Entre Chaves

Você apostaria sua carreira numa tecnologia que a própria empresa que a constrói diz ter 10% de chance de matar todo mundo? Neste episódio, nossos hosts analisam a semana mais tensa da inteligência artificial em 2026: a demissão de um pesquisador da Anthropic, a confirmação pública do risco do avanço, um relatório de ameaças de quase 150 páginas e o pedido do CEO Dario Amodei para que a indústria desacelere. Eles investigam se existe evidência real de que chegamos à superinteligência, ou se o alarme serve a outros interesses: conter a concorrência chinesa, sustentar o IPO da Anthropic ou disfarçar um teto técnico que ninguém quer admitir. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Alarme de extinção;
• Demissão na Anthropic;
• Alinhamento enganoso;
• Relatório de ameaças;
• Desaceleração da IA;
• Debate sobre AGI;
• Riscos de cibersegurança.

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#inteligenciaartificial 

Este conteúdo é um trecho do nosso episódio: “#286 - TOON ou JSON: qual realmente economiza no seu caso?”.

Nele, Jordann Almeida, Arquiteto de Software, e Gustavo Lira, Desenvolvedor Líder, ambos da dti digital, explicam por que a maioria dos times não precisa trocar de formato de dado para economizar com IA. Eles mostram o que pesa mais no resultado do que o formato escolhido, e o tipo bem específico de dado em que migrar para o TOON realmente faz sentido. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• TOON vs JSON;
• Escolha de modelo;
• Dados aninhados;
• Custo-benefício.

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#inteligenciaartificial

Neste Snippet, recebemos Rafaela Milagres, Arquiteta de Dados na dti digital, para explicar a nova exigência da União Europeia de marcar conteúdo gerado por inteligência artificial e como a Anthropic vai atender essa regra no Claude, para o mundo todo. Ela mostra por que marcar imagem já tem solução relativamente resolvida, por que marcar texto é um problema muito mais complexo, e como o Claude vai usar a própria aleatoriedade da geração de palavras para embutir uma marca difícil de apagar. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• AI Act europeu;
• Marcação de conteúdo;
• Watermark de texto;
• SynthID e imagens;
• Geração de tokens;
• Chave de verificação;
• Debate sobre justiça.

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#inteligenciaartificial 

Vale trocar o JSON por um formato novo só para economizar tokens de IA? Neste episódio, recebemos Jordann Almeida, Arquiteto de Software, e Gustavo Lira, Desenvolvedor Líder, ambos da dti digital. Eles contam como nasceu o TOON, comparam os números do benchmark oficial com o que aparece fora dele e mostram em que tipo de dado a troca realmente compensa. Também entram na corrida das empresas por menos tokens, do RTK ao Headroom, e até onde vale empilhar ferramenta atrás de ferramenta atrás desse ganho. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Origem do TOON;
• TOON x JSON;
• JSON minificado vence;
• Cenários de uso;
• Acurácia por modelo;
• Corrida por tokens;
• Compressão de contexto;
• Futuro da comunicação.

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#inteligenciaartificial

Este conteúdo é um trecho do nosso episódio: “#285 Kimi K3, GPT-5.6 e Fable 5 não bastam sozinhos”.

Nele, Mateus Silveira Ribeiro e Filipe Guimarães, Desenvolvedores Líderes na dti digital, debatem por que não existe uma IA perfeita para todo o ciclo de desenvolvimento. Eles mostram que mesmo a Anthropic, que dispara à frente em benchmarks de código, também enfrenta problemas. Além disso, eles refletem sobre o custo baixo do Kimi K3 e como essa variável sozinha pode decepcionar na prática. Ficou curioso? Então, dê o play!

Assuntos abordados:

• Trade-off bom, barato, rápido;
• Ciclo de desenvolvimento;
• Claude Code x Codex;
• Sub-agentes autônomos.

