Insights Gartner: por que a IA empresarial não sai do piloto

0:04 Bem-vindo ao Vibbracast: Desafios da IA no Mercado Seja muito bem-vindo a mais um episódio do vibracast, esse podcast que chama aqui pra mesa pra conversar. Líderes estratégicos de tecnologia, que são aqueles que estão tomando as decisões mais difíceis e complexas nesse momento que AIA está mudando completamente aí os alicerces do mercado de tecnologia. 0:22 Eu sou Leandro Oliveira, sou seu anfitrião aqui nesse podcast e também sou cofundador e CEO da vibra. Nós somos uma consultoria estratégica que tem ajudado as empresas a reformular os seus processos de engenharia de software para trazer AEA como um Pilar fundamental e não como uma ferramenta acessória acoplada a um processo já antigo. 0:40 Então a gente ajuda as empresas a reformular seus processos para que ela saia de fato a entregando software com muito mais velocidade, qualidade e assertividade, num espaço de tempo muito mais curto e que ajude a mexer ponteiro estratégico da, da, das operações e não apenas ganhos de eficiência. 0:57 Né? Dos desenvolvedores, enfim. Então o nosso objetivo é realmente acelerar A Entrega de produto para o mercado, ajudar as empresas. AA, renovar suas bases de de clientes, ampliar seus contratos, então gerar resultado financeiro e econômico tendo, né, a evolução da engenharia de software como um motor para fazer isso acontecer. 1:15 Bom, hoje a gente vai conversar sobre uma questão que é, vamos dizer assim, complexa, quando a ao ponto de vista é tomar decisões internas nas empresas. Quando a gente olha para fora e tenta absorver conhecimento de mercado, né? É, tem tanta informação no mercado, tem tantos movimentos, tem tanta gente falando sobre a que fica muito difícil e complexo a gente conseguir fazer o filtro disso, trazer para dentro e colocar em execução dentro do nosso contexto, da nossa empresa, que tem seus objetivos, tem suas métricas, tem suas metas. 1:49 Né? E que a gente não pode ignorar. Então é, não é só pegar uma tendência, um direcionamento e simplesmente sair aplicando, sem a gente contextualizar, entender se se faz sentido ou não. Então é sobre isso que nós vamos conversar no episódio de hoje. 2:02 Mário Galvão da Zup: Buscando Critérios no Gartner E para falar sobre esse tema, eu tenho um convidado super especial aqui, que é o Mário Galvão. Vou, vou ler aqui a colinha da apresentação do Mário e depois eu passo palavra aí para ele poder também se apresentar. Então, o Mário, ele é diretor de tecnologia da zup, onde lidera a diretoria de inovação. 2:18 A zup constrói a tecnologia para grandes organizações em contextos onde confiabilidade e segurança não são detalhes de projeto, eles são requisitos da operação. Ele acompanha de perto as discussões internacionais sobre o futuro da engenharia de software e partiu recentemente de um encontro global de executivos sobre esse tema. 2:36 Mas o que interessa hoje não é a lista do que foi previsto lá, é o que ele fez com aquilo. Depois, né? Então quais foram as decisões que mudaram de fato? O que ele decidiu não mudar? O que ele decidiu absorver, né, considerando o que ele tem na sua operação hoje? 2:54 Então é sobre esse tema que a gente vai trocar aqui com o Mário. Então, Mário, seja super bem-vindo aqui, meu querido. Obrigado por aceitar o convite. Fica à vontade aí pra complementar sua apresentação, meu querido. 3:04 Pessoa 2 Obrigado, Leandro. É prazer pessoal. Sou Mário Galvão, né? Como o Leandro comentou, sou diretor de tecnologia nasup, que é a empresa do grupo do Itaú. Estou há 20 anos aí no mercado de tecnologia, é participei desse evento do gutner que se chama gutner application Innovation and Business solution summit. 3:24 Foi muito interessante, acho que trouxe uma visão bastante realista. É de como as empresas estão falhando com o IA também, né? E qual é melhor estratégia para gerar valor de negócio e não falhar com os de a sair do piloto e conseguir. 3:41 Realmente tem entregas importantes em produção que geram valor para o negócio, então espero que eu possa trazer alguns insights interessantes para vocês no papo aqui de hoje. 3:49 Pessoa 1 Maravilha, Mário. Eu tenho conversado com diversos executivos de tecnologia, como você, e acho que uma das discussões que está comum nas falas é sobre essa falta de benchmarking super estruturado. 4:05 É com sobre essa questão de ser difícil encontrar um padrão que está gerando resultados. É realmente assim sólidos, tem ganhos, tem iniciativas com ganhos pontuais. Tem muito erro e muito aprendizado, como você falou, né? 4:20 Os erros tem sido fundamentais agora pra a gente aprender e tentar daí chegar no resultado correto. Então acho que esse tipo de conversa que a gente vai ter aqui, acho que vai ilustrar muito sobre sobre essa essa dor que é uma das que executivos como vocês estão estão, né, tendo que lidar no mercado hoje, então? 