Módulo 3: Primeiras Ferramentas de IA

Há 3 anos, usar IA no trabalho era privilégio de grandes empresas com orçamentos milionários.

Hoje, você tem acesso gratuito às mesmas IAs que empresas pagam milhares de dólares por mês para usar.

O problema? 95% das pessoas usam IA de forma superficial: - "Escreva um email" - "Resuma este texto" - "Crie uma lista"

Isso é como usar Ferrari para ir à padaria. Funciona, mas você está desperdiçando 90% do potencial.

Neste módulo você vai aprender: 1. ChatGPT vs Claude vs Gemini: quando usar cada um 2. Prompt engineering: estrutura que funciona 3. IA para análise de dados (sem código) 4. Automação de tarefas repetitivas 5. Casos reais de uso profissional 6. Como monetizar essas habilidades

1.1 ChatGPT (OpenAI)

1.2 Claude (Anthropic)

1.3 Gemini (Google)

1.4 Comparação Prática: Mesma Tarefa, Resultados Diferentes

Cenário 1: Análise de planilha de vendas (5.000 linhas) - 🥇 Claude: Melhor análise profunda, identifica padrões sutis, recomendações mais precisas - 🥈 ChatGPT: Bom com Code Interpreter, gráficos melhores, mais rápido - 🥉 Gemini: Limitado para datasets grandes, perde detalhes

Cenário 2: Criar email de vendas personalizado - 🥇 ChatGPT: Rápido e criativo, variações em massa, tom persuasivo - 🥈 Claude: Bom mas mais formal, melhor para B2B - 🥉 Gemini: Funciona mas resultado genérico

Cenário 3: Analisar contrato de 50 páginas - 🥇 Claude: Contexto enorme, precisão nos detalhes, identifica cláusulas problemáticas - 🥈 ChatGPT: OK mas pode perder detalhes em documentos longos - 🥉 Gemini: Não recomendado para análise legal profunda

Cenário 4: Pesquisar tendências de mercado 2025 - 🥇 Gemini: Acesso web em tempo real, dados atualizados - 🥈 ChatGPT: Com plugin de browsing funciona bem - 🥉 Claude: Dados até janeiro 2025 apenas, sem web browsing

Cenário 5: Criar 100 variações de ad copy - 🥇 ChatGPT: Rápido, criativo, mantém consistência - 🥈 Claude: Boas variações mas mais lento - 🥉 Gemini: Menos criativo para volume

Cenário 6: Análise de sentimento de 1.000 reviews - 🥇 Claude: Análise profunda, identifica nuances, categorização precisa - 🥈 ChatGPT: Bom mas pode simplificar demais - 🥉 Gemini: Análise superficial

2.1 Por Que Prompt Engineering Vale Tanto

Duas pessoas usando a mesma IA:

Analise a planilha anexa focando em: 1. Produtos com maior queda YoY (year-over-year) 2. Regiões com melhor performance por produto 3. Padrões de sazonalidade por categoria 4. Segmentos de clientes mais lucrativos (LTV/CAC)

Para cada insight: - Quantifique o impacto financeiro (R$) - Identifique causa raiz provável - Sugira 2-3 ações específicas e acionáveis - Estime ROI de cada ação

Formato: 1. Tabela resumo executivo 2. Top 3 insights críticos (com $ impacto) 3. Recomendações priorizadas por ROI esperado 4. Quick wins (implementação < 1 semana)

Tom: profissional, orientado a dados, acionável."

Resultado: Análise profunda, acionável, com valor imediato Tempo gasto: 5 min (prompt reutilizável) Valor para cliente: alto (cobrar R$ 500-2.000 por essa análise) `

Mesma IA. Resultado 10x melhor só mudando o prompt.

