade técnica básica com software, dados ou arquitetura de sistemas.

FAQ

O curso depende de uma ferramenta?

Não. Os padrões são adaptados às ferramentas e políticas escolhidas com o cliente.

Dados da empresa podem ser usados?

Só quando contas, contratos e políticas internas permitem; caso contrário usam-se dados sintéticos ou anonimizados.

O que fica depois do curso?

Materiais reutilizáveis, exemplos, checklists e próximos passos claros.

É teórico?

Não. O curso é construído sobre exercícios práticos e decisões próximas do trabalho real.

Contato

Uma conversa breve basta para entender por onde começar.

A primeira conversa dura 30-45 minutos e esclarece processo, objetivo, dados disponíveis, restrições e próximo passo útil: treinamento, consultoria, análise de dados ou protótipo técnico controlado.

Escrever para dtr@ar-tik.com