GPU, LLMs e infraestrutura de IA: esses três termos estão na boca de todo mundo, mas poucos conseguem explicar o que de fato acontece por baixo do capô quando você roda um modelo de linguagem ou monta um pipeline de inteligência artificial. Se você já tentou rodar um LLM localmente e se perguntou por que sua máquina não aguenta, ou ficou com o olho arregalado na fatura do cloud depois de escalar um agente, este episódio foi feito exatamente para você. O Wellington Cruz traz uma conversa que vai do zero ao avançado, desmistificando de vez por que a GPU virou o coração da IA moderna, como funciona o processamento paralelo de redes neurais e o que separa uma implementação mediana de uma absurdamente eficiente.O convidado desta vez é Jomar Silva, Developer Relations Manager da NVIDIA para a América Latina e um dos profissionais mais afiados do Brasil quando o assunto é computação acelerada. Ao longo de quase duas horas, Jomar explica desde os fundamentos de redes neurais e multiplicação de matrizes até temas como transformers embarcados em hardware, a arquitetura Grace Blackwell, o framework NIM para inferência de LLMs, fine tuning de SLMs, a tecnologia DeepStream para visão computacional e o DGX Spark como workstation definitiva para desenvolvimento de IA. O papo também passa por casos reais de empresas brasileiras que estão usando clusters de GPU para revolucionar finanças e saúde, além de dicas práticas de como acessar modelos no build.nvidia.com para testar, experimentar e prototipar sem gastar nada. Um dos momentos mais reveladores é quando Jomar mostra como trocar um simples import em Python pode acelerar um algoritmo em 450 vezes, sem tocar em uma linha de lógica.Jomar Silva é engenheiro eletrônico, programador desde os 12 anos e uma das vozes mais respeitadas no ecossistema de desenvolvedores de IA na América Latina. Se você é desenvolvedor, arquiteto de soluções, gestor de tecnologia ou simplesmente um entusiasta que quer entender como o mundo da inteligência artificial funciona de verdade, este episódio vai mudar a forma como você enxerga infraestrutura de IA. ConvidadosJomar Silvahttps://www.linkedin.com/in/homembit/00:00:00 Teaser: O que você vai aprender sobre GPUs e LLMs hoje00:00:46 Apresentação: Jomar Silva, Dev Relations da NVIDIA para a América Latina00:05:23 Caso Real: Rodando LLMs em Casa e o Problema de Custo na Nuvem00:09:33 O Segredo da Performance: Software Otimizado + GPU (TensorRT, NIM e VLLM)00:22:36 Por Que a GPU Domina a IA? CPU vs GPU e o Poder do Paralelismo00:26:40 Como Funciona uma Rede Neural: Pesos, Treinamento e Overfitting00:36:55 IA Generativa e LLMs: De GANs ao Transformer que Virou Hardware00:43:00 A História da NVIDIA com a IA: Da AlexNet à Doação para a OpenAI00:51:13 Infraestrutura Enterprise: GPUs na Nuvem, MIG, NVLink e Grace Blackwell01:04:53 DGX Spark: O Supercomputador de IA que Cabe na Mochila01:14:39 IA Agêntica na Prática: Jarvis, Bruce e o Futuro dos Agentes Locais01:26:59 Repatriar ou Nuvem? Como Reduzir Custo de Token com Infraestrutura Própria01:34:16 Demo ao Vivo: Explorando o build.nvidia.com e Deployando Modelos com Docker01:41:55 Startups Brasileiras que Estão Revolucionando com IA (Biofy, Ne Space, Forlex)01:47:58 Dicas Finais: Como Montar seu Homelab de IA e Próximos PassosLinksStanford CME295: Transformers and Large Language Models: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOCXd21gf0CF4xr35yINeOyBuild Nvidia: https://build.nvidia.com/Youtube: https://youtu.be/xASPRR1kntQOutras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompila Acompanhe nas redesInstagram e Twitter: @pptnaocompilaLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/pptnaocompila Criação e Apresentação: Wellington Cruz - https://www.linkedin.com/in/wellingtoncruz/

A inteligência artificial está transformando o design — mas será que está de vez ou apenas criando uma nova ilusão de produtividade? Essa é a tensão que move este episódio do PPT não Compila. Se você trabalha com tecnologia e já se pegou questionando onde termina a ferramenta e começa a armadilha criativa, este papo foi feito para você. IA no design não é mais uma tendência futura: é uma realidade que está redesenhando processos, perfis profissionais e a própria relação entre quem projeta a experiência e quem a constrói.Neste episódio, Wellington Cruz recebe William de Almeida, Head de Arquitetura de Experiência Digital na CCEE, e Ruan Nunes, UX Designer na VMBEARS, para uma conversa que vai muito além do óbvio. Os três exploram como ferramentas como Claude, Figma, Cloud Design e o ecossistema MCP estão mudando o fluxo de trabalho de