Sistema de informação contábil. Relatórios relevantes para gestão (balanço patrimonial – BP, demonstração de resultado do exercício – DRE, demonstração dos fluxos de caixa – FCX e demonstrações das mutações do patrimônio líquido – DMPL). Análise fundamentalista da situação econômico-financeira de empresas por meio de indicadores de desempenho: liquidez, estrutura de capital, prazos médios, alavancagem financeira, lucratividade e rentabilidade. Análises horizontal e vertical.

Indicadores macroeconômicos, política monetária e comércio internacional.

Desafios da gestão estratégica: conceito, diferenciação entre concepção e implementação de estratégias, evolução do conceito e tipos de estratégia. Fundamentos do negócio: missão, visão e valores. Diagnóstico empresarial: diagnóstico interno, externo/análise de indústria (5 forças), posicionamento estratégico e cadeia de valor, projeção de cenários e SWOT. Estruturação das estratégicas: competitivas, definição de objetivos, de metas, de indicadores de desempenho empresarial associados a estratégias planejadas, balanced scorecard, objectives and key results (OKRs), plano de ação e priorização. Ferramentas para plano de ação e priorização: 5W2H e GUT. Estratégias de crescimento: estratégia corporativa, consolidação, verticalização e diversificação, internacionalização, pipelines, ecossistemas, plataformas e novos modelos de negócio.

Desafios de passar de provas de conceito para implantação em larga escala. Roadmaps de adoção de IA. Gestão de portfólio de iniciativas e cálculo de ROI. Mapa de priorização de projetos de IA e preparação para implantação (dados, prontidão operacional e governança). Barreiras organizacionais e técnicas para escalabilidade. Fatores críticos de sucesso em projetos corporativos de IA.

Fundamentos de marketing e análise de mercado: introdução ao marketing, análise do ambiente de marketing e pesquisa de mercado. Comportamento do consumidor e segmentação de mercado: fatores que influenciam o comportamento do consumidor, processo de decisão de compra, estratégias e critérios de segmentação, seleção do mercado-alvo, posicionamento de marca. Mix de marketing e práticas digitais: produtos e serviços, preço, praça e promoção. Marketing digital: conteúdo, influência e visibilidade em redes sociais e buscadores. Planejamento, implementação e tendências em marketing: plano de marketing, implementação e controle. Tendências de consumo, tendências em e-commerce, marketing de influência, realidade aumentada/virtual, metaverso. Tecnologias emergentes: inteligência artificial, machine learning, big data, internet das coisas (IoT).

Fundamentos financeiros, avaliação de empresas e relação risco-retorno.

Visão sistêmica executiva de segurança da informação. Estratégias de segurança da informação. Tipologias de ataques. Vulnerabilidades. Ameaças. Impactos. Análise de riscos, privacidade e outras medidas de gestão de riscos da informação.

Fundamentos do gerenciamento de projetos: alinhamento entre estratégia corporativa e métodos de avaliação e seleção de projetos. Ciclos de vida de projetos e abordagens gerenciais. Planejamento de projetos: termo de abertura do projeto (TAP). Identificação e qualificação básica das partes interessadas. Framework preditivo por processos. Plano de gerenciamento do projeto (PGP): escopo, cronograma, riscos, recursos, aquisições, custos e qualidade. Planejamento de projetos na abordagem gerencial adaptativa: visão básica, atores, cerimônias, artefatos e Scrum em ação. Tendências do gerenciamento de projetos: relevância do ESG (Environmental, Social e Governance), da transformação digital (TD) e da inteligência artificial (IA) em projetos.

Princípios e estruturas de governança para IA responsável. Papéis da alta gestão e do conselho, integrados à governança de TI e de dados. Gestão do ciclo de vida, riscos e incidentes em sistemas de IA. Normas ISO/IEC 38507 e 42001 e marcos regulatórios globais, com foco no EU AI Act. Estratégias de compliance, auditorias e requisitos de transparência e prestação de contas.

Conceitos de IA generativa, modelos de linguagem e multimodais. Estrutura e utilização de LLMs. Agentes autônomos aplicados a processos de negócio. Casos de uso em negócios. Desafios de implementação e impactos éticos e regulatórios. Estratégias para gestores capturarem valor com IA generativa.

