Como letrar equipes não técnicas e ter ganho real com IA

0:00Muitas vezes na turma você tem os detratores, você tem a turma que não tá aim fazer aquilo acontecer. Eh, você tem o e por medo, por de substituição, por achar que faz melhor, por vários motivos, né?

0:11O cara foi lá, viu que o outra empresa teve um ganho de 30%, aí veio top down.

0:16Uhum.

0:17Aí não, tem que usar, tem que usar, mas aí cara, vou usar. Qual o problema que eu quero resolver?

0:22Qual é o papel humano nessa história? O papel humano é justamente a visão crítica, essa análise crítica. é saber dizer se aquilo é uma inovação, é saber dizer se aquilo faz sentido pra sua estratégia.

0:31O cara que já usa o dado ruim, tem resultado ruim hoje sem a, ele vai continuar fazendo isso com I, é, entendeu?

0:38Então a I só vai acelerar o resultado ruim do cara que já Muito bem, muito bem, meus amigos do PPT não compil, estamos aqui para mais um episódio e hoje Rom a gente resolveu mudar um pouco. A gente tá com pauta muito, só se fala de a resolvemos mudar um pouco. Que que a gente vai falar hoje?

0:57de corte costura, né?

0:58Hum. Não.

1:01Funilarinha em pintura, não.

1:06Vamos falar de Iarra. Só que hoje a gente vai falar com uma perspectiva diferente. Hoje a gente vai falar sobre aplicabilidade da IA e como adotar IA fora da área de TI, porque isso é uma coisa que a gente eh tá muito imerso no nosso meio, né? R.

1:24Sim. Sim. a gente acaba falando o tempo todo no nosso mundo de tecnologia e falar pouco das outras áreas, né?

1:31Exatamente. Isso é um assunto extremamente importante pros gestores, pros managers, pros levels entender como isso pode ser feito dentro das outras áreas, entender essas necessidades, né?

1:44E para falar com a gente sobre isso hoje, a gente tá aqui com Eduardo Quintiliano, exatamente, da do templo.

1:52Isso, que vai falar com a gente sobre essa curva de adoção, vai falar como essas outras áreas correlatas que não são da tecnologia estão do ponto de vista de maturidade e ajudar a gente entender aqui como que a TI pode ajudar nesse sentido e qual maturidade no mercado. Dá um oi pra gente aí, Edu.

2:15Oi, pessoal. Eu sou Eduardo Quintiliano.

2:17Eu sou diretor de operações no templo. O templo ajuda empresas na etapa de letramento, capacitação relacionados à IA, com uma visão muito focada em futuros do trabalho ou futuro que a gente tá construindo com com a capilarização da IA no mercado e com soluções de produtividade, com acess, com diversas com diversas estratégias para as empresas conseguirem acelerar essa esse uso de a. E a ideia do papo aqui é falar um pouco sobre o mercado como um todo, né? Como é que o mercado vem adotando, quais são os casos de uso mais aplicáveis, como é que a gente vê essa relação junto com tecnologia.

2:51É isso aí. E a gente dá um um não entrar tanto no técnico, né, Ron, mas falar mais sobre essa curva de adoção, como que isso tá tá acontecendo dentro das empresas, nas empresas que não t área de tecnologia para para lidar com isso, né? Quais são os desafios nessa curva de adoção? eh os riscos de segurança, privacidade de dados ali que a gente tem, como que o o Edu aqui com o templo tem passado nessa jornada de levar IA para fora da tecnologia, né?

3:25Porque é um desafio, né?

3:26E além disso, esse processo de letramento, né, dos times, quão importante é esse trabalho e para que as empresas possam adotar de forma correta, minimizando riscos. Eh, então é um um tema super interessante que a gente vai explorar hoje aqui, sem dúvida nenhuma, né? Como é que essas pessoas estão vendo a adoção, se elas acham que você demitidas ou não, tudo isso a gente vai discutir, até porque talvez seja a primeira a segunda grande onda que a gente vê de de uso de de inteligência artificial ou de tecnologia em larga escala, né? a primeira vez que a gente viu isso faz pouco tempo com as redes sociais, com os algoritmos de curadoria e agora a gente vê um um uma solução de criação que pode ser assustadora no primeiro momento, que muda muito o direcionamento do mercado e que ultrapassa as questões só de tecnologia, né? No assunto não é só tecnologia, porque ele acaba tocando todo o mercado e até a nossa vida pessoal.

4:22Sim, sim, sim. Eu tenho certeza que a gente vai ter um papo aqui mega interessante e você vai continuar com a gente. Mas antes, Ron, que que a sua mente brilhante me diz?

4:33Se você não foi, se você ainda não curte, não segue o PT, tá na hora.

4:39É isso aí, tá na hora. Siga a gente nas redes sociais, se inscreve no canal, dá cinco estrelinhas pra gente no Spotify. A qualquer momento você pode deixar o seu comentário aqui que a gente vai repassar pro Edu. Então deixa o seu comentário pra gente que é muito importante pra gente no engajamento do podcast. Você que é de tecnologia sabe como funciona o algoritmo. Quanto mais você interage pra gente, melhor é o nosso desempenho dentro das redes sociais. E se você acha que a gente contribui com a sua vida profissional, você pode ajudar a gente financeiramente. Aqui a gente tá fazendo uma vaquinha, já tem um tempo para fazer o implante capilar do home. Então você pode fazer a sua brincadeira, gente.

5:23Vocês podem fazer a sua contribuição pra gente no Pix@pptnocila para ajudar a gente manter essa estrutura, essa produção e continuar gerando conteúdo de qualidade para você.

5:35Olha, você falar que é brincadeira, mas vai que o pessoal começa e ajudar mesmo aí. Aí a gente vai ter que fazer uma enquete para saber qual que vai ser o tipo de cabelo que eu não, se se a galera começar a ajudar para fazer implante, quem vai fazer implante sou eu, velho, que ainda tenho que ainda tem o conserto.

5:51Vamos lá que o episódio tá muito bom.

5:53Bora.

6:09Vou te chamar de Edu.

6:10Claro, pode ser. Acho que todo mundo deve chamar de Edu. Eu queria que você falasse um pouquinho da Templo primeiro, tá bom?

6:16Pra gente contextualizar eh o o teu background pra gente discutir essa pauta tão importante aqui hoje, tá? Não, excelente. O Templo é uma empresa carioca, já tem quase 15 anos de mercado, aí começou como um coworking lá atrás, então foi sede de diversas empresas de fora no Brasil.

6:32Eh, em algum momento dessa trajetória, nesses 15 anos, ele acabou, até pelo volume de startups que tinha lá dentro, que o templo ajudou a a a desenvolver, né, fomentar esse mercado de startup, ele acabou se transformando numa consultoria de transformação digital.

6:47Então, a gente fez parte do processo de transformação digital dos canais Globo, do Grupo Arezo, da Art Plug, agência por trás do Rocking Hill, de muitas empresas conectadas com esse mercado carioca. E depois que a gente começou a ver a proliferação da IA Generativa, né, a partir de 22, principalmente ali, a gente entendeu que a transformação digital não era mais um fim, né? era um processo de adaptação constante e e faria muito mais sentido, nessa transformação que a gente vendia, a gente ser protagonista nesse nessa construção de futuro do trabalho, né?

7:20Futuros do trabalho, que a gente chama no plural, que é ajudar as empresas a entrarem nesse estágio de adaptação, né?

7:26Adaptação constante, em que o fim disso é constante, né? Não existe um fim. você tem que aprender a se adaptar, porque hoje o mercado exige que você siga se adaptando. E a Iá nesse entra nisso como um meio, né? Não como um fim. Então, para aquilo que gera valor. E trabalhar com o IA nesse cenário acaba sendo você ensinar as pessoas a serem mais curiosas, a serem mais colaborativas, a entrarem num modo de aprendizado constante, de liderança, eh, liderança situacional para você conseguir se manter nessa, nessa mudança que acontece diariamente, né? Então, surgiu uma ferramenta nova, putz, não pode entrar em desespero. Eu preciso saber como é que eu reto minha cabeça para poder seguir adiante. Então, o que a gente ajuda as empresas hoje é a na construção desse futuro do trabalho, né? Então, a gente faz isso por meio de educação.

8:16Então, somos uma escola de educação corporativa com letra para letramento capacitação em IA e temos soluções de produtividade também, porque a gente faz, né, faz parte de um de um arcabolso de tecnologia. Então, a gente tem ali plataforma eh de produtividade para poder que agrega, né, eh leitura de e-mail, agenda, comunicadores e que te traz ali um daily brief, um resumo de tudo aquilo que você tem que fazer no no seu dia e com produtos de eh consultivos, né? Então, acessar a maturidade a eh e as jornadas, né, que a gente desenvolve totalmente customizadas com casos de uso das empresas e por aí vai. Então, dando um resumo geral legal. Achei interessante. E achei curioso que vocês fizeram uma boa eh como se fala no meio de de startup pivotada, né? Porque vocês era uma era um cowork que viraram uma de tecnologia, né?

9:10Exatamente. Conectado com esse mercado que fez com que a gente fosse naturalmente por esse caminho, né?

9:15Leg. E que como é que vocês estão vendo essa essa questão do letramento em si?

9:19Porque a gente tem debatido aqui em diversos episódios, eh, que a gente nota que tem um um problema enorme ainda nas empresas em relação a ao letramento do uso de EAI.

9:33Sim.

9:34Como também na parte de dados, que é é um mercado também que a gente atua e a gente vê muito, o cara tem um gráfico super bonito, mas o cara não sabe nem tá, o que que o gráfico quer dizer e que decisão eu tenho que tomar baseado naquilo que o gráfico tá me falando, né?

9:48Sim.

9:48Então imagino que isso deve ter surgido muito projeto para vocês ou ou busca de empresas buscando o trabalho de vocês.

9:57Não, com certeza. E o letramento ele surge num lugar em que você tem um gestor no meio do caminho sendo pressionado pelos investidores, por sócios, por diretoria, por um board, eh, de que a empresa precisa se apropriar desse tema. Ao mesmo tempo em que um time tem medo, né? medo de desemprego, medo de ser substituído, eh, enfim, uma série de de insegurança em relação até aprender uma coisa nova.

10:20E ele precisa tomar uma decisão sem ter propriedade no assunto, porque ele também não tem esse letramento, né?

10:25Então, o caminho do letramento ele acaba sendo natural para você ter uma adoção correta respeitando a governança da empresa, né? Então, o que a gente vê hoje é um cenário de empresas, né, que permeiam entre dois extremos. um extremo onde você tem uma uma liberdade absoluta em que o funcionário tem acesso a qualquer ferramenta que ele queira, gratuita ou paga, e aonde acontece muita coisa errada. E no outro ponto, você tem áreas de tecnologia que criam essa governança e essa a escolha de de tecnologia é feita de uma forma isolada, sem conversar com as áreas de negócio, né? E e faz com que as pessoas não consigam ah usar as ferramentas da forma correta simplesmente porque aquela ferramenta não é adequada pro trabalho dela, dando espaço para pegarem o celular do bolso e usar uma I, seja o shadow IT, né?

11:13Shadow Shadow. Agora, Edu, a minha a minha dúvida e que além de dúvida é uma curiosidade que a gente discute muito muito aqui o dia a dia das empresas Enterprise que tem uma área de tecnologia robusta.

11:30ou que tem a tecnologia como carrochefe da do próprio produto final, né?

11:35Uhum.

11:36E que tem essa gestão corporativa do dos riscos, etc. Então, eh surgiu o assunto de AI, isso cai numa área de segurança da informação, cai num time de arquitetura que vai analisar as ferramentas, vai homologar e de alguma forma, talvez tardiamente ou no tempo certo, vai ter alguma forma de guardio ali para aquele uso corporativo, né?

11:59Total. E a gente já discutiu isso algumas vezes aqui no no podcast, né, Ron? E eu queria explorar contigo hoje o mundo paralelo a isso, porque a gente tá acostumado a esse mundo B2B e corporativo, mas também tem um um B2B que não envolve tecnologia, por exemplo.

12:18E e como que vocês têm visto nessa jornada de letramento, de consultar e e agregar, dar essa essa essa consultoria para empresas que podem ser tão ou maiores que as empresas que são eh tecnologicamente mais avançadas, quando elas não têm esse suporte interno. Por exemplo, você tá lidando com um grande escritório de advocacia.

12:43Uhum.

12:44Não tem uma TI no escritório de advocacia com uma área de tem um cara de suporte, provavelmente, mas não ser um cara de sistema da informação, não tem uma área de arquitetura.

12:54E aí você vai letrar esse cara e como que esse cara evolui de forma natural nesse nesse mundo? Sim, porque se não tiver um cara de TI ali para dizer para ele do risco dele usar um chat PT não corporativo, se o cara não tiver o perfil de pesquisar isso, entender os riscos, não é responsabilidade de um cara formado em direito saber disso, né?

13:18Sim. Sim. Total.

13:19Como que vocês têm visto isso no mercado?

