● Compreender de forma clara a história e as etapas de desenvolvimento da IA.

● Identificar as principais tendências emergentes na IA e suas aplicações no mundo dos negócios.

● Discutir as implicações da IA no ambiente de trabalho e na vida pessoal.

● Destacar exemplos práticos da aplicação da IA em diferentes setores.

● Sensibilizar para as considerações éticas e impacto ambiental relacionados com o avanço da IA.

a. Evolução da IA: Das origens até à atualidade;

b. Conceitos básicos: Algoritmos, Machine Learning, IA e Inteligência Artificial Geral (AGI);

c. Pioneiros e marcos históricos significativos na IA.

a. Avanços atuais em Machine Learning e Deep Learning;

b. IA e Big Data;

c. IA e Internet das Coisas (IoT).

a. Exemplos práticos de IA em diferentes indústrias;

b. Impacto da IA na tomada de decisões empresariais;

c. Impacto da IA na produtividade, eficiência operacional e gestão de risco.

a. Implicações da IA na vida diária e no trabalho;

b. IA e personalização de serviços;

c. Identidade, privacidade e segurança no contexto da IA.

a. Desafios éticos na implementação da IA: viés, controlo e sustentabilidade;

b. O papel da IA no desenvolvimento sustentável e na resolução de problemas globais;

c. Um futuro de coexistência com a AGI.

● Entender o que é Customer Engagement;

● Aprender como potenciar o Customer Engagement;

● Conhecer as melhores IA para cada estratégia de Customer Engagement;

● Conhecer exemplos reais de como as ferramentas de AI podem ajudar na jornada do consumidor.

a. Identificar o consumidor Ideal

b. Escuta-ativa do consumidor

c. Criar conteúdo focado

d. Recolher e medir os dados

e. Melhorar e evoluir na estratégia

● Compreender os conceitos básicos e as técnicas de IA aplicadas às vendas, qualificação e criação de leads.

● Identificar as principais vantagens e os desafios de utilizar a IA para potencializar as vendas, qualificar e criar leads.

● Discutir as melhores práticas e as ferramentas de IA para implementar uma estratégia de vendas eficaz e orientada por dados.

● Demonstrar exemplos práticos da utilização da IA em diferentes contextos de vendas.

a. Conceitos básicos e Técnicas de IA para análise e enriquecimento de dados de clientes; Técnicas de IA para geração, qualificação e enriquecimento de leads;

b. Técnicas de IA para personalização e otimização de ofertas e comunicações.

c. Vantagens e Desafios da IA para potencializar as vendas, qualificar e criar leads.

a. Benefícios da IA para identificar e segmentar os clientes potenciais;

b. Benefícios da IA para personalizar e otimizar as ofertas e as comunicações;

c. Benefícios da IA para automatizar e agilizar o processo de vendas;

d. Desafios da IA para lidar com a qualidade, a complexidade e a diversidade dos dados de clientes;

a. Princípios e metodologias para definir e medir os objetivos de vendas;

b. Ferramentas e plataformas de IA para apoiar as diferentes etapas do processo de vendas;

c. Critérios e recomendações para escolher e utilizar as ferramentas de IA mais adequadas para cada contexto de vendas.

a. IA para geração de leads através de redes sociais e motores de busca;

b. IA para qualificação de leads através de chatbots e assistentes virtuais;

c. IA para personalização e otimização de ofertas e comunicações através de análise de sentimentos e recomendação inteligente;

d. IA para automatização e agilização do processo de vendas através de CRM e gestão de contratos.

● Familiarização dos participantes com Inteligência artificial e da sua relevância na área dos Recursos humanos

● Demonstrar a influência da IA no processo de recrutamento

● Compreensão de como a IA pode ser utilizada para analisar e melhorar não só o ambiente de trabalho como também o bem-estar dos funcionários

● Como IA pode potenciar uma experiência personalizada para cada funcionário na definição de um processo formativo

● Explorar o papel da IA na análise do desempenho dos trabalhadores

a. Explicação dos conceitos fundamentais de IA

b. Contextualização de IA no mundo dos Recursos Humanos

a. IA no processo de recrutamento

b. Processos de triagem de currículos

c. Capacidade de previsão de desempenho

a. Monitorização do bem-estar do indivíduo e da equipa

b. Gamificação

a. Personalização dos processos formativos

b. Análise das competências do trabalhador

c. Evolução das experiências de aprendizagem

a. IA na definição de objetivos operacionais

b. Ajuste dinâmico dos objetivos

c. Identificação de atritos

● Introduzir os participantes aos conceitos fundamentais da Inteligência Artificial aplicados ao setor financeiro.

● Demonstrar a influência da IA na análise de dados financeiros e na automatização de tarefas analíticas.

● Explorar como a IA pode melhorar a eficiência operacional e a precisão nas previsões financeiras.

● Destacar casos de uso específicos de IA em ambientes financeiros para inspirar implementações práticas.

a. Explicação dos princípios fundamentais da IA.

b. Aplicação da IA no setor financeiro: uma visão geral.

a. Utilização de IA na automatização de análises de mercado.

b. Implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para previsões financeiras.

c. Como a IA pode acelerar a identificação de padrões e tendências.

a. Estudos de caso de empresas que transformaram suas operações financeiras com a IA.

b. Demonstração prática de ferramentas e plataformas de IA aplicadas ao contexto financeiro.

c. O papel da IA na mitigação de riscos financeiros.

a. Discussão sobre os desafios potenciais na implementação de soluções de IA no setor financeiro.

b. Exploração das oportunidades futuras e das tendências emergentes.