Postado por

IA Aplicada ao Protheus na Prática: contexto, QA e automação assistida

Página 1 de 6: Antes do código, o contexto. Fluxo contexto, análise e evidência; e-book de Daniel Montagna, Protheus IA Lab.
Página 2 de 6: ADVPL pede contexto específico. Cenário, limites e saída esperada, sem assumir informações ausentes.
Página 3 de 6: A resposta precisa passar por teste. Análise técnica, massa fictícia, matriz QA e evidência.
Página 4 de 6: Da leitura do log à validação. Logs, Python com limites e deploy assistido com validação humana.
Página 5 de 6: Observar, classificar e alertar. Fluxo conceitual de agentes; ação crítica exige aprovação humana e auditoria.
Página 6 de 6: IA Aplicada ao Protheus na Prática, de Daniel Montagna. Contexto, QA, logs, Python, deploy assistido e governança.
Antes de pedir código à IA, é preciso definir o que ela deve analisar.

No Protheus, isso passa por contexto técnico, regras da rotina, restrições e evidências. A revisão continua no QA: cenários, massa fictícia, regressão e critérios de aceite.

O carrossel apresenta essa abordagem e discute sua aplicação à operação: análise de logs, automação com Python, deploy assistido e fluxos conceituais de agentes observadores, com limites definidos e validação humana.

Esses temas estão no e-book IA Aplicada ao Protheus na Prática, de Daniel Montagna, do Protheus IA Lab. O livro trabalha com exemplos didáticos e mantém a validação humana nas decisões críticas.

[Conheça o conteúdo do livro](https://lp.protheusialab.com.br/?utm_source=blacktdn&utm_medium=referral&utm_campaign=ebook_ia_protheus&utm_content=carrossel_v1&sck=blacktdn-carrossel&offDiscount=BLACKTDN10).

Use o cupom BLACKTDN10 e tenha 10% de desconto. Válido até 31/12/2026, às 23h59, no horário de São Paulo.

#Protheus #ADVPL #InteligenciaArtificial

 

Enviar esta postagem

Comentários

Postar um comentário

Postagens mais visitadas