AULA 3: Como LUCRAR com Python RPA + Extração PDF + Agentes de IA + Presente Especial

Vídeo em Português, publicado pelo canal Jornada RPA + IA.

Sobre este conteúdo: O resumo, os principais pontos e os temas abaixo são gerados automaticamente a partir da transcrição do vídeo. Eles refletem o conteúdo, opiniões, afirmações e previsões apresentadas no vídeo e não representam posicionamento, validação ou verificação de fatos pelo IA Dots.

Resumo do vídeo

O vídeo apresenta a terceira aula de uma imersão em Python RPA, focada na extração de dados de notas fiscais em arquivos PDF para planilhas Excel, além da introdução ao uso de agentes de inteligência artificial por meio da ferramenta Copilot integrada ao Dev Studio. Durante a aula, são discutidas formas de monetização e oportunidades profissionais com automação, seguidas pela demonstração prática da construção do robô e uma oferta comercial para o ecossistema Jornada RPA.

Principais pontos

• Criação de uma automação em Python RPA para extrair dados de notas fiscais em PDF e salvá-los em uma planilha Excel gerada na memória.
• Apresentação de três maneiras de utilizar o conhecimento de automação para oportunidades profissionais: como Citizen Developer, prestando serviços a empresas e atuando como desenvolvedor Python RPA.
• Demonstração da integração do Copilot, uma inteligência artificial local, para auxiliar no desenvolvimento, explicar códigos e criar agentes de IA sem custos de tokens.
• Utilização de agentes de inteligência artificial para processar arquivos transformados em padrão Markdown e extrair dados específicos estruturados em formato JSON/dicionário Python.
• Apresentação do ecossistema Jornada RPA, que inclui curso completo, tutor online de IA, Dev Studio Professional e Copilot integrado, com oferta de acesso vitalício.

Temas

Python RPAExtração de PDFAutomação ExcelAgentes de IACopilotCitizen DeveloperJornada RPADesenvolvimento de Robôs

Transcrição do vídeo

Texto das legendas disponíveis; pode conter erros.

Olá, seja muito bem-vindo, seja muito bem-vinda. A gente tá aqui na terceira aula da imersão Python RPA e hoje a gente vai criar uma automação que vai fazer a extração de dados de uma nota fiscal que tá no arquivo PDF e gravar essas informações numa planilha Excel. E a gente também vai conhecer o Copilot, né, uma inteligência artificial que a gente tá integrando ao Dev Stú começar a utilizar agentes de inteligência artificial nos nossos robôs Python RPA. Mas olha só, se você chegou até essa terceira aula, eu sei que você não está aqui mais só por uma curiosidade, mas porque diante de tudo que você viu até aqui, você tá começando a enxergar que esse conhecimento pode trazer resultados profissionais para você. E é por isso que eu quero começar essa aula te apresentando três maneiras de como você pode utilizar esse conhecimento de automação de processos para buscar novas oportunidades profissionais e principalmente financeiras. E sabe por que que eu quero te mostrar isso? Porque não são coisas que eu estou simplesmente imaginando que possam acontecer. Eu vou te mostrar resultados reais que não apenas eu, mas outros profissionais que eu treinei em automação RPA também tiveram. E certamente você vai se identificar com alguns desses caminhos. Então eu queria começar falando da maneira que eu mesmo utilizei na minha carreira e que me trouxe resultados de reconhecimento profissional e também de aumento salarial. Existe um conceito chamado Citizen Developer RPA. O que é um citizen Developer RPA? Ele é um profissional de qualquer área de atuação que trabalha dentro de uma empresa e que ele aprende a automatizar processos e começa automatizando as suas próprias atividades, né, os processos ali que ele executa no seu trabalho. [roncando] Eu comecei exatamente assim. Eu tinha um processo de auditoria que eu precisava realizar toda semana, me consumia praticamente o dia inteiro de trabalho. A equipe de auditoria me passava o número de uma demanda e eu precisava começar a entrar em vários sistemas da empresa. Tinha aplicações web, aplicações SAP. Eu precisava constar informações sobre aquela demanda, tirar print das telas, daqueles sistemas, copiar essas informações, colocar tudo isso num documento Word e gerar um relatório com o histórico ali daquela demanda. Era um trabalho chato para caramba, cansativo e tinha muitas chances de cometer erros. Então o que que eu fiz? Eu criei um robô RPA que fazia aquele processo para mim. O robô mesmo acessava as aplicações, consultava as informações, tirava prints das telas, montava o relatório automaticamente. E olha só a diferença. O que antes consumia praticamente um dia inteiro de trabalho, o meu robô conseguia fazer aquilo ali em questão de minutos. E sabe que que aconteceu? O meu gerente quis saber como é que eu tava conseguindo entregar aquele trabalho tão rápido. Eu mostrei o meu robô para ele. Ele obviamente ficou impressionado com o que ele viu. Apresentou aquela automação pro diretor da minha área e o resultado foi que eu fui promovido, recebi um excelente aumento salarial e passei a ser o responsável por automatizar processos na minha área. Então, olha só, eu não precisei mudar de empresa, eu não precisei mudar de profissão naquele momento, eu simplesmente aprendi um conhecimento novo, comecei a a utilizar esse conhecimento para resolver problemas que existiam já dentro da empresa que eu já trabalhava. E é por isso que eu digo que se você hoje trabalha em alguma empresa, esse pode ser um dos caminhos mais próximos e mais rápidos para você, porque toda empresa tem processos repetitivos que podem ser automatizados. E quando você começa a encontrar soluções para esses problemas, você passa a ter a oportunidade de mostrar um valor diferente paraa sua empresa. Agora, é claro que nem toda empresa vai reconhecer isso da mesma maneira, mas mesmo que a empresa em que você trabalha não valoriza esse seu conhecimento, ele continua sendo seu. E você pode utilizar esse conhecimento em outras oportunidades profissionais. Mas aí você pode estar pensando, né? Mas no meu caso, eu tive sorte, meu gerente reconheceu o meu trabalho. Tudo bem? Então eu quero te mostrar o exemplo de outros profissionais que passaram pelos meus treinamentos e também conseguiram resultados de reconhecimento e crescimento profissional. E e aí eu comecei a construir robô a partir disso. E aí chegou num ponto que que a empresa achou como isso tava sendo benéfico, tal, isso e aquilo. E acabei até recebendo um aumento eh de quase 60%, na verdade foi 59% salário e o meu conhecimento de RPA era zero. E agora assim já virei referência no trabalho. Todo mundo sabe que RP é a automação e você vira o o a pessoa da da automação no então entrei como analista fiscal aqui no escritório de contabilidade e fiquei conhecido por montar algumas soluções de RPA aqui e aí o pessoal me promoveu a a coordenadora de inovação e tecnologia aqui. >> Como a gente tava falando, essa questão de reconhecimento é uma corda de um elogio, né? você volta para casa com um elogio nas costas. Então esse reconhecimento profissional é muito prazeroso, né? Eh, essa parte financeira realmente ela vem praticamente como uma consequência. Eh, a pessoa já sabia que você merecia o aumento, porque realmente, como eu falei, são é 90% de eficiência cada trabalho que você faz, as pessoas percebem isso. Então, esse esse retorno do de do aprendizado RPA foi muito significante, muito mesmo. Agora, existe uma outra maneira, né, de utilizar esse conhecimento, que é prestando serviços de automação para empresas. Porque pensa