IA aplicada à Gestão e Eficiência Operacional na Saúde Suplementar

Sobre o curso

IA aplicada à gestão e eficiência operacional na saúde suplementar

Adotar inteligência artificial não é apenas utilizar novas ferramentas. É saber onde elas podem gerar valor, quais problemas merecem prioridade e como preparar a organização para trabalhar de forma mais inteligente. Desenvolva uma visão estratégica para avaliar oportunidades, utilizar dados e orientar iniciativas de IA com responsabilidade.

Identifique onde a IA gera valor

Reconheça atividades com potencial de automação, produtividade e melhoria da experiência dos beneficiários.

Priorize iniciativas com mais segurança

Avalie impacto, complexidade, riscos e necessidade de supervisão humana antes de investir em IA.

Transforme dados em decisões

Conheça como análises quantitativas e qualitativas ajudam a identificar problemas e oportunidades.

Prepare sua equipe para a IA

Compreenda o papel da liderança na experimentação, colaboração e adoção responsável de tecnologias.

Para quem é

Para quem quer liderar decisões mais inteligentes com IA

Uma capacitação para dirigentes, gestores e profissionais da saúde suplementar que desejam identificar oportunidades de uso da inteligência artificial, aprimorar processos e tomar decisões mais fundamentadas sobre investimentos, inovação e eficiência operacional.

Presidentes, diretores e superintendentes

Gestores e líderes de equipes

Profissionais de estratégia e inovação

Gestores de operações e processos

Profissionais de tecnologia e transformação digital

Equipes de dados e inteligência de negócios

Gestores de auditoria e regulação assistencial

Profissionais de qualidade e melhoria contínua

Conteúdo programático

Da oportunidade à decisão: como gerar valor com inteligência artificial

Cinco módulos que conectam fundamentos da IA, maturidade organizacional, análise de dados, priorização de iniciativas e liderança, com exemplos e critérios para orientar seu uso estratégico na saúde suplementar.

Fundamentos da inteligência artificial na saúde suplementar

Entenda o que a IA faz bem, reconheça suas limitações e descubra como ela pode apoiar atividades, processos e decisões em diferentes níveis da organização.

O que você vai aprender

Compreender os fundamentos da inteligência artificial e as diferenças entre suas capacidades e a inteligência humana.
Conhecer aplicações de IA na síntese de informações, análise, produção de conteúdo e aceleração de atividades.
Reconhecer limitações como erros factuais, respostas imprecisas e necessidade de julgamento contextual.
Entender por que a supervisão humana continua essencial nas decisões estratégicas e de maior risco.
Conhecer exemplos de IA aplicada à análise de documentos, à automação e à melhoria da eficiência.
Diferenciar organizações que utilizam IA como apoio pontual daquelas que a incorporam à estratégia.
Compreender como a IA pode gerar valor em produtividade, experiência, processos, serviços e modelos de negócios.
Identificar possibilidades de aplicação da tecnologia à realidade das operadoras e autogestões em saúde.

Maturidade digital e estratégia para adoção da IA

Compreenda como a maturidade organizacional, a cultura e a capacidade de adaptação influenciam o aproveitamento da IA e a evolução dos modelos de gestão.

O que você vai aprender

Conhecer diferentes estágios de adoção de tecnologias e suas implicações para a transformação organizacional.
Compreender como a inteligência artificial está modificando a produtividade e a organização do trabalho.
Reconhecer diferenças entre iniciativas isoladas de IA e estratégias transversais à organização.
Conhecer as camadas em que a IA pode gerar valor, desde a eficiência operacional até novos modelos de negócios.
Identificar oportunidades de ganho em produtividade individual, colaboração, experiência e desenvolvimento de serviços.
Compreender a importância de avaliar a prontidão organizacional antes de ampliar a adoção da IA.
Reconhecer riscos, limitações e responsabilidades envolvidos no uso organizacional da tecnologia.
Conhecer experiências empresariais que ilustram diferentes estratégias de utilização de dados e IA.
Refletir sobre como alinhar a adoção da IA aos objetivos e às necessidades da organização.

Identificação de oportunidades e decisões baseadas em dados

Aprenda a olhar além da intuição, utilizando dados e critérios objetivos para reconhecer problemas, avaliar oportunidades e apoiar decisões mais fundamentadas.

