Fala, dev. Ótima sexta para nós. É, seja muito bem-vindo aqui ao nosso podcast Fala Dev, o seu podcast onde você aprende a cada papo, a cada conversa.

E hoje temos um especialista sobre IA aqui. Eu digo com referência especialista, que é um cara, pô, renomado no mercado, professor, empreendedor e que além de tudo isso vai trazer muitos insightes aqui, erros e acertos no em questão de empresas, pessoal. Vamos falar muito sobre coisa bacana aqui.

Então você que tá curioso para entender opinião técnica, vem comigo e bora pro papo. Daniel, Daniel Sória, correto? Daniela, Daniel, muito obrigado, cara, por você ter aceitado esse convite aí.

meio correria aqui em São Paulo. Eu demorei quase uma hora depois do que era previsto aqui para chegar, mas cheguei. Antes de começar o papo, um brindezinho aqui, ó, de leve, pra gente sempre começar com degustando aqui essa aguinha nos estúdios.

Obrigado, produção. Obrigado todo mundo aí, cara. Obrigado ter vindo aí.

E antes da gente começar a falar, debulhar aqui do que a gente já planejou, eu quero que você se apresente pra galera e conte um pouquinho quem é o Daniel Sória, por gentileza. Claro. Eh, obrigado pelo convite.

Opa. Eh, sou o Daniel Sória. Eu trabalho com TI há um pouco mais de 10 anos.

Desses 10 anos, praticamente nove, é, vamos, vou concluir 9 anos de inteligência artificial. Então, eu comecei a trabalhar com um pouco de inteligência artificial no Itaú. Depois entrei na IBM, onde eu fiz a maior parte da minha carreira lá, fui escovei bit para construir modelo.

Depois no final ali eu tava como um pouco mais numa posição de arquiteto de IA, que a gente chama, que é como que a gente ajuda o negócio a usar a inteligência artificial. E aí eu saí da da IBM recentemente para poder fundar minha empresa que se chama Lumen, obviamente é uma empresa de AI, né? Então, Lumen AI e tô aí nessa jornada empreendedora agora em paralelo dando aulas graduação, sempre sobre IAI, pós-graduação, Rocket City e estamos aí para para poder compartilhar um pouco desses anos de ai vamos dizer assim.

Bom demais, cara. Vamos com tudo. Mas primeiro, deixa eu te presentear ali.

Você é um cara que gosta de café. Nossa camiseta exclusiva ali, ó, para quem realmente não gosta de café aqui, ó, para você, viu, meu querido, que essa camiseta aqui, eh, você pode encontrar, você que tá nos assistindo, lá na lojinha da Rocket City, tem a descrição para você clica lá. Tanto essa daqui, ó, quem lembra do show de Code, quem quer outra temporada aí, ó, eu quero.

Tá aqui a camiseta para você reviver esses tempos do Show me the Decode, também o Butf Coffee. Muita coisa legal para você encontrar. Tem blusão ou da muito legal mesmo.

A lojinha clica aqui, ó. Tem na o link da descrição. Bora lá cara, você já acetou então a gente aqui.

Estamos com esse especialista. Deixa eu voltar que eu teve um papo com o Mike, com o Diego e assim quando a gente fala sobre a a gente vai permeando, chutômetro, fala sobre coisas e tendências que muitas vezes a gente acaba não tendo muita certeza do que a gente tá falando. Agora você especialista e crescentemente estudantes pedindo muito assunto sobre IA através de um especialista aqui da nossa comunidade.

você agora com a a sua empresa, professor também aqui de a Generativa na Rocket City, falar sobre a para uma empresa é é um cunho um pouco diferente do que falar para um outro tipo de público, porque eu vejo que a as empresas muitas vezes precisam de a, mas não tem um planejamento para incluir aquele tipo de a dentro da do seu processo e tudo mais. Vamos trazer agora um pouquinho antes de falar sobre público geral para empresas que é até a sua empresa aí que está nesse momento. Qual é a maior dificuldade cara de você conseguir apresentar a importância de automação com IA em empresas?

Eu acho que são, vou citar que são três maiores dificuldades com quando a gente fala de empresa. A primeira delas é o conhecimento de A de fato. Porque o que acontece?

O chatt ele fez uma coisa incrível que foi popularizar absurdamente a IA. Então qualquer CEO de empresa hoje mexe no chatpt e acha aquilo maravilhoso e criou uma demanda absurda. Então o CEO da empresa vai pro CTO, vai pros devs e fala: "Cara, a gente precisa de AI, olha isso aqui como é maravilhoso e incrível.

Eu quero isso na minha empresa. Isso é muito positivo, por um lado, porque a gente eh tá tendo um boom no mercado. Eh, a minha empresa, a minha startup se beneficia disso porque tem essa demanda que não existia há 5 anos atrás.

Já existia e mas não existia demanda, não existia essa esse calor pelo pelo tema. Por outro lado, o chat deptica, porque o cara vai lá e qualquer coisa você pergunta, ele responde. Parece que funciona para tudo.

Se você manda uma foto do seu exame de sangue, ele responde: "O que que você tem? Então, o médico acha que resolve o problema da clínica dele. Se você manda eh uma planilha, ele responde quanto que tá você tá faturando.

