Sumário
Índice do Plano de Estudos: Engenharia de Prompt para Negócios em Tecnologia
1. Fundamentos da Engenharia de Prompt
1.1. O que é um prompt e como ele funciona nos LLMs
1.2. Diferença entre prompt engineering, fine-tuning e embeddings
1.3. Conhecendo os principais modelos (GPT, Claude, Gemini, Mistral etc.)
1.4. Limitações e potencial dos LLMs
2. Design de Prompts Eficientes
2.1. Tipos de prompts: simples, compostos, estruturados
2.2. Boas práticas de escrita de prompts
2.3. Estratégias: cadeia de pensamento (chain of thought), zero-shot, few-shot, instruções aninhadas
2.4. Prompt como programação natural: princípios de clareza, contexto e objetivo
3. Casos de Uso Empresariais
3.1. Atendimento ao cliente (FAQ, suporte técnico, triagem)
3.2. Geração de conteúdo (marketing, landing pages, email, SEO)
3.3. Análise de dados e BI com LLMs
3.4. Automação de processos com IA (ex: geração de relatórios, resumos, traduções técnicas)
3.5. Integração com sistemas legados, APIs e RPA
4. Ferramentas e Plataformas de Integração
4.1. OpenAI API (ChatGPT, Assistants, GPTs)
4.2. LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex
4.3. Automação com n8n, Zapier e Make
4.4. Noções de uso via código (Python/JavaScript) e via plataformas low-code
5. Avaliação e Melhoria Contínua de Prompts
5.1. Testes A/B de prompts
5.2. Métricas: precisão, relevância, consistência, custo (tokens)
5.3. Técnicas de refinamento: refatoração e versionamento
5.4. Uso de feedback humano e automático
6. Projetos Reais e Portfólio
6.1. Criação de um repositório de prompts reutilizáveis
6.2. Projetos open-source e cases públicos
6.3. Portfólio voltado para empresas de tecnologia (B2B)
6.4. Como apresentar um prompt como uma solução corporativa (documentação + resultado)
7. Especialização por Setor
7.1. Prompts para SaaS e produtos digitais
7.2. Prompts para times de produto e desenvolvimento
7.3. Prompts para automação de suporte e vendas
7.4. Prompts para engenharia de software e devops
8. Ética, Segurança e Governança
8.1. Alucinações e vieses em LLMs
8.2. Como proteger dados sensíveis em prompts
8.3. Governança e rastreabilidade de interações com IA
8.4. Legislação e compliance em IA aplicada aos negócios