PPT Não Compila | Tecnologia, IA e Programação

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 pix@pptnaocompila.com.br.

00:00:00 Apresentação
00:05:52 O que é a Travelier?
00:12:10 GDS: O Gateway que conecta centenas de TMSs em uma única integração
00:14:37 Desafios de escala global: jornadas de compra diferentes, mapeamento de paradas e integrações regionais
00:20:33 Algoritmos de rota, conexões e cache inteligente: como a busca de passagens funciona por baixo dos panos
00:25:00 Race condition, lock de assento e pré-reserva: por que seu assento some antes de você pagar
00:35:43 IA no produto: do problema do caixeiro-viajante ao Travel Connect como motor de rotas multimodais
00:42:00 Waze, semáforos e inferência de dados: como o mapeamento colaborativo mudou a navegação
00:46:22 Adoção de IA internamente: da resistência dos seniores ao AI Champions e cultura de experimentação
00:49:17 RAG, busca vetorial e MCP: como vetorizar reuniões, código e documentos para criar agentes internos
00:57:15 IA como nova camada de abstração: da linguagem assembly ao prompt em linguagem natural
00:59:46 Agentes, MCPs e o fim do app? Como o canal conversacional vai mudar a compra de passagens
01:10:55 Jarvis: o agente interno que consulta Big Query em linguagem natural e gera dashboards on-demand
01:15:38 Hackathon global: como o time Brasil resolveu troca de passagem via interface conversacional em 48h
01:24:38 Gestão global distribuída: como alinhar estratégia de tecnologia entre Israel, Croácia, Ásia e Latam

Convidados
Rômulo Barbosa
https://www.linkedin.com/in/r%C3%B4mulo-barbosa/

Rodrigo Melo
https://www.linkedin.com/in/rodrigo--melo/

Links
Site da Klever: https://klever.io/
Site da VMBears: https://www.vmbears.io/
Site da Travelier: https://www.travelier.com/

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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 pix@pptnocompila.com.br. Agora vai lá, aperta o play e descobre por que tecnologia sem problema de negócio é brincadeira de nerd.

Convidados
Danilo Bonamini
https://br.linkedin.com/in/danilobonamini

Felipe Consentino
https://www.linkedin.com/in/felipe-consentino-690527118/

Fernando Tavares de Campos Filho
https://www.linkedin.com/in/ftcampos/

Marcelo Tavares:
https://www.linkedin.com/in/marcelotavares-dados-ia/

00:00:00 O que esperar desse episódio
00:00:47 Apresentação dos convidados
00:05:23 O que é a CCEE?
00:12:06 O Motor de Cálculo
00:18:00 Os Gatilhos para Modernizar
00:27:00 Por que modernizar agora?
00:31:00 Assessment e escolha do parceiro
00:38:30 Prova de Conceito em duas fases:
00:49:00 Por que o Big Query foi descartado?
00:54:28 A Arquitetura Final
01:00:00 O Desafio do Reprocessamento Histórico
01:06:00 Estratégia de Transição
01:15:00 Resultado da POC
01:20:00 On-premises vs. Nuvem
01:24:30 Próximos passos e lições

