Torne-se especialista

Qualidade Conversacional

Valide fluxos no Blip com testes precisos, antecipe falhas e garanta entregas estáveis para o usuário final.

Desenvolva seus conhecimentos

Roadmap para seus estudos

Como preparação para realização dos exames, é essencial você desenvolver as competências listadas a seguir. Elas guiam o que você precisa saber e ser capaz de fazer em cada etapa:

Fundamentos da Qualidade em Contatos Inteligentes

Descrever a origem dos testes de software.
Listar os tipos de testes de software.
Listar os níveis de teste de software.
Reconhecer como cada princípio de qualidade se manifesta no desenvolvimento de contatos inteligentes.
Explicar a importância da qualidade de software para a experiência do usuário em contatos inteligentes.
Explicar os impactos da ausência de qualidade em projetos de contatos inteligentes.

Citar os principais ritos e cerimônias de metodologias ágeis (ex: Scrum, Kanban).
Descrever as atividades e responsabilidades específicas do profissional de QA em cada rito ágil.
Reconhecer a importância da colaboração do QA com desenvolvedores e outros membros da equipe ágil.
Explicar como o QA contribui para a entrega contínua de valor em um ciclo de desenvolvimento ágil.

Explicar o que é a técnica de partição de equivalência e como identificar classes de equivalência.
Descrever o propósito e a aplicação de testes negativos.
Identificar os componentes e a estrutura de uma tabela de decisão para testes.
Relacionar exemplos práticos de aplicação dessas técnicas no teste de funcionalidades de contatos inteligentes.
Classificar cenários onde cada uma dessas técnicas de teste é mais eficaz.
Explicar o que é a técnica de teste exploratório e como colocá-lo em prática
Explicar o que é a técnica de teste regressivo e como colocá-lo em prática
Explicar o que é a técnica de smoke test e como colocá-la em prática

Listar os elementos cruciais que compõem um relatório de bug claro e eficaz.
Explicar como a documentação precisa de bugs facilita o processo de correção e a comunicação na equipe.
Identificar boas práticas para a escrita de títulos e descrições de bugs.
Reconhecer o ciclo de vida de um bug e a importância do seu rastreamento.
Explicar diferenças, prioridade e servidade de bugs, incidentes e problemas.
Classificar os tipos de bugs, incidentes e problemas
Explicar os elementos cruciais que compõem a validação e fechamento de um bug ou incidente.

Compreender as principais etapas do ciclo de vida de um contato inteligente no Blip.
Identificar os componentes chave da plataforma Blip envolvidos na criação de um contato inteligente.
Compreender o processo de configuração inicial de um bot no Blip.
Reconhecer um fluxo conversacional simples dentro da estrutura do Blip.
Explicar como validar um fluxo conversacional baseado em AI Agent / Skills dentro da estrutura do Blip.
Explicar como validar um fluxo conversacional baseado em NLP / fluxo determinístico no Builder dentro da estrutura do Blip.

Localizar o Log Nativo na plataforma Blip.
Identificar os tipos de informações registradas no Log Nativo.
Explicar como o Log Nativo pode ser usado para rastrear interações do usuário.
Explicar a importância do Log Nativo para a depuração inicial de problemas em contatos inteligentes.
Localizar a extensão Beholder na plataforma Blip.
Identificar os tipos de informações registradas na extensão Beholder.
Explicar como o Beholder pode ser usado para rastrear interações do usuário.
Explicar a importância da extensão Beholder para a depuração inicial de problemas em contatos inteligentes.

Explicar o que é Inteligência Artificial Conversacional no contexto da Blip.
Listar os principais componentes cognitivos utilizados pelo Blip (ex: intenções, AI Agent, regex, entidades, provedores de NLP, confiabilidade, temperatura).
Explicar como a IA contribui para tornar as conversas mais naturais e eficientes.
Reconhecer as capacidades e limitações básicas da IA em contatos inteligentes Blip.

Explicar o que é uma API e o que é REST.
Explicar conceitos básicos de API (métodos htp, endpoint, body, response etc)
Listar quais são os principais métodos HTTP (GET, POST, PUT e DELETE)
Listar ferramentas utilizadas para execução de testes de API
Classificar o status de chamadas de API através do Beholder.
Identificar situações onde um contato inteligente pode precisar interagir com APIs externas.
Descrever de forma simples como o Blip pode consumir dados de APIs.
Reconhecer a importância das APIs para enriquecer as funcionalidades de um contato inteligente.