designers na prática — da fase de discovery e service blueprint até a prototipação funcional com IA. William, que estuda inteligência artificial aplicada ao design desde 2014 e acaba de lançar o livro Ego Design, traz uma visão técnica e estratégica sobre como designers precisam pensar além da tela e dialogar com arquitetura, APIs e requisitos de negócio. Já Ruan compartilha casos reais de como usou IA do ponto zero de um projeto até a entrega do protótipo, reduzindo um processo de seis meses para dois. E tem mais: a discussão honesta sobre os limites da IA no processo criativo, por que ela não consegue mensurar emoção humana, e como o prompt mal feito é o novo usuário que pede o aplicativo do Uber sem dar contexto nenhum.William de Almeida tem uma trajetória única que mistura design, neurociência, arquitetura de soluções e inteligência artificial — um profissional que os desenvolvedores adoram e que questiona, antes de qualquer coisa, se aquela tela precisa de fato existir. Ruan Nunes traz o olhar de quem está na linha de frente do design de produto, com a sensibilidade de quem entende que o primeiro cliente do designer é o desenvolvedor. Juntos, eles entregam um episódio raro: técnico sem ser hermético, criativo sem ser vago. Se você chegou até aqui, já sabe o que fazer — se inscreva no canal, deixa o seu like, compartilha esse episódio com quem precisa ouvir isso, e confira na descrição o link para o livro Ego Design e os perfis dos convidados no LinkedIn. No Spotify, arrasta a tela pra cima e deixa as cinco estrelas que esse papo merece.ConvidadosWilliam D.https://www.linkedin.com/in/willdealmeida/Ruan Nuneshttps://www.linkedin.com/in/ruan-nunes/00:00:00 Teaser: O que a IA ainda não consegue fazer pelo Design00:00:48 Apresentações e o Episódio que Vai Além do Código00:04:58 Como a IA Transformou o Processo Criativo no Design00:09:31 IA Gera Arte ou Só Copia? A Visão de Quem Foi Ilustrador00:14:03 O Experimento Falho: Quando a IA Não Entende Emoção Humana00:27:00 Prompt é a Nova Redação: A Skill que Ninguém Estava Treinando00:31:50 Como Designers Usam IA no Dia a Dia: Do Discovery ao Protótipo00:40:48 Ego Design: Quando o Designer Para de Brigar com o Dev e Começa a Colaborar00:51:28 Figma, Claude Design e a Evolução das Ferramentas com IA Embarcada01:00:02 MCP, Markdown e o Fim do Vai-e-Vem Entre Designer e Frontend01:09:57 Designer e Dev: Como a IA Está Fechando o Abismo Entre as Áreas01:25:41 Cases Reais: IA do Zero ao Protótipo em Dois Meses (e Não Seis)01:33:03 UX Vai Além da Tela: Jornada, APIs e o Cenário que Ninguém Mapeou01:37:24 O Futuro do Designer na Era da IA: Extinção ou Transformação?01:43:20 Encerramento, Livro Ego Design e Recado FinalLivro Egodesign: https://williamdealmeida.com/Youtube: https://youtu.be/jqEVbCQLS2USpotify: https://spti.fi/ipql8D1Outras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompila Acompanhe nas redesInstagram e Twitter: @pptnaocompilaLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/pptnaocompilaCriação e Apresentação: Wellington Cruz - https://www.linkedin.com/in/wellingtoncruz/

Gerenciar a operação de TI de 1700 farmácias espalhadas pelo Brasil inteiro, processando 40 milhões de registros por dia, não é tarefa para qualquer stack — e definitivamente não é para quem ainda trata observabilidade como custo. Esse episódio mergulha fundo na operação real de tecnologia da Farmarcas, uma das maiores redes associativas do setor farmacêutico do país, com faturamento de 10 bilhões de reais em 2024. Se você já se perguntou como empresas de escala nacional sustentam sistemas críticos, integram dados de fontes caóticas e ainda conseguem extrair inteligência de negócio disso tudo, essa conversa foi feita para você.Wellington Cruz recebe Gabriel Costa, Gerente de Engenharia de Software da Farmarcas, e Bruno Pereira, CEO da Elven e referência em observabilidade e SRE no Brasil, para destrinchar uma operação que vai muito além do que parece à primeira vista. Os três passam pelo processo de migração de cloud e implantação de cultura de observabilidade com Open Telemetry, pela arquitetura de ingestão de dados via Kafka e MongoDB para dar conta de 12 a 15 mil SKUs por farmácia a cada 15 minutos, e pelo projeto Sonar — uma aposta em banco de dados de grafo com Neo4j para correlacionar dados de sell-in, sell-out, ruptura de estoque e performance de associados com muito mais contexto do que qualquer banco vetorial ou BI tradicional entregaria. A conversa ainda passa por FinOps na prática, decisões de arquitetura que evitam desperdício sem sacrificar confiabilidade, e um captador próprio desenvolvido em Go para