Entre Chaves

Quanto custa usar um modelo de raciocínio para responder apenas “sim” ou “não”? Neste episódio, recebemos Jefferson Fabrício, Engineer Lead na dti digital, para entender o Jev, o novo modelo da TypeSafe AI focado em respostas rápidas e estruturadas. A conversa passa pela diferença entre System 1 e System 2, pelo paradoxo que inspirou o nome do modelo e por um caso real em que o custo por decisão caiu para centavos. Também fica a pergunta: até onde vale trocar regras de código por interpretação? Dê o play e assista agora!
Assuntos abordados:
Paradoxo de Jevons;
System 1 x System 2;
Saídas estruturadas;
Zero alucinação;
Roteamento de agentes;
Caso automotivo;
Thresholds e validação humana;
IA e DDD.
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#inteligenciaartificial

Este conteúdo é um trecho do episódio: "#289 LLMOps na prática: segurança, custo e evolução do MLOps"
Nele, Francisco Malaguth, Arquiteto e Cientista de Dados, e Guilherme Flora, Cientista de Dados, ambos da dti digital, discutem por que os incidentes com IA continuam crescendo. Eles mostram que os controles sobre LLMs ainda são frágeis na execução, nos guardrails e no acesso à informação. Quanto mais dados e ferramentas o modelo recebe, mais competitivo ele fica e mais exposto também. A conversa chega ao trade-off que os grandes fornecedores enfrentam e ao custo que leva empresas a economizar justamente nas proteções. Onde fica o equilíbrio entre utilidade e segurança? Dê o play e assista agora!
Assuntos abordados:
Incidentes com IA;
Fragilidade dos guardrails;
Acesso a ferramentas;
Segurança x competitividade;
Custo de implantação.
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#inteligenciaartificial

Você ainda passa horas ajustando fonte, filtro e documentação do Power BI na mão? Neste Snippet, recebemos Igor Estrella, Analista de Dados na dti digital. Ele mostra como uma mudança no formato do arquivo permite que o Claude Code enxergue o projeto inteiro e usa um exemplo prático para ir dos dados brutos ao relatório final com comandos simples. No caminho, aparecem ganhos que o Copilot não entrega e uma prática que o Power BI nunca teve. Dê o play e assista agora!
Assuntos abordados:
Limitações do Copilot;
Formato PBIP;
Tratamento de dados;
Alterações em massa;
Criação de páginas;
Documentação automática;
Power BI versionado;
Skills de Power BI.
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#dadosml

Por que tantas empresas já rodam agentes de IA em produção e ainda tropeçam em segurança, dados e avaliação? Neste episódio, recebemos Francisco Malaguth, Arquiteto e Cientista de Dados, e Guilherme Flora, Cientista de Dados, ambos da dti digital. Eles explicam o que o LLMOps herda do MLOps e o que precisou ser repensado, como o treinamento deu lugar à seleção de modelos e por que o controle de acesso aos dados ficou muito mais fino. A conversa passa pelo trade-off entre liberdade e segurança que os grandes fornecedores enfrentam, pelo custo que leva empresas a economizar em guardrails e pela dificuldade de medir a qualidade de uma resposta aberta. Dê o play e assista agora!
Assuntos abordados:
MLOps x LLMOps;
Seleção de modelos;
Fine Grained Access;
Incidentes com IA;
Guardrails;
Custo operacional;
Fundação de dados;
Evals de LLM;
Monitoramento contínuo.
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#inteligenciaartificial

Este conteúdo é um trecho do episódio: "#288 GitFlow, GitHub Flow ou Trunk-Based depende da maturidade do time"
Nele, João Vitor Romero Sales, DevOps Engineer, e Lucas Loureiro Rodrigues, SRE/Site Reliability Engineer, ambos da dti digital, discutem por que uma empresa pode ter vários fluxos de branch rodando ao mesmo tempo. A conversa parte de um caso real: um sistema que precisava manter até seis versões da mesma API em produção, porque recalculava planos de negócio antigos com as regras da época. Quando um bug aparecia em uma delas, a pergunta era quantas outras também tinham o problema. Qual fluxo aguenta esse cenário sem virar caos? Dê o play e assista agora!
Assuntos abordados:
Versões paralelas;
GitFlow tradicional;
GitLab Flow;
Hotfix entre branches;
Versões LTS.
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#desenvolvimentodesoftware