O que não contam é que o desenvolvimento de soluções de Machine Learning e IA Generativa exige um entendimento profundo de fundamentos técnicos. Vender “milagres tecnológicos” sem nunca ter implementado uma solução real em ambiente de produção prejudica o setor. Mas o que vale pra essa galera é o hype, e eles estão surfando essa onda e ganhando dinheiro. Isso porque muitos desses cursos superficiais custam pequenas fortunas e entregam pouco valor prático para os negócios.

Em contrapartida, as próprias criadoras das tecnologias disponibilizam recursos de altíssima qualidade de forma gratuita. Só que isso não é tão divulgado. Empresas líderes como a Microsoft e a Anthropic investem pesado em documentação e trilhas de aprendizado acessíveis. Além disso, plataformas como a DeepLearning.AI oferecem cursos ministrados por ícones da área, como Andrew Ng. O grande diferencial desses treinamentos é a conexão direta com as necessidades reais das arquiteturas de software modernas. Eles não ensinam apenas a usar uma ferramenta, mas explicam a lógica por trás dos modelos.

E como validar isso?

Para o profissional que busca seriedade, o próximo passo lógico após o estudo gratuito é a certificação. O exame de certificação (as vezes gratuitos com ondas de promoção das empresas) serve como uma auditoria externa do seu conhecimento, garantindo que você compreende as nuances da tecnologia. O legal é que nós fazemos o exame aqui no Brasil, que é igual ao do Charlie nos Estados Unidos, o do Manoel em Cabo Verde ou do Franz na Alemanhã. Temos uma validação global do nosso entendimento sobre aquele assunto.

Recentemente, a Microsoft lançou duas credenciais focadas em liderança e implementação de agentes de IA. A primeira é a certificação de AI Transformation Leader, voltada para quem gerencia a mudança tecnológica nas organizações. A segunda é a de AI Business Professional, que foca em como aplicar a IA para gerar valor de negócio real. Ambas as provas são fundamentais para balizar o mercado e estabelecer um padrão de qualidade aceitável.

Ainda não está satisfeito?

Instituições renomadas como Harvard e MIT também democratizaram o acesso aos seus laboratórios virtuais. Essas universidades oferecem cursos que cobrem desde a ética na IA até o desenvolvimento de redes neurais complexas. O investimento em educação deve ser direcionado para fontes que possuem autoridade científica comprovada. O domínio técnico não vem de atalhos, mas sim de uma base sólida construída com ferramentas oficiais e prática constante.

Desenvolvedores e arquitetos de soluções precisam ignorar as promessas de ganhos fáceis e focar na construção de um portfólio robusto. As certificações funcionam como um selo de qualidade que abre portas em grandes corporações globais. Além disso, o processo de preparação para uma prova de certificação força o estudante a cobrir lacunas de conhecimento. Frequentemente, descobrimos funcionalidades que ignoraríamos em um aprendizado puramente informal e autodidata.

E ai, qual vai ser o seu próximo passo?!

A imagem de capa eu fiz no Canva, com os 2 emblemas destas novas provas de AI da Microsoft. Eu fiz os exames e fui aprovado nas duas.

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Também é importante dizer que, na minha visão, este movimento não tem objetivo de substituição de profissionais qualificados por algoritmos, mas sim a integração de agentes autônomos em fluxos de trabalho específicos que tragam ROI. Muito se foca em automatizar tarefas repetitivas e complexas, como a reconciliação financeira em tempo real ou a triagem avançada de suporte técnico para direcionar somente o que é realmente complexo para os atendentes humanos. Mas veja, o humano continua no processo de forma mais estratégica e menos operacional.

O panorama dos Agentes em 2026

Indo contra o senso comum, de forma prática, os agentes de IA não substituíram os engenheiros de software ou analistas de negócios. Pelo contrário, eles se tornaram ferramentas autônomas especializadas que operam dentro de domínios específicos para garantir precisão e velocidade excepcionais. É possível observar uma aplicação massiva de projetos de AI Agents em setores que exigem alta conformidade, como a processos financeiros. Nesses cenários, os agentes processam volumes massivos de dados, identificando discrepâncias que levariam dias para serem notadas por humanos. Vou me dar o direito de repetir o que já escrevi antes, essa automação é tirar trabalho que nem é trabalho. Gastar tempo de uma pessoa fazendo um “cara-crachá” é jogar dinheiro fora!

Em outras áreas, como a de TI, a triagem de suporte técnico foi acelerada por sistemas que não apenas categorizam tickets, mas resolvem problemas simples e rotineiros de forma autônoma. Essa abordagem libera os profissionais para focarem em problemas complexos, além de  poder trabalhar com o que é estratégico para a empresa. A integração desses sistemas nas operações de negócios ocorre de forma modular e focada no ROI imediato. Assim, pelo que me parece, o mercado parou de buscar uma “Super IA Generalista” para investir em múltiplos agentes coordenados que resolvem dores latentes do cotidiano corporativo. É mais apropriado ter um batalhão de especialistas do que um monolito único que se propõe a fazer tudo.

A automação da codificação

Não vou fazer juízo de valor sobre o tanto de Layoffs que estão acontecendo na área de TI nos últimos anos atribuídos, principalmente, à uso da IA para substituir devs e afins. Contudo, é nítido que uma das atividades que mais impactam o mercado de TI hoje é a automação de codificação através de agentes especializados. Recentemente li que o Spotify e a Anthropic não tem mais “gente codificando”, tudo é feito com IA. Também vejo diversas notícias, além das conversas que tenho com outros executivos, que as áreas de negócios estão investindo em fazer os sistemas sem depender da TI. Tenho um monte de ressalvas com isso, já falei sobre elas em outras situações, mas que isso muda o jogo é real!

Bom, esses Agentes de IA para codificação transformaram profundamente a percepção sobre o trabalho dos engenheiros de software modernos. Diferente dos antigos assistentes de preenchimento automático (como os Code-Snippets ou Auto-Complete), os agentes de codificação atuais conseguem entender o contexto completo de um repo do Git. Eles realizam refatorações mais amplas, escrevem testes unitários e sugerem melhorias de performance de forma proativa e consistente. Conseguem construir documentação de ponta a ponta.

Com isso, o papel do desenvolvedor mudou de um “escritor de código” para um “revisor e arquiteto de soluções”. Esta mudança de paradigma permite que equipes menores entreguem produtos com uma complexidade que anteriormente exigiria times muito maiores. Manter o time de dev do tamanho que tinha antes, e utilizando essas ferramentas que dão produtividade, podem aumentar a velocidade das suas entregas de forma absurda. Isso porque o uso de agentes de codificação reduz drasticamente o tempo de lançamento para o mercado (time-to-market). Como resultado, as empresas conseguem validar hipóteses de produto com uma velocidade que redefine os padrões de agilidade da indústria de software.

Governança e observabilidade com AgentOps

Para que essa autonomia seja segura, a implementação de práticas de AgentOps (eu sei, ninguém aguenta mais um Ops para nos preocuparmos!) tornou-se obrigatória nas operações para garantir essas infraestruturas modernas de tecnologia. Sem uma operação estruturada, o uso de agentes pode gerar riscos de segurança e custos inesperados para a organização. Similar ao que já estudamos há anos como DevOps, MLOps, AIOps, LavaSecaCozinhaConstroiVendeOps, o conceito de AgentOps foca em manter os ambientes de execução sob rigorosa governança corporativa. Isso inclui o monitoramento em tempo real de cada ação tomada pelo agente, garantindo que ele não exceda seus limites de autorização. Isso ajuda, inclusive, a evitar erros de vender um carro de 80 mil dólares por apenas 1 dólar!

De forma complementar, a observabilidade permite rastrear o raciocínio da IA, facilitando a depuração de falhas em sistemas autônomos. Ferramentas de AgentOps fornecem logs detalhados e métricas de desempenho que são essenciais para auditorias de conformidade e segurança. O controle de custos, na vertente do FinOps, é um pilar que não pode ser desprezado dentro das operações de agentes autônomos. Através de dashboards integrados, os gestores conseguem visualizar o consumo de tokens e o processamento computacional de cada agente individualmente.

A importância das métricas de Autonomia

O sucesso de uma estratégia de IA depende diretamente da capacidade da empresa em medir a eficácia dessas ferramentas. Sem as métricas de performance não se sabe onde há gargalo, e não é de agora que se fala: “Só conseguimos evoluir o que é medido”. Sem metrificações apropriadas, o impacto dos agentes nos negócios pode ser negativo ou mascarar ineficiências graves. A avaliação da autonomia dos agentes deve ser feita através de critérios que se alinhem entre as necessidades de negócios e as possibilidades de TI. É necessário medir, por exemplo, quantas tarefas o agente concluiu sem intervenção humana e qual foi a precisão final dessas entregas em produção. Também é interessante entender até que ponto a autonomia do agente resolveu problemas dos clientes.

Se um agente requer supervisão constante para tarefas simples, ele deixa de ser um ganho de produtividade, ancorando a produtividade ao invés de impulsioná-la. Por isso, medir a taxa de sucesso por tarefa é interessante para justificar o investimento tecnológico. Diversas empresas utilizam frameworks de pesquisa para testar os limites de seus agentes antes de escalá-los. Essa prática diminui alucinações de modelos e, de certa forma, garante que a automação contribua efetivamente para o crescimento sustentável da organização.