extrair dados diretamente dos ERPs nas farmácias — incluindo aquelas que rodam num Celeron embaixo do balcão, em regiões que às vezes só têm acesso de barco.Gabriel Costa e Bruno Pereira chegam a esse papo com bagagem real: um moldando a estratégia de dados de uma rede com dois empresários que operam mais de 90 farmácias e outro que já ajudou a automatizar 30% da triagem de eventos em ambientes de missão crítica com agentes de IA. Se você trabalha com engenharia de software, arquitetura de dados, SRE ou FinOps — ou simplesmente quer entender como tecnologia resolve problemas do Brasil real.00:00:00Teaser: Observabilidade, 40 Milhões de Registros e o Custo de Não Monitorar00:00:44Apresentações: Quem São a Farmarcas e a Elven?00:05:34O Clique que Mudou Tudo: Quando a Farmarcas Percebeu que Precisava de Observabilidade00:11:20ROI de Observabilidade: Custo ou Investimento? O Caso do E-commerce00:15:13Stack Técnico e o Pesadelo dos 150+ Microsserviços Herdados00:17:31OpenTelemetry na Prática: Como Observar uma Arquitetura Distribuída com 12 Bandeiras00:22:3340 Milhões de Registros por Dia: A Complexidade de Sincronizar Estoque de 1.700 Farmácias00:31:00Agentes de IA e o Projeto Sonar: Democratizando Análise com Banco de Dados em Grafo (Neo4j)00:36:00Banco de Dados Vetorial vs. Grafo: Quando Similaridade Não é o Suficiente00:46:02FinOps Inteligente: Como Agentes Mineram Oportunidades de Saving em Nuvem00:57:48O Captador: Construindo Autonomia de Dados com Go, S3 e SQS (Sem Kafka)01:12:40Gestão de Incidentes em Escala: Observabilidade de Negócio Além das Métricas Padrão01:22:00Engenharia Brasileira na Prática: Soluções Simples para Problemas Complexos do Mundo Real01:28:19Convite: Observability Day — Casos Reais de Observabilidade em Produção01:33:19Encerramento e AgradecimentosYoutube: https://youtu.be/xl4yIdPfXZEOutras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompilaAcompanhe nas redesInstagram e Twitter: @pptnaocompilaLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/pptnaocompila

Toda empresa quer escalar o uso de inteligência artificial, mas poucas param para fazer a pergunta que realmente importa: os dados estão prontos para isso? A verdade é que MDM e governança de dados deixaram de ser temas de bastidores para se tornarem o gargalo central de qualquer estratégia de IA que pretenda gerar valor de verdade. Quando o dado de entrada é ruim, a IA não resolve o problema, ela apenas escala o erro com muito mais velocidade e custo.Neste episódio, Wellington Cruz recebe dois nomes de peso para destrinchar esse cenário. Luís Rúdi Afonso Silva, Gerente de Governança de Dados na Sabesp, e Paulo Cordeiro, CEO da 4MDG e referência em Master Data Management no Brasil e em mais seis países, trazem uma conversa densa e extremamente prática sobre por que o cadastro ruim ainda persiste nas grandes empresas, o que muda na gestão de dados mestres com a chegada dos LLMs, e como conceitos como Golden Record, Golden Context, metadados, linhagem de dados e ontologia passaram a ser peças-chave para quem quer usar IA de forma responsável e escalável. A conversa passa ainda por MDM como disciplina e não apenas software, os estilos de implementação, a relação entre qualidade de dados e o desempenho dos modelos de machine learning e IA generativa, e por que tantos projetos bilionários fracassam por ignorar o que acontece na ponta da entrada de dados.Paulo Cordeiro carrega décadas de experiência prática com SAP, projetos globais de master data e a construção de uma plataforma que hoje processa dados de 124 mil usuários em sete países. Luís Rúdi traz a visão de quem opera governança de dados em uma das maiores empresas de saneamento da América Latina. Juntos, eles entregam um episódio que serve tanto para o profissional de dados que quer evoluir tecnicamente quanto para o executivo que precisa entender por que investir em fundações de dados antes de acelerar em inteligência artificial. Se você já está usando IA mas está batendo em limitações de qualidade e completude de dados, esse episódio é o seu próximo passo. Ouça, compartilhe com o seu time e, se quiser continuar essa conversa, siga o PPT Não Compila no Spotify, YouTube e Instagram.ConvidadosLuís Rúdi Afonso Silvahttps://www.linkedin.com/in/luisrudi/Paulo Cordeirohttps://www.linkedin.com/in/paulorogeriocordeiro/00:00 Teaser: Dado Ruim = IA Ruim 00:44 Quem é Paulo Cordeiro e por que MDM é a sua praia?04:39 Amigos do Cadastro — O Encontro que a Comunidade de Dados Precisava12:08 Por que um CRUD Simples Vira um Projeto Milionário?19:00 Qualidade vs. Quantidade de Dado26:00 R$ 3 Milhões Perdidos em Baterias de Empilhadeira por Cadastro Duplicado33:00 O que é MDM de Verdade? 