4:38 E o objetivo do nosso papo hoje aqui, Mari, é ser é ser bem direto né? Pra que outros executivos possam tentar tirar em sites bacanas e importantes hoje pra já usar nossa operação já no dia a dia. Então vamos lá já, direto pra nossa primeira pergunta então Mário, vamos lá, diz pra nós aqui, cara, você que participou recentemente desse encontro aí da da Garten, onde reuniu né? 4:57 Executivos de todo mundo, né? Não é uma coisa pontual e a Garten é uma referência global pra. Pra quem tá olhando pra todos esses movimentos de IA, né? Então a intenção aqui é, o que que o que que você foi buscar lá, então trazendo do teu ponto de vista pessoal, né? 5:14 E o que que mais destacou que você esperava encontrar? 5:19 Pessoa 2 Perfeito. Leandro, acho que o que eu fui buscar lá não foi previsão. Foi critério, né? A gente é bombardeado o ano inteiro por promessa sobre IAEO que eu queria era calibrar. No próprio filtro, né? Entender o que que os grandes players estão fazendo de fato, colocando em produção o que que ainda é piloto é e contra o que vale a pena comparar as apostas, né? 5:46 Gartner: Falhas em Pilotos de IA e o Paradoxo de Jevons Que eu venho acompanhando de perto, então é o que mais destoou na minha percepção foi justamente o tom. Assim, eu esperava encontrar um evento bastante eufórico com novidades das coisas que a gente vai ter nos próximos anos. 6:01 E encontrei dados um pouco mais sombrios, digamos assim, né? Então vou dar alguns exemplos aqui. É, o dinheiro entrou em 2026. A gente já tem um gasto global de 2.5 trilhões de dólares é em com e a nas empresas, né? 6:23 Mas mais de 90% é das iniciativas estão em piloto, só 5%. Chegaram à produção e uma parte desses 5% que de fato geraram valor esperado em produção. Então é um número ainda muito pequeno. 6:38 Acho que a grande maioria das empresas está passando é por essa trajetória de conseguir sair do piloto e de fato gerar valor em produção, né? Uma previsão mais dura ali também do evento, né? 6:54 Em até até 2029, mais de 70% das iniciativas. De a gente empresarial vão falhar, né? O Garten prevê que é, se a gente não tiver bons critérios de aplicação das soluções, a tendência de falha é maior. 7:12 E não é por falta de tecnologia, mas sim por má aplicação mesmo. Tá? E uma outra manchete assim, bem contra intuitiva, que acho que vai de é encontro com com que muitos executivos de tecnologia hoje. 7:28 É, talvez divergem de opinião, é, o Cartoon prevê um aumento do volume de desenvolvedores e não uma diminuição, né? Qual que é o argumento pra isso? Eles chamam é, usaram ali o paradoxo de gvons, né? Paradoxo de gvons ali surgiu é em 1800 e pouco ainda, né? 7:47 Na época da indústria, é dos motores a vapor que usavam carvão como combustível. O que aconteceu naquela época? Eles conseguiram fazer um motor mais eficiente, que consumia muito menos carvão. Então, todo mundo acreditava que o consumo de carvão iria diminuir globalmente pelo mundo inteiro, porque agora os motores eram muito mais eficientes. 8:11 E o que aconteceu foi oposto. Como o motor era mais eficiente, valia mais a pena resolver problemas usando motor de vapor com base no uso de carvão. Então o volume de motores aumentou globalmente? Logo, o consumo de carvão também aumentou. 8:28 Isso se repete historicamente em diversas situações, né? Por exemplo, caixas eletrônicos nas agências bancárias. Então, o mesmo efeito você otimiza a operação de uma agência, o que viabiliza um banco a ter várias várias agências. 8:43 E ao longo do tempo, o número de funcionários dos bancos aumenta também. É planilhas pra contadores. E na área de tecnologia, a gente já presenciou isso em outros momentos, né? Cloud que abstrai toda parte ali de servidores é a as linguagens de programação. 9:01 E agora a inteligência artificial também vem como um componente que ajuda aqui a reduzir o custo unitário de software, que faz com que mais problemas possam ser resolvidos com software. Porque viabilizou o custo? 9:18 Logo, a demanda aumenta e, portanto, mais engenheiros. Então essa é uma previsão que acho que vai bastante contra o que muitos executivos acreditam hoje, né? Então acho que em modo geral. Assim, um resumo eu queria trazer para você é que acho que o evento não foi muito voltado AA mostrar o que AIA vai ter de novidades, mas sim o que a gente precisa. 9:43 Se precaver, está preparado no mundo empresarial para não falhar com o IA e tomar boas decisões para gerar valor de negócio. 9:52 Pessoa 1 Muito interessante ver o recorte que você que você trouxe dos dados, né? Basicamente a gente tem IA, gasta bastante. A falha é praticamente certa, EAA mão de obra que a gente achou que não IA precisar mais tanto vamos precisar mais do que a gente imaginava. 10:10 Então realmente é um contexto que sai um pouco fora do que a gente é, tá tá ali esperando, né? É? E eu e olhando aqui um pouco pra pra esse, pra esse cenário dos pilotos que você comentou, Mário, é, a gente, tá? 10:26 Você foi um que a gente convidou até pra tá né com a gente. Quando a gente lançou o conceito de Discord cognitivo No No no mercado, né? É na época lá você apresentando uma solução até aí, as iniciativas que vocês estavam fazendo na zoop e com o Itaú. E isso, cara, se a gente lembrar, foi, acho que foi agosto do ano passado, né? 10:42 Então a gente está falando de 1 ano, de 1 ano, exatamente agora, um ano desse primeiro movimento que a gente até fez em conjunto aí. E realmente eu acho que os pilotos, eles, eles ainda estão, né? Representando a maior parte das iniciativas, porque ainda está em tempo de concluir os pilotos. 