DoTheMATH

O business case continua sendo fundamental para avaliar projetos de tecnologia, mesmo com a pressão por implementar inteligência artificial cada vez mais rápido.
 
Neste episódio do DoTheMATH, Alessandra Amazonas, Superintendente de Engenharia Software com passagem pela Alelo, compartilha aprendizados na condução de grandes projetos, especialmente no setor de meios de pagamento. 

A conversa aborda a importância de identificar o problema antes de escolher a solução, estruturar indicadores, planejar arquiteturas escaláveis e reunir diferentes áreas para sustentar decisões de investimento. 

“Eu acho que a base disso é o mapeamento do processo, é você criar um desenho, é entender do que você precisa, entender volumetrias.” 

Alessandra também discute os critérios para decidir entre desenvolver ou comprar software, o papel dos testes de conceito e as mudanças na organização dos times de engenharia com a chegada dos agentes de IA. 


Ouça a conversa completa e acompanhe o DoTheMATH. Novos episódios toda quarta-feira. 

Referências 
Livro: Team Topologies, de Matthew Skelton e Manuel Pais 
Inciativa: Women in Action, do Insper  

Apresentação 
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Lourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH 

Convidada 
Alessandra Amazonas, Superintendente de Engenharia Software 

Capítulos 
00:00 – Trajetória de Alessandra e grandes projetos de tecnologia 
04:00 – Business case e decisões de investimento 
09:38 – Execução, indicadores e adaptação de projetos 
15:02 – Team Topologies e evolução dos times de engenharia 
20:07 – Indicadores, priorização e arquitetura escalável 
25:50 – Mapeamento de processos e decisões de build or buy 
40:27 – Mulheres na tecnologia, liderança e mentoria 


Para ouvir e seguir: 
🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 
🌐 https://math.group/

A inteligência artificial está ampliando as possibilidades de análise de crédito PJ ao incorporar informações que antes dependiam de avaliações manuais.  

Neste episódio do DoTheMATH, André Vieira, Director of Credit Collection da Conta Simples, discute a evolução da análise de crédito para empresas, a personalização das decisões e o uso de IA para interpretar informações estruturadas e não estruturadas. 

“Quanto mais informação, mais a gente consegue ter noção do risco e, com mais noção de risco, a
gente consegue ter mais apetite.” 

A conversa também aborda a construção de agentes especializados para análise de crédito, o papel dos profissionais na gestão de políticas e portfólios, a digitalização de duplicatas e as possibilidades de ampliar o financiamento a empresas que hoje encontram dificuldades de acesso. 

Acompanhe o episódio completo para entender o que muda quando dados e inteligência artificial começam a participar diretamente das decisões de crédito. 

Apresentação 
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Lourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH 

Convidado 
André Vieira, Director of Credit Collection da Conta Simples 

Capítulos 
00:00 – A evolução da análise de crédito PJ 
04:58 – Google Maps e IA na avaliação de empresas 
13:41 – Dados transacionais e personalização do crédito 
19:22 – Automação e agentes de IA na análise de crédito 
27:31 – O novo papel dos profissionais e as barreiras culturais 
32:39 – Duplicata escritural e ampliação do acesso ao crédito 
44:57 – Indicadores de crédito, portfólio e estratégia de dados 

Para ouvir e seguir: 
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A adoção de inteligência artificial começa com hipóteses claras, critérios de validação e capacidade de demonstrar valor para o negócio. Na Scania, essa abordagem orienta a evolução de iniciativas de digitalização, dados e IA. 


Neste episódio do DoTheMATH, Clayton Noronha, Head of Data and Enablement da Scania Group, explica como a empresa estrutura experimentos, identifica problemas de governança e avalia quais soluções estão preparadas para avançar em direção à produção. 

“Se eu tenho um pedaço de tecnologia que foi colocado ali e não é usado de uma maneira consistente, integrada no processo, é só uma sucata.” 

A conversa também aborda a governança de agentes de IA, a definição de responsabilidades, a segurança dos acessos e os critérios que permitem avaliar a adoção para além do consumo de tokens. 

