Você já parou para pensar se o seu agente de IA circula como visitante sem controle ou como um colaborador com função definida? A FCamara virou notícia ao entregar crachás físicos para sistemas autônomos, e esse gesto esconde uma lição prática sobre governança que qualquer pessoa pode aplicar no trabalho.

Neste episódio, a gente explica como definir escopo, responsável e limite de parada antes de colocar uma máquina para executar tarefas reais. Você vai aprender a diferenciar métrica de adoção de métrica de resultado, entender os riscos de dados em plataformas de terceiros e sair com um passo a passo simples para testar um agente ainda esta semana sem criar confusão na operação.

O que você vai ouvir:

• O que é um agente de IA e como ele vai além de responder perguntas para executar tarefas de verdade

• O caso FCamara e o que o crachá físico representa para a governança operacional na prática

• Os três pilares para escalar com segurança: definir escopo, responsável humano e limite de parada

• Por que medir adoção é uma armadilha e quais métricas de negócio mostram resultado real

• Como avaliar riscos de dados e termos de serviço antes de contratar qualquer ferramenta de terceiros

• Um roteiro prático de quatro passos para aplicar na sua operação começando ainda esta semana

Capítulos:

00:00 Abertura e a pergunta sobre se a sua IA já tem crachá e função definida na empresa

01:00 O que é um agente de IA e por que ele executa tarefas reais além de responder perguntas

02:00 O caso da FCamara e o que o crachá físico revela sobre governança operacional

03:30 Os três pilares para escalar com segurança: escopo, responsável e limite de parada

05:00 Por que medir adoção é erro e quais métricas de negócio realmente importam na prática

06:00 Governança de dados: o que acontece quando Meta, WhatsApp e TIM entram na operação

07:30 A Jota e a tendência de agentes financeiros verticalizados no mercado brasileiro

08:30 O contraponto de Raquel sobre maturidade de TI antes de dar autonomia total

09:30 Passo a passo prático para mapear processos e testar um agente esta semana

10:30 A provocação final sobre qual métrica você usaria para justificar o orçamento do agente

Fontes mencionadas:

• FCamara, consultoria brasileira citada pela implementação de crachás físicos para agentes de IA

• Meta e WhatsApp Business, mencionados nos termos de serviço sobre acesso e uso de dados comerciais

• TIM, empresa que lançou aplicativo dentro do ChatGPT para vender planos e atender clientes

• Jota, startup que captou recursos para atuar como agente financeiro verticalizado no WhatsApp

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Você já delegou uma tarefa para um agente de IA e ficou na dúvida se ele realmente fez do jeito certo? Agora imagine que não dá para conversar com ele no final do dia para conferir. É exatamente assim que milhares de empresas operam hoje, com máquinas tomando decisões sozinhas enquanto os humanos só percebem o erro quando o prejuízo já aconteceu. Neste episódio, a gente mostra que você não precisa de um comitê enorme nem de software caro para criar um controle que funciona.

O que você vai ouvir:

• O que é governança mínima e por que ela deve existir desde o primeiro dia de operação

• Como montar uma trilha de auditoria simples usando apenas planilhas ou prints

• O caso real da fintech que perdeu dinheiro porque o agente aprovou estornos duplicados sem ninguém ver

• Os três pilares de qualquer protocolo: uma pessoa dona, um registro claro e um botão de desligar

• Cinco cenários de teste que você pode aplicar na próxima hora, sem precisar de autorização da diretoria

• A pergunta que pode mudar como seu time enxerga a confiança cega em algoritmos

Capítulos:

00:00 Abertura: o risco real do agente que trabalha sozinho

01:00 O que é governança mínima e o gap entre adoção e controle de IA

02:00 Trilha de auditoria: as quatro perguntas que todo registro deve responder

03:30 O perigo de confiar demais no algoritmo sem validação humana

05:00 O caso da fintech: estornos duplicados que ninguém viu na hora

06:30 O que empresas mais maduras fazem para separar risco técnico de negócio

07:30 Testes simples que funcionam na prática em equipes pequenas

08:30 Quem deve ser o responsável pelo agente e por que não pode ser só TI

09:30 O ponto de Raquel: prevenir sempre sai mais barato que consertar depois

10:15 O passo a passo para aplicar na próxima hora sem pedir aprovação de diretoria

10:45 A pergunta que você deve levar para o seu time na segunda-feira

Fontes mencionadas:

• IT Forum: pesquisa sobre adoção de inteligência artificial e processos estruturados de auditoria no Brasil

• Gartner: projeção sobre desligamento de agentes de IA até 2027 por falta de controles adequados

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Você já viu um agente de IA tomar uma decisão que não fazia sentido nenhum, mesmo com todos os dados organizados na tela? Acontece mais do que se imagina, e o problema raramente é técnico. Neste episódio, a gente explica por que dados limpos não ensinam ninguém a decidir sozinho e o que muda quando você passa da governança de dados para a governança de conhecimento, com exemplos do dia a dia de trabalho.

