Embora esse vídeo seja sobre layoff, ele não é feito para te deixar ansioso. Como eu comentei no último vídeo, eu agora quero vir aqui no canal numa nova temporada, onde eu vou compartilhar contigo algumas coisas que eu tenho descobrido, algumas dicas de como se manter atualizado e investir no teu futuro. E falando investir no teu futuro, tu pode aprender a investir no Brasil e no mundo na AUVP.
O link tá aqui na descrição. Se tu falar que veio aqui do canal, tu ainda ganha um brinde aí na tua casa. Então vamos lá.
A Oracle ela demitiu 20. 000, de 20 a 30. 000 trabalhadores às 6 da manhã, né?
Basicamente lá a galera tava começando seu dia quando veio um e-mail da empresa dizendo: "Seu cargo foi eliminado, obrigado pelos anos de serviço. " Na verdade, nem devem ter tido acesso ao e-mail, porque quando essas grandes empresas te demitem, tu simplesmente não consegue logar. É assim que tu percebe que tu foi leofado.
Mas vamos falar um pouco da Oracle, cara. A O A Oro é uma empresa aí com market cap de 400 bilhões de dólares, um crescimento aí de 22% ah no trimestre e o Larryon é o terceiro mais rico do planeta e ele demitiu de 20 a 30. 000 pessoas num único e-mail automático, né?
Então qual que foi o motivo dessa dessa demissão? Segundo, né, a Oracle fala ou o vazamento, é que agentes de eles estão substituindo o trabalho de DBAs. Mas aí eu fiquei me questionando, cara, como assim?
Tá ligado? Tipo, Tinha 20. 000 DBAs, não?
Provavelmente alguns DBAs foram demitidos e a galera cria todo toda uma teoria da conspiração que a IA já tá substituindo a profissão de DBA e o dinheiro economizado vai para dos data centers do projeto Stargate. Cara, o projeto Stargate eu não sei nem se vai sair do papel, né? Mas eu acredito que sim, o dinheiro investido pode ir pro pro data center, né?
esse dinheiro economizado, digamos assim, na mão de obra de profissionais que gera muito caixa pra empresa. Mas aí é uma decisão da empresa, sabe? Eu acho que a gente tem que olhar todas essas notícias de layoffs com cautela para não achar que agora a IA tá destruindo uma profissão já.
A IA vai modificar a forma que a gente trabalha, vai talvez modificar o nosso cargo no futuro, talvez a gente tenha que mudar de profissão, mantendo algumas das habilidades que a gente tinha. Isso pode acontecer, mas tem uma coisa que o professor Fran Figueiroa nos ensinou na palestra que ele fez lá no nosso encontro presencial do Stupo Button Club, é que toda profissão, ou melhor, toda tarefa que tu faz de alto risco e o risco aqui é de dar errado, não vai ser substituído por IA. Então tudo que tu faz que tem uma certa criticidade vai ainda precisar de um humano para aprovar.
Quantos humanos a gente ainda não sabe. Mas nesse vídeo aqui eu quero te ensinar algumas coisas, cara, porque o que eu tenho percebido é que muitos de vocês estão usando e assim, eu vejo aqui no no chat muitos perguntando: "Lucas, qual que é o agente que tu tá utilizando para codar? Me mostra aí qual que é as ferramentas que tu utiliza e eu quero fazer um vídeo só sobre isso.
" Mas eu percebi que muitos de vocês tá só escrevendo código, tá ligado? cunhar. Vocês não estão criando os seus agentes, não estão agregando valor para as empresas construindo com IA.
Então, deixa eu te dar uma dica aqui que eu já dei lá pra galera do clube que foi a seguinte: "Cara, a melhor coisa que tu pode fazer hoje numa entrevista quando alguém te perguntar: "Tu utiliza AI? " Porque isso vai ser perguntado na tua entrevista, tá? Tu pode responder sim.
Cloud code pode responder: "Ah, eu uso o copilot, eu uso o GPT. A pior coisa que tu pode falar é: "Uso o chat GPT, né? Eu vou lá e pergunto para ele, mas eu ainda não confio muito, né?
Então eu só vou lá, pergunto, vejo se faz sentido e se fizer, daí eu implemento algo semelhante. Não, cara, tipo, que isso, tá ligado? E ninguém mais faz isso.
