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Estou fora do Brasil
Modalidade:
Modalidade: Semipresencial (Blended)
Início: Imediato
Data limite de inscrição: 30/11/2026
Carga Horária: 432 horas/aula
(Duração: 6 meses)
Frequência: Mensal
Sexta-feira - 19h - 23h20, Sábado - 08h - 17h40 e Domingo - 08h - 12h20, Seg-Ter 19h-23h20
Desenvolva competências estratégicas para liderar transformações organizacionais impulsionadas pela inteligência artificial.
 
O MBA com ênfase em Inteligência Artificial oferece uma visão integrada de gestão e inteligência artificial, unindo fundamentos executivos a tecnologias emergentes. O estudante aprende a aplicar a IA em estratégias, operações e decisões, ampliando a sua capacidade de inovar, liderar projetos e gerar valor em um ambiente digital e altamente competitivo.
 
Formar líderes preparados para aplicar a IA na gestão e impulsionar resultados organizacionais.
O profissional estará apto a tomar decisões orientadas por dados, estruturar projetos de IA, conduzir mudanças digitais e aplicar soluções inteligentes para melhorar o desempenho, a inovação e a eficiência, bem como ganhará autonomia para dialogar com as áreas técnicas e liderar iniciativas estratégicas de alto impacto.
 
Desenvolva novas competências gerenciais:
| aplicar machine learning, deep learning e IA generativa em decisões executivas;
| avaliar riscos, governança e segurança da informação em projetos de IA;
| estruturar iniciativas de IA do piloto à escalabilidade com ênfase em ROI;
| liderar equipes e promover cultura orientada a dados e inovação;
| dialogar com as áreas técnicas utilizando linguagem de gestor.

Programa

MBA com ênfase em Inteligência Artificial

Análise das Demonstrações Contábeis

Sistema de informação contábil. Relatórios relevantes para gestão (balanço patrimonial – BP, demonstração de resultado do exercício – DRE, demonstração dos fluxos de caixa – FCX e demonstrações das mutações do patrimônio líquido – DMPL). Análise fundamentalista da situação econômico-financeira de empresas por meio de indicadores de desempenho: liquidez, estrutura de capital, prazos médios, alavancagem financeira, lucratividade e rentabilidade. Análises horizontal e vertical.

Economia dos Negócios

Microeconomia: oferta, demanda e os seus determinantes. Equilíbrio e falhas de mercado. Elasticidade e as suas aplicações. Comportamento do produtor e oferta competitiva: tecnologia e custos de produção, escolha de insumos, escala e escopo. Outras estruturas de mercado (monopólios, oligopólios e defesa da concorrência). Poder de mercado e discriminação de preços. Impacto de políticas governamentais no bem-estar e peso morto (impostos e subsídios, controle de preços, comércio internacional, tarifas e cotas de importação). Macroeconomia: conjuntura econômica brasileira e indicadores macroeconômicos. Flutuações cíclicas e crescimento de longo prazo. Inflação e índices de preço. Atuação do Banco Central e a sua influência sobre os negócios: política monetária, taxas de juros e regime de metas para a inflação. Elementos de macroeconomia aberta: taxas de câmbio, regimes cambiais e balanço de pagamentos. 

Estratégia Corporativa e de Negócios

Desafios da gestão estratégica: conceito, diferenciação entre concepção e implementação de estratégias, evolução do conceito e tipos de estratégia. Fundamentos do negócio: missão, visão e valores. Diagnóstico empresarial: diagnóstico interno, externo/análise de indústria (5 forças), posicionamento estratégico e cadeia de valor, projeção de cenários e SWOT. Estruturação das estratégicas: competitivas, definição de objetivos, de metas, de indicadores de desempenho empresarial associados a estratégias planejadas, balanced scorecard, objectives and key results (OKRs), plano de ação e priorização. Ferramentas para plano de ação e priorização: 5W2H e GUT. Estratégias de crescimento: estratégia corporativa, consolidação, verticalização e diversificação, internacionalização, pipelines, ecossistemas, plataformas e novos modelos de negócio.

Estratégias de Implantação e Escalabilidade em IA

Desafios de passar de provas de conceito para implantação em larga escala. Roadmaps de adoção de IA. Gestão de portfólio de iniciativas e cálculo de ROI. Mapa de priorização de projetos de IA e preparação para implantação (dados, prontidão operacional e governança). Barreiras organizacionais e técnicas para escalabilidade. Fatores críticos de sucesso em projetos corporativos de IA.