11:00 E a gente vê muito isso também em relação à consultoria que a vibra leva para o mercado, agora ajudando as empresas nesse movimento. Né? Da da evolução da engenharia de software com IA, é, muitas empresas estão fechando seus pilotos agora e aí descobrindo os novos desafios, que são os desafios mais de escalabilidade, de como transformar isso em ganho organizacional, sair dos ganhos individuais. 11:20 Então acho que está bem alinhado com a realidade que a gente está vendo por aqui também. Legal, meu caro, vamos, vamos pra próxima pergunta. 11:29 Pessoa 2 Vamos lá, Bora? 11:30 Armadilha dos Copilotos e Foco em Métricas de Negócio Lá, então, a cara quando você vê, então é quando você volta agora para casa do encontro como esse que traz esses indicadores aí que você compartilhou aqui com a gente, né? O que que daquilo colide com as suas próprias convicções, né? 11:45 Técnicas e o que que teve que que fez você questionar algo que você acreditava? 11:52 Pessoa 2 Perfeito, vamos lá. Acho que a colisão mais forte que eu tive foi o seguinte, né? A gente acreditava muito que o caminho para ter times é de alta performance. Que usam o IA para engenharia de software era começar pela adoção de coding agents, né? 12:13 Ferramentas que ajudam a geração de código é para que o desenvolvedor consiga mais rapidamente fazer uma tarefa de desenvolvimento. E depois partir para o modelo mais agente, com mais cognitivo. 12:28 Enfim, cada empresa adota uma nomenclatura, mas no modelo em que eu delego mais para inteligência artificial, executar tarefas por completo, com alguns pontos de revisão no meio, né? Baseados numa intenção mais de trás, então o Gartner classifica isso em 3 grandes etapas, né? 12:46 Ele, ele. Coloca como software engineer 1.0 o tradicional que é feito tudo a mão. O 2.0 seria aquele que já estágio que já usa copilotos para geração de código e o 3.0 seria já o modelo mais agente voltado ali em intenção gera especificação e os agentes desenvolvem software que é o modelo mais. 13:11 A mais acelerada e que gera mais resultado, né? Então a nossa crença era muito nessa linha de tem que passar por essa, esses estágios e o gás, né? Aponta o estágio 2.0 como uma armadilha, porque ele dá a sensação de ganho de velocidade. 13:28 Mas na prática é, a gente só desloca Oo gargalo pra outro lugar, né? Quando OA gente acelera a escrita de código. Mas, por exemplo, requisitos, revisões, randofs, deploy, provisionalmente de Infra continuam com gargalo, então o gargalo não desaparece, ele só desloca de lugar, então o gato recomenda de tentar acelerar o máximo pra ir direto pro 3.0, né? 13:54 Gaste o seu esforço na sua empresa pra que as equipes cognitivas já se adequem ao modelo no 3.0. Então esse foi um. Um ponto bastante importante que foi um pouco contra o que a gente acreditava antes e já estamos mudando aqui um pouco a linha de pensamento nesse sentido. 14:14 O segundo ponto foi relacionado a métricas. Acho que 11 dos pensamentos que vem logo em mente quando a gente é começa a usar IA é, putz, eu vou melhorar meus é indicadores aqui de performance mesmo, de. 14:30 É de times de engenharia, né? Vou melhorar a lead, time de história, lead time de feature. Vou ter um custo menor por é, por médio, por história é vou ter mais qualidade, menor e volume de incidentes, coisas do tipo. 14:46 Mas, na prática, o que é que o Garten recomenda? Esses indicadores especificamente técnicos deixam um pouco de fazer sentido. Quando você atinge um nível de maturidade muito alto de desenvolvimento de software, que que passa a ser mais importante, então os indicadores de negócio mesmo os indicadores de negócio. 15:10 Então é alguns argumentos pra pra isso, né? Antes era muito importante eu definir super bem o que eu vou fazer em termos de engenharia de software pra pra entregar um produto digital, por exemplo. Porque eu não, eu não podia errar no produto, era 6 meses de investimento, uma equipe muito grande. 15:29 Agora não. Eu tenho mais graus de Liberdade pra errar, porque eu construo muito rápido uma solução pra poder testar em produção e ver se vai dar o resultado esperado ou não. Então é AA velocidade, ela passa a ser já mais natural que seja rápido e tá tudo bem. 15:52 Mas pode ser que eu faça um projeto que eu não vou gerar valor em produção, enquanto se eu fizer um outro projeto, eu vou gerar valor em produção. Então vamos olhar pro valor em produção, vamos olhar pros pros indicadores de negócio. Então esse esse também foi um ponto que eu achei bastante interessante. Eu acho que faz muito sentido, né? 16:07 É, e teve um momento que mais do que colidir, me marcou um pouco pessoalmente. Também foi o caso do Itaú, que foi citado no palco, né? Sobre. É 11 exemplo de time que já tem uma execução, é 100% autônoma pra um determinado fluxo, ou seja, não tem humanos mais, né? 16:29 O fluxo vai por completo. Feedbacks do do do usuário que alimentam a uma base de dados e diariamente a os agentes analisam, geram é especificações do que precisa ser melhorada no sistema. Executam fazem de produção numa esteira. 