O que você vai aprender

Compreender por que a identificação correta do problema deve anteceder a escolha da solução tecnológica.
Conhecer a importância da análise exploratória de dados para revelar padrões e oportunidades.
Diferenciar análises quantitativas e qualitativas e reconhecer sua complementaridade na tomada de decisão.
Entender como dados ajudam a validar ou questionar percepções e hipóteses sobre os processos.
Conhecer o papel de variáveis e pontos de ancoragem para compreender melhor situações e comportamentos.
Examinar um estudo de caso de atendimento em que a análise dos dados revelou oportunidades de melhoria.
Identificar processos com potencial de automação e apoio à decisão.
Compreender como avaliar oportunidades considerando frequência, volume e potencial de produtividade.
Conhecer critérios de análise relacionados à complexidade técnica, integração de sistemas e disponibilidade de dados.
Reconhecer riscos de privacidade, segurança e impacto das falhas nas decisões sobre automação.
Entender quando o julgamento crítico, a criatividade ou o relacionamento humano exigem participação direta das pessoas.
Conhecer exemplos de aplicação desses critérios à auditoria, análise de sinistros, autorizações e atendimento.

Prototipação, experimentação e automação

Conheça como selecionar oportunidades, iniciar experimentos e avaliar soluções de IA antes de ampliar sua utilização nos processos da organização.

O que você vai aprender

Conhecer a lógica de prototipação e experimentação como caminhos para avaliar soluções.
Identificar oportunidades de ganhos iniciais que exigem menor esforço de implementação.
Compreender como relacionar impacto e complexidade para priorizar iniciativas.
Conhecer o uso de critérios de tolerância ao risco na seleção de atividades para automação.
Diferenciar oportunidades de experimentação inicial de projetos com maior potencial de escala.
Entender quando a utilização de agentes de IA pode ser pertinente para resolver gargalos operacionais.
Reconhecer tarefas repetitivas que podem se beneficiar de classificação, triagem ou análise automatizada.
Avaliar a importância da reversibilidade dos erros e da supervisão humana durante os testes.
Conhecer exemplos de ferramentas e plataformas voltadas à criação de fluxos e automações.
Compreender por que a qualidade dos processos influencia diretamente o resultado da automação.
Reconhecer a necessidade de avaliar resultados e riscos antes de ampliar uma solução.

Liderança na era da inteligência artificial

Compreenda como o papel dos gestores evolui com a IA e conheça práticas para promover colaboração, pensamento crítico e adoção responsável de novas tecnologias.

O que você vai aprender

Entender como a inteligência artificial modifica atividades gerenciais e formas de organização do trabalho.
Compreender a evolução do papel do gestor, do acompanhamento de tarefas à coordenação de decisões.
Reconhecer a importância de combinar pensamento estruturado, criatividade e análise crítica no uso da IA.
Conhecer como instruções e modelos bem estruturados podem apoiar melhores interações com ferramentas de IA.
Identificar competências humanas que ganham relevância, como pensamento crítico, colaboração e aprendizado contínuo.
Compreender por que liderar iniciativas de IA não exige necessariamente desenvolver modelos ou programar sistemas.
Reconhecer a importância de compreender os problemas e integrar a tecnologia aos processos de decisão.
Conhecer práticas de liderança que favorecem a experimentação, a aprendizagem e a utilização responsável da IA.
Entender como mapear o interesse e a influência das partes envolvidas na transformação organizacional.
Identificar possíveis barreiras de adoção, incluindo insegurança, rejeição e falta de clareza nos processos.
Reconhecer a importância da comunicação e do envolvimento das equipes para reduzir resistências.
Refletir sobre como orientar os próximos passos de adoção da IA, considerando prioridades, pessoas, processos e riscos.

Docente

Com quem entende do setor

Julio Monteiro Teixeira

Professor e pesquisador da UFSC, líder do LEMME Lab e consultor em experiência do cliente (CX), UX, dados e inovação digital. Pós-doutor pela Academy of Art University (EUA), doutor em Engenharia de Produção e mestre em Gestão de Design pela UFSC, com graduação em Design Gráfico pela UDESC. Possui experiência em projetos de inovação, marketing, comunicação e transformação digital, atuando com organizações de diferentes portes.

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