Neste módulo, o foco é integrar a inteligência artificial generativa a fluxos de trabalho automatizados, ampliando sua capacidade de gerar valor com menos esforço manual. O objetivo é mostrar como transformar prompts e outputs em processos contínuos, produtivos e escaláveis com o auxílio de ferramentas de automação.

Ideal para quem quer sair da teoria e começar a aplicar a IA no dia a dia com ganhos reais de tempo, eficiência e impacto em áreas como marketing, atendimento, vendas, operações e gestão de conhecimento.

🎯 Objetivo do Módulo

Capacitar os participantes a conectar modelos de IA com ferramentas de automação (no-code e low-code), criando fluxos inteligentes e autônomos. Ao final do módulo, o aluno será capaz de orquestrar tarefas entre IA, APIs e ferramentas como Notion, Slack, Google Sheets, CRMs e mais.

🧭 Overview do Conteúdo

O conteúdo foi desenhado para construir uma progressão lógica da automação básica até o uso de agentes autônomos com IA generativa:

1. Conceito de Automação com IA
   • Diferença entre automação tradicional e automação com IA
   • Papel da IA como motor cognitivo em fluxos automatizados
2. Introdução a Ferramentas No-code e Low-code
   • Visão geral de Zapier, Make e n8n
   • Integração com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Mistral)
   • Conectores com CRMs, ferramentas de e-mail, bancos de dados e planilhas
3. IA como Conector de Tarefas
   • Uso de IA para análise, decisão, classificação e geração de conteúdo em tempo real
   • Exemplo: entrada de e-mail → análise semântica → resposta automatizada personalizada
4. Criação de Workflows Inteligentes
   • Design de fluxos simples (ex: extrair dados e atualizar planilhas)
   • Design de fluxos compostos (ex: análise + decisão + envio de resultado)
   • Criação de dashboards com dados gerados pela IA
5. Agentes e IA Autônoma
   • O que são agentes
   • Quando vale a pena usar (e quando não)
   • Execução de tarefas em etapas com supervisão humana opcional
6. Exemplos de Aplicação Real
   • IA para atendimento automático
   • Geração de relatórios automatizados
   • Gestão de leads e segmentação de público via IA
7. Riscos e Cuidados com IA Automatizada
   • Validação de outputs e supervisão de tarefas
   • Evitando alucinações em processos críticos
   • Segurança de dados em fluxos com IA