O Impacto da Inteligência Artificial nos Investimentos Financeiros

0:00O desafio maior além do da Iá é as partes que estão muito para trás. Então a Iá tá tipo é um negócio absurdo, mas o resto da humanidade dos nossos processos humanos às vezes estão na idade da pedra. Ninguém quer entender aquilo que foi escrevido há 200 anos e o cara tem medo de interpretar mal e fazer errado e tal. É, pega isso aqui e joga no pessoal que é júnior pleno, até alguns siiores, não pensa, joga na IA.

0:29Eh, deixa ela te falar, aí você junta o que ela falou com o que você acha e aí toma a decisão. É mais rápido.

0:36>> Essa geração nova de tá completamente dependente da EA e o cara não não tem a visão crítica de [ __ ] testar. Não, mas como você fez? [ __ ] deixa eu ver as hipóteses aqui para ver.

0:47>> Ou você é desenvolvedor ou você é piloto de GPT, né?

0:50>> Muito bem, muito bem. Meus amigos do PPT no compil, estamos aqui para mais um episódio. E hoje, Rom, você já deu uma olhada aí na tua carteira de investimentos. Como é que tá hoje?

1:00>> Cara, deu uma olhada, né? Teve uma uma informação relevante hoje no meio da tarde que movimentou o mercado e vai ser um uma boa pauta para falar hoje.

1:10>> É verdade, né? Você tem algum agente monitorando isso ou não?

1:13>> Pois é, eu tava pensando, eu não tenho, tá, pergo, mas eu tava pensando quem tem se deu muito bem. Pode ser, né? Isso é o quê? É dado, >> pô. Dado puro, cara. Dado é a informação, >> real. Tem streaming de dados aí. Tem.

1:30>> Exatamente. Então, tem tem um assunto aqui pra gente destrinchar, que é como essas informações do nosso dia a dia e as informações que que permeiam o mundo.

1:39Aí, esses dados influenciam aqui no mercado financeiro, né? na tomada de decisão.

1:45>> Tomada de decisão. Então, tem bastante coisa pra gente puxar aqui pra gente decidir.

1:50>> E quem tá aqui hoje para falar com a gente é o Marcos Brigante da Ibu Investimentos.

1:56>> Tudo bem?

1:57>> Beleza, Marcão.

1:58>> Bom, >> obrigado ter vindo aqui para compartilhar um pouco do seu dia a dia.

2:02>> Eu que agradeço.

2:03>> Marcão, que é City, né, na Ibiuna, né?

2:05>> Na Ibiana. Então, [ __ ] vai poder falar um pouco, pouco não, bastante, né, nessa nesse episódio de >> eh como é que ele vê a tecnologia, como é que ele vê ai, como é que ele aplica no dia a dia, EAI, né, o time, enfim.

2:20>> É isso aí. Acho que o é uma área que não falta dados, né, Marcão, fala um pouquinho de você, da Ibiuna e a sua expectativa aqui pro episódio com a gente.

2:31>> Legal. Vou tentar ser curtinho. Eu, bom, sou Marcos Brigante. Muito prazer, muito obrigado pelo convite. Eu, eh, sou engenheiro, né? Sou engenheiro eletricista formado pela São Carlos. Tem gente que nem sabe que tem USP em São Carlos. Estão fazendo um um jabá lá do interior.

2:48>> Ah, de São Carlos todo mundo só fala da Não é da USP, como é o nome da outra?

2:53>> Da federal.

2:54>> Da UFSCAR.

2:55>> Ufscar. Não, não faz isso, [ __ ] É nosso nosso inimigo lá, >> cara. Toquei na ferida agora. A mais de exatas, né, cara? O pessoal deve ser doido lá.

3:03>> É. E é, e bom, eu vim para São Paulo para trabalhar e já caí no mercado financeiro, né? Eu comecei a trabalhar numa empresa que chamava Senor Solution, que depois foi, acho que vocês conhecem ela como CIA.

3:15>> Isso, Ciao. Sim.

3:16>> Então eu comecei lá, depois trabalhei um pouco no Itaú e fui parar no mercado financeiro raiz, que é a IB Investimentos, que é minha casa já h vai fazer 12 anos. E >> pô, tá com a plaquinha de patrimônio nas costas já, né, cara?

3:31>> Sim. Daqui a pouco ganha aquela plaquinha. 20 anos. Obrigado. Até mais.

3:37>> Foi bom ter você aqui. Eh, e eu eu comecei lá como desenvolvedor, né, fazendo fazendo sistemas internos, plataformas, integrações.

3:49Eh, é um mercado que que, como você falou, tem muitos dados, né? Então, tem dados não só eh externos de de mercado, de ações, etc., que o pessoal vê aí na internet, ah, pô, o juros, não sei o quê, né? Os índices, nossa, tem muito dado interno, né? Tem muita, muito registro de operação, muito batimento, reconciliação, etc., né? Então, eu entrei lá para fazer esse tipo de sistema, eh, para garantir que tudo que a gente tá fazendo tá certinho, bonitinho, etc. Com ganho operacional, né? com o menor número de pessoa de pessoas possível e o menor número de erros possível.

4:25Eh, e aí eh, com sorte, com um pouco de esforço, deu tudo certo, né? Eu eu desenvolvi lá uma plataforma mais ou menos até 2019.

4:36Depois eu eh assumi a parte de infraestrutura e fiz um projeto no data center lá da empresa. Aí fui estudar redes, fui estudar outras coisas que não eram do meu metier. Fizemos um projeto gigante, deu tudo certo, migramos paraa nuvem, né? Toda nossa aplicação que naquela época era rosteada local, a gente migrou paraa nuvem. Eh, por incrível que pareça, em 2013 eu fui pr Microsoft e eles estavam começando e parece que faz 30 anos, né?

5:04>> Caramba, cara. Verdade, hein? Verdade.

5:07Foi 2013, né, cara?

5:08>> Foi por aí, né? Eh, eu lembro que o o dos um dos caras que fez uma palestra pra gente, ele falou que ele tava trabalhando em colocar o Linux dentro do EER, né? Ainda não tinha Linux.

5:19>> Eu lembro que foi uma notícia assim, tipo, quando saiu Microsoft Linux, falei: "Cara, eu vivi para ver isso." >> É verdade >> isso. E era um tipo um russo assim, loucão. E ele falou assim: "Eu não sei para que que estão colocando Linux na na no Eure, porque ninguém mais vai usar o Windows." E dentro da Microsoft fazendo essa piada. Não dá para dizer que ele tava errado, mas tudo bem, cada coisa no seu lugar, né?

5:42>> Enfim. Aí fizemos a jornada para nu em que eh muitas empresas ainda estão, outras já fizeram e depois fui trabalhar eh cuidei da parte de segurança da informação da empresa, né? Fiz todos os processos de eh conscientização, ferramenta, ferramental, etc. E depois fiz a área de dados, né? Eu fui eh virei associado da empresa e CTO eh mais ou menos em 2020, né, enquanto eu tava fazendo todos esses projetos. E hoje tô lá um monte de desafio. Eh, a empresa ela ela tem hoje mais ou menos 13 a 14 bi em patrimônio sobre gestão, que é uma métrica que a gente usa para saber o tamanho da AST, né? Então, se quer saber se a é grande ou não, olha quanto que ela tem de patrimônio sobre gestão. Eh, então a gente é uma considerada de médio para grande porte, né? Tem aste independente, né? Tem aste dos bancos, né? Que são monstros, né? mais ass de independentes que não estão ligadas a nenhum banco. E tô nessa nessa jornada agora com essa explosão de ah, aplicando internamente com um monte de desafio. Eh, o pessoal maluco achando que vai descobrir um monte de coisa e estamos tentando, né?

7:01>> Show de bola. Vamos, vamos entender aqui com >> legal >> com o Marcão hoje como que é esse dia a dia, como que ele tá aplicando dados no mercado financeiro, quais são os desafios que ele tem no dia a dia, como que ele tá aplicando inteligência artificial nesse mercado em desenvolvimento do software também vão querer entender aqui como é que tá tratando isso com o time. Então vem que o Bord tá muito bom. E Ron, se o cara tiver ouvindo a gente, entender que ele também tem desafios na área de dados, conheço uma empresa que talvez possa ajudar, não?

7:35Essa empresa é a Tecron. É uma empresa especializada em em streaming de dados e também na parte de organização e gestão de dados. Então, eh, tem bastante experiência e conhecimento dentro dessa estrutura, né, de dados e podemos ajudar eh empresas tanto que estão nessa jornada de organização de dado para usar EI, como também quem já tá estruturado, mas precisa fazer uma curadoria também para começar a fazer alguns experimentos iniciais também, a gente pode ajudar também nessa jornada.

8:08>> Show de bola. Os caras tem muito noal, muito conhecimento, só não tem muito cabelo. O resto >> não dá para ter tudo nessa vida.

8:14Verdade. Dá para ter tudo nessa vida.

8:16Então vamos lá que o episódio tá muito bom. Bora.

8:21[Música] [Aplausos] [Música] [Aplausos] Eu [Música] trouxe um livro para introduzir esse assunto hoje com a gente aqui.

8:45Eu li esse livro há mais ou menos uns 10 anos, eh, talvez mais, talvez uns 12 anos. foi quando eu comecei a me interessar pelo mercado financeiro e quando eu comecei a me interessar pela área de dados. Então, eu li esse livro e eu vou passar para vocês darem uma folhada.

9:09E aí eu eu queria entender com vocês o que que mudou de lá para cá, especialmente no mercado e tecnologia.

9:18Quando eu decidi foi quando eu comecei a estudar pandas num pai pyched learning, né, que eu comecei a cheguei a fazer um robozinho de análise de fluxo na Bovespa.

9:31>> Não ficou rico?

9:32>> Não, não, não. Aparente não, virei.

9:34Aparentemente tô aqui fazendo podcast, então eu acho que não deu certo, né? Eh, não existia ainda a Generativa. A gente não tinha a capacidade de processamento de dados que a gente tem hoje, né? Então o que ponho aqui na mesa para vocês darem uma olhada. Eu queria que vocês fizessem uma introdução.

9:54Como que a gente lida com isso hoje? Que aqui a gente tá falando o doel clássico, né? Chegou nem ser um ali, era um uma ciência de dados para encontrar padrões do passado, etc.

10:08>> Regressão, né?

10:09>> Regressão e etc.

10:12Quem vai primeiro? Deixa eu folar. Olha, eu eu acredito que, cara, teve uma mudança gigantesca, né? Eh, da época que esse livro foi escrito, na tua época que você leu e para agora, até como você já comentou, cara, a capacidade de processamento absurda, né?

10:35Eh, questão de nuvem que na época ainda talvez estava no início, hoje você tem a nuvem que te dá a flexibilidade de escala e a e a escalabilidade, resiliência.

10:46Eh, eu acho que Machine Lin já se os a gente at tava falando um pouquinho com o Marcos, eh, que eh os economistas já usam já a Machine L já há muitos anos, né? Mas, putz, agora, cara, mudou radicalmente da de novo pela capacidade de processamento, né?

11:05Eh, então eu acho que [ __ ] teve uma mudança.

11:09>> Marcão, aqui a gente é assim, a gente põe o convidado na fogueira mesmo, cara.

