🏥 Caso 1 — empresa de saúde (compliance)
Saúde é o setor onde o playbook genérico mais quebra. LGPD + dados de paciente + risco de alucinação clínica formam um triângulo que muda o tom do workshop antes de começar. Bloco de compliance vira segundo bloco da agenda (não opcional ao fim), e exemplos não-clínicos dominam a sessão hands-on.
🩺 Ajustes no playbook
- Bloco LGPD vira o 2º slot da agenda, logo após abertura do sponsor
- Demos não usam dados de paciente nem fictícios realistas — usa-se relatório administrativo, ata, comunicação interna
- "Não cole prontuário no chat" é regra repetida 3x na sessão
- Casos de uso seguros: resumo de literatura, rascunho de comunicação ao paciente, padronização de relatório operacional
- Sponsor obrigatório: Diretor Médico + CISO juntos no kick-off
✓ Casos de uso seguros
- Resumo de literatura científica recente
- Padronização de relatório administrativo
- Rascunho de comunicação a paciente (revisada por humano)
- Tradução de procedimento interno
✗ Casos a evitar no workshop
- Diagnóstico ou hipótese clínica
- Análise de imagem médica em chat
- Resumo de prontuário ao vivo
- Qualquer dado com CPF/identificador
⚖️ Caso 2 — jurídico (confidencialidade)
Escritório jurídico tem dois medos sobrepostos: vazar segredo de cliente e alucinar precedente. O workshop precisa enfrentar os dois explicitamente. O caso famoso do advogado dos EUA citando jurisprudência inventada (2023) é abertura útil — quebra a ilusão de infalibilidade e mostra que o time precisa entender o produto, não fugir dele.
📋 Política mínima sugerida ao escritório
POLÍTICA DE USO DE IA — Escritório [Nome]
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1. Conta corporativa Claude/ChatGPT/Gemini com SSO.
Conta pessoal está proibida para trabalho.
2. Nada de nome de cliente, número de processo,
CPF/CNPJ ou trecho literal de contrato no chat.
Anonimizar SEMPRE antes de colar.
3. Toda citação de lei, súmula ou jurisprudência
gerada por IA deve ser verificada na fonte
original antes de uso. Sem exceção.
4. Documentos finais com assistência de IA passam
por revisão humana sênior obrigatória.
5. Em caso de dúvida sobre uso permitido, perguntar
ao [responsável] ANTES, não depois.
Assinatura: ______________________
📚 Casos de uso que funcionam em jurídico
- Resumo de contrato anonimizado: partes substituídas por "Parte A" e "Parte B"
- Extração estruturada: cláusulas, prazos, multas em tabela
- Rascunho de petição padrão: com revisão humana
- Comparação de versões: contrato antes/depois
- Tradução técnica: juridiquês ↔ linguagem para cliente
💡 Dica prática
Mostre o caso do advogado punido por citar jurisprudência alucinada (Mata v. Avianca, 2023) na abertura, não no fim. Quando a sala já entende o risco, fica receptiva a aprender o uso correto. Quando se mostra no fim, parece desestímulo.
🛒 Caso 3 — e-commerce (volume)
E-commerce é o setor onde IA gera ROI mais rápido e mais visível — porque tudo é volume. Cadastro de produto, descrição, suporte, categorização, FAQ automatizado. O workshop daqui é menos sobre "se" e mais sobre "como industrializar". Prompt caching e modelo Haiku 4.5 viram protagonistas — economia de 60-90% via cache mata qualquer dúvida sobre viabilidade.
📦 Pilha técnica que o workshop precisa cobrir
- Haiku 4.5 — modelo rápido e barato pro volume ($1/$5 por MTok)
- Prompt caching — system prompt de catálogo cacheado, economia 60-90%
- Batch API — processar 10k descrições de uma vez, custo reduzido
- Structured outputs — JSON pra plugar direto no PIM
- Scheduled tasks — atualização noturna de categorização
💰 Conta típica que abre a cabeça
Cenário: 50.000 SKUs sem descrição padronizada
Sem IA:
· Redator: ~5 min por descrição
· 50.000 × 5 min = 4.166 h
· Custo a R$ 50/h = R$ 208.000
· Prazo realista: 6-9 meses
Com IA (Haiku 4.5 + caching):
· ~2k tokens entrada (cacheada) + 300 saída
· Custo por descrição: ~US$ 0,002
· 50.000 × US$ 0,002 = US$ 100 (~R$ 500)
· Prazo: 1-2 dias com Batch API
· Revisão humana sobre 10% amostral: R$ 10.000
Total IA: ~R$ 10.500 | Sem IA: ~R$ 208.000
Redução: ~95%🚀 Caso 4 — startup técnica (Claude Code)
Time de engenharia em startup é o público mais hostil ao workshop introdutório — porque já está usando IA diariamente. O playbook genérico aqui é desperdício. Workshop para sala técnica é deep dive em Claude Code, agente, subagents, hooks, plugins e Sonnet/Opus 4.x. Sai dos três produtos (Chat/Cowork/Code) e mergulha direto no Code.
⚙️ Agenda redesenhada
- 1. Pular intro de prompt básico — todos sabem
- 2. Mostrar Claude Code rodando em repo real (com permissão prévia)
- 3. Adaptive thinking (low/medium/high/xhigh/max) e quando usar cada
- 4. Subagents (Agent tool) e dispatch paralelo
- 5. Skills, plugins, hooks — bundle reusável da equipe
- 6. Prompt caching no SDK, batch, structured outputs
- 7. Quando Opus 4.7 vale o custo (raciocínio denso) vs Sonnet 4.6
- 8. Hackathon: cada dupla cria 1 skill útil pro time
🧪 Exemplo de skill criada em hackathon
.claude/skills/pr-review/SKILL.md
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name: pr-review
description: Revisa PR aplicando o style guide
interno + checklist de segurança da empresa.
