LLMs não são determinísticas. Mesmo com prompts estruturados, arquivos MD de regras e skills, spec-driven development ou qualquer outra palavra bonita da vez, seu agente de IA em algum momento vai escrever aquele código macarrônico, fora do seu padrão ou que quebre sua arquitetura.

Para ser franco, arquiteturas de software sempre tiveram uma tendência a se degradar com o tempo. Seja por conta de débito técnico acumulado devido à pressão do dia a dia, ou mesmo porque com o tempo esquecemos as convenções que nós mesmos estabelecemos.

Entretanto, a IA generativa tem um ótimo potencial para escalar a escrita de código – e também débito técnico.

Nessa palestra vou falar sobre como podemos usar “sensores” de qualidade de código para injetar sinais adequados que forcem o harness a se manter no trilho e garantir a evolução sustentável da sua base de código.

Palestrante:
Francisco Rodrigues

Em um cenário impulsionado por resultados, modelos de aprendizado de máquina são frequentemente treinados com objetivos claros, mas sem o devido entendimento sobre os dados que os alimentam. Cada conjunto de dados possui características próprias que, quando ignoradas, podem comprometer toda a análise. Por que, então, assumir que os dados se adequam aos nossos modelos em vez de explorá-los previamente? Esta palestra aborda a importância das técnicas descritivas de aprendizado de máquina para compreender a fundo os dados, fundamentando decisões mais assertivas. Para ilustrar o tema, apresentaremos um estudo de caso prático e de sucesso desenvolvido na parceria entre a UFSCar e a Serasa Experian.

Palestrante:
Murilo Naldi

A divisão de trabalho em produto sempre teve fronteiras claras: produto escreve o requisito, design entrega a tela, QA valida, dev constrói, devops publica, secops protege. Seis funções, seis pessoas, no mínimo. Esta palestra conta como uma pessoa não técnica atravessou todas essas fronteiras sozinha e colocou dois produtos reais no ar.

Sem designer, sem QA, sem dev, sem devops e sem secops. Só ela, agentes de IA e vibecoding: descrever a intenção em linguagem natural e conduzir a IA para construir, testar e publicar. Os dois casos são o Copa Crew e o Fichas de Academia, que saíram da ideia ao ambiente publicado e hoje somam 100 mil usuários, com um salto de 300% no engajamento. Um fluxo que uma pessoa de produto, design ou QA consegue rodar sem depender de um time técnico.

Você vai ver o processo inteiro sem filtro: como uma pessoa sem base técnica assumiu o papel de designer, de QA, de dev e até de devops, onde a IA acelerou de verdade, onde ela travou e o que foi preciso aprender para não quebrar a cara em produção. Vou mostrar a stack usada na prática (Claude Code, Claude Cowork, Lovable, Supabase, Vercel, Higgsfield, fal.ai, Mailersend e ferramentas de apoio) e em que momento cada uma entra, da concepção ao deploy.

A palestra é para quem nunca escreveu código de produção e ainda trata isso como barreira. No fim, você sai com o mapa do fluxo, o primeiro passo concreto para rodar no seu próprio trabalho na segunda-feira, e uma pergunta difícil de ignorar: se uma pessoa não técnica sozinha coloca um produto no ar, o que muda no seu papel e no desenho do seu time?

Palestrante:
Kelly Franco

Palestrante:
Yara Mascarenhas

Um RAG mal configurado costuma ter acesso a mais dados do que qualquer pessoa da empresa (e ninguém aprovou isso formalmente). Ele ganha permissão em nome da qualidade da resposta.

Copilotos, agentes e endpoints de modelo entraram em produção rapidamente. Mas a segurança ainda tenta responder ao básico. Quais workloads de IA existem no ambiente? Com qual privilégio eles rodam? O que dispara na tela de SecOps quando alguém tenta abusar de um modelo?

Esta palestra parte de engajamentos reais de Cloud Security nos ambientes Azure, AWS e Google Cloud. O foco é mostrar como tratar a IA como mais um workload que exige postura, exposição e detecção, em vez de deixar o tema como uma exceção sem dono.