Estratégias de Marketing

Fundamentos de marketing e análise de mercado: introdução ao marketing, análise do ambiente de marketing e pesquisa de mercado. Comportamento do consumidor e segmentação de mercado: fatores que influenciam o comportamento do consumidor, processo de decisão de compra, estratégias e critérios de segmentação, seleção do mercado-alvo, posicionamento de marca. Mix de marketing e práticas digitais: produtos e serviços, preço, praça e promoção. Marketing digital: conteúdo, influência e visibilidade em redes sociais e buscadores. Planejamento, implementação e tendências em marketing: plano de marketing, implementação e controle. Tendências de consumo, tendências em e-commerce, marketing de influência, realidade aumentada/virtual, metaverso. Tecnologias emergentes: inteligência artificial, machine learning, big data, internet das coisas (IoT).

Finanças Corporativas

Matemática Financeira: conceitos, operações com fluxos de caixa e aplicações práticas. Decisões de investimento: métodos de avaliação e fluxo de caixa. Risco e custo de oportunidade. Estrutura de capital e custo de capital, e alavancagem financeira. Avaliação de empresas e criação de valor: conceitos fundamentais de valuation. Técnicas de avaliação de empresas. Integração de critérios ESG nas decisões financeiras: introdução e decisões financeiras corporativas.

Gestão da Segurança da Informação

Visão sistêmica executiva de segurança da informação. Estratégias de segurança da informação. Tipologias de ataques. Vulnerabilidades. Ameaças. Impactos. Análise de riscos, privacidade e outras medidas de gestão de riscos da informação.

Gestão de Projetos e Criação de Valor

Fundamentos do gerenciamento de projetos: alinhamento entre estratégia corporativa e métodos de avaliação e seleção de projetos. Ciclos de vida de projetos e abordagens gerenciais. Planejamento de projetos: termo de abertura do projeto (TAP). Identificação e qualificação básica das partes interessadas. Framework preditivo por processos. Plano de gerenciamento do projeto (PGP): escopo, cronograma, riscos, recursos, aquisições, custos e qualidade. Planejamento de projetos na abordagem gerencial adaptativa: visão básica, atores, cerimônias, artefatos e Scrum em ação. Tendências do gerenciamento de projetos: relevância do ESG (Environmental, Social e Governance), da transformação digital (TD) e da inteligência artificial (IA) em projetos.

Gestão Responsável e Governança de IA

Princípios e estruturas de governança para IA responsável. Papéis da alta gestão e do conselho, integrados à governança de TI e de dados. Gestão do ciclo de vida, riscos e incidentes em sistemas de IA. Normas ISO/IEC 38507 e 42001 e marcos regulatórios globais, com foco no EU AI Act. Estratégias de compliance, auditorias e requisitos de transparência e prestação de contas.

IA Generativa e Agêntica para Negócios

Conceitos de IA generativa, modelos de linguagem e multimodais. Estrutura e utilização de LLMs. Agentes autônomos aplicados a processos de negócio. Casos de uso em negócios. Desafios de implementação e impactos éticos e regulatórios. Estratégias para gestores capturarem valor com IA generativa.

Infraestrutura de Dados e Operações para Gestores

Visão executiva de engenharia de dados, Data Lakes, Warehouses e demais estruturas de armazenamento de dados. Arquiteturas em nuvem e ambientes híbridos. Pipeline de dados e ciclo de vida de modelos de IA. Custos, riscos e trade-offs das decisões tecnológicas. Como os gestores podem dialogar com as equipes técnicas e tomar decisões informadas.

Jogo de Negócios

Introdução: Apresentação do cenário e das regras do jogo. Objetivos. Formação das equipes.
Preparação: análise do cenário e da situação inicial da empresa/negócio. Definição de objetivos e estratégias. Organização das equipes. Realização de testes preparatórios para o início da simulação.
Simulação: tomada de decisão e análise dos resultados, da concorrência e das variações de cenários. Reavaliação dos objetivos e das estratégias.
Fechamento: análise crítica do desempenho das empresas. Lições aprendidas.

Liderança de Equipes de Alto Desempenho

Teorias de liderança: traços e características, comportamentais, contingenciais e situacionais, contemporâneas, críticas e pós-modernas. Liderança transacional e transformacional.  Gestão de equipes de alto desempenho: papéis da liderança, delimitação dos papéis dos membros, estratégias de comprometimento e team building. Avaliação. Pipeline de liderança e desenvolvimento de líderes nas organizações: pipeline de liderança, líder-coach e desafios da primeira gestão. Competências do líder eficaz: delegação e empowerment.

Machine Learning e Deep Learning

Fundamentos de aprendizado de máquina supervisionado, não supervisionado e por reforço. Redes neurais artificiais e arquiteturas profundas. Aplicações práticas em previsão, classificação e reconhecimento de padrões. Limitações, vieses e implicações para gestores na tomada de decisão.

