Já sentiu que IA virou conversa de elite tecnológica?

Aprenda a aplicar IA em pesquisa, posicionamento, conteúdo, performance, CRM, métricas e governança de marketing com foco em resultado real, qualidade de marca e uso responsável. Fundamentos de ciência de dados de marketing — métricas honestas, testes A/B, validação de modelos e o custo do corte no lead scoring (com simulador de threshold). Com mini-cases de pequenos negócios, um módulo de ferramentas + glossário e um módulo bônus de cases e mini-projetos (construa e publique landing pages e ferramentas com IA). 65 itens (56 aulas + 9 quizzes) / ~21-24 h.

Se você é psicólogo, dentista, advogado autônomo, arquiteto, nutricionista, fisioterapeuta, contador ou terapeuta, o gargalo do seu negócio não é produção nem estoque: é a sua própria agenda. O módulo 8 é inteiro sobre isso — reduzir falta sem robotizar o vínculo, o que você NUNCA pode colar em um LLM (sigilo profissional, LGPD dado sensível, e o que CFM, OAB e CFP já dizem sobre IA), precificar a hora técnica sem baixar o preço porque "a IA faz rápido", autoridade sem virar influenciador em profissão regulada, a papelada que come sua noite, escalar sem contratar e quando NÃO usar IA na sua profissão. O curso também cobre pequeno negócio físico (salão, restaurante, loja, papelaria, pousada): 5 agentes de produtividade, fundamentos de ciência de dados do dono (validação, simulador de threshold, como destrinchar qualquer número que um vendedor de IA te mostrar), LGPD, responsabilidade CDC, MEI vs SLU, projeto final aplicado e um módulo bônus de cases e mini-projetos (construa ferramentas em HTML e publique de graça). 74 itens (66 aulas + 8 quizzes) / ~12 h de leitura + ~7 h de prática nos 5 entregáveis (~19 h no total). (Se você lidera dentro de uma empresa maior, veja IA na Gestão.)

Para quem trabalha EM empresa e decide sobre IA em escala corporativa — executivo, gestor, head de área, liderança e conselho. (Se você é autônomo ou dono de pequeno negócio, veja IA para Empreendedores.) ROI realista 2026 (McKinsey ~5x autorrelatado vs Gartner 40% cancelados), CRISP-DM + R.O.A.D., governança corporativa, CEO fraud com voice cloning, AI Act vs PL 2338, um módulo de liderança e pensamento crítico (liderar times híbridos, decidir sob incerteza, não terceirizar o julgamento), fundamentos de ciência de dados para avaliar modelos e fornecedores sem intermediário (validação, matriz de confusão, simulador de threshold e o custo de errar em reais) e um módulo bônus de cases e mini-projetos (prototipe dashboards e ferramentas com IA e publique). 75 itens (66 aulas + 9 quizzes) / ~26-29 h.

Para quem responde pela IA na instituição — coordenação pedagógica, direção e mantenedora de escola particular, professor de ensino superior e EAD, e L&D corporativo — e para o professor que já passou do letramento básico. Os cursos gratuitos do MEC (80 h no AVAMEC) e da Nova Escola cobrem bem "o que é IA" e o uso pedagógico: faça-os, são bons. Este curso começa onde eles param. Implantação: roadmap de 12 meses, formação da equipe docente, métricas de adoção, ROI e o pitch orçamentário para a mantenedora (M7). Ciência de dados por dentro, para auditar a plataforma adaptativa que a escola já comprou: validação, overfitting, "funcionou no piloto e falhou na escola", previsão de evasão com simulador de threshold e o custo real de errar (M8). Risco concreto, não "ética" genérica: LGPD de menores, ECA Digital (Lei 15.211/2025) com as cláusulas que a escola precisa exigir do fornecedor de IA, protocolo escolar de resposta a deepfake, por que detectores de IA não funcionam, direitos autorais do material gerado, viés algorítmico — e a política de IA da sua escola saindo pronta como entregável (M5). BNCC, Resolução CNE/CEB nº 1/2022, Resolução CNE/CEB nº 2/2025 e o documento orientador do MEC (abr/2026) como base normativa, com nota sobre autonomia universitária, EAD e L&D. Sem patrocinador: uma aula chamada "Quando NÃO usar IA na escola" e um entregável que compara 3 ferramentas. 6 entregáveis + projeto final com rubrica. 79 itens (71 aulas + 8 quizzes) / ~25-27 h. De uma cientista de dados com 10 anos de estrada e professora de MBA.

Resolução CNJ 615/2025 (alterada pela 674/2026), Recomendação CFOAB 001/2024, AI Act vs PL 2338, IA e integridade eleitoral (Res. TSE 23.732/2024), deepfake e o caso brasileiro de 2023 (juiz federal TRF1 e ChatGPT). Jurimetria e análise preditiva — a ciência de dados aplicada ao Direito — com validação de modelos, simulador de threshold e o custo de errar na triagem. Vibecoding com sigilo profissional. 77 itens (72 aulas + 5 quizzes) / ~18-21 h, incluindo 4 entregáveis práticos e projeto final com rubrica para certificado com projeto aplicado.

Para toda a equipe de saúde — medicina, enfermagem, farmácia, fisioterapia, odontologia, nutrição e gestão clínica. Da decisão clínica aos foundation models com FDA clearance (Aidoc CARE1, PCCP). Fundamentos de ciência de dados clínica — validação, sensibilidade × especificidade, simulador de threshold e o custo de errar em um exame — para avaliar qualquer ferramenta sem depender do fornecedor. Framework das 4 perguntas, RAG, MCP, interoperabilidade (FHIR, RNDS, TISS) para não comprar promessa de integração vazia, Resolução CFM 2.454/2026 e Lei 15.123/2025 aplicadas. 84 itens (75 aulas + 9 quizzes) / ~22-25 h, incluindo 8 entregáveis práticos para aplicação imediata e rubrica para certificado com projeto aplicado.