PPT Não Compila | Tecnologia, IA e Programação

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 Monitorar
00:00:44Apresentações: Quem São a Farmarcas e a Elven?
00:05:34O Clique que Mudou Tudo: Quando a Farmarcas Percebeu que Precisava de Observabilidade
00:11:20ROI de Observabilidade: Custo ou Investimento? O Caso do E-commerce
00:15:13Stack Técnico e o Pesadelo dos 150+ Microsserviços Herdados
00:17:31OpenTelemetry na Prática: Como Observar uma Arquitetura Distribuída com 12 Bandeiras
00:22:3340 Milhões de Registros por Dia: A Complexidade de Sincronizar Estoque de 1.700 Farmácias
00:31:00Agentes 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 Suficiente
00:46:02FinOps Inteligente: Como Agentes Mineram Oportunidades de Saving em Nuvem
00:57:48O 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 Padrão
01:22:00Engenharia Brasileira na Prática: Soluções Simples para Problemas Complexos do Mundo Real
01:28:19Convite: Observability Day — Casos Reais de Observabilidade em Produção
01:33:19Encerramento e Agradecimentos

Youtube: 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.

Convidados
Luís Rúdi Afonso Silva
https://www.linkedin.com/in/luisrudi/

Paulo Cordeiro
https://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 Precisava
12:08 Por que um CRUD Simples Vira um Projeto Milionário?
19:00 Qualidade vs. Quantidade de Dado
26:00 R$ 3 Milhões Perdidos em Baterias de Empilhadeira por Cadastro Duplicado
33:00 O que é MDM de Verdade?
44:57 IA Escala Tudo — Inclusive os Seus Erros de Dados
47:20 Dá para Nascer sem Precisar de MDM?
55:38 O Dado Sobre o Dado que Vai Definir o Sucesso do Seu LLM
01:05:28 Como a 4MDG Usa IA para Fazer Quality Assurance de MDM
01:19:42 IA Gerando Metadados
01:25:54 Estratégia Antes de Tecnologia
01:29:58 O que Fazer Quando Sua IA Bate na Parede de Dados Ruins?
01:38:50 Encerramento

Links
Evento 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-0lYvA
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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? 00:06:09
Quem é a Templo? De Coworking a Escola de Letramento em IA
00:09:19 O Problema do Letramento: Entre o Top Down Cego e o Shadow AI
00:18:08 RH ou TI? Quem Deve Liderar a Adoção de IA nas Empresas
00:27:28 Letramento na Prática: Como Capacitar Sem Criar Rebelião Interna
00:32:44 Medo de Demissão vs. Desemprego Friccional: A Verdade Sobre IA e Empregos
00:40:10 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 Éticos
00:52:27 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 Engajamento
01:05:56 Tokens, Modelos e Custo: Como Ensinar Conceitos Técnicos para Não-Técnicos
01:12:58 Pensamento Crítico é o Novo Diferencial: Por Que Humanos Não Podem Ser Só Passadores de Output
01:24:13 Dados Sujos, IA Suja: A Importância da Governança de Dados no Letramento
01:32:26 Gêmeo Digital, Metaverso e o Futuro Corporativo com IA — Encerramento

Youtube: 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/nhC0E6T
Youtube: 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