11:12>> Não, mas é assim, eu gosto sim. Não, eu gosto mais da gelada, né, que da quam

11:24muitos caminhos, né? Eh, mas esse caminho não se fechou ainda, né? Isso aqui ainda é muito, muito, muito usado, né? Eh, eu tive a oportunidade de fazer um >> sem querer te cortar, mas só pro tem gente que não nos ouve só por nos ouve sem vídeo, né? Então, descrevi o livro, é um livro do Fábio Sales de Rezende, que é Ciência de Dados Aplicada BMF e Bovespa. Veja que não era nem B3, ainda falava de mercados futuros, etc. Então, eu não sei se tem a data aqui de publicação,

12:03tinha papel ainda na época para vocês verem, né? 2016 o livro. Então, >> é, faz mais ou menos uns 10 anos que eu 9 anos, né? Eu não lembro quem me deu de presente. Se você ainda é meu amigo, ainda tem contato comigo e foi você que me deu esse presente, te agradeço e e me avise aqui, porque eu não lembro. O presente ficou, mas eu não lembro de você, então, desculpa. É, é, eu acho que você tem eh >> cada problema tem uma solução e tem um problema grave e sério, que é o custo.

12:37Então, com esse ferramental que provavelmente tem aí dentro, que é o prático de ciência de dados, estatística clássica, você ainda resolve muita coisa.

12:48>> Humum.

12:49>> Né? Você ainda analisa muita coisa, né?

12:52Eh, você tira conclusões, né? Ah, e com um custo muito menor do que se você usar uma uma IA atual, né? Mas mudou muita coisa também. Então, eh, a gente tava até conversando, tem gente, tem empresas, né, ou pessoas, né, ou grupos que estão nesses diversos patamares, né? Então tem lugares que ainda você chegar e você falar: "Cara, usa, pega teus dados, armazena usa uma regressão para você fazer uma previsão de estoque, uma previsão, o cara fala: "Nossa, que coisa incrível, né?

13:23>> Puxa vida, >> puxa vida, >> é puxaria". É, então assim, porque, né, tem empresas ou ou grupos que ainda estão muito atrasados, mas eh se você pegar o topo, né, eh você entra num GPT da vida, entra num qualquer IA dessas mais modernas ou ou entra num cloud ou entra eh nesses geradores de código, saiu um essa semana, eu esqueci o nome.

13:48Eh, e pede para ele fazer uma ferramenta dessa para você. Você vai precisar dos dados, obviamente, né, que é, acho que é o calcanhar de Aquiles da coisa.

13:57Eh, e ele vai construir isso aí para você, né? Então assim, eh, você saber isso, né, já não é tão interessante, né?

14:06Mas usar ainda assim, >> sim, sem dúvida. É, acho que o grande o grande ponto é esse, né? Hoje eu não preciso ser um especialista em pandas para conseguir fazer uma série temporal, etc., porque tenho ferramentas que podem me ajudar a fazer essa análise, né?

14:22Então eu continuo usando isso sem necessariamente precisar ser um especialista, porque eu tenho uma outra camada de inteligência que me ajuda aplicar isso como ferramenta, né?

14:31>> Sim. Inclusive saber quando você vai usar um um quando a IA vai te falar, "Pô, eh, vamos usar um Pandas ou vamos usar um Park, né? Eh, até isso ela vai te orientar, sendo que 9 anos atrás você tinha que abrir três, quatro livros.

14:49>> Uhum.

14:50>> Né? Eh, pô, arquitetura para essa quantidade de dados, né? Custo do do desse volume de processamento. Hoje em dia você entra lá com três, quatro conversas, você já tá praticamente, você se sente o arquiteto de dados, engenheiro mega blaster. Eh, mas o isso aí é a base de tudo. Se você não souber ler um Hitmap, se você não souber ler um um gráfico de cluster, etc., se não tivesse conhecimento, não adianta nada, né? Sim.

15:20>> Aí vai ter que ser IA pela IA. Você não vai servir para nada. Você vai, você vai falar, ele vai fazer para você, você vai pedir para ele interpretar.

15:26>> Sim. É. Não é aquela coisa, né? Não adianta você ter alguém que te ajude a construir mais rápidos se você não sabe o que quer e não sabe avaliar, né?

15:34Então, >> sabe? Sim. Até porque pode ter margem de erro, né? Então, até para ter exatamente a visão crítica de eh saber se o resultado faz sentido, porque pensando principalmente no mercado financeiro, onde cara qualquer análise errada pode tomar um prejuízo gigantesco. Então, cara, tem que ter esse background de conhecimento, né?

15:56>> Sim. E aí eu já te emenda o que deveria ser a primeira pergunta se eu não tivesse tumado tumultuado com com o livro. Marcão, eh, hoje onde a gente vê uma aplicação, uma aplicabilidade maior da área de dados dentro do mundo financeiro e de investimentos? Porque a gente pode imaginar de uma forma de quem não é do mercado que, [ __ ] é um oceano de dados, né?

16:27>> Sim.

16:28>> Eh, mas nem tudo tá disponível. Tem questões aí de LGBT, tem questões de sigilo, etc.

16:34>> Tem questões de custo, dado que é muito caro.

16:36>> Questão de custo. Exato. Onde que a gente vê hoje uma aplicabilidade maior em relação a isso?

16:43Eh, você tem eh, inclusive tem uma área específica no mercado financeiro chamado quant, né, que são eh analistas, pessoas, fundos de investimento especializados em tomar decisão e fazer decisões de investimento baseado só em ciência de dados, né? Eles não tomam decisão baseado em análise fundamentalista que você saber se a empresa tá indo bem ou mal, baseado em, sei lá, em em relatórios, nesse tipo de coisa. Eh, você realmente pega os dados, né, passa no algoritmo, ele vai te falar, você compra ou você vende. Então, isso são as áreas quantas.

17:20Então, é um, você tem esse, esse é o nível máximo, digamos assim, né?

17:26É, é, é o, é o assim, tudo é isso, tudo é ciência de dados. Você tem empresas especializadas em tomar decisão só baseada em dados. A, o, o humano ele vai mais checar se aquilo faz sentido, fazer um back test, né? Será que o meu, será que o, eh, esse meu seletor de portfólio, né, que o pessoal costuma fazer portfólio optimization, tá fazendo sentido que você faz, né?

17:50Você aplica as decisões que ele deveria tomar ao longo do tempo, como se ele tivesse começado em, sei lá, 2010. E aí você vê, eu teria ganhado dinheiro ou não, né? Pô, se sim, tem uma chance dele ganhar pra frente, né? Mas todo o site de empresa financeira tem lá ganhos passados, não garantem ganhos futuros.

18:07Então, >> sempre, >> sempre, né? Então, você tem isso, né?

18:12>> Agora você tem eh outras eh aplicações assim, é infinito, né? Porque assim, eh o mercado financeiro ele é de informação e decisão. Informação e decisão, né?

18:26Então você tem eh esses eh preços, índices, eh notícias, tudo isso influencia no preço dos ativos, numa na no movimentação. A cerveja tá fazendo efeito. Movimentação no mercado.

18:40>> Daqui a pouco ela faz mais efeito, aí solta de vez. Aí aí vai que vai >> solta na movimentação do mercado para para um lado ou pro outro. Eh eh uma outra utilização que você tem bastante, inclusive a gente tem um case, é análise de relatórios, né? Então, eh, qual era, qual era o case clássico de, de empresa do, ah, eu sou um analista financeiro. O que que ele fazia? recebi um relatório antigamente em papel, depois um PDF, depois um e-mail, sei lá, e ele lia aquilo, sumarizava e fornecia essas informações para um cara que vai tomar decisão ou ele mesmo tomava decisão.

19:17>> Agora você pega 30 relatórios que você pega, por relatório de política monetária do Banco Central de diversos países, passa isso num num analisador, ele vai falar: "Ó, parece que ele tá indo para esse lado". E aí você toma a decisão de ir para um lado ou pro outro, que antes você demorava uma hora, duas, três pro analista, você toma essa decisão em 30 segundos.

19:38>> Uhum.

19:38>> E aí você ganha eh nesse timing, você ganha das dos >> das outras empresas ou dos outros investidores do mercado que sempre tem um que ganha, um perde, né?

19:48>> Eh, com isso, né? Então, mas tenho todas toda essa outra eh todos esses outros problemas que você mencionou, todos eles existem. Então, eh, posso acessar esse dado, né? Eu posso ler esse relatório.

20:02Tem relatórios que você não pode processar, né?

20:04>> Uhum.

20:05>> Eu posso eh quanto custa para eu ter eh o preço da de um ativo negociado na bolsa de Bagdá?

20:16É caro. Às vezes é caro. Tem uma bolsa lá de investimento, eu inventei a bolsa, tá? Mas tem uma bolsa lá de investimento X eh, para você contratar esse preço, principalmente em real time, né? Se você pegar o preço atrasado, que é o que você vê lá no Yahu, no no Google, >> é pin, você vai no Google, procurar lá, você tem lá o dado trasladado, o dado real time ticketic, que é o que você precisa para ganhar dinheiro no mercado, é caro para bul quando eu tava fazendo esses experimentos aqui, eu conseguia para um preço muito barato streaming de dados com atraso, eh, de de movimentação de preços de ativos na bolsa com atraso E e eu acho que nem tava disponível pra pessoa física o em tempo real.

21:03Então, realmente, e todo simulador que você faz, né? Porque na época eu comecei a escrever uns robozinhos com, cara, se eu não me engano, era com uma pseudolinguagem lá do Trading View, que é uma aplicação, uma plataforma de >> Sim.

21:17>> de de de exchange, né?

21:21E e cara, é tudo com dado atrasado para você, senão você paga o plano premium lá e aí você tem acesso a ao dado em tempo real, né? E o seu robô rodando em tempo real com uma >> determinada disponibilidade. Então realmente são dados muito muito caros, né, esse tipo de informação.

21:39>> Isso. E tem também a questão do volume, né?

21:44Então, eh, se você for armazenar os dados tic a tique de todas as ações que você quer, depende do seu portfólio, eh, quanto que você vai gastar lá no seu no seu databicks, no seu na sua plataforma de, de dados, qual seja lá, qual que você usa? Eu usei databicks porque a gente táa falando dele agora a pouco e por acaso eu uso, mas eh você vai precisar armazenar todos esses todos esses dados, né? Eh, você comprar histórico de dados também já é uma coisa que eu já que eu já trabalhei, é, também é muito caro. Então, ah, pô, quero todos os dados da B3 de ações, eh, de 2010 para cá, eh, tic a tic. É, cara, são gigas e gigas e gigas antigas, >> ainda mais se você for com uma resolução temporal muito pequena.

22:29>> Isso é tic, é, é milissegundo, né?

22:31>> Nossa, >> é é absurdo. Então, e isso você usa para treinar os modelos, né, e essas áreas quant, etc.

22:40eh, usam para treinar os modelos para tomada de decisão, né, para fazer regressões, para fazer outro. Tem, a gente usa regressão que todo mundo entende, né? pelo menos quem tá acostumado.

22:48>> Mas tem milhões de aí deve ter vários também, eh, milhares de outros tipos de machine learning e de algoritmos que você pode usar para chegar em alguma conclusão. Um um ponto que eu fiquei imaginando aqui enquanto você explicava, Marcos, eh a gente fala de uma análise muito, como eu posso dizer, muito quantitativa e objetiva, eh, quando a gente fala do número cru, né?

23:17>> Sim. Então, a gente tá falando de evolução de preço numa linha de tempo.

23:22São dados que eles são eh, como é que eu posso dizer para ficar mais claro para quem tá ouvindo, gente que não tem tanta familiaridade com isso. São dados que eles podem ser descritos estatisticamente de uma forma estritamente matemática. Então, eu tenho uma uma série temporal onde eu tenho uma variação de preço ali e aí eu consigo fazer uma análise puramente matemática.

23:47Em cima disso, eu comecei a pensar aqui enquanto você explicava o quanto a gente consegue agora, e eu queria te perguntar se já existe, eh, trazer a influência de dados mais qualitativos com a IA generativa dentro desses processos de previsão de preços de ácidos, por exemplo. Eh, dando um exemplo mais específico, né? Quando a gente, você falou do processamento de relatório, hoje eu consigo usar o processamento de linguagem natural de uma IA generativa para pegar, por exemplo, um um relatório, uma ata do COPOM e e ela me dá algum tipo de direcionamento ou ou fazer uma interpretação mais objetiva para eu poder levar paraa influência disso com os meus relatórios quantitativos.