Profissionais fazendo R$ 8k-15k/mês com prompt engineering: - AI Operations Specialist - Prompt Engineer - AI Workflow Consultant - No-code Automation Expert - Knowledge Management Specialist

2.2 Estrutura de Prompt Profissional: Framework CRISP

C - Contexto (Context) ` "Você é [papel/expertise específica com anos de experiência] trabalhando em [tipo de empresa/setor]"

Exemplo: "Você é copywriter sênior com 10 anos em B2B tech, especializado em SaaS para PMEs" `

R - Requisitos (Requirements) ` "Preciso que você [tarefa específica] focando em [aspectos importantes] para [objetivo final]"

Exemplo: "Preciso que você crie sequência de 5 emails de onboarding focando em ativação rápida (primeiro valor em 48h) para aumentar retenção semana 1 de 60% para 80%" `

I - Instruções (Instructions) ` "Siga este processo passo-a-passo: 1. [Passo 1 específico] 2. [Passo 2 específico] 3. [Passo 3 específico]

Não pule etapas. Mostre raciocínio."

Exemplo: "1. Primeiro, identifique 3 quick wins no produto 2. Depois, crie gancho emocional para cada email 3. Então, estruture cada email: problema→solução→ação 4. Por fim, adicione social proof específico" `

S - Saída (Output Specification) ` "Formato: [estrutura exata desejada] Tom: [formal/casual/técnico/persuasivo] Tamanho: [máximo X palavras/parágrafos] Elementos obrigatórios: [lista]"

Exemplo: "Formato: 5 emails numerados, cada um com: - Subject line (máx 50 caracteres) - Preview text (máx 100 caracteres) - Corpo (máx 200 palavras) - 1 CTA claro Tom: casual-profissional, você/tu, amigável Elementos: pergunta inicial + social proof + urgência sutil" `

P - Prova/Validação (Proof/Validation) ` "Antes de responder, valide se: - [Critério de qualidade 1] - [Critério de qualidade 2] - [Critério de qualidade 3]

Se não passar validação, refaça."

Exemplo: "Antes de finalizar, confirme: - Cada email tem objetivo único e claro - CTAs são específicos e mensuráveis - Tom é consistente em todos - Sem jargões técnicos excessivos - Subject lines testadas mentalmente" `

2.4 Técnicas Avançadas de Prompting

1. Few-Shot Learning (Aprender com Exemplos)

Funciona como: "Veja estes exemplos bons, agora faça igual"

Crie emails de follow-up para leads frios seguindo estes exemplos de alta conversão:

━━━ EXEMPLO 1 (taxa abertura: 68%) ━━━ Subject: Re: [produto] - ideia rápida

Oi Maria,

Vi que baixou nosso ebook sobre automação.

Uma ideia: e se você pudesse cortar 15h/semana da sua equipe só automatizando aprovações?

Cliente similar (Empresa X) fez isso em 2 semanas.

Vale 15min de call essa semana?

━━━ EXEMPLO 2 (taxa resposta: 23%) ━━━ Subject: [Empresa deles] + [Nossa empresa] = 🚀

Pedro,

Direto ao ponto: ajudamos 3 empresas do seu setor crescer vendas 40-60% em 90 dias.

Não é magia. É processo + tech.

Interessa ver como?

Call sexta 10h?

━━━ AGORA CRIE ━━━ Contexto: Lead baixou whitepaper sobre vendas B2B há 7 dias Cargo: Diretor Comercial Empresa: SaaS RH, 80 funcionários Objetivo: agendar demo

Crie email similar aos exemplos (mesmo tom, estrutura, tamanho). `

2. Chain of Thought (Raciocínio Passo-a-Passo)

Força a IA a "pensar" antes de responder. Aumenta qualidade drasticamente.

Tenho este problema complexo:
[Vendas caíram 30% no trimestre, mas leads aumentaram 20%]

NÃO responda direto.

Primeiro, pense passo-a-passo:

Passo 1: Definir problema real - Qual métrica importa? (vendas, conversão, ticket?) - Problema é em qual etapa do funil? - Desde quando? (sazonalidade? mudança?)

Passo 2: Levantar causas possíveis - Liste 5-10 causas possíveis - Para cada, qual probabilidade (alta/média/baixa)?

Passo 3: Priorizar investigação - Quais causas validar primeiro? - Que dados precisamos? (temos?) - Quanto tempo para validar cada?