comigo, quantos escritórios de contabilidade existem aí na sua cidade? Quantas empresas têm departamentos financeiros administrativos RH? Pensem quantos processos essas empresas executam todos os dias de maneira manual e que poderiam ser automatizados. Emissão de nota fiscal, lançamento contábil, consulta em sistemas, geração de relatório, preenchimento de planilha, enfim, é uma lista enorme. E quando você aprende a desenvolver automações, você passa a ser capaz de oferecer esse conhecimento para as empresas. Você pode construir um robô que automatiza um processo específico e cobrar pelo desenvolvimento dessa automação. E dependendo do tipo de solução, você pode oferecer serviço de manutenção e suporte, criando uma receita recorrente. E aí eu queria te mostrar aqui o caso do Alan. O Alan foi meu aluno e começou exatamente como eu comecei, como um CS and developer RPA. ele começou automatizando processos dentro da empresa que ele trabalhava e como resultado ele recebeu um 59% de aumento salarial. Você viu, coloquei ele aqui no depoimento anterior, só que com o tempo ele percebeu que ele podia utilizar aquele conhecimento para algo maior e ele começou a desenvolver robôs para escritórios de contabilidade. Olha só que interessante, ele abriu uma empresa e hoje ele tem mais de 200 clientes que utilizam as automações que ele desenvolve com contratos de manutenção mensal. Olha só a história aqui do Alan. >> Eh, foi quando que eu conheci o o RPA Dev Studio 2, logo no início, quando o professor Alex estava criando. Então, a partir disso, eu descobri que dava para criar automações em Python, mas o Dev RPA Studio ele facilitou a forma, né, de criar, então meio que deixou a forma de criar muito mais fácil. Eh, hoje a gente atende mais de 200 clientes rodando nossos robôs e o dev Stúo ajudou muito nesse nosso crescimento. [roncando] >> Ele começou aprendendo a automatizar processos para facilitar ali o próprio trabalho e depois transformou aquele conhecimento em negócio. Mas eu quero te mostrar é que existe essa possibilidade. Existem profissionais utilizando automação RPA dessa maneira. Existe ainda uma terceira maneira, né, que é trabalhar como desenvolvedor Python RPA. Hoje existem empresas de diversos segmentos que utilizam automação de processos já e precisam de profissionais que saibam criar essas automações. E o Python é uma linguagem que permite construir automação para todo tipo de aplicação. Você viu, né? Você pode automatizar sistemas web desktop, Excel, SAP, trabalhar com APIs, bancos de dados, são diversas tecnologias, é um mundo bastante amplo. Então, se hoje você hoje já trabalha na área de tecnologia, pode usar esse conhecimento para ampliar suas habilidades. Se você trabalha em outra área, tá pensando em fazer uma transição de carreira, automação Python RPA pode ser um dos caminhos que você pode explorar. Eu mesmo já mostrei aqui na imersão que quando eu publico algumas das minhas automações, eu recebo contato de recrutadores interessados em profissionais com esse conhecimento. Mas olha só, eu não tô dizendo que basta prender p RPA para conseguir uma promoção, abrir uma empresa, conquistar um emprego, porque isso depende de diversos fatores. O que eu quero te mostrar é que esse conhecimento pode abrir possibilidades que talvez você ainda não tenha considerado. Independente de qual desses três caminhos você queira seguir, existe uma coisa em comum. Você precisa aprender, desenvolver automações e, principalmente colocar esse conhecimento em prática. É exatamente isso que a gente tá fazendo aqui, iniciando aqui nessa imersão. Então agora a gente vai pro computador porque a gente tem a nossa terceira automação para construir. E enquanto você acompanha a aula, eu quero que você pense numa coisa hoje. Onde você poderia utilizar uma automação como essa? Como as três automações, né? A primeira que a gente fez na aula um, automação que a gente fez na aula dois, a automação que a gente vai fazer nessa, seja na empresa em que você já trabalha, seja em um serviço que você pode oferecer ou como um projeto para demonstrar suas habilidades. Então, ao longo dessa aula aqui, eu queria que você já fosse pensando nisso, nessas possibilidades. Então, vou aqui pro computador pra gente colocar a mão na massa né? Muito bem, a gente vai então aqui para terceiro desenvolvimento de automação que a gente vai fazer e hoje vai ser a gente vai extrair dados de um arquivo PDF e vai salvar isso num documento também lá do Excel, numa planilha. Então aqui na descrição do vídeo vai ter esse link aqui para você poder baixar o arquivo da nota fiscal. Vou fazer aqui o download. Você pode salvar em qualquer local. Eu salvei aqui no na minha própria pasta download. Vamos criar aqui um novo projeto. Eu vou chamar esse projeto de PDF mesmo. Criar ambiente virtual. Criar. Ele tá criando pra gente aqui a estrutura do projeto. OK. Então vamos lá. E o princípio é o mesmo, né? a gente analisa que informações que a gente vai utilizar, que recursos e vem aqui no gerenciador de pacotes e define esses recursos. Por exemplo, como eu vou pegar dados de um arquivo PDF, eu vou vir aqui em extração de dados e selecionar PDF. Como eu vou também utilizar um arquivo Excel para poder fazer a gravação dos dados no Excel, eu venho aqui e marco Excel e vou mandar ele salvar, instalar as bibliotecas. Já o processo que a gente já tá aí acostumado a fazer, né? Definir quais são os recursos que a gente quer automatizar. OK? Vou vir aqui em configurar projeto para colocar a aparência moderna. Prefiro usar a aparência moderna. E a gente vai ver que aqui em atividades a gente vai ter atividades para Excel, atividades para arquivos de PDF. Então, o primeiro ponto, a gente vai aqui em abrir, né? Escrever aqui abrir, que ele já vai trazer tanto para ler Excel como abrir arquivo PDF. Nesse caso, a gente vai abrir um arquivo PDF. Aqui a gente vai fazer o seguinte, ó. Para que eu não tenha que copiar esse caminho do PDF aqui, a gente vai criar uma variável que a gente ainda eh não falou sobre criação de variáveis específicas, né? Tem uma atividade aqui, se você pesquisar por variável, ó, variável, que ela é atribuir valor à variável, que é criar ou atribuir valor à variável. Então, vamos arrastar ela para cá. Que que essa atividade aqui permite? Que a gente defina uma variável, por exemplo, que eu vou chamar aqui de arquivo PDF. Então, esse é o nome que eu dei pra minha variável, arquivo PDF. E qual vai ser o valor? Eu posso colocar aqui valor, texto, número e dinheiro, moeda, né? Pode ser lista, pode ser qualquer tipo de variável que eu queira criar. Nesse caso aqui, eu vou, eu quero o caminho de um arquivo. Então, eu tenho aqui o get PF file, pegar o caminho do arquivo. Eu vou lá na pasta onde eu baixei a nota fiscal, esse nota fiscal c e vou dizer que esse aqui é o caminho. Então aqui eu criei uma variável, ó, eu atribuí para ela o caminho do meu arquivo PDF. Podia ser qualquer caminho que eu quisesse, qualquer tipo de dado que eu quisesse. Então aqui em definir o caminho do arquivo, ao invés de definir esse caminho fixo, eu só vou dizer que quero usar aqui a variável arquivo PDF. Olha que interessante. Então, no momento que ele chegar nessa parte do código, ele vai trocar a palavra arquivo PDF por esse valor que tá aqui na variável. OK? Então aqui eu já ensinei pro robô como ele pega um arquivo PDF. Agora eu vou dizer o que que eu quero fazer com esse arquivo PDF. No caso aqui, ó, vamos abrir aqui esse arquivo. Se eu abrir esse arquivo aqui, eu vou ver que ele é um arquivo de uma nota fiscal comum, bastante