44:57 IA Escala Tudo — Inclusive os Seus Erros de Dados47:20 Dá para Nascer sem Precisar de MDM?55:38 O Dado Sobre o Dado que Vai Definir o Sucesso do Seu LLM01:05:28 Como a 4MDG Usa IA para Fazer Quality Assurance de MDM01:19:42 IA Gerando Metadados01:25:54 Estratégia Antes de Tecnologia01:29:58 O que Fazer Quando Sua IA Bate na Parede de Dados Ruins?01:38:50 EncerramentoLinksEvento Amigos do Cadastro: https://4mdg.com.br/amigos-do-cadastro/Conheça a Klever: https://klever.io/Conheça a VMBears: https://www.vmbears.io/Conheça a Elven: https://elven.works/Livro Master Data Management: https://www.amazon.com.br/Master-Data-management-Fundamentos-Aplicações/dp/6560961206/4MDG: https://4mdg.com.br/Youtube: https://youtu.be/XA-yj-0lYvAOutras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompila Acompanhe nas redesInstagram e Twitter: @pptnaocompilaLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/pptnaocompila Produção: Voz e conteúdo | https://www.vozeconteudo.com.br - @estudiosvoz

Letrar equipes não técnicas para o uso de inteligência artificial deixou de ser um diferencial e passou a ser uma necessidade urgente. Enquanto as áreas de TI debatem ferramentas, homologações e governança, o restante da empresa — do financeiro ao jurídico, do comercial ao RH — já está usando IA de forma improvisada, sem critério e, muitas vezes, colocando dados sensíveis em ferramentas gratuitas sem nenhuma proteção. A questão não é mais se a sua empresa vai adotar IA, mas se ela vai fazer isso com inteligência ou no modo caos absoluto.Neste episódio, Wellington Cruz recebe Eduardo Quintiliano, COO da Templo, empresa carioca com quase 15 anos de mercado e especializada em letramento, capacitação e produtividade com IA, ao lado de Rômulo Barbosa, CEO da Techrom Tecnologia. O papo vai fundo em temas que raramente aparecem nesse formato: como estruturar comitês multidisciplinares para tomada de decisão sobre ferramentas de IA, por que a iniciativa de letramento dificilmente deve partir da área de tecnologia, como calcular ROI real de um projeto de capacitação em IA e o que diferencia um profissional que usa IA para multiplicar resultados de um que simplesmente acelera os próprios erros. Eduardo ainda destaca um ponto que poucos falam abertamente: a IA não resolve dado ruim, não substitui visão crítica e não salva quem insiste em usar o output sem qualquer revisão humana. Conceitos como engenharia de contexto, desemprego friccional, curva de adoção de tecnologia e governança de dados aparecem de forma aplicada, com exemplos reais de escritórios de advocacia, agências de publicidade, indústria pesada e times comerciais.Eduardo Quintiliano acumula passagens por agência, veículo e área de marketing antes de chegar à Templo, onde hoje lidera operações e jornadas de capacitação em IA totalmente customizadas para diferentes portes e setores. Rômulo Barbosa, à frente da Techrom, traz a perspectiva de quem vive os desafios da adoção tecnológica no dia a dia das empresas. Juntos, eles entregam uma conversa densa, honesta e extremamente prática para gestores, líderes e profissionais que querem entender de verdade como o letramento em IA pode gerar ganho real — e não só mais um projeto que fica bonito no PowerPoint. Se você é da área de tecnologia, este episódio vai te dar uma nova lente para olhar para o resto da empresa. Se você não é da área de tecnologia, ele pode ser o ponto de virada na forma como você e seu time lidam com IA. Inscreva-se no canal, deixe seu comentário e siga o PPT no Compila nas redes sociais — cada interação ajuda o algoritmo a levar esse conteúdo para mais gente que precisa ouvir isso.00:00:00 Teaser: O Papel Humano na Era da IA — Análise Crítica ou Substituição?00:00:42 Apresentação do Episódio: IA Fora da TI — Por Que Isso Importa? 00:06:09Quem é a Templo? De Coworking a Escola de Letramento em IA00:09:19 O Problema do Letramento: Entre o Top Down Cego e o Shadow AI00:18:08 RH ou TI? Quem Deve Liderar a Adoção de IA nas Empresas00:27:28 Letramento na Prática: Como Capacitar Sem Criar Rebelião Interna00:32:44 Medo de Demissão vs. Desemprego Friccional: A Verdade Sobre IA e Empregos00:40:10 Qual Área Fora da TI Está Mais Madura no Uso de IA?00:42:45 IA em Setores Altamente Regulados: Saúde, Direito e os Limites Éticos00:52:27 C-Level e IA: Como Alinhar Expectativas e Evitar o Efeito '30% de Ganho'01:00:51 Erros Clássicos no Letramento: Ferramenta Sem Caso de Uso e Turma Sem Engajamento01:05:56 Tokens, Modelos e Custo: Como Ensinar Conceitos Técnicos para Não-Técnicos01:12:58 Pensamento Crítico é o Novo Diferencial: Por Que Humanos Não Podem Ser Só Passadores de Output01:24:13 Dados Sujos, IA Suja: A Importância da Governança de Dados no Letramento01:32:26 Gêmeo Digital, Metaverso e o Futuro Corporativo com IA — EncerramentoYoutube: https://youtu.be/zcB-mg9yiSE