13:21De diversas formas. Eh, eu acho que eu acho que a gente tem um cenário aí bastante amplo nessas duas perspectivas, né? Empresas que tm área de tecnologia, a gente tem visto uma aproximação natural com a área de RH, porque você precisa saber dialogar com as pessoas para saber a ferramenta que elas precisam. Não adianta a TI escolher a ferramenta mais segura, porque putz, tô com um contrato amarrado aqui com a Microsoft, com o Google, só vou usar Copilot, Gemini, sendo que tem uma série de outras ferramentas que vão ser úteis pro time, seja porque cria imagem, porque cria vídeo ou porque usa uma ferramenta específica na área jurídica.

13:55Também acontece isso, né? área de RH também tem ferramentas específicas, então, e eles não vão conseguir ter essa visibilidade, né? Então, acho que para empresas que tm uma área de TI estruturada, eu não acredito nesse modelo, na permanência desse modelo em que a área de TI decide isso de forma isolada, né? Tem que ter esse diálogo. A gente até sugere que sejam criados comitês multidisciplinares com áreas de negócio paraa decisão desse tipo de coisa. e e onde as pessoas que estão na base, que estão no trabalho, no dia a dia, tragam, possam trazer, tenham liberdade para trazer as ferramentas que elas julgam necessárias e que elas tenham incentivos também para poder explorar essas ferramentas, né? Então, acho que o cenário das grandes empresas que que tá se que tá pintando agora na minha visão é essa sim de aproximação de RH e área área de TI. Agora, quando a gente fala de uma empresa que não tem, aí sem letramento vira uma bagunça, porque daí você precisa, você não pode simplesmente, ah, cada um, eu já vi muitos casos assim, tá? Cada um escolhe uma ferramenta, aí ninguém não, ninguém consegue construir um contexto completo do que tá acontecendo ali dentro, eh, compartilhar ferramentas também que que tem que que sejam usados. Então o letramento ele acaba sendo útil para que aquela área de negócio auxilie que que contratou um letramento, que fez a capacitação da forma que seja com a gente ou mesmo que seja online, mas que ele consiga fazer essa essas escolhas de forma correta. E a escolha tá muito no campo de risco, né? É, é você conseguir olhar pro seu, o letramento não é você saber escolher se é chatt ou geminar, é porque as duas ferramentas são ótimas e todas as outras são muito boas, mas sim você conseguir avaliar qual é o nível de risco que a atividade que você precisa fazer eh eh tem para você saber se você tá apto a tomar aquele risco ou não. E baseado nisso, você vai escolher a ferramenta mais adequada para aquela utilidade.

15:43Sabe o que me preocupa, Ron? É que eu eu tô tentando colocar a cabeça para fora da terra nossa da de tecnologia, sabe?

15:51A gente sabe que isso acontece no mundo corporativo, de onde tem as áreas de TI, etc. Mas querendo ou não, você tem um gatilho ali que eh foi um grande boom o uso de de a Mas em algum momento o CISO ou o CO falar: "Gente, parou, vamos governar isso, vamos colocar os guardreios, etc. Mas você já parou para pensar hoje, 2026, estamos aqui em julho de 2026, quantas quantos escritórios eh médios de advocacia, de arquitetura, etc. A galera tá simplesmente usando o que tem na tela, cara.

16:34Exato.

16:35Tá simples e sem ninguém para avisar.

16:38Escuta, você não deveria estar colocando esse contrato no chat EPT free, sabe?

16:44Isso é a grande maioria dos usuários, provavelmente. Sim, sim. É isso que é isso que queria tirar um pouco a a cabeça para fora, porque a gente porque se a gente se vê que é um risco no nosso mundo, sabe que a gente conhece a operação de tecnologia, conhece a operação de grandes negócios, imagina isso fora do do mundo que tem um cara olhando. Se tem um cara olhando já tá [ __ ] imagina onde não tem, cara. É, é uma mudança de perspectiva que a gente vai ter que começar a ter dentro das empresas, né, para porque é o nível de risco que a gente não tinha antes, né?

17:22Então, cada dia que surge uma uma notícia mais alarmante de, ah, hoje mesmo eu vi lá que a num campo fechado de teste, a Open AI conseguiu, eu mandei no grupo do podcast hoje, conseguiu invadir o próprio sistema, né?

17:36E num grupo fechado, obviamente, mas é o tipo de risco que você tem quando você coloca uma coisa aberta dessa forma, né?

17:42Então esse letramento ele tem essa essa essa camada inicial de pelo menos alertar as pessoas de que elas não podem colocar dados sensíveis, não podem, né, colocar qualquer coisa dentro de principalmente dentro de uma ferramenta gratuita, né? A gente vê aí incidentes acontecendo direto. Então, de fato, esse é acho que para mim o grande desafio do mercado é esse, porque nas empresas pequenas, porque ali não vai ter uma estrutura tão robusta para conseguir fazer isso sem aletramento.

18:06Sim. Eduardo, e na tua visão, eh, você acha que o time de RH é que deve ser a área que deve drivar esse letramento?

18:14Porque eu já fui em alguns eventos e me chamou atenção que o RH tem sido uma área, tem ganhado um protagonismo de inclusive trazer iniciativas de EAI e não por tecnologia. Eu achei, pô, mas como assim?

18:31Eh, achei curioso isso, mas você citou, né, agora a pouco que o RH tem você citou que o RH tem puxado. E você acha que o RH é a área que deve puxar ou ter esse papel de, cara, precisamos precisamos letrar a a empresa porque é algo que vai vir, a gente precisa estar preparado, já tá se usando de forma até informal, né, porque a gente sabe o Shadow IT, Shadow AI à torta direita. Os riscos são enormes e ainda tem muita empresa que ainda tá patinando nesse trabalho, né? E e pra tua experiência, você acha que é o RH que deve ser o protagonismo nesse ponto?

19:14Não necessariamente. Eu acho que tem mais de um caminho para começar. E o que eu o que eu posso dizer com um pouco mais de convicção é que esse caminho não surge por por TI, né? Não, não surge pela área de tecnologia, porque a gente tem a gente tem o costume até pelo como o mercado se desenvolveu de achar que a área de tecnologia, por se tratar de ferramentas de tecnologia, de homologação de ferramentas, que deveria surgir eh começar pela tecnologia, mas a gente tem alguns caminhos que podem ser mais interessantes. Quando, no meu ponto de vista que faço letramento capacitação de times, às vezes conversar com uma área de negócio pode ser mais efetivo do que com o próprio área de RH, porque daí eu consigo mostrar, porque às vezes a área vai ter vai ter um orçamento, a área consegue, eu consigo provar por A + B que ela vai ter um ROI mais alto fazendo dessa forma, mostrar como é que tá a maturidade daquele time e fazer um um uma capacitação exclusiva naquele time.

20:03Agora, se você tem o engajamento da da do RH, é isso, isso ganha uma dimensão muito mais potente, porque é uma transformação de cultura, né? E a transformação de cultura, ela exige um uma mudança de visão em três níveis, né?

20:17nível de do indivíduo, o nível do time e o nível da organização. Então, ainda que a área consiga fazer essa mudança e essa contrate uma capacitação ou escolha as ferramentas ou cria um programa de incentivos para aquela área eh específica, você vai ter uma mudança num nível de time, mas não no nível de organização. E nível de organização é mudança cultural e cultura tá dentro do RH, entendeu? Então, o o o usuário tem que ter a ferramenta correta, a equipe tem que ter o processo refeito para adequar, para ter essa adequação e a cultura tem que mudar também para ser mais permissiva, para ser mais colaborativa, para ter os incentivos corretos para as pessoas toparem e mudar de comportamento, né? Então você pegar lá e onde o RH entra nesse processo, né?

21:02você criar uma dinâmica onde você vai premiar os melhores casos de uso de uso de a, sei lá, uma ideia, uma ideia aqui para quê? Pr para incentivar as pessoas a mudarem comportamento, porque no final assim, se você não pegar esses atores para fazer essa mudança, né, que seja o RH, que seja a área de negócio, você não cria nem essa confiança do usuário que já tá meio machucado, já tá meio ressabiado com a tecnologia, porque ele acha que vai ser substituído, porque ele acha que que é porque ele vai ter que aprender uma coisa nova. E e quando a gente vai aprender uma coisa nova, assim, é um custo energético muito grande, né? Aprender uma coisa nova. A gente tem que despender energia, por mais que você fale: "Ah, vai te trazer produtividade, você vai fazer isso mais rápido". Mas gasta, gasta energia, né?

21:42Tem até um um estudo da OMS que a gente costuma usar como exemplo de que apenas 10% das pessoas que sofrem um incidente cardíaco grave param de fumar, porque é difícil você mudar um hábito, né? Então você a vida inteira fumando, você tem lá um AVC e mesmo assim você segue fumando, porque é difícil, entendeu? Então aqui se aplica a mesma realidade. A a as pessoas estão habituadas a fazer de uma determinada forma e você precisa ter os incentivos para elas mudarem e isso pode vir por meio do seu gestor ou por meio do RH ou por meio de um top down ou liderança, por exemplo, sabe? Então ele ele ele ele tem que estar envolvido o RH, mas não necessariamente a iniciativa vai partir vai partir dele, entendeu?

22:19Agora, dificilmente vai partir da área de TI, porque a área de TI às vezes não tem visibilidade daquilo que tá acontecendo na na base, sabe?

22:29Quero falar com você agora que ainda não conhece a Clever. Clever é uma empresa que já tem mais de 3 milhões de usuários em 30 países com 30 idiomas diferentes, que tem trazido soluções em blockchain, criptomoedas e ativos digitais. O objetivo da Clever é te dar liberdade financeira para operar esse mercado de cripto. Então, se você acredita nisso, se você acredita nessa liberdade, você já pensa como a Clever, vai conhecer os caras, é clever.Ou estão contratando também pessoal para trabalhar com cripto, com blockchain. Então, se você tem interesse, se você tem conhecimento nessa área, procura a Clever. Se você gosta de criptomoedas, se você opera no mercado, você precisa conhecer a Clever, precisa conhecer as soluções da Clever.

23:08Então o endereço tá aqui embaixo no vídeo. Para quem não tá no YouTube é clever. Vai lá, vai conhecer que realmente é um mercado sensacional.

23:21E aí, nesse processo de de letramento que vocês fazem, Edu, já aconteceu o que vocês fariam no caso de, por exemplo, você vai fazer um letramento de uma área do financeiro, por exemplo, vamos trabalhar a área do financeiro, vamos eh colocar aqui as ferramentas disponíveis, capacitar essa galera. E aí você chega numa conclusão de que o que aquelas pessoas precisam está diferente do que a TI homologou e ofereceu.

23:51Isso gera um conflito interno.

23:54Sim. vocês fazem essa consulta, essa ponte com com a galera, porque idealmente, e aí no mundo do P do PPT, a gente sabe que o mundo do PPT não é o mundo da verdade, a TI deveria consultar esses caras com certeza, para saber o que eles precisam e dar a ferramenta correta. Nem sempre isso acontece, como você falou, às vezes o cara tá amarrado no contrato, às vezes o cara tem uma preferência e enfim, e é um diálogo que não costuma acontecer, entendeu?

24:25Exatamente. Às vezes as áreas são distantes.

24:29Como é que você lida com uma situação como essa?

24:31Na verdade, isso já nasce a o ponto de partida é esse, né? Eu consegui fazer um assessment para identificar que a gente faz inclusive por meio de A, né?

24:38entrevistar todo mundo que vai participar ou às vezes até a empresa inteira para ter entender o nível de maturidade do time, identificar os casos de uso e também saber as ferramentas que as pessoas usam para depois eu poder customizar esse letramento a partir do que ela já tem. Então até posso interferir de falar: "Putz, talvez essa ferramenta aqui seja mais adequada.

24:57Sugiro que você contrate pelo menos pro curso, para poder ampliar um pouco a o conhecimento, né? Um um exemplo, quando a gente começou a oferecer eh quando começou a ter o as has, né, tinha notebook LM, só tinha o notebook LM, então era difícil a gente trazer esse conceito de hag, de internet aterrada, de aterrada, né, sem que a empresa tivesse acesso ao notebook LM. Então ali a gente entrava em contato com a TI para poder liberar a ferramenta ou mesmo a nossa própria plataforma, a gente tem uma uma plataforma que chaveia ali os as os LLMs para poder usar em sala de aula.

25:30Então a gente precisava dessa liberação para aquela turma pra aula. E aí depois e daí o pessoal, ah, mas depois a gente vai ter acesso, tal, putz, aí é hora de você conversar com a sua área de TI para saber sobre a continuidade disso, assim, mas já tivemos casos e com letramento inclusive onde a empresa só tinha a Copar o Chat, que é que é a ferramenta mais básica que a Microsoft oferece. E aí você precisa ensinar, porque assim, o que a gente tenta fazer, na verdade, é ser agnóstico em relação às ferramentas.

25:57A gente traz uma base, a gente precisa ter o mínimo para poder dar o curso.

26:00Então aí que entra assim, eu como arquiteto, eu ouço isso. Sai música, sai Mozart no meio agnóstico. A ferramenta é porque eu não posso, eu não posso fazer um workshop que vai ter, se a pessoa tá aprendendo um contexto completamente novo, se eu ensinar ela a usar uma ferramenta, ela e semana que vem a ferramenta muda ou a empresa contrata outra.

