Profissionais que desejam elevar a performance comercial por meio de tecnologia, automação e decisões orientadas por dados encontrarão neste curso caminhos práticos e aplicáveis para transformar sua atuação em vendas com mais agilidade, personalização e resultados.
A formação desenvolve competências essenciais para quem atua em áreas comerciais, ampliando a capacidade de prospectar com inteligência, qualificar oportunidades com mais precisão e conduzir negociações de forma estratégica, utilizando a Inteligência Artificial como aliada em todas as etapas do funil de vendas.
Veja tudo o que você vai aprender:
Fundamentos e transformações da Inteligência Artificial aplicada às áreas comerciais;
Diferenças entre IA tradicional, preditiva e generativa e seus impactos no processo de vendas;
Ética, privacidade, LGPD e limites no uso de IA com dados de clientes e prospects;
Engenharia de Prompts: como estruturar comandos eficazes para aplicações comerciais;
Aplicações práticas de IA na prospecção, qualificação, negociação e retenção de clientes;
Criação de cadências de e-mail, mensagens de abordagem e conteúdos personalizados em escala;
Uso de IA para pesquisa de mercado, análise de ICP e mapeamento de concorrência;
IA como copiloto em reuniões comerciais: preparação, discovery, propostas e argumentação;
Simulação de cenários de negociação, análise de objeções e definição de estratégias de fechamento;
Gestão de pipeline e priorização de oportunidades com apoio de IA;
IA aplicada ao pós-venda, customer success, upsell e cross-sell;
Análise de dados comerciais e geração de insights para tomada de decisão;
Construção de banco de prompts comerciais reutilizáveis;
Desenvolvimento de um plano de adoção 30-60-90 dias para aplicação da IA no contexto comercial.
Obs.:
A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas.
As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
O curso IA nas Operações Industriais Farmacêuticas oferece uma abordagem prática e aplicada sobre como a Inteligência Artificial pode ser utilizada para transformar processos produtivos, sempre considerando as exigências regulatórias do setor. Com foco em qualidade, integridade de dados, manutenção, supply chain e produção, você aprenderá como identificar oportunidades, avaliar viabilidade e implementar soluções de IA com segurança e impacto real.
Com um corpo docente altamente experiente, com atuação direta na indústria farmacêutica e em temas como validação de sistemas, integridade de dados e conformidade regulatória, o curso combina teoria e prática para que você saia preparado para aplicar a IA na sua organização. Ao final, você desenvolverá um caso de uso de IA, compreendendo os desafios de governança, riscos e viabilidade envolvidos.
Módulo 1: Fundamentos da Inteligência Artificial na Indústria Farmacêutica
Introdução à Inteligência Artificial e suas aplicações no setor farmacêutico
Diferença entre automação, análise de dados, machine learning e IA generativa
O papel da IA na transformação das operações farmacêuticas
Panorama atual da aplicação de IA no Brasil e no exterior
Módulo 2: Dados e Integridade de Dados na Indústria Farmacêutica
Principais órgãos reguladores: ANVISA, FDA, ISPE, entre outros
Protocolos e boas práticas: GAMP, ALCOA+, PIC/S
Governança de dados, LGPD e políticas de IA
Requisitos de dados: qualidade, rastreabilidade e confiabilidade
Módulo 3: Aplicações de IA nas Operações Farmacêuticas
IA aplicada à qualidade: controle de processos, desvios e CAPA
IA aplicada à manutenção: predição de falhas e confiabilidade de ativos
IA aplicada à produção e supply chain
Tecnologias de suporte: IoT, automação e integração de sistemas
Módulo 4: Maturidade Digital e Identificação de Oportunidades
Avaliação da maturidade digital da operação farmacêutica
Identificação de problemas e oportunidades para aplicação de IA
Uso de ferramentas estruturadas para diagnóstico e priorização
Módulo 5: Viabilidade e Priorização de Casos de Uso
Critérios de priorização: impacto, risco e viabilidade
Viabilidade de dados: disponibilidade, integridade e validação
Viabilidade operacional e tecnológica
Viabilidade econômico-financeira
Boas práticas para evitar pilotos que não escalam
Módulo 6: Estruturação e Implementação de Projetos de IA
Como desenhar um piloto de IA no ambiente farmacêutico
Métricas de sucesso e governança
Integração entre áreas (operação, qualidade e tecnologia)
Desenvolvimento do projeto final: caso de uso aplicável
Obs.: A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas. As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
Inscreva seu time no Programa In Company de Gestão de Riscos Psicossociais com base na NR-01. O treinamento prepara profissionais e lideranças para atuar de forma estruturada na identificação, avaliação e controle de riscos psicossociais no ambiente de trabalho, fortalecendo a gestão de Saúde e Segurança do Trabalho (SST) em um cenário cada vez mais exigente, complexo e orientado à prevenção.
