Guia de estudo para o exame: AI-Native Foundations Exam - AI-Native Foundations Professional

Requisitos

É obrigatório revisar e aceitar o Acordo do Candidato para iniciar o exame
As instruções sobre o funcionamento do exame são fornecidas após o Acordo do Candidato

Formato do exame

As questões são estruturadas em formato de múltipla escolha, com seleção única
Os exames são cronometrados e o cronômetro é exibido assim que as questões são apresentadas
Os exames serão enviados quando o tempo acabar, independentemente do número de perguntas respondidas
As pontuações são calculadas de acordo com o número de questões respondidas corretamente
Perguntas não respondidas serão marcadas como incorretas
O botão “enviar” encerra o exame, e em seguida a pontuação será calculada

Teste simulado

O formato reproduz o mesmo número de questões, nível de dificuldade, tempo disponível e áreas de conhecimento do exame
Tentativas ilimitadas
A aprovação no teste simulado não garante a aprovação no exame, tratando-se somente de um recurso de preparação

Os detalhes estão sujeitos a alterações a qualquer momento.

Duração	90 minutos
Número de perguntas	45
Pontuação para aprovação	76%
Realização	Online, sem consulta, sem assistência externa
Acesso	Plano de aprendizagem (após a conclusão do curso)
Custo	A primeira tentativa está incluída na taxa de inscrição do curso caso seja realizada dentro de 30 dias após a conclusão do mesmo
Taxa de nova tentativa	US$ 50
Política de novas tentativas	Primeira nova tentativa - Pode ser realizada imediatamente após a primeira reprovação. Segunda nova tentativa - Pode ser realizada 10 dias após a primeira nova tentativa. Terceira nova tentativa - Pode ser realizada 30 dias após a segunda nova tentativa. Todas as novas tentativas subsequentes exigem uma espera de 30 dias.

Área de conhecimento	Tópicos
Fundamentos e arquiteturas centrais (26-30%)	Compreender a IA agêntica: entenda o significado de uma abordagem de IA agêntica. Definir os diferentes jargões comuns na IA. Descrever os 5 níveis de IA: automação baseada em regras, automação inteligente, fluxos de trabalho agênticos, agentes semiautomáticos, agentes inteiramente autônomos. Descrever o que é Retrieval-Augmented Generation (RAG): explique o conceito de Retrieval-Augmented Generation e seu papel em aprimorar as respostas dos modelos de IA com conhecimento externo. Navegar pela terminologia comum de IA: saiba utilizar, definir e discutir termos de IA frequentemente utilizados. Compreender a IA composta: entenda como a combinação de múltiplas técnicas de IA (por exemplo, machine learning, sistemas baseados em regras e LLMs) pode criar soluções mais precisas e robustas em comparação com o uso de um único método. Compreender como os Agentes IA trabalham e suas capacidades: explique a função, a arquitetura e as possíveis aplicações dos Agentes IA. Entender como usar a IA Generativa: compreenda o que é um LLM e o que é IA Generativa. Compreender o conceito de criação de GPTs personalizados e CoPilots. Compreender a diferença entre um LLM e um Agente IA.
IA responsável, governança e segurança (18-22%)	Aplicar os princípios de IA Responsável: integre considerações éticas e as melhores práticas no uso da IA para garantir equidade, transparência e responsabilização. Frameworks para tomadas de decisão éticas na IA: aprofunde-se em frameworks ou metodologias específicas para lidar com dilemas éticos no desenvolvimento e na implantação da IA. Explicar as principais práticas recomendadas de segurança em IA, incluindo o que deve e o que não deve ser feito. Compreender a privacidade de dados e a segurança em IA: aprenda sobre governança de dados, técnicas de anonimização e conformidade com regulamentações como GDPR ou CCPA ao utilizar IA.
Aplicação prática de IA e engenharia de prompts (33-37%)	Capacidade de criar prompts eficazes para geração de imagens e vídeos. Capacidade de criar prompts baseados em RAG. Aplicar os fatores de sucesso ao seu papel específico, elaborando um microplano concreto para implementação imediata: desenvolver um plano personalizado para integrar os fatores de sucesso AI-Native ao trabalho diário. Elaborar um resumo conciso de uma oportunidade de IA, vinculando-a a um desafio ou objetivo relevante em seu trabalho: comunique claramente o potencial das soluções de IA para abordar necessidades específicas do negócio. Elaborar prompts eficazes para geração de texto: desenvolva e aperfeiçoe prompts para obter respostas desejadas e precisas dos modelos de IA. Desenvolver fluxos de trabalho aprimorados por IA, combinando o julgamento humano com melhorias adequadas à IA: crie processos eficientes que aproveitem ferramentas de IA, mantendo a supervisão e a tomada de decisão humanas. Gerar perguntas eficientes com a IA para identificar riscos ocultos em projetos: utilize a IA para elaborar perguntas que revelem riscos imprevistos em projetos. Utilizar a IA para transformar feedbacks difíceis em perguntas produtivas: aproveite a IA para reformular feedbacks desafiadores em questionamentos construtivos.
Estratégia de negócios em IA e transição (13-17%)	Articular as quatro forças EDGE (de crescimento exponencial, disruptiva, generativa, emergente) e o caso AI-Native em termos comerciais claros: explique os principais conceitos de IA e sua relevância para o negócio de forma acessível. Classificar os casos de uso de IA como estáveis, em evolução ou de fronteira: categorize as aplicações da IA com base em maturidade e potencial para desenvolvimento futuro. Diferenciar os principais padrões de soluções de IA para ajudar as equipes a selecionar a abordagem mais prática: oriente equipes na escolha das soluções de IA adequadas para problemas específicos. Traduzir conceitos de IA e seus prós e contras para uma linguagem empresarial clara: promova o entendimento entre aspectos técnicos da IA e suas implicações para o negócio. Traduzir as necessidades do negócio em uma solução de IA realista: converta os requisitos organizacionais em planos práticos de implementação de IA e dados. Seleção e gestão de fornecedores para soluções de IA: entenda como avaliar, selecionar e gerenciar ferramentas e serviços de IA de terceiros.