26:19É como se você fosse uma autoescola ensinasse o cara a dirigir Fiat.

26:24Exatamente, exatamente, exatamente.

26:26Então a ideia é a gente trazer essa visão geral para entenderem a conceito de LLM, de agente, de MCP, de tools.

26:34Você trazer esse universo da IA aplicado naquela naquela rotina, mas pra pessoa ter discernimento e conseguir escolher as ferramentas que ela que ela tem acesso, que ela pode pedir pra TI, em que momento ela não tá fugindo da governança estabelecida, entendeu?

26:48pegando o celular e usando uma IA ou levando o computador para casa ou pegando computador pessoal e fazendo um trabalho com uma IA que você tem contratada, entendeu? Então é é passa mais por esse por essa por essa questão.

26:59A a área de TI nunca foi um problema.

27:00Tem o ponto maior é que ela tem que ser mais parceira do que nunca, entendeu? Para poder entender essas dores e conseguir traduzir isso em ferramentas.

27:08Sim. É porque senão você larga uma bomba pro cara lá, né? Ele falou: "Ó, mas no curso eu aprendi que isso aqui é o cara". E aí o cara não tem isso na empresa.

27:17Exatamente.

27:18Tu, tu formou a rebelião, velho.

27:20Exatamente.

27:21Os caras vão estar queimando colchão no outro dia. Financeiro. Queimando colchão.

27:26Eduardo. Outra coisa, eh, você tem notado no nesse trabalho de letramento uma certa resistência ou medo das pessoas em relação exatamente EA de eh, putz, a EAI vai me substituir, [ __ ] tá vindo essa onda de corte, né? Cada hora sai um alguém mandando embora pro CADI.

27:44Se o deve tá com medo, imagina o cara que é, então, pois é. Então, mas você sente isso porque eu eu tenho a impressão que alguns projetos de EAI dão errado em partes por pelo boicote do pessoal, porque o pessoal tá com medo e aí [ __ ] não não faz de forma correta, boicota, enfim. Então, e você que tá na fase de letramento, talvez você também tenha esse essa outra percepção.

28:10Não, exatamente isso. Na verdade, o ponto de partida, muitas vezes na turma você tem os detratores, você tem a turma que não tá a fim de fazer aquilo acontecer. Eh, você tem o e por medo, por de substituição, por achar que faz melhor, por vários motivos, né? Tanto quando a gente olha para uma para uma uma curva de adoção de de A na empresa, a gente costuma se espelhar muito na curva de adoção de produtos mesmo, onde você tem uns early adopters, né, o pessoal que adota antes, tal, que costuma já ser engajado naturalmente e fazer com que eles se tornem multiplicadores para garantir que o restante, que a grande maioria eh ah siga a mesma onda, entendeu? entenda o valor daquilo e ele seja um protagonista ali dentro para manter essa essa essa motivação e aprender uma coisa nova.

28:56Sempre vão ter os retardatários, né, que vai est lá embaixo que não que vão vão ter que mudar de empresa, vão ter que, sabe? Mas a gente aposta muito numa outra visão assim, não de desemprego, mas de um desemprego friccional, né? Que é um desemprego onde você tem que que a a as tecnologias estão surgindo, elas fazem um trabalho de qualidade e você precisa requalificar as pessoas. Então é é esse é esse é esse peso que precisa ser equalizado. Óbvio que se se essa se a gente tá falando de um de um desemprego ficcional que vai durar 30 anos, a gente vai ter um caos, né?

29:29Óbvio, isso não pode acontecer. Então, quanto antes pessoas se requalificam, mais preparadas vão estar antes para poder assumir essas novas funções.

29:37Porque não é assim, a gente já vê que não é uma não é não é não é literalmente uma substituição de pessoa, mas uma substituição de necessidades que a empresa vai ter, entendeu? eh um sarrafo de qualidade ou uma reunião, beleza, você não conseguia atender eh 10, você atendia cinco reuniões um dia, tinha um trabalho para fazer, agora você consegue atender 10 e você e tem todo o documento ali e com tempo de qualidade, né? E o material que gera a partir daquilo, transcrição, tal, você consegue processar com muito mais qualidade, deixar muito menos ponta solta, entendeu?

30:08trazer um pouco dessa confiança. Eu eu acho esse ponto bem interessante que você colocou como ador, aliás, eu adorei o termo o desemprego fix ficcional, ficional. Isso.

30:17Porque eu sempre tive uma visão muito parecida com essa, cara, porque as pessoas têm essa questão de, poxa, vamos ter que diminuir as pessoas porque agora o trabalho tá mais eficiente, etc. Só, cara, é uma maneira incorreta até matematicamente de você pensar, porque você está pensando em produzir a mesma coisa com menos pessoas, mas eu acho que a IA vai fazer a humanidade como um todo produzir muito mais.

30:46Exatamente.

30:46Então você tem que pensar que a empresa com a mesma quantidade de pessoas vai produzir muito mais.

30:53Isso aí. E quem tiver com essa mentalidade de, ah, eu produzo X, agora eu não preciso de 10 pessoas para produzir X, porque com a eu preciso de três. Ela vai continuar produzindo X.

31:05Quem tem 10 pessoas e produz X, vai produzir 3X. Esse cara que tá pensando em manter as 10 pessoas, usar IA para produzir 3X, ele vai ser três vezes mais produtivo, vai ter três vezes mais receita e vai evoluir muito mais rápido.

31:21Então eu acho que a gente parte para um mundo meio assim, sabe, do Sim. Total, total. Quando todo mundo tiver evoluindo e entregando muito mais, esse negócio de vou perder meu emprego vai acabar porque vai ser um padrão. E aí o o requisito vai ser você saber usar IA para ser produtivo como o mercado demanda e não como era o mercado antigamente.

31:43Exato. E tem uma pegadinha grande nisso que você falou, porque a gente já entendeu que a IA é capaz de fazer um profissional excelente trabalhar como três profissionais excelentes, mas um profissional medíocre não vai trabalhar como profissional excelente, ele vai trabalhar como três profissionais medíocres. Então você você tem que ter um mínimo ali de de educação por trás para você garantir, né? O mínimo não, né? Você ter uma uma educação por trás para você garantir que você consiga de fato usar a a IA da melhor forma. Isso não é a partir de escolha de ferramenta, entende? Então no final assim é menos sobre o que o que a sua área de TI vai liberar para você usar e mais sobre como você sabe usar aquilo, né? Como é que você consegue colocar aquilo em prática, como é que você consegue abstrair o que as capacidades que a ferramenta tem para poder desenvolver uma coisa que seja útil pra sua realidade corporativa, entendeu?

32:31Ô, Edu. E, e aí, aproveitando um outro gancho que queria pegar, queria fazer, eh, você comentou que você você faz alguns assessments, né, e nas empresas, tal.

32:43Que que você tem visto no geral, eh, que ainda tá muito baixo a adoção, que a ou que a o letramento ainda tá muito a quem do que deveria? Como é que você tá vendo o mercado baseado nas tuas experiências?

32:57O que eu tenho visto são padrões que a gente vê nesses assessments, porque a gente consegue ter uma visão muito mais completa e não amostral dessa realidade.

33:06Deixa de ser uma percepção e eu consigo e pelo fato do assessment ser feito por IA, eu consigo conduzir para que ele seja muito mais acurado específico para aquilo que tá sendo dito. Então se eu comparo de uma área de marketing de uma empresa com uma área de marketing de outra empresa, talvez eu chegue em níveis de maturidade parecidos. Tá?

33:24O que eu vou ter de diferente é a aplicação de caso de uso que daí vai depender de cada área, entendeu?

33:29Mas mas a tua na tua experiência você vê que o mercado, falando do, né, das experiências, o mercado ainda tá muito a quem? O mercado tá evoluindo, tá? Que que você tem visto? É, é boa essa pergunta, porque eu uso isso até nas minhas redes pessoais, assim, dos meus amigos, de questionar de tempos em tempos como é que tá o uso de a e depois é a mesma coisa que eu vejo no mercado, né? Então, eh, uma conversa de um ano e meio atrás, eh, putz, tô aqui desesperado, o que que engenheira de prompt, como é que cria um agente?

34:00Depois da discussão já passou a ser, ah, comecei a usar o notebook lm, mas não sei plugar com outras coisas. Agora a versão nova é a porque eu tô usando Cloud, eh, já sei fazer algumas coisas, mas tem muitas camadas ainda a serem feitas. Então você já vê naturalmente uma um interesse acontecendo das pessoas, uma evolução no uso de ferramentas, mas ainda de forma rasa, porque não adianta colocar o cloud na mão das de todo mundo. Você tem que saber o que que você pode fazer com aquilo, para que que aquilo é útil para você, quando que você usa essa ferramenta e quando você usa outra, entendeu? A chave tá muito mais nisso do que no no na contratação da licença específica, entendeu? Entendi.

34:34E é muito louco, né? Agora você fazendo essa breve linha do tempo aqui, cara, a gente é muito rápido, né?

34:42Em muito pouco tempo a gente saiu de engenharia do de prompt ao futuro a Cloud Cowork mexendo no teu computador, velho. É impressionante assim.

34:54Exato. Criando pasta e resolvendo a atividade completa. O Cloud essa semana anunciou que com uma gravação de tela agora ele consegue ver o passo a passo e reproduzir aquela atividade, criar uma esqui automaticamente. Uma coisa muito legal.

35:05É impressionante. Eu fiz umas uns testes essa semana para automatizar algumas coisas do podcast.

35:10Uhum.

35:11Que eu não conseguia ver a PI e aí saiu o cowork paraa Linux. Eu não uso Mac porque eu não sou milionário, então não uso Mac. Brincadeira. Brincadeira, mas eu realmente não sou milionário. Então, como eu sou nerd do Linux, eu esperei sair e aí, cara, comecei a fazer algumas automações que eu precisaria fazer via PI, principalmente pro LinkedIn, que que tem muita dificuldade de de dar acesso via PI. E cara, eu consegui fazer uma skill pro Cloud, que ele faz passo a passo aquilo que eu queria fazer via PI, usando o browser, tirando print, interpretando e pilotando o browser. Eu falei: "Caralho, is claro, muito mais lento do que eh eu conseguiria fazer via AP PI, né?

36:07Mas ainda assim resolveu, cara, de assim um trabalho manual que eu tinha diariamente, que consumia alguns minutos do do meu dia. Claro, eu manualmente fazia mais rápido, mas no clowwork eu dou play e vou fazer outra coisa.

36:20Ele vai, Exatamente. Ele fica trabalhando para você, ele fica trabalhando, ah, ele vai demorar 10 minutos a farinha em dois, não tem problema. Eu economizei 2 minutos porque eu tô fazendo dois outra coisa fazendo outra coisa. a revolução que a gente vê eh de uma forma muito mais consistente até do que a gente acabou de viver com a com essa com surgimento de chatt a a proliferação das ferramentas, é essa ação fora da ferramenta, né? Você conseguir fazer com que aquela ferramenta que você tá mexendo faça atividades fora, igual você citou, né, de mexer nos documentos do seu computador e tal. E e beleza, no Cloud a gente conseguiu fazer, sei lá, campanha inteira do nosso produto novo orquestra, que é a plataforma, usando conectores com Higsfield, com, sabe, para construir vídeo, coisas que a gente demandaria assim muito tempo para construir do zero e com muito mais recurso, né? Muito mais caro. Óbvio, você ainda você ter o especialista ali que sabe fazer isso, demanda um tempo para você aprender a usar as ferramentas dos conectores, mas é um negócio real. e a capacidade que a gente consegue ter hoje, daí num ponto mais tecnológico, né, com uma área de engenharia, construir uma plataforma do zero numa velocidade impressionante, com conectores que que se plugam com o que a gente já tem de MCP e tools abertas no mercado, né? Então, pegando como exemplo esse essa a gente fez uma campanha de um produto que era um produto inteiro construído dessa forma com conectores, onde a gente consegue se plugar com as com a suas credenciais do Google, da Microsoft para ler todo o seu e-mail, toda a sua agenda, para poder te trazer essa esse resumo do que você tem que fazer no dia. E ele constrói inclusive um rascunho pros seus e-mails. Quer dizer, você você abre o seu Gmail ou seu Outlook, vai est lá o rascunho do e-mail com o contexto correto, né? E, e eu acho que e por que eu tô trazendo esse exemplo? Óbvio, é um produto que a gente desenvolveu, mas e mais do que isso, a grande a grande os os próximos grandes passos que a gente vê nessa tecnologia não é mais na escolha do Ll, mas na aplicação disso, né? As a contratação nossa vai ser muito mais pela pela aplicação do do que pela ferramenta em si. Então, todos os modelos chegaram num auge assim de qualidade, óbvio, né? Vai, tô falando isso agora, vai virar mentira amanhã. Espero que até sai o episódio, isso ainda seja válido.

