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Curso

IA no trabalho:

produtividade com assistentes e agentes

Quero estudar na alura

6h

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55

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Diferencie assistentes e agentes inteligentes e identifique casos de uso adequados para cada um.
  • Planeje comportamentos de agentes usando matrizes e fluxos condicionais para resolver problemas complexos.
  • Projete prompts e templates que personalizem respostas com variáveis contextuais.
  • Estruture workflows e arquiteturas multiagentes para distribuir tarefas e combinar precisão e criatividade.
  • Integre assistentes com ferramentas auxiliares (busca de arquivos, Code Interpreter) para análise e automação.
  • Implemente estratégias de supervisão humana e avaliação ética para reduzir vieses e melhorar resultados.
  • Desenvolva assistentes aplicados a marketing e resumos de reuniões usando templates e fluxos condicionais.

Público alvo_

Profissionais de áreas de negócio que utilizam ferramentas digitais no cotidiano e desejam usar IA de forma prática, eficiente e com segurança.

André Santana

André Santana

linkedin

Research Lecturer in Data Analytics & AI @ Porto Business School • Professor @ Insper • Instrutor @ Alura

Curso atualizado em 26/04/2026

Ementa

  1. Assistentes: definição e planejamento

    • Apresentação
    • Aplicações de assistentes
    • Planejamento e resolução de problemas
    • Planejamento de assistente para recomendações de filmes
    • Para saber mais: cadeia de pensamentos em assistentes
    • Faça como eu fiz: planejando assistente
    • O que aprendemos?
  2. Personalização e organização do trabalho

    • Assistentes personalizados
    • Templates reutilizáveis para tarefas recorrentes
    • Organização de rotinas e workflows com IA
    • Para saber mais: feedback iterativo na configuração
    • Faça como eu fiz: assistentes GPT
    • O que aprendemos?
  3. Agentes: definição e criação de worflows

    • Agentes vs. assistentes
    • Agentes aplicados à produtividade profissional
    • Ambiente de agentes da OpenAI
    • Implementando agente para otimizar adoções
    • Para saber mais: a memória em agentes inteligentes
    • Faça como eu fiz: criar agente inteligente
    • O que aprendemos?
  4. A fronteira da IA na resolução de problemas

    • Tarefas dentro da fronteira da IA: ideação
    • Tarefas fora da fronteira da IA: análise de dados
    • Implementando segurança de dados
    • Outras ferramentas para criação de agentes
    • Para saber mais: workflows inteligentes no n8n
    • Faça como eu fiz: criar agente de campanhas
    • O que aprendemos?
  5. Multiagentes: orquestração de tarefas complexas

    • Introdução aos sistemas multiagentes
    • Agentes especializados atuando em conjunto
    • Implementando sistemas multiagentes
    • Para saber mais: acesso restrito aos dados por agente
    • Faça como eu fiz: construir multiagentes
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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