Curso de IA (Inteligência Artificial) para RH: Aplicações Práticas em Recursos Humanos Eficiência Operacional e Estratégia de Dados Objetivos A Inteligência Artificial está transformando a forma como profissionais de Recursos Humanos analisam informações, identificam problemas e tomam decisões. No entanto, utilizar ferramentas de IA de forma estratégica exige mais do que saber criar prompts ou obter respostas: é necessário fornecer contexto, avaliar criticamente os resultados e transformar informações em decisões e planos de ação. Construir soluções demanda não apenas o domínio da IA, mas também do cenário de gestão de pessoas e das necessidades de negócios, além do desenvolvimento de olhar crítico das pessoas responsáveis pela apresentação dos planos de ação. O treinamento aborda algumas tarefas do dia a dia de RH para praticar, de forma progressiva, o uso estruturado de IA, a percepção ampliada da necessidade de informações e o olhar crítico-analítico para a percepção de riscos e a criação de planos de ação com foco em tornar as ações e o posicionamento de RH estratégicos para as empresas das pessoas participantes do curso. Público-Alvo Analistas, Gestores e Business Partners de RH com conhecimento de processos de RH. É relevante que as pessoas participantes tenham tido contato prévio com ferramentas de IA Generativa generalistas baseadas em modelos de linguagem avançados (LLMs) (ex.: Gemini, Claude, Copilot, ChatGPT etc.). Ferramentas especializadas em grounding (ou seja, especializadas na análise de contexto fechado em documentos próprios) são desejáveis, mas não são um pré-requisito. O treinamento utilizará como ferramenta o NotebookLM. Contudo, os conhecimentos são aplicáveis por meio de ferramentas similares, como Claude Projects, Projects (OpenAI), Perplexity Projects. Competências Desenvolvidas Ao final do treinamento, o participante deverá ser capaz de:  Aplicar Inteligência Artificial em diferentes processos de Recursos Humanos, utilizando informações e contextos específicos da empresa. Dominar a arquitetura de engenharia de contexto, evitando alucinações da IA e garantindo a utilização de critérios estratégicos e específicos. Estruturar protocolos de interação humano-IA em processos de gestão de pessoas, evidenciando resultados e cercando riscos de forma consciente. Analisar alvos de desenvolvimento do Capital Humano por meio de dados qualitativos e quantitativos, utilizando a IA para diagnosticar processos falhos (eliminando apresentações vazias de dados e planos de ação). Mitigar riscos de governança de dados, compreendendo quais informações devem ter qualidade e confiabilidade. Ampliar o nível de pensamento analítico e prontidão para desafiar paradigmas tradicionais da área. Capacitação fundamentada para aplicações em outros campos de conhecimento. Conteúdo Programático No conteúdo expositivo / discussão inicial Engenharia de contexto: como evitar alucinações da IA e conectar respostas ao seu panorama Privacidade e ética como restrições inegociáveis Domínio sobre as respostas da IA: a importância da Soberania Cognitiva Nos exercícios práticos (usando NotebookLM) Análise de contextos: dados qualitativos como subsídios fundamentais para a contextualização da gestão de pessoas. Análise de dados e contextos, simultaneamente para a criação de planos de ação. A criação de prompts estruturados e ciclos de refinamento de respostas. Interpretação das respostas, análises de riscos e benefícios. Criação de planos de ação estruturados equilibrando ação massiva e individualizada para eficiência de utilização de recursos corporativos e para valorização do capital humano. 1. Conceitos de Engenharia de Contexto, Privacidade e Segurança A Engenharia de Contexto trata da delimitação do cenário organizacional, sem o qual a IA preenche lacunas com alucinações baseadas em dados genéricos. Por que isso é importante: Reduz a chance de erros analíticos e alucinações Amplia a compreensão das respostas da IA Estrutura o raciocínio de quem analisa opções Ajusta as respostas à realidade da empresa, sem generalizações Aumenta a segurança jurídica Conceitos apresentados A articulação entre RAGs (Retrieval-Augmented Generation) (fontes de dados proprietárias) e Prompts Estruturados, a Privacidade como restrição inegociável e Soberania Cognitiva, ou seja, a capacidade de profissionais se manterem cientes de riscos e benefícios assumidos em suas decisões. 2. IA no Recrutamento e Seleção: Triagem Inteligente (exercício prático) Exploraremos um exemplo inicial de como RHs excessivamente operacionais podem deixar de ser um gargalo, requalificando o uso de tempo de forma que o valor do profissional de RH é evidenciado. Impactos nos resultados de RH: Redução do time to hire (tempo de cadeira vazia) Aumento da adesão às competências Redução de treinamentos Aumento do aproveitamento no processo de onboarding Melhoria da experiência do candidato Na prática Primeiros comandos e refinamento de contexto. Triagem Estruturada aplicação da engenharia de contexto à atividade de análise profunda. 