Já faz uns no mínimo uns s meses, né, meu? Então, vamos lá, cara. O que tu o que tu vai precisar responder nessas entrevistas no futuro e e nem os entrevistadores estão preparados para isso, tá?
Mas eles vão estar daqui a pouquinho. É o seguinte, cara. Sim, eu criei X.
Então, o que que é esse X que tu pode ter criado com IA? Ah, um side project. Eu criei um dashboard bem bonitinho com gestão de clientes, usuários e produtos com a IA.
Não, não é isso que eu tô falando, cara. É basicamente o seguinte, cara. Tinha poss, tinha PMS lá do meu projeto que eles estavam sempre perguntando algumas coisas para nós.
Ah, como é que aquela funcionalidade tá implementada? Como é que anda a as nossas feature flags, os analytics? E basicamente eu tinha que fazer o Let me cloud for you, né?
Lembro do Let Me Google For? Que as pessoas fazem uma pergunta para ti que tu poderia simplesmente perguntar no Google? Hoje em dia, todos esses stakeholders aqui, e a gente tá falando da gestão ou da galera de produto, galera de projeto, de outra área que não é a área que tem acesso ao código fonte, todos eles te fazem uma pergunta e tu vai lá e repassa essa pergunta pro cloud, pro GPT ou qualquer que seja aí o agente que tá integrado na tua COD base.
Então, uma das coisas que tu pode falar que tu criou é um bote, cara. Ah, eu criei um bote no Slack, eu criei um bote no Teams, que qualquer usuário pode anotar o bot, fazer uma pergunta e esse bote vai ter acesso ao nosso repositório e responder essas perguntas. Então, eu nunca mais precisei, o time não precisou mais perder tempo respondendo perguntas que que era referente a como algo estava implementado.
E uma das coisas que eu sempre falei para vocês, a melhor documentação é o teu código, certo? Uma das complicações de gerar documentação é manter elas atualizadas. Hoje em dia a gente tá criando mais documentação através dos pons, de instruções, de skills, de agentes, mas a gente também tá criando bastante documentação que vai ficar defasada.
Então eu ainda continuo batendo na tecla que a melhor documentação é o teu código. E cara, todos esses agentes, como Cloud Code, por exemplo, que tá rodando aí no teu terminal, o Open Code, todas essas ferramentas que tem ali uma implementação de agente implementada, conseguem utilizar as ferramentas do teu terminal. E essas ferramentas incluem buscarem arquivos.
Então, quando alguém faz uma pergunta de produto, através de algumas instruções, a IA já consegue hoje determinar que módulo do teu projeto tá aquela pergunta é referente e desse módulo do projeto pesquisar arquivos que tenham palavraschaves importantes e aí encontrar a implementação que precisa, sabe? Então, tipo, não, tu não precisa estar documentando, gerando mais documentação. Tu pode sim continuar utilizando o teu código como documentação, principalmente tá usando aí um modelo que tem uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.
Claro que se tu tiver um monorrepo gigante, como até é o caso dos projetos que eu trabalho, tu pode criar um MD para cada módulo, né? Então tu cria uma documentação para aquele módulo e isso também vai ajudar o agente a encontrar a resposta. Então quando alguém te perguntar numa entrevista aí em 2026, "Tu utiliza IA, cara, tu tem que ter em mente que o mínimo é é sim, tá ligado?
Eu codo com IA. Isso todo mundo já faz, tá ligado? Isso aqui não já não é nada de de novo.
O que vai começar a ser de novo é como que tu alavanca e tu escala o negócio da empresa, tá ligado? Pode ter criado aqui um agente pro time de suporte, tu pode ter criado um agente pro time financeiro para monitorar os gastos da AWS, para não ficar te pedindo relatório e por aí vai. E esse layoff da Oracle, eu trouxe ele aqui hoje para vocês, cara, porque eu quero usar como exemplo justamente isso, tá?
a tua capacidade de fazer o que a Oracle fez, de criar esses esses agentes autônomos. Então, vazou aí que a Oracle estaria criando pilotos de agentes de A, fazendo administração de de banco, tá? Há pelo menos 8 meses.
Ou seja, a Oracle, a empresa que inventou o conceito de DBA, tava automatizando já o DBA. E a grande questão é quem que tava automatizando o DBA? Alguém que provavelmente não foi leofado, né?