Criar e gerir times de alta performance em tecnologia nunca foi tão desafiador — e tão urgente. Num cenário em que a inteligência artificial redefine funções, processos e expectativas a uma velocidade sem precedente, a pergunta que separa as empresas que crescem das que ficam para trás não é mais sobre qual stack usar, mas sobre como transformar um grupo de especialistas em um time que realmente performa. É exatamente esse território que o episódio de hoje explora com profundidade, a partir de quem vive essa realidade todos os dias na prática.O host Wellington Cruz recebe Moisés Nery, CIO da Trademaster e autor do livro Performance Extrema — o guia prático de criar e gerenciar times de elite, e Rômulo Barbosa, CEO da Techrom Tecnologia, para uma conversa que vai muito além da teoria. Em mais de uma hora e quarenta minutos, o trio mergulha em temas que raramente ganham espaço nas discussões técnicas: como construir um framework de gestão que evolui junto com o crescimento da empresa, por que contratar alinhado à cultura pesa mais do que o currículo técnico, como estruturar rituais de OKRs e one-on-ones que realmente funcionam, e o papel crítico da autorresponsabilidade do líder quando o time não performa. Moisés ainda compartilha sua trajetória improvável — do futebol às redes de computadores, passando por empresas como TIM, Net e Portugal Telecom Inovação — e explica como a soma dessas experiências o levou a desenvolver o framework que hoje está no livro.A conversa também enfrenta de frente os temas mais espinhosos da gestão moderna: o impasse do trabalho híbrido versus home office, a resistência dos desenvolvedores à adoção de IA, e o perigoso vácuo da média gestão nas grandes corporações.Moisés Nery é um dos profissionais de tecnologia mais completos do mercado brasileiro — alguém que construiu times do zero, liderou projetos internacionais com israelenses e indianos, entregou uma plataforma crítica em sete meses quando o mercado dizia que o mínimo era um ano e dois meses, e ainda teve tempo de escrever um livro que pode mudar a forma como você lidera. Se você é gestor de TI, está em transição para um cargo de liderança ou simplesmente quer entender como os melhores times de tecnologia são construídos, esse episódio foi feito para você. Inscreva-se no canal, siga o PPT no Compila no Spotify e deixe seu comentário — o melhor comentário sobre o episódio ganha um exemplar autografado do livro Performance Extrema direto do Moisés para você.Performance Extrema: https://spti.fi/nhC0E6TYoutube: https://youtu.be/K-n98kqYjT0

O sistema de saúde brasileiro tem um problema que quase ninguém discute abertamente: seus dados clínicos estão presos em gavetas, CDs e sistemas incompatíveis de hospitais que você mal se lembra de ter visitado. Prontuários eletrônicos descentralizados não são ficção científica — são a resposta para uma crise de eficiência que alimenta a inflação médica, trava pesquisas científicas e, em situações de emergência, pode custar vidas. Neste episódio, o host Wellington Cruz mergulha fundo em um projeto open source que propõe exatamente isso: devolver ao paciente o controle e a propriedade dos seus próprios dados de saúde, com blockchain como espinha dorsal da solução.Bruno Campos, CEO da Klever e idealizador do projeto, e João Pedro, economista da Klever, detalham como o Decentralized Electronic Health Record — o DEHR — foi arquitetado para funcionar na vida real. A conversa vai longe: interoperabilidade via protocolo HL7 FHIR e integração com a RNDS (Rede Nacional de Dados de Saúde), smart contracts para consentimento granular e auditável, identidade descentralizada com DID para eliminar duplicação de registros, zero-knowledge proof para garantir privacidade em blockchain público, wallet abstraction para que o paciente nunca perca acesso aos próprios dados e até preparação para o Quantum Day com arquitetura de criptografia substituível. Você vai entender, passo a passo, como um atendimento de emergência pelo SAMU poderia acessar exatamente o perfil de dados que você pré-autorizou — e nada além disso. A inflação médica, a análise atuarial de risco nas operadoras e o impacto econômico de um ecossistema de saúde mais eficiente também entram na conversa, com uma perspectiva econômica que conecta tecnologia e qualidade de vida de forma direta e