Certified AI Product Development Specialist

Para quem é

• Você já entregou um recurso com IA

  E quer comprovar, com uma credencial verificável, o que aprendeu decidindo escopo, custo e risco na prática.

• Você decide sobre produtos com IA

  E precisa sustentar viabilidade, orçamento de inferência e exposição a risco sem depender só da leitura do time técnico.

• Você está migrando para produtos com IA

  E quer uma referência clara do que precisa dominar, em vez de uma lista de ferramentas que muda a cada trimestre.

O que você leva

• Código permanente de verificação

  Qualquer pessoa confirma sua credencial em pmcert.org/verify, sem precisar pedir nada a você.

• Aprovação que não expira

  Credencial conquistada não vence, não pede renovação anual e não cobra mensalidade.

• LinkedIn e perfil público

  Adicione à sua seção de licenças e certificações, ou compartilhe o link do seu perfil.

• Certificado com nota por domínio

  Em PDF, mostrando seu desempenho em cada área avaliada.

O que você precisa saber

Oito domínios, sorteados de um banco escrito para este exame. Leia cada um e veja onde você está.

• Descoberta e enquadramento de oportunidade

  Quando a IA resolve o problema de verdade e quando ela só acrescenta custo. Separar o que o usuário precisa do que o modelo consegue entregar.

• Viabilidade e escolha de abordagem

  Se o erro do modelo é reversível ou não, e o que isso muda no escopo. Quando usar recuperação, quando bastam regras e quando não usar modelo nenhum.

• Dados, contexto e privacidade

  O que pode sair do conhecimento do modelo e o que precisa vir da sua base. Permissão de acesso, exclusão de dados e contrato com quem produz o dado.

• Avaliação de qualidade

  Como montar um conjunto de avaliação que não mente. Por que 95% de acurácia pode ser um número inútil, e o que medir no lugar.

• Experiência diante da incerteza

  O que a interface faz quando o modelo erra. Confirmação, desfazer, e por que a aceitação do usuário não acompanha a acurácia medida.

• Economia da inferência

  Custo por chamada, margem que não melhora com escala como no resto do software, e o momento em que um recurso deixa de se pagar.

• Lançamento e monitoramento

  Como liberar sem quebrar a confiança de quem já usa. Chave para desligar um recurso sozinho, e o que o suporte precisa saber antes.

• Governança e uso responsável

  Quem aprova o quê, conforme o risco da decisão. E o caminho de contestação para quem foi afetado por uma decisão automática.