Com aulas ao vivo ou presenciais, abordagem prática e estudos de casos reais, o programa desenvolve competências para aplicação do Gerenciamento de Riscos Ocupacionais (GRO) e do Programa de Gerenciamento de Riscos (PGR), integrando conceitos modernos como HOP (Human and Organizational Performance) e segurança psicológica. Os participantes aplicam os aprendizados diretamente no contexto da organização, promovendo redução de riscos, conformidade legal e melhoria do ambiente de trabalho.
PARA QUEM É O CURSO:
Profissionais de Segurança e Saúde no Trabalho (engenheiros, técnicos, médicos e enfermeiros) que precisam se atualizar com a nova NR-01;
Gestores, coordenadores e líderes que atuam na operação e têm papel direto na identificação e tratamento de riscos no dia a dia;
Profissionais de RH que atuam com clima organizacional, bem-estar e desenvolvimento de pessoas;
Membros da CIPA envolvidos na prevenção de acidentes e promoção da saúde no trabalho;
Empresas que precisam se adequar às novas exigências legais e reduzir riscos trabalhistas e organizacionais;
Organizações que enfrentam desafios relacionados a saúde mental, afastamentos, sobrecarga e ambiente de trabalho.
O QUE VOCÊ VAI APRENDER:
Aplicar os conceitos da NR-01 na prática, estruturando a gestão de riscos ocupacionais;
Identificar e analisar riscos psicossociais no ambiente de trabalho;
Avaliar riscos utilizando critérios de severidade, probabilidade e priorização;
Estruturar inventários de risco e planos de ação (PGR);
Implementar medidas de controle eficazes com base na hierarquia de prevenção;
Conduzir processos participativos envolvendo lideranças e trabalhadores;
Aplicar o ciclo de melhoria contínua (PDCA) na gestão de SST;
Integrar aspectos de segurança psicológica e comportamento humano à gestão de riscos;
Fortalecer a cultura organizacional de prevenção e saúde mental.
Módulo 1: Fundamentos da NR-01 e Gestão de Riscos
NR-01 e o Gerenciamento de Riscos Ocupacionais (GRO);
Diferença entre GRO e PGR;
Evolução normativa e contexto atual;
Integração de riscos ocupacionais no ambiente organizacional.
Módulo 2: Riscos Psicossociais e Contexto Organizacional
Impactos da saúde mental no trabalho;
Definição e identificação de riscos psicossociais;
Integração com ergonomia (NR-17);
Aspectos legais e responsabilidades.
Módulo 3: Identificação de Perigos
Metodologias de identificação de riscos;
Observação do trabalho real;
Coleta de dados com trabalhadores;
Dinâmicas e oficinas práticas.
Módulo 4: Avaliação e Classificação de Riscos
Critérios de severidade e probabilidade;
Matriz de risco e priorização;
Avaliação qualitativa aplicada;
Estudos de caso práticos.
Módulo 5: Plano de Ação e Medidas de Controle
Estruturação do plano de ação;
Hierarquia de controles aplicada aos riscos psicossociais;
Definição de responsabilidades e indicadores;
Boas práticas de implementação.
Módulo 6: Monitoramento e Melhoria Contínua
Documentação no PGR;
Aplicação do ciclo PDCA;
Indicadores de desempenho;
Revisão e evolução contínua.
Módulo 7: HOP e Segurança no Trabalho Real
Human and Organizational Performance (HOP);
Erro humano em sistemas complexos;
Análise de casos reais;
Aprendizado organizacional.
Módulo 8: Cultura de Prevenção e Liderança
Segurança psicológica e ambiente de confiança;
Papel da liderança na gestão de riscos;
Integração com políticas de RH;
Construção de cultura preventiva.
Encerramento – Aplicação Prática
Consolidação dos aprendizados;
Discussão de aplicação na organização;
Próximos passos para implementação.
Compreenda de forma clara os requisitos da ISO/IEC 42001 e aprenda como interpretá-los para aplicação prática em organizações que fornecem ou utilizam produtos ou serviços baseados em sistemas de Inteligência Artificial. Ao longo do curso, você irá entender como estruturar um Sistema de Gestão de Inteligência Artificial (SGIA) com foco em governança, controle e gestão de riscos, além de transformar os requisitos da norma em processos, controles e evidências aplicáveis à realidade das organizações.