16:46 É 100% autônomo? Então é. Acho que foi bastante emblemático pra mim que faço parte parte aqui do grupo do do Itaú, né? De ter tido isso lá no evento e acho que simboliza um pouco do caminho é que a gente tá percorrendo aqui. 17:03 Pessoa 1 Caramba, o primeiro. Parabéns, Mário. Sensacional, cara. Esse essa citação aí do do Itaú, trabalho de vocês, essa esteira autônoma. Ô meu querido, parabéns a gente de verdade pelo pelo feedback da própria Gartner, né? EE, pelo trabalho que vocês estão executando, cara, eu fico muito, muito feliz pelo amigo. 17:20 É os pontos que que você citou aqui pra você que tá nos vendo aqui. Eu tô escutando o Mário, né? Aprendendo com os feedbacks que ele tá trazendo o evento agora eu não li não, não me informei antes justamente pra poder ter essa. 17:35 Essa surpresa aqui, né? Aqui durante Oo nosso podcast é fazendo um paralelo né, com com o que a gente vem vem falando e fazendo na vibra eu fico 2 pontos, você citou pra pra mim, foram bem gratificantes, que significa que o que a gente tem feito por aqui também está no está alinhado, né? 17:51 OOO primeiro deles que me chamou atenção ali foi a questão do quer dizer, o primeiro não vou citar, vou começar pelo último ali, que foi a questão de mudar os indicadores, né? É muda se os indicadores que que você tem que olhar é, a gente vem ouvindo muito do mercado, falando agora a mercado nacional, né? 18:10 É sobre a questão da AIA não jerou EAIA, só consome tokens. AIA cara AIOAIA só vai fazer isso quando você não tá direcionando Oo poder dela para mexer o indicador correto, né? Isso a gente vem falando desde o ano passado que a gente começou AA levar esse conceito pro mercado sobre. 18:26 É olhar Oo time to marketing, né? Algum. Como é que você acelera isso? Como é que você sustenta uma base, ou seja, diminui o churne dos teus contratos, porque o teu concorrente levou a uma solução mais rápida para o mercado, então a sustentação de base é tudo que gera, né? 18:42 Reflexo, indicadores de fato, econômicos da operação, né? Seja faturamento, seja Ebitda, seja lucro líquido, né, de fato negócio. E menos, né? Aquelas questões técnicas, né? E o primeiro ponto que você falou é, eu vi na é isso, na verdade, eu eu vi de algum, algum conteúdo no LinkedIn já fazem. 19:02 Eu acho que foi no final do ano passado sobre essa questão dos níveis de maturidade da IA, e ele sinalizava lá do envolvimento da gente como nível avançado, né, e que é o que a gente leva, né, com o conceito de esporte, cognitivo. Então, e a e a gente olhando as empresas que já estavam fazendo iniciativas com IA, a maioria está nesse segundo ponto que você falou ali que que a Garten classificou como armadilha. 19:21 Que a gente vê que gera às vezes ali 20 a 40% de ganho é em alguns indicadores ali em termos de velocidade e desempenho, porque melhorou o trabalho do Dev, melhorou, acelerou o volume de geração de código. Porém, é aí que mora a questão de cara e a sombra tá gerando curso e não tá gerando resultado, né? 19:38 De fato, financeiro pra empresa econômica, né? Então a hora que você pula pro pro próximo, aí AA maquininha começa AA girar pro pro lado correto. Então cara, fico bem, bem feliz aí que né. Os os indícios? Está no caminho correto, que a gente tem tem trabalhado aí também na vibra cara, muito bom, vamos lá para terceira, então, para que parte do que você viu lá lá, Mário, se torne viável na prática, o que que precisa mudar na forma como os líderes de tecnologia pensam? 20:06 Confiabilidade, Não-Determinismo e Governança em IA Confiabilidade e segurança acho que esse é um tema bem importante também que o pessoal tem citado sobre AEA, né? AA governança, a confiabilidade e segurança. 20:16 Pessoa 2 Perfeito, ô Leandro. É, esse foi um tema bem central do do evento e do garting fez a gente refletir muito aqui, né? É o garting fez até uma fórmula de de como gerar valor com os de Ah, e a base dessa fórmula tem lá confiabilidade, tem segurança, tem algumas coisas que não podem falhar, e se uma delas falhar, a sua base é zero, logo o resultado é zero também. 20:42 Então acho que é um tema é bastante, bastante importante. É, então vamos lá. Acho que na minha leitura aqui, são 4 mudanças de mentalidade que todo líder de tecnologia vai precisar fazer. A primeira, o ciclo deixa de ser linear e vira 2 faces, né? 21:01 Como eu comentei, intenção e implementação é na fase de intenção. Humanos declaram que querem especificações vivas ali, com critérios de aceite, restrições e etcetera. E nas de implementação, os agentes executam dentro de uma plataforma. 21:19 É o conceito que eu mais gostei. Fricção com propósito você não tira o humano do processo, você posiciona o humano por risco e criticidade. Então, se for algo de baixo risco, baixo criticidade, você delega mais pra ir a executar o trabalho. 21:37 Quando é mais maior risco, é maior criticidade. O humano precisa revisar passo a passo, não detalhe, né? Então um pouco desse é o pensamento e essa mudança de sair de um ciclo linear para esse novo ciclo, com essas 2 fases, é uma mudança custosa e é trabalho, no meu ponto de vista, de liderança, de tecnologia, né? 22:00 Foi o segundo ponto. É confiança vira artefato de engenharia, não Esperança, né? Então, existem algumas técnicas é que devem ser aplicadas e que Oo Gartner recomenda. Como assim? 