Então, parece que é tudo muito fácil. E aí você gera esse esse problema que é o problema de das empresas não conseguirem implementar direito, achar que as coisas são rápidas, é plugin play, que funciona da noite pro dia e não é assim, entendeu? Você precisa de conhecimento, você precisa de pessoas preparadas para fazer isso e você vai precisar de muito trabalho para que o modelo funcione dentro da empresa.

É diferente do chatt, entendeu? Então esses problemas de de novo, falta de conhecimento interno, falta de ter uma uma estratégia bem definida do para que que eu vou usar e achar que vai ter resultado amanhã. Não vai ter resultado amanhã.

Você vai ter que ter um projeto longo para poder implementar isso, entendeu? Cara, quais aplicações agora em questão de empresas, geralmente o grande público ou até o dev que tá entrando agora, ele tem esse conhecimento limitado e não sabe, mas você como profissional consegue trazer pr pra gente que assim, eh, super voga no meio das empresas, tem alguma aplicação específica que o grande público acaba não sabendo? Eu acho que de a no geral eh tem alguns casos de uso assim que são que eu tenho visto que são muito relevantes, OK?

Eh, por exemplo, área da saúde, é super clichê você falar: "E e há para analisar uma foto de radiografia e ver se tá quebrado? " E há para ver uma ressonância e ver se tem um tumor, alguma coisa ali naquela ressonância. Isso é o clichê.

Aonde que tá rolando inovação forte na saúde? As pessoas estão tão testando. Em vez de eu mandar a imagem, por exemplo, do seu do seu da sua ressonância, eu mando os sinais elétricos que aquela ressonância captou.

E aí, tipo, você abstrai a parte que o ser humano olharia, que é pra imagem, e manda só o dado bruto paraa Iá. E a Iá começa a identificar muito mais eh dados no dado bruto do que na imagem em si. Então isso tá mudando um pouco do paradigma de A na saúde.

Tem uma startup chama runa, que eles com exame de sangue conseguem a partir desses dados mais brutos, então o exame de sangue que você consegue fazer em qualquer lugar do Brasil, por mais remoto que seja, começar a identificar traços de câncer muito tempo antes de um exame tradicional. Au! Porque tão colocando esse dado bruto sem ter que passar por processamentos para gerar imagem ou para gerar o o eletrocardiograma, por exemplo, do exame que você faz e colocando direto isso na EAI e obtendo resultados eh muito bons.

Então isso eu acho que é uma baita inovação que tá rolando na área da saúde que não tá tão claro para todo mundo ainda e tão visível. Agora, quando você vai para indústrias como finanças, eh quando você vai paraa educação, tudo que tem texto na frente, esses grandes modelos tão tão conseguindo atacar muito forte, né? Então, desde personalização de conteúdo até mesmo, eh, entendimento de como a tua marca tá na internet.

Antes você tinha um um trabalho muito grande. Eu lembro que no Itaú tinha uma área gigantesca para lidar com reclama aqui, para ir lá e ver o que que tá acontecendo, se as pessoas estão reclamando muito. Hoje com esses modelos de linguagem você consegue resolver isso, né?

É importante lembrar que o chatpt é um modelo de linguagem. Sim. Ou GPT em si, na verdade, né?

É large language models. Então, tem o language ali no meio. Sim.

Então tudo que tem linguagem ele ele destrói, ele manda muito bem e resolve vários problemas da indústria nesse sentido, entendeu? Ah, então você diria, pô, e aí você pode até trazer para nós que um dos setores que talvez vai para uma tendência alta ali seria a parte da saúde ou tem alguns outros setores que você vê, pô, isso daqui é uma expectativa daqui a uns 5 anos mais ou menos, seja quase que outro por conta da IA esse investimento bruto dela. A saúde, eu acho que que tem essa questão que que tão se descobrindo coisas além do que do que o médico conhece a partir desses modelos.

Sim. De botar o dado bruto. Quando você vai pro setor de varejo, eu acho que é um setor que tem muita tem muita ineficiência, né?

Se você olha falando um pouquinho mais de negócio, a taxa de de de lucro de um setor de varejo, né? A porcentagem que ele tem de lucro em cima do dos custos dele é muito pequena. A margem é muito apertada, é um setor, por isso que fale muita empresa, né?

A gente vê, por exemplo, a Magalu tava estouradíssima a 2021, né? Preço da ação parecido com o da Amazon e aí de repente cai, despenca tudo, porque é um setor muito difícil de você conviver. Então o varejo, eu acho que assim tem um ganho muito grande para ser encontrado ali dentro em eficiência, em atendimento e principalmente em personalização de conteúdo e de produto, né?

A gente tá cada vez vivendo um mundo que você quer ver o seu feed da rede social é específico para você. As coisas que você quer consumir são específicas para você. Cada mês, cada vez mais a gente quer expressar a nossa individualidade.

Então isso com a IA vai ser refletido no varejo. Então você vai conseguir comprar uma camiseta que ela é só sua. Você vai receber um E ads que é só para você, não é mais um pool de pessoas parecidas, não.

É um EDS específico pro Daniel, é um produto específico do jeito que eu quero que seja, entendeu? Sim, eu vejo que isso no varejo vai mudar bastante como a gente consome produtos do varejo hoje em dia, entendeu? Bom demais, cara.