Mark, Lily e Raquel desmontam o conceito de forma simples, mostram como capturar as regras e exceções que ficam só na cabeça do time e dão três passos concretos para você testar na sua operação ainda esta semana, mesmo antes de ter um agente implementado.

O que você vai ouvir:

• A diferença real entre governança de dados e governança de conhecimento

• Por que agentes de IA erram quando falta contexto de negócio

• O que são ontologias e como elas imitam o raciocínio humano na prática

• O ponto de vista de Raquel sobre custos, riscos e armadilhas comuns

• Três passos para mapear conhecimento e testar com baixo risco

• Como se preparar para agentes autônomos usando o que você já tem hoje

Capítulos:

00:00 Quando dados organizados não bastam

01:00 Governança de dados: o que é hoje

02:15 Por que o agente erra sem contexto

03:30 Governança de conhecimento: a diferença real

04:45 Ontologias: organizando regras e exceções

06:00 O ponto de Raquel sobre custo e risco

07:30 Passo a passo para testar na próxima semana

09:15 Como começar sem ter um agente

10:15 A pergunta que você deve fazer hoje

Fontes mencionadas:

• Pesquisa e experiência prática da equipe do TheAgent Podcast

• Briefing editorial e roteiro interno de desenvolvimento do episódio #13

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A Vercel automatiza mais de noventa por cento do marketing e do suporte com agentes de IA, mas a maioria das empresas que adotou assistentes de código segue entregando exatamente o mesmo produto, só que agora com mais commits por sprint. O código nasce em horas, às vezes em minutos, mas continua travando por semanas nas filas de revisão humana, nas integrações com sistemas legados e naquela ambiguidade de escopo que ninguém resolveu antes do prompt.

Esse episódio mostra onde o gargalo da engenharia deslocou quando a IA agêntia tornou a escrita de código quase uma utilidade. Mark, Lily e Raquel discutem por que o cliente não percebe evolução no produto, como a dívida técnica cresce em silêncio quando o pipeline não absorve a velocidade da máquina, e quatro alavancas práticas para converter velocidade de código em resultado real de negócio ainda neste trimestre.

O que você vai ouvir:

• Por que commits e linhas de código deixaram de ser métricas confiáveis de valor entregue

• Onde o gargalo real está escondido depois que a execução acelerou

• Como criar uma função de tradução entre ambiguidade de negócio e especificação técnica

• Por que tratar o output da IA como rascunho bruto muda a qualidade do que entra em produção

• Como estabelecer um teto operacional que proteja o resultado sem parecer obstáculo ao fluxo

• A provocação que você deve fazer ao seu pipeline antes da próxima sprint começar

Capítulos:

00:00 Cold open: a falsa sensação de velocidade que mascara o gargalo real da engenharia

01:00 Código virou utilidade, mas a estrutura que sustenta o produto permaneceu intocada

02:30 A esteira acelerada despejando funcionalidades que a organização não consegue absorver

04:00 Por que o cliente não percebe evolução mesmo com mais commits por sprint

05:30 O ponto de Raquel sobre licenças caras que mantêm o mesmo custo oculto de sempre

06:30 Primeira alavanca: pare de medir commits e passe a medir clareza do problema

07:30 Segunda alavanca: crie alguém que traduza ambiguidade de negócio em especificação técnica

08:30 Terceira alavanca: trate tudo que a IA gerar como rascunho bruto a ser refinado

09:30 Quarta alavanca: estabeleça um teto operacional que evite retrabalho em velocidade industrial

10:30 A provocação final: se o código fosse instantâneo, onde seu processo travaria primeiro

Fontes mencionadas:

• Vercel: dados sobre automação de mais de noventa por cento do marketing e do suporte com agentes de IA

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Sua empresa ainda trata agentes de IA como se fosse um projeto de transformação digital monolítico, travado em comitês de arquitetura, requisitos genéricos de segurança e orçamentos que demoram trimestres para serem aprovados. Enquanto isso, gargalos operacionais simples seguem sendo resolvidos manualmente e concorrentes menores já capturam valor com soluções improvisadas criadas em uma semana.