38:34Exato. Mas assim, o que a gente já chegou em nível de qualidade com Clud, com Gemini, com Copilot, com com chat aptível tão alto e tão acima do que a gente precisa no dia a dia e tão mais barato que que é que tanto faz você escolher essas ferramentas. O que importa é o uso que você consegue fazer delas depois plugado em outras ferramentas, né? Então eu vejo até um cenário em que a gente vai discutir menos os LLMs e mais as soluções finais, né, da dessas aplicações. Até se a gente olha um panorama de todos os provedores e que fala, ah, como é que o Google não tá na frente disso, né? Criou o motor transforma lá atrás que possibilitou o uso da IA, mas aparentemente ele não tá em primeiro lugar porque a trajetória que ele tá correndo é outra, é na construção desse produto aplicado, né? é fazer essa essa integração do Gemini com o Gmail, com a agenda, com o o notebook.

39:27Sempre teve um foco no no usuário final com produtividade.

39:30Exato.

39:31Muito diferente do que a gente vê, por exemplo, Tropic e a própria Open AI que eles tendem a oferecer uma plataforma para que você faça a própria aplicabilidade.

39:42Mas é porque ele não tem o contexto, né?

39:44E exato. O Google ele tem, exatamente, o Google tem um ambiente onde ele pode já te entregar valor, né?

39:51E e nesse contexto, cara, já que o assunto é contexto, é que eu levei lá longe também, eu quero te fazer uma pergunta que não tem tudo a ver com uma pergunta que eu queria te fazer, porque você foi muito político quando o Ron falou sobre o nível de maturidade e e eu vou te provocar para você afunilar esse assunto, tá bom? Eh, qual área? Não, TI, porque a TI a gente sabe que houve uma resistência inicial e teve que mergulhar e agora se alguém não mergulhou, o Tsunami já levou embora.

40:23Claro.

40:24Eh, qual área você vê que fora da TI tem um entusiasmo maior e tem tem uma maturidade melhor nesse nessa tua experiência da do letramento? Esquece o Media Train que aquele rapaz. Seja honés, gente.

40:41Eu acho que a área, as áreas comerciais, as áreas de negócio, porque é onde você consegue ter maior experimentação e um retorno mais imediato. Você consegue medir se aquilo trouxe resultado para você ou não. E e de forma muito imediata. Quer dizer, eh, né, e a gente tem a tese de que que a gente consegue defender que qualquer área consegue controlar e ter esse esse cálculo de retorno. Mas quando você fala de uma área de novos negócios, é muito na na é muito explícito o resultado, sabe? Seja porque você conseguiu fazer um um contato ali por meio de SDR mais rápido com mais gente, né, e qualificar leades de uma forma mais acelerada, seja porque você consegue fazer um CRM muito mais robusto e muito mais direcionado e hiper personalizado, quase no um a um, né? Mas e eh ou até a forma que você consegue abordar o o seu pós-reunião comercial de para traduzir aquilo no insumo para gerar venda de fato. Então a área comercial era de marketing ali são as áreas que mais tem essa essa atração.

41:38Até um dos estudos que a gente costuma levar na nas masterclasses é o nível de automação que você consegue ter para cada área. E tem áreas que tem um nível muito, um potencial de automação muito maior. Isso não significa que as pessoas vão ser substituídas. E sim que você consegue trazer muito mais qualidade e retorno para aquela área, né? Então, área comercial, área de marketing, quem tá adotando isso de forma correta, tá nadando de braçada.

42:02Você que tá aí escutando esse episódio bacana e quer levar toda essa tecnologia, essas novidades pra sua empresa e não sabe como, chama o time da Vembers. A gente pode ajudar vocês com desenvolvimento de software, com arquitetura de soluções, a entender os problemas que vocês estão vivendo e sair do outro lado com uma solução bem bacana. E se você tá escutando o podcast para aprender coisas novas, faz o seguinte, manda um e-mail pra gente no peoplecare@vemers.

42:31E você pode fazer parte também do nosso grupo de talentos. Valeu.

42:36Agora o time do Relações Públicas vai gostar mais de mim.

42:45Ainda dentro dessas áreas, cara, essa pergunta talvez ela não tenha resposta, é pra gente devagar, tá?

42:52Beleza.

42:52Eu venho aí de 12 anos na área de saúde.

42:55Aham. Eu acho que a inteligência artificial, ela tá num nível de 1% do potencial, com certeza, que a gente pode ter na área de saúde.

43:07E a gente tem aí uma um grande, não vou dizer um obstáculo, mas um um dificultador aqui dentro do mercado de saúde, que é o uso de dado.

43:18Uhum. e a regulação que a gente tem em todas essas funções, né, nesses negócios, nessas profissões atreladas a à à saúde, né?

43:30Porque, enfim, tem algumas situações que exigem responsabilidades e que a gente não pode ter uma interferência da IA de uma forma tão tão incisiva, né?

43:43Como é que você vê a aplicação da inteligência artificial nessas profissões que são altamente reguladas?

43:52Por exemplo, eh, o médico, a gente, eu já fiz um projeto, por exemplo, que o cara pode gravar toda a a consulta dele, tem um insite, um resumo.

44:04Aham.

44:06Eu poderia sugerir um diagnóstico, poderia, mas eu não posso, né?

44:10Sim.

44:11No caso de direito, a gente já viu casos de advogado fazendo petição por por IA e sendo penalizado depois, porque a Iá teve uma alucinação e o cara botou uma petição diferente do que que do que deveria existia, né?

44:28Ou que não existia.

44:30Como é que você vê a evolução e o uso hoje desses caras que são extremamente regulados e não só por serem regulados, mas são regulados e tem um potencial gigante, né? Porque quando é só regulado, mas que nem, por exemplo, um engenheiro petroquímico, [ __ ] beleza, o cara tem que fazer lá uma plataforma do meio do mar, não vai usar o chat GPT para isso.

44:53É, mas em algumas profissões você tem uma massificação muito grande, o potencial de uso extremamente absurdo para IA.

45:00Sim, sim. É, tem muitas respostas para isso, tá? Mas eu eu posso começar dizendo que na verdade a IA que a gente vê hoje, ela é nova a partir de 2017, né, quando surgiu o motor transformer ali do Google, mas ela já existe no mercado desde a década de 60, justamente pela área médica.

45:17Eh, o que a diferença é que antes você tinha uma Iaano construída dentro de um laboratório que não conversava com outros laboratórios, né? né? Então não existia essa ponte interlinguagem, cada uma desenvolvia a sua e estava fechado dentro do seu do seu laboratório. É isso porque a inteligência artificial é muito boa para teste de hipótese, por exemplo, que é uma coisa extremamente necessária dentro da área médica. Então, a gente com certeza vai ver uma uma um uso muito mais profundo da IAGEV área médica para poder validar essas coisas e acelerar desenvolvimento de de medicamento, de soluções para para questões de saúde não tratadas ainda.

45:56Então, com certeza isso vai acontecer, mas vai acontecer num ambiente em que já se está acostumado a ter regulação. E a regulação, na minha visão, é um é um dos dos quatro pilares assim da da governança, né? A gente tem ali a a parte de de compliance, que é justamente a regulação, é você conseguir usar de da forma correta, e respeitando essa regulação e ela vai ter limites, né?

46:17Então você falou aí de petróleo, a gente tem clientes também dessa desse setor de de indústria, indústria pesada, que você consegue desenvolver workflows para fazer tratativas super específicas por uma leitura de RFP, por exemplo, para um cliente novo, né, que você consegue entregar ali um um de uma forma muito mais acelerada, ao invés de fazer um processo que demoraria 15 dias para você participar de um edital, de a leitura de um RFP, você consegue fazer isso em 10 minutos, entendeu? Então é, quem não precisou analisar uma RFP manualmente até hoje, é isso, não sabe o valor que isso tem, meu amigo.

46:51Exato.

46:52[ __ ] que pariu. Desculpa. Continuo.

46:54Não, mas é isso. Dentro desse, nesse segmento específico tem essa aplicação.

46:58Agora, dentro do escritório, é óbvio que o limite vai ser muito maior e nesse segmento de indústria, porque você não pode ter ali uma tubulação com milímetro errado, entendeu? a mesma coisa para ciência e eh eh médica, você não pode.

47:10Então tem esse esse uma dessas barreiras aí dentro da governança é justamente compliance, regulação. tem barreiras éticas também por questão de vies, né, de você não conseguir eh assim, as as máquinas são treinadas, essas esses motores são treinados com conhecimento humano, então ele tem os vieses eh humanos, né, seja por questão de preconceito, seja viés de confirmação, tem um monte de coisa ali que pode afetar essas áreas, então que passa por todas as empresas, né? você tem a questão ali da das ferramentas que são permitidas, tal. Então você tem várias barreiras que que vão fazer para que cada setor você tenha diferença na na aplicação. Dentro da área médica é um pouco mais restrito, mas não é nada novo do que não estejam acostumados, né? Acho que a questão mais é a forma que isso vai ser adotado. Talvez não seja com o uso do chat EPT, seja com uma solução que foi construída com IA que vai resolver um problema super específico.

48:02Sabe isso é uma discussão que vai acontecer nos próximos anos inevitavelmente.

48:07Uhum. E não tô te exigindo uma resposta, mas uma divagação nossa aqui. Já existem eh estudos que comparam uma massa real de dados, por exemplo, ah, diagnóstico, tratamento e desfecho médico, né? Então, Ron foi no médico e aí o médico passou tal tratamento e tratamento talvez não foi tão efetivo e ele teve um desfecho ou uma pessoa foi num tratamento, teve um erro médico e teve um problema e teve as pessoas que tiveram o tratamento, o o atendimento, receberam o tratamento adequado e o desfecho foi positivo.

48:51E comparado com alguns motores que eu não vou fazer propaganda de graça aqui, que tentou inferir qual seria o tratamento e o desfecho.

49:02E o erro de alucinação ou o erro da IA é algumas unidades de diferença menor do que o próprio erro humano, né? Então eu acho que a gente vai, em algum momento a gente vai ter que enfrentar essa discussão, porque a gente fala: "Não, pô, eu tenho que passar por humano porque o humano Mas pera aí, a chance do humano errar talvez esteja próxima ou maior do que da própria inteligência." É, eu acho que a questão é menos o erro e mais a ética e o compartilhamento de dados, né? É, você é porque hoje a gente, o maior uso que a gente tem de hoje e inacreditavelmente é terapia online. Não façam terapia online, porque tem muitos vieses de confirmação.

49:48Ela vai falar aquilo que você quer ouvir. Mas isso tende a tende a a mudar o cenário, né? As pessoas vão se habituar a isso. E que qual qual que vai ser a consequência pra psicologia das pessoas?

49:57Meme, tem um meme muito famoso, você deve conhecer. Hã, o cara chega na floresta, aí ele vê um cogomelo.

50:04Aí ele tira uma foto e manda pro chat GPT. Chat GPT, que cogumelo é esse? É o cogomelo tal. É comestível? Sim, é comestível. Aí ele come, aí ele morre.

50:14Aí aparece ele no céu. Chat PT, eu morri. Aí ele, você tem razão. Esse cogumelo não deveria ser comido.

50:23Quer aprender mais sobre cogumelos que não podem ser comidos, [ __ ] né? Então, eh, é exatamente isso. A gente vive isso hoje, mas acho que a questão é muito mais ética. Então, quando a gente fala de área médica, os dados hoje, né, para para hoje funcionar, talvez seja de uma forma muito mais agregada, né, você pegar aquela perspectiva toda com dados anonimizados e conseguir entender se houve o as diferenças entre diagnósticos ou medicação, fazer os testes, né, que eu tinha comentado de uma forma acelerada. Então, é muito mais nesse campo para não cair nessa questão ética.

50:56Eu eu não acho que eu acho que tá fora de cogitação a gente continuar discutindo a longo prazo a questão de erro de erro por IA, porque eu acho que vai reduzir cada vez mais, entendeu?

51:04Esse é um ponto interessante. Inclusive eu vou deixar um card aqui. Eu aprendi que é do lado esquerdo, viu? Que agora não erro mais.

51:11Ô, pô, não aqui na minha careca.

51:13Não, não é mais na tua careca. A tua careca, ela ajuda a refletir e iluminar o cárdico.

51:17Boa sobre um o episódio que a gente fez algumas semanas atrás sobre um projeto open source na área de saúde para que você tenha autonomia sobre os seus dados de saúde baseado em blockchain, né? Então, deixar aqui a recomendação para que você ouça o episódio para resolver um pouco esse ponto que o Edu falou sobre o uso de dados e o consentimento sobre o uso de dados. é um projeto open source que eu tenho participado, que é mantido pela pela Cléver, que é nossa patrocinadora, e que tenta eh trazer os padrões de saúde para agregar num conjunto único os dados de saúde com smart contracts para que as pessoas tenham acesso a esses dados de uma forma mais democrática e que você seja responsável pelo seu dato, você seja dono do seu dato, não o hospital. Então aqui, ó, legal, acessa lá. E open source, gente. Quem quiser usar, quiser contribuir, no episódio tem o link pro repositório.

52:24Edu, eh, voltando sobre o tema de letramento, como é que você tem visto o engajamento do C level nesse tema letramento? Porque se não tiver, obviamente, o apoio do pessoal da liderança, não. O o letramento não é nem contratado se não tiver o apoio, porque tem que partir do C level, né? A gente acredita muito numa ali no templo, numa numa liderança, por exemplo. Eh, tem que começar por ali, até porque é uma coisa que não se discute mais hoje, mas que um ano atrás se discutia. Um ano atrás de são 10 anos.