Links
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Inteligência artificial na saúde digital não é mais um experimento de laboratório — é uma realidade que está redefinindo como operadoras de planos de saúde funcionam, como médicos documentam consultas e como pacientes acessam cuidado. O problema que muita gente ainda não enxergou: enquanto o mercado de saúde suplementar brasileiro carrega o peso de ser um dos mais regulados do mundo, empresas que souberem combinar dados, IA generativa e coordenação de cuidado estão construindo uma vantagem competitiva que vai ser muito difícil de reverter. Neste episódio, Wellington Cruz mergulha fundo nessa conversa com quem está no centro dessa transformação.O convidado é Bruno Dreux, CTO da Alice, a operadora de saúde digital que já soma mais de 95 mil membros e se aproxima de 1 bilhão de reais em receita. Ao lado de Romulo Barbosa, CEO da Techrom, a conversa percorre os bastidores de como a Alice usa IA generativa para automatizar triagem de atendimentos, reduzir em até 20 vezes o tempo de espera, monitorar populações crônicas por WhatsApp com agentes autônomos e estruturar dados desestruturados de prontuários usando LLMs como OpenAI e Gemini. Bruno detalha ainda a arquitetura de guardrails e evals que a empresa montou para garantir segurança em aplicações que lidam diretamente com dados sensíveis de saúde — um framework que vai muito além do básico de compliance com LGPD, ANS e CFM. O papo também entra em temas quentes como os desafios reais de adoção de IA em times de negócio, o dilema entre modelos proprietários e open source, fine-tuning versus prompt engineering e como a Alice está repensando seu produto diante da ameaça de um eventual ChatGPT Health.Bruno Dreux traz uma perspectiva rara: veio do mundo de consultoria estratégica e depois migrou para tecnologia, o que o coloca em uma posição única para traduzir as urgências do negócio em decisões técnicas consistentes. Romulo Barbosa, com anos de experiência no mercado de saúde e tecnologia, complementa com questionamentos cirúrgicos sobre interoperabilidade de dados, padrões como HL7 FHIR e os desafios clássicos de coordenação de cuidado que seguem sem solução no Brasil.
ConvidadosRomulo Barbosahttps://www.linkedin.com/in/r%C3%B4mulo-barbosa/Bruno Dreuxhttps://www.linkedin.com/in/bruno-dreux/00:00:00 Teaser: IA na Saúde, Alucinações e o Reflexo de Falar com a Alice Antes do Pronto-Socorro00:00:47 Apresentação: Bruno Dreux, CTO da Alice — A Operadora de Saúde Mais Tecnológica do Brasil?00:03:33 Novo Parceiro Elven + Agradecimento aos Apoiadores do PPT não Compila00:04:57 A Maior Transformação da Carreira: Como a IA Está Redesenhando o Trabalho em Saúde00:07:23 Alice por Dentro: 95 mil Membros, R$ 1 Bi de Receita e o Modelo de Verticalização Digital00:11:54 Regulação, LGPD e CFM: Como a Alice Governa o Uso de IA em um Mercado Hipersensível00:16:49 Cases Reais de IA na Alice: Triagem Automatizada, Agentes no WhatsApp e Monitoramento de Crônicos00:24:20 O Problema dos Dados Desestruturados em Saúde: Prontuário Unificado, FHIR e Integração com Laboratórios00:34:27 Escolha de Modelos, Custo de Tokens e Por Que a Alice Ainda Não Usa Open Source em Produção00:40:13 Fine-Tuning vs. Modelos Generalistas: Vale a Pena Especializar um LLM para Saúde?00:55:57 Guardrails, EVALs e Shadow Mode: O Processo Rigoroso da Alice para Colocar IA em Produção com Segurança01:05:52 Bruno CTO por Dentro: Time de 75 Pessoas, Retenção Alta e o Dia a Dia Entre Negócio e Engenharia01:07:58 Shadow IT, Letramento em IA e Como Aproximar Times de Negócio e Tecnologia na Prática01:13:26 De Consultor BCG a CTO: A Trajetória de Quem Veio do Negócio e Virou Referência Técnica01:15:51 Conselho Final: Surfar a Onda da IA Agora ou Ficar Para Trás — O Que Fazer se Você Quer Ser CTOYoutube: https://youtu.be/pcvwhlIGmCcOutras plataformas: https://linktr.ee/pptnaocompila