Este episódio aplica a lógica das minimills que redefiniu a siderurgia global à arquitetura de inteligência artificial corporativa, mostrando por que dezenas de agentes leves e específicos vencem a corrida contra plataformas integradas mastodônticas. Mark, Lily e Raquel discutem casos reais de venture, fábricas e advocacia, além de como implementar governança leve sem repetir a burocracia que paralisa a inovação.

O que você vai ouvir:

• Por que a plataforma monolítica se tornou uma armadilha de orçamento e atraso

• A lógica das minimills de Nucor aplicada à implementação de agentes de IA

• Casos reais de agentes leves rodando em fundos de venture, fábricas e escritórios de advocacia

• O contraponto de governança: como fragmentar sem perder o controle financeiro e de segurança

• O playbook prático para mapear autoridade, escolher gargalos e prototipar em quarenta e oito horas

• A pergunta que muda como você apresenta IA para o board da sua empresa

Capítulos:

00:00 Abertura: a armadilha da plataforma monolítica de agentes

01:00 A lógica das minimills que derrubou as siderúrgicas integradas

02:00 Por que a transformação digital monolítica travou seus agentes

03:30 O mindset das minimills aplicado à arquitetura corporativa de IA

05:00 Casos reais de agentes leves rodando em operações reais

06:30 O risco da fragmentação de agentes sem governança e auditoria

07:30 Playbook: mapeie a autoridade do agente antes de qualquer código

08:30 Como escolher e prototipar o primeiro gargalo operacional

09:30 Governança leve e o kill switch acionável pelo gestor operacional

10:30 A pergunta que você leva para a próxima reunião do board

Fontes mencionadas:

• Relatório da Forrester sobre adoção e escalabilidade de IA agentic

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Três e doze da manhã, e o agente de IA de uma fintech de crédito começou a estornar um lote inteiro de cobranças legítimas, dinheiro saindo da conta da empresa de volta para clientes que deviam de verdade. Quando o time de plantão percebeu, quase quatro horas tinham passado e o estrago já estava feito.

O agente não travou, não deu erro, não pediu ajuda: fez exatamente o que mandaram, rápido e sozinho. Este episódio responde a uma pergunta simples de enunciar e difícil de implementar: como você deixa um agente agir sozinho sem deixar que um erro dele vire um buraco que você não consegue tapar?

O que você vai ouvir:

• Por que um agente rápido e sem teto transformou um arquivo de conciliação torto em horas de estorno sem freio nenhum

• O que significa dar permissão de escrita a um agente, e por que isso muda o tamanho do risco que você assume

• A diferença entre o agente errar de forma visivelmente burra e errar sendo coerente e veloz na direção errada

• O conceito de limite de dano, o máximo de estrago que um agente consegue causar sozinho antes de parar e pedir aprovação

• Os três tetos concretos que seguram esse risco: por ação, agregado por janela de tempo, e a parada de emergência

• Quem na empresa decide esses números, e por que essa decisão não pode ficar com a área técnica sozinha

Capítulos:

00:00 O estorno em massa às 3h12 da manhã

00:40 O que a Pague Leve tinha montado

02:00 Permissão de escrita sem teto nenhum

03:10 Por que o piloto não pegou o risco

04:20 A madrugada do arquivo de conciliação trocado

05:40 Decisões certas sobre dados errados

06:50 O conceito central, o limite de dano

08:00 O ponto da Raquel, o passivo que não volta

09:20 Como aplicar, os três tetos concretos

10:30 Teto por ação e teto agregado por dia

11:20 A parada de emergência que desliga na hora

12:00 Quem decide os números de verdade

12:40 A pergunta para a sua segunda-feira

Fontes mencionadas:

• Caso Pague Leve, fintech de crédito didática criada apenas para ilustrar o mecanismo deste episódio

• Edição Briefing da semana, Você comprou adoção de IA achando que era resultado, a conta de 2026 chegou

• Edição Dossiê da semana, Edson Rigonatti e a tese AI-First, por que quase todo mundo está construindo a empresa errada

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Um banco brasileiro já conta agente de inteligência artificial como gente, mede o ganho em horas devolvidas por equipe e leva o número de até 35% de produtividade para o conselho de administração. A Tecban, dona da operação do Banco24Horas, tirou a IA do território do projeto-piloto e colocou no território do headcount, com cerca de oitenta agentes em operação.