24:41Um outro exemplo, eh, a gente tá vendo uma uma flutuação de mercado muito grande agora por questões geopolíticas, né? Sim.

24:50>> Aí a generativa talvez ela consiga fazer alguns tipos de correlação que não são tão estatísticas, digamos assim. ela consegue ser um pouco mais qualitativa em, pô, sei lá, quem previa que eh 5 anos atrás a gente ia ter um macaco com a metralhadora na mão no no no país mais poderoso do mundo e deixando o mercado totalmente imprevisível.

25:16>> Sim, >> talvez uma IA Generativa consegue eh vou dizer prever, mas pelo menos trazer isso de uma forma um pouco mais quantificada para dentro dos modelos, né?

25:28>> Sim. Ah, se você pensar hoje foi um exemplo ótimo, né? Então, a gente tá no dia certo. Eh, macaco com ametralhadora, eu adorei.

25:36Eh, acho que é uma descrição bem adequada porque a gente tá vendo.

25:39>> Sim.

25:42Eh, quando saiu a notícia, né, eh, do que ele assinou o o tarifaço, né?

25:49>> Uhum.

25:51>> Eu pensei, né, assim, eu tô na minha bolha de desenvolvimento ali, eu participo de todas as coisas, todas as reuniões, etc. Mas assim, eu não fico acompanhando o mercado todo o dia inteiro, todo dia, o tempo inteiro, >> porque eu tenho projeto para entregar.

26:02Eu sou de tecnologia. Exato.

26:04>> Então eu tenho que às vezes fechar lá o as notícias e e sentar lá com o meu com o meu copilot lá. Hoje em dia todo mundo tem que usar IA, né? Então eu sento lá e fico lá fazendo minhas coisas. Aí vejo um e-mail, vejo uma notícia, tal. Quando saiu a notícia, que que eu pensei? Pô, a bolsa capotou, eh, as empresas brasileiras capotaram, né?

26:26E aí a gente abriu lá, deu uma olhada Braer pá para cima. Fi meu Deus, que aconteceu, né? Não faz sentido nenhum.

26:34Que que aconteceu? Aí vamos pesquisar a notícia lá. Ah, ele excluiu um monte de coisa do da tarifa de exceção.

26:42>> Se você tivesse, nesse seu caso, né, que você falou, se você tiver um processador de notícias, por exemplo, que fica fazendo scrapping em vários lugares, conseguir pegar essa notícia primeiro, né, que todo mundo, né, eh, e te dá essa informação. Olha, e se você se você coloca lá para ele falar, cara, quando você achar a que ele assinou o negócio, que soltou a informação, analisa para mim e me fala os pontos principais. Ea tá lá. Ah, ele excluiu várias indústrias da da das tarifas. Você poderia, provavelmente foi isso que aconteceu, que o ara explodiu em 3, 4, 5 minutos, foi lá para cima quando souberam que ela não ia ter impacto, né? Aí assim, eu não analisei ainda para ver se não tem impacto, mas pelo menos olhando, né, o o que aconteceu, parece que não vai ter.

27:33Eh, então sim, você pode fazer um processamento eh de notícias, de relatórios, de todo esse streaming de dados de API e de Twitter ex, né? API de >> Twitter. Para mim é Twitter o resto da sempre, né? X eu >> é eu não consigo nem lembrar que chama X >> eh de Twitter, >> de outras fontes de de informação textual, né, que era um desafio gigante. A gente não tinha assim, era muito, era muito primitivo, né? Se você >> processamento de contexto, né?

28:06>> Processamento de contexto, né? Se você pegar a própria Siri, né? Você falar com a Siri, cara, assim, parece que você tá no século passado, assim, muito ruim.

28:15>> Impressionante, né? É verdade. Sirio, >> Alexa. Alexa virou um Neandertal. O o Google Assistant que eu tenho em casa ficou virou uma caixa, simplesmente uma caixa de som.

28:27>> Hum. Burra.

28:28>> Sim. Dá vontade de de falar, cara, põe o GPT logo, sei lá, qualquer coisa que consiga falar comigo, porque ele consegue, cara.

28:35>> Pois é. É, inclusive, já falei isso alguns episódios que a gente fez um, inclusive falando só da Alexa, né? E é é indesculpável Jeff Bezzo ter aproveitado a Alexa e ter saído na frente como um flagship, né, de de a, né, perdeu o bonde. Agora, ô, Marcos, uma coisa também que me veio em mente aqui, eh, aliás, duas coisas que me veio mente também quanto você tava comentando.

29:05Eh, o primeiro é o que me dá a entender é que e como você comentou da experiência de pegar, né, uma série de relatórios, usar uma para ajudar na nas análises, trazer ali os os principais tópicos, né, o os highlights ali, o quanto isso pode ajudar os analistas, né, no sentido de, cara, quanto trabalho braçar o que era feito no passado e que, [ __ ] pode ajudar muito o time que faz essas análises para ser mais ágilos e e tomar as ações mais rápidas. Eh, e aí a minha dúvida é essa, você acha que isso é uma coisa que de fato vai ajudar o time? E o outro ponto, pegando esse gancho que você acabou de falar do, né, que saiu a notícia hoje à tarde do tarifaço e tal, o quanto um uma possibilidade que tava imaginando aqui de você ter um agente EAI que vai analisar isso e vai tomar uma ação rápida, falar: "Cara, isso aqui é uma é uma possibilidade ou a gente já toma uma ação, compra, sei lá, óbvio que não. É, profissão. Dá fazer, dá >> é usar um agente que vai tomar ação, [ __ ] vou comprar ação da ABC porque, cara, isso aqui aconteceu e eu vou já tomar ação rápida de compra, né?

30:18>> Pelo que o Marcão falou, isso já deve acontecer porque saiu a notícia em 3, 4 minutos já explodiu o Imbraer. Cara, quantas pessoas teriam condições de ter acesso à informação, ter essa conclusão e disparar uma ordem assim tão rápida, sabe? Então isso já deve est acontecendo. Não sei se >> é, eu acho que dessa vez não vazou porque senão teria subido antes.

30:38>> É, >> eh, parece que foi depois do anúncio mesmo, tá? Então assim, a gente viu alguns movimentos estranhos no mercado ultimamente, né, de compra e venda de dólar, essas coisas é isso que saiu, né?

30:50>> É de de vazamento, né? Que assim todo mundo sabe que teve vazamento, mas enfim, >> tá sendo investigado, inclus, >> tá sendo investigado, tal, mas não vai dar em nada. Mas assim, eh, dessa vez eu acho que foi realmente um movimento assim que notaram que tava fora. Eh, eu não conheço nenhuma nenhuma implementação prática disso hoje, tá? Eu não tenho uma implementação prática disso hoje.

31:10>> Bora montar um startup.

31:11>> Como >> que startup?

31:14Eh, aí não vou te dizer que a minha empresa não tem, porque eh um outro efeito da IA que a gente pode falar depois é todo mundo é um desenvolvedor hoje em dia. Então eu não sei, pode ter um cara lá na mesa que fez um Python lá que tá lendo notícia e falando alguma coisa para ele. Pode fazer, né? Então, eh, eu não tenho isso corporativamente como uma como uma política hoje, um um como um produto, não tenho isso hoje.

31:40Mas, eh, primeiro que você perguntou sobre os relatórios, sobre as análises, etc., eu acho que ajuda muito. Eh, o desafio principal eh hoje não é nem você conseguir analisar o relatório, eh, porque acho que você já deve ter feito essa experiência. Você vai num qualquer qualquer IAD, hoje em dia não quero fazer propaganda, toda hora falando no GPT, vai no deep seek. Eh, você consegue jogar um documento lá qualquer e pedir para ele analisar.

32:13Firmeza, tranquilo. Você às vezes tem que colocar um prompt melhorzinho, tal.

32:17>> Uhum. Cara, o difícil é a parte de engenharia. O difícil é pegar o relatório antes de todo mundo, pegar o e-mail antes de todo mundo. Eu já tive caso de assim, cara, o e-mail da Microsoft tá demorando muito para receber o e-mail que a entidade X manda com uma informação importante, que é uma informação de tomada de decisão. E o nosso concorrente tá recebendo esse e-mail antes de mim. Isso já aconteceu, eu já vi. E aí a gente teve que achar alternativas para receber esse e-mail mais rápido pra gente não perder dinheiro. Então, eh eh são eh a a o desafio maior além do uso da IA é as partes que estão muito para trás. Então a IA tá tipo é um negócio absurdo, mas o resto do da humanidade, digamos assim, dos nossos processos humanos, às vezes estão na idade da pedra, às vezes é papel, às vezes é e-mail, né? Tem coisas que vêm, números que vem de fora, eh, que o meu sistema precisa ler e-mail, eu preciso pegar um e-mail, fazer um scraping do e-mail para pegar uma informação que deveria ser uma API, deveria ser um, >> né, um um lugar público de alta frequência, bem atualizado, né? Não tem um e-mail que um cara manda e às vezes você tem até diversos tipos de e-mail. Então eu, cara, assim, eh, trabalho de tecnologia é legal, mas às vezes é triste. Eh, às vezes eu tenho que fazer um parcer de cinco tipos de e-mail, porque cada cara manda o e-mail de um jeito e eu preciso pegar aquela informação e você fala: "Cara, você não tem isso pelo menos num FTP, quanto tempo faz que a gente tem FTP, né?" Sei lá, 95 eu tinha meu primeiro PC, eu já pegava coisa em FTP. Os caras não tem, eles têm por e-mail.

34:03>> FTP nasceu antes do computador, >> então. E não tem. E aí você, né, mas aí quando você consegue fazer a engenharia disso, pegar esses dados e e armazenar isso de uma forma estruturada e fazer uma pipeline de processamento legal, [ __ ] aí é muito legal, porque aí você eh economiza o tempo do analista de achar informação, porque você já fez todo esse scrapping, toda essa eh toda essa pesquisa em canais, né? Às vezes você tem mais um lugar que você pode pegar a mesma informação. Então você já fez isso, já atualizou tudo isso, o anest não precisa pensar. Eh, aí você eh passando essa pré-análise, você já dá, a gente faz um tipo um uma temperatura, né? Então a gente fala: "Pô, esse relatório aqui é quente, esse aqui relatório aqui é frio, né?" E aí você já dá um senso de prioridade pro cara, né?

34:58Eh, eles têm eh métricas que você nem imagina, né, que você pensa assim: "Pô, sai um eh saiu um relatório da da entidade de pesquisa XPTO. Aí ele fala: "Não, essa entidade de pesquisa aqui não não gosto, né?" Você falou: "Pô, mas não, essa entidade de pesquisa é ruim, eu não gosto dela, nem analisa.

35:20Antes eu não teria mínima noção. Então o que a gente faz? Já tira da ferramenta, nem aparece para ele, né? mas ficaria entrando na caixa dele, né? Porque ele assina lá tudo que ele tem para receber o máximo de coisas, ficaria entrando lá.

35:33Então, eh, acho que ajuda muito, tá? Principalmente se for bem feita a parte de engenharia.

35:40Se você fizer uma coisa que não funciona assim de igual um reloginho, aí esquece, aí o cara não vai pegar confiança, não vai querer usar, etc. Mas se tiver uma certa cadência, beleza. Eh, e eu já esqueci a sua outra pergunta.