Passo 4: Propor soluções - Para cada causa provável, que soluções existem? - Impacto vs esforço de cada? - Dependências entre soluções?

Passo 5: Plano de ação - Sequência de ações (próximos 30 dias) - Owner de cada ação - Métricas para validar solução funcionou

Mostre SEU RACIOCÍNIO em cada passo antes da resposta final.

Depois, resuma: Top 3 causas prováveis + Top 3 ações imediatas. `

3. Role Playing (Assumir Personagem com Mindset)

IA assume personagem com vieses, conhecimentos, limitações específicas.

Você é CFO experiente (20 anos, passou por 2 IPOs, 1 M&A).

Características: - Cético por natureza (já viu muitos pitches ruins) - Orientado a dados (não aceita "achismos") - Avesso a risco (precisa de plano B sempre) - Foca ROI, payback, cash flow - Pergunta coisas que CEO não pensa

Analise esta proposta de investimento: [proposta de comprar software de automação por R$ 50k/ano]

Procure ATIVAMENTE por: - Riscos não mencionados na proposta - Suposições otimistas demais (question everything) - Furos no modelo financeiro (sempre tem) - Custos ocultos (implementação, treinamento, manutenção) - Alternativas mais baratas (buy vs build vs não fazer nada)

Seja DURO na análise. Empresa conta com você para evitar bad calls.

Tom: respeitoso mas direto. Faz perguntas difíceis.

Formato: 1. Resumo da proposta (como você entendeu) 2. Perguntas críticas (10-15 perguntas que CEO precisa responder) 3. Riscos identificados (priorizados por impacto $) 4. Análise financeira detalhada (ROI realista, payback, sensibilidade) 5. Recomendação: Aprovar / Aprovar com condições / Rejeitar / Investigar mais `

4. Especificação de Formato Rigorosa

Quando precisa output EXATAMENTE numa estrutura.

Resuma esta reunião de product planning seguindo EXATAMENTE este formato:

• [Decisão 1 - específica e clara]
• [Decisão 2]
• [Decisão 3]

• [Bloqueio 1]: [quem precisa resolver]
• [Bloqueio 2]: [quem precisa resolver]

• [Ideia 1 - não decidida ainda]
• [Ideia 2]

• [Métrica 1]: [target]
• [Métrica 2]: [target]

REGRAS ESTRITAS: - NÃO adicione seções extras - NÃO mude formato da tabela (4 colunas exatas) - NÃO use emojis além dos indicados - NÃO escreva parágrafos (só bullets) - Decisões ≠ Próximos Passos (decisão = "o quê", passo = "quem faz quando") - Bloqueios = impedimentos, não tarefas difíceis

Se formato não bater 100%, refaça. `

5. Iteração e Refinamento (Prompt dentro de Prompt)

Vou te dar tarefa em 2 fases:

FASE 1: Rascunho Crie email de vendas para [produto X] para [público Y]. Não se preocupe com perfeição. Faça rápido.

[IA responde]

FASE 2: Refinamento Agora você é editor crítico.

Revise o email acima melhorando: 1. Gancho: primeiras 10 palavras prendem? Se não, refaça. 2. Clareza: tem jargão? Simplifique. 3. Especificidade: troque genérico por específico (números, exemplos) 4. CTA: está CRISTALINO o que fazer? Se não, deixe óbvio. 5. Tamanho: corte 30% (menos é mais)

Mostre: - Versão original - Versão melhorada - O que mudou e por quê (tabela comparativa) `

3.1 O Poder do Code Interpreter (ChatGPT)

ChatGPT Plus/Team tem Code Interpreter que executa Python por você.

O que você consegue fazer (SEM escrever código): - ✅ Analisar planilhas gigantes (CSV, Excel, até 100MB) - ✅ Criar gráficos profissionais (matplotlib, seaborn, plotly) - ✅ Limpar e processar dados (remove duplicatas, corrige erros) - ✅ Encontrar padrões e correlações (análise estatística) - ✅ Fazer previsões simples (regressão, tendências) - ✅ Manipular imagens (resize, crop, filter) - ✅ Analisar arquivos (PDFs, logs, JSONs)

Tudo em linguagem natural. Zero código.

