Curso presencial AI Navegador em Shenzhen em setembro de 2026: operação de e-commerce com IA e prática de agentes inteligentes, criação de negócios de e-commerce AI Native, para que cada funcionário t

**Nome do curso:** Curso AI Navegador

**Tema do curso:** Criar negócios de e-commerce AI Native

**Data do curso:** 12 a 13 de setembro de 2026

**Local do curso:** Shenzhen

**Formato do curso:** Curso prático presencial de 2 dias

**Direções centrais do curso:** operação de e-commerce com IA, análise de modelos de negócio, seleção de produtos com IA na Amazon, análise de necessidades dos usuários, mesa de trabalho de negócios com AI Agents, reconstrução de negócios AI Native.

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I. Apresentação central do curso

O Curso AI Navegador é um conjunto focado emnegócios de e-commerce AI Native e aplicação prática de agentes inteligentes de IAcurso de treinamento presencial, destinado a ajudar empreendedores de e-commerce, donos de empresas e equipes de operação a dominar novos métodos de gestão de e-commerce na era da IA.

O curso gira em torno deanálise de modelos de negócio, seleção precisa de produtos com IA, descoberta de necessidades reais dos usuários, construção de agentes inteligentes AI Agents, automação de negócios empresariaise outros conteúdos centrais.

Por meio da análise de fatores-chave de gestão como produto, cadeia de suprimentos, tráfego, capital e equipe, ajuda os alunos a avaliar sua vantagem competitiva e encontrar o modelo de gestão de e-commerce adequado aos seus próprios recursos.

Ao mesmo tempo, o curso combina3 milhões de termos de busca reais da Amazon, avaliações de usuários, dados de concorrentes e demanda de mercadopara a prática de seleção de produtos, aprendendo a usar IA para analisar a real intenção de compra dos usuários e filtrar produtos com oportunidades de mercado.

Com essa base, avança para a construção demesa de trabalho de negócios com AI Agents, explorando a aplicação prática da IA em etapas como seleção de produtos, desenvolvimento de produtos, otimização de Listing, veiculação de anúncios, atendimento e avaliações e revisão de negócios.

Por meio detreinamento prático de dois dias em quatro módulos, ajuda os alunos a evoluir do pensamento de e-commerce tradicional para o modelo de gestão AI Native, fazendo da IA um assistente de análise de negócios e uma ferramenta de decisão operacional para a empresa.

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II. O que é possível obter com dois dias de aprendizado?

1. Encontrar o modelo de e-commerce lucrativo adequado a você

Observar produto, cadeia de suprimentos, tráfego, capital e equipe, deixando claro com o que esse negócio ganha dinheiro e qual vantagem a IA deve priorizar para ampliar.

2. Estabelecer um método da necessidade do usuário ao julgamento de seleção de produtos

Usar dados como termos de busca da Amazon, avaliações, concorrentes, preços e volume de vendas para julgar quais necessidades valem a pena continuar transformando em produtos.

3. Montar a mesa de trabalho de negócios com Agents da empresa

Organizar produtos, usuários, dados e as regras de gestão do chefe, montar os Agents e validar esse método no local.

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III. Programação completa do curso: dois dias, quatro módulos práticos

Módulo 1: Na era da IA, amplie suas vantagens ao infinito

**Tema do curso:** Não procure produtos com pressa, primeiro entenda qual negócio deve fazer.

Conteúdo específico do ensino:

1. Concluir antes da aulaavaliação de personalidade × recursos × vantagens, para que a IA primeiro entenda sua situação real.

2. Comparar modelos de gestão de e-commerce como distribuição em massa, produtos refinados, POD, cadeia de suprimentos, marca e acessórios, analisando com o que cada um ganha dinheiro, bem como a pressão de estoque e os riscos de gestão.

3. Fazer um inventário completo deproduto, cadeia de suprimentos, tráfego, capital, experiência e equipe, deixando claras as próprias vantagens de gestão.

4. Usar IA para auxiliar na análise de recursos pessoais e oportunidades de mercado, julgando a direção de desenvolvimento de e-commerce adequada a você.

5. Enxergar quais produtos populares são adequados a você e quais tendências podem deixar de ser perseguidas às cegas.

Resultado da etapa:

Encontrar a estratégia de e-commerce e o modelo de gestão adequados a você.

Módulo 2: Prática de seleção de produtos com IA — filtrar a sua oportunidade entre 3 milhões de necessidades reais

**Tema do curso:** Com o modelo definido, a IA só então sabe qual parte dos dados deve ler por você.

Conteúdo específico do ensino:

1. Chamar em sala de aula3 milhões de termos de busca reais da Amazon, triagem inicial de direções de produtos relacionadas ao próprio negócio de e-commerce.