35:56Quero dos agentes que aí a gente tava comentando que, cara, certamente já deve, alguém já deve ter um agente que já tá fazendo esse tipo de situação, né, de analisando e até tomando uma ação, que eu acho que aí também é um outro ponto também. [ __ ] até até que ponto você consegue ter confiança no agente que vai tomar uma decisão que de repente o cara faz uma, sei lá, uma um uma sei lá, uma compra e de repente não era para comprar e e aí [ __ ] o cara. É, eu acho que é, com certeza tem, tá, assim, deve ter todo tipo de experimento que você pode imaginar com todo tipo de cruzamento de informação. Então, assim, tem muita, muita gente trabalhando, a gente vive num mundo pós-industrial, onde o mercado financeiro tomou conta da indústria, né?

36:39Então, assim, a a indústria hoje ela é um filhote do mercado financeiro, né? a gente, né, quando eh, então tem muito mais gente trabalhando pro mercado financeiro com muito mais eh com muito mais incentivo do principalmente grandes bancos, etc. Então, deve ter tudo quanto é experimento que você pode imaginar, né? Agora, se tem a Eu com certeza não acharam a fórmula da Coca-Cola ainda nesse ponto, porque senão você teria alguém lá muito sobressaindo. Uhum. eh, no mercado e e do meu que eu conheço, eu ainda não vi esse cara e não tem notícia de um cara desse. Eh, >> a menos que ele tenha desenvolvido uma ferramenta preditiva tão grande que preveu o esquema do dólar e esse cara ficou milionário.

37:23>> Mas eu acho que não, eu acho que foi vazamento.

37:25>> É, eu acho mais fácil. É o fator humano.

37:28>> Contei ironia, tá, pessoal? Desculpe.

37:31>> Eh, então assim, tem, com certeza tem, mas aí você tem que ver, né? Eh, risco retorno, né? Outra coisa do mercado, além da informação é o risco, né? Então, vocês vocês viram a o caso do da IA que deletou o banco de dados lá da empresa.

37:47>> Eu vi. Maravilhoso. E ainda deu desculpa, mentiu, né?

37:50>> Mentiu. Falou: "Não, não sei de nada".

37:52>> Aprendeu bem com Dev. Foi bem, foi bem treinada essa >> aí. O cara treinou muito.

37:58>> É, o cara treinou muito bem. Tou achou a persona e >> Sim. e ainda é capaz de pedir as contas e pedir seguro desemprego.

38:08E aí deletou. Então assim, eh, cara, você precisa fazer as coisas num ambiente muito controlado por algum tempo para você ter essa confiança. Eu acho que vão aparecer eh ferramentas muito muito diferenciadas. Eh, e até assusta um pouco, eh, porque a o quanto que tão investindo nisso, em capacidade de processamento, em data centers, em, eh, teve uma encomenda da Nvidia agora, não sei quantas milhares de placas de vídeo lá para fazer data center. É, teve notícia do do STM querendo fazer umas coisas muito loucas também de ter uma eh fazer uma interface pra internet assim, você tipo não não vai ter mais internet, você não vai ter mais sites, você vai ter só uma IA gigante que você conversa com ela.

38:57>> Tem uma outra questão de eh A Ei Pins, não sei se vocês viram que se você coloca um >> Sim, >> um pininho aqui, ele tem uma câmera, cara, assim, é umas coisas muito loucas assim. Teve uma que lançou, acho que foi um, não lembro o nome da startup que quebrou porque acho que saiu muito cedo, o cara foi muito visionário e agora tem algumas tentando novamente essa questão de assistente pessoal baseado em a que não tem interface de tela, etc. Acho que a gente vai ter muita coisa realmente vindo por aí.

39:34Quero falar com você agora que ainda não conhece a Clever. Clever é uma empresa que já tem mais de 3 milhões de usuários em 30 países com 30 idiomas diferentes que tem trazido soluções em blockchain, criptomoedas e ativos digitais. O objetivo da Clever é te dar liberdade financeira para operar esse mercado de cripto. Então, se você acredita nisso, se você acredita nessa liberdade, você já pensa como a Clever, vai conhecer os caras, é clever. estão contratando também pessoal para trabalhar com cripto, com blockchain. Então, se você tem interesse, se você tem conhecimento nessa área, procura a Clever. Se você gosta de criptomoedas, se você opera no mercado, você precisa conhecer a Clever, precisa conhecer as soluções da Clever.

40:14Então, o endereço tá aqui embaixo no vídeo. Para quem não tá no YouTube, é clever. Vai lá, vai conhecer que realmente é um mercado sensacional.

40:24[Música] Marcão, queria te ouvir como CTO de uma de uma empresa de de de fato de mercado financeiro. Eu queria que você falasse um pouco sobre a tecnologia como um todo desse desse mercado que você tocou no assunto de engenharia. Eu queria sim >> fazer algumas perguntas a partir daqui, né? E eu eu eu tenho o mercado financeiro como o segundo mercado mais interessante para trabalhar com dados do mundo, na minha opinião, de todos os mercados. O mais interessante, na minha opinião, pode ser uma uma opinião meio >> tendenciosa, >> tendenciosa, R, mas é o de saúde, né?

41:10>> Sim. Mas como eu já trabalhei muito tempo em seguradora, que ficava com um pé de cada lado, eu eu gosto também muito do mercado financeiro. Acho que é uma uma um mercado que para trabalhar com dados é extremamente cativante, especialmente no Brasil. E a gente tem um, como é que eu posso chamar isso? uma um um contraste muito grande no mercado financeiro do Brasil, porque de fato a nossa tecnologia financeira, nossa tecnologia bancária é mega avançada.

41:42>> Sim.

41:42>> Em relação a muitos países do mundo, né?

41:45Isso, eh, não sou eu que tô afirmando, mas de algumas fontes que eu não sei dizer quais, mas que eu já ouvi em algumas vezes, muito da herança de um país com hiperinflação, etc, que [ __ ] se eu não processar esse dado agora, processar amanhã, as variáveis já são outras, né? Então o mercado acabou evoluindo muito para isso. E o que é contraditório para mim, e eu queria te ouvir um pouco sobre isso, é que nós que conhecemos bem a tecnologia do mercado financeiro, a gente sabe que apesar de gente ter uma tecnologia mega avançada, ser um país onde a gente tem um sistema de pagamento como o Pix, que inclusive tá tá sendo colocado um spot, né, num ponto agora aí como uma ameaça das bigtecs, etc., Porque ninguém no mundo tem isso. E se você explicar explicar para um gringo, ele não não consegue entender como é possível fazer um negócio desse.

42:41>> Como como assim brasileiro tem um negócio desse? Não pode.

42:44>> Isso. Como assim? Achei que os caras estavam coletando fruta na árvore até hoje, né? Então, eh, e, e, e a gente que conhece, que já trabal trabalhou nesse mercado que trabalha, cara, sabe que a quantidade de legado que tem em instituição financeira, em banco, o que tem cobol rodando.

43:03>> Sim. Então a gente consegue levar pra ponta tecnologia mega de de de estado da arte, cara, tirando o leite de pedra de literalmente um um benframe, cobol, etc. Bet rodando a torto à direita. E a gente tem áreas muito críticas, como é a sua de investimentos, que precisam de informação mega real time para tomada de decisão. Cara, como é que você vê esse ecossistema todo que o Jetsons convive com Flintstons e tudo isso funciona bem?

43:38Cara, >> sim, é uma loucura, né?

43:41Eh, a gente por não ser, por não ter um legado, né, de sei lá, de 70 para cá, 55 anos, sei lá, deve ter os códigos de cobol que rodam nos grandes bancos do Brasil, deve ter por aí 50, deve ter rotina com 50 anos já, mais velha que eu.

44:01>> Caramba.

44:02>> E mas assim, eles, os bancos brasileiros investiram muito desde o começo, né?

44:08Desde o começo eles investiram muito e não é só no Brasil não, em outros países também você ainda tem os mainframes rodando, você tem o o uma influência grande da IBM, né? Eh, porque são assim funciona, né? funciona, apesar de todos os pesares, funciona. E às vezes você não teve empresas com capital suficiente ou não teve eh para criar sistemas que substituam isso com a confiabilidade necessária. Eram projetos de engenharia engenharia mesmo, né? Na época que você projet Hoje em dia tem eh principalmente que a minha área aqui engenheiro de software eh ela é mais light, né? assim, você faz, testa, vê, eh, tá funcionando, não tá, tal, naquela época não, né?

44:56Então, eh, você tem eh um problema de confiabilidade no nos sistemas atuais, que é, para mim, pros bancos, ainda não foi resolvido. Eles ainda não confiam o suficiente que o as tecnologias mais modernas vão conseguir suprir a demanda que eles têm de processamento com a confiabilidade que eles têm.

45:18Eh, assim, um sistema que tá rodando 50 anos, né? Eh, acho que tá bem testado, >> tá bem testado, né? Você confia que aquilo vai dar certo, né? No final do mês você não tá perdendo dinheiro, eh, não tá sumindo centavo, não tá esse tipo de coisa, né? Então, eh, eh, por outro lado, tem muitos desafios.

45:38você não tem mais desenvolvedor, você eh tá com uma plataforma que ninguém mais se interessa, você precisa fazer programas de incentivo para as pessoas quererem trabalhar com aquilo, uma hora vai ter que trocar, né? Eh, quando eu eu trabalhei 5 anos no Itaú, né? Eh, e lá a gente convivia lado a lado. Então, eh, eu trabalhava em sistemas que eram inclusive dentro do banco, não sei se isso é uma coisa do mercado, enfim, mas dentro do banco tinha um nome, era a baixa plataforma e a alta plataforma.

46:12Baixa plataforma.

46:13>> Eu trabalhei numa seguradora que também era assim.

46:15>> É, não é comum isso ainda.

46:17>> É, e a gente trabalhava do lado, tinha gente aqui, eu falo: "Pô, eh, eu preciso fazer um relatório tal". Ah, fala com pessoa do sistema X. você chegava, pô, mas ela é de alta. Ah, não, você vai ter que fazer lá, tem a interface XY lá, um bus que você chama uma mensagem que vai cair lá e eles respondem.

46:32>> Uhum.

46:33>> Eh, bet, processos bet, etc.

46:37Eh, eu vi ano após ano após ano iniciativas tentando o que eles chamam de coreanking, né, de de de da parte central mesmo, né? Eu vi hoje eu não sei dizer, tá? Não faz muito tempo que eu tô fora do do do dos bancos.

46:54Mas eu vi ano após, ano após ano sistemas antigos tem o pessoal tentando trocar e não conseguia, né? Eh, uma outra questão nesse ponto é porque é um alvo móvel. Então, eh, eu, eu, eu acompanhei um outro sistema que eu não vou falar o nome aqui, mas um sistema grande também de de processamento de de informações bancárias, que tem um projeto para substituir esses todos os grandes bancos usam, tá, esse esse sistema. Eh, e tem um projeto para substituir ele que seria o nova geração.

47:29>> Hum. Quando eles vão quase terminar, a legislação já mudou, o sistema antigo já mudou um monte de coisa e eles não conseguem porque eles estavam vendo a versão anterior, aí eles ficam sempre um ano para trás e não consegue trocar nunca. Assim, eu eu vi esse projeto eh não entrar por uns 10 anos, né? E falavam que ele já tinha uns cinco, pelo menos. É, já virou legado.

47:57Se trocar já precisa trocar por outro já. Isso. Então, eh eh eu acho que eh ainda vai existir isso por um bom tempo, porque é uma questão de de risco retorno, né, como tudo no mercado financeiro.

