TRILHA 3 - PARTE 1: CONSULTORIA

🎯 Direção, Foco e Escala

Use a IA para ajudar pessoas e empresas. Consultor é quem enxerga o que a empresa não vê e acelera talentos.

Trilha Consultoria: Transformação empresarial com IA

Módulos

Tópicos

Parte 1

de 2

~5h

Conteúdo

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

3.1

O Novo Papel do Consultor na Era da IA

Transformando consultoria com inteligência artificial

O que é: Como a IA está transformando a forma de diagnosticar, analisar e propor soluções empresariais.

Por que aprender: Consultores que dominam IA conseguem entregar resultados 10x mais rápidos e precisos.

Conceitos-chave: Automação de análises, insights preditivos, diagnósticos acelerados, consultoria data-driven.
O que é: A metáfora do centauro: humano traz intuição e contexto, IA traz velocidade e análise de dados massivos.

Por que aprender: A combinação homem-máquina supera tanto consultores tradicionais quanto IA pura.

Conceitos-chave: Inteligência aumentada, cocriação, complementaridade de habilidades, workflow híbrido.
O que é: Prompt engineering, análise de dados com IA, gestão de mudanças tecnológicas, pensamento crítico aumentado.

Por que aprender: O mercado demanda consultores que sejam bilíngues: negócios e tecnologia.

Conceitos-chave: Literacy digital, prompting estratégico, interpretação de outputs de IA, curadoria de soluções.
O que é: ChatGPT, Claude, ferramentas de análise de dados, plataformas de business intelligence com IA.

Por que aprender: Conhecer as ferramentas certas acelera cada fase do projeto de consultoria.

Conceitos-chave: LLMs para análise, dashboards inteligentes, automação de relatórios, ferramentas de pesquisa.
O que é: Como usar IA para brainstorming, geração de cenários, simulações e planejamento estratégico.

Por que aprender: A IA expande as possibilidades criativas e identifica caminhos que não seriam óbvios.

Conceitos-chave: Geração de alternativas, análise de cenários, what-if analysis, planejamento assistido.
O que é: Usar IA para personalizar comunicação, propostas e soluções para cada cliente sem perder escala.

Por que aprender: Clientes valorizam atendimento personalizado, mas consultores têm tempo limitado.

Conceitos-chave: Templates inteligentes, personalização automática, comunicação contextualizada, CRM aumentado.
O que é: IA não apenas prevê o futuro (preditiva), mas recomenda ações específicas (prescritiva).

Por que aprender: Clientes pagam mais por consultores que vão além de diagnósticos e trazem soluções acionáveis.

Conceitos-chave: Analytics prescritiva, otimização de decisões, simulação de impactos, recomendações inteligentes.
O que é: Garantir uso responsável de IA: vieses, privacidade, transparência e impactos sociais.

Por que aprender: Consultores devem proteger clientes de riscos éticos e regulatórios da IA.

Conceitos-chave: Bias mitigation, LGPD/GDPR, explicabilidade, auditoria de algoritmos, governança de dados.
O que é: Como a IA vai transformar o trabalho do consultor nos próximos 5-10 anos.

Por que aprender: Antecipar tendências permite posicionamento estratégico e vantagem competitiva.

Conceitos-chave: Automação de tarefas, novas especializações, modelos de negócio emergentes, consultoria aumentada.
O que é: Como justificar investimento em IA para clientes: ROI, KPIs, métricas de sucesso.

Por que aprender: Vender projetos de IA exige demonstrar valor tangível e mensurável.

Conceitos-chave: Análise de ROI, business case, KPIs de IA, demonstração de valor, casos de sucesso.