3. IA em T&D: Trilhas de Aprendizagem Estratégicas (exercício prático) Veremos como criar trilhas individualizadas que não sejam meras listas de cursos, mas roteiros de desenvolvimento de competências essenciais para os negócios. Impactos nos resultados de RH: Aumento da adesão e engajamento Aumento da proposta de valor da empresa aos colaboradores Otimização dos investimentos em treinamentos Aceleração da curva de aprendizado Aumento do nível de competências na empresa Na prática Como considerar o Gaps de competências e momento de carreira. Como considerar Restrições de Negócio, como prazos, orçamentos limitados e volumetria de pessoas. Na prática Segmentação de áreas específicas com desvios de comportamento. Identificação de Padrões, como picos sazonais ou equipes recorrentes. Desenho de planos de ação, visando o equilíbrio entre demanda, capacidade produtiva e orçamento. 4. IA em Pesquisa de Clima: grupos de Capital Humano e a Voz dos Colaboradores (exercício prático) Considerar sentimentos qualitativos e dados para gerar decisões de negócio é um dos valores mais essenciais (e nobres) da ação do RH. Eliminemos a “média que mascara realidades” ao equilibrar análise de massa e intervenções personalizadas em team buildings direcionados por uma pesquisa de clima. Impactos nos resultados de RH: Atuação para redução do atrito / turnover voluntário Atuação para aumento do eNPS (Employee Net Promoter Score) Aumento da eficácia da comunicação corporativa Aumento da capacidade de compreensão da evolução do ambiente Na prática Como segmentar o Capital Humano segundo suas percepções simultâneas de dores e fortalezas. Trabalharemos a separação entre “ruídos” (reclamações pontuais/individuais) e “sinais” (problemas sistêmicos). Desenvolvimento de Planos de Ação ao mesmo tempo massificados epersonalizados por equipe. 5. IA na Gestão de Pessoas: Criação de Planos de Ação Individualizados (exercício prático) Bons PDIs devem equilibrar individualização e robustez para conexão ao cenário da empresa e podem tomar tempo para serem bem construídos. Veremos como a IA pode auxiliar a acelerar, mas manter a qualidade do plano a partir de dados e cenários bem explorados. Impactos nos resultados de RH: Aumento da capacidade de retenção de talentos-chave Aumento da prontidão / desenvolvimento em cargos estratégicos Aumento de conexão entre produtividade e performance individual Aumento na percepção de valorização Na prática Sintetização de dados, como desempenho, competências, ajuste cultural, de forma contextualizada ao cenário da empresa. Criação de alternativas / múltiplas rotas de desenvolvimento, permitindo que o colaborador escolha o caminho que mais ressoa com seu perfil, mas sob a mentoria do Business Partner de RH. 6. Debriefing e Insights Expandidos Um momento final para debatermos sobre as lições aprendidas, desafios e insights de aplicação expandida para outros alvos. Na prática Discutiremos armadilhas como o imediatismo da primeira resposta, a transversalidade do conhecimento adquirido para outros desafios e os desafios a enfrentar, com uma visão sobre vieses, bem como o aumento de maturidade crítico-analítica após as práticas. Instrutor Engenheiro, tem doutorado e experiência na gestão de analytics e liderança embasada por dados. Atua na interseção dos ambientes de TI, e Negócios e Gestão, em que dados para resultados sustentáveis se originam da articulação entre as estratégias tecnológica e humana, otimizando a mobilização de recursos corporativos pela liderança. Atualmente, integra o Advisory Board da KYD360, consultoria especializada em analytics e automações para a tomada de decisão e é pesquisador do Núcleo de Desenvolvimento de Liderança da FDC. No Itaú-Unibanco, foi líder de People Analytics, gerenciando Management Information System e Decision Support System, gerenciando o relacionamento com a TI e análises prioritárias para os negócios. Conhece profundamente as temáticas de Analytics, Gestão Orientada por Dados, abordando seus desafios sob os pontos de vista prático (liderança das equipes, rotinas, comunicação, desenvolvimento de dashboards e modelagens) e acadêmico (fundamentos, novos rumos e fronteiras de conhecimento). Informações Importantes Data: 09 e 10 de nov 2026 Horário: 08h30 às 12h30 Modalidade: online Carga Horária: 8 horas No valor está incluído o curso, material e certificado em meio eletrônico. Modalidade: Transmissão online – O curso será transmitido ao vivo, e os alunos poderão assistir pelo computador com acesso à internet. Durante as aulas, será possível interagir com o instrutor, enviando comentários e esclarecendo dúvidas em tempo real. Terminou o treinamento e ainda ficou com alguma dúvida? Após o término do treinamento os alunos terão 30 dias para solucionar suas dúvidas com o professor por e-mail. Este treinamento também pode ser realizado in company no formato presencial ou online. Mais Informações sobre o Curso de IA (Inteligência Artificial) para RH: Aplicações Práticas em Recursos Humanos fale conosco através do telefone (11) 3230-2714 ou acesse o link:  https://bit.ly/4rlLmoe