Veja tudo o que você vai aprender:
Panorama e motivadores da norma ISO/IEC 42001;
Conceitos fundamentais de sistemas de IA e ciclo de vida da inteligência artificial;
Estrutura da norma e lógica de interpretação dos requisitos;
Contexto da organização e identificação das partes interessadas;
Liderança, governança e definição de responsabilidades no SGIA;
Planejamento, riscos e oportunidades na gestão de IA;
Requisitos de apoio, recursos e informações documentadas;
Gestão das operações relacionadas ao uso e desenvolvimento de IA;
Avaliação de desempenho, monitoramento e melhoria contínua;
Interpretação dos controles do Anexo A e orientações do Anexo B;
Exercícios práticos e análise de cenários aplicados à gestão de IA.
Obs.: A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas. As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
Prepare-se para realizar auditorias internas em Sistemas de Gestão de Inteligência Artificial com base nos princípios da ISO/IEC 42001. Neste curso, você irá desenvolver as competências necessárias para planejar, conduzir e reportar auditorias internas em um SGIA, avaliando governança, riscos, controles e evidências. Ao final, você estará preparado para identificar conformidades, não conformidades e oportunidades de melhoria no uso de IA nas organizações.
Veja tudo o que você vai aprender:
Introdução às auditorias de Sistemas de Gestão de Inteligência Artificial;
A norma ISO/IEC 42001;
Desenvolvimento do processo de auditoria: definições e tipos de auditoria;
Educação e treinamento da equipe de auditoria;
Critérios para qualificação dos auditores;
Funções e responsabilidades dos auditores;
Atitude do auditor;
Metodologia para realização das auditorias;
Planejamento e preparação;
Reunião de abertura
Coleta e análise de evidências;
Elaboração de não conformidades;
Elaboração do relatório final;
Reunião de encerramento;
Tratamento de ações corretivas;
Conclusões;
Estudo de caso (simulação de auditoria em um Sistema de Gestão de IA: análise de documentos, coleta de evidências, elaboração de não
conformidades e apresentação de relatório final).
Obs.: A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas. As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
A Fundação Vanzolini possui parceria exclusiva no Brasil, para a formação de auditores pela IQNET Academy, reconhecida internacionalmente.
Avance na sua jornada para liderar auditorias em sistemas de gestão de Inteligência Artificial. Aprenda a planejar, conduzir e gerenciar auditorias de um Sistema de Gestão de IA (SGIA), avaliando os requisitos da norma ISO/IEC 42001 com método e consistência. Ao longo do curso, você desenvolverá as competências necessárias para coletar evidências, classificar não conformidades e elaborar relatórios de auditoria. Ao final, receberá o certificado com selo internacional IQNET Academy para se destacar no mercado
Veja tudo o que você vai aprender:
Introdução às auditorias de Sistemas de Gestão de Inteligência Artificial (SGIA);
Revisão dos requisitos aplicáveis da ISO/IEC 42001;
Definição, objetivos e tipos de auditorias (1ª, 2ª e 3ª parte);
Diretrizes da ISO 19011 aplicáveis à auditoria de sistemas de gestão;
Gestão do programa de auditorias;
Planejamento e execução da auditoria;
Ferramentas do auditor e comportamento profissional;
Técnicas de entrevista, amostragem e verificação de evidências;
Registro, relato e classificação de não conformidades;
Preparação do relatório de auditoria;
Conclusão, acompanhamento e encerramento da auditoria;
Competência e avaliação de auditores;
Exercícios práticos;
Estudo de caso: simulação de auditoria de um Sistema de Gestão de IA;
Prova simulada;
Prova final
Obs.: A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas. As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
A Fundação Vanzolini possui parceria exclusiva no Brasil, para a formação de auditores pela IQNET Academy, reconhecida internacionalmente.
No curso IA para Projetos de Melhoria e Gestão de Portfólio, você irá aprender a diagnosticar gargalos de performance, priorizar iniciativas com base em dados e conduzir ciclos de melhoria contínua com apoio da Inteligência Artificial. Ao longo dos encontros, terá contato com métricas reconhecidas como DORA e SPACE, ferramentas como Value Stream Mapping e OKRs, além de aplicações práticas de IA generativa para apoiar comunicação, documentação, priorização e tomada de decisão estratégica.
Veja tudo o que você vai aprender:
Performance de times na nova realidade e o papel do líder contemporâneo;
Métricas DORA, SPACE e análise de fluxo aplicadas à tomada de decisão;
Diagnóstico de maturidade e identificação de gargalos organizacionais;
Aplicação prática de Value Stream Mapping e OKRs conectados à estratégia;
Uso de IA generativa no apoio à priorização, comunicação e documentação;
Estruturação de ciclos curtos de melhoria contínua;
Gestão da mudança, engajamento e alinhamento entre áreas;
Visão sistêmica de portfólio com Lean Portfolio Management (LPM) e VMO;
Comunicação com C-level baseada em dados e linguagem de valor;
Construção de cultura de performance sustentável com apoio da IA.