22:16 É super importantes para garantir confiabilidade de uma solução. Uma delas é o Eval drive in development, né? É o edd. Seria o equivalente ao tdd ou teste de develpent, mais pro mundo de a como é que eu garanto testes de uma solução agente? 22:34 É se a resposta ela não pode, nem sempre ela é a mesma, né? Pode ter variações, porque a IA, se eu construir um chat bot ali que conversa com o usuário, vai depender muito da conversa do vai depender é muito do do modelo que eu estou usando. 22:50 A resposta pode variar um pouco, mas eu consigo também usar uma outra IA para poder validar se aquela resposta está ok, se não está ok, por exemplo, né, que é uma técnica chamada LM esa jud, né? Você teu. 11 agente que vale do outro esse é é uma é uma das formas. 23:08 Eu posso ter checagens determinísticas em alguns contextos assim pra garantir que a Iata dando é números corretos quando o usuário pede, por exemplo, ou quando eu peço pra registrar um chamado, eu posso conferir se o chamado foi registrado no meu sistema via custom todos e por aí vai. 23:26 Então existem algumas formas de fazer essas checagens pra garantir que a solução de fato tá respondendo da forma correta. Então, na visão do ertner é e a confiança virá de fato. Por quê? Porque eu tenho que ter isso já by design, quando eu for desenhar a solução, eu já tenho que definir quais são os é critérios é de aceite de de valuation no meu definition of Donald, de cada tarefa e implemento isso e os agentes executam os testes e validam se a solução é está de acordo com o que era o resultado esperado. 24:00 A cada nova evolução da solução, novamente roda aquele valor para garantir que eu não estraguei nada, que continua atendendo as expectativas originais desde o início, então acho que o mercado tende agora a passar a olhar mais para confiança como uma parte da entrega da engenharia de software. 24:22 O terceiro aspecto é o respeitar a matemática do não determinismo. Esse acho um ponto muito interessante, que é o seguinte, cada gente de a raramente passa dos 85% de assertividade, né? 24:39 Quando você tem uma solução que encadeia agentes, um agente faz uma parte do trabalho, passa pra outro, que passa pra outro. Qual que é a matemática disso? É zero ponto 85 × 0 ponto 85 × 0 ponto 85 3 agentes encadeados. Qual que é a acertividade? 24:55 61% vai ser menos. Não tem jeito, porque cada um pode errar. Vários em sequência podem trazer um resultado, né? Menos assertivo ainda, então, gaiten recomenda usar ao máximo. É soluções determinísticas. 25:16 Sempre que possível, né? Quando o determinismo não resolve você usar, mas se der para resolver de forma determinística. Por exemplo, se eu precisar fazer um cálculo em na segunda etapa aqui do exemplo dos 3 encadeamentos que eu coloquei, poxa, então talvez esse cálculo eu não vou delegar para um agente fazer Cunha a generativa, eu vou de fato fazer o cálculo implementando um código aqui que faz o cálculo. 25:39 Aí eu estou aumentando, então a acurácia é da minha solução, então esse é um ponto. Achei bem, bem interessante. É, e o quarto ponto é sobre a ter a governança como um sistema de direção e não de freio, né? 25:57 É. Então acho que Oo ponto principal da segurança é que o da da governança é que ela tem que ser algo que te permita acelerar com segurança. Então, na prática, a gente tá falando o quê, gato? Ir pra agentes e servidores? 26:13 MCP. É curadoria do que o agente pode acessar, o que ele não pode, né? Trilhas de auditoria das decisões então, tem uma série de questões que permeiam a governança pra garantir que você possa escalar com segurança uma solução dentro da sua organização. 26:31 Imagina só, né? Você escalar um produto que estava em piloto e de repente descobre que tem milhares de usuários contendo respostas erradas ou tendo problemas em produção? Então, acho que. É um pouco nessa linha de é garantir que as soluções que mais geram em valor, elas têm uma base boa de governança para garantir que algo escalar vai ser seguro. 26:55 Lições do Gartner: Modismos e Tendências em Tecnologia Então, muito bom. Eu acho que tu cobriu alguns pontos ali que até se citou sobre não tirar o humano do loop, né? Tipo, tá o humano ali dentro do processo. E essa questão do quanto mais agentes encadeados, mais para longe da do do resultado correto vai, né? 27:12 Porque diminui ali a probabilidade de de de acerto então ou ir pra pra soluções determinísticas ou ou entrar com humano ali pra como validador, né? E na da direção correta, né? É esse é um ponto que a gente vê ali que tem tido bastante assertividade quando a gente mantém, né, o humano no processo, cara muito legal, pô, super rico o evento EE, os direcionamentos que o pessoal tem trazido aí junto com você, Mário, é, vamos pra nossa quarta perguntinha então aqui. 27:41 Depois de tudo isso, Mário, o que que você já incorporou na forma de pensar a tecnologia? O que que você já descartou, né? Como modismo? E o que ainda tá observando aí com cautela. 27:53 Pessoa 2 Vamos lá? Então é. Acho que, de um modo geral, a mensagem principal foi assim, temos que ter o cuidado em, de fato gerar valor, né? É então mais do que dedicar a nossa energia. 28:10 Para acelerar o uso de a nas empresas, a energia tem que estar mais focada em buscar as oportunidades que realmente geram valor para colocar foco no uso de a é com o objetivo de geração de valor. 