simples, tá? Obviamente para esse exemplo aqui, eu não vou pegar uma nota complexa que a gente tem que fazer alguns tratamentos. Eu peguei uma nota mais simples, mas como a gente vê, ela tem informações sobre a nota fiscal emitente destinatário, tem informações sobre a natureza da operação, os itens que tem nessa nota fiscal. A gente tem três itens aqui. E para esse exemplo que me interessa, é exatamente isso aqui, ó. Eu quero, imagina que eu que eu receba arquivos PDF que eu preciso entrar no meu sistema de notas fiscais da minha empresa, seja para dar baixa, seja para cadastrar lá e ir pegando cada uma dessas informações. Então, não quero ter que abrir cada PDF, ler aqui lá e digitar. Eu quero que o robô faça essa extração e faça o processo para mim. Então, vou posso fechar aqui. Então, o que que eu vou fazer? Eu vou pesquisar por extrair, né? Que que ele, que que o PDF tem de extração? Ó, extrair, ele tem extrair tabela, ó, ler e extrair tabela de arquivo PDF. É o que me interessa, né? Porque que eu tenho, eu tenho nesse arquivo texto e tenho uma tabela. Então, vou pegar aqui esse extrair tabela, vou arrastar para cá. Basicamente aqui eu não preciso fazer nenhuma configuração específica para esse arquivo. Obviamente que é simples, né? Para outros arquivos, eu teria outras configurações para fazer, mas o objetivo aqui é mostrar uma extração menos complexa. E significa ele que ele vai extrair para essa variável aqui, ó, extract table result, que eu vou chamar de itens. Por quê? Itens NF, ó, vou chamar de itens NF porque são os itens da nota fiscal. Eu vou pegar aquela nossa atividade de impressão, né, que é a print. Vou arrastar para cá e pedir para ele me mostrar o que tem aqui dentro desse itens NF, só para que a gente garanta que tá funcionando. Ó, vou fazer uma execução local aqui. Vou clicar. Ele vai me apresentar aqui, ó, o que ele extraiu lá, que exatamente se tiver essa, isso aqui é só uma formatação. Deixa eu explicar sobre essa janela que aparece. Essa é uma janela do Dev Studio que tudo que o Python retornar, ele vai mostrar aqui. Então, depende muito da formatação que tá lá na configuração do Python com sistema operacional. Por isso a gente tem aqui, ó, várias formas de codificação desse texto, porque é só textual, é só a visão que a gente tem aqui. Normalmente o Windows 1252 me deixa ver ele no padrão correto, tá? Mas isso aqui é só a visualização, não significa que os dados foram extraídos, errados, não. É só como ele é apresentado na tela, né, que é o Python que controla tudo isso. Então vamos lá, vamos observar o seguinte. Ele trouxe aqui o código, descrição, quantidade de valor dos cinco, dos três itens que tem lá ó. Então, ele está trazendo já essa tabela corretamente. Bem interessante, né? E aí, a partir daqui, observe o seguinte, a partir desse instante eu posso, como como isso aqui é um é um dicionário de dados, eu posso abrir, por exemplo, uma aplicação web a desktop, fazer aquele forit e ir cadastrando isso num sistema. Mas hoje, pro nosso exemplo aqui, eu quero fazer um processo diferente, né? Vou até tirar, vou vou selecionar aqui remover esse print, porque hoje a gente vai gravar num arquivo Excel e eu não preciso ter nenhum arquivo do Excel. Sempre que a gente vai usar um arquivo da Excel, a gente nos exemplos anteriores, a gente usou o ler Excel, né, que foi essa atividade aqui. Se eu já tiver um arquivo Excel, que eu quero preencher os dados nesse arquivo, eu uso ler Excel, mas vamos dizer que eu não tenha nenhum arquivo Excel, quero que ele crie do zero. Nesse caso, eu vou criar uma instância do Excel, que é que significa isso? Eu não tenho arquivo Excel. Eu vou mandar o robô ele criar na memória dele um novo arquivo Excel na memória dele só algo que não existe. Então eu pego essa instance Excel aqui, ó. Vou arrastar aqui para baixo. Muito bem. Nesse momento ele criou um Excel da cabeça dele. E aí, que que eu vou fazer nesse Excel? Como aqui eu tenho as linhas dos meus itens, eu vou fazer o seguinte, ó. Eh, pesquisar aqui como eu adiciono adicionar linhas. Olha que interessante. Eu vou ver que aqui no Excel Rows, que é adicionar linhas do Excel. Então, vou arrastar para cá. E quais linhas que eu vou adicionar? O resultado aqui dessa extração que é o meu itens NF. Viu que interessante? Pense o seguinte, sempre que a gente tá criando um robô, a gente lembra que a gente falou na aula um, eu tô pensando como se eu tivesse ensinando para uma pessoa. Então vou dizendo passo a passo, ó, agora cria um arquivo Excel. Aqui a a pessoa abriria o Excel, clicaria, criaria um novo arquivo. Aqui é o robô tá criando na memória dele. Diria, agora pega essas informações do PDF, copia e cola aqui no Excel. Nesse caso aqui, a gente vai pegar no parâmetro aqui rows, né, linhas, a gente vai dizer que as linhas são os que estão aqui nesses itens NF. Ó, que interessante né? Pronto, agora ele adicionou. Só que lembra o seguinte, não existe ainda o arquivo, está na memória dele. É como se a pessoa abriu o Excel e jogou as linhas lá. Esse arquivo ainda não existe. Ele só vai existir a planilha quando a pessoa clicar em salvar. Se fechar o aplicativo Excel, perdeu tudo. Não é assim que acontece aqui também. Então eu vou perguntar aqui sobre a atividade para salvar, ó, salvar Excel ou gravar Excel, tá aqui, ó, WR Excel. Então, vou arrastar essa atividade para cá e aqui eu vou dizer qual é o arquivo que eu quero. Como eu não tenho ainda nenhum arquivo, ó, eu vou fazer o seguinte, eu vou escolher uma pasta que eu queira. Eu vou salvar na seguinte pasta, ó. Aí aqui a gente vai colocar entre aspas aqui, tá? Na pasta C dois pontos contra barra RPA contra barra porque a gente tem essa essa pasta, né, que ele cria pros nossos robôs. E vou chamar de itens NF mesmo. XLSX e fechar aspas. Esse caminho aqui você pode escolher qualquer caminho, tá? Eu tô colocando aqui para ficar mais simples aqui, que é uma pasta que eu sei que já tem lá. Então o que que eu coloco? Entre aspas, C2 pontos contra barrapa contra barra e o nome do arquivo itensf.xlsx, que é o padrão aí do Excel. Então a gente vai agora fazer uma execução. Essa mensagem aqui que aparece não é erro, tá? Por quê? Ah, isso é um retorno do Python. Como eu disse, tudo que volta do Python, eu vou mostrar, ele mostra na tela que é o ambiente de desenvolvedor. Quando rodar isso em produção, isso não acontece. Mas aqui o Dev Studio, ele mostra tudo na tela aqui. Essa biblioteca, ela dá uma mensagem que nas versões posteriores ela eles vão trocar nome de argumentos, OK? Não me importa isso aqui, OK? Aí, vamos lá, ó. Ele disse que terminou aqui com sucesso. Então, a gente vai procurar esse itens NF na pasta RPA. Vou, como eu não tenho Excel instalado nessa máquina, eu vou aqui em visualizar XLSX, vou nessa minha pasta RPA e vou ver se ele criou, ó, ele criou um arquivo itens NF, que é exatamente os dados da planilha. Então agora eu tenho no Excel. Vamos pensar no seguinte cenário. Eu posso ter vários robôs, cada um fazendo uma parte do processo. Eu tenho um robô só para ficar extraindo eh dados de notas fiscais e jogando numa planilha, por exemplo. Toda nota fiscal ele vai pegando, vai jogando numa planilha, acumulando, né, vários números de notas fiscais. Depois, no final do dia, eu tenho um robô que vai ler essa planilha e vai jogar tudo dentro de uma aplicação, desktop, web, SAP, sei os forces, sei lá, independente do tipo de aplicação. Viu que interessante como a gente começa a ter diversas possibilidades de trabalhar com o Python RPA Dev Studio, fazendo automações eh em Python, tá? que ele criou aqui