48:14É, é um desafio para quem tá tentando fazer ciência de dados e moderna real time com com eh o pessoal acaba achando eh jeitos de fazer, né? Então você tem lá o um sistema que faz um processamento bet, você cria um outro parecido que é um online que não é real time, mas ali, sei lá, em vez de demorar uma hora atrasada, ele atrasa um minuto. Então, >> eh, isso eu já vi também. Então, eh, mas precisa de um investimento que eu acho que eu as empresas ainda não tão dispostas a fazer em alguns em alguns setores. você tocou num ponto interessante que eh a gente teve recentemente um ataque hacker, né, a Banco Central, que atacou justamente essa essa estrutura de coreanking, que é o que veio através de uma empresa que oferecia Banking as a service, que é oferecer essa estrutura como serviço para que você não tenha como não seja desenvolver tudo isso, né? e que atacou justamente a estrutura de transação de valores entre os bancos, né? Se você não viu esse episódio ainda, a gente comentou sobre esse esse ataque, esse episódio saiu na quarta-feira passada, então deixar o card aqui. Então, confere lá que a gente colocou algumas informações interessantes para que você entenda melhor como funciona essa parte de corebank, como as instituições falam com o Banco Central. Tem bastante informação valiosa lá. Vai lá que tá legal. Fala Ron fazer uma pergunta. A minha dúvida é que será que agora com as reais inteligência artificial generativa e esse processo de modernização dos legados, será que isso possa ser um caminho para finalmente, né, banco sair do mainframe da vida e começar a ir para outras plataformas? Porque eu entendo, ó, eu não sou do mercado financeiro, mas eh eu há uns 4 anos atrás eu participei de um projeto de um de uma de uma empresa do do segmento financeiro que também tava nessa mesma jornada, ele tinha um mainframe e aí eles colocaram cáfaixa plataforma para a intenção exatamente começar a sair da do mainframe para baixa plataforma, mas tinha uma resistência gigantesca do pessoal de mainframe e também a liderança também peitou e falou: "Cara, vamos nessa porque como você falou, tinha um risco que ninguém queria assumir." Então, me main frame, cara, é instável, seguro, deixa lá.

50:58Então, a min a minha pergunta é: será que isso esse processo não agora com as reais não consiga ajudar nesse, nesse processo de modernização? Eu acho que acho que antes de você responder, Marcão, deixa eu comentar um caso que eu que eu que eu já presenciei.

51:13Eu fiz um teste como equipe de um processo parecido com esse. Não era mainfame, mas era uma situação que dá para fazer uma analogia que é exadata, né? Então você tinha ali uma proc que rodava de tempos em tempos no próprio banco com lógica de negócio.

51:34Então ela tinha um um betzinho ali de tempos sem tempos. Se ela pegava agregava uns dados de algumas tabelas e colocava numa tabela resultado, né?

51:44[ __ ] isso aqui tá errado, bicho. Isso aqui tinha que ser não nós não vivemos mais na época que a gente coloca a lógica de negócio no banco de dados, >> pelo amor de Deus, >> né? Então, mas era muito comum, né, fazer funk proc no passado.

51:56>> Eu comecei assim também. né? Exatamente.

51:58E, pô, vamos testar se isso aqui a gente consegue tirar isso aqui com ajuda de porque ninguém, o problema é exatamente esse, man. Ninguém quer entender aquilo que foi escrevido há 200 anos e o cara tem medo de interpretar mal e fazer errado e tal. Cara, pega isso aqui e joga no Isso aqui é uma proc do SGBD, tal, conecta nas tabelas tal. String de conexão é essa. Como é que eu faço para transformar isso num spring bat? Ele gerou o Spring Bet, buildou.

52:27Eu testei, não testei, fiquei com medo.

52:29Falei bruxaria, eu não quero me não quero mexer com isso. Mas assim, olhando os dois códigos, pareciam condizentes, né? Eh, enfim, não tem opinião formada, mas isso acontece.

52:45Então, a gente teoricamente a gente tem meios de fazer, né?

52:49>> Sim. Então, Marcão, >> é, eu ia falar exatamente o que você falou. Eh, a IA, ela é um sistema, é, aí a generativa, né?

52:59>> É um sistema de inferência e então baseada em orística. Então assim, ela ela consegue interpretar aquele texto muito melhor que a gente, ela muito.

53:10Então, por exemplo, no meu dia a dia, eu uso muito o o copilot da Microsoft dentro do Visual Studio, né, ou do VS Code, né, eh, não só para gerar código, mas para as vezes para explicar o que ele tá fazendo. Então, o que você falou para mim é perfeito, é exatamente isso. pega um cobol antigo lá, né?

53:33Não, não sei se o GPT sabe cobol, né?

53:36Mas enfim, não fiz o teste, mas provavelmente ele deve saber. Ou então você ensina ele, você joga lá o manual do coball as instruções e ele dev aí você passa para ele, ele vai te falar: "Ó, às vezes você não precisa gerar o código igual você fez, né? Eu eu faria isso também, porque eu sou desenvolvedor, tenho preguiça, mas eh >> sabe que desenvolvedor bom é esse, né?" Sim, claro. É o preguiçoso, lógico.

53:57Estimulo o reuso.

53:58>> Isso.

54:00Desenvolvedor é muito motivado, você desconfia.

54:04>> E aí, eh, você pode pedir para ele te explicar, né, o que que tá acontecendo ali. Olha, ele tá fazendo isso, provavelmente para essa função, provavelmente para isso aqui, blá blá blá, que seria o parto você ler, né?

54:17Quem já pegou uma proceder de SQL com 5, 10.000 linhas, é um absurdo, cara. é um é um inferno na terra, assim, para você entender aquilo. Eh, e aí quem fez, né, eh, faz e e joga a bomba e foge, né?

54:34>> E muitas vezes não ele ele mesmo não sabe explicar como tá funcionando >> isso, >> né? Então, pô, o cara às vezes demora meses para fazer aquele script, pôra, o cara não lembra o que ele fez no mês passado, cara. Ele sabe o que tá funcionando, né? Então, sim.

54:51>> Eh, se não tiver documentação, etc., aliás, pô, graças a IA Generativa, a gente consegue agora documentar de forma automatic automatizada as coisas, né?

55:01>> É porque, cara, quem eu já passei para um outro uma outra empresa que cada dev uma padronização, cada dev desenvolvia do seu jeito, o cara ia embora, chegava outro dev, cara, >> né? O cara ficava louco, [ __ ] Eu não tô entendendo a lógica, cara. Perdia semanas para conseguir entender o que o cara fez para [ __ ] ah, agora entendi, agora tem que fazer isso aqui. Enfim, e o Ga pode ajudar muito nesse sentido, né?

55:26>> Sim. É, então para mim a gente usa em três níveis, né? Para explicar, eu acho que eu nesse caso do sistema legado é o melhor, né? Eh, para explicar, para gerar com ajuda. Então, ela gera, você bate, tal. E tem o oente, que que eles chamam, né? que é, cara, faz aí, né? Que é impressionante. Eu até tava te comentei um caso mais cedo, um caso do meu próprio que a gente não conseguia resolver um bug, né? Eu tentei, o meu outro engenheiro tentou. Assim, aquela tentativa de almoço, sabe? Assim, você tá almoçando na mesa assim, a fala: "Pô, não é possível, cara. Essa tela quando ela abre, ela recarrega sozinha".

56:04Aí você bota lá no, claro, você hoje em dia se você for parar e debugar sem colocar o código no GPT e perguntar o que tá errado, você é Zé Mané, né?

56:15Porque você tá perdendo tempo que a sua empresa tá te pagando. Então pega o [ __ ] do código. Desculpa, pode falar palavrão aqui.

56:20>> Pode tá liberado.

56:21>> É, pega o código, coloca no coloca no GPT ou então pede lá dentro do Copilot para ele te explica, para ele olhar e fala: "Cara, tá acontecendo isso. Você tá vendo alguma coisa? Você vai demorar 30 segundos para fazer isso no máximo se você for ruim de digitação. E muitas vezes ele vai resolver, mas eu eu fiz isso, não resolveu. Aí tava suspeitando de uma library, atualizei a library, não funcionava. Meu o meu engenheiro do meu lado lá, não vou tentar. Tentou também uma hora, não conseguiu. Falei: "Deixa lá, depois a gente vê". Aí a gente, pô, saiu o agente do GitHub que corrige código, faz tarefa sozinho. Vamos jogar lá? Vamos. Aí jogamos lá, subimos o código, a gente, nosso código não fica no GitHub hoje, a gente usa Atlácia, né?

57:05Aí colocamos lá, colocamos a tesque, põe lá para ele fazer, cara. Juro, foi 5 minutos, assim, foi a coisa mais maravilhosa do mundo, assim, naquele naquele dia eu eu falei: "Graças a Deus eu sou arquiteto de sistemas e não sou eh programador júnior. Me perdoem os programadores júiors, mas assim, cara, ele ele leu o código, entendeu? pegou a tarefa para ele, fez a tarefa, descobriu o que tava acontecendo, comentou, fez o fez o comic todo falando o que tava acontecendo, mandou pro request, eh, a gente subiu e funcionou.

57:45E a gente nem olhou para ver o que ele corrigiu, porque também se você olhar você também tá perdendo tempo. A Iá já corrigiu para você, não vai ficar perdendo tempo. Eh, a gente só conferiu, fez um, né, fez um code review, entre aspas, para ver se ele não tinha criado um monte de asneiro.

58:02>> Mas, cara, era duas linhas lá de código que a gente não sabia que tinha que fazer, cara. Eu assim, modéstia parte, eu sou muito bom em debugar coisa e eu não conseguia descobrir cara. e ele fez.

58:13Então, eh, eu acho que esses três níveis, quando você aplicar para esses sistemas legados e quando você tiver até aqui um ano, dois, quando tiver todos os devolado em como usar todas essas ferramentas, porque a gente se perde muito ainda, eh, eu acho que vai ser assim exponencial assim a a produtividade, tá?

58:37>> É, é bizarro. Eu vou vou até deixar um testemunho aqui, eh, e fazer mais um jabá. A gente tem um episódio sobre vibe coding aqui, que eu vou deixar o card aqui também, onde a gente discutir um pouco como é programar e desenvolver assim, usando de fato assistentes, até onde a gente vai com essa dependência.

58:55Desse episódio para cá, eu no na na minha vida profissional hoje como executivo não codo mais, mas eu codo bastante ainda para me manter atualizado, etc. E e estudar algumas coisas. Eu comecei a fazer um teste, cara, com o pessoal falava muito do Cloud, mas o Cloud era muito caro, né?

59:17>> É lindo o Cloud, adoro.

59:19>> É lindo. E agora tem o Gemini terminal também, console.

59:22>> Sim.

59:23>> Em Cli. Eu falei, pô, aí algum, acho que um mês, um mês e pouco atrás, o meu Google Photos estourou o limite de capacidade. Aí o Google One veio com aquela conversinha de pô, acabou seu espaço, você vai ter que comprar mais armazenamento e tal. Falei: "Porra, não queria pagar essa grana todo mês, né?" Aí eu vi lá que tinha um pacote que eu pagava a grana que ele queria e mais um pouquinho a mais e habilitava tudo do Google de A, tipo o V 3, o Gemini Pro no terminal. Falei: "Porra, quer saber? Já que é para você vai me roubar mesmo com com o armazenamento? Pelo menos me dá libera tudo tudo de A para mim. Comprei o pacote, fui usar a Gemini no terminal e aí eu tenho dois testemunhos. Os primeiros projetos, eu ia lá no terminal, falava: "Vou, quero fazer um projeto Python".

60:21Fazer assim, assim, assim, beleza? ele vai gerando, vai criando. E aí eu ia conversando de uma forma natural ali com ele.

60:29Cara, algumas coisas que eu percebi eh bem rapidamente que a gente vai atualizar esse episódio e depois aprofundar mais o E aí, você tá convidado para vir con aqui.

60:40>> Obrigado.

60:40>> Eh, algumas coisas ele vai se perdendo no meio do caminho, porque assim, para Bootstrap é muito bom, pelo menos foi a minha percepção. Pô, cria estrutura, eh, sei lá, em Python com unicórnio para servir e fest API, pum, pá, tá lá, tal, tal, tal, tal, tal. Quando você começa a colocar regra de negócio, que ele começa a esquecer as coisas que ele fez antes, >> que é o problema de memória, né?

