Formação em Fundamentos Computacionais de IA e LLMs para Profissionais de Produto: Um Relato de Experiência em Contexto Industrial
Resumo
A incorporação de sistemas baseados em Inteligência Artificial, especialmente modelos de linguagem de grande escala, tem ampliado o impacto das decisões tomadas no desenvolvimento de software. Profissionais de Produto desempenham papel estratégico nesse processo, mas frequentemente não possuem formação técnica aprofundada sobre esses sistemas. Este trabalho apresenta a criação e a avaliação de um curso de fundamentos computacionais de IA voltado a esse público em contexto industrial. A pesquisa caracteriza-se como um relato de experiência com intervenção formativa de curta duração. A coleta de dados ocorreu por meio de questionários aplicados antes e após o curso. Os resultados indicam aumento na autopercepção de compreensão conceitual e na capacidade percebida de analisar implicações arquiteturais e riscos associados.Referências
Anthony, M. and Bartlett, P. L. (2009). Neural Network Learning: Theoretical Foundations. Cambridge University Press.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., and Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT), pages 610–623.
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
Blodgett, S. L., Barocas, S., III, H. D., and Wallach, H. (2020). Language (technology) is power: A critical survey of “bias” in nlp. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pages 5454–5476.
Bordin, A., Rodrigues, L., and Casagrande, T. (2023). Ensino, pesquisa e extensão no ensino de engenharia de software: Um relato de experiência. In Anais do XXXI Workshop sobre Educação em Computação, pages 30–40, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., Hesse, C., Chen, M., Sigler, E., Litwin, M., Gray, S., Chess, B., Clark, J., Berner, C., McCandlish, S., Radford, A., Sutskever, I., and Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners.
Camada, M. and Durães, G. (2020). Ensino da inteligência artificial na educação básica: um novo horizonte para as pesquisas brasileiras. In Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 1553–1562, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Cooper, R. G. (2024a). The coming ai wave: The impact on product development in engineering management. IEEE Engineering Management Review, 52(3):17–26.
Cooper, R. G. (2024b). Why ai projects fail: Lessons from new product development. IEEE Engineering Management Review, 52(4):15–21.
Cooper, R. G. (2025a). The adoption and impact of ai by smes for new product development. IEEE Engineering Management Review, 53(4):48–54.
Cooper, R. G. (2025b). The npd game is won or lost in the first five plays: How ai can help in product innovation. IEEE Engineering Management Review, 53(6):9–17.
Cooper, R. G. (2026). Driving business value: A strategic framework for ai adoption and deployment success. IEEE Engineering Management Review, pages 1–19.
Es, S., James, J., Anke, L. E., and Schockaert, S. (2024). Ragas: Automated evaluation of retrieval augmented generation. In Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, pages 150–158. Association for Computational Linguistics.
Flach, P. (2012). Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge University Press.
Gartner (2025a). Gartner predicts over 40 percent of agentic ai projects will be canceled by end of 2027.
Gartner (2025b). Software engineering 2030: The impact of ai. [link].
Gartner Business and Technology Insights eBook, Accessed: 10 Mar. 2026.
Goelzer, N., Possamai, P., and Marczak, S. (2025). Do’s and don’t s of partnering with industry to educate software engineering students: Recommendations based on a teaching experience. In Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software, pages 577–587, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Haykin, S. (2008). Neural Networks and Learning Machines. Prentice Hall, 3 edition.
Jr., A. K. and Souza, A. (2023). Democratização do uso de big data: um relato de experiência em empresa de grande porte do ramo varejista. In Anais da VII Escola Regional de Engenharia de Software, pages 318–327, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., tau Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., and Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. In Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS). Curran Associates Inc.
Li, D., Jiang, B., Huang, L., Beigi, A., Zhao, C., Tan, Z., Bhattacharjee, A., Jiang, Y., Chen, C., Wu, T., Shu, K., Cheng, L., and Liu, H. (2025). From generation to judgment: Opportunities and challenges of llm-as-a-judge. In Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). Association for Computational Linguistics.
Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (2021). Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial. [link] inteligencia-artificial. Acesso em: 19 fev. 2026.
Ministério da Educação (2018). Base Nacional Comum Curricular. [link]. Acesso em: 19 fev. 2026.
Ministério da Educação (2022). Base Nacional Comum Curricular – Computação. [link]. Acesso em: 19 fev. 2026.
Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
OpenAI (2024). Openai api documentation. [link]. Accessed: 28-Feb-2026.