para mim de uma maneira bastante simples aqui essas eh informações. Agora eu quero te mostrar a integração que eu acho que é a cereja do bolo que a gente quer te mostrar aqui, que é o copilot, que é uma inteligência artificial local que a gente tá integrando essa ferramenta, que vai estar disponível junto com essa ferramenta também e que vai permitir que você estude, você teste tudo que precisa para criar seus agentes de inteligência artificial conhar sem ter que ficar pagando token para você aprender, né? Lembra que é uma ferramenta que o foco dela é que você aprenda e diminua o máximo aí os seus custos de aprendizagem. Muito bem, lá na aula dois eu tinha falado sobre o copilot, né, que é um local que a gente tá integrando essa ferramenta. Ela faz parte do Dev Stúo, mas como um produto separado que a gente faz essa integração. E esse copilot, ele pode rodar no mesmo computador que está o Dev Stú ou em um computador separado ou em um servidor e até mesmo numa nuvem. No meu exemplo aqui, eu tô rodando ele em outro computador e acessando por esse aqui que eu tô usando aqui para esse evento. Então, depende de algumas configurações que a gente não vai ter, como nesse evento aqui, mostrar essa configuração, embora seja simples, eh, a gente precisa baixar a ferramenta Copilot e não é o objetivo aqui hoje é mostrar eh a funcionalidade. Então você vai ver que pra mim aparece aqui um ícone copilot que pra você não vai aparecer. Então tudo que eu vou mostrar aqui vai ser como um exemplo, uma demonstração. Você não precisa tentar fazer junto, mas eu queria que você prestasse muita atenção para que você veja o poder dessa integração. Então o que que eu fiz? Eu instalei dois pacotes aqui para essa demonstração, que foi o pacote de agentes da e o pacote de markdown, que é distração de dados. E esse pacote de Markdown, que é a segunda atividade que eu tô usando aqui, olha que interessante, ele vai pegar um documento qualquer, seja PDF, seja PPT, seja um planilha Excel, seja documento do Word, ele vai transformar num padrão que é chamado de markdown. O Markdown é um padrão que é o mais fácil para usar com inteligência artificial. Ele já deixa o documento num padrão que quando você envia para uma inteligência artificial, ela consegue extrair as informações de uma maneira mais simples. Então o que que eu tô fazendo aqui? Eu tô pegando essa nota fiscal que a gente fez aqui na extração, né? Só que a gente fez usando a a atividades de extração, onde a gente pegou essa informação aqui dos itens, só que agora eu quero que essa extração seja feita por uma inteligência artificial. Imagina o seguinte, que eu tenho vários documentos de notas fiscais, eu faço aquela minha extração como a gente fez na aula que a gente fez antes dessa demonstração aqui, mas alguns documentos a gente não conseguiu extrair por particularidades do documento, o erro na formatação do PDF. Então, nesses casos, nessas exceções, a gente pode enviar esse documento, essa extração para que um agente de a analise e retorne as informações para nós. Então, observa só que interessante. Eu tenho uma atividade aqui. A primeira atividade que eu tenho de inteligência artificial é criar um agente de inteligência artificial. E eu posso usar vários padrões. Posso usar a inteligência artificial da Open, que são as APS lá da Open, posso usar da Antropic lá Gemini, posso usar padrão Olama ou posso usar também qualquer inteligência artificial local que a minha empresa utilize e inclusive utilizar, que vai ser o caso nessa demonstração aqui, utilizar o copilot. Por quê? O que que acontece quando a gente [roncando] tá desenvolvendo agentes de inteligência artificial? seja para testar um desenvolvimento que a gente tá fazendo para alguma empresa, ou seja, para aprender o uso de a gente de IA nas nossas automações. Se a gente utilizar as IAIS como Open Antrópico ou qualquer outra groque que a gente vai utilizar através das APIs, isso vai sair caro pra gente estudar ou para desenvolver, porque cada teste que eu fizer, cada extração que eu fizer, cada solicitação que eu fizer, vai consumir tokens dessas inteligências artificiais e elas são caras, né? você acaba para estudar ter que gastar eh um valor extra para que você possa ficar testando. Então, cada vez que você vai executar ali o seu agente, você está pagando por token. A gente decidiu desenvolver o copilot exatamente para tirar esse custo, para que a gente possa fazer todo teste, seja em desenvolvimento nos nossos estudos, através desse agente local que é o Copilot. E quando isso for paraa produção na empresa, a empresa vai ter lá o o o contrato de tokens que a empresa tem. Você vai simplesmente vir aqui e mudar, virar a chave aqui para utilizar outro provedor de IA. Então, a gente implantou aqui o copilot. Eu quero fazer uma demonstração. Olha que interessante o que que é. para caso você não saiba ainda o que que é um agente da, um agente da é, vamos dizer assim, lembra que aquele funcionário, né, que a gente tem falado desde a aula um, que a gente tá treinando para fazer um determinado processo, agora a gente vai usar totalmente a parte cognitiva dessa pessoa, que seria um agente de inteligência artificial. Até então, quando a gente desenvolve um RPA, a gente tá trabalhando muito com processos que são repetitivos. Então, quando ele abre uma planilha, um documento de uma nota fiscal como esse aqui, ele vai procurar por itens aqui de uma nota fiscal. Então, enquanto for esse padrão, ele não precisa pensar muito, ele simplesmente pega esses dados e joga lá. Mas caso a nota fiscal ela tenha algum problema, não seja possível fazer a extração agora, é necessário envolver uma inteligência mais avançada, que é inteligência artificial. E aí nós entramos num conceito de RPA, que é o que é chamado hoje de agentic RPA, que é o RPA somado a agentes de inteligência artificial. Agora, a gente tem um ganho, assim, o céu passa a ser o limite para aquilo que a gente é capaz de fazer nas nossas automações. Então, quando eu digo assim que eu estou criando um agente de IA, eu estou criando uma pessoa com uma inteligência específica, com uma especialidade. E aí vamos, ó, entender que que eu faço. Eu defino qual é o meu provedor que eu quero usar. No caso aqui eu estou usando copilot, que é local para que eu não gaste com tokens de A. A primeira coisa que eu vou passar para esse agente é qual vai ser o papel que ele vai desempenhar. Então eu passei o seguinte papel para ele, ó. Ele vai agir como um especialista em extração de dados de arquivos. Até colocar aqui, ó, arquivos markdown. Então eu vou passar para ele um markdown e ele vai pegar esse padrão de markdown e vai extrair as informações que eu quero. Esse é o papel que ele vai desenvolver. Qual é a meta que ele tem? A meta é extrair os dados conforme a solicitação que for enviada pelo cliente. Então aqui, dependendo do que eu pedi em relação a essa nota, eu quero que ele me traga o backstory. É, são informações extras que eu posso passar para ele. Eu posso passar também um histórico do que já foi feito. Então aqui a gente tem uma liberdade em passar mais informações para esse nosso agente. Eu coloquei aqui, ó, seja criterioso em retornar apenas o que foi solicitado. Eh, a gente sabe que se você já usa IA, se você já começou a estudar alguma coisa sobre a, tem uma coisa que a gente chama de alucinar. Aí a alucina demais. Se ela às vezes não tem uma informação, ela acabe inventando. Então aqui a gente cerca isso, ó. Seja criterioso em retornar apenas o que foi solicitado. Se o usuário solicitar uma lista, deve ser seguido o padrão