Que legal você setar isso pra gente. Fique até pensando em pessoas que estão assistindo a gente, tá escutando essa questão da tendência e são sonhadores, querem ter o próprio negócio e você tem o negócio, cara, que o core é com a IA, mas pessoas querem desenvolver produtos com IA, mas não tem conhecimento nenhum, tem algum passo a passo que ela precisa primeiro observar ou aprender primeiro e entender para poder criar esse produto? É, eu eu acho que assim, existe os frameworks, que a gente fala disso inclusive nas aulas que que eu ministrei no curso, que é um passo a passo de como a entender a utilizar, né?

Primeiro você precisa entender o o a dor, o problema que você quer resolver. Depois você precisa entender se vocês têm os dados para resolver de fato essa dor. E aí você vai experimentando modelo de A para chegar no resultado final, né?

Esse é o framework é clássico da AI hoje para você implementar um projeto. Agora encontrar essa dor que aí vai de cada um. Eu eu sempre falo pr pros alunos irem atrás de um projeto que primeiro você goste, entendeu?

Então um dos meus primeiros projetos era ligado à música. Eu sempre gostei de música e eu queria validar algumas coisas para criar um modelo de AI para ver se ele encontrava uma música parecida com que a que eu gostei. Não a mesma, mas uma similar.

Então você cria um projeto que tem a ver com você e às vezes tem gente que também tem essa dor e quer pagar por isso. Eu vi alguns casos eh nos Estados Unidos que foram dois específicos. O cara pegou um modelo de a tipo GPT, treinou com livros de horóscopo e outro e e outra pessoa que fez a mesma coisa, só que treinou com a Bíblia.

E aí forneceu isso com aplicativo na App Store. Então você entra lá, você tá tendo um dia ruim, você pergunta: "Ah, o que que isso significa de acordo com o meu signo? " E ele traz um passo a passo e as pessoas estão pagando lá $ por mês.

É a mesma coisa o outro que fez com a Bíblia. Então são bundas completamente diferentes que fizeram a mesma solução. O cara entra lá e fala: "Hoje eu tive uma briga com o meu parceiro, com a minha parceira".

Ele recebe ali o versículo do dia de acordo com aquilo que a pessoa tá sentindo ou o horóscopo, né? E aí o cara tá vendendo isso por 5 e tá chovendo de assinante pagando, que pra gente talvez seria um pouco mais alto, né? R$ 25, mas que tem gente disposta a pagar por um simples app ali que tem que tem um trabalho zero de AI, né, do cara tá usando o modelo pronto, fez ali um hag, né, que que é um uma técnica para usar esse modelo de uma forma melhor e tá ganhando muito dinheiro com isso, néum?

Inclusive, eu tava lendo esses tempos que a startup que atingiu mais rápido 100 milhões de dólares de ARR, né, de 100 milhões de dólar de receita anual, é o cursor. Não sei se já ouviu falar do cursor. E eles não fizeram nada de de engenharia de de foguete.

É o VS Code, que é open source. Uhum. Com uma janela de chat com modelos que não são deles, GPT, Sonet e outros.

Sim, eles só integraram isso de uma maneira melhor e cobram R$ 100, R$ 100, R$ 150. Eu pago com um sorriso na cara porque ajuda muito. E eles estão faturando 100 milhões de dólares por ano já, assim em questões de meses, né?

Então eu acho que tem muito disso. Existe o framework que é importante você conhecer, mas eu acho que existe muito de você experimentar naquilo que te dá que te dá vontade, que te dá prazer. Se você gosta de tênis, faz alguma coisa, pega, experimenta e vai tentando que às vezes tem gente disposta a pagar por isso também, entendeu?

Boa. Aham. Deixa eu eh reduzir agora pro pro Dev que tá assistindo a gente e quer ser esse cara que tá agora se espelhando em você ali e entre outras pessoas ah para trabalhar com IA.

pro Dev hoje que ele tá lá vendo essa tendência no mercado, mas ele não sabe muito bem aonde pisar ou dar os primeiros passos para ah ser referência IA também. Cara, quais dicas você daria para essa pessoa que já é desenvolvedor, mas não sabe por onde começar a estudar sobre a aplicada em negócio? Tá?

Primeiro passo é ser curioso, você tem que experimentar as ferramentas, porque existe muito barulho no mercado nesse momento com relação a AI. Então, saiu de psique aquele barulho. Nossa, ah, que isso vai revolucionar tudo.

É 10 vezes melhor do que o chat GPT. Cara, vai lá e experimenta. Faz um um testezinho organizado com sua cabeça de dev, que você sabe fazer um teste unitário, por exemplo, e vai lá, testa um, testa no outro, testa isso em escala, vê se eles acertam em escala, porque às vezes o GPT acerta e o de PSIC acerta cinco vezes, você acha que aquilo é o suficiente, mas tenta fazer 100, você vai ver que eles erram bastante.

Não é não é simples assim. Então, experimenta as ferramentas para você tirar sua própria conclusão. Uhum.