Para fechar

Resumindo… Vou separar em grupos a minha forma de ver/ler o cenário atual.

• Devs, o domínio e gestão dessas ferramentas não é mais opcional, mas um requisito para manter o emprego. Reparem que o mercado passou a valorizar a orquestração de sistemas acima da execução manual.
• Para a sociedade isso trás serviços digitais mais rápidos e precisos, em contra partida, exige mais uma camada de responsabilidade técnica das empresas que estão fornecendo.
• O impacto no mercado de trabalho é claro: Já há mudanças! É saudável ter profissionais que saibam desenhar fluxos onde a IA e o humano colaboram de forma conjunta e segura.

Em geral, a implementação de agentes de IA exige equilíbrio entre autonomia técnica e controle operacional. Parece clichê, mas desafio de negócio hoje não é mais “se” devemos usar IA, mas sim como medir e governar esses sistemas para evitar que a automação se transforme em um custo invisível e descontrolado. Sem estratégias de AgentOps e métricas de desempenho validadas, as empresas correm o risco de implementar soluções que aumentam a complexidade sem resolver o problema central de eficiência. É o que falo de Tech-by-Tech, e isso geralmente joga grana pelo ralo. Investir na compreensão profunda de como esses agentes operam é o único caminho para garantir que a tecnologia sirva ao propósito de crescimento e inovação sustentável da organização.

E lembre-se, nem sempre você precisa de um Agente de IA para seu projeto. Mas, para o que realmente faz sentido, vai te trazer benefícios absurdos!

 

Imagem de capa criada com Nano Banana 3, utilizando o prompt: Um retrato suave e cinematográfico de um escritório de engenharia de software moderno e sofisticado em 2026. No centro da composição, um engenheiro e uma engenheira de software conversam de forma colaborativa, gesticulando em direção a uma projeção holográfica de um agente de IA representado por uma forma fluida e luminosa. Ao fundo, em uma parede de concreto aparente, há um grande monitor de alta resolução exibindo painéis de métricas complexas, gráficos de autonomia, logs de AgentOps e indicadores de ROI em tempo real. O estilo é “Retrato Suave”, com uma iluminação difusa vinda de janelas laterais, criando um contraste elegante entre a luz natural e o brilho tecnológico azulado. A atmosfera transmite profissionalismo, harmonia e foco, mostrando que a IA é uma ferramenta de suporte integrada ao trabalho humano, e não uma substituta. Renderização fotorrealista com profundidade de campo rasa para destacar a interação humana.

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Há um movimento de parte do mercado que segue abandonando modelos de interação passiva em favor de equipes coordenadas de agentes. Processos esses que gerenciam ciclos de vida inteiros de aplicações, desde a concepção até a manutenção.

O principal motivo para essa mudança refletir nos projetos reside na capacidade desses sistemas de reduzir o tempo de entrega de meses para dias. Essa mudança trás vários benefícios, mas o que gosto de destacar é que especialistas foquem na estratégia e na arquitetura. A parte operacional, e muitas veze repetitiva, é realizada por ferramentas especializadas nestas tarefas.

Da lógica determinística à fluidez da GenAI

O desenvolvimento de software tradicional sempre se baseou em uma lógica determinística, onde entradas específicas geram saídas previsíveis através de regras rígidas. De maneira análoga, os projetos de dados evoluíram para organizar grandes volumes de informação, buscando padrões claros para suportar decisões de negócio. Contudo, a introdução de ferramentas de Inteligência Artificial mudou essa dinâmica, movendo a computação para um campo onde a flexibilidade dos dados substitui as regras engessadas nas camadas de negócios.

Fazendo uma rápida linha do tempo, há poucos anos, interagimos com chatbots passivos. Estes eram limitados a fluxos de perguntas e respostas pré-programadas que frequentemente frustravam o usuário por sua falta de contexto. Mais recentemente, surgiram os chatbots conversacionais, que trouxeram maior fluidez na linguagem natural e uma interação mais humana.

Enquanto isso, projetos de Machine Learning consolidaram o paradigma probabilístico, focando em prever resultados com base em estatísticas e dados históricos. Atualmente, a IA Generativa representa o ápice desse interesse, sendo a tecnologia mais procurada por sua capacidade de criar conteúdo inédito e complexo.

Aplicações reais e a hierarquia da IA

A IA Generativa expandiu as fronteiras do possível, permitindo aplicações que vão desde a automação de revisões jurídicas até a criação de plataformas de B2B2C complexas. Para navegar nesse novo ecossistema, é fundamental distinguir as diferentes categorias de ferramentas disponíveis no mercado atual.

• Um Assistente de IA atua como um colaborador que sugere melhorias ou completa tarefas simples sob demanda direta;
• Já um Agente de IA possui maior autonomia, sendo capaz de planejar e executar fluxos de trabalho completos para atingir um objetivo;
• A evolução natural desse conceito nos leva à IA Multiagente, onde diferentes especialistas digitais trabalham em paralelo, coordenados por um orquestrador central;
• Por fim, a IA Agêntica descreve sistemas de longo prazo que operam por dias ou semanas, mantendo a coerência e adaptando-se a falhas sem intervenção constante.

Conhecer essa estrutura de ferramentas permite que engenheiros atuem como orquestradores, focando em “o que” construir, enquanto a IA cuida do “como” implementar. Esta mudança de papel aumenta o volume de entrega e permite que empresas corrijam pequenas falhas que antes seriam ignoradas por falta de tempo.

Já falei disso outras vezes, mas nunca é demais relembrar. A IA é uma ferramenta, trate ela como tal. Dependendo do tipo de projeto que está desenvolvendo, é fundamental ter um Human-in-the-Loop para “aprovar” ou “rejeitar” uma determinada ação que a ferramenta tomou. Volto a falar destas questão de risco mais pra frente neste texto.

A Importância das métricas e do ROI

Para que esses projetos agênticos tragam resultados positivos, a implementação de métricas de acompanhamento rigorosas são prioridades estratégicas. Não basta medir apenas a velocidade de execução, as organizações precisam avaliar a autonomia do agente e a precisão de suas decisões.

Um estudo da Harvard Busines Review (que está referenciado no relatório da Anthropic) mostrou que, embora a IA seja usada em 60% do trabalho, a taxa de delegação total (% de quanto os devs delegam para IA fazer) ainda é baixa, variando entre 0% e 20%. Isso reforça a necessidade de métricas que quantifiquem a eficácia da colaboração humano-IA e o tempo economizado por interação.

A atenção deve estar voltada para a criação de sistemas de controle de qualidade que identifiquem vulnerabilidades antes que elas cheguem à produção. Empresas que ignoram essa etapa correm o risco de criar gargalos técnicos ou introduzir falhas de segurança críticas em seus sistemas.

Monitorar o volume de tarefas “totalmente delegadas” versus tarefas “colaborativas” ajuda a ajustar as expectativas de produtividade do time. Inclusive, recomendo a leitura deste outro material da Anthropic, Measuring AI agent autonomy in practice.

Preocupações críticas de segurança e supervisão humana

Voltando ao ponto dos riscos, a implementação de agentes exige uma postura de segurança em primeiro lugar, dado que a tecnologia possui natureza de uso duplo. O mesmo agente que automatiza defesas pode, se mal configurado, ser explorado por atacantes para escalar ameaças em velocidade de máquina.

Além disso, a supervisão humana não deve ser negligenciada, mas sim escalada através de sistemas de revisão automatizados. O objetivo é fazer com que a expertise humana conte onde ela é mais valiosa: em decisões estratégicas e casos de complexos.

Outra preocupação essencial é evitar que a autonomia dos agentes crie uma “caixa preta” organizacional, onde ninguém compreende as decisões tomadas pelo sistema. Agentes sofisticados devem ser projetados para reconhecer incertezas e pedir ajuda quando o impacto nos negócios for elevado. Sem esse guardrail, o risco operacional pode anular os ganhos de produtividade obtidos com a automação.

O impacto na sociedade e no mercado

A IA vai tomar meu emprego? Bom, já falei disso algumas vezes. Te convido a ler o que penso sobre o assunto aqui neste post.

A transição para sistemas agênticos não é apenas uma mudança de ferramenta, mas uma reconfiguração da economia do desenvolvimento de software. Projetos que antes eram inviáveis devido ao alto custo de manutenção ou débito técnico acumulada, agora tornam-se factíveis através do trabalho autônomo de agentes.

Isso democratiza o acesso à tecnologia, permitindo que área de negócios que são especialistas de domínios como jurídico, marketing e vendas construam suas próprias soluções sem depender exclusivamente de equipes de engenharia, que muitas vezes, estão atolados até o pescoço em demandas represadas.

Para os desenvolvedores, o impacto é uma evolução forçada para o papel de arquiteto e orquestrador. A capacidade de aprender novos contextos em horas, em vez de semanas, permite uma alocação de talentos muito mais dinâmica e resiliente.