2. Aprender a evitaralucinações de IA, complementando com dados de categoria, preço, volume de vendas, concorrentes e avaliações, para verificar se por trás da busca existe demanda real de compra.

3. Dominaro método de perguntas socráticas, por meio de perguntas contínuas e aprofundadas, rastreando desde oportunidades de categoria até públicos específicos, cenários de uso e necessidades de produto.

4. Combinar casos reais de produtos, revisando o processo desde a descoberta de pistas de mercado até o desenvolvimento de produto e envio para FBA.

5. Aprender como usar a IA para descobrir lacunas de mercado, analisar dores dos usuários e selecionar oportunidades de produto com potencial.

Conteúdo dos casos:

O curso apresenta revisões reais de lançamento de produtos, incluindotaxa de sucesso superior a 90% em lançamentos ao longo de dois anos, e casos como apenas 4 dias desde a descoberta da pista até o envio para FBA.

Nota: os dados acima são apresentações de casos do curso e não representam resultados operacionais universais.

Resultado da etapa:

Selecionar 3 oportunidades de produto compatíveis com os próprios recursos e completar um cartão de aprofundamento de oportunidade.

Módulo 3: Prática de Agents — monte sua bancada de trabalho de negócios com IA

**Tema do curso:** após encontrar a oportunidade, em torno do cartão de oportunidade, reconstruir o modelo de negócio com a mentalidade AI Native.

Conteúdo específico do ensino:

1. Entender os cinco níveis da IA no negócio de e-commerce:

– IA como ferramenta
– IA reconstruindo o negócio
– IA impulsionando o negócio
– Organização em auto-evolução
– Segundo cérebro da organização

2. Detalhar o caso prático de Guomin, desde o primeiro **Agent de "ouvir a voz do usuário"** até mais de 170 Agents.

3. Não parar apenas na escrita de prompts, mas praticar a criação do seu próprioprimeiro Agent, e escrever uma descrição de cargo.

4. Analisar as necessidades de agentes de IA em diferentes funções de e-commerce, abrangendo:

– Agent de seleção de produtos com IA
– Agent de desenvolvimento de produtos
– Agent de produção de imagens
– Agent de otimização de Listing
– Agent de veiculação de anúncios
– Agent de gestão de atendimento ao cliente
– Agent de revisão de negócios

5. Em torno da oportunidade de mercado selecionada anteriormente, definir responsabilidades, fluxo de trabalho e objetivos de negócio dos Agents-chave.

6. Aprender a construir agentes usando dados de produto, informações de usuários e regras de negócio, permitindo que a IA participe da operação real da empresa.

Resultado da etapa:

Com base no próprio modelo de negócio e produtos, montar a primeira versão da bancada de trabalho de AI Agents.

Módulo 4: Prática de hackathon em grupo — resolver problemas reais com entregas

**Tema do curso:** escolher um problema real de e-commerce e aplicar de verdade os métodos aprendidos anteriormente.

Conteúdo específico do ensino:

1. Em grupo, em torno de umusuário específico, uma necessidade real, um problema de e-commerce, definir a direção de design do Agent.

2. Integrar o modelo de negócio, os dados de mercado, a avaliação de oportunidades e os métodos de Agent aprendidos, e concluir uma entrega prática.

3. Por meio da colaboração em equipe, resolver problemas específicos de seleção de produtos, operação, análise de negócios ou otimização de processos.

4. Com comentários ao vivo de Guomin Sam e votação do público, selecionar as melhores entregas.

5. Apresentar soluções de Agent de destaque e aprender as ideias de design de negócio de diferentes equipes.

Resultado da etapa:

Cada grupo conclui uma entrega de hackathon de Agent; as melhores entram na apresentação ao vivo.

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Quatro: as nove grandes diferenças entre e-commerce AI Native e e-commerce tradicional

1. Pesquisa de demanda

E-commerce AI Native: análise de dados 24 horas, julgando mudanças de demanda, intenção de compra dos usuários e lacunas de oferta de mercado a partir de grandes volumes de termos de busca reais da Amazon.

E-commerce tradicional: depende principalmente de rankings e experiência de pares, analisando em torno de palavras-chave semelhantes.

2. Julgamento na seleção de produtos

E-commerce AI Native: conhece as próprias informações de negócio e seleciona, a partir da demanda real, as oportunidades de produto mais adequadas para si.

E-commerce tradicional: observa rankings de vendas, concorrentes e situações de cópia de produtos, referenciando produtos lucrativos dos pares.