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3.2

Diagnóstico Inteligente de Negócios com IA

Identificar problemas e oportunidades com precisão

Conceitos-chave: Metodologias de diagnóstico, análise SWOT aumentada, frameworks de análise, coleta de dados inteligente.
Conceitos-chave: Data mining, padrões ocultos, correlações, visualização de dados, dashboards interativos.
Conceitos-chave: Pain points, gap analysis, oportunidades de melhoria, quick wins, impacto estratégico.
Conceitos-chave: Roteiros de entrevista gerados por IA, análise de sentimento, transcrição automática, síntese de insights.
Conceitos-chave: Comparação com concorrentes, best practices do setor, métricas de performance, gaps competitivos.
Conceitos-chave: Process mining, fluxogramas automatizados, gargalos, ineficiências, otimização de processos.
Conceitos-chave: Análise de DRE, fluxo de caixa, indicadores financeiros, anomalias, projeções.
Conceitos-chave: Pesquisas de clima, análise de sentimento, engagement, cultura organizacional, pulse surveys.
Conceitos-chave: Automação de relatórios, executive summaries, visualizações, narrativas geradas por IA.
Conceitos-chave: Matriz impacto x esforço, priorização inteligente, roadmap de implementação, quick wins.

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3.3

Mapeamento de Oportunidades de IA em Processos

Identificar onde aplicar IA para máximo impacto

Conceitos-chave: Critérios de seleção, processos repetitivos, alto volume de dados, decisões estruturadas.
Conceitos-chave: Priorização estratégica, viabilidade técnica, retorno esperado, complexidade de implementação.
Conceitos-chave: Projetos piloto, baixo custo, alto impacto, proof of concept, momentum organizacional.
Conceitos-chave: RPA com IA, automação inteligente, liberação de tempo, redução de erros.
Conceitos-chave: Decision support systems, analytics prescritiva, simulações, otimização de decisões.
Conceitos-chave: Chatbots inteligentes, atendimento 24/7, personalização, análise de satisfação.
Conceitos-chave: Segmentação inteligente, personalização de campanhas, lead scoring, previsão de vendas.
Conceitos-chave: Previsão de demanda, otimização de estoque, logística inteligente, manutenção preditiva.
Conceitos-chave: Recrutamento inteligente, análise de performance, desenvolvimento personalizado, retenção de talentos.
Conceitos-chave: Comunicação executiva, storytelling de dados, visualização de roadmap, gestão de expectativas.

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3.4

Desenvolvendo Estratégias de IA Personalizadas

Criar planos de transformação sob medida

Conceitos-chave: Análise contextual, setor, tamanho, cultura, objetivos estratégicos, restrições.
Conceitos-chave: Níveis de maturidade, gaps de capacidade, prontidão organizacional, infraestrutura tecnológica.
Conceitos-chave: Fases de implementação, incrementalismo, proof of value, escalabilidade.
Conceitos-chave: Build vs buy, plataformas no-code/low-code, integrações, vendor selection.
Conceitos-chave: Change management, comunicação, stakeholders, resistências, adoção.
Conceitos-chave: TCO, capex vs opex, ROI esperado, financiamento, recursos humanos.
Conceitos-chave: Planejamento temporal, dependencies, marcos de entrega, gates de decisão.
Conceitos-chave: Risk assessment, mitigação, planos B, monitoramento, alertas antecipados.
Conceitos-chave: Strategy deck, executive summary, planos detalhados, templates, governança.
Conceitos-chave: Storytelling executivo, gestão de objeções, buy-in, aprovação, mobilização.

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3.5

Educação Focada no Talento: Potencializando Equipes

Desenvolver pessoas com aprendizado personalizado

Conceitos-chave: Limitações do one-size-fits-all, desperdício de tempo, baixo engajamento, falta de aplicabilidade.
Conceitos-chave: Skills assessment, gap analysis individual, potencial de crescimento, aspirações de carreira.
Conceitos-chave: Learning paths customizados, conteúdo adaptativo, sequenciamento inteligente, microlearning.
Conceitos-chave: AI tutors, assistentes de aprendizado, feedback personalizado, disponibilidade 24/7.
Conceitos-chave: Pontos, badges, leaderboards, challenges, motivação intrínseca, progressão visível.
Conceitos-chave: Aprender no momento da necessidade, assistentes contextuais, suporte no fluxo de trabalho.
Conceitos-chave: Matching mentor-mentee, sugestões de conversas, tracking de desenvolvimento, escala de mentoria.
Conceitos-chave: Skill metrics, assessments contínuos, evidências de aprendizado, competency frameworks.
Conceitos-chave: Feedback loops, adaptação de trilhas, performance reviews aumentados, 360 graus.
Conceitos-chave: Certificações, visibilidade de progresso, celebrações de milestones, cultura de aprendizado.

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