Treinamento voltado à construção e otimização de prompts estruturados para modelos de linguagem (LLM's) aplicados a processos de qualidade e experiência do cliente. O programa aborda técnicas de prompt design, incluindo estruturação de árvores de motivos, definição de indicadores padrão e parametrização de critérios de classificação, com foco em maximizar a acurácia e a relevância das análises extraídas. O conteúdo trabalha a construção de prompts diagnósticos capazes de identificar causas-raiz de cancelamento, fricções sistêmicas e falhas operacionais, conectando a engenharia de prompts diretamente aos ciclos de melhoria contínua (PDCA) e aos indicadores de satisfação do cliente (CSAT, NPS, taxa de resolução). Também são exploradas boas práticas de validação e iteração de prompts — teste, ajuste de peso de variáveis, revisão de percentual de relevância por motivo — garantindo que os modelos capturem com precisão a voz do cliente e traduzam esses dados em ações operacionais mensuráveis. Ao final, o participante é capaz de estruturar, revisar e validar prompts padrão e exploratórios, alinhando engenharia de prompts, governança de dados e estratégia de CX.