3. Velocidade de lançamento de produtos

E-commerce AI Native: usa IA para aumentar a eficiência de análise, desenvolvimento e decisão de produtos, encurtando o ciclo do novo produto desde a descoberta até o lançamento.

E-commerce tradicional: o desenvolvimento de novos produtos depende relativamente da experiência manual, com ciclo de desenvolvimento mais longo.

4. Prototipagem e cadeia de suprimentos

E-commerce AI Native: antes da prototipagem, analisa avaliações negativas dos concorrentes, permitindo que a primeira versão da amostra referencie antecipadamente a opinião dos usuários.

E-commerce tradicional: só avalia o problema depois de receber a amostra, dependendo da experiência da fábrica e do feeling pessoal.

5. Listing e imagens

E-commerce AI Native: extrai os pontos de venda diretamente do feedback dos usuários e usa IA para gerar textos e propostas de imagens.

E-commerce tradicional: depende do operador ou da experiência pessoal para encontrar e descrever os pontos de venda do produto.

6. Anúncios

E-commerce AI Native: funcionários de IA monitoram automaticamente, auxiliam na análise dos dados de anúncios e otimizam a estratégia de veiculação.

E-commerce tradicional: ajuste manual de preços, consulta de relatórios e ajuste do orçamento de anúncios com base na experiência.

7. Atendimento e avaliações

E-commerce AI Native: analisa item por item grandes volumes de avaliações de clientes por meio de IA, resume as necessidades dos usuários e propõe melhorias.

E-commerce tradicional: depende de inspeção manual por amostragem das avaliações e julga os problemas com base em feedback parcial.

8. Lançamento de novos negócios

E-commerce AI Native: analisa produtos e rumos da marca semanalmente e usa IA para ajudar a elaborar planos de negócio.

E-commerce tradicional: avança com novos produtos e operação de marca mensalmente, dependendo principalmente de expansão manual gradual.

9. Acúmulo de experiência

E-commerce AI Native: transforma a experiência operacional em conhecimento e regras que a IA pode usar, auxiliando os funcionários nas tarefas de negócio.

E-commerce tradicional: a experiência fica mais guardada na cabeça do chefe ou dos funcionários, e mudanças de pessoal podem afetar a continuidade do negócio.

Conceito central:

Faça a IA entender o seu negócio e os seus usuários, e deixe a IA participar da seleção de produtos, operação, análise e decisões, impulsionando a automação dos processos de e-commerce e a melhoria da eficiência organizacional.

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V. Principais problemas que o curso resolve

1. **Não saber qual modelo de e-commerce adotar:** encontrar a direção de negócio adequada por meio da avaliação de recursos e vantagens.

2. **Seleção de produtos baseada em feeling e modismos:** usar termos de busca reais e dados de mercado para apoiar as decisões de produto.

3. **Não conseguir identificar a real necessidade do usuário:** identificar oportunidades de mercado combinando palavras-chave, concorrentes, avaliações e vendas.

4. **Muitas ferramentas de IA, mas sem saber aplicá-las na prática:** montar fluxos de trabalho de negócio concretos com Agents.

5. **Operação de e-commerce excessivamente dependente de mão de obra:** explorar o uso de IA na seleção de produtos, Listing, anúncios, atendimento e retrospectiva.

6. **Dificuldade em acumular a experiência de gestão do negócio:** acumular gradualmente capacidades operacionais reutilizáveis por meio da construção de conhecimento e regras de negócio com IA.

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VI. Público indicado

1. Donos de e-commerce que querem usar IA para aumentar a eficiência.

2. Profissionais de operação que atuam na Amazon e no e-commerce transfronteiriço.

3. Empreendedores de e-commerce que querem aprender seleção de produtos com IA.

4. Equipes empresariais que pretendem construir agentes de IA.

5. Gestores que querem migrar para o e-commerce AI Native.

VII. Resultados após o curso

1. Dominar o modelo de gestão de e-commerce adequado a você.

2. Aprender a usar IA para analisar a demanda dos usuários e a seleção de produtos.

3. Dominar o método de construção de agentes de IA Agents.

4. Entender o fluxo completo da operação de e-commerce impulsionada por IA.

5. Montar uma estação de trabalho inicial de negócios de e-commerce com IA.

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Resumo central do curso:

O grande curso AI Navegador, por meio de quatro módulos principais — análise de modelos de negócio, seleção de produtos com 3 milhões de termos de busca reais da Amazon, construção de agentes Agents e prática de hackathon em grupo —, ajuda os alunos a dominar o método central de gestão do e-commerce AI Native, passando da operação manual tradicional para a análise assistida por IA, a execução automatizada e as decisões de negócio inteligentes.