Prezados favor avaliar minha solução:
Especialista em IA Nivel 1:
https://github.com/fredjml/aluraCarreiraEspecialistaIA.git
Onde vejo a resposta da avaliação do projeto?
Cordialmente,
Frederico José Monteiro Leite
fredjml.br@gmail.com
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Prezados favor avaliar minha solução:
Especialista em IA Nivel 1:
https://github.com/fredjml/aluraCarreiraEspecialistaIA.git
Onde vejo a resposta da avaliação do projeto?
Cordialmente,
Frederico José Monteiro Leite
fredjml.br@gmail.com
Olá, Frederico! Como vai?
Não existe uma avaliação com nota para o projeto, mas sim uma avaliação de feedback da nossa equipe. Sobre a minha avaliação:
Vi que você apresentou um relatório muito completo, explorou com clareza a implementação do GeoAI Mentor, destacou os resultados de testes e evidências que comprovam o funcionamento e ainda ressaltou a importância da segurança na configuração da chave de acesso. Essa síntese mostra organização, atenção prática e consciência sobre governança, o que é essencial para dar confiança a gestores e patrocinadores.
Se quiser aprofundar ainda mais, algumas boas práticas são:
Continue postando as suas soluções! Além de ganhar pontos de XP na plataforma, você pode ajudar outros estudantes no fórum.
Ah, uma pergunta: o que você considera mais prioritário para os próximos passos, validar a utilidade com usuários finais ou ampliar a base de conhecimento com fontes institucionais revisadas?
Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.
Abraço e bons estudos!
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
Obrigado pelas orientações daniel Nogueira:
Irei aprofundar mais com boas práticas que vc sugeriu
Fedback estruturado: realizar pilotos com geocientistas e documentar percepções para evoluir a utilidade prática.
Publicação controlada: hospedar a interface Streamlit em ambiente seguro para ampliar testes com usuários reais.
Base de conhecimento validada: integrar fontes institucionais revisadas para fortalecer o RAG e aumentar rastreabilidade.
Considero mais prioritário para os próximos passos, validar a utilidade com usuários finais.
e depois ampliar a base de conhecimento com fontes institucionais revisadas
Abraço e bons trabalho
Bom dia, Frederico!
A ideia de validar a utilidade com usuários finais primeiro é realmente estratégica.
Porque permite observar na prática como o sistema atende às necessidades reais e quais ajustes são mais urgentes. Esse tipo de feedback direto é insubstituível para evoluir a solução.
Depois, ampliar a base de conhecimento com fontes institucionais revisadas vem como complemento essencial, garantindo maior confiabilidade e rastreabilidade. Essa ordem de prioridades mostra equilíbrio entre usabilidade imediata e robustez de longo prazo.
Forte abraço!
Não consigo gerar o relatório do Nivel 1 auquivo .zip da solução Especialista em IA novo. Conseguem enviar o relatório em pdf para mim?
Desafio1-EspB:Nivel1
Descrição do projeto
A Hermex Log está passando por um momento de transformação digital. A diretoria identificou que a comunicação entre as equipes de vendas e pós-vendas é falha, que reclamações de clientes não são tratadas de forma estruturada e que não existe um processo automatizado para coletar, classificar e analisar feedbacks.
Além disso, a equipe de atendimento perde tempo respondendo perguntas repetitivas sobre processos internos (devoluções, reembolsos, prazos) que já estão documentados, mas ninguém consulta.
A equipe que você integra recebeu a missão de:
Planejar e criar um assistente GPT que auxilie a equipe comercial a padronizar a comunicação de prazos de entrega por região.
Mapear o processo de pós-vendas (do envio do pedido até a pesquisa de satisfação), identificando pontos de automação e definindo responsabilidades com a Matriz RACI.
Construir um workflow automatizado no n8n que colete respostas de NPS, classifique comentários com IA e notifique a equipe responsável.
Montar um dashboard no Looker Studio com indicadores de NPS, SLA de entrega e distribuição regional, além de documentar a base de conhecimento no Notion para futura integração com um chatbot.
Os entregáveis esperados são: documentos de planejamento (bloco de notas), fluxograma de processo (Miro), Matriz RACI (Google Sheets), assistente GPT funcional, workflow no n8n, dashboard no Looker Studio e base de conhecimento no Notion.
1ª Etapa: Planejamento e criação do assistente GPT para comunicação de prazos
A equipe comercial da Hermex Log precisa padronizar a forma como comunica prazos de entrega por região. Atualmente, cada pessoa do time informa prazos diferentes, gerando expectativas irreais e reclamações. A tarefa é planejar e criar um assistente GPT personalizado que, dado o estado de destino, informe o prazo estimado de entrega com base em regras da empresa.
Pergunta-chave: "Como estruturar um assistente GPT reutilizável que padronize a comunicação de prazos de entrega, garantindo que certezas, suposições e dúvidas do processo estejam mapeadas antes da implementação?"
2ª Etapa: Mapeamento do processo de pós-vendas e definição de responsabilidades
Antes de automatizar, é preciso mapear. A Hermex Log não possui documentação formal do processo que vai do envio do pedido até a pesquisa de satisfação. A tarefa é desenhar esse processo, identificar pontos de automação e definir responsabilidades.
Pergunta-chave: "Quais são os pontos críticos de comunicação entre equipes no processo de pós-vendas da Hermex Log e como a Matriz RACI ajuda a definir responsabilidades que viabilizem a automação?"
3ª Etapa: Automação do fluxo de NPS com n8n e classificação por IA
Com o processo mapeado e as responsabilidades definidas, é hora de construir a automação. A tarefa é criar um workflow no n8n que monitore novas respostas de NPS, classifique os comentários com IA (Gemini) e notifique a equipe de pós-vendas por e-mail.
Pergunta-chave: "Como construir um workflow no n8n que integre coleta de dados, lógica condicional baseada em regras de negócio e classificação por IA, garantindo que a equipe receba notificações acionáveis com validação humana?"
4ª Etapa: Dashboard de NPS no Looker Studio e base de conhecimento no Notion
A etapa final integra análise de dados com documentação. A tarefa é construir um dashboard que permita à liderança da Hermex Log acompanhar o NPS por região e SLA de entrega, e documentar os processos internos no Notion para futura integração com um chatbot de IA.
Pergunta-chave: "Como combinar visualização de dados quantitativos (dashboard de NPS e SLA) com documentação semântica (base de conhecimento no Notion) para criar um ecossistema de dados que sustente tanto a tomada de decisão humana quanto a alimentação futura de agentes de IA?"