Experimenta, não uma vez, experimenta com um raciocínio de dev, olhando, tentando debruçar naquilo e encontrar a as nuances ali mínimas daquele software que você tá olhando na tua frente. Então, acho que isso é a primeira coisa. E aí a segunda é justamente estudar com profundidade o que que são esses modelos, porque por conta dessa hype, toda hora sai um modelo como saiu de psique, agora saiu eh humanos, né, que é um agente autônomo.

E aí todo mundo fica falando: "Agora o mundo vai acabar, agora isso daqui vai acontecer". E no final do dia, essas mudanças, a gente teve um salto, e isso acontece com toda a tecnologia, né? você tem um salto muito grande rapidamente, mas no final do dia depois você acaba entrando num platô.

É normal você entra num platô de inovação, de desenvolvimento. Então do GPT 3. 5 por4 não foi tão grande assim quanto foi o barulho, a melhoria.

Eh, e isso acontece, vai acontecer melhorias vão melhorando, óbvio, mas agora as coisas estão indo de uma maneira mais gradual, só que o barulho continua sendo muito grande. Então você tem que estudar para saber a o que é a realidade entre a mudança do do modelo, o que que mudou de fato e o que que acontece ali por trás. Então, a gente tá falando sobre saber o que que é uma arquitetura de Transformers, que é de fato o que tá proporcionando esse boom hoje, né?

A arquitetura de Transformers do Google inventou isso. É um paper que saiu em 2017. A gente fala isso, é, numa parte do curso.

E esse paper possibilitou surgir o GPT, surgiu de psique, surgir tudo que veio depois, mas continua sendo a mesma arquitetura. Então dentro dessa mesma inovação de tecnologia, que foi o Transformers, precisa surgir uma nova inovação para fazer de fato um boom gigantesco. Mas a gente tem ainda aos poucos.

Então, saber disso já te ajuda a ter uma noção melhor. Eh, o próprio Manus agora fez um barulho gigantesco de novo, porque ele é um agente autônomo. Você pede para ele e comprar a passagem, ele abre o navegador, pesquisa a passagem, entra no carrinho do de compras da companhia aérea, anexa a passagem, bota o seu dado do cartão e compra para você.

Sim. E isso foi um boom gigantesco. Mas ontem ou anteontem alguém conseguiu abrir o código do Manus e falou: "Cara, é um LLM, é um Sonet.

3. 7 que saiu já recente, com um monte de conexões feitas por um dev ali a várias plataformas, várias integrações feitas, né? Então foi um bom trabalho, obviamente, mas não tem nada de engenharia de foguete, nada que uma pessoa como um dev que faz um curso de agentes e entende como que um agente é construído, não poderia construir.

Lógico que foi um time grande que fez, né? Não foi um dev sozinho, mas o que eu quero dizer que eh às vezes o mercado faz muito mais barulho do que de fato tá acontecendo, entendeu? E saber o bit do negócio é muito importante pro Dev não se perder nesse mar de barulho, de onda que tá vendo por cima, entendeu?

Ah, você falando me reflete muita experiência. E aí que eu quero chegar, como é que faz, cara, foi esse encontro entre a sua carreira e a imagino que lá atrás você começando a carreira, foco não era acabou nascendo a na sua vida. E me conta um pouquinho como é que foi esse início para você encontrar, talvez alguém se identifique com o mesmo início e também, cara, as suas dificuldades da época e técnicos, sabe?

Dificuldades técnicos ali que você teve que ultrapassar, vencer e que provavelmente todo mundo vai passar. Uhum. Eu de fato euiz, estudei engenharia mecânica, né?

E aí acabei entrando na área de TI e eu comecei a trabalhar com uma tecnologia que chama RPA, né? Robotic process automation. Você vê lá aquelas votações insanas no Big Brother, então a pessoa abre a tela assim, o computador tá votando infinitamente numa pessoa.

Ou quando você entra naqueles sorteios do Instagram e tem alguém que já comentou 50. 000 vezes lá que quer o iPhone do sorteio, isso é RPA, né? um um robozinho que imita um ser humano naquela tarefa.

Isso é é tipo um dos primórdios da IA, né? Óbvio que se chegar para alguém falar que isso é IA, muitas vezes as pessoas vão falar que não, que isso daí é não é inteligência artificial, porque não tem nada de tão inteligente. Mas foi um começo de das pessoas tentarem criar uma máquina que imita um ser humano, que no fundo é a IA.

Uhum. Então, a partir dali, eu comecei a ouvir falar desse tema e eu lembro que eu eu pegava ia para pro serviço no Itaú e tinha um no rádio ali e uma propaganda da IBM, do Watson e na época era uma propaganda mega eh sensacionalista, assim, tipo, falava que o Watson lia 50. 000 e consegudar você a como ser um melhor advogado.

E aí eu falei: "Cara, acho que esse negócio aqui vai ser a próxima tendência. Estou falando 2015, né? " Sim.

E eu olhava, falei: "Cara, eu preciso aprender isso". E foi assim que eu comecei a me conectar com AI, estudar. E aí quando teve oportunidade na IBM, eu já tinha muito mais conhecimento do que as outras pessoas, porque eu já sabia o que era, já tava estudando, né?

E aí consegui entrar nesse trein da IBM. Fiquei essa carreira toda lá no time de AI. Acho que a dificuldade principal na época era porque não tinha conhecimento disponível.