Exemplo prático 1: Análise de vendas

[Upload: vendas_2024.csv - 8.500 linhas]

Prompt: "Analise estas vendas do e-commerce e faça:

1. Visão geral:
2. - Total vendido (R$)
3. - Número de pedidos
4. - Ticket médio
5. - Evolução mensal (gráfico linha)

1. Top performers:
2. - Top 10 produtos por receita (gráfico barras)
3. - Top 5 categorias por volume
4. - Top 3 regiões por ticket médio

1. Análise temporal:
2. - Sazonalidade (qual mês melhor/pior?)
3. - Dias da semana (quando vende mais?)
4. - Horários (pico de vendas)

1. Correlações:
2. - Preço vs quantidade vendida (scatter plot)
3. - Frete grátis aumenta conversão? (compare)
4. - Desconto impacta ticket médio? (quanto?)

1. Previsão:
2. - Tendência próximos 3 meses (regressão linear)
3. - Qual produto vai explodir? (crescimento %)

Crie visualizações PROFISSIONAIS (títulos, labels, cores). Explique cada insight encontrado."

Resultado: Em 3-5 minutos você tem: - 8-10 gráficos bonitos - Análise completa escrita - Insights acionáveis - Recomendações específicas

Valor: Cobraria R$ 500-2.000 por essa análise. Custo: R$ 0,10 de compute. `

Exemplo prático 2: Segmentação de clientes (RFM)

[Upload: clientes.csv - 3.200 clientes]

Prompt: "Faça análise RFM (Recency, Frequency, Monetary) destes clientes:

1. Divida em quartis (1-4, onde 4 = melhor)

1. Crie segmentos:
2. - Champions: RFM 444, 443, 434, 433
3. - Loyal: F=4, R=2-4
4. - At Risk: RFM 244, 344 (comprava bem, sumiu)
5. - Lost: R=1 (não compra há muito tempo)
6. - [outros segmentos padrão RFM]

1. Para cada segmento:
2. - Quantos clientes (% da base)
3. - Valor médio ($)
4. - Receita total do segmento
5. - Recomendação de campanha

1. Visualize:
2. - Heatmap RFM 3D
3. - Distribuição de clientes por segmento
4. - Valor $ por segmento

1. Liste top 20 clientes 'At Risk' (maior risco perder)

Output: CSV com clientes segmentados + análise + gráficos"

Resultado: - Segmentação profissional - Estratégia de marketing por segmento - Lista de clientes em risco - Gráficos para apresentar ao CEO

Tempo: 5 minutos Valor: R$ 800-1.500 (analistas cobram isso) `

3.3 Workflows Práticos para o Dia-a-Dia

Workflow 1: Relatório Semanal de Vendas (Automático)

Segunda-feira, 9h:

1. Exporta vendas da semana (Shopify/Hotmart/CRM → CSV)
2. Upload no ChatGPT Code Interpreter
3. Prompt salvo:
4. "Crie dashboard semanal:
5. - Vendas: total, variação vs semana anterior (%), meta atingida?
6. - Conversão: funil completo, onde trava
7. - Ticket médio: evolução, por produto
8. - Top 5 produtos: vendas, margem, quantidade
9. - Alertas: produtos com queda >20%, categorias em alta
10. - Gráficos: vendas diárias, funil, top produtos
11. - Insights: 3 principais + 3 ações sugeridas"

1. Salva gráficos (PNG)
2. Copia insights
3. Cola no Notion/Google Docs (template pronto)
4. Compartilha com time

Tempo total: 5-8 minutos vs Manual: 1,5-2 horas

Economia semanal: ~2 horas Economia anual: ~100 horas `

Workflow 2: Análise de Concorrência (Mensal)

1. Lista 5 concorrentes principais
2. Para cada, coleta:
   - Screenshot homepage
   - Print pricing page
   - Copia texto "sobre", "features"
   - Salva posts LinkedIn/IG recentes

