TRILHA 2 - PARTE 1: ENGENHARIA

🔧 Da Lógica ao Resultado

Use a IA para resolver problemas, automatizar processos e construir soluções. Engenheiro é quem decide e executa, não quem busca perfeição.

Trilha Engenharia: Construindo soluções com IA

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Parte 1

de 2

~5h

Conteúdo

Parte 1 (1-5) Parte 2 (6-10)

2.1

O Mindset do Engenheiro Aumentado por IA: Foco em ROI

Desenvolver mentalidade orientada a resultados e retorno

O que é: O engenheiro aumentado combina expertise humana com poder computacional da IA para multiplicar produtividade e impacto.

Por que aprender: Ferramentas de IA permitem que um único engenheiro execute trabalho que antes exigiria equipes inteiras.

Conceitos-chave: Augmentação humana, multiplicador de força, automação inteligente, delegação estratégica.
O que é: Avaliar cada implementação de IA pelo retorno sobre investimento: tempo economizado, valor gerado, problemas resolvidos.

Por que aprender: Foco em ROI garante que esforços sejam direcionados para soluções que realmente importam.

Conceitos-chave: Retorno sobre investimento, métricas de impacto, priorização, value delivery.
O que é: Encontrar gargalos, tarefas repetitivas e decisões complexas onde IA pode gerar máximo impacto.

Por que aprender: Saber identificar oportunidades é mais valioso que dominar ferramentas específicas.

Conceitos-chave: Análise de processos, identificação de gargalos, quick wins, impacto estratégico.
O que é: LLMs, ferramentas no-code, APIs, automação - o arsenal completo do engenheiro moderno.

Por que aprender: Conhecer as ferramentas certas acelera implementação e reduz fricção.

Conceitos-chave: Stack de IA, plataformas no-code, APIs, integração de ferramentas.
O que é: Crafting de prompts específicos para análise, debug, geração de código e tomada de decisão.

Por que aprender: Prompts bem construídos podem economizar horas de trabalho manual.

Conceitos-chave: Chain-of-thought, few-shot learning, context engineering, output formatting.
O que é: Usar IA como parceira de pensamento para decompor problemas, gerar hipóteses e avaliar soluções.

Por que aprender: IA complementa raciocínio humano, ajudando a evitar blind spots e vieses.

Conceitos-chave: Decomposição de problemas, análise de trade-offs, geração de alternativas.
O que é: IA em planejamento, coding, testing, deployment, monitoramento - automatizando todo o pipeline.

Por que aprender: Automação libera tempo para trabalho estratégico e criativo.

Conceitos-chave: CI/CD com IA, testing automatizado, code review, deployment automation.
O que é: Quantificar benefícios de soluções com IA: tempo economizado, erros evitados, receita gerada.

Por que aprender: Demonstrar valor justifica investimentos e abre portas para novos projetos.

Conceitos-chave: KPIs, métricas de sucesso, business case, storytelling com dados.
O que é: Considerações éticas em automação, viés em sistemas de IA, transparência e accountability.

Por que aprender: Uso responsável de IA constrói confiança e evita consequências não intencionadas.

Conceitos-chave: Viés algorítmico, explicabilidade, privacidade, impacto social.
O que é: Tendências emergentes: agentes autônomos, IA multimodal, coding sem código, futuro do trabalho.

Por que aprender: Antecipar tendências permite preparação e posicionamento estratégico.

Conceitos-chave: Agentes de IA, automação total, democratização de desenvolvimento.

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2.2

Diagnóstico Lógico e Quebra de Problemas com IA

Decompor problemas complexos sistematicamente

O que é: Usar IA como ferramenta de raciocínio estruturado para diagnosticar problemas técnicos e de negócio.

Conceitos-chave: Pensamento sistemático, análise estruturada, debugging assistido por IA.
O que é: Usar IA para fazer perguntas investigativas que revelam raízes de problemas.

Conceitos-chave: Questionamento socrático, investigação sistemática, clarificação de problemas.
O que é: Quebrar problemas complexos em subproblemas gerenciáveis usando IA como parceira.

Conceitos-chave: Decomposição hierárquica, divide-and-conquer, modularização.
O que é: Aplicar 5 Whys, Fishbone Diagram, Fault Tree Analysis com assistência de IA.

