Inteligência Artificial para Negócios
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Em um cenário global onde a Inteligência Artificial (IA) não é mais uma promessa futurística, mas uma realidade que move trilhões de dólares e define o sucesso de empresas, surge a questão crucial: como, de fato, a IA pode gerar resultados tangíveis para o SEU negócio e alavancar a SUA carreira? Muitos falam sobre o tema, mas poucos mostram o caminho. É com essa premissa que a Editora Brasport, com sua tradição de 29 anos em literatura técnica de alta qualidade, apresenta "Inteligência Artificial para Negócios". Este livro, fruto da expertise de Antonio Muniz e Gilberto Strafacci, é o seu guia definitivo para decifrar a IA e, mais importante, aplicá-la estrategicamente no contexto empresarial brasileiro. Mais Que Teoria: Resultados Reais. Empresas Reais. Brasil Real. Esqueça os exemplos distantes e as teorias abstratas. Este livro mergulha de cabeça em dez cases brasileiros de sucesso, revelando as estratégias, os desafios e os resultados alcançados por empresas que estão na vanguarda da adoção da IA. Você terá acesso a um panorama inédito de como organizações nacionais estão utilizando a inteligência artificial para: Otimizar processos e aprimorar o atendimento ao cliente: Descubra como o Banco do Brasil revolucionou a curadoria de chatbots com o KCS e como a Nitro transformou o suporte interno com sua IA contextual, Nina. Alavancar a eficiência operacional e a tomada de decisão estratégica: Explore a inteligência por trás do Lê-AI da Petrobras na recuperação de ativos e aprenda com o Itaú Unibanco a ensinar a IA a pensar estratégia, aprimorando OKRs e resultados. Impulsionar a inovação e a formação de talentos: Veja como o SENAI lidera a transformação digital com a IA no cenário da indústria e como a Setec, com o programa Digital Belt®, democratiza o acesso à tecnologia e à melhoria contínua. Revolucionar setores tradicionais com a visão computacional e automação: Testemunhe a transformação logística da Expresso Figueiredo com IA e entenda como a Extreme Digital Solution usa a IA para "enxergar o que a produção não vê" em um gigante petroquímico. Aprimorar a comunicação e a produtividade em projetos: Descubra como um Grupo Educacional utilizou a IA para transformar a comunicação em projetos, superando a informalidade e garantindo visibilidade. Despertar a criatividade e a agilidade no desenvolvimento de produtos: Inspire-se com a Stefanini e sua implementação de IA para a criação de histórias de usuário, otimizando o trabalho e focando na inovação. Cada case é um estudo de caso detalhado, oferecendo insights práticos e replicáveis, que te guiarão na identificação de oportunidades e na superação de desafios em seu próprio ambiente de trabalho.
| Edição | 1 |
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| Formato | Livro Físico |
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| Idioma | Português |
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| ISBN |
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| Lançamento | 20/08/2025 |
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| Largura | 17 cm |
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| Lombada | 1,1 |
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| Sumário | SUMÁRIO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA NEGÓCIOS Introdução PARTE 1. A TECNOLOGIA E AS HABILIDADES HUMANAS 1. As profissões impactadas pela tecnologia (Antonio Muniz) 2. Os perigos da IA (Antonio Muniz) 3. Habilidades humanas que não se perdem com a IA (Antonio Muniz) PARTE 2. CASES DE IA PARA NEGÓCIOS 4. O impacto do KCS na curadoria de um chatbot (Adriana Antonia Treuliebb/Fabiane Campos Vale Jerke) 4.1. Benefícios esperados da metodologia 4.2. Fases da adoção do KCS 4.2.1. Dados relevantes da Fase I 4.2.2. Dados relevantes da Fase II 4.2.3. Dados relevantes da Fase III 4.2.4. Dados relevantes da Fase IV 4.3. IA generativa e gestão do conhecimento 4.4. Por que o KCS é importante nesse contexto? 