Na sociedade, isso se traduz em serviços digitais mais eficientes, como triagens em poucas horas e respostas jurídicas quase em tempo real. A medição de sucesso, contudo, dependerá de como as empresas gerenciam o paradoxo da colaboração: usar a IA para o trabalho tático enquanto preservam o julgamento humano para o que realmente importa.

Não precisamos de agentes para “tudo”, mas sim para as tarefas que escalam nossa capacidade de resolver problemas reais. O grande desafio de negócio não é a substituição do capital humano, mas a superação da ineficiência operacional que consome o tempo estratégico das lideranças.

Pense nisso!

Imagem de capa feita utilizando Google Nano Banana, com o prompt: Crie uma imagem com qualidade de foto 4k, de retrato suave, com iluminação de estúdio. A composição deve ter uma aura de orquestra contendo 7 robôs regida por um ser humano. O humano e os robôs estão vestidos apropriadamente, só que ao invés de tocarem instrumentos os robôs estão realizando tarefas em uma linha de produção. Todos robôs estão conectados por fios em um computador a frente do regente humano. A foco é explicar a ideia de IA Agêntica

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Historicamente, é conhecido que existe um distanciamento considerável entre as descobertas feitas na academia e a implementação de soluções comerciais viáveis. O método da Design Science Research (DSR) resolve esse impasse ao focar na criação de artefatos práticos que resolvem problemas reais, em vez de “apenas” observar e explicar fenômenos existentes. Consequentemente, profissionais de tecnologia e pesquisadores utilizam este método para garantir que a ciência de ponta não fique restrita aos laboratórios. Ao priorizar a utilidade e a eficácia, a DSR transforma o conhecimento científico em ferramentas escaláveis e produtos disruptivos, fortalecendo a colaboração entre a academia e o mercado global de inovação.

O conceito de Design Science e o paradigma da Design Science Research

A Design Science não busca apenas descrever a realidade, mas sim transformá-la através da criação de soluções inovadoras. Enquanto a ciência tradicional foca em entender “o que”, este método investiga “o como” criar/melhorar sistemas complexos. Portanto, o pesquisador atua como um arquiteto que projeta artefatos para atingir objetivos específicos em um contexto organizacional. Em paralelo, a Design Science Research representa a formalização metodológica desse processo de criação dentro do ambiente científico. Ela estabelece que o conhecimento é gerado através do design e da avaliação de artefatos, como algoritmos, modelos e frameworks. Dessa forma, o método exige que a solução seja fundamentada em teorias sólidas, garantindo rigor técnico em cada etapa do desenvolvimento.

Profissionais de tecnologia valorizam essa abordagem porque ela oferece uma estrutura clara para a resolução de problemas complexos. Em vez de tentativas e erros aleatórios, as equipes utilizam ciclos iterativos de construção e avaliação. Ademais, a DSR permite que as empresas documentem o processo de inovação de maneira que a ciência possa validar os resultados obtidos. A aplicação da DSR no mercado moderno de software permite que o conhecimento técnico seja transferível e reutilizável. O foco permanece na utilidade, garantindo que o investimento em pesquisa retorne em forma de valor tangível para o negócio.

O gap entre a academia e o mercado

Mesmo com o aumento do investimento privado em pesquisa, o distanciamento entre a academia e o mercado ainda é um obstáculo significativo. Muitas vezes, as publicações acadêmicas focam em métricas que não traduzem diretamente a viabilidade comercial de um produto. Muito menos o objetivo de faturar alto com o resultado, coisa que o mercado prioriza em seus investimentos. Simultaneamente, o mercado prioriza a velocidade de entrega, negligenciando o rigor metodológico que previne falhas estruturais em longo prazo. É o trade-off de colocar um produto no ar antes da concorrência.

A falta de uma linguagem comum entre esses dois mundos dificulta a transferência de tecnologia eficiente. Enquanto os acadêmicos buscam a verdade teórica, os engenheiros de software buscam a eficácia operacional. Consequentemente, muitas inovações de ponta acabam engavetadas em bibliotecas digitais sem nunca chegar ao usuário final… ou às vezes, demora anos até a indústria tomar conhecimento daquela descoberta da academia. Institutos de pesquisa patrocinados por grandes empresas tentam mitigar esse problema, mas a cultura organizacional frequentemente entra em conflito. A pressão por resultados trimestrais pode abafar pesquisas exploratórias que requerem mais tempo para maturação. Entretanto, sem essa base científica, as empresas correm o risco de construir soluções superficiais que não escalam ou não resolvem o problema raiz.

Nesse contexto, a Design Science Research atua como uma ponte estratégica entre esses dois polos distintos. Ela permite que os pesquisadores foquem na relevância prática sem sacrificar o rigor científico necessário para a validação. Assim, o método cria um ambiente onde a teoria alimenta a prática e a prática valida a teoria de forma contínua.

DSR como motor de aproximação destes mundos

O uso da DSR como método de aproximar a ciência do mercado é eficaz devido ao seu foco em construir artefatos. E neste contexto, um artefato pode ser tanto uma nova arquitetura de rede neural ou uma melhora no protocolo de segurança para transações digitais. Como o resultado final é algo palpável, concreto e funcional, o mercado consegue absorver a inovação de maneira muito mais natural e rápida. A DSR estrutura a pesquisa em ciclos de relevância, rigor e design, o que alinha as expectativas de ambos os lados.

O ciclo de relevância conecta o ambiente de negócios aos objetivos da pesquisa, definindo o que realmente importa resolver. Já o ciclo de rigor conecta a pesquisa à base de conhecimento científico existente, garantindo a fundamentação. Além disso, o ciclo de design realiza o trabalho central de construir e avaliar a solução proposta repetidamente. Este processo iterativo assemelha-se às metodologias ágeis utilizadas no desenvolvimento de software moderno, facilitando a integração cultural. Assim, a ciência deixa de ser um processo isolado e passa a fazer parte do fluxo de trabalho tecnológico.

A adoção deste método permite que empresas transformem desafios operacionais em oportunidades de pesquisa científica de alto nível. Quando uma organização resolve um problema via DSR, ela não apenas soluciona uma dor interna, mas também contribui para o avanço da área com base em evidências sólidas, reduzindo os riscos de implementação em larga escala.

O impacto real da DSR

A importância da Design Science Research para o futuro da tecnologia é indiscutível, especialmente em um mundo movido por dados. Para desenvolvedores, o método oferece uma forma de validar suas inovações além do simples “funciona na minha máquina”. Ele fornece uma base de credibilidade que é essencial para atrair investimentos e escalar soluções em mercados competitivos.

Para a sociedade, o impacto reflete-se na entrega de tecnologias mais confiáveis, éticas e centradas no ser humano. Quando a ciência e o mercado colaboram através da DSR, os produtos resultantes tendem a ser mais robustos contra falhas. Além disso, essa aproximação acelera a democratização de tecnologias de ponta, que antes demorariam décadas para sair das universidades.

No mercado de trabalho, a demanda por profissionais que compreendam o rigor científico crescerá exponencialmente nos próximos anos, além do que já vem sendo percebido nestes últimos tempos. Profissionais que dominam a DSR tornam-se tradutores valiosos entre o laboratório de P&D e a linha de produção de software. Assim, a tendência indica que a fronteira entre pesquisador e desenvolvedor ficará cada vez mais tênue e integrada.

E como fazer?

A Design Science Research como método de aproximar a ciência do mercado prova que a inovação tecnológica não precisa ser um processo desordenado ou puramente acadêmico… Ao estabelecer um ciclo de feedback constante entre a criação de artefatos e a validação científica, as organizações conseguem superar o abismo que separa a teoria da execução prática. O problema de negócio central aqui é a ineficiência na conversão de descobertas científicas em lucro e valor social, algo que a DSR mitiga diretamente através do seu rigor metodológico. Empresas que ignoram essa integração arriscam-se a investir em soluções obsoletas ou cientificamente frágeis.

Para encerrar, posso dizer que a adoção da Design Science Research não é apenas uma escolha acadêmica, mas uma decisão estratégica para garantir a sobrevivência e a relevância em um mercado cada vez mais dependente de ciência de alta performance e precisão técnica absoluta.

Se quiser aprofundar nesse assunto, o livro “Design Science Research: Método de Pesquisa para Avanço da Ciência e Tecnologia” te dará uma boa base de como este método pode ser útil em unir a pesquisa com a entrega!

Bons estudos!

Imagem de capa criada com Google Nano Banana, usando o prompt: Usando estilo foto realista, resolução 4k de Retrato Suave, crie um cientista de jaleco trabalhando em um escritório de uma BigTech. Inclua outras pessoas desfocadas ao fundo, algumas de jaleco e outras de jeans e camiseta. As pessoas trabalham juntas desenvolvendo produtos. Garanta que a imagem reflita o processo de união entre a Academia e a Industria Profissional.

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Essa hesitação artística, fundamentada no temor de desvalorização do trabalho autoral, contrasta com a cultura de eficiência técnica que domina o mundo corporativo. Enquanto o desenvolvedor enxerga os algoritmos de GenAI como uma evolução natural da engenharia, o artista teme que a máquina apague a “alma” da obra e comprometa sua credibilidade profissional.