Use ao revisar PRs ou quando o usuário pede
"review this PR".
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Você é revisor sênior. Aplique nesta ordem:
1. Style guide em docs/STYLE.md
2. Checklist de segurança em docs/SECURITY.md
3. Cobertura de testes (mínimo 80%)
4. Performance: queries N+1 e loops aninhados
5. Mensagem de commit segue convenção
Saída em 4 blocos:
- Críticos (bloqueia merge)
- Importantes (resolver antes de merge)
- Sugestões (opcional)
- Elogios (1-2 pontos positivos)💡 Dica prática
Em sala técnica, deixe o time digitar o prompt na frente de você logo no primeiro bloco. A pior posição é a do "consultor que demonstra". A melhor é a do "par sênior que mostra um truque a mais". Dispute de fronteira técnica é onde a sala fecha cabeça — não dispute, colabore.
🏛️ Caso 5 — governo (políticas)
Governo soma três fricções: compras públicas, soberania de dados e transparência. O workshop precisa contemplar que a ferramenta usada hoje pode não ser a contratada amanhã, e que toda comunicação assistida por IA pode ser objeto de pedido de acesso à informação. O playbook genérico vira playbook "amarrado em política" — e isso é virtude, não defeito.
📜 Restrições típicas no setor
- Soberania: preferência por hospedagem nacional ou em jurisdição compatível
- LGPD reforçada: dado de cidadão tem proteção maior que dado de cliente
- Acesso à informação: log de uso pode ser solicitado por LAI
- Procurement: ferramenta de hoje pode ser substituída por concorrente em licitação
- Auditoria interna: rastreabilidade de decisão assistida por IA
📝 Política mínima pra órgão público
POLÍTICA DE USO DE IA — [Órgão]
─────────────────────────────────────────────
1. Uso autorizado apenas em ferramentas listadas
em ato administrativo vigente.
2. Vedação absoluta: dado pessoal sensível, dado
sigiloso, processo em segredo de justiça.
3. Documento oficial assistido por IA deve constar
em metadados: "auxílio de IA — revisão humana".
4. Decisões administrativas com efeito sobre direito
de cidadão NÃO podem ser tomadas por IA. Apoio
informacional é permitido; decisão final é humana.
5. Registro de uso: log mínimo de prompts e datas,
passível de auditoria pelo controle interno.
6. Servidor em dúvida: consultar [comissão] ANTES.
Aprovado por: [autoridade] Data: __/__/____✓ Usos compatíveis
- Resumo de literatura técnica e normas
- Rascunho de comunicação interna
- Sumário de relatórios longos
- Linguagem clara: traduzir norma pro cidadão
- Brainstorm em fase pré-decisória
✗ Usos vedados ou de alto risco
- Decisão sobre direito de cidadão
- Análise de processo em segredo
- Dados pessoais sensíveis
- Parecer técnico sem revisão humana
- Resposta a pedido de LAI sem checagem
🧭 Como adaptar o playbook por setor
A regra geral cabe em uma frase: descubra o medo dominante e ataque ele no segundo slot da agenda. Saúde teme vazar paciente. Jurídico teme alucinar precedente. E-commerce teme custo operacional. Startup teme parecer ingênua. Governo teme infração de política. Cada um pede uma rearrumação cirúrgica do mesmo playbook.
🔍 Matriz de adaptação rápida
| Setor | Medo dominante | Slot #2 da agenda |
|---|---|---|
| Saúde | Vazar paciente | LGPD + dados clínicos |
| Jurídico | Alucinar precedente | Caso Mata v. Avianca + revisão obrigatória |
| E-commerce | Custo operacional | Haiku + caching + Batch API |
| Startup técnica | Parecer ingênua | Direto em Claude Code, skills, subagents |
| Governo | Infringir política | Política interna + rastreabilidade |
✓ O que NÃO muda entre setores
- Estrutura "show-then-do" (3.4)
- Demos gravadas como backup (3.4)
- Survey antes/depois (5.4)
- Fechamento 1-2-3 (5.1)
- Cadência D+0/D+2/D+7/D+30 (5.5)
- Métricas de 4 dimensões (5.4)
🎯 O que SEMPRE muda por setor
- Casos de uso da prática hands-on
- Política/governança apresentada no slot 2
- Stack técnica enfatizada (Haiku x Opus x Code)
- Sponsor obrigatório (CISO, jurídico, etc.)
- Linguagem: clínico, técnico, administrativo
- Casos a evitar nas demos
💡 Dica prática
Pergunta única na call de descoberta com o sponsor: "qual é o pior cenário que você imagina acontecendo numa equipe usando IA hoje?". A resposta dele é literalmente o tópico do slot 2 do workshop. Use a frase dele de volta no kick-off — sponsor sente que foi ouvido e a sala sente que o consultor entendeu o contexto.
🎬 Final do curso
Esse é o último módulo. Você cobriu enquadramento e autoridade (T1), os três produtos e modelos mentais (T2), pré-produção de demos (T3), tour guiado da interface (T4) e fechamento/continuidade (T5). O playbook completo está na sua mão. A próxima turma é sua.
📋 Resumo do Módulo (e do curso)
Você terminou o curso 🎉
Trilhas 1 a 5 concluídas. Playbook completo na mão. Próximo passo: marcar a primeira turma.