A adoção de inteligência artificial no desenvolvimento de software está criando um cenário que poucos esperavam: não uma revolução organizada, mas um caos produtivo. Empresas correndo para mostrar resultados com IA enquanto acumulam dívida técnica em velocidade recorde, times entregando nove vezes mais código sem necessariamente gerar nove vezes mais valor de negócio, e decisões arquiteturais equivocadas que antes levavam meses para quebrar agora quebram em três dias. Se você é desenvolvedor, arquiteto, gestor ou executivo de tecnologia e ainda está tentando entender como sobreviver e prosperar nesse momento, esse episódio foi feito exatamente para você.Nesse episódio, Wellington Cruz recebe Juliano Martins, ex-Engineering Manager de plataformas de IA no Mercado Livre, e Valmir Justo, Principal Engineer no Mercado Livre Brasil, para uma conversa sem filtro sobre o estado real da engenharia de software na era dos agentes. Os três destrincham por que a maturidade do mercado ainda está em nível zero ou um, como o conceito de débito técnico está sendo acelerado pela IA de forma perigosa, e por que arquitetura de solução, visão de produto e orquestração de agentes estão se tornando os diferenciais reais de carreira. A discussão avança para o conceito de High-Impact Individual Contributor, o profissional que, com domínio de produto, fundamentos sólidos de computação e capacidade de gerir múltiplos agentes, consegue entregar o trabalho de um squad inteiro. Métricas DORA, token spend, reorganização de CAPEX e OPEX na era da IA, e a distorção entre o ritmo de evolução da tecnologia e a transformação cultural das empresas são alguns dos temas que permeiam esse papo direto e sem cerimônia.Juliano e Valmir têm histórico construído nas trincheiras de uma das maiores operações de tecnologia da América Latina, e cada insight trazido aqui vem de experiência real, não de slide de conferência. Eles deixam três pilares concretos para quem quer se posicionar bem daqui para frente: pensar como produto, dominar arquitetura de verdade e assumir o papel de orquestrador de agentes. Se esse episódio te gerou reflexões, deixa o like, manda cinco estrelas no Spotify e compartilha com quem precisa ouvir. E se você quer aprofundar ainda mais essa conversa, vai nos encontrar lá no Instagram e no LinkedIn do PPT no Compila.ConvidadosJuliano Martinshttps://www.linkedin.com/in/julianommartins/Valmir Justohttps://www.linkedin.com/in/valmirjusto/00:00:00 Teaser: A IA Está Exponencializando os Seus Problemas00:00:49 Apresentação dos Convidados e Contexto do Episódio00:04:10 Maturidade Zero: Como o Mercado Está (Mal) Usando IA para Produzir Código00:07:25 Débito Técnico na Era da IA: Decisões Erradas Que Antes Levavam Anos, Agora Quebram em 3 Dias00:15:00 O Fim do Piloto de Framework: Por Que Fundamentos de CS Nunca Foram Tão Importantes00:20:00 Vibe Coding na Prática: Você Realmente 'Destrói' em Rust ou Só Acha Que Destrói?00:33:00 IA Não É Ferramenta, É Mudança de Cultura: O Novo Paradigma do Desenvolvimento00:43:50 O Organograma Está Mudando: TI Migrando para Produto e a Batalha entre CapEx e OpEx00:54:20 High-Impact Individual Contributor (HIIC): O Profissional que Faz o Trabalho de um Squad Inteiro01:02:50 A Transformação Vai Além da TI: Como IA Está Mudando Jurídico, Financeiro e RH01:09:40 A Velocidade da Tecnologia vs. A Lentidão Cultural das Empresas: Um Abismo Crescente01:16:50 Corrida pelos Modelos: OpenAI, Anthropic, Google e os Chineses — Para Onde Vai o Mercado de LLMs?01:23:50 Conselhos de Carreira: Os 3 Pilares para Sobreviver e Prosperar na Era dos Agentes01:26:50 O Recado Final: Cuide da Máquina (Você) Antes de Orquestrar Qualquer Agente01:31:10 Encerramento e Como Apoiar o PPT no Compila
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Observabilidade moderna deixou de ser um tema exclusivo de times de SRE para se tornar uma peça central em qualquer operação de tecnologia que queira sobreviver ao ritmo atual de desenvolvimento. Com o crescimento acelerado de arquiteturas distribuídas, microsserviços, desenvolvimento agêntico e o volume absurdo de código sendo jogado em produção via IA, entender o que está acontecendo nos seus sistemas em tempo real não é mais diferencial, é questão de sobrevivência. Se você ainda trata observabilidade como sinônimo de monitoramento, este episódio vai mudar a sua perspectiva.Neste episódio do PPT Não Compila, Wellington Cruz recebe Bruno Pereira, CEO da Elven, para um refresh profundo sobre observabilidade, três anos depois da primeira conversa sobre o tema no canal. A conversa parte do básico bem feito, a diferença entre monitoramento e observabilidade, passa pelo impacto do OpenTelemetry na democratização da disciplina e chega onde o mercado ainda está engatinhando: a observabilidade de agentes de IA. Bruno e Wellington discutem como o APM evoluiu para plataformas completas, por que métricas de negócio precisam ser cidadãs de primeira ordem na sua stack de observabilidade, e como o desenvolvimento agêntico está criando uma camada nova e não trivial de complexidade operacional. Temas como qualidade de logs, rastreabilidade de decisões tomadas por agentes, o overlap entre observabilidade e segurança, e os desafios jurídicos que já começam a aparecer quando sistemas autônomos tomam decisões sem deixar rastro de raciocínio também entram em pauta com profundidade e exemplos reais.Bruno Pereira carrega anos de operação em ambientes de missão crítica e é um dos profissionais mais referenciados quando o assunto é observabilidade aplicada no contexto brasileiro. A conversa não fica na teoria: são cases reais, decisões de arquitetura e visões honestas sobre onde a maioria das empresas ainda erra. Se você quer entender o estado atual da observabilidade, o que o mercado já pratica com agentes via MCP e para onde tudo isso caminha, esse episódio é leitura obrigatória para o seu headphone. Deixa o like, segue o canal e compartilha com aquele colega que ainda acha que subir um dashboard de CPU já é suficiente.