53:00Exatamente.

53:02Eh, que é você achar que você tá passando por cima das regras no sentido de putz, mas isso aqui eu fiz por IA, então e tem menos valor, sabe? E a partir do momento que o se leva ou começa ou os diretores, quem quer que seja, traz isso de, ó, estou fazendo e mostra que tá fazendo e estimula que seja feito, é onde você consegue engajar as pessoas a a mudarem. Então, sem o se leva engajado não tem letra. Mas eu quando eu falo você leva engajada e o inclusive ele participou do trein do letramento, porque o que a gente também vê às vezes é [ __ ] tem que usar, né? Vem top down, mas o cara nunca nem acessou o chatpt, né? Aí fica uma coisa é é capenga, né?

53:43Aí chega um relatório feito com para ele, ele reclama que [ __ ] é relatório.

53:47Exato. Exato. Não, eu acho que tem formas da gente tratar isso dentro de casa, né? Então, tem empresa que opta, por exemplo, pro eh voltando, tem empresa que opta por fazer um letramento separado para lideranças, então tem turmas de liderança, porque vão ter casos de uso com uma aplicabilidade diferente do restante do time, né? Então vai, a discussão vai ser menos sobre uma transcrição de reunião e vai ser mais sobre uma um processo de tomada de decisão, entendeu? como é que você pega os argumentos principais, como é que você trabalha aquilo para refinar e você ter um olhar mais estratégico sobre aquilo ou muitas vezes sobre como gerenciar times, né? Então, como é que eu faço um PDI de uma forma mais uniforme com o time todo e que não precise fazer eh, né? Eu já tive time grande em outros lugares onde você precisa fazer um PDI para 20 pessoas? É insano. Primeiro porque cada gestor vai fazer isso de uma forma, né? vai ter uma régua diferente. Então, a hora que você faz as você educa essa liderança a a usar a a e aplicada para essas coisas, é diferente de você não vai ter menor valor para um analista, entendeu? essa discussão, porque ele vai ser só um usuário disso.

54:54Então, normalmente a gente segrega as turmas ou até faz programas de capacitação específicos para liderança.

54:59Então, vou ter, sei lá, semana que vem a gente tem uma imersão com lideranças de uma empresa. Então, vão ser lá eh 20 pessoas de uma empresa com uma imersão específica, dois dias, um dia, só trabalhando ali com dinâmicas relacionadas a esse time, né? Ou então mentorias, né? Faço lá uma masterclass pra empresa inteira, né? uma palestra inicial e depois eu vou pegar cinco, seis líderes da empresa e eu vou ter sessões de mentorias individuais com se leva os do meu lado como facilitadores, entendeu?

55:28Porque daí são é é muito mais aplicável e você precisa e são pessoas que não tem tanto tempo disponível também, né? E como é que você garante que o cara não faça isso? Nunca nunca tem aberto um chat PT. Às vezes ele não vai abrir, mas às vezes às vezes ele precisa saber o que que o time dele pode ser capaz de fazer com I. E aí a gente usa esse momento para ter essa conversa mais no one a one, entendeu? Vou vou ampliar a pergunta do Ron para que você que você complemente.

55:51Eh, como que você molda a visão desse cara e ajusta a expectativa desse cara?

55:58Porque o Cével pode chegar pro templo e falar: "Cara, eu quero que você letre a minha equipe para que ele passe a utilizar a inteligência artificial".

56:09Mas esse cara não tem exatamente a profundidade do que o negócio dele pode ser impactado ou não com a IA. E aí a gente vê muitos casos que um CFO ou um CEO eh conversa, faz um benchmark com outra empresa e aí um cara que tá mais preparado e que teve uma experiência mais adequada com a IA fala: "Cara, eu tive aqui 30% de ganho operacional".

56:36Uhum.

56:37Utilizando o IA. E aí o cara olha para baixo, fala: "Gente, 30% de ganho operacional. Qual? Porque que vocês não estão tendo 30% de ganho operacional total.

56:48Só que ele tá num negócio diferente, ele não conhece a E aí e geralmente é isso que acontece, né? O cara ouve um o ele ouve o ganho que pode ter.

56:59Uhum.

56:59E ele passa para baixo que ele quer ter aquele ganho ou saber como ter aquele ganho, mas ele não procura entender o como.

57:07É.

57:07E aí o cara te liga, pô, quero um entramento aqui porque o meu amigo conseguiu 30% de ganho operacional. Como é que tu lida com isso, cara?

57:15Eu acho que são dois caminhos aí, tá? Eu acho que tem um caminho primeiro de setar a expectativa correta no começo do projeto, né? Então ele tem que saber o quais são o que que ele pode ter de ganho e qual a expectativa que ele pode ter em relação ao que a gente tá fazendo. E esse assessment também feito no começo e no final da jornada, você consegue mostrar a evolução, essa curva de maturidade e sendo adequada. E você tem uma diferença grande também em portes de empresa e perfis de empresa e indústria, né? Cada indústria, cada setor vai ter sua especificidade, vai ter sua necessidade, vai ter a sua, o seu processo de otimização.

57:51Eventualmente esse cara dos 30% é o cara que atuava mal antes. Então ele teve um ganho de 30% porque ele já tava mal antes. Então o ganho que ele teve foi maior, né? Quando a gente olha para dados relativos, não dá para fazer essa comparação de uma forma 100% isenta, né? Porque se o cara tava numa posição pior, ele melhorou 30%, beleza.

58:10O cara tava péssimo, agora ele tá só ruim, 30% melhor.

58:13É. Não.

58:13E aí o cara que tá bom vaielar, vai sear com cara ruim, né?

58:19Exato. E aí quando você, você não pode comparar, por exemplo, um desempenho que uma startup vai ter, que normalmente vai ter eh tem menos a perder, vai conseguir adotar uma IA de uma forma muito mais acelerada, até pelo perfil que o time tem, versus uma empresa consolidada, uma incumbente, um líder de mercado, né? É muito mais difícil fazer uma mudança dessa numa numa empresa de se pedir, né?

58:40uma Nestle, uma uma L'Oréal, tal, que é que são empresas muito grandes que já tem seu processo uso da cavalo de palco Titanic, né? É isso. Você não consegue.

58:51Você não consegue. Só que quando você tem empresas que tão que conseguem oferecer serviços concorrentes, eh, uma sendo muito grande, estabelecida no mercado e a outra chegando agora, a velocidade que essa empresa nova consegue adotar é é para para novas tecnologias é muito mais rápido. Então, em algum momento vai ter um ponto de inflexão onde ela vai crescer tanto que ela vai colocar em risco um negócio consolidado do mercado, entendeu? E é esse ponto que o CEO tem que tá alerta, o CEO e todo se leva tem que estar alerta. Tipo, tem que que, né, se você não, meu negócio tá aqui, tô tô aqui no quentinho. Eh, você não pode deixar a água ferver, você vai ter que se mexer antes para poder ganhar esse esse tempo rápido, essa velocidade rápida.

59:32Você vê algum segmento que está um pouco à frente nesse sentido? Não esquece o que aquele rapaz falou. Você você vê algum segmento falar, pô, aqui ó, indústria tendo bem, educação, você vê algum algum segmento e fala: "Pô, aqui a gente tá tá percebendo que a transformação tá um pouco mais rápida".

59:52Ah, acho que em indústrias que t a área de dados mais estruturada, né, que você consegue ter uma análise mais profunda, porque já ele já tem uma uma questão de análise e crítica e uma análise eh eh quantitativa que ele consegue ver na prática quanto aquilo teve de mudança.

60:09Já são data driven, né?

60:10Já são totalmente data driven.

60:11Exatamente. Então você consegue ter essa essa mudança. Então, por exemplo, dentro do de área financeira você vê isso muito claro. De empresa de tecnologia você vê isso muito claro. Até o o varejo tem suas questões ali, mas eu acho que eles eles também como tem o número da venda muito na ponta e é muito olhando pra venda, se você implementa alguma solução de aí é menos sobre o time usar e mais sobre a aplicação da IA dentro de um e-commerce, por exemplo, entendeu? que você consegue fazer teste AB o tempo todo, ficar trocando foto de produto, trocando descrição, fazer um preço dinâmico, entendeu? Então ali é onde você vê uma uma velocidade maior, quem já tem esses dados organizados, sabe?

60:48Eh, o que que você tem visto de erros nesse processo de letramento nas empresas? Eu acho que é a a dificuldade na disponibilização de ferramentas e tudo mais para pro time, que às vezes você cria uma um cenário onde nem o curso que foi contratado, o letramento que foi contratado e mesmo você apontando quais são os casos de uso, você consegue contornar para permitir que outras ferramentas sejam adotadas.

61:16Entendeu?

61:17Você capacitou o cara e não deu a ferramenta pro cara usar. Pois é, tipo, sei lá, a área precisa criar imagem, precisa criar vídeo, mas não tem uma ferramenta adequada que use a, então não serviu para muita coisa, entendeu? Ele vai continuar criando da forma que ele que ele que ele já fazia.

61:31Aí entra naquele cenário que a gente falou, né? Você capacitou o cara e aí tem uma desconexão com a governança corporativa que é que o o cara não consegue fazer o que ele o que ele aprendeu a fazer, né? Mas tem um erro anterior que eu lembrei agora que eu acho que é mais importante, que é o baixo engajamento da empresa, eh, o baixo, a baixa capacidade de engajar os os alunos que foram colocados naquela sala com o curso.

61:58Então, você começa lá com uma turma com 50 alunos, com 40 alunos, chega na última aula, tá com 15, entendeu? Porque você, você como chefe foi e marcou uma reunião de time no horário da aula.

62:10Ô, mas aí um chefe acontece, acontece, acontece. curso. Faz o curso marcar no lugar do curso.

62:17É, marca lá um bota meado no lugar desse chefe, cara.

62:20Exato. Mas acontece, tá, de marcar no mesmo horário, se avisam a gente com antecedência, a gente consegue ter flexibilidade para mudar o horário, porque a gente quer que mais é que a turma faça, né?

62:30E mas isso para mim, acho que talvez seja o ponto mais importante até do que a ferramenta, é o engajamento, conseguir manter o pessoal ativo do começo ao fim.

62:38E não é uma coisa que eu como templo consigo fazer sozinho. Eu preciso que a empresa esteja engajada nisso até o final, até para eu poder mostrar o resultado que eu consegui trazer, né?

62:46Eh, Edu, você acha também que a falta de clareza do caso de uso também pode ser uma falta de pode também ter um pode ser um outro problema de porque o o que a gente vê muito também nas discussões e leitura tal é é a gente até também já falou aqui diversas vezes, você acabou de falar, [ __ ] o cara foi lá, viu que o a empresa teve um ganho de 30% e veio top down.

63:10Uhum.

63:10Aí não, tem que usar, tem que usar, mas aí cara, vou usar. Qual o problema que eu quero resolver, né? Que dado que eu vou utilizar para usar na EAI, para usar um treinar um modelo? Que que pia o ganho. Então, e realmente a chance de dar errado é altíssima, né?

63:29Posso complementar antes de você responder?

63:32o os casos também onde o o caso de uso ele tenta ser resolvido com AI do jeito que ele seria resolvido sem AI e que aí ele poderia ser resolvido de uma outra forma mais muito mais simples. Isso a gente viu muito na no no processo de transformação digital, né? O cara queria digitalizar um processo manual, né?

63:56Então, a gente também vê esse caso do processo que que ele ele seria resolvido de uma forma muito mais simples através da AI, mas a gente tenta fazer o processo como ele is, só que através da I, né?

64:10Exatamente. Essa essa essa tangibilização por meio de casos de uso, ela ela passa por um processo interessante na construção de de das capacidades das pessoas, né, do do uso de a, porque quando você começa a usar, dá até um pouco de fomo, né? você tá com medo ali de não de não conseguir entender tudo, de não saber tudo até o fim e tal, e você começa a tentar automatizar tudo. E nem tudo é automatizável, né? E se você e tem coisa que você como humano vai conseguir fazer mais rápido, seja porque é uma coisa pontual, não é uma atividade repetitiva, seja porque é um negócio muito simples de você fazer, não é ali que vai est a oportunidade da IA. Então você conseguir ter a capacidade de fazer um brainstorm, mesmo que seja usando para conseguir levantar os casos de uso possíveis e depois você se aprofundar neles, né? A gente fala muito nas aulas de de no curso como um todo de você quebrar esse caso de uso em passos, em tarefas menores, até para você saber quais são essas tarefas e o que pode ser feito por IA, né? E e a própria IA pode te ajudar a fazer isso, né? Um metauso ali. Você vai fazer o brainstorm com a IA, você, né, contando, trazendo o seu contexto, né? Quanto mais detalhe ali, melhor. A partir disso, você consegue quebrar isso em tarefas menores para você ver se faz sentido você fazer aquilo por mediar ou não. Então, saber escolher os bons casos de uso é com certeza a chave para você não ficar gastando token de graça, token à toa e nem perder tempo ali dentro, né?