A hesitação artística e a crise da autoria

Atualmente, muitos artistas e escritores enfrentam um dilema ético e profissional sobre a revelação do uso de ferramentas de IA em seus processos. Conforme aponta o portal The Conversation, com a matéria: “Artists and writers are often hesitant to disclose they’ve collaborated with AI – and those fears may be justified“, essa hesitação não é infundada, pois o público tende a valorizar menos obras que não parecem puramente humanas.

De fato, a percepção de esforço é um componente central na precificação e no prestígio de uma obra de arte ou texto literário. Quando um leitor descobre que um parágrafo ou ilustração foi refinado por um algoritmo, a conexão emocional com o autor pode sofrer um abalo significativo. Por outro lado, se utilizar ferramental de IA e não avisar o leitor, pode criar um distanciamento e um sentimento de enganação, como escrevi neste artigo para o Real-World AI Systems intitulado “Interpersonal Trust in the Era of Scientific Communication with Artificial Intelligence – An Essay“.

Consequentemente, muitos criadores optam pelo silêncio para proteger sua reputação e garantir que sua técnica individual permaneça como o foco principal. Esse comportamento reflete um medo sistêmico de que a tecnologia substitua a genialidade por uma eficiência fria e processual. Além disso, existe uma pressão social considerável dentro das comunidades criativas contra o uso de modelos treinados em bases de dados protegidas por direitos autorais. Por isso, a revelação do uso de IA pode acarretar não apenas críticas estéticas, mas também retaliações éticas severas de colegas e consumidores.

O desenvolvedor como artesão do software

Por outro lado, o universo do desenvolvimento de software abraçou os assistentes de código, como o Copilot da Microsoft ou o Claude da Anthropic, com um entusiasmo quase pragmático e transparente. Para o programador, o código é uma ferramenta funcional que visa resolver problemas complexos com o menor custo de tempo possível. É comum, inclusive, encontrar desenvolvedores de software que investem horas de trabalho intelectual para automatizar uma tarefa que é executada de forma manual em segundos.

É pelo prazer de desenvolver, de criar, se de desafiar! Nesse contexto, o desenvolvedor também se vê como um artesão que produz material autoral de alta complexidade técnica e lógica todos os dias. No entanto, ele não sente que sua identidade profissional está ameaçada quando um modelo de linguagem sugere uma função ou corrige um erro. Pelo contrário, o uso de IA no desenvolvimento é frequentemente visto como um selo de modernidade e domínio das melhores ferramentas disponíveis no mercado.

Assim, o desenvolvedor compartilha abertamente seus prompts e fluxos de trabalho otimizados em fóruns como Stackoverflow e repositórios públicos do Github sem qualquer receio de julgamento. O uso de algoritmos de GenAI para desenvolvimento de software criou, inclusive, um processo mais democrático para que outras pessoas pudessem começar a desenvolver software de forma conversacional. Esta técnica é conhecida como Vibe Coding, e isso trás, por consequência, riscos para os usuários e empresas que devem tomar cuidado para levar seus produtos para produção.

O conflito da omissão vs. o julgamento

A questão de não declarar o uso de IA na produção de material autoral levanta debates éticos em diversas áreas do conhecimento. A omissão do uso de algoritmos cria uma falsa percepção de capacidade humana isolada. Quando um autor omite a participação da máquina, ele está, de certa forma, manipulando a expectativa de originalidade do seu público-alvo. Todavia, essa prática de ocultação é alimentada por um mercado que ainda não sabe como recompensar a curadoria humana sobre o conteúdo gerado por IA. Se a sociedade punir a transparência, a tendência natural será o aumento do conteúdo “sintético camuflado”, o que prejudica a confiança mútua. O processo de delegar o pensamento crítico para a IA não é saudável, mas usar a IA como ferramenta, pode melhorar o seu trabalho.

Existem muitas iniciativas para potencializar o uso da IA de forma responsável nas empresas, é “só” questão de procurar que você encontra cursos e publicações ensinando como utilizar IA em seu cotidiano de forma responsável.

Portanto, o desafio reside em encontrar um equilíbrio onde o criador possa admitir a assistência tecnológica sem perder o valor de sua visão artística. A honestidade intelectual deveria ser o pilar, mas o medo da rejeição comercial fala mais alto para muitos produtores de conteúdo.

O caso da Natalia Beauty e a nova fronteira da transparência

Recentemente, a influenciadora e empresária Natalia Beauty chamou a atenção ao declarar abertamente que utiliza inteligência artificial para escrever seus artigos. Essa abordagem direta rompe com o padrão de sigilo adotado por muitas personalidades da mídia e do mercado editorial contemporâneo. Ao publicar que faz uso dessas ferramentas, ela traz para o debate público uma postura de vulnerabilidade e transparência que poucos artistas ousam demonstrar. Natalia não esconde o “motor” por trás de suas palavras, desafiando a percepção de que a IA invalida a mensagem.

Essa movimentação sugere que, talvez, estejamos caminhando para uma era onde a curadoria será mais importante do que a digitação manual de cada caractere. No entanto, a recepção de tal honestidade ainda é mista e depende muito do nicho em que o profissional está inserido. Certamente, o gesto provoca uma reflexão sobre até que ponto o público está disposto a aceitar a máquina como uma extensão legítima do pensamento.

Ai fica a dúvida, se uma empresária ou desenvolvedor de software pode admitir o uso de IA, por que o romancista ou o pintor ainda sentem medo?

Para reflexão

A divergência entre artistas e desenvolvedores revela uma tensão fundamental sobre o conceito de “valor” na economia da atenção e da criação intelectual. Para o mercado de tecnologia, o valor é utilitário; para o mercado das artes, o valor é intrinsecamente ligado à experiência e ao sacrifício humano. E veja que não entrei na discussão de juízo de valor sobre a arte em si, não vem ao caso desta discussão se é um quadro branco com um jato de tinta jogado, ou se é uma escultura feita a partir de um único monólito de mármore branco Carrara. A discussão é sobre uso de ferramentas, no caso, as ferramentas de Inteligência Artificial.

Esta discussão ampla mostra que a IA não está apenas mudando como produzimos, mas como definimos a própria identidade do trabalhador que cria. Desenvolvedores que usam IA ganham velocidade e são promovidos por isso, enquanto artistas que usam IA podem ser cancelados ou ter suas obras desvalorizadas em leilões e galerias. Essa assimetria cria um ambiente onde a inovação é punida em certos setores e recompensada em outros, o que pode atrasar a adoção de fluxos de trabalho mais eficientes na economia criativa global.

Essa discussão me leva a pensar e questionar se o problema reside na ferramenta ou na nossa percepção de autenticidade. Se o resultado final atende às expectativas e resolve o problema proposto, a origem da “faísca” criativa deveria ser um fator determinante de qualidade?

Foto de capa criada com o Google Nano Banana, com o prompt: Hyper-realistic 8k studio photography, cinematic lighting. A split-focus composition featuring a modern software developer at a sleek workstation, coding on a high-resolution monitor with visible syntax-highlighted code. Emerging from the workspace, advanced robotic mechanical arms are precision-carving a masterpiece from a large, solid block of white Carrara marble. The sculpture is an impressionist figure with visible, textured “chisel marks” that mimic painterly brushstrokes. High contrast between the glowing blue light of the monitors and the warm, dramatic studio spotlights hitting the marble dust in the air. Deep shadows, sharp focus on the textures of the marble grain and the metallic finish of the robot arms. Professional editorial aesthetic.

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A diferença entre Agentes de IA e IA Agêntica

Muitas pessoas confundem o termo Agente de IA com o conceito mais amplo de IA Agêntica, mas conhecer essa distinção técnica é fundamental. Bom, um agente individual é, geralmente, uma implementação de um modelo de linguagem (LLM) configurado com instruções específicas para uma tarefa única (expliquei sobre isso aqui, aqui e aqui). Em contrapartida, a IA Agêntica refere-se ao design de sistemas onde múltiplos agentes trabalham em conjunto e colaboração, planejam e utilizam ferramentas externas de forma orquestrada.

Enquanto o primeiro funciona como um assistente de chat aprimorado, a arquitetura agêntica opera como uma equipe de especialistas digitais coordenados. Essa é a principal diferença. Esses sistemas elaborados possuem ciclos de raciocínio, onde avaliam o resultado de suas próprias ações antes de prosseguirem para o próximo passo. Consequentemente, a robustez dessa abordagem permite que as empresas automatizem processos que exigem julgamento e adaptação em tempo real. Não podemos ser ingênuos em pensar que é só dar controle total para um Agente ou conjunto deles que tudo estará seguro. Não, não está! É preciso monitorar e controlar as ações para que nada saia do controle. Inclusive, em situações mais delicadas como processos financeiros, é recomendado ter uma supervisão humana.

O mercado está migrando rapidamente para essa visão mais sistêmica, pois ela resolve as limitações de contextos curtos e respostas puramente textuais. Para implementar uma Arquitetura de IA Agêntica, deve-se ter um pensamento estruturado sobre como os componentes de software se comunicam entre si. Essa maturidade arquitetural é o que separa um protótipo experimental de uma solução de nível empresarial confiável. E aqui entra um outro risco. Muitas pessoas sem conhecimento de Tecnologia estão fazendo seus produtos com Vibe Coding e acabam abrindo brechas de segurança por desconhecimento da área.