de dicionário do Python. Se o usuário solicitar um texto específico, deve ser retornado texto no padrão de string de Python. Então, a gente vai eh modelando esse agente para que ele simplesmente não invente qualquer informação para trazer. Então aqui eu criei o agente, agora ele vai esperar que eu mande solicitações para ele. Aí eu faço, eu pego lá aquela nota fiscal, olha que interessante, e mando ele retornar, ele vai pegar toda essa nota fiscal aqui e vai retornar como markdown. Markdown é um padrão, como eu disse, que é mais fácil da IA poder trabalhar e buscar informações nesse dado e aí chega um momento em que eu vou mandar que esse agente faça alguma coisa. Então o que que eu passo para ele como mensagem de prompt? O que foi extraído aqui do Markdown ó result. Fala assim, ó, pega esse dado aqui já extraído. E que que eu espero como resultado? Aqui eu vou fazer o pedido para ele, ó. Então aqui eu passo várias regras, mas para ele é sempre com a gente de a gente sempre reforça bastante aí o que que a gente quer. Então fala assim, ó. Extraia todos os itens da nota fiscal. Itens, ó. Então eu tô mandando para ele, pega o que for item da nota fiscal, ele não vai trazer outras informações. Nessa minha solicitação, eu posso fazer outra solicitação pedindo, mas nessa tô dizendo especificamente que eu quero que ele traga os itens da nota fiscal e em uma lista de dicionário no padrão jeis válido. Regras obrigatórias. Essa aqui é uma palavra chave que a gente passa para isso aqui é obrigatório, ó. Retorne somente o conteúdo jeis. Começando diretamente com as chaves aqui e terminando com as chaves aqui, com os colchetes, né? Por quê? Para que ele não invente de passar mais informações além do que eu pedi. Não utilize blocos de código markdown, não utilize três cras, não escreva a palavra Python. Então eu vou passando para ele eh várias informações, tá? Mas como é que eu cheguei nessas regras? testando com a gente vai fazendo solicitações, ele traz a resposta, a gente analisa e ele trouxe coisa aqui que não deveria, a gente põe como regra obrigatória. É assim que a gente faz com qualquer agente de inteligência artificial. E aí que entra aquele ponto que eu te falei, se eu tô usando tokens de uma paga, cada teste desse que eu vou fazer, eu tô consumindo token, eu tô gastando dinheiro até eu chegar, deixar ele redondo do que eu preciso de fato que ele traga. Então essa é uma das vantagens da gente usar esse copilot local aqui, que não a gente não tem consumo de tokens de a. Então, fui fazendo vários testes, vários testes. Ele trazia resposta, eu analisava, ele ainda tá trazendo dado errado, eu colocava mais regra para ele, a gente vai melhorando, melhorando esse agente. Isso a gente chama de treinar o agente de inteligência artificial. Isso você vai fazer com agente de A em qualquer ferramenta que você for utilizar. Eu cheguei ao resultado que eu esperava, então agora eu mando que ele traga esse resultado e ele vai responder aqui num prompt result, por exemplo, e eu tô mandando ele imprimir. Então olha só o que que vai acontecer. Eu vou executar esse robô. Ele vai criar um agente de a onde eu determinei papéis, responsabilidades para ele. Vou extrair os dados desse PDF colocando num padrão de markdown. Vou passar esse markdown pro agente e mandar ele fazer a extração dos itens da nota fiscal no padrão já de lista de dicionário do Python para que eu já possa usar. Imagina que eu já daqui já vou jogar isso para uma aplicação web ou aplicação desktop ou SAP ou qualquer outra aplicação. Então vou fazer uma execução aqui. Vamos ver qual vai ser o resultado. Pronto, ele trouxe. Olha só que interessante, ó. Vou colocar aqui na formatação de Windows. Ele trouxe só os dados daquela lista já no padrão de dicionário. Então eu poderia usar aquele for, percorrendo cada item aqui, cadastrando isso em outro sistema, gerando isso num Excel, fazendo o que fosse necessário fazer, né? Então, bastante interessante. Ah, vamos dizer que eu quisesse que ele extraísse a informação do CNPJ do emitente. Basta eu ou criar outro agente que eu quero que faça essa extração e colocar aqui as regras do que eu quero. Eu quero que ele traga o CNPJ do emitente. Então, a IA ela vai analisar esse documento, vai ver que o CNPJ do emitente está nessa parte aqui e vai trazer esse NPJ. Então, a gente estende bastante aqui o nosso o nosso robô, tornando ele um agente RPA, ou seja, além de RPA, ele também emprega nele aqui um agente de inteligência artificial. Mas para que mais que a gente usa o copilot? Copilotamente para isso, tá? Como eu disse desde a aula onde eu tô falando, né, que essa é uma ferramenta que a gente tem como objetivo que a pessoa aprenda Python de verdade, levá-lo rápido ao seu objetivo. Uma das funcionalidades que você vai ter quando você coloca aqui o copilot é, por exemplo, eu tenho aqui essa atividade aqui, tá? Que é um criar agente de A. E ela me gerou um código aqui. Eu quero entender, eu não quero só arrastar o componente, eu quero entender o que que esse código faz. Olha que interessante, ó. Eu posso marcar esse código que ela gerou dessa atividade aqui. Só vai funcionar, obviamente, com copilot aqui ativado. Ó, olha só que que eu vou fazer. Eu vou clicar com o botão direito. Marquei uma parte do texto. Poderia marcar tudo, mas marquei só dessa atividade aqui. E eu quero que ela me explique sobre esse código. Então, nesse momento, ele mandou esse código lá pro copilot e o copilot vai trazer detalhado o a o funcionamento desse código. Ele trouxe aqui, ó, resumo, né? Esse código cria um agente de inteligência artificial usando a biblioteca chamada agente. Ah, na linha um, ele vai explicar cada linha que que tá fazendo. Você vai poder aprender o que que cada, ó, linha dois, linha três, linha quatro, ele vai explicando linha a linha para que você saiba exatamente o que que esse código aqui representa. Olha que interessante, né? Então, não é só você ser um profissional que sabe arrastar componente de atividades, não. Você pode aprender o Python, cada funcionalidade, entender porque que ele tá fazendo um determinado parâmetro aqui, ó. Por exemplo, o papel aqui define o papel do agente especificando que ele deve agir como especialista em extração de dados de arquivo Markdown. Então, bastante interessante essa funcionalidade que a gente pode fazer com qualquer parte do código aqui que a gente queira que o copilot nos ajude. Uma funcionalidade que eu acho essencial aqui, ó. Por exemplo, eu preciso adicionar código extra no meu robô, em algum local, né? Eu eu posso pegar uma atividade chamada Python, ó, Python Code. Vou arrastar ele para cá, ó. Eu posso escrever qualquer código aqui, por exemplo, eu quero imprimir na tela Alex Diogo. Eu eu escrevi um código Python e eu adiciono esse código, ó. Vou mandar enviar aqui. Você vai ver que ele vai ser adicionado onde eu colocar. Se eu quiser colocar aqui depois, você vai ver que ele vai ser um código que vai ser adicionado no meu código que foi gerado aqui pelo Dev Studio. Mas eu posso também pedir para o Copilot, ó. Se eu ver aqui, eu posso pedir pro copilot ou para o Open qualquer o provedor que eu tiver utilizando. Mas de novo, por que que eu uso copilot? Que eu não quero ficar gastando com tokens. Então vou pedir para ele gerar o seguinte código aqui para mim, ó. Some 10 x 5 e retorne. Vou [limpando a garganta] fazer um código rápido aqui, simples, né? na variável total. Então, eu vou fazer a solitação de um código simples aqui, só para que você entenda o objetivo, né? E ele fez aqui, ó, ele trouxe aqui um código que vai fazer