Siga o DoTheMATH para acompanhar conversas sobre dados, IA, tecnologia e negócios. 

Novos episódios toda quarta-feira. 

Apresentação 
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Lourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH 

Convidado 
Clayton Noronha, Head of Data Management, Digitalization & Innovation, Scania Group 

Capítulos 
00:00 – Método científico e o contexto da Scania 
03:21 – Democratização da inovação e dados confiáveis 
07:32 – Governança de dados e problemas da operação 
16:49 – Validação de hipóteses para escalar IA 
24:46 – Responsabilidade e governança de agentes 
28:25 – Segurança, autonomia e agentes em produção 
35:35 – Adoção de IA e métricas de valor 

Para ouvir e seguir: 
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A supervisão humana da inteligência artificial ganha importância quando a tecnologia participa de decisões financeiras e de outros processos críticos. Na XP, a estratégia é utilizar IA para ampliar a capacidade dos assessores de investimentos, mantendo a avaliação humana na relação com o cliente. 


Neste episódio do DoTheMATH, Gabriel Santos, Superintendente de Tecnologia da XP, apresenta a visão do assessor aumentado e explica como automação, inteligência de dados e agentes de IA estão sendo incorporados ao atendimento financeiro. 

“Então, pra que a gente usa AI? Pra aumentar o poder do assessor.” 

A conversa aborda o uso de IA para automatizar tarefas operacionais, conectar informações sobre o cliente e apoiar recomendações de investimento. Gabriel também discute os checkpoints de validação humana, os riscos de confiar excessivamente em respostas probabilísticas e a importância do senso crítico para profissionais que utilizam IA. 

Ouça o episódio completo e acompanhe a discussão sobre autonomia, confiança e supervisão humana na inteligência artificial. 

Referências 

• Podcast: The Diary of a CEO 

Capítulos 
00:00 – Supervisão humana e o papel da IA 
03:01 – O assessor aumentado na estratégia da XP 
07:12 – Automação, inteligência de dados e relacionamento 
16:13 – Confiança na IA e decisões críticas 
20:59 – Arquitetura de IA e checkpoints humanos 
25:00 – Perda do senso crítico e riscos de desinformação 
35:16 – Profissionais do futuro, processos e indicadores 


Para ouvir e seguir: 
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Crescer em um mercado maduro envolve decisões sobre eficiência, inovação e oportunidades ainda não exploradas. Na Ypê, esse processo envolve ampliar a presença do portfólio, identificar oportunidades a partir de dados e acompanhar mudanças no comportamento do consumidor. 

Neste episódio do DoTheMATH, Fábia Pires, Diretora de Estratégia, Inovação, Novos Negócios e Dados da Ypê, compartilha sua visão sobre crescimento sustentável, inteligência de mercado e as escolhas envolvidas na estratégia de uma empresa brasileira com quase 80 anos de história. 

“Se eu me der ao luxo só de performar, mesmo que eu performe muito bem, eu perco meus diferenciais competitivos.” 


A conversa também explora o papel da intuição na análise de dados, a velocidade dos ciclos de inovação e a necessidade de equilibrar a eficiência da operação atual com o desenvolvimento de novos negócios. 

Ouça o episódio completo e acompanhe essa discussão sobre estratégia, dados e inovação. 

Apresentação  
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH 

Convidada 
Fábia Pires, Diretora de Estratégia, Inovação e Novos Negócios, Ypê 
 
Referências 

• Livro: Contra a Corrente, de Pedro Waengertner 

• Livro: Código do Marketing: O guia prático para gerar performance em canais digitais, de Marcel Ghiraldini e Sergio Larentis 

• Artigo: NarcisIA acha feio o que não é espelho, de Marcel Ghiraldini, na The Shift 

Capítulos 
00:00 – A Ypê e seu posicionamento no mercado brasileiro 
03:21 – Crescimento e eficiência em categorias maduras 
08:35 – Estratégia, adaptabilidade e decisões de longo prazo 
16:18 – Dados, intuição e identificação de oportunidades 
23:13 – Inovação, demanda do consumidor e rentabilidade 
29:35 – O custo de não inovar e os próximos horizontes 
34:11 – Experimentação, tecnologia e adoção de soluções 
 
Para ouvir e seguir: 
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Projetos de inteligência artificial podem parecer caros quando a mesma conta reúne implementação, plataforma e problemas de tecnologia acumulados pela empresa ao longo dos anos.