65:32Que essa é outra coisa que que talvez seja uma talvez seja a maior ausência ainda que a gente vê no mercado, que é essa noção dessa métrica nova, né? O token, que que é o token? E e o que dificulta esse processo, inclusive é porque cada hora o custo cai, cada um tem um custo diferente, muda a regra do jogo.

65:51Exato. Então não dá simplesmente para sair fazendo qualquer coisa, sabe?

65:55Esse é um ponto que eu quero te perguntar agora. Você falou muito sobre essa questão de de que tem outras variáveis envolvidas, como custo, token, etc. Você tem o desafio de letrar a pessoa na aplicabilidade da IA de fato ali, pô, você vai ter essa rotina que você pode fazer, ter resultado aqui. Mas como é que você letra a galera para essa questão que é pouco técnica, mas tem que ter um um mínimo pro cara entender o que é um token para saber o que é uma precificação, saber o que é um modelo, outro modelo. Quando você fala com a TI, é tranquilo, o cara, o cara vai entender. O cara sabe que é uma tokenização, sabe que a escolha de um modelo e com com o pessoal que não é exatamente técnico dessas outras áreas de negócio, você começa antes falando pro cara, gente, isso aqui é um token, isso aqui é um modelo ou depois você fala: "Gente, cuidado, porque isso daqui vai gastar muito".

66:54Não, a gente começa por aí, na verdade, explicando as diferenças de modelo, mostrando a evolução dos modelos, né?

67:00menos de falar de quais modelos estão disponíveis, mas mais do que olha, um ano e meio atrás você tinha lá o GPT e 3, agora nós estamos no 5.6. Isso aqui tem uma redução de custo absurda e você tem outros modelos ali no meio, a janela de contexto mudou completamente, então ele lembra muito mais das coisas. Então, a a ideia é tentar trazer eh de uma forma bastante clara essa parte, porque é a base. Sem isso aqui eu não consigo construir o curso. E é engraçado que que às vezes as as turmas se frustram de querer, ah, não, mas eu queria uma coisa muito prática, um workshop, não sei o quê, para sair fazendo, cara. Tá aqui de token.

67:38É, que parada é essa, né? Não. E e depois fica claro, né? Depois que você avança no curso, que você entra lá num deep research, que você mostra os outros modelos, ou mesmo se você começa a assinar o Cloud e tá lá usando o Fable 5 lá e daí de repente esgota seus tokens e dá. Tá beleza. Tá usando, caro.

67:57Tá usando o Fable F para perguntar a previsão do tempo.

67:59Exato. Exato. Exato. Então a gente começa por aí, na verdade, mostrando o contexto de o conceito de token, conceito de anela de contexto, tem que ter uma base, não tem como, não tem como fazer sem uma base teórica, até porque a nossa ideia, a nossa, o nosso objetivo é falar, é ser agnóstico, né? Eu consegui mostrar o que que é a Ia, desmistificar todo esse contexto e daí, beleza, agora escolhe a ferramenta que você quer. Mas você precisa saber que em todas elas a métrica é essa, a janela de contexto é isso, a diferença entre elas é essa. Por isso que às vezes ela alucina e às vezes não, né? tá com modelo mais caro lá de de raciocínio pro, vai alucinar menos do que o modelo flash, porque o modelo flash vai, né, vai te dar, trazer uma resposta rápida e e também é pra construção de agente. Então, aí vai, a narrativa toda, é, é, é, é, começa por esse ponto mais chato, vamos dizer, para que você quando você tá aprendendo uma coisa nova, né, tem que nivelar a base ali pra galera.

68:52É, tem. Porque igual a gente, sei lá, eu vi uma notícia super alarmista falando, ah, porque o a operação do Uber esgotou os tokens em 4 meses do ano inteiro, tipo, beleza, você não pode, o que aconteceu de errado ali, né? Colocaram um modelo muito potente para fazer coisa que, né, estimaram errado ali o que, qual que era o resultado esperado.

69:10Então, é justamente evitar esse contexto, é saber que olha, a ferramenta tá aí disponível, acesso restrito, mas tipo tem tem conta por trás, né? E e até até nisso, assim, a gente desenvolveu essa plataforma que chave LLMs justamente para poder mostrar que olha, você tem a ferramenta mais barata que você pode usar para isso, a ferramenta mais cara que você pode usar para isso e todas elas agora t, né, essa escolha de modelos também, né? Quando você entra ali no no Cloud, vai ter lá o Opos, vai ter o Fable, vai ter as opções, o Sonet e tal. Gemin é a mesma coisa, chatt é a mesma coisa. Você pode escolher os modelos ali para aquilo que é mais barato.

69:45É, na plataforma ainda é um pouco mais, eu acho que que é natural que seja, né?

69:51É um pouco menos direto, né? Então o cara fala se é mais é estendido, se é raciocínio longo ou não, né?

69:59Quando você vai via PI, aí é estritamente direto, né? Quero esse modelo com essa capacidade, etc. Exato.

70:06Até porque o usuário que tá no na na ponta ali no chat, pô, o cara não vai saber, quero modelo X com janela de contextual.

70:13É, pro usuário médio, as melhores soluções são aquelas que tem o alto, né, que escolhe sozinho. Exatamente.

70:19Você fez uma pergunta complexa, ele vai raciocinar antes para poder Beleza, isso aqui é difícil ou é fácil, né? Como é que eu respondo? Se tiver ruim, ele pode, te o chat PT fazia isso, né?

70:28Perguntava: "Ah, tá melhor essa resposta ou essa resposta, né?" Ele fazia isso.

70:32Inclusive, cara, eu vi um estudo da própria antrópica essa semana, hã, que eu achei muito legal. Os caras fizeram uma simulação. Olha isso. Se eu se eu achar o link e se eu não sonhei com isso, eu vou eu vou deixar aqui no no nos comentários o link dessa, desse estudo que a Antrópic fez.

70:52Uhum. A Antrópica fez um estudo que ela pegou uma massa de perguntas que eram feitas direto no no cloud no Cloud.

71:03E ela mediu o quanto seria caro se você fizesse tudo no Fable 5 ou se você fizesse no Opus 4.8, 4.7.

71:17E o quanto você o quanto seria caro se você fizesse tudo no Fable 5, mas o Fable 5 roteando.

71:25Tá. Pra hora que seja o modelo, hora que precisa de outra coisa.

71:29Ó, se você ajustasse o prompt falar, olha, escolhe o modelo adequado, tal, e aí, mas a entrada é sempre o Fable F.

71:36Sim.

71:37E aí o Fable F ele vai conseguir orquestrar o problema em pedaços. Sim.

71:41Aí um ele manda pro ele manda pro Rico e aí ele junta tudo, orquestra e apresenta o resultado.

71:49Pelo estudo que eles fizeram, se você usasse o Fable 5 como um model gateway, digamos assim, o o custo seria muito menor do que você fizer fizesse manualmente ali, sabe?

72:01É porque tem uma pegadinha no meio disso, né? né? Quando você começa a ter uma conversa com o modelo, você não consegue trocar o modelo no meio da conversa. E às vezes o que você precisa fazer naquela no meio daquela atividade é uma coisa mais simples. O projeto é complexo, mas é uma atividade mais simples.

72:14Aí você tá usando um modelo muito complexo com atividade pequena, né? é, por temporariamente. Então, de fato, faz sentido esse esse esse roteamento.

72:22Inclusive, e esse não só esse estudo, né, mas a Antropic tem uma uma plataforma deles ali também de de curso para uso da ferramenta muito boa. Assim, a gente virou parceiro agora do do da TRP Network, né? Foi a primeira empresa do Brasil a a virar parceiro. Então, é, então a gente tá por dentro ali desses vídeos, tal. a gente usa muita coisa do que tem ali. Muito legal.

72:45Ô, Edu, e dentro do programa de eh letramento, vocês também eh ensinam também esse pensamento crítico? Eh, exatamente. O usuário fala: "Ah, faz o faz o input, faz um prompt e tal". E o e ele o usuário também conseguir ter a visão crítica, fala: "Puta, isso aqui tá estranha essa pergunta, [ __ ] esse lugar que ele pegou aqui, sei lá, fonte. [ __ ] não confio muito. Vocês também ensinam, porque isso eu vejo que é um ponto também super importante, né, de Sim.

73:20Eh, e que eu visto na prática que nem todo mundo tem feito, né? [ __ ] pega o input que dá ali, ele pega o output e usa indiscriminadamente sem fazer esse esse essa visão crítica, né? É, esse é um ponto chave, na verdade, de qualquer uso de a e que obviamente faz parte do letramento, mas acho que a raiz do problema que a gente vive hoje com a IA é que é o o qual é o papel humano nessa história. O papel humano é justamente a visão crítica, essa análise crítica, é saber dizer se aquilo é uma inovação, é saber dizer se aquilo faz sentido pra sua estratégia. Então, acaba que e a a revisão humana de tudo que é feito é é a ponta mais frágil assim, né? você garantir que você consiga, beleza, você consegue produzir eh 10 relatórios gigantescos num prazo, num prazo minúsculo, muito mais curto do que você faria na mão, mas você vai virar o gargalo depois, porque você vai ter que revisar tudo isso, né? Então, e aí é a hora que pode dar dar errado da pessoa passar reto. Então, a gente enfatiza muito isso no no nesse letramento de que a responsabilidade, quem vai assinar isso aqui, o accountability é seu. Tipo, aí a nunca vai poder ser usado como justificativa numa reunião. E eu não vou te ensinar análise crítica, mas eu posso te ensinar caminhos para você mitigar isso do tipo, ah, antes de você ler, você pode criar um agente revisor desse conteúdo para saber se a parada alucinou, assim, em algum ponto que foi, né, e e nunca aceitar a primeira resposta também, sabe?

74:44Olha, vocês precisam procurar uma empresa global aí de consultoria que teve dois casos, um na Austrália e acho que outro e outro acho que foi na no Canadá, eu acho, se não tô enganado, vamos citar nomes por motivos éticos.

74:59Mas o Google tá aí, gente.

75:01O Google tá aí. Acho que eles meu, eles podem ser um baita crente de vocês, porque meu, o negócio foi muito grave.

75:06Car, produziram um relatório, simplesmente mandaram pro governo. O governo falou: "Cara, esses dados aqui não fazem sentido, né?" Pois é. A gente pode pegar exemplos inclusive do estabelecimento de tarifas dos Estados Unidos na primeira leva que foi feito.

75:19[ __ ] que pariu, é verdade. Nossa, tem tem essa de países que não produziam nada sendo tarifados, tipo, é um erro muito básico, mas é é que a gente tá aprendendo a conviver, né?

75:30Obvamente, para mim é óbvio falar disso, mas pr as pessoas não é, porque elas não sabem nem escolher a ferramenta, ainda não sabem que é token. E e isso aí entra muito na questão da da da cultura da pessoa lidar com com a IA, né? Porque, cara, se eu não vou ter senso crítico pelo que a EA vai produzir, o meu papel é pegar um input e encaminhar o output, eu vou ser o primeiro a virar um agente.

75:56Você vai ser substituído. Exatamente.

75:58Qualquer agente precisa nem de um agente, cara. Um web service faz isso.

76:02Então você é o primeiro a a a tá na fila da substituição, né?

76:08É o ponto que eu falei do usuário medíocre. Ele vai ser sempre usuário medíocre se ele fizer só isso, ele não for capaz de fazer o novo papel, novo papel não, né? O papel do humano sempre foi análise crítica, mas agora se torna mais importante porque o potencial de você fazer uma besteira é é altíssimo, porque você faz muito mais rápido.

76:24Exato. E e muita gente fala e eh evita falar disso, né? Porque a gente fala muito que a Iá te faz produzir muito bem, muito mais vezes.

76:33Mas ninguém fala que é muito fácil fazer merda com muito mais rápido.

76:36Com certeza. É muito mais rápido. Exato.

76:38Exato.

76:38Você vai, você sua capacidade de fazer besteira com a IA é tão exponencial quanto a sua capacidade de produzir.

76:45É isso aí.

76:46Então, por isso que é importante, cara.

76:48Falou, beleza. Você eh você botar uma metralhadora na mão do Rambo, o cara vai embora, bota uma metralhadora na mão do macaco.

76:56É isso aí.

76:58O desastre tá feito, né? É isso aí.

76:59Exatamente isso. Exatamente isso.

77:01Então, a gente tem questões aqui que são muito importantes em relação a a justamente o letramento. É, não, total. E acho que qualquer qualquer uso de A dentro de empresa, ele tem que ser pensado muito centrado no papel do humano, né? Então, beleza, a gente já entendeu que a IA pode ser criativa, pode trazer novas ideias, pode te ajudar a resolver um problema historicamente difícil de ser resolvido pelo próprio reprocessamento, né, do conhecimento humano. Mas a inovação é uma skill humana, né, você conseguir dizer se aquilo é uma inovação, se aquilo é novo, se ela tá criando uma coisa, porque ela tá ela tá reprocessando uma coisa, uma coisa que já foi feita, né? né? Então, mesmo quando você vai fazer uma coisa simples, a ideia é sempre usar estratégias do tipo pedir mais de uma coisa para você escolher depois aquela que vai ter uso para você, né? Então, o papel humano tá muito, ele tem que tá a o uso da I tem que tá muito centrado nesse papel da inovação tá no colo do ser humano, da análise crítica tá no colo do ser humano e potencializar essas coisas, né? Exato.