essa essa multiplicação e ele adicionou esse código, obviamente aqui para mim. Então, a geração de código Python eu consigo fazer também utilizando esse agente local. Outra funcionalidade que eu acho bastante relevante, a gente vai ter atividade de pesquisar, funcionalidade de pesquisar aulas, criar lista de testes. Tem muitas funcionalidades que a gente tá ao longo do tempo adicionando o copilot, virão novas e funcionalidades também. Mas uma que eu acho bastante interessante é a pesquisa de atividades, porque eu posso fazer uma pesquisa em texto livre, por exemplo, eh, como usar certificado digital em página web. Se você for acessar sites como da Cfaz, né, que você tem que ter lá o certificado digital, como é que eu faço isso? Só ele vai ter aqui um extrair tabela, não faz muito sentido, mas segundo aqui ele já trouxe, ó, o open browser do pacote web 2. E tá dizendo que ele tem aqui eh a possibilidade da gente utilizar, ó, certificado digital, ó, certificados digitais usado pelo contexto do navegador. Então eu vejo que no pacote web 2 eu consigo eh descobrir aqui como utilizar certificado digital. E aí, olha só que outra coisa interessante, tá? Mas que aula eu tenho relacionada a isso? Então, lá na nossa plataforma de aulas, ele vai trazer, ó, falando aqui do automatizando NF, todas as aulas que me ensinam sobre essa open browser do web 2. Então, olha a quantidade de aulas que a gente tem na plataforma, onde a gente vai ser capaz de aprender sobre certificado digital. Posso pesquisar aqui também só certificado digital, ele já vai trazer a automação de sites. Nessa aula você aprende a usar certificado digital na automação de sites com playwes, acessando ambientes que exigem autenticação por certificado. Então você já sabe, a gente tem uma plataforma de aulas onde eh você vai aprender esse conteúdo específico que você precisa. nesse momento. Então, o copilot ele é esse seu ajudante, alguém que vai est do seu lado para que em qualquer momento, né, você precisar de uma ajuda específica. Olha, não compreendi porque ele, que que esse print resulte aqui, ó, que essa print ela faz, para que que serve essa print? E ele traz aqui para você explicando exatamente o que para que que serve, né? Print do Python usada para exibir texto ou valores na saída padrão. É como dizer, mostra isso para mim. Prompt resulta é uma variável que deve conter algum valor. Código está simplesmente exibindo o conteúdo dessa variável. Resultado. Quando o código é executado, o valor da variável prompt resultá exibido na tela. Se prompt result contém a stringam mundo, por exemplo, a saída será o lá mundo. Então, uma aula aqui que ele te dá aqui sobre a parte do código aqui que você quer. Então, eu sei que agora você viu, né? A gente conseguiu mostrar aqui uma parte, né, que a gente tem de recursos da ferramenta e a dúvida que certamente tá pairando aí, né, e como é que eu tenho acesso a essa ferramenta? Eh, eu vou pagar, é caro, não é? Então agora eu queria separar uns minutos, tempo bastante curto aqui para te apresentar como você vai poder ter contigo um acesso a essa ferramenta para você usar, seja no seu trabalho, seja no seu negócio, seja para se preparar para uma vaga aí de desenvolvedor Python RFA. Sai aqui do computador e vamos dar continuidade aqui à nossa aula. Bom, nós chegamos ao final da nossa terceira automação e olha só quanta coisa nós conseguimos fazer durante essas três aulas, né? Você viu como a gente consegue automatizar sistemas web com planilhas Excel, como a gente automatiza aplicações desktop. Agora você acabou de conhecer mais uma possibilidade, né, que é extração de dados de documentos PDF, seja usando inteligência artificial ou não, como você pode criar agentes de inteligência artificial, tudo isso usando a ferramenta Python RP Dev Studio, sem gastar tempo escrevendo código. Mas agora eu queria te fazer uma pergunta. como é que você vai continuar aprendendo e desenvolvendo as suas automações depois que essa imersão terminar? Porque, como eu disse, o que nós vimos nessas três aulas é apenas uma pequena parte de tudo que a gente pode fazer com automação Python RPA. E é por isso que eu quero te apresentar uma oportunidade. Por quê? Porque ao longo de todos esses anos em que eu trabalho formando profissionais em tecnologia, uma das minhas maiores preocupações sempre foi com que os meus alunos pudessem utilizar o conhecimento adquirido para buscar resultados em suas carreiras. E foi pensando nisso que eu construí um um verdadeiro e de automação de processos, que é o ecossistema que eu chamo de jornada RPA. Mas o que que é esse ecossistema? Ele é um conjunto de recursos, né, que são cursos, ferramentas, recursos de apoio que a gente criou para que você possa aprender, praticar e continuar evoluindo em automação Python RPA. Então, eu queria eh te mostrar esse ecossistema e o que você encontra dentro dele. O primeiro recurso aqui é um curso completo de Python RPA, que vai do básico ao avançado. Nele você vai aprender a desenvolver automações pros mais diversos tipos de aplicações que existem nas empresas. eh automações web mais avançadas, automações desktop mais avançadas do que o que a gente viu aqui, automações com visão computacional, eh integração de sistemas, automações com sistemas SAP, enfim, a lista é grande. E sabe por quê? Porque a minha preocupação não é simplesmente ensinar você a construir um ou dois robôs, é preparar você para conseguir desenvolver diferentes tipos de automação que você pode encontrar no seu dia a dia, nas empresas. São mais de 20 projetos que a gente faz de automação, que você vai aprender. E são projetos que vão servir para que você pratique, para que você ganhe experiência, porque a gente simula situações reais que a gente encontra no mercado e principalmente que você comece a construir seu portfólio de automações. O segundo recurso é uma coisa que eu considero muito importante, né? A gente criou um tutor online com inteligência artificial. E o que que é esse esse tutor de IA? é uma inteligência artificial online que a gente preparou com conhecimento dos nossos treinamentos e ele vai poder te ajudar durante seus estudos, porque eu sei que uma das maiores dificuldades de quem tá aprendendo é quando surge uma dúvida. Você tá lá estudando, tentando desenvolver uma automação, aparece um erro ou qualquer coisa que você não consegue entender. E o que você faz? normalmente começa a procurar na internet e acessar vídeos, tenta descobrir o que que aconteceu, acaba perdendo muito tempo com uma dúvida que poderia ser resolvida rapidamente. Então, a gente criou esse tutor de A para ajudar você exatamente nessa situação. E o melhor é que ela fica disponível 24 horas por dia nos s dias da semana. Ou seja, você pode estar estudando de manhã, à tarde, à noite, de madrugada. Você vai ter um recurso de apoio para consultar quando surgir uma dúvida. Além do nosso suporte também, né? Eu, como professor dou suporte aos meus alunos. O terceiro recurso é justamente essa ferramenta que você conheceu aqui na imersão, que é o Python RPA Dev Studio, e você vai ter um acesso à versão profissional. E olha só a importância disso, porque a gente não tá falando de uma ferramenta que você vai utilizar apenas para acompanhar as aulas do curso, não. Você vai ter acesso a uma ferramenta de desenvolvimento que você também vai poder usá-la profissionalmente se desejar. Lembra daqueles três caminhos que eu apresentei no início da aula? Se você quiser automatizar processos da empresa em que você trabalha, você pode usar o Dev Studio. Se você quiser desenvolver