Teste Funcional e Análise da gestão da Qualidade dos Contatos Inteligentes

Analisar requisitos de negócio para identificar regras de negócio críticas para o teste de contatos inteligentes.
Esquematizar tabelas de decisão para representar combinações complexas de condições e ações derivadas de regras de negócio.
Aplicar a técnica de partição de equivalência, regressivo, smoke test e análise de valor limite para derivar casos de teste eficazes a partir de regras de negócio.
Implementar casos de teste que validem o comportamento do contato inteligente em conformidade com as regras de negócio documentadas e as tabelas de decisão.
Analisar a cobertura de teste alcançada pelos casos de teste baseados em regras de negócio e tabelas de decisão.

Classificar um plano de sessão de teste exploratório, definindo escopo, objetivos e heurísticas (charters) para áreas específicas de um contato inteligente.
Aplicar diferentes técnicas e heurísticas de teste exploratório (ex: tours, personas, cenários baseados em risco) durante a execução.
Investigar comportamentos inesperados ou anômalos do sistema, registrando observações detalhadas, dados de entrada e resultados.
Analisar os resultados dos testes exploratórios para identificar padrões de falhas, áreas de maior risco ou oportunidades de melhoria não evidentes em testes scriptados.
Diferenciar os tipos de defeitos e insights de usabilidade que são mais efetivamente descobertos através de testes exploratórios em comparação com testes funcionais tradicionais.

Classificar o fluxo conversacional de um chatbot, identificando os principais estados, transições, intenções e entidades.
Analisar a clareza, naturalidade, relevância e consistência das respostas do chatbot em diferentes pontos e contextos do fluxo.
Investigar a capacidade do chatbot em gerenciar o contexto da conversa, lidar com entradas ambíguas, reconhecer intenções secundárias e permitir correções pelo usuário.
Aplicar heurísticas de design conversacional e princípios de UX para avaliar a coerência da jornada do usuário e a eficácia da interação.
Comparar a lógica do fluxo implementado com os diagramas de fluxo projetados e os objetivos de negócio, identificando divergências ou pontos de atrito.

Utilizar a técnica de Cascata de Validação para investigar etapas de um fluxo.
Analisar um fluxo conversacional complexo para identificar pontos de falha potenciais ou seções críticas onde a técnica de cascata de validação pode ser aplicada efetivamente.
Compreender a cascata de validação, isolando e testando cada componente ou etapa do fluxo de forma sequencial e incremental.
Investigar a propagação de dados, variáveis de contexto e o estado do usuário entre as diferentes etapas do fluxo durante a aplicação da cascata de validação.
Compreender a causa raiz de falhas ou inconsistências identificadas em etapas específicas do fluxo, utilizando os resultados da cascata de validação.
Analisar a eficácia da cascata de validação para otimizar o processo de depuração e garantir a integridade de fluxos longos ou interdependentes.

Aplicar filtros avançados e funcionalidades de busca na Extensão Beholder para localizar e isolar interações específicas de usuários.
Analisar os logs de eventos, o fluxo de estados e o contexto de mensagens no Beholder para diagnosticar falhas de lógica ou comportamento inesperado no fluxo conversacional.
Investigar o processamento de Inteligência Artificial (como reconhecimento de intenções e extração de entidades) visualizando os dados detalhados no Beholder.
Utilizar a Extensão Beholder para exportar dados de conversas e logs relevantes que sirvam como evidência para o registro de defeitos.
Comparar o comportamento real do contato inteligente, observado no Beholder, com os requisitos e o design esperado para validar a conformidade.

Explicar funcionalidades no Blip Desk para monitorar filas de atendimento, o status de tickets específicos, envio de notificação ativa e a performance da funcionalidade do transbordo.
Analisar o histórico de conversas e os logs de atendimento no Blip Desk para identificar problemas recorrentes relatados por usuários ou pontos de atrito na experiência de atendimento.
Utilizar as funcionalidades do Blip Desk, como transferência e categorização de tickets, para encaminhar efetivamente problemas de qualidade identificados no atendimento para as equipes responsáveis.
Utilizar notas internas, tags e campos customizados no Blip Desk para documentar observações de qualidade e facilitar o rastreamento de problemas.

