Para CFOs, controllers, analistas e profissionais de finanças que querem aplicar IA a um problema real do dia a dia — de forecasting e reporting a automação e controles — com revisão humana e trilha de auditoria.
Você sai com um processo, workflow ou análise financeira real — testado, documentado e pronto para decisão.
8 semanas · 24h síncronas · 1 problema real cumulativo · Python sem pré-requisito
Você pode participar sozinho e aplicar o projeto na organização onde trabalha, ou trazer o time para avançar os problemas da função financeira.
Você compra a vaga e aplica o projeto na empresa onde trabalha — o problema financeiro real vira o eixo da sua jornada.
A organização traz o time e os problemas e capacidades da função financeira entram na jornada, com padrões comuns.
O programa responde a problemas diferentes conforme a função. Explore o que cada papel aprende e constrói — o problema real continua sendo o eixo comum.
Decidir onde a IA realmente cria valor e governar o risco.
Ver problemas, aprendizado e entregável
Problemas
Você aprende
Você constrói
Melhorar forecast, fechamento e narrativa gerencial.
Ver problemas, aprendizado e entregável
Problemas
Você aprende
Você constrói
Automatizar rotinas e subir o valor do trabalho analítico.
Ver problemas, aprendizado e entregável
Problemas
Você aprende
Você constrói
Acelerar pesquisa, modelagem e monitoramento de oportunidades.
Ver problemas, aprendizado e entregável
Problemas
Você aprende
Você constrói
Detectar anomalias e estruturar controles com evidência.
Ver problemas, aprendizado e entregável
Problemas
Você aprende
Você constrói
Estruturar entregas analíticas mais rápidas e repetíveis.
Ver problemas, aprendizado e entregável
Problemas
Você aprende
Você constrói
Estas são famílias de problema, não limites. Traga o seu desafio e a jornada é montada a partir dele.
Seu problema não está na lista? Traga assim mesmo.
Equipes já usam IA de forma pontual. O desafio é partir de um problema real e avançá-lo com método — controles, evidências e revisão humana em cada etapa.
Uso pontual de IA que não se conecta a um processo financeiro que precisa melhorar.
Relatórios e análises gerados sem trilha de auditoria, validação ou critérios de qualidade.
Sem baseline e métricas antes/depois, a automação vira custo oculto — não ganho de capacidade.
A ideia parte do High Individual Contributor: profissionais que usam IA para ampliar sua capacidade de analisar, decidir, construir e entregar. Na EBAC, acreditamos que isso só funciona de verdade com um Human in Control: pessoas mantendo julgamento, evidência e responsabilidade sobre o que a IA faz.
Mais capacidade para analisar, decidir, construir e entregar com IA.
Pessoas mantêm julgamento, validação, evidência e responsabilidade.
Aplique o método a um problema, produto, serviço ou oportunidade relevante, com mentoria.
Mais capacidade com IA. Pessoas continuam no controle.
Todos os programas síncronos HIC partem de um problema real. A temática muda; o núcleo do método permanece o mesmo: aprender somente o necessário para construir, verificar e preparar aplicação e transferência com julgamento humano.
Definir problema, pessoas, baseline, restrições, valor esperado e critérios de sucesso antes de escolher tecnologia.
A profundidade técnica e metodológica é consequência do desafio e do papel do participante — não uma lista fixa de ferramentas.
Transformar aprendizagem em solução, workflow, análise, protótipo, artefato ou decisão aplicável ao contexto.
Testar qualidade, evidências, riscos e limites, mantendo revisão, responsabilidade e Human in Control.
Documentar, definir ownership e próximos passos para que o aprendizado possa ser reutilizado e evoluído além de uma pessoa.
Implementar não significa automaticamente colocar em produção: cada contexto mantém seus gates de segurança, aprovação, integração e decisão.
Método estruturado em 7 passos que garantem julgamento profissional, evidências verificáveis e governança.
Processo candidato à automação
Regras e controles atuais
Onde IA agrega valor
Dados sensíveis e segredos
Entradas, saídas e critérios de qualidade
Aplicação com verificação humana obrigatória
Métricas antes, depois e impacto contínuo
8 semanas com entregáveis práticos aplicados ao contexto da vertical.
Semana 1
Enquadrar o problema financeiro real, o baseline e os critérios de sucesso antes de escolher qualquer tecnologia.
Tópicos
Laboratório
Brief do problema financeiro do seu contexto
Critérios de validação
Semana 2
Montar o ambiente Python e um notebook de análise reproduzível, sem exigir experiência prévia em programação.
Tópicos
Laboratório
Notebook de análise aplicado ao problema
Critérios de validação
Semana 3
Construir um forecast com baseline, erro/backtesting e cenários, com interpretação e revisão humana.
Tópicos
Laboratório
Forecast aplicado ao problema financeiro
Critérios de validação
Semana 4
Gerar reporting, pesquisa e documentos com IA, ancorados em fontes e com validação humana.
Tópicos
Laboratório
Workflow de reporting ou pesquisa aplicado
Critérios de validação
Semana 5
Automatizar rotinas financeiras com controles, revisão humana e trilha de auditoria.
Tópicos
Laboratório
Piloto de automação ou agente com controles
Critérios de validação
Semana 6
Consolidar o aprendizado aplicando o que cada papel precisa ao projeto real, com revisão entre pares.
Tópicos
Laboratório
Role Lab orientado à função do participante
Critérios de validação
Semana 7
Validar a solução com foco em qualidade, riscos e controles antes da implementação.
Tópicos
Laboratório
Validação formal da solução
Critérios de validação
Semana 8
Consolidar a solução, o business case e o roadmap de implementação.
Tópicos
Laboratório
Consolidação final do projeto
Critérios de validação
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