Modelos de Negócio e Estratégias de Monetização com IA

Modelos de negócio orientados por IA e mecanismos de criação e captura de valor. Proposta de valor e posicionamento de soluções baseadas em IA, com foco em necessidades do cliente e vantagens competitivas. Estratégias de monetização: assinatura, consumo (usage-based), por resultado (outcome-based), licenciamento, embedded AI e modelos híbridos. Precificação e empacotamento (packaging) orientados a valor, incluindo tiers, bundles e estratégias de go-to-market. Fundamentos de viabilidade econômico-financeira e unit economics aplicados a iniciativas de IA, com análise de custos, margens, riscos e drivers de escala. Parcerias e alternativas estratégicas (build, buy, partner) para aceleração da captura de valor.

Regulação e Geopolítica da IA

Panorama global das políticas públicas e regulações sobre inteligência artificial e as suas diferenças de abordagem entre regiões. Análise comparada de modelos regulatórios, com destaque para o AI Act europeu, as diretrizes norte-americanas e as estratégias asiáticas. Implicações econômicas, tecnológicas e éticas da corrida global por liderança em IA e os seus efeitos sobre a dinâmica competitiva. Papel do Brasil e das organizações latino-americanas no ecossistema global e os desafios de posicionamento estratégico. Avaliação de riscos e oportunidades associados ao avanço regulatório e os seus impactos sobre inovação, competitividade e soberania digital.

Smart Business: Decisões Estratégicas com IA e Digitalização

Técnicas de inteligência artificial. Aprendizado de máquina. IA generativa. Tendências emergentes: engenharia de prompt, RAG, RAG com grafos, MCP e agentização. IA e estratégia de negócios: criação de valor com IA. Modelos de negócios digitais e plataformas. Fatores críticos de sucesso na adoção estratégica da IA. Processo decisório e IA: tomada de decisão orientada a dados, analytics descritivo, preditivo e prescritivo, inteligência de negócios (BI) e dashboards estratégicos. Ética, vieses algorítmicos e governança de dados. IA aplicada à estratégia de crescimento: automação inteligente e eficiência operacional. Gestão de talentos em organizações inteligentes. Governança corporativa aplicada à IA. Regulamentações e tendências. 

Tecnologias Emergentes

Análise de tecnologias de ruptura, seu impacto em modelos de negócios existentes e na criação de novos modelos de negócios. Introdução à tecnologia blockchain. Aspectos tecnológicos das redes e serviços em blockchain. Aplicações empresariais da tecnologia blockchain. Introdução à internet das coisas (IoT). Aspectos tecnológicos da internet das coisas. Aplicações empresariais da internet das coisas. Introdução à tecnologia non-fungible token (NFT). Aspectos tecnológicos dos NFTs. Aplicações empresariais dos NFTs. Introdução à realidade virtual e ao metaverso. Aspectos tecnológicos da realidade virtual e do metaverso. Aplicações empresariais da realidade virtual e do metaverso. Riscos e desafios associados a essas tecnologias emergentes.

Investimento

Para obter informações sobre o valor de investimento e formas de parcelamento, consulte diretamente a nossa unidade.

Público-alvo

| profissionais que ocupam cargos de liderança, gerência ou direção;
| executivos de diferentes áreas que desejam compreender como a IA pode transformar estratégias, processos e modelos de negócio;
| empreendedores, consultores e profissionais autônomos que buscam ampliar a sua visão sobre inovação e dados;
| servidores públicos e gestores de organizações do terceiro setor que precisam liderar projetos de transformação digital baseados em inteligência artificial.

Pré-requisito(s):
| ter concluído a graduação há, pelo menos, dois anos;*
| profissionais com três anos ou mais de experiência.*
 
* Não é necessário conhecimento prévio em linguagens de programação ou estatística. Embora tais habilidades possam ser desejáveis, todos os conceitos técnicos de IA, dados e operações são apresentados em linguagem executiva e aplicada à gestão, permitindo que profissionais sem background tecnológico acompanhem plenamente o conteúdo.

Certificado

Ao ser aprovado no curso de MBA Blended (semipresencial), você terá direito ao certificado, em nível de especialização (pós-graduação lato sensu), emitido por uma das escolas FGV.

Processo seletivo

com processo seletivo: entrevista

  • O processo seletivo é composto pela análise curricular do candidato;
  • As informações submetidas pelo candidato e o resultado do processo seletivo serão mantidas em caráter confidencial e divulgadas somente ao e-mail cadastrado.
  • Identidade/CPF.
  • Foto digital 3x4 (colorida).
  • Diploma do curso de graduação*.

 

* Graduação superior com carga horária mínima de 1600 h.a. 
* Cursos superiores sequenciais de formação complementar não correspondem a diploma de graduação. 

Contato

Contato

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