Analisar os requisitos de negócio e técnicos de um contato inteligente para identificar os eventos, dados e métricas cruciais que necessitam ser rastreados (tracking).
Esquematizar um plano de teste de tracking que defina os cenários de usuário, os dados de entrada específicos, os pontos de verificação nos sistemas de backend ou bancos de dados, e os resultados esperados para cada evento rastreado.
Implementar consultas a bancos de dados (databricks) em logs de sistema para verificar se os eventos de tracking foram registrados corretamente, com todos os parâmetros esperados.
Aplicar o plano de teste de tracking em diferentes cenários para validar a integridade, precisão e tempestividade dos dados coletados pelo contato inteligente.
Analisar os resultados dos testes de tracking para identificar falhas na coleta, processamento ou armazenamento de dados, documentando as discrepâncias encontradas.

Analisar as características de uma não conformidade para diferenciá-la corretamente como um bug de software, um incidente de produção, um problema subjacente ou uma solicitação de melhoria.
Aplicar um padrão de documentação de defeitos (template) para registrar bugs de forma clara e completa, incluindo título, descrição, passos para reprodução, resultados esperados, resultados obtidos, ambiente, severidade, prioridade e evidências (logs, screenshots).
Utilizar ferramentas de gestão de defeitos (ex: Jira, Azure DevOps) para submeter, rastrear o ciclo de vida e atualizar o status dos artefatos de QA reportados.
Classificar severidade e prioridade para os bugs, com base no impacto no usuário, no negócio e na frequência de ocorrência, justificando a classification.
Classificar corretamente os tipos de bugs (se é um bug de fluxo, fraseologia, trackings ou outros.)
Analisar relatórios de defeitos e métricas de qualidade (ex: densidade de defeitos, taxa de correção) para identificar tendências, comunicar o status da qualidade do produto e fornecer feedback para o processo de desenvolvimento.

Aplicar técnicas estruturadas de análise de causa raiz (como os "5 Porquês", Diagrama de Ishikawa/Fishbone) para investigar a(s) origem(ns) fundamental(is) de um problema de qualidade recorrente ou crítico.
Investigar sistematicamente logs de aplicação, configurações de sistema, fluxos de integração e código (quando aplicável e acessível) para coletar dados e evidências que auxiliem na identificação da causa raiz.
Modelar a sequência de eventos ou a cadeia causal que levou à ocorrência do problema, identificando os fatores contribuintes.
Diferenciar entre as causas diretas (sintomas), as causas contribuintes e as causas raiz (fundamentais) de um defeito ou problema.
Analisar os resultados da análise de causa raiz para propor ações corretivas eficazes (para eliminar a causa raiz) e ações preventivas (para evitar recorrência).

Automação de Testes e Engenharia de Qualidade Conversacional

Utilizar uma ferramenta de automação de testes de API (ex: Postman, RestAssured, K6, Suwagger) para criar coleções de requisições.
Implementar scripts de teste (assertions) para validar respostas de API (status code, headers, body).
Configurar ambientes e variáveis para execução de testes de API em diferentes contextos.
Executar suítes de testes de API e interpretar os resultados gerados pela ferramenta.
Modelar fluxos de dados entre requisições de API (encadeamento de requests).

Modelar os pontos de integração entre um contato inteligente Blip e APIs de sistemas externos.
Implementar casos de teste que verifiquem a comunicação e a troca de dados entre o Blip e as APIs integradas.
Configurar mocks ou stubs para simular dependências externas durante os testes de integração.
Analisar logs e traces para diagnosticar falhas em testes de integração.
Diferenciar testes de API de testes de integração no contexto do Blip.

Implementar expressões regulares para validar formatos comuns de dados (ex: e-mail, CPF, telefone, data) em entradas de contatos inteligentes.
Modelar sequências de extração de dados utilizando Regex, onde a validação de uma informação pode depender de outra previamente extraída e validada (cascata de validação).
Integrar validações com Regex em scripts de automação de testes de contatos inteligentes ou API.
Experimentar diferentes padrões de Regex para otimizar a precisão e a performance da validação em fluxos de contatos inteligentes.
Resolver problemas de parsing e validação de dados utilizando Regex em cenários de contatos inteligentes.