E fazer esse tipo de automatização, cara, não é muita mágica, tá ligado? É basicamente um padrão de engenharia que de qualquer automatização que tu pode muitas vezes fazer em 30 linhas. Então, se eu fosse pensar aqui numa anatomia de do agente DBA e os DBAs que estão aí me corrijam se eu estiver errado, o que tu vai precisar fazer é um LLM planner.
Então, tu vai criar um plano para esse LLM. Isso aqui tu pode replicar depois para qualquer outro agente que tu queira criar, tá? Nesse plano tu vai ter o teu system prompt.
E nesse system prompt vai criar algo que a gente chama de playbook. playbook do DBA. Esse planner ele tem que ter acesso a algumas ferramentas, tá?
Então a gente tem que criar um tool call loop. E aqui no caso do DBA eu posso assumir que a gente teria coisas como o PS PSQL, PSCEle Backol, Cloudw da vida, o Slack. Então, tu vai colocar todas as ferramentas ali que um DBA poderia estar utilizando no teu projeto.
Depois disso, tu vai ter que criar o módulo de observação. Então, é o resultado da da query que depois vai virar contexto. Aí tu tem a camada de LLM decision, que é a parte que a LLM vai tomar uma decisão.
Tá feito. Eu preciso tentar novamente, eu preciso pedir ajuda para um humano, sei lá, falar pro humano confirmar alguma ação. E depois tu tem a camada que a gente chama de right back, que é basicamente fazer fazer o log, criar ticket, fazer a a as notificações.
Então esse vai ser o output do teu agente, tá? Isso aqui é 90% dos agentes que vão surgir aí no durante esse ano. Aí tu tem quatro componentes.
Esses quatro componentes vão ser essenciais para vocês, tá? O primeiro deles é o trigger, é o gatilho. Esse gatilho aqui pode ser, sei lá, pode ser uma um chrome job rodando um um alerta do data do.
Aí tu pode implementar isso através de web hooks. Então tu vai ter algum gatilho pro teu agente. Então aqui não é a LLM decidindo sozinha o que fazer, tá ligado?
A LLM vai ser acionada quando algo acontecer. Então por isso que eu chamo do gatilho da LLM. Então, por exemplo, pô, eu vou criar um agente aqui que resolve ã bugs de criticidade baixa no meu sistema.
Pô, tu pode conectar no DataD, no Centry, no Crash Litex, todos esses sistemas têm serviço de notificação, web hooks. Tu pode fazer com que quando uma nova issue aparecer numa release que tu tá fazendo rollout, por exemplo, tu começou a release, tu vai fazer um um rollout ali ou tu tá fazendo um canary de 5% e um novo bug foi apareceu uma nova is apareceu no centry lá que a primeira aparição dela é nessa release que tu tá fazendo rollout, pô. Isso automaticamente poderia criar um ticket no Gira que automaticamente poderia spawnar um agente que vai já fazer o git blame, investigar o teu código e criar um draft piar, tá ligado?
Já colocar um um pi de rascunho corrigindo aquela iso. Pô, cara, isso é um agente de automatização de bugs que tu poderia estar criando aí, que numa próxima entrevista de emprego, quando tu chegar lá e tu explicar que tu criou isso, os caras vão falar: "Pô, esse cara, eu nem vou perguntar se ele usa Cloud ou Codex, né? Olha o que o cara criou".
É óbvio que ele usa. Então o que tu tem que fazer aí nas próximas entrevistas de emprego é mostrar que é óbvio que tu usa Iá, tá ligado? Que pergunta estúpida.
Bom, aí tem vários outros. Eu não vou falar de todos aqui esses elementos. Eu vou deixar isso aqui exclusivo pra turma do stupid Botton Club da Tatsuer.
Cara, po seria a maior sacanagem fazer isso, né? Aqueles aqueles velhos gatilhos de de velo de cursinho, né? Não, cara, é o to white list, tá?
Então, eh, uma das coisas que a galera fala, cara, eu, eu tenho medo do que o agente pode fazer. Então, tu pode ter basicamente uma lista de aprovações lá de ferramentas. Então, a gente só pode chamar as funções que tu vai expor.
Por exemplo, cara, eu quero rodar uma query, eu quero fazer um um um check table ã stats, eu quero fazer rotate connection pool, esse tipo de coisa, tá? Tu não vai, por exemplo, nunca nunca vai habilitar um drop table. Então, um agente de DBA, tu não vai colocar lá na lista de aprovações de comandos um drop table, tá?
Esse é o segundo elemento. Esse aqui é é meio óbvio, tá ligado? Terceiro ponto é o loop de observação.