Neste episódio, Lourenço de Paula, diretor executivo da MATH, discute por que essa separação muda a leitura sobre o ROI da IA. 

A conversa parte do estudo do MIT que colocou em discussão o retorno dos projetos de IA e avança para redesenho de processos, dívida técnica, valor para o negócio, aprendizado e custos de infraestrutura. 

“Você está pagando o teu passado.” 

O episódio também discute a separação entre fundação tecnológica e caso de uso, o papel do aprendizado nos primeiros projetos e a necessidade de governança e guardrails à medida que a IA entra na operação. 
 
Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.  

Novos episódios toda quarta e sexta 

Apresentação  
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH 

Convidado
Lourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH 
 
Referências 

• Relatório: The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, MIT Project NANDA - https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf 

• Livro: Contra a Corrente, de Pedro Waengertner 

Capítulos 
00:00 ROI de IA e o estudo do MIT 
06:02 Redesenho de processos e dívida técnica 
09:40 Um processo de quatro meses reduzido a dez dias 
19:01 Quem paga a conta da infraestrutura para IA 
24:34 Valor para o negócio antes da tecnologia 
31:11 Plataforma, TCO e separação dos investimentos 
37:14 Aprendizado, governança e segurança em IA 
 
Para ouvir e seguir: 
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No mercado financeiro, agentes de IA participam de interações com clientes, decisões operacionais e novos modelos de experiência. Para o BV, essa evolução coloca rastreabilidade, auditoria e orquestração da jornada no centro da discussão. 

Neste episódio do DoTheMATH, Carolina Bocuhy, executiva de tecnologia do banco, amplia a conversa para além da aplicação corporativa da IA. Ela discute o impacto dos modelos sobre pensamento crítico e produção de conhecimento e a dependência de infraestrutura e modelos estrangeiros. 

A conversa também entra na operação do BV, onde agentes já atuam em atendimento e cobrança. Carolina explica por que essas interações precisam ser rastreáveis e auditáveis, como a empresa pensa a experiência de ponta a ponta e em quais situações a complexidade da relação com o cliente ainda pede participação humana.  
 
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Novos episódios toda quarta e sexta 

Apresentação  
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Carlos Cardoso, Executive Director of Delivery, MATH 

Convidada 
Carolina Bocuhy, Executiva de Tecnologia, BV 
Referências 

• On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?, de Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major e Shmargaret Shmitchell.  

• Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação.  

• DoTheMATH #178 - Crédito em tempo real e IA preditiva | Serasa Experian - https://www.youtube.com/watch?v=eNw8nOH94hI&list=PLvKnMpPMAW4fIoIVuUWFo8-OaL7OP2vEW&index=1 

Capítulos 
00:00 Experiência do cliente em um mundo de agentes 
04:54 Pagamentos digitais, canais e novos comportamentos 
07:53 O que outros mercados ensinam sobre inovação financeira 
12:51 Pensamento crítico e a plastificação do conteúdo 
19:06 Soberania digital e dependência tecnológica 
22:27 Agentes em escala e a experiência de ponta a ponta 
37:43 Responsabilidade, auditoria e limites da automação 
 
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Modernizar a tecnologia de um banco é diferente de abrir mão do que já está consolidado. 
Neste episódio do DoTheMATH, Felipe Boff, VP de Produtos, Serviços e Tecnologia do Banco Mercantil, fala sobre as escolhas que acompanham o crescimento do banco e a relação entre tecnologia, produto e negócio. 


“A tecnologia não é o drive do negócio, o que não quer dizer que ela não possa influenciar o que vai acontecer.”  