honesta.Bruno Campos traz para a mesa mais de duas décadas construindo soluções em blockchain, liderando a Klever em 30 países, e uma motivação pessoal que vai muito além do código. Wellington Cruz, com vasta experiência em arquitetura de soluções para o setor de saúde e tecnologia, conduz o debate com profundidade técnica e clareza didática. Este projeto é open source, está no GitHub agora mesmo e precisa de você — seja você desenvolvedor, profissional de saúde, pesquisador ou entusiasta de dados. Acesse o repositório pelo link na descrição, deixe sua estrela, abra uma issue, contribua com requisitos ou simplesmente espalhe a ideia. ConvidadosBruno Camposhttps://www.linkedin.com/in/brunocamposssa/João Pedro 00:00:00 Teaser: Blockchain na Saúde — O Dado que Pode Salvar Sua Vida00:00:45 Apresentação do Episódio e do Projeto Open Source de Prontuário Eletrônico00:07:30 O Problema Real: Inflação Médica, Ineficiência e o Custo Humano da Saúde Suplementar00:16:50 Ownership dos Dados: Seu Prontuário Está Preso no Hospital — e Isso Tem Que Mudar00:27:00 Como o Projeto Funciona: Identidade Descentralizada, Smart Contracts e Blockchain00:35:20 Dado On-Chain vs. Off-Chain: O Blockchain Como Cartório de Dados Médicos00:43:00 Quantum Day e Criptografia: O Projeto Já Está Preparado para o Futuro?00:55:30 Blockchain Vai Muito Além do Bitcoin: Casos Reais em Singapura, Estônia e China01:02:00 Fluxo Técnico Completo: Do Consentimento no Celular ao Acesso do Médico no Consultório01:15:00 Caso de Emergência: Como o SAMU Acessa Seus Dados Sem Você Estar Consciente01:23:00 Ingestão de Dados e IA: Como Exames Entram no Prontuário Descentralizado01:28:00 Por Que Open Source? O Modelo Linux Aplicado à Saúde e à Sociedade01:35:00 Outras Iniciativas da Klever: Supply Chain, Energia e Blockchain com Propósito Real01:43:00 Bastidores: Linux no Trabalho, Distros e a Jornada de Dois Arquitetos Nerds01:47:00 Chamada Final: Como Contribuir com o Projeto Open Source de SaúdeLinksProjeto Opensource deEHR: https://github.com/brunocampos-ssa/deEHRConheça a Klever: https://klever.io/Youtube: https://youtu.be/582KfgUMi3IOutras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompila

Governança de dados no agronegócio ainda soa como ficção científica para muita gente, mas enquanto você lê isso, colhedoras sensorializadas estão gerando torrentes de dados em tempo real em fazendas do tamanho de três cidades de São Paulo. O desafio não é mais coletar essa informação, é saber o que fazer com ela. Como transformar dados de IoT agrícola em decisões reais, evitar gargalos de latência, estabelecer uma cultura de self-service com governança sólida e ainda encontrar espaço para a inteligência artificial nesse ecossistema? É exatamente esse problema que Wellington Cruz e Rômulo Barbosa destrincharam neste episódio do PPT não Compila.O convidado da vez é Diego Dias, Gerente de Dados e Automação da ATVOS, uma das maiores empresas sucroenergéticas do Brasil, responsável por cerca de 28 milhões de toneladas de cana colhidas por safra e por uma frota de mais de 1.300 equipamentos pesados, todos sensorizados. Diego conta como estruturou uma arquitetura de dados na GCP com BigQuery e Pub/Sub para ingerir dados de IoT com latência de 5 a 10 minutos, como criou uma camada medallion para padronizar indicadores corporativos que antes eram calculados de oito formas diferentes pelas oito usinas da empresa, e como implantou um programa de data champions para levar o letramento de dados diretamente às áreas de negócio, transformando o self-service em algo governado de verdade. O papo também passa por integração com SAP via ARCsoft e o framework Cortex da Google, uso de agentes com Gemini para hiperautomação em contas a pagar, os desafios reais da micrologística de campo, previsão meteorológica de baixa resolução e o futuro das colhedoras autônomas. Uma conversa que conecta conceitos como edge computing, data mesh, RAG e LLMs ao universo concreto do etanol, do bagaço de cana e das estradas de terra do Centro-Oeste.Diego Dias tem formação em Engenharia Mecânica e uma trajetória que passou pelo setor bancário antes de mergulhar de cabeça no agronegócio, o que dá a ele uma visão rara de quem entende tanto o lado do negócio quanto a profundidade técnica da engenharia de dados. Se esse episódio abriu sua cabeça para o que a tecnologia está fazendo em setores que a gente costuma ignorar, compartilha com aquela pessoa da sua rede que ainda acha que dados são assunto só para fintechs e big techs. Deixa seu comentário, dá cinco estrelas lá no Spotify, e o LinkedIn do Diego está na descrição para quem quiser continuar essa conversa diretamente com ele.ConvidadosRômulo Barbosahttps://www.linkedin.com/in/r%C3%B4mulo-barbosa/Diego Diashttps://www.linkedin.com/in/dafdias/00:00:00 Latência de IoT, Dados Sensíveis e IA no Agro00:00:39 Abertura e Apresentação00:05:32 O que é a ATVOS? 