Coordenador
Atuação por mais de 30 anos em tecnologia da informação no mercado financeiro e no ramo de varejo de bens de consumo. Desde 2021 vem estudando, aprimorando constantemente e atuando no desenvolvimento de soluções com o uso de Inteligência Artificial sejam produtos, métodos ou estratégias de alinhamento de negócios aos objetivos de desenvolvimento de inteligência. Na indústria de bens de consumo e varejo exerceu a função de CIO da Cacau Show onde liderou o processo de transformação digital denominado Cacau Digital cujo objetivo foi a digitalização dos processos internos e implementação de soluções impulsionadoras dos negócios digitais. Em empresas de consultoria de serviços em TI atuou como executiva liderando equipes tanto em projetos de implantação como na direção de operações de outsourcing de sistemas de informação de apoio ao negócio para empresas líderes do mercado financeiro, utilizando conceituados modelos de gestão de projetos, de operações e de governança. Atuando como consultora, desde 2015, utiliza abordagem Design Thinking, gameficação, metodologias ágeis, framework de gestão de resultados OKR e técnicas de inovação e criatividade para a implementação de práticas e transformação ágil, planejamento estratégico e melhorais de resultados. Pós graduada em Administração de Serviços pela PUC-SP, Pós graduada em Qualidade e Produtividade pela Fundação Vanzonlini e Graduada em Análise de Sistemas pela UNG além de possuir diversas certificações em métodos ágeis, inovação, criatividade e inteligência artificial. Além da atuação no segmento de tecnologia da informação, realizou entre os anos de 2010 e 2011, um período de aperfeiçoamento em processos de desenvolvimento de equipes, gestão de mudança e coaching para a implantação de novos modelos e transformação cultural. É certificada pelo Richard Barret Centre no método e ferramentas de transformação cultural baseada em valores.
Objetivo
Capacitar profissionais a aplicarem a governança da Inteligência Artificial de forma prática e integrada ao ciclo de desenvolvimento de soluções de IA utilizando o Framework XGov AI®, o primeiro e exclusivo Framework com abordagem prática.
Público-alvo
- Gestores e gerentes de projeto que lideram iniciativas de IA.
- Líderes de times, profissionais de dados (analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros e arquitetos de dados) engenheiro de IA/ML, profissionais de segurança, profissionais de MLOps e profissionais técnicos que fazem parte de equipes de desenvolvimento de soluções de IA.
- Especialistas em ética, governança, compliance e inovação.
- Consultores em transformação digital e iniciativas de IA. Especialistas de domínio e profissionais de negócio envolvidos no desenvolvimento de soluções de IA.
- Especialistas de domínio e profissionais de negócio envolvido no desenvolvimento de soluções de IA.
Benefícios
- Aplicar a Governança da IA na prática, utilizando o Framework
XGov AI®.
- Identificar e mitigar riscos éticos, técnicos, de qualidade, operacionais e regulatórios nas soluções de IA convencionais e Agênticas durante ciclo de desenvolvimento;
- Definir e aplicarMicro OKR™para garantir a mitigação de riscos
da governança de forma tangível;
- Como identificar o impacto dos riscos de governança nos resultados de negócio;
- Elaborar registros de explicabilidade e prestação de contas;
- Construir soluções de IA confiáveis, seguras, justas e
sustentáveis;
- Integrar governança ao ciclo de desenvolvimento de IA, da concepção à implantação e monitoramento.
Investimento
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Data / Local
Data Inicial: segunda-feira, 9 de março de 2026
Local: Rua Doutor Neto de Araújo 320, Vila Mariana, São Paulo-SP
Período
das 8:30 as 17:30
Conteúdo Programático
Módulo 1 - Aula 1 -Fundamentos da Governança da IA
Você aprenderá o que é a Governança da IA e a sua importância estratégica:
O papel da governança de IA na geração de confiança, responsabilidade e valor de negócio. Estrutura, princípios e elementos essenciais da governança.
- Governança da IA ao longo do ciclo de desenvolvimento.
- Panorama de Frameworks e Regulações: Process-Based-Governance Framework (The Alan Turing Institute), ISO/IEC 42001, PL 2338/2023, UE - AI ACT prEN 18286.
- A evolução da governança na era dos agentes inteligentes: como princípios clássicos se expandem para lidar com autonomia, cognição e interatividade
- Implementação da Governança nas Organizações públicas e privadas, tendências e desafios
Checkpoint de conhecimento - Fundamentos da Governança da IA (Quiz com 15 questões)
Esta aula é disponibilizada de forma assíncrona (em vídeo) e deve ser realizada antes das aulas presenciais.