Então isso aqui é a decisão que tu vai que tu vai ter que tomar para gerar o teu output. Quarto, tu tem o escape hatch. Então cara, sempre tem um caminho pro humano, né?
E como que tu faz isso? No próprio Persua, por exemplo, eu tenho alguma alguns prompts de precisão de rati. Muitas vezes a gente chama de confiança, né?
Se tu tiver usando um modelo bom, cara, qualquer ali o GPT 4o, os novos Codex, todos eles eles conseguem fazer uma análise de confiança dele mesmo sobre o output que ele tá te dizendo. Então, por exemplo, pô, se tu tiver uma confiança menor que 70%, tu pausa e chama o o humano, tá? Isso a gente chama de escape hat.
Isso aqui é é um padrão, tá? A orco não inventou isso. Tu pode replicar isso e quem sabe aí fazer a tua empresa leufar 20.
000 trabalhadores que a família dependia deles. Eu tô falando isso porque, tipo, me, eu tô pensando, tá ligado? Tô te ensinando a fazer algo, a gente tá fazendo algo, a gente tá destruindo nossos próprios empregos, né?
Talvez a gente pudesse parar de automatizar as coisas. Eu eu te mostrei como fazer, como que eu faria, deve ter trentas formas de fazer, mas agora eu me pego questionando, tá ligado? Eu quero fazer isso.
Esse próprio exemplo que eu te dei aqui, que eu pensei na hora sobre um agente que automatiza a geração de tickets e bota o piar em rascunho resolvendo um bug de uma release que tá em Canary e talvez ele possa até decidir, tipo, parar a a release. Esse é um outro agente. Tu pode criar um agente, por exemplo, que faz stop de release.
Hoje, normalmente, quando a gente vai lançar uma nova versão, eu coloco lá para 5% dos usuários. Isso, mais ou menos ali onde eu trabalho, vão ser por volta de, não sei, 20, 30 milhões de usuários. Aí eu boto 5%, vai entregar para essas 20 milhões de pessoas a nova versão do aplicativo e eu fico monitorando muitas vezes os erros.
Quando um erro atinge um limite, uma criteria que a gente especificou no time, a gente pega e pausa, faz o o rout do rollout. Se não tem tanto erro, a gente aumenta de 5% para 20%. Toda a empresa faz isso, tá?
Por que que não pode ter um agente que monitora esses erros e faz o hut da release, automaticamente manda uma notificação no teu slack, no teu teams e por aí vai. Então esse tipo de automatização tá agilizando para nós, porque, pô, é um trabalho manual que eu tô fazendo e que com esse trabalho manual eu consigo me liberar para fazer outras coisas e eu tenho que me liberar para fazer outras coisas e dessa forma eu não vou perder o emprego se essas outras coisas gerar valor pra empresa. Então sim, automatizações vão roubar empregos porque vão precisar de cada vez menos pessoas fazendo, né, o que a gente faz.
Mas desde que tu consiga achar outra coisa para fazer que continua gerando valor paraa empresa, a empresa não vai te demitir. É uma coisa que eu sempre falei para vocês, sabe? Ah, hoje uma empresa, ela tem um programador fazendo trabalho de três.
Então, por que que ela precisa dos três? Vamos demitir dois e ficar com um que gera trabalho de três. Eu te pergunto, tá?
E se a outra empresa que também tem três programadores não demitir os três e agora eles estão produzindo por nove, qual empresa vai gerar mais valor pro cliente? A que tem nove ou a que tem três? Então, não faz sentido a empresa automatizar para demitir, a não ser que ela não consiga utilizar aqueles recursos que agora tem tempo livre para gerar mais valor pro usuário e para colher esses valores do usuário, né, e roubar a concorrência.
Então, é mais uma questão de de mercado também. Depende muito da empresa, depende muito da concorrência e se ela vai querer demitir dois para ficar com que produz por três ou manter três que agora produzem por nove. Não esquece hidratar, deixar o like.
Comenta aqui embaixo se tu gostou mais dessa pegada de vídeo aqui, que sei lá, eu sempre vou tentar te ensinar alguma coisa que eu sei. Beleza? Fui.
>> Pô, mas agora é sério. A gente troca essas ideias direto lá no clube. Se tu quiser entrar, eu vou deixar o cupom aqui.
E era isso, tá? Te vejo por lá. Te vejo no próximo vídeo.