No mesmo episódio, o lado incômodo da mesma moeda: o agente corporativo esquece o que aprende e falha em produção, porque a maioria das empresas ainda trata memória como problema de busca. Escalar agentes que não retêm decisão não cria funcionários digitais, cria estagiários eternos que reaprendem tudo de novo toda segunda-feira.

O que você vai ouvir:

• Por que memória de agente não é RAG nem busca semântica, e o que significa não-regressividade na prática operacional

• Como a Tecban chegou a oitenta agentes e noventa mil horas por ano partindo de ferramentas simples de produtividade

• Por que a memória de decisão acumulada vira o ativo que o concorrente não baixa pronto enquanto o modelo vira commodity

• O que a corrida de receita da Anthropic revela sobre dependência e trava de fornecedor para quem constrói em cima de um modelo só

• Forward Deployed Engineers, risco regulatório e pagamento entre máquinas como os três fios soltos da semana

Capítulos:

00:00 Abertura: o agente que esquece e o banco que conta agente como gente

00:35 A colisão entre o defeito estrutural e quem já escala em cima dele

01:30 Escalar o que esquece é multiplicar o erro silencioso em produção

02:45 Memória não é busca: por que RAG e embeddings não resolvem o problema

04:00 Não-regressividade e o grafo de contexto de decisão explicados sem jargão

05:15 O modelo vira commodity, a memória de decisão acumulada vira o ativo

06:30 Tecban: o agente contado como funcionário dentro de cada equipe

07:45 Noventa mil horas por ano e até 35% de ganho de produtividade

08:45 De GitHub Copilot a um pelotão de oitenta agentes em operação

09:45 Anthropic, trava de fornecedor e o risco de terceirizar o cérebro da empresa

10:45 Forward Deployed Engineers e a nova competência humana para escalar agentes

11:30 Risco regulatório: o caso da OpenAI e o dever concreto de reportar

12:15 Stripe e o dinheiro que começa a se mover sozinho entre agentes

12:45 A pergunta: o que seu agente aprendeu que ainda vai saber semana que vem

Fontes mencionadas:

• Tecban e Banco24Horas, com Vanessa Oliveira Ferreira, superintendente de TI, sobre 98 casos de uso e até 35% de produtividade

• Rippletide no ecossistema da Neo4j, com Yann Bilien, sobre o grafo de contexto de decisão e a ideia de não-regressividade

• Anthropic, com a meta de 10,9 bilhões de dólares de receita no segundo trimestre e captação discutida a 900 bilhões de avaliação

• Aaron Levie, CEO da Box, sobre o papel dos Forward Deployed Engineers na fase atual de adoção de agentes

• OpenAI e o caso de Tumbler Ridge, no Canadá, com novas salvaguardas e canal direto com as autoridades

• Stripe e os 288 produtos anunciados no Sessions sobre pagamento programável e cobrança por uso de agente

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A Klarna colocou um agente que entrega o trabalho de setecentos atendentes em produção real. A PwC anunciou que vai colocar o selo dela para responder por agentes dentro do escritório do CFO. Enquanto isso, a maioria das empresas brasileiras ainda discute se libera o Chat GPT no computador do analista, escrevendo política de uso de ferramenta individual quando o mercado brasileiro de software corporativo já mudou de categoria.

Este episódio cruza dois movimentos que selam a mesma virada: a IA está saindo do papel de ferramenta individual e entrando no papel de função operacional com dono, KPI e responsabilidade contratual. Mark, Lily e Raquel destrincham a diferença entre assistente e colega de IA, o que muda quando a auditoria assina embaixo do resultado, e o que o CEO brasileiro precisa decidir nos próximos noventa dias.