Carga Horária - 30 minutos
Módulo 2 - Etapa Planejamento do Projeto
Objetivo: Aplicar a governança desde o início do projeto, assegurando fundamentos éticos, regulatórios e operacionais
Módulo 3 - Etapa Especificação e refinamento da Solução
Objetivo: Traduzir objetivos de negócio em especificações técnicas e de governança, incluindo percepção, raciocínio, planejamento em interação para as soluções com arquitetura baseadas em agentes.
Módulo 4 - Etapa Aquisição e Extração de Dados
Objetivo: Assegurar que a coleta, o acesso e a extração de dados atendam critérios de
integridade, representatividade e ética e a governança de fluxos contínuos de dados contextuais em soluções baseadas em agentes autônomos e de aprendizado adaptativo.
Módulo 5 - Etapa Análise de Dados
Objetivo: Assegurar que a coleta, o acesso e a extração de dados atendam critérios deintegridade, representatividade e ética e a governança de fluxos contínuos de dadoscontextuais em soluções baseadas em agentes autônomos e de aprendizado adaptativo.
Módulo 6 - Etapa Pré-processamento e Engenharia de Atributos
Objetivo: Garantir consistência e rastreabilidade durante o tratamento dos dados e a
construção de atributos. Permitir a percepção e raciocínio situacional através da engenharia de atributos contextual para agentes inteligentes.
Módulo 7 - Etapa Seleção e Treinamento dos Modelos
Objetivo: Integrar governança e ética durante o aprendizado da I. Para Soluções baseados em agentes garantir a governança de módulos cognitivos (memória, raciocínio, decisão e planejamento).
Módulo 8 - Etapa Testes e Validação dos Modelos
Objetivo: Validar desempenho, robustez e sustentabilidade das soluções de IA. Testes com agentes interagentes, incluindo simulações de cooperação, conflito e adaptação.
Módulo 9 - Etapa Validação da Solução
Objetivo: Consolidar a governança antes da implantação e comprovar confiabilidade
operacional. Governança integrada em soluções multiagentes: controle de comportamento, alinhamento e coordenação.
Módulo 10 - Metodologia De Gestão Da Governança Da Ia No Ciclo De
Vida
Objetivo: Como integrar as atividades de governança da IA ao ciclo de vida e à gestão do projeto.
- Estrutura Geral da metodologia: Fases de Planejamento, Execução, Encerramento e Monitoramento Contínuo da Governança
- Fase 1-Planejamento da Governança do Projeto: Definição do contexto e escopo da Solução de IA, Seleção e priorização de riscos, Elaboração do Plano de Governança do Projeto.
- Fase 2-Execução das Atividades de Governança do Projeto: Cadências de Governança e respectivas ações: planejamento de cadências, avaliação de riscos planejados, mitigação e comprovação de evidências, atualização de registros de prestação de contas, risk review e dashboard de acompanhamento de cadências.
- Fase 3-Encerramento da Governança do Projeto: Consolidação das evidências demitigação e resultados, elaboração e apresentação do relatório final e Dashboard de Governança de IA do Projeto, revisão dos riscos residual e definição do plano de monitoramento pós-implantação.
Recursos Complementares
- Checklist-Radar Inteligente de Risco
- Template do Plano de Governança do Projeto
- Modelo de Dashboard de Cadência
- Modelo do Relatório Final e Dashboard Executivo de Governança de IA
- Check-list dos 10 Princípios de GovernançaXGov AI®
Final- Certificação Teórica e Prática
- Simulado Pré-avaliação final-Total de 80 questões de múltipla Escolha
40 Questões teóricas sobre os conceitos
40 Questões práticas sobre a aplicação das práticas da governança
- Avaliação Final -Total 80 questões de múltipla escolha
40 Questões teóricas sobre os conceitos
40 Questões práticas sobre a aplicação das práticas da governança
Para a obtenção do certificado é necessário ter 80% de acerto nas questões conceituais e 80% nas questões práticas.
Certificado de conclusão com selo de capacitação aplicada em Governança de IA com Framework XGov AI®
Certificado
A emissão dos certificados é individual, sendo confeccionada em papel filigranado com numeração única que é de controle do GrupoTreinar, possibilitando a verificação de sua integridade tão pronto quanto seja necessário.
Anexos
Descritivo completo do Curso Governança em IA - Inteligência Artificial Aplicada
Reserva
Curso categoria Premium: opção de turmas com até 3 participantes para priorizamos um atendimento personalizado e exclusivo.
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Disponível também In Company
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