28:25 Então esse talvez o eixo central com base em tudo que eu vi lá No No evento, né? Eu vou citar aqui algumas coisas que eu incorporei no meu dia a dia e que a gente já tá utilizando. Outras que descartei com modismo é e algumas pra a gente observar, monitorar, pra acompanhar. 28:45 Assim, em algum momento vamos fazer sentido. Então vamos lá, as que eu incorporei aqui, né? Especificações como um artefato central do desenvolvimento, né? O espectro drive in devel é essa. É talvez uma base que foi mais natural aqui de acontecer e já é realidade na maioria dos nossos times. 29:06 O evalder reven development é algo que AA gente ainda tá trabalhando pra atingir um bom nível de maturidade. Temos algumas iniciativas, já é mais maduras nesse sentido, mas a gente já tá colocando bastante energia pra ser algo mais padronizado, digamos assim, né? 29:28 Todo time que entrega uma solução baseada em IA é deveria já. Ter os seus é, no seu definition of done, a forma de garantir a qualidade da resposta, né? E as técnicas ali propostas pelo lugar tem os devaldo even development, fazem bastante sentido na maioria dos nossos contextos. 29:50 Outro é ponto que a gente também incorporou aqui é a camada de contexto e conectividade padronizada, né? Então você ter, por exemplo, um MCP com um gato e governança, isso ajuda ali para os times poderem. 30:07 É garantir que o acesso as ferramentas é da sua organização. Ele tá distribuído, ele tá padronizado e com segurança. E dessa forma você consegue garantir que os agentes vão ter uma base mais confiável para o uso de informações, né? 30:25 Para ter o contexto. É e tem também pra essa parte de de contexto. A gente também está adotando uma técnica chamada Living intelligence, que basicamente é garantir ou periodicamente ou a cada pourrequest do desenvolvedor, garantir que a documentação base do seu projeto ela é atualizada automaticamente, porque a IA vai se responder melhor pro engenheiro de software. 30:54 Como implementar o. Alguma funcionalidade nova? Se a documentação tiver muito bem feita, né? Então quando essa documentação está desatualizada, aí ela normalmente se pede, acaba interpretando errado. O que precisa ser feito então para que ela tenha maior assertividade? 31:14 É, a gente não pode deixar nas mãos das pessoas garantir essa documentação sempre atualizada, porque há uma tendência natural. As pessoas esquecem ao longo do tempo é, a documentação tende a ficar desatualizada. Então aqui OA mudança, né? 31:32 A virada de chave principal que a gente enxergou foi é colocar isso dentro do processo, seja com uma atualização diária, por exemplo, ou ou então colocar na pipeline. Pra sempre retroalimentar o seu projeto com uma atualização da documentação e aí AIA passa a ser assertivo. 31:49 Isso ajuda também na própria adoção dos da IA, porque os desenvolvedores que desistem normalmente desistem. É quando eles vem que AIA não está acertando muito e aí eles voltam pro trabalho mais manual. Mas se AIA acertar bastante, OPA, tá dando certo, vou continuar usando, né? 32:07 Então, esses foram os pontos principais que a gente é. Já decidiu por incorporar e estar usando no dia a dia alguns que a gente descartou aqui como modismo e que o gato, né? Nos ajudou a abrir os olhos, né? É a questão de encadear agentes que eu comentei que é diminui a assertividade. 32:26 Então a gente está sempre agora procurando formas determinísticas para evitar o encadeamento. Outro ponto interessante que a gente também está tentando orientar aqui os nossos clientes a descartar é o que o gaiti chama da tese do saspocalipse, né? 32:44 Que é, algumas previsões dizem que os SAS vão ser substituídos por soluções agéticas por por IA, né? O Gartner prevê que, até 2030, no máximo 30% das funcionalidades de apps empresariais será substituídas por e a customizados. 33:03 Então, acho que a base dos SaaS continuam super Fortes. É, a gente deve ter bons complementos, né? É em cima de de funcionalidades ali que melhorem e traga um valor para o negócio, em cima de um SaaS já existente, que deve continuar existindo a maior parte dos SaaS. 33:27 É já. A gente tem que assumir que é um problema que já está resolvido pelo próprio SAS e não há necessidade talvez de substituir uma funcionalidade do SAS por é uma forma agente que é de fazer aquele mesmo trabalho, né? Qual o valor que eu vou gerar com isso? 33:43 Na maioria dos casos do segundo Garden, não, não tem grande geração de valor e, portanto, não faz sentido. Então é algo também que a gente descartou. Outro ponto que a gente descartou são as métricas que eu comentei ali, de volume, né? 34:00 De de produção de software, de velocidade, etc. Agora a gente está voltado mais pra métricas de negócio e algumas coisas a observar. Acho que 2 pontos principais para a gente observar com cautela agora nos próximos meses, próximos anos, é está surgindo uma enxurrada de protocolos de agentes. 34:21 Ei, gente, OTCPACPAGEOIE por aí vai. A gente não sabe ainda ao certo quais deles vão virar tendência igual MCP, por exemplo, né? MCP foi lançado acho que, se eu me engano, no ano passado. 