Uma formação aplicada, construída com o time a partir de um desafio real da empresa — para times de Pesquisa, Insights, CX e UX que já usam inteligência artificial e querem fazer isso com método, rigor e supervisão humana.
O time resolve uma demanda que já estava na mesa.
E sai sabendo repetir.
Entramos como parceiras metodológicas: ajudamos a escolher o caso, organizamos o ponto de partida, acompanhamos o uso da IA, tensionamos interpretações e definimos os checkpoints de qualidade. O aprendizado daquele caso vira um jeito de trabalhar que continua rodando depois que a gente sai.
Velocidade sem critério é só pressa.
A qualidade virou julgamento individual. A IA acelera o trabalho, mas sem critério comum cada pessoa decide sozinha o que pode entrar na análise.
O conhecimento continua disperso. Pesquisa antiga, transcrições, dados e aprendizados existem — mas raramente viram um sistema de uso confiável.
A análise perde rastreabilidade. Fica difícil explicar depois como uma conclusão foi produzida, revisada e validada.
Repertório é diferente de prática. Saber operar uma ferramenta e saber fazer pesquisa melhor com ela são duas coisas — e a segunda se aprende fazendo.
Definir uma pergunta ou desafio concreto que valha a pena resolver com o time, com material disponível e decisão esperando resposta.
Acompanhar a execução e estabelecer critérios para evidência, análise, síntese e revisão humana.
Identificar lacunas, vieses e extrapolações — e os pontos que exigem voltar aos dados ou validar com pessoas reais.
Consolidar aprendizados, checkpoints, responsabilidades e materiais curtos para o time repetir o fluxo com autonomia.
É por ela que a gente começa. Uma conversa de 20 minutos costuma bastar para saber se faz sentido.
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