// curso ao vivo · turma inaugural · 4 semanas
Um curso ao vivo de quatro semanas que ensina líderes a decidir onde investir em ML e IA — e onde recusar. Você sai com um memo executivo sobre uma iniciativa real da sua empresa.
// inscrição por aplicação, não por compra · três perguntas · resposta em até 24h
2025 foi o ano em que a conta chegou.
O que esses estudos listam como causa:
Nenhuma dessas causas é técnica. Todas são falhas de decisão — e decisão se aprende.
Inclusive a dizer não.
O que este curso não é:
Cada aula responde a uma causa documentada de por que iniciativas de IA morrem. Antes de cada encontro, 45 a 60 minutos de leitura de fontes como NBER, Google Research e Stanford — e em todos, aplicação direta à iniciativa que você traz.
Onde ML e IA criam valor — e onde não?
Isso pode ser construído e operado racionalmente?
Como isso vira capacidade organizacional?
Escalar, redesenhar ou interromper?
// a causa: má formulação do problema pela liderança — causa nº 1 de fracasso segundo a RAND (2024), que estima falha em mais de 80% dos projetos de IA
Onde devemos apostar — e onde não deveríamos usar ML ou IA?
// a causa: o modelo é uma fração pequena do sistema real — pesquisadores do Google mostraram que o resto é o que ninguém orça: dados, integração, operação (Sculley et al.)
Isso pode ser construído e operado de forma confiável e economicamente racional?
// a causa: só 26% das empresas têm as capacidades organizacionais para ir além do POC (BCG, 2024) — o gargalo não é o piloto, é intake, priorização, funding e estrutura de time
Como transformar iniciativas isoladas em capacidade que produz resultado repetidamente?
// a causa: só ~39% das empresas atribuem qualquer impacto de EBIT à IA — quase todas abaixo de 5% (McKinsey, 2025). Sem baseline e contrafactual, ninguém sabe sequer se funcionou
Como lançar, demonstrar valor, controlar riscos e decidir se devemos escalar?
// documento executivo · 4–6 páginas
ML & AI Strategy Memo
Um memo executivo sobre uma iniciativa concreta da sua empresa — pronto pra circular internamente no dia seguinte. E os artefatos de trabalho construídos ao longo das quatro semanas ficam com você:
O curso é para quem se reconhece em pelo menos uma destas frases:
Caio Gomes — Chief AI Officer do Magalu. Físico de formação, trabalha com dados, machine learning e IA desde 2005. São mais de vinte anos de decisões tomadas com orçamento, time e consequência — incluindo as que deram errado.
A turma é montada por qualificação, para proteger a qualidade da discussão — inclusive a sua.
Três perguntas sobre a iniciativa sob sua responsabilidade.
// 2 minutosAnalisamos se o curso serve ao seu caso agora. Se não servir, a gente diz — e aponta um caminho melhor.
// análise individualQuem está qualificado é chamado para confirmar a matrícula na turma de outubro.
// resposta em até 24h// turma inaugural · outubro 2026
4 encontros ao vivo, às terças · 20 vagas
Aplicar para a turma inaugural// aplicação em 2 minutos · resposta em até 24h
Sua empresa pode pagar por isso. Emitimos nota fiscal e fornecemos um one-pager de justificativa interna pronto — você encaminha a quem aprova e a conversa fica curta.
// turma de outubro
O que diferencia é decidir melhor que o mercado onde investir — e onde recusar. Na turma de outubro, você aplica esse método à iniciativa que está na sua mesa hoje.
Aplicar para a turma inaugural// 20 vagas · aplicação em 2 minutos · resposta em até 24h