Investigar relatórios de execução de testes automatizados para identificar falhas e seus padrões.
Categorizar os tipos de falhas encontradas (ex: funcional, de integração, de performance) com base nos resultados.
Defender o processo de padronização para reportar defeitos de forma clara e detalhada, incluindo logs e evidências dos testes automatizados.
Comparar os resultados atuais com os resultados esperados e baselines de testes anteriores.
Explicar o impacto das falhas identificadas no produto e para o usuário final.
Explicar a importância da análise de causa raiz (RCA) no gerenciamento de problemas para prevenir recorrências.

Diferenciar os conceitos de Bug, Incidente e Problema no contexto de desenvolvimento de software.
Implementar um fluxo de trabalho (workflow) para o ciclo de vida de bugs, desde a descoberta até a resolução e fechamento.
Modelar um processo para identificação, registro, priorização e escalonamento de incidentes.
Analisar a causa raiz dos incidentes abertos em produção com um plano de ação do reteste e plano de pro-atividade para que esses mesmos incidentes não voltem a acontecer
Utilizar ferramentas de gestão de defeitos (ex: Jira, Trello) para aplicar o processo modelado.

Utilizar a Extensão Prontuário do Blip para localizar e visualizar logs de interações de usuários com contatos inteligentes.
Explicar como as informações do Prontuário podem ser usadas para validar o comportamento de um contato inteligente e a experiência do usuário.
Configurar a Extensão Prontuário para otimizar a coleta e visualização de dados relevantes para QA.

Modelar uma matriz de risco (probabilidade vs. impacto) para funcionalidades de um contato inteligente.
Identificar potenciais riscos que podem afetar a experiência do usuário final ao interagir com um contato inteligente.
Implementar estratégias de mitigação ou contingência para os riscos identificados.
Comparar diferentes abordagens de análise de risco (ex: FMEA - Análise de Modo de Falha e Efeito) aplicadas a contatos inteligentes.
Resolver problemas hipotéticos de qualidade, identificando os riscos associados e propondo ações preventivas.

Modelar um mapa de stakeholders relevantes para um projeto de contato inteligente, identificando seus interesses e níveis de influência.
Implementar um plano de comunicação para manter os stakeholders informados sobre o status da qualidade e dos testes.
Diferenciar as expectativas de diferentes stakeholders (ex: PO, Desenvolvedores, Gerentes de Negócio) em relação à qualidade.
Explicar o papel do QA na preparação e participação em cerimônias de entrega (ex: Sprint Review).
Utilizar técnicas de negociação e feedback para alinhar expectativas e gerenciar conflitos com stakeholders.

Comparar diferentes modelos de maturidade de processos de teste (ex: TMMi, TPI).
Implementar um conjunto de padrões e templates básicos para artefatos de teste (ex: casos de teste, relatórios de bug).
Modelar um processo de revisão (peer review) para artefatos de teste visando garantir sua qualidade e consistência.
Explicar a importância da melhoria contínua (Kaizen) nos processos de qualidade e como implementá-la.
Utilizar métricas de qualidade para auditar a eficácia dos processos de teste e identificar oportunidades de otimização.

Estratégia em Qualidade para IA Conversacional

Elaborar critérios para seleção e priorização de casos de teste para a suíte de regressão de um produto de IA.
Desenhar uma estratégia de automação para os testes regressivos, considerando a complexidade e dinamismo de produtos de IA.
Justificar a escolha de métricas para mensurar a eficácia e cobertura do plano de testes regressivos.
Avaliar os riscos e benefícios de diferentes frequências de execução para os testes regressivos.
Produzir um modelo de relatório para comunicar os resultados dos testes regressivos e seu impacto na qualidade do produto.

Avaliar as particularidades de cada canal (ex: WhatsApp, Messenger, Webchat) e seu impacto na estratégia de testes.
Elaborar um framework para identificar e testar funcionalidades específicas de cada canal e interações cross-channel.
Criar um plano para validar a consistência da experiência do usuário e da identidade da marca em múltiplos canais.
Justificar a seleção de ferramentas e técnicas para otimizar a execução de testes multicanal.
Desenhar um processo para gerenciar e priorizar defeitos identificados em cenários multicanal.