A arquitetura de referência da Microsoft, o Framework AutoGen

Para materializar esses conceitos, a Microsoft Research introduziu o framework AutoGen lá em 2024. Ele se tornou a principal referência acadêmica e prática para sistemas multiagentes. A arquitetura original do AutoGen propõe que os agentes sejam entidades capazes de conversar entre si para resolver desafios específicos. Segundo a documentação oficial da Microsoft, esse modelo permite que desenvolvedores criem fluxos de trabalho onde um agente “programador” escreve código e um agente “revisor” valida a execução.

A implementação dessa solução começa com a definição de funções claras para cada agente dentro do ecossistema corporativo. Você deve configurar um orquestrador que gerencie o histórico da conversa e a transferência de contexto entre as diferentes personas de IA. Além disso, a arquitetura da Microsoft enfatiza a importância de permitir a intervenção humana em pontos críticos, garantindo segurança e supervisão.

Inclusive, mais recentemente, a Microsoft criou o Agent Framework para ser o substituto natural do AutoGen. Eles publicaram um guia completo de migração para ajudar os desenvolvedores nesta jornada.

Implementar o AutoGen (ou o Agent Framework) envolve o uso de Python para definir as capacidades de cada componente, conectando-os a APIs de modelos como os mais modernos da OpenAI. As empresas utilizam essa estrutura para acelerar o desenvolvimento de software e a análise de dados complexos de forma automatizada. Como há uma padronização nesta tarefa, a sacada da Microsoft foi oferecer um caminho seguro para empresas que buscam alta performance com integração nativa no Azure.

Alternativas e o ecossistema Open Source

Embora a Microsoft esteja liderando essas discussões com soluções robustas e integradas nativamente ao Office, o universo de código aberto oferece alternativas poderosas para quem busca flexibilidade e controle total. Frameworks como CrewAI e LangGraph ganharam tração por simplificar a orquestração de agentes em ambientes de produção. O CrewAI, por exemplo, foca na criação de “equipes” onde cada agente possui um papel, um objetivo e uma história de fundo específica. O LangGraph, que faz parte do ecossistema LangChain, permite criar grafos de estado cíclicos, o que é essencial para processos que exigem repetição e refinamento.

Essas ferramentas permitem que os desenvolvedores evitem o lock-in de algum fornecedor, além de personalizar totalmente o comportamento dos sistemas.  Ao adotar essas bibliotecas, as equipes técnicas conseguem iterar rapidamente sem depender exclusivamente de infraestruturas proprietárias caras.

A comunidade Open Source também disponibiliza modelos de linguagem menores (Small Language Models – SLM) que podem ser executados localmente para tarefas agênticas específicas. Geralmente os SLM são focados em uma vertical ou nicho, se tornando super especializados naquela tarefa. Essa abordagem reduz custos de API e aumenta a privacidade dos dados sensíveis da organização durante o processamento.

Implementação prática com os desafios de engenharia

Para implementar uma Arquitetura de IA Agêntica com sucesso, a equipe de desenvolvimento deve focar na construção de ferramentas que os agentes possam consumir. Um agente só é útil se ele puder acessar bancos de dados, APIs de terceiros, sistemas de arquivos internos de forma segura, ou outra fonte de dados que possa fazer sentido para o trabalho. O desenvolvimento de “skills”, ou funções bem documentadas, é o que dá poder de execução aos modelos de inteligência artificial. Além disso, o monitoramento e o debugging de sistemas multiagentes apresentam uma complexidade muito superior aos chatbots tradicionais.

É necessário rastrear não apenas a resposta final, mas toda a sequência de interações e raciocínios que levaram a essa conclusão. Sem ferramentas de observabilidade adequadas, os sistemas agênticos podem entrar em loops infinitos de execução ou gerar custos inesperados de processamento. Isso é um risco, uma vez que o custo marginal de uso dos agentes está totalmente conectado à quantidade de tokens utilizados. Outro ponto crítico é o gerenciamento da memória de longo prazo, permitindo que os agentes “lembrem” de interações passadas para melhorar decisões futuras. A integração de bancos de dados vetoriais torna-se indispensável para fornecer esse contexto histórico de forma eficiente e rápida.

O impacto no mercado e na sociedade

Para os desenvolvedores que irão trabalhar em projetos de IA Agêntica, isso significa uma mudança de paradigma. Eles saem do papel de codificadores de lógica explícita para orquestradores de inteligência distribuída. O impacto no mercado de trabalho será profundo, pois tarefas de coordenação rotineira serão delegadas a esses ecossistemas de agentes autônomos. Muita coisa que é burocrática ou que “não é trabalho”, vai passar para esses agentes. Mas o processo intelectual, de pensar no projeto de ponta a ponta, ainda é uma tarefa exclusiva de humanos.

No setor financeiro, por exemplo, sistemas agênticos já realizam análises de risco, auditorias de conformidade e execuções de ordens simultaneamente. Na saúde, eles podem coordenar o histórico do paciente com as últimas pesquisas científicas para sugerir protocolos de tratamento personalizados. Essa capacidade de agir sobre a informação, e não apenas resumi-la, aumenta muito o valor do uso de IA. Mas veja, tanto no setor financeiro quanto na saúde, a supervisão humana para determinadas atividades ainda é fundamental para garantir segurança, auditoria e transparência para os usuários.

Entretanto, esse avanço traz responsabilidades éticas e de segurança cibernética para os times de tecnologia. É desafiador garantir que agentes autônomos não tomem decisões prejudiciais para o cliente ou para o negócio, como também não acessem informações privilegiadas ou sensíveis indevidamente. Este é o novo grande desafio da segunrança/governança de TI.

Comparativo de esforço entre solução proprietária vs. Open Source

A decisão entre utilizar produtos proprietários ou investir em frameworks Open Source passa por uma análise criteriosa de custo total (Total Cost of Ownership – TCO), retorno sobre o investimento (Return on Investment – ROI) e tempo para colocar o produto na rua (Time to Market).

As soluções da Microsoft, que são proprietárias, oferecem um tempo de lançamento mais curto devido à integração pronta com o Office e suporte técnico. O investimento inicial pode ser maior em termos de licenciamento, mas o custo operacional é reduzido pela facilidade de manutenção e escalabilidade automática. Por outro lado, o uso de ferramentas Open Source, como CrewAI ou LangGraph, demandam um time técnico mais sênior e especializado, além de um esforço maior para construir e manter a infraestrutura própria.

O TCO pode parecer menor inicialmente, mas os custos ocultos de integração, segurança e atualizações constantes devem ser considerados no longo prazo. Contudo, o ROI de soluções abertas pode ser superior para empresas que possuem casos de uso altamente específicos e necessitam de personalização extrema. É a aplicação na prática da Estratégia de Make or Buy.

Pra resumir… Se o objetivo é uma implementação rápida e segura em um ambiente corporativo já estabelecido, a Microsoft tem vantagem. Se a prioridade é o controle total da propriedade intelectual e a economia em escala de tokens, o caminho Open Source pode ser o mais indicado. O problema de negócio central hoje não é apenas adotar IA, mas escolher a arquitetura que equilibre agilidade operacional com sustentabilidade financeira para garantir que a inovação não se torne um passivo técnico. Comece pelo problema, não pela solução!

Imagem de capa criado com o Google Nano Banana 3, com o prompt: Faça um diagrama representando a Arquitetura de IA Agêntica em um ambiente corporativo moderno em formato de Doogle. Utilize uma folha de caderno como background e os traços devem ser de caneta esferográfica azul. A composição deve mostrar um diagrama de fluxo sofisticado e minimalista, onde módulos geométricos representam agentes especializados (Planejador, Executor, Revisor). Linhas de dados finas conectam esses módulos a um núcleo central de memória, deve ter a ícones discretos de ferramentas externas (nuvem, bancos de dados, código) desenhados no estilo Doogle. Não devem haver textos além dos agentes especialisados de Planejador, Executor e Revisor. Garanta um estilo de Technical Art, mantendo o rigor científico e técnico do diagrama.

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Listei alguns destes acontecimentos que demonstram que o mercado não aguarda nossa brincadeira nacional de começar o ano só depois do carnaval. Principalmente agora que a velocidade e competitividade dependem de atualizações semanais… Nós, que vivemos de tecnologia, poderíamos acompanhar a integração da IA física e dos novos agentes autônomos que já operam em escala global. Podemos observar que os lançamentos de 2026 já estão com maturidade plena antes mesmo da Gaviões da Fiel entrar no Anhembi…

A guerra dos modelos

A OpenAI iniciou o ano com uma limpeza em seu portfólio de modelos. No dia 13 de fevereiro, a empresa aposentou a família do GPT-4o para focar totalmente na série GPT-5.2. Consequentemente, a maioria dos usuários migrou para sistemas com personalidade mais natural e respostas rápidas. Além disso, o lançamento do GPT-5.3-Codex em 5 de fevereiro trouxe um novo patamar para a codificação autônoma. Este modelo funciona como um agente que executa tarefas complexas de ponta a ponta sem supervisão constante.