Capítulos
00:00:00 Teaser: Por que a Observabilidade Vai Ser Ainda Mais Crítica na Era dos Agentes
00:00:43 Boas-Vindas e Contexto: O F5 no Episódio de Observabilidade com Bruno da Elven Works
00:06:32 Monitoramento vs. Observabilidade: A Diferença Que Todo Dev Precisa Entender
00:09:03 OpenTelemetry e a Democratização da Observabilidade: Como o Padrão Aberto Mudou o Mercado
00:14:28 Observabilidade de Negócio: Golden Signals, Métricas de Produto e o Caso do Frete Errado
00:23:04 APM vs. Plataformas de Observabilidade Modernas: Da Feature ao Ecossistema Completo
00:37:13 Observabilidade Encontra Segurança: A Zona Cinza entre SecOps e Platform Engineering
00:41:13 IA Generativa e Vibe Coding: O Novo Risco de Produção Que Ninguém Está Observando
00:58:56 Agentes de IA no Papel de SRE: O Futuro do Command Center e dos Runbooks Automatizados
01:10:57 Qualidade de Dados na Observabilidade: Por Que Log Mal Estruturado Mata Qualquer Agente de IA
01:19:40 Vibe Code, Shadow IT e Governança: Quem é Responsável Quando o Agente Erra?
01:35:07 Como Observar os Próprios Agentes: A Caixa-Preta do Reasoning e os Casos Jurídicos que Vêm Por Aí
01:47:57 Mercado de Observabilidade em 2025: Adoção Real vs. Hype, Tokens Subsidiados e o Fim do Modelo por Horas
01:58:14 O Futuro do Trabalho em Engenharia: Reskilling, Times Enxutos e a Analogia da Bolha da Internet
02:01:49 Encerramento: Considerações Finais e Por Que Observabilidade Só Vai Crescer em Importância

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