61:02>> É, ele começa a ficar redundante e aí ele se contradiz, ele fala que o erro que tá dando agora é por causa do que ele fez antes. E aí ele começa a perder um pouco, mas aí entra a a saber usar bem a parada, né? Duas coisas que eu percebi. Vai usar um primeira coisa você falar: "Você não faz nada sem me confirmar". Beleza? Você não toca no arquivo sem me confirmar e você não age antes de planejar. Então, cara, ah, você tem que implementar tal coisa. Então, primeiro me dá o plano, ó, vou alterar tal arquivo por causa disso, vou alterar essa estrutura de dados por causa disso, que eu vou passar esse dado para essa função. Só pô, não, realmente, tá beleza, faz aí, n implementa. E uma coisa que funciona muito bem, que eu vou deixar como dica, pô, você vai usar um framework específico, não confia só no que ela já sabe. Você fala, vamos usar esse framework, vai lá, pega a referência de API e dá para ela. Fala, ó, usa isso daqui, >> lê daqui. Eh, aí ela consegue indexar ali na memória em tempo real e se ela der uma falhada, [ __ ] ela tal método deu errado, pega aquele endereço, fala: "Ó, lê a documentação e confere se tá certo". Cara, aí é maravilhoso, maravilhoso. Sim.

62:14>> Porque aí você não depende só dos dados de treinamento que ela teve, que pode ser superficial.

62:19>> Uhum.

62:20>> Você dá a referência ali e aí ela compreende, já compara e corrige na hora. E outra coisa, é, usem macros. A gente fala disso desde de Office 97, mas uma coisa que me irritava é toda vez tinha tinha que que mandar um erro para lá, me falar onde tava o erro, está dando um erro, o erro é esse. Aí falei: "Pô, não aguento mais essa porra". Para toda vez que eu colocar e exclamação, você sabe que é um erro e aí vai ter a mensagem. Pronto, aí ela já entendia. Aí debuga e exclamação, cola, já vai. Cara, produtividade é um absurdo desse jeito.

62:57>> Sim, >> que aí você vai combinando códigos com ela, que você não precisa depender mais, [ __ ] parece que eu tô conversando com um estagiário no Teams, bicho.

63:09Eu, o meu fluxo favorito hoje é eh no Visual Studio é alt barra barra normal.

63:16Alt barra normal. Ele abre o prompt no contexto, na linha que você tá. Fix.

63:21É isso. Pronto. Acontece. Tá lá. Eu de compilador, se fix, aí depois eu só bato o olho, tá? Faz sentido. Próximo.

63:29>> Assim, mas é isso que você falou, é assim, você aprender a mexer com o negócio, porque >> eh >> uma coisa que eu faço muito eh assim eh o vibe coding ainda não me pegou, assim, o vibe vibe total.

63:42>> Uhum.

63:43>> Assim, eh eh >> eu já vi muita coisa bem feita com vibe code, assim, que você olha, fala: "Cara, eh, ainda bem que não sou eu que vou manter, mas tá bonito. É. né?

63:54>> Não, sem olhar o código não dá. Eu também não.

63:57>> É >> só no prompt, bicho. Não, não dá.

64:01>> É, é porque ele assim, eu acho que eles são muito bons de lógica e muito ruins de abstração. Então, para você entender o que ele tá pensando é terrível.

64:09>> É, >> né? Às vezes é if de if, não sei o quê, e ele tem leva para outro lugar. E quando você para e analisa a lógica dele, você fala: "Não, a lógica tá perfeita". Mas, cara, para uma pessoa entender isso aqui, esquece.

64:20>> Uhum.

64:20>> Né? Aí você teria que usar Iá de novo para entender aquilo, para mudar. né?

64:24Então, o que eu gosto de fazer, eh, nesse caso é igual você falou assim, ah, sempre me pergunta, né? Eu uso variadamente, às vezes eu uso e eh o meu default é sempre me pergunta, né?

64:38E eu costumo criar um modelinho do que eu quero, né, assim, do tipo, ah, [ __ ] eu quero fazer um um uma série de APIs, eh, cada uma com uma função.

64:52Eh, e aí eu crio uma que é um modelinho para ele, falo: "Cara, agora você cria a mesma coisa para essas cegas de negócio aqui, para essas partes do negócio aqui, lê essa API aqui e faz a mesma coisa para esses outros 10." Aí, cara, ele faz certinho, igualzinho que eu fiz, tal. Eh, e para, e eu uso muito o modo agente quando eu quero fazer refactoring, alguma coisa. Então, aí assim, eu falo: "Ah, pega todos os lugares que tão eh no no meu mundo clássico que é DNET, a gente tem o tinha o RARPER, não sei se vocês conhecem, mas que é uma ferramenta Jet Brains que ele fazia esse tipo de coisa. Hoje em dia, né, Sharper, coitado, a gente pega, joga, eu boto no cloud lá, né, e falo: "Cara, refatório isso aqui, troca tais coisas para tais coisas". Todo lugar que tá usando desse tipo, usa aquele outro tipo. Ele vai lá no modo agente, depois você só da KIP, pronto, faz, fez tudo. E uma uma outra coisa que eu gosto muito, muito, que essa é a minha favorita, é gerar teste assim, é maravilhoso.

65:59>> É chato para [ __ ] você gerar os cenários e ele faz muito bem.

66:02>> É, é, >> né? Então ele lê muito bem os inputs que tem. Ele eh às vezes você pode dar dicas, igual você falou, né? você dá um link, você dá um um PDF, sei lá, um exemplo de de inputs que ele pode usar, né? Eh, às vez eu às vezes eu eu subo pedaços do meu banco de dados, pego um teco de tabela e coloco para ele e fala: "Cara, usa isso aqui que são dados reais e ele gera um monte de cenário." É lindo, cara. Assim, é muito que é uma coisa que demoraria, tipo, >> sei lá, eu perderia um dia inteiro para gerar aqueles testes, eu faço em 15 minutos, né? Então, >> ô Marcos, e até pegando também esse esse gancho também, é, como é que você tem estimulado o teu time, teu time de tecnologia, né, da eh no uso do da EAI, exatamente no dia a dia, no desenvolvimento, como é que você tá?

66:51>> Eh, eu vejo que tem perfis, né, de pessoas, tem eh tem caras que me puxam para usar mais IA, tem caras que falam: "Cara, eh, já vi isso aqui". fala: "Não, e teoricamente eu sou o que mais olha as coisas, mas não, não sou." Eh, então tem cara que assim, cara, se ele pudesse ele, o código sendo bom, ele faria tudo em a. Ele só não faz tudo porque ainda não tá 100% bom. Eh, eu tenho gente que usa esporadicamente, né? E tem gente que não assim não quer assim, você tem que falar, cara, eh, eu vi, vou fazer um codivo, sei lá, pô, você ficou o dia inteiro para fazer isso aqui.

67:35>> Isso, isso é perigoso, né? Ó, você que tá ouvindo a gente, quem ficar resistente vai começar a se destacar negativamente pela produtividade, cara. Exatamente.

67:47>> Vai começar se destacar negativamente, porque, cara, vai ser muito difícil continuar fazendo código artesanal, digitando letra por letra, como a gente fazia antigamente.

67:58>> Sim, você vai ter que ser uma lenda, né?

67:59Você vai ter que ser o a lenda completa da digitação e da capacidade, porque >> não dá para competir, né? principalmente essa parte de testes, essas coisas boiler plate, igual você falou de de bootstrapping, assim, não dá assim, se o cara falar: "Cara, fiquei uma semana fazendo setup da steack aqui, eh, do flesk com o pai, [ __ ] >> cara, você faz aqui tipo 30 segundos, cara, pelo amor de Deus, velho. Não, não, não resista assim.

68:26Eh, o que eu falo lá pro meu time é assim, cara, eh, às vezes eles vem tirar dúvida comigo.

68:32Eh, Marcão, isso aqui e tal, você já mexeu?

68:36Eu falei, você já você já jogou no no iá qualquer aí ou dentro do dentro da do coiso ou no GPT ou Não, ainda não. Falei que você tá falando comigo, cara.

68:47Eu vou fazer o que que eu vou fazer. Vou pegar a tua dúvida, tu tu exception, vou colocar lá. É isso que eu vou fazer primeiro. Primeiro eu vou fazer isso, depois eu vou pensar. Se ele não me der uma coisa que eu achar, pô, isso aqui eu já tive problemas que a eh eu eu eu tenho um eu tenho um cluster, né, eh Swarm, e eu tinha um caso que eu tinha um, pastas montadas em cada nó do cluster para eu poder usar para armazenar arquivos, para fazer coisas aleatórias.

69:20E o meu, e a minha a minha memória do dos nós do cluster começava a subir, subir, subir, subir, subir, subir, uma hora o nó caía, pá.

69:29C. Aí fui falar, falei com GPT, falamos, falamos com Gemini, falamos cara, mandamos, ele não tinha solução, assim, que que a gente teve que fazer, né?

69:40entrar em cada nó, pegar estatísticas do Linux, pegar um monte de métrica do Linux para saber utilização de de de render de de render de arquivo, de não sei o quê, blá blá blá, para descobrir que tinha um bug do jeito que a gente tava usando, que a gente tá do jeito que a gente tá montando as pastas, eh, e do jeito que a gente tava escrevendo e lendo muito rápido, eh, capotava, né? Mas esse bug a gente demorou uns 4 dias para conseguir resolver com GPT, com tudo. Esse sim, esse é bacana, né? Esse, esse precisa de um humano, porque o GPT não vai conseguir resolver, né? Mas coisinha do dia a dia, assim, pessoal quer a câmera lá, pessoal que é júnior, pleno, até alguns seniors, não pensa, joga na IA, eh, deixa ela te falar, aí você junta o que ela falou com o que você acha e aí toma uma decisão. É mais rápido.

70:34>> Sim. Recentemente eu passei por um problema assim também. Eu fiz um agente e, cara, tava rodando liso na minha máquina. Posso, posso falar agora?

70:44>> Ah, desenvolvedor, >> na minha máquina funcionava, >> tava [ __ ] funcionando direitinho e tal.

70:50Falei: "Porra, beleza, né?" Eh, não vou entrar muito em detalhe, né? Mas era até para aqui pra rotina do estúdio do podcast. Eu colocava lá alguns vídeos, aí fazia um processamento e ele dava alguns outputs e aí persistia no data store do Google do Google Cloud.

71:07Belezinha, testei local, pô, ia pra fila, aí processava na fila. Beleza, subi. Aí subi lá no Cloud Run do Google do Google Cloud, jogava as mensagens no Pub Sub e aí chamava no Cloud Run para fazer o processamento do LLM. Cara, o que tava funcionando bonitinho no ambiente de desenvolvimento, ele começou a misturar o contexto de uma tarefa com a outra e misturar tudo, tipo informação de um vídeo no outro. Começou a por local ele fazia sequencialmente lá ele jogava no Pub Sub e aí disparava em paralelas e começou a misturar contexto e tal.

71:53Falei: "Porra, GPT, ô Geminai, tô com problema aqui, eu tava misturando o contexto aí. Pera aí que eu vou olhar o código e ver o que que é". Não, pô, o problema é que aí você tem que isolar o contexto. Vamos montar uma factory aí na factory eu vou disparar as tradas e tal, não vai ter problema. [ __ ] faz sentido, faz sentido, né? Isso aqui deveria ser uma factory mesmo. Encapsular o contexto no objeto e startar o objeto para rodar em treta separada. Beleza, implementa.

72:22Implementou, gerei o contêiner, subiu, [ __ ] nenhuma. Dou nada, continuou com >> com problema.