34:37 Rapidamente as as organizações adotaram e hoje estão um uso massivo em escala global. O que que vai acontecer com os demais protocolos que estão surgindo, né? Então, acho que vale acompanhar, porque se algum deles é de fato se tornar bastante Maduro e escalar o uso, provavelmente as organizações também vão precisar adotar. 35:00 Perfeito é e 11. Último ponto de observação é que Oo gato prevê que 90% dos agentes construídos antes de 2028. Precisarão ser plataformados. 35:15 É, a tecnologia vai evoluir de a tal ponto, né? Que quando a gente tiver novas tecnologias disponíveis, a gente vai chegar à conclusão e falar, putz, aquele modelo que eu montei com agente lá atrás, com rag, com base de conhecimento etcétera etcétera, hoje não faz mais sentido. 35:34 Preciso replataformar. Então, qual que é a grande recomendação aqui? É, acho que o primeiro é a consciência do construir para jogar fora, né? Acho que esse esse foi bastante falado lá, que é normal, faz parte. 35:51 Então a gente precisa saber construir pra jogar fora da melhor maneira possível. Ou seja, arquitetura modular, porque nem sempre vou precisar replataformar. Tudo é se eu tiver, por exemplo, uma camada de ação, outra de inteligência, outra de registro, tudo separado. 36:10 Às vezes a plataformação pode estar mais focado só na camada de inteligência, e eu reaproveito as outras camadas. Então acho que esse é um ponto bastante é importante da gente acompanhar pra que a gente construa coisas que depois eu consiga facilmente. 36:27 É evoluir módulos da solução e não precise evoluir a solução por completo, que senão ele vai gerar 11 esforço muito maior a um custo muito maior. Muito é isso. 36:39 Pessoa 1 Nossos sites bem bem cirúrgicos, bem direcionados. É um ponto que você comentou 2 pontos, queria só trazer aqui, observar é o sasapox, o pocaleps né, que você disse aí é com certeza né? Não vai ser um abandono. 36:55 A gente já vê iniciativa de algumas empresas pegando algumas funcionalidades de um SAS e resolvendo internamente com os seus próprios sistemas web code, enfim. Mas quando a gente fala de SAS e SAS com complexidade elevada, né, com nível de maturidade, já é super avançado, tipo, não é um Vibe coaching que vai substituir um SAS, é completo, né? 37:17 Então acho que isso é muito claro e com certeza AAO apontamento aí que a que a Gartner trouxe faz sentido EEO que você trouxe agora por último, Mário, pra mim é, é muito claro, é a questão do construir pra. Pra se desfazer, né? Ou sabendo que você pode se desfazer em curto prazo porque tá evoluindo muito rápido, né? 37:35 Até semana passada a gente tava na senior é que é um dos nossos clientes, que a gente tá fazendo a consultoria e tá, a gente faz ali diversos workshops, né? E um dos pontos que a gente levou pra pro pessoal, houve um questionamento que daí o Everton respondeu assim, eu tenho a resposta pra agora. 37:50 Se me perguntar isso daqui 6 meses, pode ser que essa resposta já não seja mais essa a resposta, entendeu? Porque tá evoluindo, avançando tão rápido. Que realmente o que a gente faz hoje pode ser que já não sirva pra daqui 36 meses e muito menos pra daqui 1 ano, né? 38:06 Porque a gente já foi atropelado aí pela pelo andamento do mercado. Muito bom. Mário em sites muito bons pra quem tá acompanhando aqui, com certeza vai vai poder aproveitar bastante a sua na sua operação. Mário, vamos pra pergunta final aqui pra gente encerrar a nossa conversa é, eu queria que você só trouxesse 3 pontos. 38:25 Que um líder de tecnologia deveria estar olhando agora e que, né, não estão na pauta da maioria no teu ponto de vista? 38:32 Contexto, Confiança e Planejamento para Mais Engenheiros Perfeito. Leandro, é, vou trazer minha recomendação aqui. Então acho que são 3 pontos, na minha visão, bastante relevantes pra esse Novo Mundo aqui com o ya primeiro, né? O foco ali em ter contexto e não necessariamente importa qual é o modelo, qual é a ferramenta, etcetera, mas o contexto ele é importante pro que os times. 38:55 É que saibam trabalhar com o ya para que a dê um bom resultado. Então acho que vale olhar para técnicas como grounding Engineering, por exemplo. É garantir essa questão das espectas vivas com, como eu comentei ali, com Living intelligence, é camadas semânticas sobre dados. 39:13 Para garantir que é uma solução, consiga consultar dados em tempo real através de métricas já previamente definidas. Então tem uma série de técnicas relacionadas a garantir contexto para que um agente saiba do contexto da sua organização ao executar qualquer ação, né? 39:33 Então esse acho que é um ponto importante. Como que eu faço para garantir contexto nas minhas soluções com os de AO segundo, como eu já tinha comentado na outra pergunta, é sobre AA parte de confiança, né? Como uma engenharia mesmo, e não como consequência. 39:50 Então, a como é que a gente garante que os times sabem, sabem construir, é soluções que garantam uma boa assertividade na resposta. Como é que eu garanto que eu tenho 11 time, né? 40:06 Que é é híbrido ali entre humanos e agentes e que consegue ser assertivo e produzir bons softwares. Então, acho que a confiança passa a ser algo bastante relevante. E que a gente tem que estar de olho. Os líderes precisam é acompanhar e fazer esse planejamento junto as suas organizações para garantir é confiança tanto nos times quanto nas soluções baseadas em ata. 40:33 E por fim, se planejar para mais dinheiros e não menos, né? Acho que é pode parecer é controverso enquanto a gente olha para um determinado time. E falar assim, poxa, agora com o ya talvez eu não preciso mais de 10 pessoas. 