Uhum. Tinha nas universidades um um conhecimento muito acadêmico, né? No num doutorado, um mestrado extremamente desconectado no mercado de trabalho.

Existiam poucas pessoas falando sobre a EI em escolas de desenvolvimento como a Rocket City. Sim. E e esse conteúdo era majoritariamente presencial.

Então, se você não tivesse em São Paulo, muito provavelmente você não teria acesso a esse conteúdo. Era caro já na época, mas era um conteúdo muito, muito bom assim. Então eu fui atrás dessas fontes, tive que estudar bastante, tive que me dedicar muito, assim, acho que o meu primeira primeiro projeto na IBM, segunda semana de trabalho, um partner lá perguntou se eu sabia fazer um modelo.

Eu falei que sabia, mas não sabia, não sabia fazer aquele modelo. E aí eu falei que sabia num dia e fiquei a noite inteira programando. Tipo, 3 horas da manhã eu entreguei o projeto, dormi, tipo, algumas horas, acordei, voltei pra IBM, falei: "Tá aqui".

E aí o cara pegou, embalou isso e foi lá pro pro Walmart na época para vender essa solução. Então assim, dependeu muito de muita dedicação e não é porque hoje a gente tem o GPT que não depende, o dev vai ter que estudar muito, entender conceitos que são um pouco diferentes de uma de programação normal, né, de programação determinística que a gente tem eh normalmente em outras áreas como backend, front end, né, eh DevOps. Então tem que estudar demais assim, até hoje eu estudo muito para para conseguir ah continuar no mercado e assim por diante, entendeu?

É legal você falar sobre isso. Você tem pessoas, livros ou referências assim que são meio que seus mentores direto ou indiretamente, que mesmo hoje pessoas que têm você como mentor, hoje você, quem são seus mentores? Cara, cara, tem algumas pessoas que eu acompanho muito assim, porque eu confio muito no trabalho deles.

A maior parte deles são estrangeiros, né? tá ingl uma referência global esse cara. Ele foi um dos primeiros professores de Stanford, deep learning e agora ele tem uma uma academia online que se chama Deep Learning AI e lá ele dá cursos de AI assim bem profundos, bem técnicos e e é um lugar um cara que eu gosto de acompanhar o que que ele posta, o que que ele fala no LinkedIn.

Tem um outro também professor que é um italiano, se chama chama Jean Marco Luca, se eu não me engano. Ele ele é diferente do Andradico, ele é bem focado em rede social assim. Então você acha ele no Instagram, ele tem os cursos dele, obviamente, mas você acha ele no Instagram, no TikTok, falando sobre AI.

E ele tem um conteúdo muito, muito bom também falando sobre isso. Ah, mas para dar uma referência brasileira também, eu acho que acho que é válido falar, tem o João Moura, não sei se conhecem, a Crew AI, é uma startup que tá se tornando referência em agentes de A globalmente, né, cara, pegou dinheiro com o Sout, mandou PNA, IBM, todo mundo tá falando desse cara. E ele é um cara que ele posta muito no LinkedIn dele sobre agentes de AI, obviamente usando o framework da Crew AI, da ferramenta da empresa dele, mas é bacana porque ele sempre posta alguma coisa com agente de AI para marketing.

Aí ele posta um exemplo aqui, ó. Se você quiser fazer um agente de AI para transcrever esse podcast e gerar três insightes para você publicar no seu Instagram, aí ele mostra ali como fazer isso com a gente, com o framework deles, entendeu? Então é um cara legal de você acompanhar também assim, né?

E eles são BR, né? Tipo, tem existe aí uma seta dá uma presa porque e eles estão gigantes assim, crescendo muito e e merece o o louvor também, né? Bom demais, não é?

Legal legal você trazer essas referências internacionais e brasileiras também. Você tem essas referências, essa experiência, você falou um pouquinho lá de trás e hoje eu acho que você tem colhão até para trazer opiniões sobre a IA que são divergentes. E aí que eu quero entrar.

Existe algum assunto quando você ouve alguém falando ou notícia sobre IAK te irrita, cara, que tipo assim, isso aqui não é nada do que tão falando, nossa, é um fake news desgraçada, digamos assim. Tem, cara, algo específico que te mentira do sério, cara. Acho que tem duas coisas assim.

A primeira delas é é que a partir de que saiu o GPT, esses modelos de linguagem, a galera começou a tratar a machine learning como se não fosse AI, entendeu? Então esses modelos mais tradicionais assim de tipo previsão de chne, previsão de clientes que vão sair da tua base, previsão de qual que é o o layout de marketing que você vai clicar, entendeu? ou, por exemplo, previsão de vendas, esse tipo forecasting, classificação, segmentação de clientes, que é um negócio que a gente trouxe a gente até aqui e que ainda dá muito resultado pras empresas, as pessoas tratam, estão tratando isso como se não fosse e pelo contrário, é machine learning, é de P learning também, só não é e a generativa, chat deptic e assim por diante, porque cada um tem sua aplicação, entendeu?

Isso me dá um pouco de de receio porque as pessoas misturam as coisas. Você, o cara quer pegar um um report, jogar no chatpt e pedir uma previsão de venda. Não, não é esse modelo que resolve isso, é esse aqui.