Obs.: A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas. As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
Ao longo do curso Experimentos na Prática para Melhoria de Produtos e Processos com Jasp, você aprenderá a planejar, executar e analisar experimentos de forma estruturada, apoiando decisões sobre produtos e processos com base em evidências. O curso apresenta os fundamentos do Planejamento de Experimentos (DOE) e da análise estatística por meio da ANOVA, conectando teoria e prática para que você consiga testar hipóteses, comparar alternativas e comunicar resultados de forma clara e confiável.
Veja tudo o que você vai aprender no curso:
Conceitos fundamentais de experimentação;
Diferença entre experimentos e tentativa e erro;
Fundamentos estatísticos essenciais para DOE;
Hipóteses, inferência estatística e ANOVA;
Princípios básicos de experimentação: aleatorização, replicação e bloqueio;
Delineamentos experimentais com um fator;
Delineamentos fatoriais com dois fatores;
Blocos e controle de variabilidade;
Verificação de pressupostos da ANOVA;
Planejamento, análise e interpretação de experimentos no software JASP;
Estudo de caso completo e comunicação de resultados.
Sobre o JASP
O JASP é um software gratuito, no code e de código aberto para análises estatísticas, desenvolvido pela Universidade de Amsterdã, na Holanda. Amplamente utilizado no ensino e na prática profissional, é traduzido para o português, facilita o foco na análise e na tomada de decisão e acompanha a evolução do Lean Seis Sigma, com atualizações constantes e recursos baseados em Inteligência Artificial, sem exigir investimento adicional em ferramentas.
Obs.: A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas. As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
Profissionais que desejam transformar a gestão de pessoas por meio de tecnologia, inovação e tomada de decisão orientada por dados encontrarão neste curso caminhos práticos e claros para aprimorar seu trabalho com rapidez, precisão e impacto.
A formação desenvolve competências essenciais para quem atua em Recursos Humanos, ampliando a capacidade de diagnosticar cenários, criar soluções com IA e entregar resultados que elevam a qualidade operacional, fortalecem a cultura organizacional e impulsionam a experiência dos colaboradores.
Veja tudo o que você vai aprender:
Fundamentos e transformações da Inteligência Artificial aplicada ao RH;
Diferenças entre IA tradicional e IA generativa e seus impactos nas rotinas de gestão de pessoas;
Ética, privacidade, LGPD e responsabilidade no uso de IA em dados de colaboradores;
Engenharia de Prompts: como estruturar comandos eficazes e previsíveis para aplicações de RH;
Criação de descrições de cargos, roteiros de entrevistas, avisos internos, feedbacks e documentos estratégicos com IA;
Aplicações práticas de IA em Recrutamento e Seleção, T&D, Comunicação Interna, Clima e Cultura;
Tarefas modernas do RH com IA: podcasts institucionais, personalização de jornadas, employer branding e monitoramento de bem-estar;
IA na análise de dados qualitativos e quantitativos: clima, engajamento, sentimento e padrões de comportamento;
Como transformar documentos internos em assistentes inteligentes usando ferramentas avançadas;
Automação de processos de RH e criação de assistentes personalizados para onboarding, avaliação, T&D e People Analytics;
Diagnósticos rápidos para Business Partners e recomendações apoiadas por IA;
Desenvolvimento de um plano de ação 30-60-90 dias para adoção da IA no RH da sua organização.
Obs.: A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas. As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
Aprenda como aplicar a Inteligência Artificial no setor financeiro, utilizando ferramentas acessíveis e práticas para apoiar decisões em crédito, investimentos e gestão de riscos. Desenvolva competências para analisar dados com maior precisão, interpretar cenários complexos e criar estratégias inovadoras que aumentam a competitividade no mercado.
Veja tudo o que você vai aprender:
Introdução à Inteligência Artificial em Finanças;
Fundamentos de Python para Finanças;
Manipulação e visualização de dados financeiros;
Modelos de Machine Learning (regressão, árvores, ensembles e redes neurais);
Projeto aplicado de Machine Learning em finanças;
Séries temporais (ARIMA, GARCH e LSTM);
Processamento de Linguagem Natural (NLP) para relatórios, notícias e sentimento de mercado;
Ética, governança e regulamentação no uso de IA em finanças.
Obs.: A realização deste curso está condicionada ao número mínimo de matrículas. As vagas estão sujeitas à capacidade máxima da turma.