40:51 Eu posso reduzir um pouco o meu custo aqui, né? Mas se há essa grande tendência e a sua própria organização, em algum momento vai falar assim, poxa, tá valendo mais a pena agora eu investir em software, porque eu preciso passar na frente dos meus concorrentes, eu preciso olhar para o meu negócio, eu preciso disponibilizar a fature 9 em produção para ganhar do do meu concorrente que tá aqui do lado, que que já tá lançando alguma outra coisa similar. 41:17 Então, talvez os times tendem a ser menores. O gaiten prevê que o ideal e deve chegar entre 3 a 5 pessoas. É, mas mais times vão surgir, né? 41:32 Então acho que esse planejamento de eu vou reduzir um pouco os times aqui, esse time para poder. É fazer uma solução usando OIA com a mesma eficiência que eu tinha antes com o time grande. 41:48 E essas pessoas eu vou reaproveitar pra fazer uma nova funcionalidade que estava prevista só pro ano que vem, mas vou fazer agora, por exemplo, pra acelerar A Entrega de negócio, gerar valor pro negócio. Então acho que esse tipo de planejamento ele é bastante importante pra não cair naquela cilada de. 42:06 Reduzir times agora para contratar depois de novo lá na frente? Quando? Quando entender de fato o que faz sentido, né? Então, se os líderes já entenderem desde já que esse é o caminho que vai acabar acontecendo no mercado e se planejarem para isso, acho que as lideranças de tecnologia conseguem aproveitar melhor as pessoas que já tem, com conhecimento que já tem, para já começar a entrar em novas iniciativas. 42:32 E gerar rolê pro negócio. Então acho que Oo timing aqui ele é importante, né? Essa mudança na, no meu ponto de vista, ela já começa a acontecer agora. 42:43 Pessoa 1 Perfeito. É só recapitulando aqui. Então é contexto, confiabilidade e orçamento suficiente pra pra fazer, né? Se preparar pra esses movimentos que vão No No contra contrassenso do que era a expectativa de redução, né? 43:00 E aí eu acho que isso passa também. Mário pela. Pela velocidade e maturidade na tomada de decisão dos investimentos. Com IA, né? Porque a gente vê muitos conselhos tendo dificuldades de fazer aprovações de movimentos, né? 43:16 Com AIA, muito por pela uma expectativa, acho que exagerada, em relação ao retorno desse investimento num curtíssimo espaço de tempo. Então, às vezes acontece essa discrepância. Eu acho que os pontos que você trouxe aqui apontam para um cenário de que, olha, o investimento vai precisar sendo existir, vai precisar existir, quem sabe a redução de head count que era esperado por muitos, não vai acontecer. 43:39 Claro, são previsões, né? A gente não está cravando nada assim que vai, né? É ninguém aqui é, é, é vidente, né, mas é são direcionamento que fazem sentido, né, com base no que a Garten tá vendo a nível global, então, acho que é importante sim, olhar para isso. 43:55 E uma vez que a gente se adapte e use da melhor forma para o nosso contexto, a gente consegue tomar decisões melhores para fazer investimentos que vão gerar resultados, nunca perdendo de vista os indicadores corretos que você falou, né? Que são os indicadores do negócio. E não é algumas métricas que sabe até de vaidade que começam a acontecer dentro do cenário de tecnologia. 44:13 Muito bom, Mari. Muito bom pra você que tá nos acompanhando até aqui. É esse tipo de conversa que a gente tem aqui No No vibracast com executivos do calibre e do Mário. Que está ali na zup junto com o Itaú, acompanhando os movimentos globais. E se você quiser ver mais conversas como essas, busca lá no nosso site vibra com 2 bs.com.br. 44:35 Lá você encontra os links do do vibracast no Spotify, no YouTube e todas as informações para acompanhar os nossos movimentos. Aí o que a gente vem levando nas redes sociais? Mário, meu querido, muito obrigado mais uma vez caro por você ter aceitado o convite, por ter compartilhado todos esses insights que você absorveu lá no evento da Gartner e também trazer o teu ponto de vista, né? 44:54 Como o líder é estratégico, de tecnologia que tá tentando absorver da melhor forma esses esses insights, então queria é te agradecer e te deixar mais um espaço aqui para você. É fazer a despedida aqui com o pessoal. 45:07 Pessoa 2 Eu que agradeço pela oportunidade aqui. Leandro. Acho que foi bastante produtivo, bacana aqui o nosso papo. Fico à disposição. É para o que for preciso aqui daqui para frente, né? Novos eventos, aí Conta Comigo é, queria aproveitar o espaço também só para divulgar aqui no dia 3 de setembro é a gente vai ter também um podcast feito pela zup, que vai também abordar temas do Garten. 45:30 A gente também vai trazer é 111 executivo do Garten para participar junto com com a gente, né? É chama zup cast ali, o podcast da zup, então deixar só o convite aqui para galera e muito obrigado mais uma vez, Leandro. 45:45 Pessoa 1 Maravilha, meu querido, então é isso, nos vamos aí no próximo vigber cast tchauzinho.