Eh, e a segunda coisa, cara, que que eu acho até um pouco perigoso, eh, pras empresas e pros devs e assim por diante, que o o esses modelos de linguagem eles são muito eloquentes. Se você pedir para ele e ele te der uma resposta absurda, ele vai te dar uma resposta absurda, sendo muito bem argumentativo de aquilo é um absurdo. E aí você, as pessoas acreditam nisso.

Então eu vou um exemplo que eu vi, vi uma pessoa, uma palestra que eu tava assistindo sobre inovação e o cara falou assim: "Olha como tá mudando o mundo. Tem lá na China uma empresa que treinou o GPT com tudo que o Jeff Bezos já falou na internet, podcast, tudo que o Willon Musk já falou na internet. E esse essa IA é o CEO da empresa.

Você não queria ter o o Jeff Bezus e o Elon Musk como CEO da Rocket City? Cara, aí você vê as o público falando: "Lógico que eu queria, quem não queria, né? Eu queria que ele tirasse o meu lugar e fosse eu da minha empresa.

Essa Só que isso é o problema do do modelo ser muito eloquente, porque o que o Jeff Bezos e o Elon Musk pensa não tá no post que ele fez, não tá no tweet que ele fez, tá às vezes no que ele definiu, no que ele pensou dentro de uma parede de fechada, né? um quarto fechado, quarto paredes com o time dele ali de board e assim por diante. Mas a resposta é tão boa quando você pergunta alguma coisa que parece que é um Musk falando, mas não é o que o Elon Musk realmente pensa daquilo.

Então esses modelos são muito bons em te convencer que ele tá certo. E aí você começa a criar projetos que não fazem sentido nenhum, como esse projeto. Não faz sentido nenhum você deixar esse modelo seu CEO da tua empresa, porque ele não é o que o Elon Musk pensa, ele não é o que de FBS pensa.

E isso é um pouco que a gente chama de é um problema que a gente chama de data misalignment. O dado tá tá desalinhado com aquilo que você quer. Você quer o Jeff Bezos, mas aquilo não é o Jeff Bezos, né?

Aquilo é o post do Jeff Bezos. É o que ele fala na internet. O que ele pensa, às vezes ele não fala para ninguém, nem pra mulher dele, por exemplo.

Sim. faz sentido. Então, esse é o segundo ponto que que sempre que eu vejo um projeto assim, eu falo: "Cara, essa pessoa não entendeu nada do que é LLM e a generativa e a no geral, entendeu?

E aí esses dois pontos mexe bastante comigo, assim, eu fico, minha sócia até brinca, ela vê alguém falando isso, já me tira de perto", entendeu? Primeiro, eu acho que é um mega pit de vendas, se isso é utilizado no varejo, né? Tipo assim, claro que eu quero ter um se como debes e tudo mais.

E outra, que loucura, cara, a gente acreditar todas as nossas fichas nesse ponto, né? Porque de fato a ela tá aprendendo com os recortes que ela tem ali, mas o que é o Jeff Bezus na no off, né? Isso diz muito sobre as suas decisões de trabalho, mas não estão em redes sociais, nem em outros lugares, né?

Acho que muito legal você trazer isso, cara. Falando um pouquinho, então, agora que você trouxe que te irrita, né? Você como profissional começou a olhar a educação como sendo um lugar que você pudesse praticar também?

E hoje, pô, você tem renome quanto a isso? E me conta um pouquinho também se é a diferença é muito grande, porque você aprendeu por muitos anos, agora você compartilha o seu conhecimento. Como é que tá sendo a sua experiência?

Eh, é uma praia que você ficou meio assim antes, mas super tá adorando. Conta um pouquinho dessa experiência agora de educação e ensinar. Ya, cara, assim, é uma coisa que eu já pensava há muito tempo.

Eu acho que eu sempre gostei do do tema de educação, já dei aula em cursos assim rápidos, né? Eu tava o treinamento da IBM pros trainis e eu gosto muito assim dessa dessa interação com o público que tá tem desconhecimento sobre o tema, né? Eu acho que assim, eu eu tomei duras penas porque a linguagem que chegou até mim do conteúdo, talvez não tava tão direcionada pro público que eu era na época.

Então, eu gosto muito da parte de educação. Eh, eu eu gosto muito de conversar com pessoas de vários níveis. Então, dar aula para um dev júnior é uma coisa, dar aula às vezes para um um cara que é um executivo é totalmente diferente.

Sim. Mas é muito muito positivo. E você é maior clicheão, né?

você aprende bastante também sobre isso. Por exemplo, com alunos de 18 anos, a as a percepção deles de tecnologia é muito diferente da que eu sempre tive com relação à tecnologia, né? É muito bacana assim, eu gosto bastante.

O máximo que eu posso tá sempre me envolvendo com alguma coisa de educação, eu tô tentando ali, óbvio que tem o dia a dia da startup, então isso acaba ficando pra noite, pro fim de semana, né? Gravar aulas às vezes de fim de semana, eh, de madrugada, mas vale a pena bastante, assim, eu gosto muito, cara. E agora assim, eh, daqui a pouco a gente vai pro pro final, mas me traz um pouquinho das dicas que você deixaria a para essa pessoa que está, digamos, na transição de carreira, tá?