1. Upload tudo no Claude (aceita muito contexto)

1. Prompt:
2. "Analise estes 5 concorrentes:
3. [lista nomes]
4. Anexei homepages, pricing, conteúdo.
5. Crie matriz comparativa:
6. | Aspecto | Nós | Conc1 | Conc2 | Conc3 | Conc4 | Conc5 |
7. |---------|-----|-------|-------|-------|-------|-------|
8. | Proposta valor | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
9. | Público-alvo | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
10. | Pricing (entry) | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
11. | Features únicas | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
12. | Posicionamento | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
13. Depois:
14. - Gaps que podemos explorar (3-5)
15. - Ameaças que precisamos endereçar (2-3)
16. - Oportunidades de diferenciação (3-5)
17. - Recomendações estratégicas (priorize)"

1. Salva análise
2. Apresenta em reunião mensal

Tempo: 45min total vs consultoria: R$ 5.000-15.000 `

Workflow 3: Customer Insights de NPS/Reviews (Semanal)

1. Exporta feedbacks semana (NPS, reviews, support tickets)
2. Consolida tudo em 1 CSV ou TXT
3. Upload no ChatGPT

1. Prompt:
2. "Analise estes feedbacks de clientes:
3. Análise de sentimento:
4. - Positivo: % (o que mais elogiam)
5. - Neutro: % (comentários)
6. - Negativo: % (principais reclamações)
7. Temas recorrentes:
8. - Liste top 10 temas mencionados
9. - Para cada: frequência, sentimento médio, exemplos (2-3)
10. Problemas críticos:
11. - Issues mencionados >5 vezes
12. - Priorize por: frequência × sentimento negativo
13. - Impacto estimado em churn
14. Feature requests:
15. - Top 5 features pedidas
16. - Para cada: quantas menções, quem pede (perfil)
17. Urgente:
18. - Clientes em risco (mencionaram cancelar/frustração alta)
19. - Ação imediata sugerida
20. Output: relatório + CSV com clientes em risco"

1. Time product vê feature requests
2. Success team vê clientes em risco
3. Produto prioriza correções

Tempo: 10min Valor: insights que salvam clientes `

Workflow 4: Preparação para Reuniões (Ad-hoc)

Reunião importante em 1h, precisa de dados:

1. Junta tudo relevante:
2. - Notas de reuniões anteriores
3. - Emails trocados
4. - Propostas/contratos
5. - Dados de performance

1. Upload no Claude (contexto grande)

1. Prompt:
2. "Reunião em 1h com [pessoa/empresa] sobre [assunto].
3. Anexei contexto completo.
4. Preciso:
5. Resumo executivo: onde estamos (3-5 bullets)
6. Pontos-chave discutir: 5-7 tópicos priorizados
7. Possíveis objeções: 3-5 concerns deles + respostas
8. Perguntas fazer: 5-8 perguntas estratégicas
9. Próximos passos ideais: o que queremos sair com
10. Red flags: sinais atentar
11. Tom: executivo, preparado, estratégico"

1. Lê resumo
2. Entra na reunião confiante

Tempo: 10min vs ler tudo: 45min+ Resultado: reunião muito melhor `

4.1 Tarefas que IA Faz Melhor/Mais Rápido que Humanos

1. Resumir Conteúdo Longo

Use case: Leu contrato de 80 páginas em 2 minutos

Upload: contrato_fornecedor.pdf (80 páginas)

Prompt: "Você é advogado corporativo especializado em contratos B2B.

Analise este contrato e resuma em 3 seções:

1. Pontos Principais (bullets) - Objeto do contrato (o quê) - Prazo e renovação - Valores e reajustes - Garantias e SLAs - Rescisão (condições)

2. Riscos & Cláusulas Críticas Liste cláusulas que: - Nos expõem a risco legal/financeiro - Limitam nossa flexibilidade - Tem penalidades significativas - São ambíguas (precisam esclarecimento)

Para cada: página, texto exato, risco, sugestão

3. Ações Necessárias - O que precisamos fazer antes de assinar - Cláusulas negociar/alterar - Aprovações internas necessárias - Documentos anexar

Máximo 2 páginas. Objetivo: CEO decidir em 10min se assina."