Do outro lado, a Anthropic garantiu US$ 30 bilhões em uma rodada de financiamento histórica no dia 12 de fevereiro. Além disso, também fez o lançamento do Claude Opus 4.6 em 05 de fevereiro, que superou o GPT-5.2 em diversos benchmarks profissionais. Ontem, dia 17 de fevereiro, eles anunciaram o Claude Sonnet 4.6 com capacidades de uso de computador aprimoradas.

A guerra destes modelos foi agitada no começo do ano…

Assistentes pessoais e inteligência para dispositivos

O Google transformou o navegador Chrome em uma ferramenta inteligente em 14 de janeiro. A funcionalidade Personal Intelligence agora conecta o Gemini diretamente aos aplicativos do ecossistema Google. Dessa forma, a IA entende o contexto pessoal do usuário para ser um assistente inteligente, e contextualizado, que pode ajudar a planejar viagens e organizar projetos. Além disso, um dia antes, em 13 de janeiro, a Google lançou o Veo 3.1 para criação de vídeos expressivos a partir de imagens de referência.

Outro marco importante ocorreu no universo mobile com a confirmação da parceria entre Apple e Google em 4 de fevereiro. A Siri recebeu uma atualização baseada no Gemini, iniciando sua fase beta de testes.  Assim, a assistente da Apple, agora compreende o conteúdo da tela e executa tarefas entre diferentes aplicativos. Não falo de futurologia, mas olhando nesse sentido, a integração de IA Generativa nos sistemas operacionais parece promissor para o mercado em 2026.

E não para por ai…

A Meta projeta um investimento absurdo de até US$ 135 bilhões em infraestrutura de IA para 2026. Falando em infra para IA, a USP inaugurou em 11 de fevereiro, o maior cluster para IA da América Latina, com 96 GPUs Blackwell B200. A Microsoft anunciou em 29 de janeiro que adicionou mais 227 novas ofertas de IA e ML no Marketplace do Azure. A Amazon facilitou o processo de “serving de modelos” ao anunciar, em 16 de fevereiro, o suporte do Amazon SageMaker Inference para modelos personalizados da família Amazon Nova, e o grande diferencial é a flexibilidade do SageMaker Multi-Model Endpoints e o escalonamento automático.

Feliz ano novo!

Esse tanto de lançamento e investimento no início de 2026 confirma que o ritmo da inovação tecnológica ignora fronteiras culturais ou calendários festivos. Gigantes globais, startups locais e universidades já fizeram seu caminho para um ano de crescimento antes mesmo de anunciarem a vitória da Mocidade Alegre. Não posso deixar de destacar, mesmo que em um contexto pessoal, que “antes de começar o ano” defendi minha Tese de Doutorado.

É claro que é uma brincadeira que o ano começa só depois do carnaval, mas mesmo assim… Feliz ano novo!

A imagem de capa foi criada com o Google Nano Banana 3, com o prompt: Ultra-realistic studio photography of a high-end, modern developer workstation in Brazil. In the foreground, a professional desk calendar clearly displays ‘February 2026’. The dates for Carnival (February 14-17) are not empty; they are filled with handwritten professional notes like ‘GPT-5.3 Deployment’, ‘AWS Bedrock Integration’, and ‘Azure Agentic Scaling’. On the side of the desk, a colorful and ornate Brazilian Carnival mask is pushed away, partially covered by a technical AI research paper titled ‘Neural Networks & Autonomous Agents 2026’. In the background, 4K monitors glow with complex Python code, 3D neural network visualizations, and real-time data dashboards showing ‘Meta Andromeda System’ metrics. Cinematic studio lighting with a ‘tech-blue’ and ‘cool-white’ color palette, shallow depth of field focusing on the calendar, 8k resolution, highly detailed textures of the paper and electronic components

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O texto aborda a mudança de narrativa que deixa de lado o medo da substituição total para focar na colaboração entre humano e máquina com sinergia. A tecnologia, quando despida do “hype” excessivo, revela-se não como um substituto autônomo, mas como um exoesqueleto cognitivo para profissionais qualificados. Fiz a minha análise de como o conceito de “Centauro” (a união da intuição humana com o processamento de máquina) define o novo padrão de produtividade. Além disso,devido ao foco nos aspectos técnico e operacional desta análise, não abordei questões relativas a Direitos Autorais ou dinâmicas macroeconômicas de Inflação e Deflação de Bolha da IA, áreas que fogem ao meu domínio de conhecimento. O foco desta análise é direto: Como a IA serve ao humano, e não o contrário.

O conceito de centauro

A metáfora do Centauro, originada no xadrez, descreve a combinação de um jogador humano que utiliza algoritmos computacionais para melhorar suas análises e jogadas. Essa união supera tanto a máquina isolada quanto o humano sozinho.

No entanto, a indústria de tecnologia passou os últimos anos vendendo a ilusão de uma automação completa. Agora observamos um retorno à realidade. A verdadeira eficácia da Inteligência Artificial reside na sua capacidade de atuar como uma ferramenta de suporte robusta, dinâmica e muito rápida. Os profissionais que dominam essa dinâmica não competem com a máquina, eles a utilizam para elevar seu próprio patamar de entrega.

O artigo do The Guardian toca no conceito de “Centauro Reverso”, onde humanos realizam tarefas repetitivas para mascarar falhas da IA. E não é para isso que servimos!

O benefício da IA para a nossa espécie deve estar no Centauro “Verdadeiro”. Neste modelo, a IA assume o processamento de dados massivos, a geração de esboços preliminares e a verificação de sintaxe, e outros trabalhos mais mecânicos e repetitivos. Enquanto isso, nós, humanos, mantemos o controle criativo, ético e estratégico. Assim a tecnologia funciona como um multiplicador das nossas habilidades. Ela não desenha a estratégia, mas nos fornece os dados táticos necessários para que possamos tomar a decisão correta.

A IA como ferramenta, não como artista

É fundamental compreender a distinção entre geração probabilística e criação intencional. Modelos de linguagem e geradores de imagem são, em essência, motores de previsão estatística muito sofisticados. Eles não possuem intenção, consciência ou compreensão do mundo real. Por isso, a ideia de que a IA pode “fazer o seu trabalho” é, em parte, fundamentalmente falha. Ela pode executar tarefas repetitivas ou mecânicas, mas não pode gerir responsabilidades. A ferramenta agiliza processos, mas carece do julgamento necessário para finalizar produtos complexos.

As gerações que a IA Generativa cria são sempre baseadas em conhecimento prévio. Se ela nunca aprendeu nada sobre um “Seterquaqui” ela vai te responder mesmo assim. Ela vai alucinar criando algo que tenha a maior probabilidade de ser algo relacionado ao contexto do que foi passado no prompt.

Quando um desenvolvedor utiliza um assistente de código, por exemplo, ele não está terceirizando a lógica do software. Ele está acelerando a digitação e a consulta de bibliotecas. O arquiteto da solução continua sendo o humano. Da mesma forma, redatores usam a IA para superar o bloqueio da página em branco, não para substituir sua voz autoral. A qualidade do prompt humano determina diretamente a qualidade do saída da IA Generativa. Sem a curadoria humana, o resultado da IA tende à mediocridade estatística.

Limitações técnicas e a necessidade de supervisão

A análise crítica do artigo original aponta para as limitações inerentes aos modelos atuais. A IA alucina, inventa fatos e reproduz vieses sem qualquer filtro moral intrínseco. Por essa razão, a supervisão humana torna-se mais valiosa do que nunca. O mercado de trabalho começa a valorizar menos a capacidade de realizar tarefas repetitivas e mais a habilidade de auditar e refinar o trabalho da máquina.

Além disso, a contextualização é uma barreira que a IA ainda não superou. Ela pode analisar um contrato, mas não entende a nuance do relacionamento entre as partes. Ela pode diagnosticar uma falha de código, mas não compreende o impacto disso na experiência do usuário final. Nesse sentido, a “última milha” de qualquer trabalho intelectual permanece domínio exclusivo dos humanos. Acreditar que a ferramenta pode operar sem supervisão é o caminho mais rápido para erros catastróficos.

Aumentando as habilidades em vez de substituir profissões

A narrativa de substituição de profissões por algoritmos de IA ignora a complexidade da maioria das funções profissionais que dependem de capital intelectual para existir. O trabalho criativo/executivo raramente é uma lista isolada de tarefas automatizáveis. Ele envolve negociação, empatia, liderança e adaptação a cenários imprevistos. Dificilmente um caminho trilhado para resolver um conflito com um cliente ou fornecedor terá uma mesma abordagem para resolver um conflito entre duas pessoas concorrendo a uma vaga de promoção na empresa. Apesar de ambos serem conflitos, são estratégias diferentes que nós, seres humanos, conseguimos distinguir e resolver. Um algoritmo com processos estatísticos robustos irão entender o contexto principal como conflitos e talvez façam a sugestão de uma mesma estratégia para as duas situações.