00:10:24 IoT, Colhedoras Sensorizadas e o Desafio de Conectividade00:17:51 Ingestão de Dados em Tempo Real00:22:21 Data Culture e Self-Service BI00:28:52 Governança de Dados na Prática00:36:53 Integrando SAP e Oracle ao Data Lake00:43:29 IA Generativa e Agentes00:54:40 Orçamento de IA e Governança de Modelos00:57:55 Hiperautomação, RPA e os Limites do Escopo01:02:23 Logística do Agro: O 'Uber do Campo', CTT e o Desafio de Otimizar a Colheita01:08:57 Clima como Variável Crítica: Previsão de Chuva, Estações Meteorológicas e Planejamento Agrícola01:11:36 Futuro do Agro Tech: Drones, Colhedoras Autônomas e a Fazenda do Futuro01:18:52 Encerramento: Lições de Dados, Governança e o Mercado Invisível que Move o BrasilLinksConheça a Klever: https://klever.io/Conheça a VMBears: https://www.vmbears.io/Conheça a Elven: https://elven.works/ATVOS: https://atvos.com/Youtube: https://youtu.be/jE1ZLmkBSEEOutras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompila Acompanhe nas redesInstagram e Twitter: @pptnaocompilaLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/pptnaocompila Produção: Voz e conteúdo | https://www.vozeconteudo.com.br - @estudiosvoz

Você já se perguntou por que o assento que você escolheu na compra de uma passagem de ônibus fica bloqueado por minutos depois que a sessão cai? Ou como um site consegue montar conexões entre cidades que não têm rota direta, em tempo real, consultando dezenas de operadoras diferentes ao mesmo tempo? A tecnologia por trás do transporte rodoviário é muito mais complexa do que qualquer tela de compra deixa parecer, e é exatamente esse universo que Wellington Cruz e o co-host Rômulo Barbosa desvendam neste episódio do PPT no Compila.O papo desta semana é com Rodrigo Melo, CTO Latam da Travelier, empresa israelense com presença em 134 países que opera marcas como de Ônibus no Brasil e plataforma 10 na Argentina, além de sistemas de gestão como TMS e o hub global Travel Connect. Ao longo da conversa, Rodrigo detalha como funciona o ecossistema de OTAs, TMSs e GDS, explica a lógica por trás do cache de rotas, dos algoritmos de conexão e da pré-reserva de assentos, e revela os desafios reais de integrar operadoras com APIs antigas, sem webhooks, que ainda rodam em Delphi nos guichês. A discussão avança para o uso de IA generativa nos processos internos, o projeto Jarvis como interface conversacional de dados via Big Query, agentes de compra no WhatsApp já em rollout, e as lições de um hackathon global que colocou times de Israel, Croácia e América Latina para resolver problemas reais em 48 horas.Rodrigo carrega mais de 20 anos de carreira, passando por agências de publicidade, mercado de loyalty, healthtech como CTO e finalmente o desafio de centralizar a infraestrutura de uma das maiores plataformas de transporte terrestre do mundo. Se você trabalha com arquitetura de software, produto, dados ou simplesmente quer entender o que está por trás de uma compra de passagem que deu pau, este episódio entrega uma aula rara com quem está no meio do campo. Assine o canal, deixe suas cinco estrelas no Spotify e, se quiser apoiar o PPT no Compila, manda seu pix para [email protected]:00:00 Apresentação00:05:52 O que é a Travelier?00:12:10 GDS: O Gateway que conecta centenas de TMSs em uma única integração00:14:37 Desafios de escala global: jornadas de compra diferentes, mapeamento de paradas e integrações regionais00:20:33 Algoritmos de rota, conexões e cache inteligente: como a busca de passagens funciona por baixo dos panos00:25:00 Race condition, lock de assento e pré-reserva: por que seu assento some antes de você pagar00:35:43 IA no produto: do problema do caixeiro-viajante ao Travel Connect como motor de rotas multimodais00:42:00 Waze, semáforos e inferência de dados: como o mapeamento colaborativo mudou a navegação00:46:22 Adoção de IA internamente: da resistência dos seniores ao AI Champions e cultura de experimentação00:49:17 RAG, busca vetorial e MCP: como vetorizar reuniões, código e documentos para criar agentes internos00:57:15 IA como nova camada de abstração: da linguagem assembly ao prompt em linguagem natural00:59:46 Agentes, MCPs e o fim do app? Como o canal conversacional vai mudar a compra de passagens01:10:55 Jarvis: o agente interno que consulta Big Query em linguagem natural e gera dashboards on-demand01:15:38 Hackathon global: como o time Brasil resolveu troca de passagem via interface conversacional em 48h01:24:38 Gestão global distribuída: como alinhar estratégia de tecnologia entre Israel, Croácia, Ásia e LatamConvidadosRômulo Barbosahttps://www.linkedin.com/in/r%C3%B4mulo-barbosa/Rodrigo Melohttps://www.linkedin.com/in/rodrigo--melo/LinksSite da Klever: https://klever.io/Site da VMBears: https://www.vmbears.io/Site da Travelier: https://www.travelier.com/Youtube: https://youtu.be/qxnFcFaPUbwOutras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompila Acompanhe nas redesInstagram e Twitter: @pptnaocompilaLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/pptnaocompila Produção: Voz e conteúdo | https://www.vozeconteudo.com.br - @estudiosvoz

Modernizar uma aplicação de missão crítica que movimenta bilhões de reais por mês, funciona impecavelmente há mais de uma década e sustenta o mercado de energia elétrica do Brasil inteiro — sem parar nada, sem derrubar nada — é o tipo de desafio que a maioria das equipes de tecnologia prefere não tocar. Mas é exatamente esse o case que o episódio de hoje desvenda: a modernização do motor de cálculo da CCEE, a Câmara de Comercialização de Energia Elétrica, uma plataforma construída em PL/SQL que processa o encontro de contas entre geradores, distribuidores e consumidores de energia no Brasil. Com uma perspectiva de crescimento de 3.000 agentes em 2012 para virtualmente 80 milhões de brasileiros no Mercado Livre até 2030, os gatilhos de negócio para modernizar eram claros: escala, performance e flexibilidade. E é exatamente aí que a conversa começa a ficar séria.Neste episódio, Wellington Cruz recebe Felipe Consentino, Gerente de Tecnologia da CCEE, Fernando Tavares de Campos Filho, Head de Arquitetura da CCEE, Marcelo Tavares, Arquiteto de Dados da CCEE e Danilo Bonamini, Gestor de TI na VMBears — a parceira responsável pelo assessment e execução da modernização. Juntos, eles desmontam o processo por completo: como identificar os gatilhos certos para justificar o investimento frente a um board executivo quando a aplicação funciona bem; como conduzir um processo de assessment que ouve desenvolvedores, time de infraestrutura e áreas de negócio com o mesmo peso; como estruturar uma prova de conceito em duas fases para validar requisitos não funcionais antes de qualquer linha de código produtivo; e como arquitetar uma solução híbrida com Apache Spark como motor de processamento, Apache Airflow como orquestrador inteligente, contêineres no OpenShift e o padrão Cloud Bursting — que permite rodar on-premises ou em nuvem com total portabilidade. O resultado da POC foi uma redução de 80 a 90% no tempo de processamento, saindo de 3 a 4 horas para 12 a 18 minutos, sem calibração fina do Spark. E sem abrir mão da rastreabilidade histórica que o mercado de energia exige, incluindo a capacidade de recontabilizar meses de anos atrás com a fotografia exata dos dados e das regras daquele momento.Se você trabalha com modernização de legado, arquitetura de soluções, engenharia de dados ou simplesmente quer entender como decisões técnicas de alto nível são tomadas na prática, esse episódio é obrigatório. Deixa o like, segue o PPT não Compila no Spotify e no YouTube, e se quiser apoiar o podcast de forma direta, manda um Pix para [email protected]. Agora vai lá, aperta o play e descobre por que tecnologia sem problema de negócio é brincadeira de nerd.ConvidadosDanilo Bonaminihttps://br.linkedin.com/in/danilobonaminiFelipe Consentinohttps://www.linkedin.com/in/felipe-consentino-690527118/Fernando Tavares de Campos Filhohttps://www.linkedin.com/in/ftcampos/Marcelo Tavares:https://www.linkedin.com/in/marcelotavares-dados-ia/00:00:00 O que esperar desse episódio00:00:47 Apresentação dos convidados00:05:23 O que é a CCEE? 00:12:06 O Motor de Cálculo00:18:00 Os Gatilhos para Modernizar00:27:00 Por que modernizar agora? 00:31:00 Assessment e escolha do parceiro00:38:30 Prova de Conceito em duas fases: 00:49:00 Por que o Big Query foi descartado? 00:54:28 A Arquitetura Final01:00:00 O Desafio do Reprocessamento Histórico01:06:00 Estratégia de Transição01:15:00 Resultado da POC01:20:00 On-premises vs. Nuvem01:24:30 Próximos passos e liçõesLinksSite da Klever: https://klever.io/Site da VMBears: https://www.vmbears.io/Site da CCEE: https://www.ccee.org.br/Youtube: https://youtu.be/iYQizdaucugOutras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompila Acompanhe nas redesInstagram e Twitter: @pptnaocompilaLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/pptnaocompila Produção: Voz e conteúdo | https://www.vozeconteudo.com.br - @estudiosvoz