Output: Resumo executivo 2 páginas Tempo: 3min vs ler contrato: 2-3 horas vs advogado revisar: R$ 1.500-3.000 `

2. Extrair Informações Estruturadas em Massa

Use case: Processar 200 emails de leads

Upload: leads_emails.txt (200 emails copiados)

Prompt: "Você é SDR processando leads inbound.

Destes 200 emails, extraia e estruture:

CSV com colunas: - email_address - first_name - company - role (padronize: C-level, Director, Manager, Other) - product_interest (qual nosso produto mencionou) - budget (se mencionado, senão "N/A") - timeline (Urgent <30d, Soon 30-90d, Exploring >90d, N/A) - pain_points (max 3, separados por ";") - questions_asked (lista) - lead_score (1-10 baseado em: fit, urgência, budget)

Regras: - Se dado não está no email, use "N/A" - Infira role se não explícito (contexto do email) - Lead_score: 10=perfeito (fit+urgência+$), 1=ruim - Priorize precisão (não invente dados)

No final: - Quantidade emails processados - Top 10 leads (score) com resumo - Leads com red flags"

Output: CSV pronto pro CRM + análise Tempo: 5-8min vs manual: 4-6 horas Erro humano: alto Erro IA: baixo (dados estruturados) `

3. Gerar Variações em Massa (A/B Testing)

Use case: 50 variações de ad copy

Prompt: "Tenho este ad copy base para Facebook:

━━━ Headline: "Aumente vendas em 30 dias" Body: "Nossa plataforma de automação ajuda e-commerce vender mais gastando menos tempo. Teste grátis 14 dias." CTA: "Começar teste grátis" ━━━

Performance: CTR 1,2% (média mercado: 0,9%) Custo/clique: R$ 2,30 Conversão landing: 8%

Crie 50 variações para testar:

Para cada variação: - Texto - Tipo/categoria - Hipótese (por que pode funcionar melhor)

Output: tabela CSV Colunas: variacao_id, elemento, texto, categoria, hipotese"

Output: 50 variações prontas pra testar Tempo: 5min vs brainstorm manual: 2-3 horas vs copywriter: R$ 500-1.500 `

4. Traduzir e Adaptar Culturalmente

Use case: Adaptar conteúdo US pro Brasil

Prompt: "Tenho este blogpost de marketing em inglês (3.000 palavras).

NÃO quero tradução literal. Quero ADAPTAÇÃO pro mercado brasileiro.

Adapte:

1. Idioma:
2. - Português BR (não PT)
3. - Tom casual-profissional (US é muito direto, suavize)

1. Referências culturais:
2. - Super Bowl → Copa do Mundo / BBB
3. - Thanksgiving → Black Friday / Natal
4. - Dólar → Real (converta valores)

1. Exemplos:
2. - Empresas: Salesforce → RD Station, Nubank, etc
3. - Cases: troque por brasileiros quando possível

1. Dados:
2. - Stats: procure equivalentes BR (IBGE, Sebrae, etc)
3. - Se não achar, contextualize ("Nos EUA... No Brasil, cenário similar...")

1. Leis/regulações:
2. - GDPR → LGPD
3. - IRS → Receita Federal
4. - Adapte o que for necessário

1. Tom:
2. - Menos "hard sell"
3. - Mais storytelling
4. - Brasileiro gosta de relação antes de compra

Output: - Texto adaptado completo - Notas de rodapé: principais adaptações feitas"

Resultado: Conteúdo 100% localizado Tempo: 10-15min vs tradutor+revisor+adaptador: R$ 800-2.000 Qualidade: muitas vezes superior (IA entende contexto) `

4.2 Biblioteca de Prompts Profissionais (Plug-and-Play)

Salve estes prompts. Você vai usar MUITO.

Análise Competitiva Completa

[Salvar como: competitive_analysis.txt]

Você é analista de mercado especializado em [SEU_SETOR].