A IA não possui flexibilidade para lidar com o caos do mundo real. O verdadeiro ganho está na “Inteligência Aumentada”. Isso significa usar a IA para preencher lacunas de conhecimento técnico ou para acelerar o aprendizado de novas habilidades.

Por exemplo, um designer gráfico pode usar IA para gerar variações rápidas de layout. Isso libera tempo para que ele se concentre na estratégia de marca e na psicologia das cores. Um analista de dados pode pedir à IA que limpe bases de dados desorganizadas. Assim, ele pode focar na interpretação dos insights de negócios. Em ambos os casos, o humano não foi substituído. Pelo contrário, ele se tornou mais eficiente e capaz de entregar valor estratégico. A ferramenta remove o atrito do processo, permitindo que o talento humano brilhe onde ele é insubstituível: na criatividade e no julgamento crítico.

O Impacto no ecossistema tecnológico

A compreensão de que a IA é uma ferramenta poderosa, mas dependente, devolve o protagonismo aos trabalhadores humanos. Para os desenvolvedores, isso significa o fim da expectativa irreal de criar “máquinas autônomas perfeitas”. O foco muda para a criação de interfaces que melhorem a colaboração humano-máquina. E isso se dá, em geral, com letramento em IA e não com material que vende hype e mágica para reduzir custos, e muito menos com um curso de algumas horas que lhe promete um salário de milhares de reais em três meses.

Para a sociedade, essa tendência mitiga o pânico do desemprego em massa causado pela tecnologia. Não podemos ser ingênuos a ponto de achar que não terá impacto no trabalho. Isso vai ter sim, mas ao mesmo tempo, poderemos ser mais produtivos. Trabalhos que são mecânicos ou repetitivos tendem a ter uma automação, como sempre aconteceu desde a época da revolução industrial. Mas agora, com as ferramentas de IA há poucos cliques de distância, precisamos nos atualizar com mais rapidez. E é difícil saber o que estudar/acreditar com tantos relatórios dizendo coisas diferentes. Toda semana sai uma ferramenta nova, como fazer?!

Em vez de uma onda de substituição, veremos uma redefinição de papéis. A demanda por habilidades não técnicas/práticas (soft skills) e pensamento crítico aumentará. As empresas que tentarem substituir humanos inteiramente por IA enfrentarão problemas de qualidade e perda de confiança do consumidor. O diferencial competitivo não será quem tem a melhor IA, mas quem tem as melhores equipes humanas equipadas com IA.

Voltando à analogia do Centauro. Humanos utilizando IA em suas atividades, libera mais tempo para dar foco à resolução de problemas mais complexos. O que não podemos deixar é o Centauro Invertido nos fazer trabalhar para as IAs como marionetes dessa engrenagem que nos sufoca e espreme a cada novo lançamento de algoritmo aprimorado.

Bons estudos!

Imagem de capa gerada com o Google Nano Banana 3, com o prompt: A vibrant digital illustration in a modern cartoon style featuring a friendly, futuristic “Centaur” character that represents Artificial Intelligence. The Centaur is half-human and half-sleek machine, with glowing blue circuitry accents. It is inside a bright, busy tech office, actively collaborating with a diverse group of human professionals. The Centaur is acting as a helpful assistant: holding a floating holographic screen with data charts for a female data analyst and carrying a heavy server rack for a male software developer, symbolizing “heavy lifting.” The humans look happy, empowered, and focused on their laptops, working alongside the Centaur in harmony. No humans are being replaced; they are leading the work. Soft studio lighting, vivid colors, clean lines, 4k resolution, 3D render cartoon style similar to high-end animated movies.

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Esse meme é comum em fóruns de tecnologia e até no LinkedIn. Geralmente, as pessoas o utilizam para celebrar a conclusão do doutorado de forma leve e bem-humorada (alguns são arrogantes e espero não ficar assim!). A brincadeira marca o momento em que o aluno recebe o reconhecimento formal por seu esforço acadêmico intenso. Além disso, a brincadeira serve como uma ferramenta de quebra de gelo em ambientes técnicos muito sérios. No caso da minha pesquisa, resultados operacionais reais no setor financeiro validam essa nova autoridade técnica. Afinal, propor uma nova arquitetura de referência para plataformas de MLOps é uma proeza digna de um legítimo “Doutor”. rss

Um pouco da minha pesquisa

A jornada para colocar um modelo de Machine Learning em produção enfrenta obstáculos no ambiente corporativo. Muitos projetos de ML não atingem a fase operacional ou falham em entregar o valor esperado para o negócio. Isso por si só, já é ruim! Além disso, os profissionais de ciência de dados, frequentemente, focam na matemática dos algoritmos e acabam desprezando aspectos da computação como a Engenharia de Software. Elementos como qualidade, performance e confiabilidade acabam negligenciados durante o ciclo de desenvolvimento. E isso não é exatamente um problema, visto que a área de Ciência de Dados é bem plural e tem profissionais de muitas formações distintas.

E para ajudar, equipes de ciência de dados sofrem com a falta de infraestrutura automatizada e processos manuais lentos. Por exemplo, no Itaú Unibanco S.A., cientistas chegavam a esperar seis meses por recursos computacionais. Essa demora gerava um backlog crítico de mais de 100 modelos aguardando publicação. Entretanto, a instabilidade dos dados e a complexidade das dependências de entrada tornam o fluxo de trabalho manual altamente propenso a erros.

A área de MLOps surge justamente para automatizar esse ciclo de vida de desenvolvimento de modelos de ML iterativo. No entanto, a literatura acadêmica ainda apresenta poucas pesquisas sobre as técnicas de implementação prática e publicação, dando muito mais foco na parte de desenvolvimento/experimentação.

Metodologia baseada em dados e o rigor científico

Para dar fundamentação metodológica para a pesquisa, segui para uma abordagem de Pesquisa Aplicada, que trás em seu processo um alto rigor científico. Primeiramente, segui para uma Revisão Sistemática de Literatura (RSL) analisando 131 artigos primários publicados entre 2018 e 2024. Estes foram os artigos que li de fato, mas a pesquisa começou com mais de 2.800 publicações científicas. Essa análise permitiu identificar 12 categorias temáticas essenciais que orbitam a a área de MLOps.

Além da base teórica, também conduzi uma pesquisa anônima com 25 profissionais e executivos brasileiros. Essa etapa revelou os desafios reais enfrentados pelas indústrias, como a dificuldade de integração com sistemas legados. Os entrevistados apontaram que ferramentas existentes são complexas e exigem alta especialização técnica, o que impacta os projetos como um todo. Essa coleta de respostas foi fundamental para embasar o desenvolvimento da nova arquitetura que desenvolvi.

O terceiro pilar da metodologia eu investiguei a estratégia de “construir versus comprar” soluções de tecnologia. Construí um guia de suporte à tomada de decisão rigoroso baseado na maturidade da empresa e na vantagem competitiva do projeto. Se o MLOps for atividade central para o negócio, o desenvolvimento interno torna-se o caminho recomendado. Caso contrário, a aquisição de ferramentas de mercado pode acelerar a integração da IA nos produtos… Mas vale dar uma olhada com calma nessa publicação porque ela pode ser extrapolada para outras ferramentas e áreas. Ficou bem robusta

A solução que apresentei é de uma Arquitetura de Referência modular

A solução central da tese é uma Arquitetura de Referência composta por quatro estágios interconectados e modulares. O Estágio 1 foca na Engenharia de Dados, defendendo a centralidade e governança das fontes de informação. Nesta camada, processos de aquisição, preparação e validação garantem que os dados tenham a qualidade necessária para o treinamento. Consequentemente, o versionamento de dados torna-se peça-chave para a reprodutibilidade dos experimentos.

O Estágio 2 abrange o Ambiente de Desenvolvimento, onde ocorre a construção cíclica do modelo de ML. Detalho as etapas de ajuste de hiperparâmetros, seleção de algoritmos e avaliação de performance. Além disso, a arquitetura prevê a manutenção constante do código para evitar o acúmulo de débitos técnicos. Já o Estágio 3 foca no Ambiente de Produção, gerenciando as esteiras de inferência e publicação.

Finalmente, o Estágio 4 aborda as Preocupações Transversais, que permeiam todo o ciclo de vida do modelo. Este estágio inclui segurança cibernética, monitoramento contínuo e a flexibilidade do poder computacional. Dou destaque que o monitoramento deve registrar logs operacionais e detectar desvios estatísticos, como o data-drift. Essa estrutura modular mitiga a complexidade e permite que múltiplos times descentralizados colaborem de forma eficiente.

Escalabilidade e gestão de modelos de Deep Learning

Um diferencial importante desta Tese é o suporte explícito para esteiras de Deep Learning. Uma das soluções é o uso de contêineres e tecnologias de nuvem para garantir a portabilidade dos modelos. Assim, o sistema consegue processar predições em tempo real com baixa latência para o usuário final. A arquitetura detalha processos de Continuous Training (CT), permitindo o retreinamento automático dos modelos quando necessário. Isso é importante porque o desempenho de um modelo de IA pode degradar rapidamente no mundo real. Através da observabilidade, os engenheiros conseguem investigar comportamentos históricos e diagnosticar problemas silenciosos. Além disso, a transparência e a explicabilidade da IA são pilares fundamentais para garantir um processamento ético.

