Desenvolvimento do plano de negócios de projetos reais em IA, desde o diagnóstico ao plano de implementação. Integração multidisciplinar na estratégia da cooperativa. Foco em impacto, ética, escalabilidade e ROI.

Definição de KPIs, mensuração de valor, ROI, framework de avaliação contínua de iniciativas de IA, indicadores financeiros, operacionais e estratégicos.

Modelos operacionais escaláveis, plataformas de IA, SAAS, integração multinível, desafios de expansão, intercooperação, rede de parceiros e ecossistemas digitais.

Papéis e responsabilidades, políticas internas, frameworks de governança, reporte para stakeholders, alinhamento à estratégia, tomada de decisão ética e conformidade regulatória.

Fundamentos éticos, explainability, auditabilidade de modelos, fairness, accountability, prevenção de riscos sistêmicos e trust in AI. Discussão de dilemas éticos reais em IA.

Conceitos de cibersegurança, LGPD/GDPR, direitos autorais e proteção de dados em modelos de IA, viés algorítmico, anonimização, minimização de riscos e compliance.

Personalização massiva. Aplicação de IA para criar experiências individualizadas em trabalhos de marketing e vendas, segmentação dinâmica de públicos e ofertas. Análise preditiva de comportamento. Machine learning para prever churn, analisar padrão de compra e identificar oportunidades de cross/up-sell automatizado. Customer Journey Mapping inteligente. Construção e análise de jornadas de clientes utilizando big data e IA, mapeando touchpoints físicos e digitais. Chatbots inteligentes e automação em CX. Design, implementação e treinamento de modelos de linguagem natural (NLP) para atendimento e vendas. IA para retenção e fidelização: Programas inteligentes para prevenir evasão, promover engajamento e aumentar lifetime value dos cooperados. Métricas de sucesso em Customer Experience. Definição de indicadores (NPS, CES, CSAT) baseados em dados reais, e uso de IA para retroalimentação e melhoria contínua. Marketing ético e responsivo. Privacidade de dados e limites éticos de personalização em relação ao cooperado.

Otimização operacional com IA, técnicas de otimização de processos usando algoritmos de machine learning e inteligência artificial. Supply chain intelligence com uso de IA para integração e visibilidade de ponta a ponta na cadeia de suprimentos. Previsão de demanda e gestão de estoques a partir de modelos preditivos para antecipar oscilações de demanda, otimizar estoques e planejar compras, minimizando rupturas. IA e sensores IoT para identificar necessidades de manutenção preditiva em equipamentos. Integração com IoT e Indústria 4.0 com Desenvolvimento de ecossistemas inteligentes nos armazéns, transporte e demais operações da cooperativa. Simulações e digital twins com a criação de gêmeos digitais para prever cenários, testar decisões e simular impactos de novas políticas operacionais. Indicadores de desempenho operacional com a seleção e acompanhamento de métricas críticas em processos automatizados.

Identificação de oportunidades com design thinking no ciclo de vida de projetos de IA, ferramentas de suporete à priorização, desenvolvimento de um MVP e roadmap de produto. Utilização de metodologias ágeis no processo de gestão para projetos de IA. Validação e teste de soluções de automação com IA. Gestão do ciclo de vida de uma solução de IA.

IA na automação de processos financeiros, oportunidades e limitações da IA em finanças. Robotic Process Automation (RPA) em operações como contas a pagar/receber, conciliação bancária e fechamento contábil. Uso de IA para monitoramento automatizado de compliance regulatório, detecção de riscos e anomalias em grandes volumes de dados financeiros. Aplicação de machine learning em detecção de fraudes para identificação de padrões suspeitos. Credit scoring, modelos preditivos para análise de crédito. Analytics preditivo e normativo, ferramentas para previsão de resultados financeiros, detecção antecipada de riscos e recomendações estratégicas baseadas em IA.

Avaliação de modelos de machine learning. Neural networks, backpropagation, deep learning supervisionado e não supervisionado, árvores de decisão (árvores simples, random forest, Gradient Boosting), visão computacional, CNN, RNN, LSTM, transfer learning, aplicações práticas em negócios. Modelos generativos (GPT, diffusion, LLMs e SLMs), foundation models, geração de texto, imagem, vídeo e som; casos de uso corporativo (automação, conteúdo, design, copilots); desafios, limitações éticas e uso responsável dessas tecnologias em negócios. Técnicas e boas práticas de engenharia de prompt. Soluções com agentes e multiagentes.

Modelos de bases de dados, cloud computing, edge computing, segurança de dados e governança. Aquisição, estruturação e correção de dados para utilização em soluções de IA. Boas práticas para construção de datasets. Integração de IA e infraestrutura em plataformas digitais; seleção de ferramentas, estratégia de make or buy, governança técnica, segurança e interoperabilidade. Exigências de hardware para uso da IA. Foco em tomada de decisão sobre infraestrutura e investimentos alinhados à estratégia.

Overview das tecnologias emergentes e aplicações fundamentais nos negócios. Tendências mundiais do uso de IA e impactos sobre modelos de negócio. Frameworks para transformação digital habilitada por IA. Construção de ecossistemas de inovação. Cultura organizacional orientada por dados. Análise de maturidade organizacional e estratégias para adoção, mudança cultural e roadmaps de inovação. Governança de dados e compliance (LGPD/GDPR). Gestão de riscos e oportunidades.

Fundamentos de análise de dados, estatística descritiva e inferencial, aquisição de dados, tratamento de dados, visualização e storytelling. Foca na alfabetização de dados para gestores e como transformar dados em insights estratégicos.

Conceitos de treinamento supervisionado, não supervisionado e semi-supervisionado, algoritmos de classificação, regressão, clustering, estudo dos principais algoritmos e aplicações. Importância dos dados no processo de aprendizado de máquina. Ciclo de vida de projetos de ML. Inteligência analítica aplicada à tomada de decisão. IAs preditivas e IAs generativas. Compreensão dos diferentes tipos de dados no mundo digital.