O que você vai ouvir:

. A diferença entre assistente que rascunha e colega que entrega o fluxo de ponta a ponta

. Por que comprar IA como assinatura individual é olhar para o problema do tamanho errado

. O cenário realista de redução de back office até 2028, entre dez, vinte e quarenta por cento

. As quatro decisões estruturais que aparecem em Klarna, Bridgewater, Nubank e Stone

. O gargalo da banda de atenção do operador humano supervisionando agentes em paralelo

. Como a parceria OpenAI e PwC migra a responsabilidade da cadeira do CFO para o contrato da consultoria

. O fechamento da janela do agente vertical artesanal depois do anúncio Nvidia e SAP no Sapphire

. A lição do agente Pi com apenas quatro ferramentas para quem está montando agente interno

. O gap fiscal brasileiro que o selo estrangeiro não cobre, Simples Nacional, nota fiscal e obrigações acessórias

. Por que engenheiro de agentes precisa entrar no organograma das empresas médias brasileiras até 2027

Capítulos:

00:00 Cold open, Klarna e PwC contra a política de uso de ferramenta

01:00 Vinheta de abertura

01:15 A colisão entre o briefing PwC e o dossiê do colega de IA

02:30 O número de redução de back office até 2028, quarenta, vinte ou dez por cento

04:00 Assistente espera ordem, colega entrega resultado fechado

05:30 O KPI muda, tempo economizado contra entrega fechada

06:30 As quatro decisões estruturais de Klarna, Bridgewater, Nubank e Stone

08:00 Sandbox contra ferramenta real, o erro mais comum do piloto brasileiro

09:00 A banda de atenção do operador como gargalo real da próxima fase

10:30 Quando a auditoria assina embaixo, a parceria OpenAI e PwC

12:00 Nvidia e SAP no Sapphire fecham a janela do agente artesanal no ERP

13:30 O agente Pi com quatro ferramentas, menos escopo entrega mais resultado

14:30 A lente Brasil, Simples Nacional e o gap fiscal local

16:00 Engenheiro de agentes no organograma das empresas médias até 2027

17:00 A pergunta de noventa dias para sair do piloto eterno

Fontes mencionadas:

. Briefing TheAgent, A PwC vai operar agentes de IA dentro do seu financeiro

. Dossiê TheAgent, Os colaboradores de IA chegaram, mas a maioria ainda compra IA como ferramenta individual

. Anúncio da parceria OpenAI e PwC para reimaginar o escritório do CFO

. Anúncio Nvidia e SAP no Sapphire sobre agentes nativos no ERP

. Caso Klarna no atendimento, equivalente a setecentos atendentes em tempo integral

. Casos Bridgewater, Nubank e Stone na operação de agentes em produção

. Plataformas Viktor, Lindy e Sierra para agentes em Slack e Teams

. Agente Pi e a comunidade openclaw, arquitetura de quatro ferramentas

Links e fontes da semana:

- Briefing: A PwC vai operar agentes de IA dentro do seu financeiro — https://theagent.bz

- Dossiê: Os colaboradores de IA chegaram — https://theagent.bz

- Newsletter completa: https://theagent.bz

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A escolha da plataforma de agentes de IA parece uma decisão técnica, mas é uma aposta estratégica sobre onde vai estar a inteligência operacional do seu negócio daqui a dois anos. A maioria das empresas está fazendo essa aposta de forma acidental, sem entender as cláusulas do contrato antes de assinar.

Neste episódio, Mark, Lily e Raquel analisam dois riscos que estão correndo em paralelo no mercado de 2026: o erro de escolha de plataforma que transforma protótipos convincentes em projetos travados na primeira pergunta de auditoria enterprise, e o movimento do Vale do Silício em que o fornecedor do modelo de IA que você usa para construir decide vender o mesmo serviço que você vende para os seus clientes, concorrendo diretamente com você.

O que você vai ouvir:

• Por que a escolha de plataforma de agentes é uma decisão estratégica, não técnica

• O padrão que se repete: demos animadores que travam na primeira pergunta de auditoria enterprise

• A diferença entre plataformas low-code e frameworks de programação, e qual custo cada escolha carrega no longo prazo

• Como a Intercom transformou governança de agentes em vantagem competitiva mensurável para contas enterprise

• A metodologia de quatro semanas usada pelas empresas que chegam à produção real

• Semantic Kernel e Dify: por que esses dois estão mais bem posicionados na consolidação que vem

• O que acontece quando o fornecedor da infraestrutura decide vender resultado, não só capacidade

• O que fica para trás quando você terceiriza execução para o fornecedor: dados, contexto e relacionamento com o cliente

• A regra do 145 da Palantir e o aquecimento do mercado de venture capital em 2026

• A pergunta que define onde fica a inteligência operacional da sua empresa pelos próximos anos

Capítulos:

00:00 Abertura: dezoito meses que definem a margem de manobra estratégica

00:35 Dois riscos em paralelo, uma aposta estratégica sobre autonomia

01:20 Por que a decisão de plataforma não é uma decisão técnica

02:15 O padrão que se repete: demos que nunca chegam à produção confiável

03:20 Low-code versus frameworks de programação, consequências diferentes

04:25 O caso Intercom: governança de agentes como vantagem competitiva

05:20 As perguntas de auditoria que as plataformas abertas não respondem

06:10 A metodologia de quatro semanas para chegar à produção real

07:05 Consolidação do mercado: quem vai sobreviver e quem vai sentir primeiro

07:55 Quando o fornecedor do modelo começa a vender resultado, não só capacidade

08:55 O que fica para trás quando você terceiriza a execução

09:45 Codex e os limites do que agentes de IA substituem hoje

10:35 O aquecimento do venture capital e a regra do 145 em 2026

11:30 Você quer operar agentes ou contratar quem opera?

12:25 A pergunta da semana

Fontes mencionadas:

• Latent Space: análise sobre o movimento do Vale do Silício em direção a serviços agênticos

• Intercom Fin: caso de arquitetura própria com controles explícitos de delegação humana

• OpenAI Codex: adoção por times de engenharia e limites atuais de controle de contexto

• Palantir: regra do 145 como métrica de saúde para empresas que operam com IA

• StackAI: integrações empresariais e controles de acesso por papel para médias empresas sem engenharia própria

• Semantic Kernel da Microsoft: integração com sistemas legados corporativos

• Dify: orquestração visual com maturidade de pipeline para agentes em 2026

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O Andrew Ng demonstrou ao vivo uma cena que resume um problema sutil e caro: o Claude Code, agente de IA da Anthropic que executa codigo de forma autonoma, chamando com total confianca uma API da OpenAI descontinuada ha mais de um ano. Sem erro, sem aviso, sem nada piscando vermelho. So um agente executando trabalho com total conviccao num mundo que nao existe mais.

O segundo problema e maior: a maioria dos relatorios que CEOs leram essa semana sobre IA no trabalho foi escrita antes desse tipo de agente existir. Liderancas estao decidindo contratacao, reorganizacao e investimento com um mapa de uma cidade que ja foi completamente reformada. Os dois problemas tem a mesma raiz: o contexto que alimenta a decisao envelheceu mais rapido do que a confianca de quem decide.

O que voce vai ouvir:

• A cena do Claude Code chamando API descontinuada sem nenhum sinal de erro em producao

• Por que documentacao congelada no treinamento e diferente de alucinacao comum

• Context Hub, a ferramenta open source do Andrew Ng que separa o modelo da fonte de verdade tecnica

• Por que a camada de contexto tende a ser mais critica do que o modelo LLM nos proximos 18 meses

• A observacao do Ethan Mollick sobre pesquisa de IA no trabalho que antecede a era dos agentes

• A diferenca entre paralisia e inertia e por que inertia e mais perigosa operacionalmente

• Por que dados internos valem mais do que qualquer benchmark de consultoria externa

• A realidade das empresas brasileiras operando com relatorios de 2024 num mercado que ja e outro

Capitulos:

00:00 Abertura: o agente que trabalha num mundo que nao existe mais

00:35 Dois mapas velhos: um na maquina, outro na sala de reuniao

01:20 Apresentacao dos dois problemas da semana

02:45 Por que agentes alucinam chamando APIs descontinuadas sem aviso

04:10 Context Hub: separar modelo de fonte de verdade

05:40 A camada de contexto como ativo competitivo estrutural

07:05 O mapa pre-agentico que orienta decisoes executivas

08:20 Inertia versus paralisia: qual e mais perigosa

09:15 Instrumentacao propria vale mais que benchmark externo

10:30 Realidade brasileira: consultoria vendendo dados de 2024

11:30 O ativo mais valioso esta na cabeca de quem opera em campo

12:30 A pergunta da semana

Fontes mencionadas:

• Andrew Ng, DeepLearning.AI: demonstracao ao vivo do Claude Code chamando API descontinuada da OpenAI (abril 2026)

• Context Hub: ferramenta open source do Andrew Ng para gestao de documentacao tecnica em agentes de IA

• Ethan Mollick, Wharton: observacao sobre pesquisa de IA no trabalho que antecede a era dos agentes autonomos

• Amazon Web Services: anuncio de modelos OpenAI disponiveis na AWS, citado na newsletter TheAgent

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