4.4.1. Estratégia de curadoria KCS para o chatbot 4.5. KCS e IA generativa – demais implementações 4.5.1. Qualidade do conteúdo 4.5.2. Lacunas de conhecimento 4.5.3. Criando conhecimento 4.5.4. Hiperpersonalização 4.6. Conclusão 5. Lê-AI: inteligência artificial a serviço da recuperação de ativos da Petrobras (Bruno Borsato) 5.1. Introdução 5.2. Problema: a complexidade na geração de um relatório 5.3. A solução Lê-AI: arquitetura e funcionamento 5.3.1. Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) 5.3.2. Interpretação por modelos de linguagem (LLMs) 5.3.3. Geração de resumos e funcionalidade de chat 5.4. Do labor manual à análise inteligente: a implantação do Lê-AI 5.4.1. Integração ao fluxo de trabalho 5.4.2. Aumento de produtividade 5.4.3. Redução de riscos operacionais 5.4.4. Validação com a equipe técnica 5.5. Resultados e impactos: medindo a transformação com o Lê-AI 5.5.1. Redução de tempo: um marco operacional 5.5.2. Ganhos em precisão e consistência 5.5.3. Expansão de uso e interesse corporativo 5.5.4. Reconhecimento institucional e externo 5.5.5. Resultados estratégicos 5.6. Lições aprendidas e desafios superados 5.6.1. A importância do entendimento do problema 5.6.2. Superando os limites do OCR 5.6.3. Modelos de linguagem como interpretadores, não oráculos 5.6.4. Governança e segurança da informação 5.6.5. Cocriação e iteração com os usuários 5.7. Conclusão: o Lê-AI e o futuro da inteligência aplicada à recuperação de ativos 5.7.1. Da ferramenta operacional a ativo estratégico 5.7.2. O valor da IA para a governança pública 5.7.3. Caminhos para o futuro 5.8. Considerações finais 6. Case Itaú Unibanco: o que aprendemos ao ensinar a IA a pensar estratégia? (Ronaldo Menezes) 6.1. A instituição por trás da inovação 6.2. Diagnóstico: quando alinhar estratégia se torna um desafio 6.3. Início da jornada: avaliando nossos OKRs com a Estrategista 6.4. A próxima etapa: criação de novos OKRs com apoio inteligente 6.4.1. Como funciona o Criador de OKRs em Sete Passos 6.4.2. Benefícios observados 6.5. Inteligência aprimorada: aprender com as cerimônias para antecipar o próximo ciclo 6.6. Resultados consolidados: quando a tecnologia traz clareza e eficiência 6.6.1. Qualidade em alta 6.6.2. Eficiência operacional 6.6.3. Nossas lições aprendidas 6.7. Algumas recomendações práticas 6.7.1. IA precisa de contexto para ser estratégica 6.7.2. Clareza estratégica não se improvisa 6.7.3. Agentes não substituem decisões – ampliam a capacidade de decidir 6.7.4. O processo precisa ser confiável antes de ser automatizado 6.7.5. Aprendizado organizacional é tão importante quanto resultado técnico 7. Case SENAI: Mundo IA FIEG, transformação com IA (Weysller M. de Moura) 7.1. A transformação que leva à transformação 7.2. Educação profissional e tecnológica 7.3. Serviços de tecnologia e inovação 7.4. Alavancando projetos e resultados 7.4.1. Pensar curto, médio e longo prazos 7.4.2. Não partir do zero 7.4.3. Atuar em rede 7.4.4. A regra do pensar grande é um fato 7.4.5. Retroalimentar o processo 7.5. Caminho do crescimento contínuo 7.6. O que o SENAI faria diferente? 8. Case Stefanini: implementação de IA para criação de histórias de usuário (Patrícia Rodrigues de Souza) 8.1. Contexto geral 8.2. Identificação do problema 8.3. Oportunidade de melhoria 8.4. Resultado esperado 8.5. Engajamento das pessoas 8.5.1. Reações e sentimentos percebidos durante a campanha 8.6. Implementação da solução 8.7. Despertando a criatividade com histórias ágeis 8.8. Prompt de criação de histórias de usuário 8.8.1. Etapas do processo de criação do prompt 8.9. Depoimento da autora 8.9.1. Integração de prompts e ChatGPT no mapeamento de histórias de usuário 8.9.2. Refinamento do negócio e entendimento do escopo 8.9.3. Interagindo com o ChatGPT 8.9.4. Retorno do ChatGPT, resultado do mapeamento 8.9.5. Benefícios da integração 8.9.6. O sucesso do uso do
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