78:00Para produzir coisas novas.

78:01Você recebe mais insumo e você tem mais decisões porque os insumos estão estão prontos para você, né?

78:09Isso acho que é um é um é um grande diferencial, né, cara?

78:12Exato. Exato. E mesmo dentro da área de tecnologia isso acontece, né? De você é muito dev usando IA. Aí você tem dois dois dois tipos de dev, né? O dev que tá com medo de usar IA e não usa para nada e eventualmente não consegue ter a mesma velocidade que outros. Eh, e você tem o dev que se apoiou completamente no na na IA e tá gerando código loucamente e que esses códigos depois não constróem uma infraestrutura, uma arquitetura completa, né? O negócio fica frágil, não é sustentável, você precisa fazer uma modificação de feature, você não consegue, né? Então, mesmo dentro da área de tecnologia, que teoricamente deveria a gente, né? Acho que por isso essa questão da I ela ela permeia muito um universo muito mais amplo do que só tecnologia, não é só sobre escolha de ferramenta, é porque até o time de tecnologia tem dificuldade para poder trazer isso pr sua própria realidade, né?

79:00Sim. E aliás, é uma das que tá tendo mais dificuldade, eu diria, sabe?

79:03Porque a gente tá passando por uma fase que a gente tá delegando muito para irá.

79:08Uhum.

79:09Exato.

79:09Até muito com essa questão de gerar produtividade e ter essa competição de, pô, tenho que entregar mais, etc. etc. E não, e a gente não tá usando dentro da tecnologia a Iá como uma ferramenta dos processos que você já faria, sabe? Isso aí.

79:28Então, tipo, você não pode entregar uma tesque inteira pro pro para IA, na minha visão.

79:34Sim.

79:35Você vai, como que você faria aquela aquela atividade? Pô, fazer atividade A, atividade B, atividade C. Cara, pronto, vamos fazer isso fase A também com a e vai revisando nesses pontos, né?

79:48Exatamente. É a mesma situação do caso de uso. É a mesma situação do caso de uso. Quais são aplicáveis? Como é que você quebra isso em casos menores? Aonde a IA entra? A IA entra nesse processo para garantir que você tenha um código que seja sustentado a longo prazo, que você possa trazer inovação e novas funcionalidades. E esse processo simplesmente não é feito. E não é uma coisa isolada, é uma coisa muito generalizada, né? Você vê aí sistemas sendo construídos até pela facilidade de criar um um código agora por qualquer pessoa, né? Então, eh, também surge, né?

80:17A gente olha sempre pra mídia, uma coisa muito alarmista de ah, porque é o fim do dev, eh, porque, ah, todo mundo pode criar código e não é bem por aí que é a solução, né? Acho que falta um pouco só essa esse pé no chão da engenharia para conseguir adotar isso da forma correta.

80:32Vou dar um exemplo de uma coisa que eu tenho feito nos últimos dias. Eu eu tô produzindo um vídeo de um minuto que vai ser um merchandising do próprio podcast pra gente colocar em algumas mídias. E eu como bom nerd falei: "Eu não vou pedir para ninguém fazer o vídeo, eu vou fazer o vídeo".

80:50E aí eu fui lá na IA, falei: "Eu preciso de um vídeo assim, assim uma merda, porque você não é um cara dessa área, uma bosta." Aí eu falei: "Não, pera, eu tô fazendo um jeito errado eu tô sendo, eu estou sendo o cara que abre o cloud e manda ele: "Faz um RP para mim". Tá aí.

81:07Falei: "Tô, tô fazendo." Aí eu fui estudar como que você faz um vídeo publicitário, tá? Tem roteiro, definição de persona e tal. Falei: "Ah, entendi.

81:16Agora eu vou usar IA para me ajudar a fazer esses pontos aqui. Vou definir quem é o público?" Ah, esse daqui.

81:24Beleza. Foi. Usei a para me ajudar.

81:26Sim.

81:27Quem são os personagens? Ah, esse aqui.

81:30Personas são essas aqui. Qual é o público? Qual que é o roteiro? defini o roteiro. Beleza, agora eu preciso, esse personagem precisa ter um rosto, vou criar o rosto e tal. Foi assim que eu cheguei naquela moça que eu mostrei o vídeo.

81:41Ah, legal.

81:42Queí, pô, não tem ser uma pessoa assim com tr executivo e tal. Cara, eu fui fazendo etapa por etapa como você faz um vídeo e tudo isso utilizando a Iá. Tô chegando no final, o cara tá ficando maravilhoso, mas deu um trabalho do [ __ ] Exato.

81:59Mas eu não sou um cineasta, não sou um publicitário, mas eu fui procurar informação de como que um publicitário faria. Eu estou me adaptando. Claro, um publicitário provavelmente faria muito melhor do que eu sem a e faria muito melhor ainda com a Mas eu tô eu tô conseguindo fazer alguma coisa, entendeu? E aí eu falei: "Cara, isso daqui para mim é o equivalente a um cara que usa o chat e pedd fala: "Faz o tétris para mim, faz o o GTA 6".

82:28É porque foi o meu instinto inicial em em buscar IA para fazer isso, né? É, e esse letramento é importante por causa disso, porque em diferente áreas você precisa entender essa questão do do do quanto a IA pode te ajudar e o quanto os processos que você está envolvido pode ser resolvido com IA.

82:51Não, total. E acho que a realidade de uma de uma empresa é muito plural o papel que você tem ali dentro, né?

82:58Então, eu falei muito da área comercial, mas a área comercial tem que lidar com contrato, por exemplo. E você não precisa se transformar num advogado de A para você resolver o contrato. Você pode pedir uma revisão inicial para você encontrar fragilidades, tal, e reduzir a SLA que você vai ter com o seu próprio advogado, né? Então, ninguém tá falando que o a área comercial agora vai ah vai ter a capacidade de ser um advogado e fazer um contrato do começo ao fim. Não, não é isso. E a mesma coisa pro código, né? Beleza, eu posso fazer ali uma uma aplicação no Lovable para poder fazer um teste, para poder criar um protótipo e depois executar isso com algumas pessoas para validar, mas aquilo não é sustentável, não tem uma arquitetura por trás, não tem uma infrausta, eh, tem várias questões de segurança, então acaba sendo frágil na área de tecnologia porque porque você pode colocar em risco eh as a empresa, mas isso acontece com todas as áreas, como que você citou com marketing aqui eh essa de jurídico também, enfim, a área financeira, né? A gente sabe que as IAS ainda não são, tirando cloud agora, ainda tem suas questões com planilha, com número, se perde. Você não pode ter risco de alucinação usando uma planilha financeira. E por mais que você consiga reestruturar a forma que você gere uma planilha financeira, alguém especialista naquilo vai ter que checar esses números, né? Vai ter que olhar isso no final.

84:13Edu, eh, dentro, eh, da, da sua trilha também de letramento, vocês também trabalham a parte de dados, falam no sentido de, eh, a importância de ter o dado, a importância de ter o dado estruturado, saber quais são as fontes, ah, eu vou fazer, sei lá, o caso de X, eu preciso pegar esses dados dessas fontes, preciso limpar esse dado para eu tirar o modelo e assim por diante. vocês também eh chegam a falar disso também no treinamento de vocês?

84:42Eu acho que mais do que falar de dados, a gente fala sobre governança, né? Então você saber como você usa esse dado e o que eu o que eu te instruo, o que eu posso te instruir como templo é como você pode pensar melhor para ter esses dados estruturados para serem usados para IA. É mais do que ser sobre dados é sobre engenharia de contexto. E aí os dados fazem parte dessa engenharia de contexto, entendeu? Eh, de forma alguma assim, eu, e isso a gente deixa muito claro também na em todo o discurso do templo de de não se apoiar na IA exclusivamente para uso de dados, né?

85:16Você tem que ter uma checagem humana absurda, mas você consegue hoje ter capacidade, por exemplo, você pega, a gente atua muito com agências de publicidade, né? tem uma entrada grande com agências que é tem uma necessidade de de ar muito latente. E e eu que já vim desse mercado, já trabalhei em veículo, já trabalhei em agência, já trabalhei na área de em área de marketing, eu sei que é um um um uma fragilidade a área de dados desses ambientes, né? pelo tipo de profissional que tem ali dentro, pela necessidade que existem nos clientes, pela forma que você consegue juntar dados de mais de uma de um veículo para fazer um modelo de atribuição, tem uma sofisticação de dado por trás e a IA vai conseguir te ajudar a a a direcionar isso de uma forma mais eficiente. Mas você precisa ter uma noção básica do que tá por trás daquilo, né? da onde esses dados vêm, se a fonte é confiável, compilar aquilo. E você pode até pedir para ela te ajudar a estruturar isso, mas tem que ter um racional de dados que eu não vou, eu não vou te construir e dentro desse letramento. É a mesma coisa da questão da área de tecnologia ou de você fazer um vídeo, né? Eu pensei mais no sentido do eh do alerta, né, principalmente para áreas não técnicas, da importância de ter o dado estruturado, porque [ __ ] vaiá, vai lá, faz um buo, por mais que ela tenha o letramento, mas bota um dado sujo, o resultado vai ser sujo.

86:38Exato. Exato. Chiitin chit. Então, e e eu tenho a impressão que nem todo mundo também tem essa esse essa noção de que o dado também é super importante para para ter um bom modelo.

86:52Sim. Aí fazer uma reflexão aqui, cara, tua observação ela é ela é matadora, assim e eu acho que a Iara ela não resolve isso porque eh, como é que eu posso dizer isso sem parecer ofensivo, o cara que já usa o dado ruim, tem o resultado ruim hoje sem a, ele vai continuar fazendo isso no I, entendeu? Então a I só vai acelerar o resultado ruim do cara que já tem.

87:21E aí eu vou pegar também muito nesse nesse nesse acessment inicial quais são as necessidades que você vai ter. Se tiver algum caso relacionado a dados, provavelmente eu aborde isso no curso e ou então crie um módulo separado só para tratar dados. Isso também acontece de eu trazer um um estatístico para dar aula pro módulo de dados que é mais específico para uma área de dados, tá?

87:42Isso, aliás, tem sido uma demanda crescente, ter um módulo específico de dados. O problema, claro, é um problema de IA quando você fala no na governança como um todo, mas não é o problema da IA aplicada no negócio.

87:54É, quando você fala da governança como todo, sim, você precisa ter desde a governança de dados, o a rastreabilidade, etc., até o ponto do resultado. Sim, mas quando você tá falando do negócio aplicando o dado, cara, tem que ter uma infraestrutura por trás de governança, etc., que deu dado confiável para ele, sabe?

88:17Um MDM, etc. Falou: "Pô, esse aqui é esse produto de dado que você vai usar, entendeu?" Então é o é que e pelo que eu entendi, a Templa atua muito ali no usuário final, né? O cara que tá aplicando ali, né? E o cara que tá sendo letrado para usar a aplicação de dado.

88:35Agora quando você olha o ciclo inteiro, sim, pô, como é que eu vou? O cara vai usar um dado, que dado que ele vai utilizar? qualidade do que ele vai ter.

88:46E aí você tem que ter uma área de governância de dados, tem que ter os produtos de dados bem definidos, né?

88:50É, é menos sobre você substituir as análises que você faz por IA, mas mais para saber até onde você pode ir, o que ela pode acelerar nesse processo, eh, para você depois usar seu Power BI, por exemplo, da forma adequada, entendeu?

89:04É mais é mais esse processo anterior, faz muito sentido. E uma curiosidade, do eh vocês tm a plataforma orquestra.

89:13Isso, exato.

89:14Ela que faz esse chaveamento entre os modelos que você falou, como que funciona? Não, a gente tem uma plataforma que chama Classplay, que tá passando por uma modificação agora, mas que ela é complementar a aos letramentos, a educação. Então, funciona como LMS, que vai ter ali todos os cursos gravados, tal, e ali dentro você tem um um playground ali para você usar os modelos, criar agente, navegar a biblioteca de agentes, que que faz parte desse desse desse processo de letramento.

89:40Entendi. Então, o cara tem um ambiente de experimentação ali dentro disso. É isso. tem que ele pode fazer que estão as soluções finais ali, só a solução paga, versão enterprise que é super seguro, tem empresa que usa mesmo no dia a dia, tá? E agora a gente tá unificando as duas plataformas numa única plataforma naquilo que a gente acredita que seja o futuro dos usos desses LLMs, né? que que a dificuldade não não tem que ser você escolher qual modelo, mas qual aplicação faz sentido pro seu negócio. E e nisso, ah, com os modelos muito parecidos, o que é ouro hoje é você ter uma engenharia de contexto adequada. Então, o orquestra se se se dispõe a construir essa esse contexto de uma forma muito mais acurada dentro de cada profissional. Então, cada um tem sua licença, onde você vai ter plugado o seu WhatsApp com as mensagens que você quer que estejam lá dentro, ah, para criação de contexto. Eh, Slack ou outros comunicadores, você vai ter ali dentro CRMs, né? Qualquer ferramenta de CRM você consegue plugar ali dentro. A gente tem uma fábrica ali de criação de conectores ah com toda a plataforma do Google, toda a plataforma da Microsoft.

