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IA descentralizada para escalar sem atritos · Os Agilistas

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  Lá atrás, como é que a gente começou, até para poder ter
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  consistência e chegar onde a gente chegou hoje.
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  Primeira coisa, a gente definiu o modelo de governança muito
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  claro e desde partida ele foi concebido para ser
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  descentralizado. Então a gente descentraliza na
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  origem e centraliza nas ações, como é que, como é que isso
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  acontece? A dinâmica, né?
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  Nós criamos um frame que a gente chama de cogné e a que é um
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  marketplace. Ele tem 4 componentes
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  principais, o componente do uso, que são os canais, os
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  stakeholders, as pessoas que usam.
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  Um professor, um aluno, uma aplicação, porque ela pode
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  chamar uma APIE, consumir disso, então é a camada principal que
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  está ali Na Na Una consumo das soluções de ar que a gente tem
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  na companhia. Nós criamos uma camada
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  intermediária ali no meio, chamado de gato.
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  E por quê? Porque desde aquele início a
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  gente tinha muita preocupação, ainda mais que a gente é uma
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  empresa de conteúdo, né? Nós produzimos milhares de
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  conteúdos de livros, apostilas, material gravado.
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  É muito, muito conteúdo dentro da aulas, ao vivo e tal como é
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  que eu garantiria de que esse conteúdo seria adequado e
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  consistente dentro da companhia sem AAA.
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  Inicial, você é uma visão de de vazamento, e aí esse geito ele,
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  ele plugava tudo isso para que esses interlocutores, um
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  professor, um aluno ou até uma solução de aplicação pudesse
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  consumir um número de serviços que a gente distribuísse para a
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  companhia, uma terceira camada, que é uma camada mais de
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  segurança e de dados. Então ali eu olho a questão de
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  eu faço a análise se pode, se eu estou subindo alguma coisa que
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  não deveria, se eu estou usando 11 IA interna ou externa, como é
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  que está a questão dos agentes? Estão muito questão da segurança
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  e se das soluções de a que estão atribuí.
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  Edas atribuídas nesse geito e também toda a questão do dado,
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  que são Oo modelo que eu uso para preparar seja um material
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  de ensino, seja o nosso, um agente interno, o nosso, por
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  exemplo, com soluções de RHE assim por diante, e por último,
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  a camada de e AI Ops para fazer a gestão das soluções que vão
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  subindo, né? Com infraestrutura, uso de
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  cloud, eu estou usando mais de um LLM, como é que eu custeio
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  isso? Como é que a gente atribui, qual
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  que é a minha responsabilidade de tecnologia?
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  É garantir o geito, que são as integrações, as soluções de a da
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  companhia, é olhar a segurança de como essas soluções são a.
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  Atribuídos, olhar a questão da distribuição e dos dados e
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  garantir AO uso de cloud de todas elas.
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  Foi dessa forma que a gente concebeu esse quebra cabeça.
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  E aí nasceu a primeira solução, isso em 23 que a gente chamou de
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  Jarvis, que que o Jarvis fazia e a gente tinha 111, caso bem
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  crítico nosso, e era a abertura de matrícula.
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  A gente tem por volta de 400000 matrículas no âmbito e todo todo
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  o fluxo de matrícula ele passa por um fluxo operacional de
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  backoffice. Importante porque certificados,
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  históricos, documentos, eles não são padronizados.
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  Dados no Brasil. Então você forma Na Na escola,
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  termina o seu ensino médio numa escola, o seu certificado, o seu
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  diploma, o seu histórico escolar e completamente diferente de
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  outra escola aqui de São Paulo. Então a gente criou 11
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  inteligência artificial generativa usando nesse caso
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  open i ever open i, que é o capturo via OCR padrão, todo
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  esses documentos e eu já pré classifico toda essa informação
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  pro atendente, então a pessoa que vai fazer a abertura da
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  matrícula já fala ó, o endereço está aqui, o nome do pai está
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  aqui, a média final desse aluno está aqui, o certificado está
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  ali e eu já dou o Painel com todas as informações.
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  Já e previamente identificadas, para que ele pudesse fazer
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  abertura, a gente gastava em média 4 ou 5 minutos para abrir.
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  Hoje, em 40 segundos eu consigo ter uma matrícula validada e
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  aberta nesse ecossistema. Depois a gente evoluiu pro do
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  jabs, a gente foi pro Pixel, que foi uma oportunidade importante
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  também para a companhia da gente poder atribuir e evoluir para
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  alguma coisa que também começasse a tocar na vida do
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  professor ou do tutor, dando ali soluções inteligentes para que
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  ele pudesse também fazer outras atribuições, por exemplo,
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  correção de trabalho, imagina? Tem por volta de 700, 800000
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  trabalhos no ano. Então como é que eu posso
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  corrigir esse trabalho e já passar pro tutor que tem a
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  responsabilidade de correção? No EAD, já há uma indicação dos
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  principais erros, inconsistências de texto,
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  eventualmente plágio, aspectos sintáticos, semânticos e de
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  coerência entre a estrutura do texto que ele passou.
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  Depois eu passei para TCC, entrega de trabalho, de estágio
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  e vai evoluindo. E tudo isso, essas soluções que
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  vão sendo criadas vão para prateleira dentro daquele Gate
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  que eu te falei e consumidas através dos nossos, das nossas.
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  As APIs que estão aqui internas, então eu acho que a evolução ela
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  parte num modelo muito governado inicialmente com o framework bem
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  implementado e com consistência de construção dentro dessa
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  prateleira ou dentro desse marketplace aqui, à medida que
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  as soluções vão aparecendo. Agora não tem mais estágio.
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  Agora é PCC, como eu já tenho aqui dentro da prateleira alguém
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  que faz correção de trabalho, correção de prova, Ah, não, eu
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  preciso fazer abertura não mais da matrícula, mas agora eu
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  preciso fazer é é abertura de estágio também posso usar o
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  javas, então você você vai equilibrando essa prateleira EE.
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  Dispondo soluções ali para construir outras soluções
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  eventuais.