Analisar abordagens de implementação de tracking (ex: eventos, logs detalhados, integração com plataformas de analytics) para contatos inteligentes.
Defender a importância de testes de tracking para validar a coleta de dados críticos para o negócio e para a melhoria contínua da IA.
Elaborar cenários de teste para validar a precisão, completude e tempestividade dos dados de tracking.
Criar uma estratégia de teste para analisar os dados de tracking e identificar anomalias ou oportunidades de otimização no fluxo conversacional.
Justificar a implementação de testes automatizados de tracking para monitorar a saúde dos dados do contato inteligente.

Avaliar os componentes chave da IA Conversacional no Blip (motores de NLP, gerenciamento de intenções e entidades, fluxos dinâmicos) que necessitam de padrões de teste.
Desenhar templates de casos de teste e checklists específicos para a validação da acurácia do modelo de NLP e da lógica conversacional.
Criar diretrizes para testes de robustez e performance dos componentes de IA, incluindo testes com dados de entrada variados e inesperados.
Justificar a adoção de um repositório centralizado para os padrões de teste, promovendo reuso e consistência.
Elaborar um plano de treinamento para disseminar os padrões de teste de IA na equipe de QA.

Avaliar como princípios de design de software (SOLID, DRY, etc.) podem ser aplicados na criação de frameworks de teste mais robustos e manuteníveis para contatos inteligentes.
Elaborar um argumento para a adoção de revisões de código (code reviews) para scripts de automação de testes, visando a melhoria da qualidade do código de teste.
Justificar a importância da modularização e componentização na arquitetura de testes para facilitar a reutilização e reduzir a duplicação de esforços em testes de contatos inteligentes.
Criar um plano para integrar métricas de qualidade de software (ex: complexidade ciclomática de scripts de teste) no processo de QA de contatos inteligentes.
Analisar a utilização de padrões de projeto (design patterns) na construção de soluções de automação de testes escaláveis para contatos inteligentes.

Desenhar um fluxo de CI/CD que incorpore diferentes estágios de testes automatizados (unitários, integração, E2E) para contatos inteligentes desenvolvidos na plataforma Blip.
Diferenciar e justificar as ferramentas de CI/CD (ex: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions) mais adequadas para o contexto de desenvolvimento e teste de contatos inteligentes no Blip.
Elaborar uma estratégia para o versionamento de scripts de teste e configuração de ambientes de teste dentro do pipeline de CI/CD.
Analisar mecanismos para feedback rápido e visualização dos resultados dos testes no pipeline, facilitando a identificação de falhas em contatos inteligentes.
Prototipar a configuração de gatilhos (triggers) para a execução automática dos testes em diferentes momentos do ciclo de desenvolvimento de contatos inteligentes (ex: a cada commit, nightly builds).

Avaliar dados históricos de defeitos e resultados de testes para identificar os principais gargalos de qualidade no desenvolvimento de contatos inteligentes.
Criar um modelo para mensurar o impacto (custo, tempo, risco) dos gargalos de qualidade identificados nos projetos de contatos inteligentes.
Elaborar um plano de ação com iniciativas de otimização priorizadas, focando nas áreas de maior impacto para a qualidade dos contatos inteligentes.
Justificar a alocação de recursos para as iniciativas de otimização propostas, com base em análise de custo-benefício para os projetos de contatos inteligentes.
Desenhar um processo para monitorar continuamente a eficácia das otimizações implementadas e ajustar as prioridades conforme necessário no ciclo de vida dos contatos inteligentes.

Comparar o ciclo de desenvolvimento tradicional de contatos inteligentes com um ciclo que utiliza CI/CD, destacando os benefícios em termos de velocidade, feedback e qualidade.
Elaborar uma apresentação para stakeholders defendendo o investimento em ferramentas e capacitação para CI/CD no desenvolvimento de contatos inteligentes, focando no ROI.
Avaliar os pré-requisitos culturais e técnicos para a implementação bem-sucedida de CI/CD em equipes de desenvolvimento de contatos inteligentes.
Criar um roadmap para a adoção incremental de práticas de CI/CD no contexto Blip, começando com projetos piloto e expandindo gradualmente.
Produzir estudos de caso ou benchmarks que demonstrem como CI/CD levou a melhorias significativas na entrega de contatos inteligentes com qualidade em contextos similares.