Romao, L., Kalinowski, M., Barbosa, C., Araújo, A., Barbosa, S., and Lopes, H. (2024). Agile minds, innovative solutions, and industry-academia collaboration: Lean rd meets problem-based learning in software engineering education. In Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software, pages 346–356, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Russell, S. and Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson, 3 edition.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., and Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT), pages 610–623.
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
Blodgett, S. L., Barocas, S., III, H. D., and Wallach, H. (2020). Language (technology) is power: A critical survey of “bias” in nlp. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pages 5454–5476.
Bordin, A., Rodrigues, L., and Casagrande, T. (2023). Ensino, pesquisa e extensão no ensino de engenharia de software: Um relato de experiência. In Anais do XXXI Workshop sobre Educação em Computação, pages 30–40, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., Hesse, C., Chen, M., Sigler, E., Litwin, M., Gray, S., Chess, B., Clark, J., Berner, C., McCandlish, S., Radford, A., Sutskever, I., and Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners.
Camada, M. and Durães, G. (2020). Ensino da inteligência artificial na educação básica: um novo horizonte para as pesquisas brasileiras. In Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 1553–1562, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Cooper, R. G. (2024a). The coming ai wave: The impact on product development in engineering management. IEEE Engineering Management Review, 52(3):17–26.
Cooper, R. G. (2024b). Why ai projects fail: Lessons from new product development. IEEE Engineering Management Review, 52(4):15–21.
Cooper, R. G. (2025a). The adoption and impact of ai by smes for new product development. IEEE Engineering Management Review, 53(4):48–54.
Cooper, R. G. (2025b). The npd game is won or lost in the first five plays: How ai can help in product innovation. IEEE Engineering Management Review, 53(6):9–17.
Cooper, R. G. (2026). Driving business value: A strategic framework for ai adoption and deployment success. IEEE Engineering Management Review, pages 1–19.
Es, S., James, J., Anke, L. E., and Schockaert, S. (2024). Ragas: Automated evaluation of retrieval augmented generation. In Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, pages 150–158. Association for Computational Linguistics.
Flach, P. (2012). Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge University Press.
Gartner (2025a). Gartner predicts over 40 percent of agentic ai projects will be canceled by end of 2027.
Gartner (2025b). Software engineering 2030: The impact of ai. [link].
Gartner Business and Technology Insights eBook, Accessed: 10 Mar. 2026.
Goelzer, N., Possamai, P., and Marczak, S. (2025). Do’s and don’t s of partnering with industry to educate software engineering students: Recommendations based on a teaching experience. In Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software, pages 577–587, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Haykin, S. (2008). Neural Networks and Learning Machines. Prentice Hall, 3 edition.
Jr., A. K. and Souza, A. (2023). Democratização do uso de big data: um relato de experiência em empresa de grande porte do ramo varejista. In Anais da VII Escola Regional de Engenharia de Software, pages 318–327, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., tau Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., and Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. In Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS). Curran Associates Inc.
Li, D., Jiang, B., Huang, L., Beigi, A., Zhao, C., Tan, Z., Bhattacharjee, A., Jiang, Y., Chen, C., Wu, T., Shu, K., Cheng, L., and Liu, H. (2025). From generation to judgment: Opportunities and challenges of llm-as-a-judge. In Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). Association for Computational Linguistics.
Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (2021). Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial. [link] inteligencia-artificial. Acesso em: 19 fev. 2026.
Ministério da Educação (2018). Base Nacional Comum Curricular. [link]. Acesso em: 19 fev. 2026.
Ministério da Educação (2022). Base Nacional Comum Curricular – Computação. [link]. Acesso em: 19 fev. 2026.
Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
OpenAI (2024). Openai api documentation. [link]. Accessed: 28-Feb-2026.
Romao, L., Kalinowski, M., Barbosa, C., Araújo, A., Barbosa, S., and Lopes, H. (2024). Agile minds, innovative solutions, and industry-academia collaboration: Lean rd meets problem-based learning in software engineering education. In Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software, pages 346–356, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Russell, S. and Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson, 3 edition.
Publicado
19/07/2026
Como Citar
FIRMINO, Vitória P.; LOPES, Janaína N. S.; REIS, Valéria Q.; LIMA, Anderson C.; NOGUEIRA, Bruno M..
Formação em Fundamentos Computacionais de IA e LLMs para Profissionais de Produto: Um Relato de Experiência em Contexto Industrial. In: WORKSHOP SOBRE EDUCAÇÃO EM COMPUTAÇÃO (WEI), 34. , 2026, Gramado/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 758-769.
ISSN 2595-6175.
DOI: https://doi.org/10.5753/wei.2026.22017.
