IA Generativa: Produtividade e automação de relatórios técnicos

Transforme seus dados de engenharia em relatórios estruturados com o auxílio de LLM

Apresentação do curso

IA generativa a serviço da precisão técnica: aprenda a dominar os LLM para transformar seus fluxos de dados em resumos operacionais para tomada de decisão.

Duração: 5 dias (35 horas) ou Curso modular (in-company)
Público-alvo: Engenheiros de projeto, consultores, diretores técnicos, redatores de relatórios de conformidade.
Requisitos: Nível de mestrado (1º ou 2º ano), domínio das ferramentas padrão de escritório.

Destaques do curso

Oficinas de “Prompt Engineering” Técnica (50% prática): Não se limite à teoria. Trabalhe com seus próprios conjuntos de dados (planilhas do Excel, registros de sensores, notas de cálculo) para gerar relatórios reais durante as oficinas.
Segurança e Confidencialidade dos Dados: Um diferencial crucial. Oferecemos treinamento aos seus colaboradores sobre as questões relacionadas à proteção de dados industriais: como utilizar os LLM sem comprometer a propriedade intelectual da sua empresa.
Abordagem profissional “centrada no engenheiro”: Nossos instrutores não são apenas especialistas em IA; eles conhecem as normas de redação técnica (ISO, Eurocódigos, relatórios de conformidade) e adaptam a ferramenta ao rigor do seu setor.
Arquitetura de Soluções Personalizadas: Além do simples chat, ensinamos a metodologia para estruturar fluxos de trabalho de automação sustentáveis, adaptados aos fluxos de informação específicos dos seus escritórios de engenharia.
Certificação e Inovação: Valide suas competências por meio de um reconhecimento acadêmico apoiado por nossos parceiros universitários e laboratórios de inovação digital.

Objetivos do treinamento

Ao final do treinamento, o participante será capaz de:

Dominar a engenharia de prompts aplicada à engenharia civil e à indústria.
Automatizar a síntese de documentos técnicos complexos (normas, especificações técnicas).
Desenvolver um assistente de IA personalizado (Agente GPT) que respeite a privacidade dos dados.

Programa

Dia 1: Fundamentos e Segurança de Dados Técnicos

Objetivo: Compreender o potencial e garantir o uso profissional.

Panorama da IA em 2026: Evolução dos modelos (GPT-4o, Claude 3.5/4, Gemini 1.5 Pro, modelos locais do tipo Mistral/Llama).
O funcionamento técnico (sem matemática): Por que a IA pode “inventar” (alucinações) e como evitar isso.
Confidencialidade industrial: * Riscos relacionados a dados confidenciais (propriedade intelectual, RGPD).
- Implantação de ambientes seguros (instâncias privadas, anonimização dos dados técnicos antes do envio).
Workshop: Análise dos relatórios padrão da empresa para identificar o potencial de automação.

Dia 2: Engenharia de Prompts (Nível Avançado)

Objetivo: Obter resultados com precisão cirúrgica.

Metodologias estruturantes: os modelos C.A.R.E. (Contexto, Ação, Resultado, Exemplo) e Chain-of-Thought.
Verificação da rigor científico: * Exigir que a IA cite fontes ou normas (Eurocódigos, NF, ISO).
- Gerenciamento de unidades de medida e cálculos simples por meio de IA.
Interações multimodais: analisar fotos de canteiros de obras, esquemas técnicos ou capturas de tela para alimentar um relatório.
Oficina: Criação de um “Prompt Master” capaz de redigir um capítulo técnico completo a partir de notas brutas.

Dia 3: Análise de dados e planilhas avançadas

Objetivo: Transformar métricas e registros em análises redacionais.

IA e Excel/SQL: Como usar os recursos de análise de dados (Code Interpreter) para processar arquivos CSV/Excel complexos.
Síntese de dados heterogêneos: cruzar dados de sensores, relatórios de testes e históricos de manutenção.
Visualização assistida: Solicitar à IA que gere gráficos relevantes e os interprete para o relatório final.
Oficina: A partir de um levantamento de medidas brutas, gerar automaticamente uma conclusão técnica fundamentada.

Dia 4: Automação e fluxos de trabalho (sem código / com pouco código)

Objetivo: Não fazer mais copiar e colar.

Introdução aos agentes de IA: Crie um assistente personalizado (GPTs ou agentes autônomos) especializado em suas normas internas.
Automação de fluxos: Introdução a ferramentas como Make ou n8n para conectar suas ferramentas (SharePoint, Outlook, Word) aos LLM.
Geração de documentos em Word/PDF: Crie modelos dinâmicos que se preenchem automaticamente graças à IA.
Oficina: Construção de um mini-automata que redige um rascunho de e-mail ou relatório assim que um novo arquivo de dados é salvo em uma pasta.

Dia 5: Projeto Fil Rouge e Certificação

Objetivo: Entregar uma solução pronta para uso.

Manhã: Desenvolvimento do projeto final. Criação de um fluxo de trabalho completo de automação para um relatório técnico real apresentado pelo aluno.
Tarde: Teste e validação.
- Revisão por pares (método Design Thinking).
- Análise de confiabilidade: Implementação de “medidas de segurança” para a revisão humana sistemática.
Balanço: Cálculo do ROI (tempo economizado x tempo investido).
Aprovação na certificação / Avaliação dos conhecimentos adquiridos.