Analise estes concorrentes: 1. [CONCORRENTE_1] 2. [CONCORRENTE_2] 3. [CONCORRENTE_3]

[Cole sites, pricing pages, materials]

Para cada, identifique:

Depois:

Criação de Buyer Personas (Data-Driven)

[Salvar como: persona_builder.txt]

Baseado nestes dados: - [Upload planilha de clientes] - [Upload transcrições calls] - [Upload reviews/feedbacks]

Crie 3 buyer personas completas.

Para cada persona:

Depois:

Content Calendar (90 dias LinkedIn)

[Salvar como: content_calendar_linkedin.txt]

Você é estrategista de conteúdo LinkedIn especializado em B2B tech.

Contexto: - Nosso produto/serviço: [DESCREVER] - Público-alvo: [PERSONAS] - Objetivo: 500 → 5.000 seguidores em 90 dias - Meta secundária: 10-20 leads qualificados/mês

Crie calendário de conteúdo LinkedIn 90 dias:

Para cada post (38 posts total):

Inclua: - Datas comemorativas (aproveitar trends) - Repost melhores (23º melhor → repost 60º dia) `

Skill + Mercado = Oportunidade

5.1 Oportunidades Freelance (Primeiros R$ 500-5.000)

Serviços que pode oferecer JÁ:

1. Análise de Dados com IA
2. - Cliente envia planilha
3. - Você analisa com ChatGPT/Claude
4. - Entrega insights + gráficos
5. - Cobrar: R$ 300-1.500 por análise

1. Criação de Conteúdo em Massa
2. - 20-50 posts LinkedIn
3. - 10-20 emails marketing
4. - Variações de ad copy
5. - Cobrar: R$ 500-3.000 por pacote

1. Automação de Tarefas com IA
2. - Identificar tarefas repetitivas cliente
3. - Criar prompts/workflows com IA
4. - Treinar equipe cliente
5. - Cobrar: R$ 800-4.000 por projeto

1. Consultoria "AI Operations"
2. - Auditoria: onde cliente pode usar IA
3. - Setup: contas, prompts, workflows
4. - Treinamento: equipe usar IA
5. - Cobrar: R$ 2.000-8.000 por empresa

5.2 Posições CLT (R$ 4.000-15.000/mês)

Parte 1: Comparação Hands-On (30min)

Escolha 1 tarefa real sua (ou simule): - Analisar planilha - Resumir documento longo - Criar 10 variações de texto - Extrair informações de emails

Execute a MESMA tarefa nos 3: 1. ChatGPT 2. Claude 3. Gemini

Compare: - Qualidade output - Velocidade - Facilidade uso - Qual você usaria em produção

Documente em tabela.

Parte 2: Biblioteca de Prompts Pessoal (30min)

Identifique 5 tarefas que você faz semanalmente.

Para cada: 1. Crie prompt usando framework CRISP 2. Teste no ChatGPT/Claude 3. Refine até resultado satisfatório (≥80% útil) 4. Salve num doc "Meus Prompts"

Formato: ` TAREFA: [nome] USO: [quando usar] IA MELHOR: [ChatGPT/Claude/Gemini]

PROMPT: [prompt completo]

EXEMPLO OUTPUT: [exemplo resultado]

NOTAS: [ajustes, variações, dicas] `

Parte 3: Projeto Profissional Real (30-60min)

Crie 1 entrega que você poderia VENDER:

Opções: A) Análise de dados completa (se tem planilha pra analisar) B) Content calendar 30 dias (escolha nicho) C) Biblioteca de prompts (escolha profissão) D) Competitive analysis (escolha 3 empresas)

Use IA para fazer 80% do trabalho. Você faz 20% (revisão, formatação, contexto).

Resultado final: algo que cobraria R$ 300-1.000.

Isso te coloca no top 5% de usuários de IA.

---

Módulo 4: Automação No-Code com Make - Interface do Make - Primeira automação (passo-a-passo) - Integrações poderosas - Casos de uso práticos - Integração Make + IA

Nos vemos lá! 🚀

---

© 2025 FETD - Formação em Engenharia de Intenção