Avaliar os desafios e sinergias na integração da avaliação de testes de UX/UI, API e desenvolvimento.
Desenhar um framework que defina pontos de controle, métricas e responsabilidades para o acompanhamento integrado desses testes.
Elaborar um modelo de relatório consolidado que apresente uma visão holística da qualidade do contato inteligente, abrangendo as diferentes camadas de teste.
Justificar a importância da colaboração entre equipes de UX, desenvolvimento e QA para o sucesso do processo de avaliação integrada.
Elaborar um plano de implementação para introduzir o processo de avaliação integrada em um projeto de contato inteligente.

Avaliar diferentes modelos e técnicas de estimativa de esforço de teste (ex: Opinião especializada, Pontos de Casos de Teste, Delphi).
Criar um checklist de fatores a serem considerados ao estimar demandas para testes de contatos inteligentes complexos (ex: número de fluxos, integrações, canais, complexidade da IA).
Desenhar um template para documentar e justificar as estimativas de recursos (humanos, ferramentas, tempo) e prazos para as atividades de teste.
Defender as estimativas apresentadas com base em dados, riscos identificados e complexidade do projeto.
Elaborar estratégias para renegociar prazos ou escopo de teste quando as estimativas indicarem inviabilidade.

Avaliar diferentes abordagens e canais para fornecer feedback (individual, em grupo, formal, informal).
Desenhar uma estrutura de feedback que inclua observações baseadas em evidências, impacto e sugestões de melhoria para times e processos de QA.
Criar um plano de comunicação para a implementação e acompanhamento do framework de feedback.
Justificar a importância do feedback contínuo para o desenvolvimento profissional da equipe de QA e para a otimização dos processos.
Elaborar um mecanismo para coletar feedback sobre o próprio framework de feedback, visando sua melhoria contínua.

Avaliar os requisitos de qualidade (funcionais, não funcionais, de experiência do usuário) para um novo contato inteligente.
Desenhar um plano mestre de testes que defina o escopo, as fases, os tipos de teste, os ambientes, as ferramentas e as responsabilidades para garantir a qualidade de ponta a ponta.
Criar uma matriz de rastreabilidade que conecte os requisitos do produto aos casos de teste e aos critérios de aceite.
Justificar as decisões estratégicas do plano de qualidade, incluindo a mitigação de riscos e a otimização de recursos.
Elaborar um plano de comunicação para engajar todos os stakeholders na estratégia de qualidade do novo produto conversacional.

Credenciais e Certificações

As credenciais são formações completas compostas por uma combinação de exames, cursos ou módulos. Elas funcionam como um atestado de que você domina determinada área no ecossistema Blip.

Já as certificações são comprovantes emitidos após a conclusão de treinamentos, cursos ou módulos específicos. Elas demonstram sua dedicação e participação em momentos-chave do seu aprendizado.

Exames

Os exames são avaliações práticas e teóricas voltadas para medir seu domínio em temas específicos — sejam relacionados à carreira (ex: DC UX, QA, Dev) ou conhecimentos de produto.

Os exames são parte fundamental para alcançar credenciais completas, bem como podem ser atestados valiosos individuais.

Cursos e Módulos

Cursos oferecem formações completas com foco em projeto ou problema, geralmente com aplicação prática e desenvolvimento guiado.

Módulos, por sua vez, são unidades de aprendizagem mais objetivas, técnicas ou conceituais, podendo funcionar como trilhas curtas ou documentações aplicadas.

Treinamentos e Bootcamps

Além do conteúdo sob demanda, de tempos em tempos, realizaremos eventos ao vivo com foco prático.

Nesses momentos — como bootcamps, mentorias ou sessões temáticas — você poderá revisar, aplicar e aprofundar o que aprendeu com apoio direto de especialistas e da comunidade Blip.

Procurando capacitar e especializar o seu time?

Treinamentos sob demanda

Seu time aprende com formações já validadas no ecossistema, e você pode sugerir novos papéis para formação seguindo nossa metodologia.
Suporte dedicado

Além de contribuir com a facilitação dos conteúdos, nosso time pode acompanhar de perto a evolução da sua equipe com base em exames.
Feedback estratégico

Recomendações baseadas em dados para acelerar a formação de especialistas no seu time.

Blip Academy é uma iniciativa da Blip para educação do mercado digital.
Fornecemos conteúdos variados sobre diversos assuntos do universo conversacional e inteligência artificial, abordando tópicos de comércio conversacional, marketing conversacional, escuta social, aprendizado de máquina e muito mais, formando profissionais de especialização com o apoio de especialistas e criando conexões por meio da aprendizagem em rede compartilhada.

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