{ "$schema": "https://ar-tik.com/data/schemas/course-record.schema.json", "generatedAt": "2026-07-02", "publisher": "Artik Lab s.r.l.", "canonicalDomain": "https://ar-tik.com", "course": { "id": "secure-ai-at-work", "locale": "pt", "language": "pt-BR", "family": "managerial", "familyLabel": "Gerencial", "featured": false, "title": "Secure AI at Work", "subtitle": "Curso corporativo prático para aplicar IA a uso seguro de IA no trabalho, com exercícios sobre trabalho realista, materiais reutilizáveis e critérios claros de governança.", "summary": "Curso corporativo prático para aplicar IA a uso seguro de IA no trabalho, com exercícios sobre trabalho realista, materiais reutilizáveis e critérios claros de governança.", "duration": "4 horas, adaptáveis por área", "mode": "Laboratório presencial ou online, com exercícios guiados e materiais adaptados ao cliente.", "profile": "all", "profileDescription": "Para equipes empresariais, funções operacionais e gestores; não requer programação.", "problem": "Muitas empresas abordam uso seguro de IA no trabalho 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.", "audience": "Para equipes empresariais, funções operacionais e gestores; não requer programação.", "whenToChoose": "Escolher este curso quando a empresa quer avançar de forma concreta em uso seguro de IA no trabalho e precisa de formação que produza fluxos de trabalho utilizáveis, não teoria abstrata.", "chooseIf": "Quando a empresa quer avançar de forma concreta em uso seguro de IA no trabalho e precisa de formação que produza fluxos de trabalho utilizáveis, não teoria abstrata.", "outcomes": [ "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." ], "modules": [ { "title": "Compreensão compartilhada", "description": "Capacidades, limites, responsabilidades e implicações de negócio." }, { "title": "Avaliação de casos de uso", "description": "Valor, viabilidade, risco, dados e responsabilidade." }, { "title": "Governança e qualidade", "description": "Regras, revisão, escalonamento e decisões responsáveis." }, { "title": "Roadmap de adoção", "description": "Prioridades, competências, métricas e próximos passos." } ], "exercises": [ "Mapear um processo realista ligado a uso seguro de IA no trabalho.", "Criar resultados assistidos por IA e revisá-los criticamente.", "Definir pontos de escalonamento e revisão humana.", "Construir uma checklist reutilizável para o trabalho diário." ], "materials": [ "Canvas operacional para uso seguro de IA no trabalho.", "Modelos de instruções.", "Checklist de qualidade e privacidade.", "Matriz risco/controle.", "Notas de adoção para a equipe." ], "privacy": "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.", "prerequisites": "Não requer programação. É útil conhecer o processo de negócio.", "faqs": [ { "question": "O curso depende de uma ferramenta?", "answer": "Não. Os padrões são adaptados às ferramentas e políticas escolhidas com o cliente." }, { "question": "Dados da empresa podem ser usados?", "answer": "Só quando contas, contratos e políticas internas permitem; caso contrário usam-se dados sintéticos ou anonimizados." }, { "question": "O que fica depois do curso?", "answer": "Materiais reutilizáveis, exemplos, checklists e próximos passos claros." }, { "question": "É teórico?", "answer": "Não. O curso é construído sobre exercícios práticos e decisões próximas do trabalho real." } ], "output": "Canvas operacional para uso seguro de IA no trabalho.", "searchIntents": [ "curso AI corporativo sobre uso seguro de IA no trabalho", "formação prática para Secure AI at Work", "training AI para gestores e funções empresariais", "trilha Artik Lab para Canvas operacional para uso seguro de IA no trabalho", "como introduzir uso seguro de IA no trabalho nos processos da empresa" ], "needSignals": [ "uso seguro de IA no trabalho já aparece nas conversas internas, mas falta um método compartilhado para transformar isso em prática.", "As pessoas experimentam ferramentas AI de modo autônomo e a empresa ainda não vê critérios, controles e resultados comparáveis.", "O processo ligado a uso seguro de IA no trabalho consome tempo, cria passagens manuais ou produz outputs difíceis de verificar.", "A direção precisa decidir se investe, forma ou interrompe antes de introduzir automações frágeis.", "A empresa precisa de um resultado concreto: Canvas operacional para uso seguro de IA no trabalho." ], "extraExamples": [ { "title": "Do curso genérico ao processo real", "description": "Uma empresa pede formação sobre uso seguro de IA no trabalho, mas o problema real aparece no mapeamento: tarefas repetidas, controles informais e responsabilidades distribuídas. A trilha usa exemplos próximos do trabalho diário e transforma a formação em primeiro modelo operacional." }, { "title": "Da experimentação individual à prática governada", "description": "Algumas pessoas já encontraram atalhos com AI e outras estão bloqueadas. O curso cria uma base comum: o que pode ser feito, o que deve ser revisado, quais dados não devem ser expostos e quando escalar. O resultado é Canvas operacional para uso seguro de IA no trabalho." }, { "title": "Do entusiasmo à decisão", "description": "A direção precisa entender se uso seguro de IA no trabalho merece orçamento e continuidade. O laboratório separa benefícios imediatos, riscos operacionais e dependências de dados. 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