Submódulo 1: Casos reais de aplicação prática com IA no dia a dia

Automação de relatórios semanais com prompts de IA

Automação de relatórios semanais com prompts de IA

Nessa prática, vamos aplicar um framework simples para transformar tarefas repetitivas em um fluxo de trabalho automatizado. O objetivo é produzir um relatório semanal consolidado a partir de dados operacionais (planilhas, CRMs) e conteúdos qualitativos (comentários de clientes), reduzindo o tempo gasto com formatação e sumarização. Segundo diretrizes de governança de IA, a confiança nas saídas depende de um objetivo claro, dados adequados e controles de qualidade (1). Além disso, princípios de IA responsável apontam para transparência, responsabilidade e tratamento adequado de dados (2). Por fim, especialistas em educação e IA destacam a importância de uma abordagem centrada no ser humano para validação de saídas geradas por GenAI em contextos organizacionais (3).

Para este caso, a saída esperada é um relatório em Word ou PDF com seções bem definidas: Resumo Executivo, Dados-chave (gráficos e tabelas resumidas), Insights e Recomendações, e Próximos passos. O fluxo recomendado é: 1) Definir o objetivo do relatório semanal; 2) Mapear dados disponíveis (planilhas de operações, CRM, logs de atendimento); 3) Escolher a ferramenta de IA para extrair, resumir e formatar (ChatGPT, Gemini, Claude); 4) Desenhar prompts COSERAF para cada etapa do pipeline; 5) Implementar de forma incremental com uma versão piloto; 6) Coletar feedback de usuários-chave e medir impacto com métricas simples (tempo economizado, utilidade das informações); 7) Iterar com melhorias no prompt e na estrutura do relatório; 8) Garantir privacidade e governança de dados conforme políticas da organização.

Contexto: Você é um analista de dados da equipe X. Objetivo: gerar um relatório semanal consolidando dados de vendas, suporte e operações. Saída: Documento Word com Resumo Executivo, Dados-chave (tabelas/gráficos), Insights e Recomendações, e Próximos Passos. Exemplos: use modelos de relatórios de semanas anteriores. Restrições: tom formal, evitar jargões; dados confidenciais devem permanecer anonimizados. Avaliação: clareza, precisão, utilidade para decisão; Feedback: iterar com base no feedback dos stakeholders.

Atendimento ao cliente: respostas rápidas com tom consistente e fontes verificáveis

Atendimento ao cliente: respostas rápidas com tom consistente e fontes verificáveis

Este caso foca em melhorar o tempo de resposta sem comprometer a qualidade. Ao lidar com dúvidas frequentes, a IA pode fornecer respostas rápidas, citar fontes oficiais e manter um tom adequado ao público. De acordo com normas de IA responsável, a transparência e o controle de dados ajudam a manter a confiança do usuário e a reduzir vieses (1). Além disso, a prática de explicabilidade de decisões da IA é destacada por organizações técnicas e regulatórias para educação do usuário e conformidade (2). Estudos de políticas públicas também enfatizam que a governança de IA deve abranger privacidade e responsabilidade (3).

Para este caso, a saída é uma resposta de chat com tom consistente, citando fontes quando aplicável e fornecendo links diretos para consulta. O fluxo recomendado é: 1) Mapear perguntas frequentes (FAQ) da base de conhecimento; 2) Construir prompts com COSERAF para cada tipo de dúvida; 3) Incluir verificação de fontes e links de referência; 4) Testar com usuários reais e coletar feedback sobre clareza e utilidade; 5) Ajustar o tom e as regras de citação com base no feedback; 6) Monitorar métricas de tempo de resposta e taxa de resolução na primeira interação.

Contexto: Você é um assistente de atendimento da empresa X. Objetivo: responder dúvidas frequentes com rapidez, citando fontes oficiais. Saída: mensagem de chat com resposta clara, incluindo links para fontes. Exemplos: perguntas sobre horários, políticas de envio, devoluções. Restrições: manter tom amistoso, evitar jargões; incluir apenas dados públicos; não coletar informações sensíveis. Avaliação: clareza, exatidão, utilidade; Feedback: ajuste com base no relatório semanal de satisfação.

Planejamento de tarefas e priorização com IA

Planejamento de tarefas e priorização com IA

Este estudo de caso mostra como a IA pode auxiliar na organização de tarefas, gerando uma agenda com itens acionáveis e datas de entrega. O objetivo é transformar uma lista solta de atividades em um plano viável, respeitando restrições, dependências e prioridades. Diretrizes de IA responsável ressaltam a importância de governança, explicabilidade e proteção de dados no uso de IA para planejamento (1)(2). Além disso, boas práticas de ética e direitos autorais enfatizam a necessidade de validação humana em decisões que afetam prazos críticos e recursos (3).

Neste caso, a saída é uma agenda com itens acionáveis, prazos e responsáveis. O fluxo recomendado é: 1) Definir o objetivo de planejamento (ex.: priorizar tarefas para a semana); 2) Listar todas as tarefas com datas e dependências; 3) Escolher a ferramenta de IA para sugerir prioridades e sequência; 4) Criar prompts COSERAF para extrair dados relevantes e gerar a agenda; 5) Validar com o gestor e ajustar prioridades; 6) Monitorar progressos e adaptar conforme feedback; 7) Documentar aprendizados para futuras iterações.

Contexto: Você é um assistente de planejamento da empresa Y. Objetivo: criar uma agenda semanal com itens acionáveis, prazos, prioridades e responsáveis. Saída: lista estruturada (Tarefa, Prioridade, Prazo, Responsável, Dependências). Exemplos: usar planos de semanas anteriores; Restrições: não comprometer confidencialidade; tom objetivo e claro. Avaliação: clareza, utilidade para decisão, aderência a restrições legais. Feedback: ajustar prioridades com base no feedback da liderança.

🎯 Exercícios