72:27>> Com mesmo problema. Aí f tá com problema ainda. O que que você acha? Não, vamos mudar. Vamos mudar. O problema é que dentro das classes acho que ele tá declarando num num contexto global e deveria ser contexto local e tal. Eh, o padrão é local, mas não tá explícito.

72:44Então, vamos deixar explícito que é local.

72:47Pera aí, já começou a ficar com cara de bromation, né? Mas beleza, roda aí.

72:51Beleza. Aí declarou tudo com o contexto nada de funcionar, cara. Aí eu fui ver como funcionava o Pup Subrun.

73:01E realmente rodava em era o mesmo, era a mesma função, mas como vinha várias mensagens, ele disparava a mesma execução em trades diferentes, só que do mesmo do mesmo contêiner, né?

73:13Aí eu fui descobrir que por trás do framework que eu tava usando, ele tinha um mecanismo de cash para processar cada etapa do agente e que ele não isolava o contexto só em memória. Gravava num arquivo de cash >> que era com um nome fixo, não tinha um >> Aí misturava tudo.

73:36>> Aí misturava tudo porque o cara tava processando lá, li um arquivo que era de uma outra execução e aí fu. Aí eu tive que entrar no framework e colocar um identificador único pro request e resolveu. Mas a e e tava explícito isso dentro da documentação do framework e a não pegou.

73:56Então, mas isso, mas isso, esse é um exemplo que demonstra também a preocupação de você usar esse e aí pensando na função do do dev, né, de ter o lado crítico de falar, [ __ ] cara, pera aí, deixa eu ir a fundo e não executar, >> porque po assim, tudo bem que no teu caso era um era uma situação eh menos crítica, vamos colocar assim, mas imagina um ambiente de produção, ele vai lá e executa uma coisa errada, cara, e e [ __ ] >> gera um impacto. gigante na operação, né?

74:27>> Não. E e nem só o impacto, mas a complexidade que ele trouxe pro código para implementar um factory sem necessidade. Cara, aumentou muito a complexidade de código que não precisava, né?

74:40Porque o problema era concorrência física de arquivo, não era separação de contexto. E dentro do próprio GCP, ele já separa as trads em contexto. Então não não tem compartilhamento de memória entre os entre as trads. Então era era o problema era compartilhamento físico, era o io, não era memória. Então não precisava fazer um factory lá, entendeu?

75:03E isso a experiência que pega, você bate o olho, vai fala: "Op, pera aí, tem alguma coisa errada aqui, né?" Sim.

75:08>> E aá não pega. Então precisa sim de fato ter uma maturidade para poder usar, senão você fica numa num loop, cara. Ela vai ficar te enrolando porque ela sempre tem que te dar uma resposta.

75:19>> Sim. Eu acho que tem que usar sem ser dependente, >> né? Assim, você tem que eh é o que eu assim, maturidade, né? Então, eh, acho que isso faz parte também da do do da função dos líderes, né, de tecnologia ensinarem a galera mais nova que, cara, assim, eu tô falando, você pergunta pro GPT primeiro, você testou o que ele igual você fez, você testou o que ele falou, não funcionou, pensa, pensa, chama o sior, lê o código, tenta entender, olha outras coisas, né? Eh, e não pode ser assim do tipo, pô, o GPT não resolveu, não sei o que fazer, joga a toalha, entendeu?

75:59>> Porque tem essa aí também, né? Tem gente que vai se tornar completamente dependente.

76:02>> É, que é essa é a grande preocupação, né? Exatamente. Essa geração nova de tá completamente dependente da EA e o cara não não tem a visão crítica de [ __ ] testar. Não, mas como você fez? [ __ ] deixa eu ver as hipóteses aqui para ver.

76:16>> Ou você é desenvolvedor ou você é piloto de GPT, né?

76:19>> Vamos lá. Calma aí, gente.

76:24Você que tá aí escutando esse episódio bacana e quer levar toda essa tecnologia, essas novidades paraa sua empresa e não sabe como, chama o time da VemBS. A gente pode ajudar vocês com desenvolvimento de software, com arquitetura de soluções, a entender os problemas que vocês estão vivendo e sair do outro lado com uma solução bem bacana. E se você tá escutando o podcast para aprender coisas novas, faz o seguinte, manda um e-mail pra gente no peoplecare@vems.ioio e você pode fazer parte também do nosso grupo de talentos. Valeu.

76:58Agora o time do Relações Públicas vai gostar mais de mim.

77:06Marcão, uma pergunta que eu queria te fazer ainda relacionada à engenharia, como você falou, eh, como se te ou uma empresa de investimento financeira hoje? Qual que é o o seu maior desafio assim? Porque eu imagino que você tenha todo esse stack de dados que a gente falou que você tem que >> Sim. tem que lidar, você tem lidar com disponibilidade, com eh rastreabilidade e tal. Como como que é esse mix, cara? Porque você eu eu já percebi que você é um cara muito ligado ao desenvolvimento, né?

77:45>> Mas como é equilibrar tudo isso? Porque como a gente falou, a gente tem necessidades de dados muito imediatos.

77:53A gente tá num mercado que, [ __ ] se o cara abre o aplicativo do banco e o dinheiro não tá lá, eh, o por alguma estabilidade não aparecer o saldo do cara, o cara já fica meio desesperado, já fica em pânico, né?

78:06>> Sim.

78:07>> Qu, quais são os desafios do seu dia a dia?

78:09>> Eh, eu tenho quatro áreas, então eu cuido da vai três para ficar mais fácil, eh, infrasse, desenvolvimento tradicional e desenvolvimento de dados, né?

78:23Eh, eu acho que assim, só para dar uma visão holística, né? Então, assim, eh, Infrasec é muito tranquilo, entre aspas, por quê? Você organizou, né? Você tem eh um data center atualizado, organizado, práticas organizadas, processo, testes, etc. Beleza?

78:44>> Então, >> operação >> tranquila, né? Eh, você você vai sofrer a cada x tempo que você tem que trocar um certificado, que você tem que, né, atualizar um servidor, alguma coisa. Mas assim, é muito muito hoje em dia tá muito, roda muito lismo. Segurança, eu acho que é muito parecido. Você tem eh um problema grande no treinamento das pessoas, né? Eh, principalmente pessoas que novas, né? Então assim, as pessoas que já estão dentro da empresa, a gente tem lá e rotina de que a pessoa tem que fazer treinamento. Eu eu eu falo pessoalmente com as pessoas, é uma empresa pequena de pessoas, né? Tem 70 pessoas mais ou menos. Então quando eu vejo que uma pessoa tá fazendo coisas que podem dar vulnerabilidade, eu vou lá e sempre o cara explico. Então assim, eu tenho essa oportunidade, né? Se fosse uma empresa com 2.000 pessoas teria que fazer mais cursinhos, mais, né?

79:35Mas eu acho que por exemplo, segurança você mete um monte de ferramenta de análise, bota um soque bacana, né? Faz processos de teste, teste de fishing, teste bastante e trabalha nas pessoas que acabaram de entrar. Você também consegue estabilizar e deixar aquilo, né, andando sozinho.

79:54Eh, os meus maiores desafios hoje são nos dois tipos de desenvolvimento, né?

80:00Eh, e eu diria que o eh você falou da engenharia, né? E eu gostaria de falar que o problema maior é algum problema de engenharia, mas não. O meu problema maior é conseguir gente que sabe trabalhar.

80:13Eh, muito difícil, assim, é muito difícil. Eu tô eh alguns anos tentando eh treinar um novo Marcão, a gente fala lá na empresa, né?

80:24Eh, não que eu seja, nossa, meu Deus, cara, meu Deus, o cara é [ __ ] Não, não é isso. Eh, mas eu >> Mas você sitio por alguma razão, né? Eu li livros, eu me lasquei lá, né? Eu, eu tinha um problema, não desistia, eu ficava lá até resolver, tem que resolver, né? Eh, e hoje é muito difícil você conseguir talentos, muito difícil, muito. Então, assim, o meu maior desafio hoje é conseguir pessoas, engenheiros, né, que realmente tenham comprometimento em fazer as coisas funcionarem em um nível alto. A nossa barra lá é alta, né? Eh, toda eh as empresas do mercado financeiro elas são tem uma barra mais alta, são pessoas com maior escolaridade, às vezes tem mestrado, doutorado, fora, etc.

81:14Então, já tem uma barra maior, disponibilidade total, então, eh, e é aleatória. Então, assim, ah, pô, o cara me liga sábado, ah, não tá funcionando a parte do sistema X, hoje é sábado. Ah, mas hoje abre a bolsa de Singapura, sei lá, entendeu?

81:32>> Então, tô inventando, mas acontece, né?

81:35Outro dia tinha um cara fazendo operação 2 horas da manhã. Eu falei: "Mas como assim 2 horas da manhã?" Eu falou: "Ah, mas que a bolsa que eu que eu tô operando, essa hora tá funcionando, né?" Eu queria fazer essa operação aqui específica nesse horário, nessa bolsa.

81:48Eh, então, disponibilidade total, né? Então você precisa pessoas com muito com muito conhecimento, muito comprometimento, eh, e com dispostos a ter uma carga de trabalho maior do que o normal, né? Todo, todos os caras do mercado financeiro, da parte de negócio, tão acostumados com isso.

82:12Para eles é natural os economistas, os gestores, etc. E, por exemplo, o cara acordou 2 horas da manhã para fazer uma operação, né? Não é, não é que alguém ligou para ele que tem um problema e acordou ele para ele resolver um problema. Não, ele ele acordou sozinho, iniciativa pr >> colocou iniciativa própria, colocou lá um celular, preciso fazer isso. Foi lá, fez a operação dele, no outro dia, 7 da manhã tava lá eh verificando, né? Eh, e aí envolve às vezes final de semana, etc., porque você tem janelas pequenas, né? Bancos ainda tem aquela questão, ah, faz um freezing, né? Pô, freezing, a gente que é pequeno não tem freezing, assim, não existe. Então, meu problema maior hoje não é técnico, meu problema maior é pessoas, né? Esse é o meu maior problema hoje. Eh, tanto que se vocês tiverem currículos, eu tô aceitando, tá?

83:04Eh, >> ó, fica a dica. O linkedin do Marcão tá aqui na descrição, tá?

83:08>> Tá bombando. Manda lá. Eh, mas eh tecnicamente agora passando essa primeira esse primeiro problema humano, né, que é sem é assim, o problema maior nosso é humano e sempre vai ser humano.

83:22Então você vê na segurança, a o elo mais fraco é o humano, né?

83:27>> Na para ter um bom time de desenvolvimento, um bom time de dados e de a humano, né? Gente que saiba fazer, ainda mais pessoas que tenham expertize, já tenham mexido, né?

83:39Eh, agora, tirando isso, acho que na parte de engenharia, o problema maior são eh dados confiáveis, assim, para mim hoje, tá? A parte de desenvolvimento de software eh tá tendo esse ganho exponencial por causa das ferramentas de ah, a parte e os frameworks e as bibliotecas abertas dão [ __ ] adianto, né? Então você tem lá a parte de observabilidade, a parte de autenticação, você tem um monte de coisa já pronta, né? E até evitando o vendor lockin, se você quiser.

84:16>> Sim. Você consegue ter um >> uma um padrão de mercado aberto que você consegue encontrar pessoas que sabem fazer isso.

84:23>> Sim. Isso. E com custo muito baixo, que antigamente você teria que desenvolver interno e tal. na área de dados, por exemplo, eh, eu acho que é o é o principal, assim, para mim hoje é o desafio maior, eh, você coletar dados que você sabe que são bons, porque precisa de uma curadoria humana, né? Você precisa, às vezes o cara te dá o caminho das pedras, às vezes não, né? Às vezes, eh, um um analista que quer fazer um determinado modelo de análise, ele te fala: "Eu preciso fazer esse modelo com essas informações que você vai pegar de tal lugar. Todo dia sai uma planilha que você vai pegar e vai faltimo, tranquilo, né? Agora, igual você falou, dados médicos, né?