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#inteligenciaartificial

Você já parou pra contar quanto tempo perde montando page object, fixture e mock antes de escrever o primeiro teste de verdade? Neste Snippet, recebemos Victor Casemiro, QA Lead na dti digital, para falar sobre o custo real do setup de automação. Ele reflete sobre a parte que quase ninguém discute quando o assunto é produtividade em QA. Além disso, explica como usar a IA como parceira de pair programming em três frentes práticas, do trabalho mecânico ao debug, e por que a tecnologia nunca deve decidir o que testar. Também revela os três alertas que aprendeu na prática antes de confiar demais no código gerado. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados:

• Custo do setup;
• Pair programming IA;
• Page objects e fixtures;
• Revisão de cenários;
• Debug acelerado;
• Riscos da IA;
• Alucinação em testes.

Ficou curioso? Então, dê o play!

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#inteligenciaartificial

Escolher a IA mais barata pelo preço por token pode sair mais caro no fim do mês. Neste episódio, recebemos Mateus Silveira Ribeiro e Filipe Guimarães, Desenvolvedores Líderes na dti digital. Eles comparam Kimi K3, GPT-5.6 e Claude Fable 5 além da tabela de preços, mostram o que realmente significa rodar um modelo com 2,8 trilhões de parâmetros fora da nuvem do fornecedor e por que nenhuma dessas IAs pode ser chamada de open source. Também revelam quando um modelo troca de versão sem avisar e como usar mais de uma IA no mesmo ciclo de desenvolvimento sem perder controle do orçamento. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados:

• Custo por token;
• Custo por tarefa;
• Open weights;
• Self-hosting de IA;
• Fallback silencioso;
• Multi-modelo no dev;
• Claude Code
• Codex.

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#inteligenciaartificial

Este conteúdo é um trecho do episódio: "#284 Java 26: ganhos reais de performance chegaram"

Nele, Breno Bauderson Furtado e Ana Luisa Santiago, Desenvolvedores de Software na dti digital, debatem qual novidade do Java 26 realmente resolve um problema real de concorrência e qual pode acabar atrapalhando mais do que ajudando. Eles explicam por que uma biblioteca que você nem sabia que usava reflection pode quebrar seu código sem aviso, e como o Java finalmente resolveu um gargalo antigo no cancelamento de threads relacionadas. Ficou curioso? Então, dê o play!

Assuntos abordados:

• Structured concurrency;
• Reflection e libs;
• Threads virtuais;
• Features hype x útil.

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#programacao

Seu code review ainda avalia a sintaxe ou já virou uma auditoria de intenção? Neste Snippet, recebemos Gustavo Lira, Desenvolvedor Líder na dti digital, para falar sobre como a revisão de código muda quando quem escreve é uma IA. Ele mostra por que código sintaticamente correto pode esconder erros de regra de negócio, duplicação e decisões de arquitetura que ninguém tomou de propósito, e como ferramentas como o SonarQube ajudam a filtrar o que é mecânico para sobrar só o que exige julgamento humano. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados:

• Revisão de código;
• Código de IA;
• Regra de negócio;
• Duplicação silenciosa;
• Decisão de arquitetura;
• SonarQube na prática;
• Cobertura de testes;
• Code smells.

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#inteligenciaartificial

Vale a pena colocar uma versão do Java que promete durar pouco tempo para rodar no seu time? Neste episódio, recebemos Breno Bauderson Furtado e Ana Luisa Santiago, Desenvolvedores de Software na dti digital. Eles explicam por que o Java 26 não nasceu para produção, mas funciona como laboratório da comunidade, e mostram o que já é seguro testar. Também entram no debate sobre reflection em bibliotecas legadas e na corrida do Java para não ficar de fora da era da IA. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados:

• Cadência de releases;
• HTTP/3 no HttpClient;
• Melhorias no GC;
• Cold start e custo;
• Variáveis finais;
• Cálculo vetorial;
• Structured concurrency;
• Cases de migração.

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#programacao