automações para vender paraas outras empresas, também pode utilizar o Dev Studio. E se você quiser estudar para trabalhar como desenvolvedor, você vai ter uma ferramenta para desenvolver seus projetos, testar suas automações e colocar em prática tudo o que está aprendendo. E tem é uma coisa muito importante. Você não vai estar apenas usando uma ferramenta que facilita o desenvolvimento, mas você vai estar trabalhando com uma linguagem de programação que pode ser utilizada também fora do próprio Dev Studio. Então você não vai simplesmente assistir um curso, você vai ter uma ferramenta para continuar desenvolvendo suas automações. E o quarto recurso é o copilot, né, que é essa inteligência artificial integrada ao Dev Studio. É uma local que você conheceu, né, durante aqui a demonstração que eu te mostrei. Com ele você vai poder constar informação sobre as atividades, entender os códigos, analisar os erros, estudar o uso de inteligência artificial nas suas automações. E tem uma coisa interessante, como ele também trabalha com o modelo de inteligência artificial local, você pode estudar, testar esses recursos sem ter que ficar pagando por tokens de serviços externos de EA. Então, olha só tudo que a gente tá entregando, né? Você tem um curso completo para aprender a desenvolver automação, você tem um tutor de inteligência artificial online para te ajudar. 24 horas por durante os 7 dias da semana. Tem o Python RP Studio na sua versão professional para construir suas automações e poder utilizar a ferramenta profissionalmente. E vai ter o copilot integrado Dev Studio para te ajudar no desenvolvimento aí dos seus projetos. Percebe o que que a gente construiu até aqui? Não é simplesmente um curso com um monte de videoaula. A gente criou um conjunto de recursos que funcionam juntos. Você aprende no curso, utiliza o Dev Studio para desenvolver suas automações e tem recursos de A para te ajudar durante esse processo. É por isso que eu chamo isso de ecossistema, porque a minha preocupação é que você não tenha apenas acesso à informação, mas que tenha condição de estudar, praticar e continuar desenvolvendo o seu conhecimento em Python RPA. E como eu disse no início dessa aula, dependendo do caminho que você quiser seguir, esse conhecimento, com certeza será de muita utilidade. Mas agora você deve est se perguntando, né? Tudo bem, mas quanto vai custar para ter acesso a tudo isso? Bom, deixa eu te mostrar os valores desses recursos para quem não está participando dessa imersão. O curso completo de Python RPA junto com o tutorial, o acesso ao Dev Studio, tem um valor de referência de R$ 997 anuais. E o copilot a tem um valor de R$ 300 anuais, que é uma ferramenta nova que a gente tá implantando. Então, se a gente somar esses valores, a gente tá falando de R$297 como investimento anual. E observe que esses são valores de referência para um ano de acesso, mas nós estamos aqui na imersão Python RPA e como você demonstrou comprometimento com a sua carreira, eu decidi fazer uma oferta especial para você que participou dessa imersão Python RPA. Essa oferta, ela vai ter duas vantagens. A primeira delas é justamente a questão da assinatura, porque na oferta que eu preparei para essa imersão, você não vai precisar pagar renovação anual. O acesso aos recursos incluídos nessa oferta vão ser todos vitalícios. Ou seja, você vai fazer um único investimento para ter acesso a esse ecossistema sem precisar mais renovar todo ano. Então você vai ter o curso Python RPA, o Tutor A, o Dead Studio Professional e o Copilot de A local. tudo dentro dessa condição especial de acesso vitalício. Mas esse é só o primeiro benefício, porque eu resolvi fazer mais uma coisa. Eu poderia simplesmente oferecer esse acesso vitalício por aqueles R$ 1297 que nós vimos. E eu vou te dizer para tudo que a gente entrega, tudo que você vai encontrar, já é um valor muito abaixo do mercado. Pense só no Miá que você vá pagar por um acesso anual. Vai ser muito mais do que isso, principalmente com o custo dos tokens. Mas como é uma oferta especial para quem está participando da imersão RPA, eu ainda vou aplicar um desconto sobre esse valor. Olha só o valor que eu preparei para você que chegou até aqui nessa imersão. Em vez de você ter que pagar R$ 1297, você vai poder entrar para o ecossistema Jornada RPA por apenas R$ 697 em um único pagamento sem precisar pagar por assinatura anual pelos recursos incluídos nessa oferta. Então, deixa eu repetir só o que que você vai receber. É o curso completo de Python RPA do básico ao avançado, o acesso ao tutor online de inteligência artificial junto [roncando] lá com o treinamento. O Python RPA Dev Studio na versão professional para você utilizar tanto para estudar quanto para desenvolver suas automações profissionais e o copilot a local integrado ao Dev Studio. [limpando a garganta] tudo isso por R$ 697 e com acesso vitalício nas condições que eu acabei de te apresentar. Mas talvez você ainda esteja pensando, né, mas eu tô começando agora, será que eu vou conseguir acompanhar esse curso? Olha só, o curso foi pensado também para quem tá começando. Você vai aprender desde os fundamentos até a construção de automações avançadas. e vai poder acompanhar as aulas no seu ritmo, porque você não vai ter tempo que você não vai ter que fazer isso no ano se quiser, porque o acesso vai ser vitalício, então vai ser no seu ritmo. É claro que você vai ter que estudar, praticar, porque ninguém aprende nada simplesmente assistindo videoaulas, mas você vai ter uma sequência de aprendizado, projetos práticos, ferramentas para continuar desenvolvendo suas habilidades. E você talvez esteja pensando: "Mas eu nem trabalho numa área de tecnologia, tudo bem. Lembra que eu expliquei sobre o Citizen R eh developer RPA? Você pode começar automatizando os processos da área que você já trabalha. Não precisa necessariamente mudar de profissão para começar a utilizar esse conhecimento. Ou então pode estudar para no futuro buscar outras oportunidades, porque o importante é que você entenda que você não precisa decidir agora se vai ser um desenvolvedor RPA, um consultor ou alguém que automatiza processos dentro da empresa. Você pode começar aprendendo e à medida que você vai ganhando conhecimento e experiência, você vai descobrindo de que maneira você pode utilizar aquilo que você aprendeu. Então agora tem uma coisa importante que eu preciso te falar. Essa oferta de 697 com essas condições especiais de acesso vitalício vai ficar disponível somente para quem se inscrever até domingo, porque essa é uma condição especial que a gente preparou para quem tá participando dessa imersão. E essa imersão ela vai encerrar no domingo. Depois de domingo essa promoção é encerrada. Então, olha só, se você acompanhou essas aulas, você viu as automações que a gente desenvolveu, você começou enxergar a possibilidade de usar esse conhecimento na sua carreira, eu quero te fazer um convite, não para por aqui, porque você já deu os primeiros passos. Existe muita coisa que você pode ainda aprender a desenvolver com Python RPA. Talvez você queira automatizar processos na sua empresa. Talvez você queira começar a prestar serviço de automação. Talvez queira aprender uma nova habilidade para outras oportunidades profissionais. Independente do seu objetivo. Agora, o conhecimento que você vai adquirir vai continuar sendo seu. E o nosso objetivo com ecossistema Jornada MPA é oferecer, é te dar os recursos para que você alcance os seus resultados nessa jornada. Então, ó, eu vou colocar agora aqui na tela o Qcode para você poder fazer a