85:05É o caos, né? Eh, quando você vai fazer modelo de inflação, você tem que coletar preço de supermercado, né? Você tem no Brasil, a FGV tem um produto que você contrata e ele te dá lá, mas para você ter um diferencial, né? Você precisa coletar preço de supermercado, de escola, de rola isso. Não sabia. rola, bicho.

85:23>> Achei que você pegava lá o cálculo que veio do IPCA e bota lá no >> Não, por exemplo, vou lá, vou vou fazer quero fazer a inflação, saber quanto vai dar a inflação no Chile, quanto vai dar, né? Tem algum órgão no Chile que me dá >> eh prévias, né, de de que tão Se tiver, a gente contrata lá o dado pronto, firmeza, dependendo de quanto custa, né?

85:48Mas se não tem, eu vou ter que ir lá na na no site das escolas do Chile ver quanto que tá a mensalidade todo mês para ver se tá aumentando.

85:55>> Que loucura, velho.

85:56>> Vou ter que ir no no nas passagens passagens aéreas, ver quanto que tá subindo, se tá diminuindo e considerar sazonalidade, etc., tal. Então, tem que fazer modelos ultra complexos com um monte de informação.

86:10>> E a informação é difícil de coletar, né?

86:12Essa é é ter dados bons. Então, garbajin, garbajout, né? clássico também, já que a gente tá fazendo, usando coisas clássicas aqui. Eh, o meu, acho que o maior desafio é ter dados bons em volume, né?

86:27Eh, e você demora para conseguir isso, né? Às vezes você tem que coletar um tempão para você ver se tá bom, para ver se aquilo é útil. Às vezes você olha e fala: "Cara, não ficou bom". e joga tudo fora. Então, eh, inclusive no fórum que eu fui, eh, uma das dos dos painéis foi exatamente sobre dados bons, né? O foco lá era mais assim, eh, se você tiver dados éticos, você tem uma saída de a mais ética, >> né? Mas eu acho que isso serve para qualquer coisa.

86:56>> Então, eh, ter dados que prestam é o maior desafio técnico que eu tenho hoje, >> né? imagina um cenário, eh, claro que isso se aplica a todos os cenários, mas em especial o mercado financeiro, cara, onde você eh a partir dos dados você toma as decisões, né, ou você tem as tuas posições e obviamente os fundos, né, e isso também tem toda uma defesa em relação aos cotistas. Então, o cara tem uma complexidade gigantesca aí, né?

87:26>> Porque é exatamente onde o cara vai amparar as posições deles para tomar porque que ele tá tomando aquela decisão de comprar tal papel ou comprar tal eh moeda, né? Enfim, né?

87:35>> Sim, a gente tem muito assim aí falando assim, quase não falei da empresa, mas a gente tem muita preocupação com o dinheiro que tá lá, muito. É assim, a gente trabalha é pacotista. Por quê?

87:45Porque elá não tem só o dinheiro da, sei lá, de uma empresa, tem dinheiro das pessoas, às vezes é o fundo da pessoa que ela vai se aposentar.

87:57>> Então, cara, eu tenho um prejuízo, é uma coisa ridícula de responsabilidade enorme, >> enorme, enorme, né?

88:03>> Então, eh, se eu fizer um modelo ruim, eu prefiro não fazer, né? Então a gente toma muita muito cuidado para que munir os nossos gestores de informação decente. E informação decente é muito difícil de coletar. Se você tem órgãos eh oficiais, beleza? Igual você falou mata do COPOM, é uma informação legal, bacana, eu analiso, tal, não tem erro. Agora, o diferencial tá em analisar aquilo que ninguém sabe que pode ser analisado, né?

88:34Então, eh eh cada um tenta ver a sua fórmula, né?

88:42E mas você precisa que isso esteja organizado, curado e demanda muito tempo e tempo de pessoas boas que já falei que não tem. Uhum. Então, eh, eu acho que esse é o problema maior dados, porque, cara, e tem uma mais uma coisa, você já imaginou essa questão das notícias de analisar questão aparecendo, eh, as notícias, os textos, os blogs, os tudo que tem na internet que você pode analisar para tomar a decisão. Você já parou para pensar que daqui 5 anos vai ser tudo sido gerado por IA? A gente vai virar uma câmara de eco gigante de IA, >> câmera de eco absurda. Então assim, cara, e é um desafio ter dados bons, confiáveis e que façam diferença. Vai daqui para frente vai ser um desafio enorme.

89:29>> Então isso de fato é uma uma preocupação, né? Porque se a IA foi treinada com a quantidade de dados enormes produzidas por por humanos, eh, e a partir de agora maior parte dos conteúdos vão ser curados por humanos, mas gerados por IA, eh, e já existem experimentos de que IAS treinadas com dados gerados por Iás, elas alucinam muito mais, né? E aí entra aquele efeito do da Sherox, da Sherox, né?

90:01Então, enfim, >> tem um eles tem um termo que eu li também chama é colapso do modelo. O modelo colapso aí ele diverge, não fala mais coisa com coisa, digamos assim.

90:11>> Ah, tem no, eu só vou fazer um parênteses pegando esse gancho. Eh, saiu, acho que semana passada, cara, um artigo falando que, se não me engano, acho que 20% das músicas no Dieser ou no Spotify são de músicas geradas pela I. E aí tá gerando uma uma preocupação dos pros artistas, cara. Daqui a pouco pode ser que não tem o artista vai perder relevância porque tá gerando uma música, tá gerando playlist, tá gerando Então e e aí eu vi um artigo interessante porque o próprio Spotify eh de frente do Dieser, ele tá, ele começou esse movimento porque ele queria pagar menos royalty, né? Ah, >> então tem um o Dieser não, o Dieser ele tá combatendo e parece ter até um label que aquela música que você tá ouvindo é uma música que foi gerada pela no Spotify >> você não sabe, né?

91:03>> Você não sabe.

91:04>> Tem um tem uma iniciativa dessa para imagens da M a Microsoft junto com o governo americano tava fazendo antes das eleições, né? Eu li um artigo também sobre isso, eh, para embedar dentro da imagem uma assinatura digital que prova que aquilo não foi gerado, né? Aí a vai ter vai ter um padrão e as os equipamentos vão ter que ser compli com esse padrão, etc. Tava sendo encabeçada pela Microsoft. É, tem um consórcio para para tratar isso de fato, para isso é >> como padrão.

91:34Acho que é o mesmo consórcio trabalha o EIF, né, que tem os metadados, mas vai ser uma coisa mais eh dentro da própria imagem, uma assinatura digital.

91:44>> É. E acho que todas essas iniciativas para tratar conteúdo, diferenciar, né, entre conteúdo gerado e não, acho que vão explodir agora também.

91:54>> Sem dúvida, né? Sem dúvida. O o teve um cara que falou comigo no evento também que eu achei bem legal, ele trabalha na na Wiing da da que lança livros, tal, né, que tem aquela série For Damis, né?

92:08>> Uhum. Uhum.

92:09>> E já li muito.

92:12Essa aí é que tem um bicho na capa >> sempre, né?

92:17>> Eu acho que os mais novos não vão saber o que é um livro de TI que tem um bicho na capa.

92:21>> Eu acho que eu tenho um na minha na minha boca.

92:24Eh, acho não, acho que tem certeza. Eh, ele ele ele tá trabalhando num modelo lá para eh remunerar as pessoas pelo pelo quando quando ia gerar alguma coisa baseado nos dados daquela pessoa que aquela pessoa escreveu, remunerar essa pessoa. Ponto.

92:47>> Justim. Então, eh eh a gente tava falando sobre eh os os nossos países terem a própria né, os países de desenvolvimento.

92:56>> E ele é ele é do Reino Unido e ele tava falando eh do meu lado aqui tô tentando ajudar. Então assim, se aí há que gerar alguma coisa baseado no que vocês produziram, eu pelo menos vou te pagar.

93:08Já é alguma coisa. Isso pode ser a salvação do modelo, porque se você estimula pessoas que criam um conteúdo original feito por humanos serem remuneradas, você nunca vai deixar de ter conteúdo humano para continuar evoluindo os modelos, né? Agora, se você usa e não tem remuneração e não tem estímulo nenhum para produção humana.

93:30>> Ah, e e a polêmica que tava rolando aí também, acho que ano passado que o uma atriz de Hollywood tava processando o o Openai porque tava ela, ele tava usando a voz dela numa, >> sei lá, num contexto X que ela não tinha autorizado, né? E aí de novo tem aquela coisa da propriedade intelectual, né?

93:53Éagem, enfim, né? Caus é copyright vai ser o caos também daqui pra frente.

93:57>> É muito bem, Marcão. Muito bom episódio, cara. Obrigado pela >> Imagina. Eu adorei. Muito bom conversar com vocês.

94:06>> Espero que você venha mais vezes aqui para pra gente desvendar ainda mais esse mercado financeiro aí, que é uma área que eu que eu curto muito, cara. A gente pode falar mais do mercado. Tem muita coisa, muito amplo, né? Tem muitas subáreas do mercado que a gente pode explorar. A gente falou de bancos, falou dees, mas tem corretora, tem, né? Tem distribuidoras, tem a parte de crédito, tem cara infinito assim para falar.

94:33Cara, esse negócio de a em crédito é um assunto que que dá um episódio, hein?

94:37>> Sim, >> isso aí a gente pode combinar de de voltar a fazer aqui. Show de bola.

94:42Obrigado mesmo, cara. Não, eu que agradeço. Fiquei muito feliz e espero ter contribuído aí com o pessoal que ouve, >> sem dúvida nenhuma, Ron, >> obrigado, meu amigo.

94:52>> Obrigado você.

94:53>> Mais um episódio.

94:55>> Bom, bom, bons aprendizados aqui, principalmente desse mundo financeiro, que, cara, é um baita é uma baita área que sempre tá à frente, né, das outras áreas do ponto de vista de tecnologia, de inovação, de eh aplicabilidade, das tecnologias. E poxa, foi muito legal o Marcos trazer aqui um pouco da experiência e e ver como é que ele tá usando aí, né, os critérios, as preocupações. Então, foi muito bacana, >> sem dúvida. Show de bola, meus amigos.

95:22Obrigado novamente pela presença de vocês. Vocês que acompanharam a gente até agora, muito obrigado pela audiência de vocês. Se você gosta do nosso trabalho, se você entende que a gente agrega um pouco de conhecimento na sua vida, a gente traz uma evolução na sua vida profissional, você pode ser apoiador do PPT no Cupila e ser um membro do nosso canal. Vai lá no YouTube, do lado do botão inscreva-se, você já vai estar inscrito, porque você está ouvindo a gente aqui, você já deve estar inscrito, né? Por favor, se não, se não é ainda, aproveita, se inscreve.

95:55Depois que você se inscrever, tem lá seja membro. Você vai contribuir com um valorzinho mensal aqui pra gente pagar a cerveja do nosso convidado e você vai ter alguns privilégios, como o acesso antecipado aos nossos episódios e outras coisas que virão em breve. E quem já for membro vai ter vantagens adicionais no nosso programa de membro. Se você não pode contribuir dessa forma, você já contribui demais compartilhando episódio, jogando no Teams, jogando no WhatsApp da família. O do WhatsApp da família é uma boa porque é financeiro dessa vez.

96:29>> Com certeza, cara. É um uma lá, >> né?

96:32>> Sai soltando o episódio aí, ajuda a nossa comunidade a crescer, põe no Twitter, que é Twitter o nome, né, Marcão?

96:39>> Twitter. Põe no Twitter, põe onde onde você quiser e ajude a nossa comunidade a crescer. Obrigado pela audiência de vocês, meus amigos. Obrigado novamente.

96:47Valeu,

96:53[Música]