Visão executiva de engenharia de dados, Data Lakes, Warehouses e demais estruturas de armazenamento de dados. Arquiteturas em nuvem e ambientes híbridos. Pipeline de dados e ciclo de vida de modelos de IA. Custos, riscos e trade-offs das decisões tecnológicas. Como os gestores podem dialogar com as equipes técnicas e tomar decisões informadas.

Introdução: Apresentação do cenário e das regras do jogo. Objetivos. Formação das equipes.
Preparação: análise do cenário e da situação inicial da empresa/negócio. Definição de objetivos e estratégias. Organização das equipes. Realização de testes preparatórios para o início da simulação.
Simulação: tomada de decisão e análise dos resultados, da concorrência e das variações de cenários. Reavaliação dos objetivos e das estratégias.
Fechamento: análise crítica do desempenho das empresas. Lições aprendidas.

Teorias de liderança: traços e características, comportamentais, contingenciais e situacionais, contemporâneas, críticas e pós-modernas. Liderança transacional e transformacional.  Gestão de equipes de alto desempenho: papéis da liderança, delimitação dos papéis dos membros, estratégias de comprometimento e team building. Avaliação. Pipeline de liderança e desenvolvimento de líderes nas organizações: pipeline de liderança, líder-coach e desafios da primeira gestão. Competências do líder eficaz: delegação e empowerment.

Fundamentos de aprendizado de máquina supervisionado, não supervisionado e por reforço. Redes neurais artificiais e arquiteturas profundas. Aplicações práticas em previsão, classificação e reconhecimento de padrões. Limitações, vieses e implicações para gestores na tomada de decisão.

Modelos de negócio orientados por IA e mecanismos de criação e captura de valor. Proposta de valor e posicionamento de soluções baseadas em IA, com foco em necessidades do cliente e vantagens competitivas. Estratégias de monetização: assinatura, consumo (usage-based), por resultado (outcome-based), licenciamento, embedded AI e modelos híbridos. Precificação e empacotamento (packaging) orientados a valor, incluindo tiers, bundles e estratégias de go-to-market. Fundamentos de viabilidade econômico-financeira e unit economics aplicados a iniciativas de IA, com análise de custos, margens, riscos e drivers de escala. Parcerias e alternativas estratégicas (build, buy, partner) para aceleração da captura de valor.

Panorama global das políticas públicas e regulações sobre inteligência artificial e as suas diferenças de abordagem entre regiões. Análise comparada de modelos regulatórios, com destaque para o AI Act europeu, as diretrizes norte-americanas e as estratégias asiáticas. Implicações econômicas, tecnológicas e éticas da corrida global por liderança em IA e os seus efeitos sobre a dinâmica competitiva. Papel do Brasil e das organizações latino-americanas no ecossistema global e os desafios de posicionamento estratégico. Avaliação de riscos e oportunidades associados ao avanço regulatório e os seus impactos sobre inovação, competitividade e soberania digital.

Técnicas de inteligência artificial. Aprendizado de máquina. IA generativa. Tendências emergentes: engenharia de prompt, RAG, RAG com grafos, MCP e agentização. IA e estratégia de negócios: criação de valor com IA. Modelos de negócios digitais e plataformas. Fatores críticos de sucesso na adoção estratégica da IA. Processo decisório e IA: tomada de decisão orientada a dados, analytics descritivo, preditivo e prescritivo, inteligência de negócios (BI) e dashboards estratégicos. Ética, vieses algorítmicos e governança de dados. IA aplicada à estratégia de crescimento: automação inteligente e eficiência operacional. Gestão de talentos em organizações inteligentes. Governança corporativa aplicada à IA. Regulamentações e tendências.

Análise de tecnologias de ruptura, seu impacto em modelos de negócios existentes e na criação de novos modelos de negócios. Introdução à tecnologia blockchain. Aspectos tecnológicos das redes e serviços em blockchain. Aplicações empresariais da tecnologia blockchain. Introdução à internet das coisas (IoT). Aspectos tecnológicos da internet das coisas. Aplicações empresariais da internet das coisas. Introdução à tecnologia non-fungible token (NFT). Aspectos tecnológicos dos NFTs. Aplicações empresariais dos NFTs. Introdução à realidade virtual e ao metaverso. Aspectos tecnológicos da realidade virtual e do metaverso. Aplicações empresariais da realidade virtual e do metaverso. Riscos e desafios associados a essas tecnologias emergentes.