Palestrante:
Mikio Nakamaru

A corrida pela inteligência artificial fez muitas empresas acelerarem tecnologia antes de amadurecerem cultura, liderança e adaptação humana. E eu acredito que esse é um dos maiores erros da transformação digital atual: a IA não corrige falhas organizacionais, ela amplifica. Nesta palestra, compartilho minha visão sobre como a cultura organizacional funciona como o verdadeiro código-fonte das empresas e por que inovação sem alinhamento cultural gera resistência, insegurança, queda de engajamento e desalinhamento estratégico. Com uma abordagem prática, provocativa e conectada aos desafios reais do mercado, vou explorar a relação entre IA, comportamento humano e transformação organizacional, trazendo reflexões sobre liderança, confiança, adaptação e os impactos invisíveis que surgem quando empresas implementam inteligência artificial sem preparar as pessoas para a mudança.

Palestrante:
Elisama Pires

Todo mundo que usa agente de IA pra valer acaba com uma história dessas. Aquela que vira piada depois de uns meses e que, na hora, não teve graça nenhuma.

Nesta palestra eu conto algumas. Umas são minhas. Outras são de gente que teve coragem de escrever em público o que aconteceu. Em todos os casos, o estrago foi real e, olhando com calma depois, dava pra ter evitado.

A gente vai passar por onde essas coisas costumam sair do trilho e por quais freios funcionam de verdade no dia a dia, incluindo o mais chato e o mais eficiente deles: ter alguém acordado do outro lado antes do comando rodar.

Palestrante:
Thiago Gonzaga

A inteligência artificial já pode apoiar muito mais do que tarefas operacionais. Nesta palestra, vamos explorar como empreendedores, gestores e tomadores de decisão podem usar ferramentas como NotebookLM e Claude para organizar e analisar informações, aprofundar pesquisas, estruturar ideias, apoiar decisões e transformar grandes volumes de conteúdo em conhecimento útil para o negócio.

Com exemplos práticos, a sessão mostra como incorporar essas ferramentas ao dia a dia da gestão, aumentando a produtividade, a qualidade das análises e a capacidade de tomar decisões mais rápidas e bem fundamentadas, sem precisar ser especialista em tecnologia.

Palestrante:
Yara Mascarenhas

A maioria das empresas brasileiras está experimentando IA, mas poucas estão tratando IA como fundação do negócio. A diferença aparece nos resultados: enquanto algumas acumulam POCs que nunca viram produto, outras estão reorganizando processos, times e arquitetura em torno da IA, e colhendo ganhos compostos a cada novo caso de uso.

Nessa palestra, vou compartilhar o que aprendi liderando projetos de IA em grandes empresas no Brasil, mostrando como acontece, na prática, a virada de uma organização que trata IA como projeto pontual para uma cultura AI-First.

Palestrante:
César Germano

A Inteligência Artificial deu um grande salto com os Modelos de Linguagem (LLMs) e Robôs de Conversação (ChatBots), sejam eles orientados a textos ou mesmo multimodais (prompts com textos, imagens e voz). Os Modelos de Inteligência Generativa permitem gerar textos e respostas, mas também permitem a geração de imagens, música, códigos, entre outros conteúdos, onde existe uma grande expectativa quanto aos Agentes de IA “super-inteligentes” (Agentic AI). E o que falta para alcançar uma IA mais avançada, para se ter agentes inteligentes avançados? Falta uma IA REAL, capaz de interagir com o mundo REAL (perceber, entender, decidir e agir). Um verdadeiro agente inteligente não pode ser limitado a entradas de textos, imagens e áudios, ele precisa SENTIR/PERCEBER o mundo REAL, precisa ENTENDER como este mundo REAL funciona (física, espaço, tempo, escolhas e impactos das ações), precisa AGIR/INTERAGIR como o mundo REAL. Os robôs de conversação precisam se tornar robôs interativos e imersos no mundo real, com percepção-análise-entendimento-decisão-ação. Esse é o modelo como os modelos propostos pelo pesquisador Yann LeCun (pai das redes de Deep Learning e prêmio Turing da Computação, o “Prêmio Nobel” da Computação), e que vamos discutir nesta palestra. Afinal, o Yann LeCun criou a empresa AMI em 2026, que em poucos dias estava valendo USD$ 1 bilhão (fund raising), e hoje é avaliada em 3.5 bilhões de dólares de acordo com a Forbes e Reuters. Vamos encarar este novo avanço da IA?

Palestrante:
Fernando Osório

Palestrante:
Yara Mascarenhas