90:47Então, você abre ali e você vai ter o seu contexto eh corporativo como se fosse um gemo digital, né? Então ali você vai ter a sua versão digital para resolver as coisas para você. Aí você abre, meu, começou o dia, abriori. Você pode criar uma rotina para todo dia você ter alguma atividade já executada e te enviada por e-mail ou te enviada ali dentro, né? Como ela tem todo o contexto, ela consegue analisar, criar um dashboard para você e te trazer os dados e que foram compilados nos horários que você pediu. Criação de skill também ali dentro para você conseguir construir outros materiais, tal. Mas o da minha realidade ali do time de operações, eu sou eu sou diretor de operações dentro do templo, eu trago, eu tenho ali tudo que aconteceu com o meu time, eh, que eu estava conectado, né? As reuniões que eu participei, as transcrições que tão que estão ali dentro, os e-mails que foram trocados, o que tá pendente para eu resolver. Ó, você tem que resolver isso aqui, isso aqui, isso aqui, isso aqui são seus lembretes, isso aqui são suas tarefas.

91:40Já coloquei na sua, na sua caixa de saída esses rascunho Gmail, é só você chegar e e aprovar a mensagem e disparar. Criei esses esses convites de reunião que faltam. Eh, tem esses followups que você precisa fazer com tais clientes, com tal tais turmas, né, que estão começando. Então, ele te ajuda a criar esse gêmeo digital que ainda que soe com uma coisa com uma coisa vendedora, é um é o futuro que a gente vê corporativo imediato, né? Então você já vê algumas ferramentas surgindo, cada uma dentro do seu ecossistema, né? uma coisinha ali do Google, uma coisa da Microsoft e tal, mas nenhuma ferramenta agnóstica que consegue conversar com todas as ferramentas e trazerem esse contexto completo de gêmeo digital, sabe? Então, de fato, é uma é uma grande inovação.

92:26Quem conhece o pod o o PPT no compila mais de, enfim, estamos aqui há 5 anos, mas 2026, talvez ali em 2021, 22, a gente viveu uma uma histeria coletiva chamada Metaverso.

92:46Ah, sim, né? que a gente achou que seria o futuro. Uma das aplicabilidades que a gente via pro metaverso era justamente o G e digital, o Digital Twin, porque ali a gente teria uma possibilidade de eh levar todas as Se procurar, tem corte meu falando disso, que o problema do metaverso não era ser um novo half, o como era o nome?

93:12Second Life, né? Quem é da geração Z, põe no Google para saber o que que foi o Second Life, mas sim um ambiente virtual onde você tivesse todas as suas informações e onde você pudesse fazer experimentação sobre isso, né?

93:29É, e é muito louco, olhando para isso, eh, pelos termos que você usou e aí reorganizou algumas caixinhas aqui na minha cabeça de que a Iá, que foi o que atropelou o metaverso, né, porque Facebook mudou o nome, etc., o foi o trem que atravessou e destruiu tudo isso. Tá chegando nesse ponto onde você consegue ter uma digitalização sua com informações que são eh relativas ao seu mundo corporativo até, mas dá para projetar isso também pro mundo pessoal, etc. Em que você consegue fazer algumas projeções. Ah, e se eu respondesse esse meio assim? E se eu fizesse aqui?

94:14Entendeu? Isso tá chegando muito mais perto do que era de fato o metaverso.

94:19Sim. do que o Second Life 2.0 que a gente teria no em 2022, provavelmente.

94:28É, é, eu acho que assim, se eu puder, se a gente puder, olhando agora do futuro, né, o futuro que que a gente não sabia quando metaversa surgiu e podendo defender até um pouco de pegar uma maquininha agora e voltar lá naquele episódio falar, vai tá tudo errado isso aí, vai chegar o chatd atropelar tudo isso. É, é difícil você prever e é difícil você ser o pioneiro, né? Então eles tinham uns argumentos que seguem sendo verdadeiros, só que talvez a execução disso é muito difícil você saber para onde vai, né?

94:59Sim. Mas era o que muitos especialistas falavam na época de que faltava informação no mundo extra.

95:05É, exato.

95:05Tá. E aí eu vou no metaverso.

95:07Como é que eu vou criar esse contexto?

95:08Será que eu preciso de uma coisa tão lúdica? Entendeu? É, mas é, mas se a ideia ser um uma um universo paralelo ao meu, eu deveria ter meus dados lá e não e não ter ter uma outra vida. Qual o sentido ter uma outra outra vida? Eu li um livro e é isso aí. É isso aí. Eu acho que essa dificuldade que que os pioneiros têm em qualquer contexto de abstrair, né, de você, ah, beleza, mas o que será que vai ser isso no futuro, né? É, tanto que você pode ver uma empresa como a Apple, dificilmente ela é ela é a pioneira naquilo que ela se propõe fazer. Ela faz muito melhor aquilo que já foi feito inicialmente por alguém, porque ela consegue ter essa capacidade de olhar depois, né?

95:48Inclusive, sabe aonde o metaverso que a gente conheceu funciona muito bem hoje?

95:52Hum.

95:53No no mercado industrial por e a Nvidia nada de braçada nesse nisso daí, porque o cara quer montar uma uma planta fabril, pô. Pois é. Que que você faz, cara? Você modela aquilo ali, cria um metaverso daquela fábrica. Ela falou: "Pô, vai funcionar assim, se aqui vai est essa máquina ali e tal". E se eu tirar essa máquina daqui e botar aqui, qual que é o o impacto no meu fluxo de de operação? O resultado final? Produzo mais, produzo menos, onde eu coloco isso? E o cara pode experimentar à vontade, cara.

96:28É isso aí.

96:28E era isso que a gente esperava pro metaversa que a gente tá chegando agora com os modelos, né?

96:33É exato. Mas é óbvio, né? O investimento que eles fizeram até mudando de nome para ter só essa aplicação industrial, talvez não fosse o que eles queriam.

96:40Com certeza não. Com certeza não.

96:43Mas a Mas a ideia do gêmeo digital, a essência tava ali, né? O que faltava era uma forma de você conseguir processar esse contexto que é o grande valor hoje, né? Eh, de uma forma que fosse factível, que só com a Generativa que foi possível, né? Então, até quando eu falo de tanto faz o modelo que você usa, porque o que todas essas empresas querem é o seu contexto e nenhuma delas tem. A que mais tem é o Google e que ainda não dominou esse setor porque ele tá terminando de construir seus produtos, sabe?

97:09Exatamente. E isso é muito legal porque quando a gente traz pro nosso mundo home de desenvolvimento de software, etc., O que ele tá trazendo de de de insumo aqui para para falar do contexto de um cara que é da área comercial, da cara do jurídico, etc. É muito semelhante ao que a gente tem no harness quando a gente tá trabalhando com desenvolvimento. Então é uma aplicação que ela tem todo o contexto do que você fez, os seus arquivos, etc. E que te apoia com LLM.

97:43Porque lembrando, descendo um um stepzinho da aqui de de no nível técnico, o LLM em si, ele não tem estado, ele ele processa contexto, ele recebe contexto e devolve contexto.

97:57Ele não ele não tem persistência, né?

98:00Quem tem que fazer essa persistência é o Harness.

98:03Exatamente, né? Então, o cloud code que você usa, o Gemini Cle, o próprio Gemini que você usa na na web ou cloud web. O trabalho dessa aplicação é interagir com o Ll para gerar contexto, né?

98:18E passar pro Ll, porque o Ll é input, output.

98:22Sim.

98:22E aí nesse contexto, se você leva, é estranho falar nesse contexto, quando o assunto é contexto, né? Mas quando você leva isso para um para um uso empresarial, faz muito sentido que você tenha um harness corporativo com informações que sejam do dia a dia do cara, né?

98:39Examente. É isso aí. E quanto e quanto mais estruturado tá esse meu contexto, né, até juntando com o ponto que você tinha comentado dos dados, quanto mais estruturado tá tão os dados, tá o contexto da empresa, menos eu vou gastar, mais barato pode ser o meu modelo de LLM por trás, porque eu tenho menos necessidade de consumo de tokens, né? Então, talvez a a chave dessa dessa pra conta fechar, né, da de da gente parar de ouvir essas notícias de ah, porque a empresa tal recontratou todo mundo que ela desligou por uso de a, então ah, explodiu o gasto de a, é justamente saber usar os tokens da forma correta. Óbvio, vai ter uma queda, né? a gente tá vendo a queda do custo do token acontecer, mas a sua preocupação não tem que ser a ferramenta, tem que ser a engenharia de contexto para você justamente reduzir a necessidade de pegar o modelo mais sofisticado e aí você consegue usar ali um Gemini flash, usar um modelo mais barato para poder rodar em cima dessa engenharia que você já construiu e que vai evitar o consumo de tokens necessário, né?

99:35Sim. E vai evitar a alucinação porque ele tem contexto suficiente para ser efetivo, né?

99:39Exatamente. Exatamente. Esse é o uso correto e a natureza agradece também, né? Menos água que a gente usa.

99:46Exato.

99:47Muito bom. Muito bom, cara. Edu, que papo sensacional que a gente teve aqui.

99:52Se vacilasse a gente faria 3 horas de episódio.

99:55Aí, pronto, bateu o recorde.

99:56Ia ficar aqui, ó, horas e horas. Ia virar o xadrez verbal da tecnologia.

100:01ficar aqui horas e horas fazendo, falando sobre isso. Mas, cara, muito quem quiser entrar em contato com a Templo e entender um pouco mais sobre eh tanto essa plataforma quanto esse trabalho que eu acho essencial de letramento para esse mundo, cara, que quer levar pra empresa dele, etc. Como que faz esse contato? Pode entrar direto no nosso siteo.pro, e lá a gente vai ter toda essa todas essas páginas dos produtos explicando exatamente o que a gente faz, tá? O nosso telefone de contato também lá dentro para você poder falar do porte da sua empresa, necessidade que alguém do nosso time entre em contato para poder trocar uma ideia inicial, entender as necessidades e e dar e dar sequência, né? a gente fala que a gente não tem a jornada, tem, né, alguns produtos ali que tão, que eu não entrei tanto no detalhe aqui, mas a gente tenta sempre customizar para aquilo que são as suas dores. Então, primeiro ouvir as dores que a empresa tem para depois eu poder trazer dentro dos do meu do meu portfólio de soluções aquilo que é mais adequado, né? Então, pra indústria vai ser uma coisa, pra escritório de advocacia que tem vários também lá com a gente, já é outra solução e por aí vai.

101:08E vai ficar aqui no o link do do templo na descrição e também o linkedinho do do Edu. Você quiser ir lá trocar ideia com ele, vai direto lá e quiser deixar o comentário aqui, a gente manda direto pro cara também.

101:21É isso aí. E agradeço demais o convite.

101:23Foi ótimo o papo, pô. Bom demais, cara. Muito bom. Ron, obrigado, meu amigo.

101:28Valeu. Obrigado. Obrigado, Edu, pela pela pelo bate-papo. É um tema essencial dessa jornada de de adoção de e eu acho que, cara, todas as empresas têm que de alguma maneira botar isso no prestar atenção, né? tem que prestar atenção nisso e adotar de fato, cara, porque ah, enfim, o que a gente tem visto é muito mais caso de insucesso e um dos insucessos é por falta de letramento.

101:55Então é um tema importante.

101:57Isso aí, eu acho que os futuros do trabalho estão sendo construídos, né? E acho que não tem um futuro único. Acho que tem um futuro que faz parte daquela daquele contexto, daquele porte de empresa, daquele setor. E isso aqui e olhar para isso com atenção não é sobre ah como é que eu vou adotar IA e sim como é que eu vou olhar para esse futuro de trabalho e e como que a IA me ajuda nesse processo, né? Então a construção desse futuro de trabalho.

102:19Sim. Legal. Obrigado, Edu. Obrigado, Ron. Sempre com essa mente brilhante.

102:24Quem tá no vídeo entendeu aqui a piada.

102:28sempre com a gente aqui acompanhando. E muito obrigado a você que acompanhou a gente até agora. Obrigado pela audiência de vocês, obrigado pelo carinho de vocês. Se você ainda não se inscreveu, se você ainda não tá inscrito no canal, ainda não deu cinco estrelinhas pra gente ir lá no Spotify, se você ainda não deixou o seu comentário aqui, você tem essa última chance agora no final de mandar aqui um comentário pra gente se inscrever no canal. E se você acha que a gente agrega no seu trabalho, no seu futuro profissional, na sua carreira, você pode contribuir financeiramente aqui também com o podcast, ajudar a pagar o implante capilar do ROM que a gente tá planejando em algum tempo aí, eh, e fazer a seu sua contribuição no [email protected] no valor que você pode e que você que seu coração mandar para contribuir conosco. Beleza? Obrigado meus amigos de novo. Valeu,