sua inscrição a partir desse momento. E também vou deixar agora o link aqui na descrição dessa aula. É só acessar para conhecer todos os detalhes da oferta e garantir a sua inscrição. E lembre-se, essa condição especial termina domingo. Depois dessa data, ela não vai mais estar disponível nessas mesmas condições. Então, se você gostou do que conheceu nessas três aulas e quer continuar aprendendo automação Python RPA, essa é oportunidade de entrar pro nosso ecossistema com uma condição especial. Antes de encerrar, eu quero deixar com você mais alguns depoimentos de alunos aqui da jornada. são pessoas que fizeram nossos treinamentos e que podem falar sobre a experiência que tiveram com conteúdo e com os recursos que a gente ofereceu. No demais, eu espero que você tenha gostado muito dessa imersão PPA e você decidindo continuar com a gente nessa jornada. Vai ser um prazer ter você como aluno. Então, um grande abraço e a gente se vê aqui dentro da jornada RPA. Tô te esperando aqui. >> Eu vou te falar, cara, se o curso custasse R$ 3.000, eu tinha pago barato. Tinha sido barato, porque vale muito a pena, cara. Aqui é o Adriano, sou aluno do Alex. Eu já adquiri há algum tempo a ferramenta eh Python RPA Studio e posso garantir que é uma excelente ferramenta. Eh, mesmo para quem não tem conhecimento na em programação, ela te traz um resultado magnífico. E quem tem também é te ajuda a ganhar muita produtividade. É muito ágil essa ferramenta. Você acaba adquirindo conhecimento em Python, que é uma linguagem hoje universal, né, onde há inúmeras possibilidades. Então, com certeza eu indicaria. Além da plataforma, se é uma plataforma muito intuitiva, ela tem uma resposta muito rápida quando há alguma dúvida. E em alguns casos que eu tive dúvidas, em outro dia já estavam sanadas com a resposta aí já excelente e sempre solucionando o problema das dúvidas que eu tinha. Então, é algo que eu realmente recomendo. É, sem sombra de dúvidas. Hoje essa ferramenta certamente eh se pagaria uns 5, 4.000 pelo menos, porque vale muito a pena o investimento. Fala aí pessoal, beleza? Eu sou o Marcelo, passando aqui para falar um pouquinho sobre o curso do Alex Diogo. Conheci o Alex, não foi por indicação nem nada. Eu fui fuçando, correndo atrás de cursos, de oportunidades e o que me chamou atenção de cara foi o lance desse programa do do RPA Stúo, porque na verdade eu não entendo nada de programação, então essa possibilidade de poder fazer alguma coisa com uma ferramenta mais específica, eu eu e aí vendo os vídeos, vendo as as postagens do Alex, eu fui e entrei nesse curso Sobre o curso, a didática é ótima, excelente. Alex é um cara formidável. Além de tudo, ele dá um suporte. Então é super importante, a ferramenta é super maravilhosa porque ela te põe tudo na mão. E o principal e que é o diferencial de de outras coisas aí, é que além de tudo você tem a opção de aprender uma ferramenta como e o IPF, por exemplo, que eu tenho uma noção que eu acabei aprendendo um pouquinho, porém ele te dá aquela opção, você pode escolher em ser um programador e fazer todas suas atividades, suas tarefas repetitivas, planilha, um monte de coisa, eh, e-mail, Você automatiza tudo isso e ainda pode é fazer tudo como low code, só pelo programinha. Puxa uma janelinha aqui, puxa outra aqui e o negócio funciona lindamente. E o diferencial é que você consegue ver o código. Depois eu acabei uma das dúvidas no começo, antes de começar o curso, eu falei com Alex, mandei mensagem, ele foi super atencioso, me respondeu falando que eu tinha intenção, não manjava nada, mas eu tinha a intenção de alguma coisa voltada para código. Eu queria a coisa de full code, mas eu não não entendia. Hoje eu estou me aprofundando em full code, abrindo novas oportunidades. Aí pretendo seguir de repente carreira como programador, alguma coisa de RPA. E hoje eu já entendo de código. Quando eu comecei a fazer alguma coisa com o próprio Alex sobre código, as coisas que eu entendia e que eu aprendi lá no RPA Stúo, que é totalmente low code, já te dá uma ideia totalmente diferente. Então assim, a minha opinião, vale muito a pena. Hoje eu pagaria tranquilamente aí R$ 1.500 até uns R$ 2.000. Acho que era possível, porque isso é uma coisa que te reflete uma habilidade incrível que dá para você usar aí no trabalho. Então, com a ajuda do que eu vou aprendendo, do que eu já aprendi, então já tá saindo um monte de coisinhas. Então, assim, legal, vale a pena, vai para cima que vocês não vão se arrepender. Oi, sou Henrico, quero contar minha experiência com a ferramenta Python FPA Stúio. É, o que mais me chamou atenção foi a facilidade de aprendizado. É, a plataforma usa um sistema intuitivo de arrastar e soltar, o que tornou a construção da automação muito mais simples e mais acessível. Além disso, permite que a gente visualize o código Python que tá sendo gerado. A qualidade do curso é excepcional, é excelente. Ele é constantemente atualizado, ministrado por um professor extremamente experiente, com uma didática clara e objetiva. Assim, as aulas são direto ao ponto, trazem exemplos práticos e aplicáveis em diversos cenários. O suporte é um diferencial, eles são sempre estão sempre disponíveis para ajudar. E o curso benefício da ferramenta é excelente. Eh, depois de conhecer a ferramenta e tudo que ela proporciona, eu investiria tranquilamente R000 para ter acesso ao conhecimento que tá sendo repassado pelo professor. >> Olá, pessoal, tudo bem? Meu nome é William Lima, sou aqui de São Paulo, faço parte da turma do Python RPA Stúo, sou da turma de novembro, eh, com as novas atualizações, com as novas melhorias, eh, que a equipe do Python RPA a eh, né, atualizou, conforme foi solicitando por nós alunos, acredito eu, né, pelos usuários, né, tô muito contente. Vou vou tentar entrar no mercado de automação, que é o meu foco, né? E assim, uma das coisas que eu achei muito bacana, quando você eh tem uns actives ali, você vai arrastando, né, a a a as suas funções e você tem o view code, né? Então você vai ver no código sendo ali montado, eh, parte a parte, tela a tela, comando a comando, sem ter que digitar nada. Então, tô muito feliz com o curso, tô muito feliz eh eh com o meu investimento, valeu muito a pena, tá valendo a pena, tô aprendendo muito. Eh, para quem quer entrar no mercado é uma das melhores ferramentas ou senão a melhor ferramenta de de automação no mercado. Ela é uma ferramenta fácil de utilizar, é uma ferramenta e eh é fácil aprendizagem, é dinâmica muito fácil também, eh um suporte muito bom. Eh, toda aula que você quiser, tiver um erro, você manda lá. No máximo, não no mesmo dia, no dia seguinte você já tem um retorno. Então, tá aqui a minha opinião e quem puder entrar na equipe, na na nova turma aí, seja bem-vindo. Um abraço William. Meu nome é Daniel, eu sou aluno do Alex. Eh, venho aqui para passar para vocês, né, que eu adquiri o curso também, né, do RPA Stú apliquei nas minhas atividades repetitivas. É um curso muito bom, aprendi muita coisa e já tinha noção de de Python, então essa ferramenta veio para agregar, agregar em muito, é muito simples, muito fácil. é a agilidade e e você ganha agilidade na na nas suas tarefas, eh, evitando erros e isso hoje em dia traz muita diferença para não ter retrabalho, tudo, né? Então eu só tenho agradecer o Alex e muito obrigado. Você tá de parabéns e o curso eu assino embaixo. Muito obrigado, um forte abraço. Até logo.

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Assuntos: Agentes de IA. Publicado no YouTube em 2026-10-30.

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