Conceitos-chave: Root cause analysis, 5 Whys, Ishikawa diagram, análise sistemática.
O que é: Usar IA para gerar e avaliar hipóteses plausíveis sobre causas de problemas.

Conceitos-chave: Raciocínio abdutivo, inferência à melhor explicação, geração de hipóteses.
O que é: Usar IA para analisar logs, métricas e telemetria na identificação de problemas.

Conceitos-chave: Log analysis, pattern recognition, anomaly detection, data-driven debugging.
O que é: Usar IA para simular condições e testar hipóteses antes de implementar soluções.

Conceitos-chave: Simulação, teste de hipóteses, modelagem de cenários, análise what-if.
O que é: IA como segundo par de olhos para identificar blind spots e confirmation bias.

Conceitos-chave: Vieses cognitivos, pensamento crítico, perspectivas alternativas.
O que é: Ferramentas específicas para debugging, profiling, análise de performance com IA.

Conceitos-chave: AI-powered debuggers, profilers, monitoring tools, APM com IA.
O que é: Walkthrough completo de diagnóstico de problema real usando framework e IA.

Conceitos-chave: Processo completo, metodologia aplicada, lessons learned.

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2.3

Prototipagem Rápida e "Vibe Code" para Soluções Funcionais

Criar protótipos funcionais rapidamente

Conceitos-chave: Prototipagem rápida, vibe coding, velocity sobre perfeição, validação rápida.
Conceitos-chave: Fail fast, iterate quickly, good enough, progressive refinement.
Conceitos-chave: No-code tools, AI coding assistants, boilerplates, stacks modernas.
Conceitos-chave: MVP, feature prioritization, scope management, release strategy.
Conceitos-chave: Hypothesis validation, user testing, feedback loops, data-driven decisions.
Conceitos-chave: Fake door testing, smoke tests, demand validation, lean startup.
Conceitos-chave: IoT prototyping, Arduino, Raspberry Pi, sensores, atuadores.
Conceitos-chave: Transparência, managing expectations, honest communication, user respect.
Conceitos-chave: Code generation, UI generation, mockup generation, content creation.
Conceitos-chave: Time-boxed development, prioritization, MVP scope, launch strategy.

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2.4

Automação de Processos e Fluxos de Trabalho com IA

Automatizar tarefas repetitivas e workflows

Conceitos-chave: Process automation, RPA, intelligent automation, workflow optimization.
Conceitos-chave: Process mapping, bottleneck identification, ROI analysis, quick wins.
Conceitos-chave: Zapier, Make, n8n, Automation Anywhere, UiPath, custom solutions.
Conceitos-chave: Python automation, bash scripting, API integration, webhooks.
Conceitos-chave: Workflow design, conditional logic, error handling, orchestration.
Conceitos-chave: ETL pipelines, data cleaning, automated reporting, insights generation.
Conceitos-chave: Conversational AI, chatbot design, customer service automation, FAQ bots.
Conceitos-chave: Content generation, report automation, template systems, personalization.
Conceitos-chave: Deployment strategy, monitoring, logging, alerting, maintenance.
Conceitos-chave: Agentes autônomos, hyperautomation, future of work, human-AI collaboration.

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2.5

RAG (Retrieval-Augmented Generation) na Prática

Construir sistemas de IA com conhecimento customizado

Conceitos-chave: Retrieval-Augmented Generation, knowledge grounding, contextualized responses.
Conceitos-chave: Document ingestion, embedding, vector storage, retrieval, generation.
Conceitos-chave: Text chunking, semantic embeddings, document preprocessing, optimization.
Conceitos-chave: Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS, similarity search, indexing.
Conceitos-chave: Context injection, prompt engineering, response synthesis, hallucination reduction.
Conceitos-chave: Retrieval accuracy, relevance metrics, answer quality, evaluation frameworks.
Conceitos-chave: Hybrid search, reranking, query expansion, multi-stage retrieval.
Conceitos-chave: LangChain framework, document loaders, chains, hands-on implementation.
Conceitos-chave: Customer support, knowledge management, research assistants, document Q&A.
Conceitos-chave: GraphRAG, multimodal RAG, agentic RAG, scalability challenges.

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