E não tem conhecimento nenhum com tecnologia, por exemplo, eh, que é às vezes é uma grande quantidade de estudantes que nós temos. Eu fiz transição de carreira, muita gente dentro fez transição, gente dentro da Rocket City, de outras áreas, fizeram transição dentro mesmo ali da Rocket City. Cara, quais seriam?

Vamos elencar três, três dicas assim, sendo uma, pô, a dica para quem tá transitando e quer trabalhar com IA nos próximos 5 anos, por exemplo, tá? Para pessoas que não são técnicas, sim, o cara fez direito. Eh, acho que primeiro assim, não tem nenhum problema.

Uma das pessoas que eu conheci, que mais manjava de inteligência artificial, fez R na faculdade, Relações Internacionais e programava um absurdo e era uma baita de uma profissional em inteligência artificial, tá? Então, só para citar esse exemplo, mas eu acho que depende, se você vai entrar direto na IA, diferente um pouco do que se você vai entrar em programação. Sim.

Tá? Porque quando você entra na IA de cara, você tem que aprender duas coisas ao mesmo tempo. Um é programar e o outro é iar.

Uhum. que é uma ciência por si só, né? Ciência de dados e assim por diante.

Ciência. Então você acaba tendo que aprender duas coisas ao mesmo tempo que são completamente diferentes do que você conhece e que é uma paulada grande, né? Entendeu?

De aprender. Se você tá vindo do zero da programação, eu recomendo começa por programação e depois vai pra IA. pelo menos assim, aprender a conseguir criar funções, criar algum aplicativo em Python, em JavaScript, não precisa se tornar o mestre da programação.

Eu não sou um programador excelente, né? Longe disso, tem pessoas que programam muito melhor do que eu e aí vai pra IA ou então começa pela IA e depois vai pra programação. Você vê os dois, vai ser uma paulada só.

Como que você começa pela IA? Primeiro, você pode fazer em low code. Você pode, tipo, hoje eh, você make N8N, automation newware, zaper, todas essas ferramentas de low code, né, que você que é aquele conceito de você arrastar a caixinha e programar pouco, conectar, tem como você conectar num modelo do GPT, por exemplo, no Gemini.

Então, começa a conhecer esses conceitos de AI eh, iniciais com low code. Faz um um projetinho de que vai ler o teu e-mail do Gmail, vai mandar pro chat GPT e vai pedir para ele responder. Você consegue fazer isso no low code, você já começa a entender como a funciona e aí quando você tiver esses conceitos um pouco melhores, você aprende a programar.

Não dá para ficar só no low code também, senão você vai ser um um profissional de AI superficial, porque o low code tem suas limitações, né? Mas é um desses dois, começa por programação e aí depois você vai entender esses conceitos de AI ou começa pelos conceitos de AI e aí vai para programação, porque vê os dois de uma vez só é muito difícil, tá? Segundo lugar, eu acho que assim, você tem que ficar tranquilo um pouco com sua mente.

Acho que TI no geral tem isso, tá? O mundo tá gritando muito de conteúdo, todo dia sai uma ferramenta que você não conhece e você fica maluco se você acha que tem que saber de tudo. Não tem.

tá tudo bem, todo mundo tem sua velocidade. Então, inclusive, eu tava dando aula na graduação essa semana, era a primeira aula de AI deles. Eu coloquei uma imagem de todas as ferramentas que existiam de chatbots em 2017 e já tomava a tela inteira.

Falei: "Cara, imagina hoje, tipo, quase e 9, 8 anos depois, imagina quando você coloca tudo de AI e não só chatbots. " Você vai ficar maluco, fica calmo, senta e tá tudo bem. sempre vai ter uma pessoa que tá na tua frente, mas sempre vai ter pessoa que tá, você tem que fazer a tua jornada.

Então eu acho que isso é muito importante, relaxar a ir na tua jornada. E aí, óbvio, eu acho que em terceiro lugar eh você ter um um caminho para trilhar, porque é diferente você chegar lá no Google, jogar AI, vai aparecer vários cursos, vários treinamentos, vários conceitos que não estão ligados um com o outro. E você ter alguém que mastiga a trilha, ó, primeiro você tem que aprender isso, depois você aprende isso, depois você aprende isso, porque senão se você for sozinho, você acaba se perdendo.

Então tem alguém para para te guiar, ter uma boa que você vai seguir ela aos poucos, com paciência, é ideal também para não se perder, cara. Bom demais. Nossa, aulas.

Deu aulas aqui. Eh, uma pergunta, a pergunta, aquela pergunta pra gente fechar aqui. Eh, cara, se dinheiro e recurso não fossem as limitações, teria algum problema que você, Daniel, gostaria de resolver com IA?

Possível. Um problema possível. Vamos lá.

Ó, eu isso foi uma uma tese que quando a gente fala em startups, né, a gente sempre fala muito de tese, ou seja, a gente tem uma hipótese de que eu consigo resolver esse problema. Uhum. E por isso que é uma tese e e aí você vai atrás de investidores e clientes para tentar resolver esse, se é possível resolver esse problema, tá?

Então hoje não é a tese da minha startup, a gente atua em outro campo, né? Depois eu posso falar um pouco sobre o que, mas esse problema é um problema que a gente quase pegou para resolver, então é uma coisa que eu gosto muito. Qual que é a tese e o problema?

