Existe uma profissão nascendo na fronteira entre negócio e tecnologia. Este livro mostra o que ela é, por que ela importa agora — com casos reais de empresas que erraram por não ter essa ponte — e como você se posiciona nela, sem precisar aprender a programar.
Ainda dá tempo de aprender isso antes que sua empresa aprenda do jeito caro.
Não quero perder espaço para quem sabe →O paradoxo que ninguém te conta
"A tecnologia, em essência, funcionava. O que falhou foi a forma como o projeto foi conduzido."
Empresas não estão perdendo dinheiro por falta de IA. Estão perdendo por implementar a IA errada, no lugar errado, sem ninguém traduzir o problema de negócio em requisito técnico seguro.
O gargalo não é técnico — é de tradução. Times de tecnologia entendem de sistema. Gestores entendem do negócio. Quase ninguém entende dos dois o suficiente para fazer a ponte com segurança.
Esse profissional já existe — mas ainda não tem nome nem manual. Este livro dá os dois: o nome da função e o raciocínio por trás dela, com casos documentados de quem não teve essa ponte.
Dossiê · Casos reais citados no livro
O livro não fica na teoria: analisa episódios documentados publicamente, com fontes conferidas, para mostrar exatamente onde a tradução entre negócio e tecnologia falhou — e o que fazer diferente.
ERP e automação de armazém implementados sob cronograma irreal, sem ouvir os funcionários que a automação ameaçava.
Falência — adquirida por ~US$ 80 milhões
A tecnologia raramente é o motivo do fracasso. São as pessoas — e seus receios — que ficam de fora da conversa.
Sistema treinado em currículos majoritariamente masculinos passou a penalizar candidatas mulheres.
Projeto descontinuado
A IA não inventa preconceito — ela aprende com dados do passado e o amplifica em escala industrial.
Chatbot informou uma política de reembolso inexistente. A empresa alegou que o chatbot era "responsável por si".
Condenação judicial — precedente aberto
A empresa responde pelo que sua IA diz. Governança é decidir quem responde por quê antes de algo dar errado.
Algoritmo de preços não acompanhou a mudança rápida do mercado imobiliário americano.
Baixa contábil de US$ 300M+ no trimestre e 25% do quadro cortado
Um modelo bom no lançamento não continua bom sozinho. Validação contínua é requisito, não etapa final.
Assistente de IA substituiu o equivalente a ~700 atendentes; meses depois, a empresa recontratou parte do time humano após o próprio CEO admitir queda na qualidade do atendimento.
Nem todo "sucesso" é sucesso. Otimizar a métrica errada — custo, em vez de experiência — cobra a conta depois.
Cinco empresas grandes erraram por falta dessa tradução. Não seja a próxima.
Não quero ser o próximo caso →O conceito central do livro
O livro ensina a distinguir três tipos de IA (aplicada, generativa e agentes) — e, principalmente, a coragem de dizer "isto aqui não precisa de IA nenhuma". Essa é a habilidade que protege orçamento e credibilidade.
"Precisamos colocar IA no atendimento." "O relatório mensal está consumindo a equipe."
Um requisito claro: qual tipo de solução, com quais dados, quais limites e como será validada.
O que este volume entrega
IA aplicada, IA generativa e agentes de IA — a diferença que evita confundir o problema com a ferramenta errada.
Um exercício de honestidade, sem hype e sem promessa mágica, para você calibrar expectativas com a diretoria.
LGPD, responsabilidade legal e limites técnicos — não como detalhe jurídico, mas como pergunta que se faz desde o início.
Companhia Aérea Canadense, Grande Livraria Internacional, Compra de Imóveis Instantânea, Klarna e Fabricante Americana de Medicamentos — analisados sob a ótica de quem precisa evitar o mesmo erro.
Escuta ativa, coragem de dizer não e escrita clara — as três habilidades que separam um bom tradutor de um mediano.
Onde e como desenvolver essas habilidades, sem precisar de um curso técnico de programação.
Este é o alicerce da profissão — sem enrolação.
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17 capítulos prontos para o primeiro dia. Comece hoje.
Quero começar pelo Capítulo 1 →Para quem é este livro
⚠ Um aviso honesto: o termo "Tradutor de Requisitos para IA" ainda não aparece amplamente em vagas de emprego — é uma profissão em formação, não uma nomenclatura de mercado consolidada. O que já é (e continuará sendo) um diferencial real são as competências que ela exige: entender os tipos de IA, traduzir necessidades de negócio em requisitos seguros e comunicar isso com clareza. É esse conjunto de conhecimentos, aptidões e competências que o mercado de trabalho está começando a valorizar — com ou sem esse nome no crachá.
Se você se reconheceu aí em cima, o livro te espera.
Sim, eu quero ser esse profissional →Sobre o autor
Perguntas frequentes
Não. O livro é explícito sobre isso: você precisa entender o suficiente de tecnologia para fazer boas perguntas e avaliar riscos — não para escrever código. As noções técnicas que aparecem são para conversar de igual para igual com o time técnico, não para virar desenvolvedor.
Este volume traz conceitos, casos reais documentados e o perfil da profissão, com aplicação direta no seu contexto de trabalho. É o primeiro título da Coleção Saber de IA.
Não. O foco é o raciocínio por trás da escolha certa — que tipo de IA (ou se nenhuma IA) resolve o problema. Ferramentas mudam a cada mês; o raciocínio de tradução de requisitos não.
Edição impressa e digital.
Coleção Saber de IA · Volume 1
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