O fluxo operacional apresentado na Tese guia o desenvolvedor desde a definição de requisitos até a predição final. O uso de padrões como o “Modelo Campeão/Desafiante” permite testar novos algoritmos em paralelo sem afetar a produção. Se parar para ver com calma, a solução oferece um roteiro técnico preciso para evitar falhas comuns no desenvolvimento de projetos de IA, ML e DL.

It’s Dr. Actually

Já que chegou até aqui e investiu tempo lendo um pouco do trabalho que demorei 4 anos para concluir, te convido a gastar mais tempo e acompanhar as publicações que fiz em periódicos e congressos científicos. Afinal (tentando fazer a brincadeira do começo do post) It’s Dr., actually!

• 2022 – Automação no processo de publicação de modelos de Ciência de Dados
• 2024 – Experimentation, Deployment and Monitoring Machine Learning Models: Approaches for applying MLOps
• 2024 – Machine Learning Model: Perspectives for quality, observability, risk and continuous monitoring
• 2025 – MLOps for Machine Learning Model Lifecycle Automation – A Systematic Literature Review
• 2025 – Interpersonal Trust in the Era of Scientific Communication with Artificial Intelligence – An Essay
• 2025 – Make or buy strategy for Machine Learning Operations – MLOps
• 2025 – Experimentation, deployment, and monitoring of machine learning models: How MLOps enhances AI productization
• 2025 – How MLOps boosts AI productization with experimentation, deployment, and monitoring of machine learning models
• 2026 – Towards a New MLOps Architecture: A Methodological Approach Driven by Business and Scientific Requirements (ainda não está indexado no portal da SBC)

Muito obrigado!

Um doutorado não se faz da noite para o dia, foi uma construção de anos de dedicação, estudos e stress para criar essa Arquitetura de Referência de MLOps para projetos de Machine Lerning e Deep Learning… E, assim como a ciência, um doutorado não se faz sozinho. Quero aproveitar esse finalzinho do texto para agradecer todas pessoas que participaram comigo das publicações, todos que assistiram as apresentações ou leram os papers, todos que de forma direta ou indireta contribuíram para este trabalho. Vocês são parte disso, queria que a alegria desta titulação também se estendesse até vocês! E, claro, quero deixar um agradecimento especial à meus orientadores (Leandro Augusto da Silva e Ismar Frango Silveira) e aos avaliadores da banca (Marcelo Nogueira, Alexandra Aparecida de Souza, Gustavo Scalabrini Sampaio e Fabio Silva Lopes), suas sugestões e ensinamentos contribuíram com o resultado final deste trabalho.

MUITO OBRIGADO!

A foto de capa foi gerada com o Google Nano Banana 3, usando o prompt: Foto ultra-realista, com iluminação de estúdio, de uma mesa de trabalho de um profissional da computação com um teclado e mouse sem fio e um monitor ultra-wide curvo. A organização da mesa é bagunçada, mas em destaque tem uma xícara de café com o texto “It’s Dr. Actually” em letras pixealizadas como um terminal de computador.

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Bom, porque comentei do nosso ensaio? Principalmente porque este assunto ganhou novos contornos com o lançamento do Prism, o novo espaço de trabalho da OpenAI para cientistas, e o aumento exponencial de submissões em conferências como a ICLR 2026, que atingiu volumes recordes de artigos.

O cenário atual preocupa a comunidade acadêmica devido ao uso desenfreado de IA para gerar conteúdo e realizar a revisão por pares, uma etapa fundamental que garante a qualidade e veracidade das descobertas antes de chegarem à sociedade. Embora ferramentas como o Prism prometam otimizar a escrita, o nosso ensaio já alertava para o risco de erosão da confiança pública e a criação de um ecossistema de “artigos slop”. PRecisamos, enquanto sociedade, ficar de olho nisso! Temos que, de alguma forma, assegurar a manutenção da curadoria humana e da transparência no uso dessas tecnologias para evitar que o progresso científico seja sufocado por automações superficiais e enviesadas que só sabem encontrar a próxima palavra apropriada para o contexto que estão gerando.

O valor invisível da pesquisa rigorosa

Muitas pessoas utilizam tecnologias avançadas diariamente sem perceber que elas são frutos de décadas de rigor científico. O GPS do seu smartphone, por exemplo, só funciona devido a estudos complexos sobre a teoria da relatividade lá do Einstein. Da mesma forma, a tecnologia de telas OLED que você vai utilizar para ver a Copa do Mundo deste ano, resultaram de investimentos massivos em energia e intelecto humano. E veja, não estou fazendo juízo de valor se a pesquisa é originária da indústria ou de órgãos públicos, meu ponto é a pesquisa em si. Com isso, quando buscamos atalhos na produção científica, colocamos em xeque a qualidade desses produtos finais, que consequentemente, transformam a nossa vida em sociedade.

Não sei se é de conhecimento geral, mas a pesquisa científica não é apenas um exercício acadêmico. Ela consome recursos financeiros e mentais significativos. Por sua vez, o processo de revisão por pares atua como um filtro crítico contra o erro. São nestas duas etapas que a automação excessiva desse pode deixar passar falhas graves. Isso sem contar que a confiança interpessoal é um dos pilares do aprendizado. Se o público percebe que o conteúdo não nasce do conhecimento humano, surge um sentimento de decepção e traição. Ao invés de trazer o leitor para perto, vcoê o afasta.

O boom das publicações e o “Slop” científico

O volume de publicações científicas tem batido recordes anuais, mas a qualidade nem sempre acompanha a quantidade. Em um sub do Reddit, no r/MachineLearning, estudantes de doutorado discutem a dificuldade de navegar na “era dos artigos slop”. Este termo descreve textos gerados por IA que parecem técnicos, muito bem elaborados, mas carecem de profundidade ou originalidade. Infelizmente, essa tendência sobrecarrega os revisores humanos, que muitas vezes recorrem à própria IA para dar conta da demanda. Olha o problema que temos, a IA gera o conteúdo, a IA revisa o conteúdo, a IA usa esse conteúdo para aprender e depois gerar mais conteúdo com base no que aprendeu. É por isso que o termo Slop remete à esse desperdício. E inclusive o termo Slop foi escolhida como a palavra do ano pelo dicionário Merriam-Webster.

A transparência é a única saída para preservar a autoridade dos comunicadores de ciência. Por respeito e consciência limpa, os leitores devem ser informados quando a IA gera ou auxilia o conteúdo (repare que nos meus textos, no final do post, eu compartilho o prompt que uso para fazer a imagem de capa quando uso IA Generativa para isso). Além disso, grandes editoras como Elsevier e IEEE já estabeleceram que o autor humano é o único responsável final pelo conteúdo. Sem essa responsabilidade, o risco de perpetuar vieses e informações falsas aumenta drasticamente.

Prism: A promessa da OpenAI para aumentar a produtividade

Recentemente, a OpenAI lançou o Prism, uma plataforma desenhada especificamente para auxiliar pesquisadores na organização e redação de textos científicos. A ferramenta promete integrar busca bibliográfica e síntese de dados de forma fluida. Embora o potencial de otimização seja claro, a comunidade precisa se manter cética sobre como isso afetará a autenticidade das publicacões científicas futuras.

Mais uma vez volto ao ensaio, a IA deve agir como uma ferramenta de suporte, não como um substituto integral para o trabalho intelectual humano. A curadoria humana garante que a ética e a sensibilidade do pesquisador permaneçam no centro do trabalho. Afinal, a ciência é baseada na credibilidade dos resultados apresentados.

Veja, a importância de manter o rigor científico nas pesquisas é tanto econômica quanto social. Se a base do conhecimento for corrompida por processos de revisão superficiais, o desenvolvimento de novos remédios, materiais de uso primários e tecnologias será mais lento e perigoso. O Prism pode ser um ótimo aliado para eliminar tarefas burocráticas, mas apenas se for utilizado sob uma governança ética rigorosa. Lembre-se, as ferramentas de IA são ferramentas. Use-as como tal, não como substitutos.

É complicado!

A ciência brasileira e internacional precisa equilibrar a eficiência da IA com a profundidade da mente humana para garantir que a inovação continue servindo ao bem comum. O uso da tecnologia para mascarar a falta de esforço intelectual é um problema de negócio latente, pois decisões corporativas baseadas em pesquisas “automatizadas” e sem validação podem levar a investimentos desastrosos. Além, é claro, de encolhimento do mercado por desacreditarem nos resultados práticos aplicados.

Ainda não testei o Prism, afinal, ele foi lançado há poucos dias. Mas farei em breve para avaliar se ele realmente preserva o rigor esperado ou se apenas facilita o “slop”. Publicarei os resultados e minha impressão sobre a ferramenta aqui no blog!

Bons estudos!

Imagem de capa gerada com o Nano Banana 3, com esse prompt: Ilustração digital de um cientista humano caricato, revisando uma pilha de manuscritos, contrastando com hologramas da OpenAI Prism gerando fluxos digitais de “AI slop”. A cena deve simbolizar a pressão por produtividade e a crise de integridade na ciência, destacando o papel vital da curadoria humana e da transparência.

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