A conversa também aborda a decisão de manter o core bancário e trabalhar sobre suas limitações, com a combinação entre agências e canais digitais, o uso de dados sintéticos para apoiar decisões e uma lógica de desenvolvimento em que prazo e resultado também determinam o que entra ou sai de um produto. 
 
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Novos episódios toda quarta e sexta 


Apresentação  
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH 

Convidado 
Felipe Boff, Chief of Products, Technology and Services, Mercantil 

Referências 

• DoTheMATH - ESG: saber fazer o básico bem feito | Isabella Barbieri - Arezzo: https://open.spotify.com/episode/70gQcBErBBFnBaX6fDLtFY?si=WRf1iS25TYS4VuvSbD8FeQ  

• “When Choice is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing?” (Jam Study), Sheena S. Iyengar e Mark R. Lepper -https://faculty.washington.edu/jdb/345/345%20Articles/Iyengar%20%26%20Lepper%20(2000).pdf 

Capítulos 
00:00 Trade-offs entre negócio e tecnologia 
03:59 Por que o Banco Mercantil mantém agências físicas 
05:58 Quando o físico aumenta o uso do digital 
13:54 Conversão e vendas pelo WhatsApp 
18:16 Dados sintéticos e modelos de decisão 
22:52 Tecnologia a serviço do negócio 
29:55 Modernização do core sem abandonar o mainframe 
 
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A inteligência artificial está mudando o que gera valor no trabalho. Para Adriano Milani, do Citi Brasil, é essencial formular perguntas, interpretar informações e gerar insights, à medida que a IA assume parte das atividades do dia a dia. 


Neste episódio DoTheMATH, o executivo fala sobre a adoção de IA no setor financeiro, da preparação dos dados à governança, passando pelos ganhos de produtividade e pelo papel das lideranças. 

“O líder agora está gerenciando um ecossistema.” 

A conversa também aborda a experiência do Citi Brasil na adoção de IA e o que muda para profissionais e empresas quando essas ferramentas começam a fazer parte da operação. 
 
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Novos episódios toda quarta e sexta 

Apresentação  
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH 

Convidado 
Adriano Milani, Services Head Brazil, Citi Brasil  

Referência 
Livro - Competing on Analytics: The New Science of Winning, Thomas H. Davenport e Jeanne G. Harris 

Capítulos 
00:00 – IA e uma nova mudança no trabalho 
06:10 – A preparação dos dados 
11:30 – Investimento e problemas reais de negócio 
16:02 – Adoção de IA e controle de risco 
22:09 – Infraestrutura, modelos e escala 
25:50 – Liderança e novas habilidades 
37:03 – Cultura, champions e governança 
41:33 – Como medir o retorno da IA 
 
Para ouvir e seguir: 
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Governança, custos e agentes de IA estiveram entre os principais temas do AI4, evento realizado em Las Vegas que reúne empresas, pesquisadores e profissionais para discutir aplicações e avanços em inteligência artificial.  

Neste episódio do DoTheMATH, Sergio Larentis compartilha os principais pontos que acompanhou no evento e analisa como empresas estão levando IA para a operação.  

“É mais ciência, menos ficção científica.”  

A conversa passa por custo de tokens, modelos próprios e SLMs, explicabilidade, responsabilidade, raio de explosão e escolha entre diferentes modelos de acordo com cada tarefa.

Também entra em pauta o que separa empresas que ainda experimentam IA daquelas que já acumulam aprendizados em produção. 

Apresentação  
Marcel Ghiraldini, CSO, MATH 
Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH 

Convidado 
Sergio Larentis, COO, MATH 

Capítulos 
00:00 - Governança e custos no AI4 
02:39 - Modelos próprios, SLMs e custo por token 
05:50 - ROI e priorização de agentes 
12:00 - Explicabilidade, grafos e responsabilidade 
20:49 - Adoção de IA no Brasil e em outros mercados 
31:46 - Raio de explosão, pagamentos e múltiplos modelos 
44:25 - KPIs para adoção de IA