Hoje toda ferramenta de SAS, independente do tamanho, você precisa de integração para para conectar e botar ela para funcionar. Que eu quero dizer, se a Rocket City vai contratar um SAS, vamos dizer de para recebimento lá no site, pro cara comprar e clicou lá, pagou com o cartão de crédito dele, esse dinheiro vinha até Rocket City, você contrata um software terceiro para isso. Como é que você faz isso funcionar com o sistema da Rocket City?

Você tem que integrar um no outro. se o Itaú vai comprar Sales Force, que é um, a estamos falando de duas empresas gigantes, e vai colocar Sales Force na empresa dele, ele tem que integrar essas ferramentas. E esses projetos de integração muitas vezes demoram muito tempo, porque você tem que conseguir fazer essas duas coisas se conversarem, né?

Então, todo o SAS tem esse problema e toda empresa que contrata SAS tem esse problema também. Eu ouvi um tempo atrás, eh, e isso ficou na minha cabeça de um cara falando: "Poxa, não tem como criar um integrador genérico que consiga plugar tudo em tudo". Então, uma coisa que a gente quase fez é sexta empresa do meio de que independente do SAS que vier, eu consigo plugar ele na tua empresa e e você facilitar esse trabalho.

Então, hoje um projeto de SAP, de integrar SAP numa empresa como, sei lá, o Bradesco, como a Vale do Rio Doce, é um projeto de se meses, um ano, que é só integração, é só fazer as peças conversarem um com o outro, entendeu? Você não tá desenvolvendo software, é só integrar um no outro. E eu acho que a IA Generativa, óbvio que é um projeto, é um negócio muito, muito grande, mas a IA Generativa pode começar a ajudar a criar esse integrador genérico.

Então você chega com um swager de um lado, você chega com uma API ou às vezes, e esse é o grande problema, né? Você vai numa uma empresa não tem Swager, não tem API, às vezes não tem nem API exposta, né? E você tem que conectar esse cara aqui, aqui com e a Generativa, isso cada vez vai ser mais possível, entendeu?

Então acho que isso é uma dor que é um pouco complexa, mas que a gente gostava bastante assim de olhar, entendeu? Mas tem milhares de de projetinhos assim que eu faria, entendeu? Eh, mas acho que esse é uma tese que me agrada assim bastante.

Negócio explodiu a cabeça aqui. Nossa, eu consegui enxergar esse problema, já vi esse problema acontecer e você deu uma solução tipo, caramba, nossa, que ótimo. Você comentou sobre o case, né?

A sua tese aí do da sua empresa. Manda lá pra gente, cara. Deixa a gente entender.

Então, vamos. Eh, claro. Então, assim, o que que o que que a gente faz hoje lá na Lumen, né?

A gente tem um software que a gente fica olhando para o que todo mundo tá fazendo na empresa no dia a dia. Então, basicamente é um agente, não é monitorando, mas olhando pro trabalho de todo mundo. Boa.

E aí eu fico vendo o que que você tá fazendo no seu trabalho. Pô, eu vi que você entra no Slack, pega uma informação, aí você vai no chat GPT, cola lá, aí você volta, coloca isso numa plataforma, aí você vem, manda o roteiro do vídeo que você vai gravar pra aula e aí manda para alguém e faz tudo isso no seu computador, né? E esse nosso software fica ali monitorando isso e a partir de um momento que ele identifica uma atividade repetitiva no teu dia a dia, ele sugere você automatizar isso com a gente de AI, né?

Entendeu? Então ele fica olhando atividades repetitivas do dia a dia para encontrar oportunidade de automação com inteligência artificial, entendeu? É uma sução bem enterprise assim.

É, então é para empresas grandes que tem ali pelo menos 300 pessoas no desk, né, trabalhando no computador de dia a dia, mas é uma forma de encarar o problema de agentes de AI, como criar agentes de inteligência artificial de forma automatizada, vamos dizer assim, olhando pro trabalho das pessoas já no dia a dia. Legal. E o que faz sentido é realmente você ter uma empresa um pouco mais robusta, né, para poder ter isso, porque pr fazer sentido, né, e você tem insumos também.

Total, total. Cara, que massa, viu? Não, obrigado por compartilhar, cara.

Ficou mais simples do que a outra que eu converse que eu falei, né, do que a tese do da integração, mas são soluções, são por isso que a gente escolheu essa, na verdade, Dan. Obrigado, cara. Nossa, aulas foi quase uma literalmente uma aula que nós tivemos aqui contigo falando sobre tudo isso.

Ainda bem que tivemos esse papo aqui. Eu acho que para quem tá assistindo, a gente conseguiu expandir muita coisa. E cara, quero agradecer a sua vinda aqui e esse tempo que você acabou depositando em nós aqui.

Foi muito proveitoso. Obrigado, viu? Valeu.

Valeu pelo convite e estamos aí. Ah, maravilha. Galerinha, papo bacana para sua sexta-feira e eu sei que você vai curtir, compartilhar, comentar, fazer toda aquela festa aqui.

Belezinha? Aproveite esse conteúdo, ele é ouro, ele é rico. Beleza?

Nos vemos no próximo Fala dev, na próxima sexta-feira, belezinha? Um grande abraço, um beijo para você e até mais.