# Capacitação em produto, design, engenharia e IA | Tog Lab

> O que a Tog Lab usa nos próprios projetos vira treinamento para o seu time: de design de serviço e design sprint a DevOps, testes e desenvolvimento com IA. A turma pratica num desafio real da empresa e sai com os artefatos feitos em aula.

URL: https://www.toglab.co/pt-br/treinamentos.html

[Português de Portugal](https://www.toglab.co/pt-pt/treinamentos.html.md) · [English](https://www.toglab.co/en/treinamentos.html.md) · [Español](https://www.toglab.co/es/treinamentos.html.md) · [Italiano](https://www.toglab.co/it/treinamentos.html.md)

[Serviços](https://www.toglab.co/pt-br/servicos.html) Treinamentos

# Capacitação em produto, design, engenharia e IA

[Quero treinar meu time](https://www.toglab.co/pt-br/contato.html) Montar uma trilha

## Formatos

Escolha como o seu time vai aprender. Cada formato pode ser contratado sozinho ou junto com um projeto ou uma alocação, e entra na trilha que você monta logo abaixo.

## Monte a trilha do seu time

Comece por um perfil ou escolha os temas um a um. A trilha mostra o que costuma andar junto, e o pedido de proposta já leva o que você marcou.

Começar por

Combina com

Formato

[Pedir uma proposta desta trilha](https://www.toglab.co/pt-br/contato.html)

## Para software houses

O seu time aprende o que a Tog Lab usa nos projetos e passa a oferecer discovery, design e desenvolvimento com IA aos seus próprios clientes.

[Montar um programa para a minha empresa](https://www.toglab.co/pt-br/contato.html)

## Desenvolvimento com IA para empresas

A trilha in company leva o AI-Accelerated para dentro do seu time: sete módulos, na mesma ordem das etapas que a Tog Lab usa nos projetos. Em cada um, a turma produz um artefato que uma pessoa aprova antes do módulo seguinte.

As mesmas sete etapas rodam nos projetos da Tog Lab. [Ver o desenvolvimento com IA](https://www.toglab.co/pt-br/ai-accelerated.html)

## Como funciona

## Vamos desenhar o treinamento do seu time

Conte quem vai participar e o que a empresa quer mudar. Uma pessoa de negócios e uma de tecnologia do time respondem em 1 dia útil.

[Quero treinar meu time](https://www.toglab.co/pt-br/contato.html) [hello@toglab.co](mailto:hello@toglab.co)

## Mais conteúdo desta página

- Design thinking — Entender o problema antes de escolher a solução.
- Workshop de hipóteses — Transformar apostas em hipóteses que dá para testar.
- Experimentação de produtos — Testar com gente de verdade antes de construir tudo.
- Design sprint — Da pergunta ao protótipo testado em poucos dias.
- Design de serviço — A jornada inteira, com o que acontece por trás de cada tela.
- Design de produto — Do problema à interface, com critério e método.
- Pesquisa com usuários — Ouvir e observar quem usa para decidir melhor.
- Prototipação e testes de usabilidade — Telas que dá para testar no mesmo dia.
- DevOps e infraestrutura — Deploy previsível, ambientes e observabilidade.
- Testes e qualidade — Testes automatizados, TDD e revisão de código.
- Arquitetura de software — Decisões registradas, com custo e trade-offs.
- Desenvolvimento com IA (AI-Accelerated) — Agentes nas sete etapas, com uma pessoa aprovando cada uma.
- Harness e governança de IA — Contexto, limites e verificações para a IA trabalhar com segurança.
- Service as a Software — Repensar o negócio para entregar o trabalho pronto com agentes.

- Software house
- Time de engenharia
- Time de produto e design
- Liderança

- O método que roda nos projetos da Tog Lab — O seu time aprende o mesmo processo que usamos com clientes, em vez de um curso genérico.
- Exercício no seu próprio projeto — Os artefatos saem de um desafio real da sua empresa e ficam com o seu time.
- Novas ofertas para os seus clientes — Discovery, design sprint, design de serviço e desenvolvimento com IA passam a fazer parte do que você vende.
- Acompanhamento depois da aula — A Tog Lab acompanha as primeiras aplicações e revisa as entregas com o seu time.

- Treinamento in company — Trilhas de design, engenharia e IA praticadas no código, nos processos e nos desafios do seu time. — times que vão aplicar o método no dia a dia. — Encontros ao longo de algumas semanas, dentro do fluxo de trabalho do time.
- Workshops facilitados — Design sprint, design thinking, workshop de hipóteses e experimentação de produtos conduzidos com o seu time. — decisões que precisam sair em poucos dias, com as pessoas certas na sala. — De um a cinco dias, presencial ou a distância.
- Liderança fracionada — CTO, CPO ou Chief AI Officer por algumas horas por semana para decidir arquitetura, produto e uso de IA. — empresas que ainda não precisam dessa liderança em tempo integral. — Algumas horas por semana, com agenda fixa e decisões registradas.
- Palestras e aulas — Produto, design de serviço e engenharia com IA em empresas, eventos e universidades. — eventos, encontros de liderança e universidades. — Uma sessão, presencial ou online, com tempo para perguntas.

- Contexto — Entrevistar quem conhece o fluxo, deixar a IA organizar o que foi dito e validar as regras com quem decide. — O documento de contexto do fluxo escolhido (Domain Context), com regras, riscos e decisões em aberto.
- Requisitos — Pedir à IA requisitos e critérios de aceite a partir do contexto e decidir o que entra e o que fica de fora. — Um PRD com escopo, prioridades e critérios de aceite.
- Arquitetura — Comparar as alternativas que a IA propõe, com custo e trade-offs, e registrar a decisão e o motivo. — Um registro de decisão de arquitetura.
- Especificação — Detalhar uma feature com fluxos, erros e critérios de aceite no formato Dado, Quando, Então. — A especificação de uma feature, pronta para virar código.
- Protótipo — Gerar telas a partir da especificação e testar com uma pessoa que vai usar. — Um protótipo navegável e o registro das mudanças feitas depois do teste.
- Código e testes — Escrever os testes antes do código, deixar o agente implementar e revisar o pull request. — Um pull request revisado, com os testes passando.
- Infraestrutura — Transformar o deploy em runbook e configurar os limites do que o agente pode executar. — Um runbook de deploy e as regras do que o agente pode fazer no repositório.

- Conversa sobre o time — Entendemos quem vai participar, como o time já usa IA e o que a empresa quer mudar.
- Diagnóstico — Uma leitura do fluxo de trabalho atual, das ferramentas e do nível de cada grupo.
- Programa sob medida — Escolhemos juntos os módulos, o formato e o fluxo da empresa que a turma vai usar como exercício.
- Aplicação e acompanhamento — A turma pratica no próprio fluxo, e a Tog Lab acompanha as primeiras aplicações depois da última aula.