Evidência acima de entusiasmo
Testo uma afirmação sobre IA contra um processo em operação, um controle e uma auditoria antes de repeti-la.
Sobre
Da engenharia de sistemas empresariais à liderança em IA empresarial e à pesquisa de doutorado.
Como o trabalho se desenvolveu, em que ele consiste hoje e quais princípios eu mantive.
Trajetória
Comecei como engenheiro de software, construindo os sistemas empresariais sobre os quais as empresas tocam sua operação diária. Correção, integração e disponibilidade já eram o padrão desde o início, e continuam sendo.
Depois disso, dediquei boa parte da carreira a arquitetura empresarial e entrega de software para grandes organizações, em grande parte sobre sistemas SAP. Nesses ambientes a correção é auditada, a integração é inevitável e a mudança é cara. Foi trabalhando dentro dessas restrições que aprendi a avaliar tecnologia nova.
Passei de construir sistemas a liderar quem os constrói: primeiro uma prática de consultoria de 10 pessoas, depois uma organização de tecnologia de 50, depois programas de entrega de até 80. Liderar programas me ensinou que a maioria das falhas de tecnologia são falhas de execução: responsabilidade indefinida, dependências não gerenciadas e nenhum plano de adoção.
Em 2021 entrei na NTT DATA para liderar a entrega de Dados e IA e, desde 2023, sou Diretor de Dados e IA, responsável pela estratégia, governança e portfólio de IA empresarial, com um time de 15 pessoas. Lidero o Guepardo AI, o portfólio de IA de uma plataforma empresarial utilizada por mais de 550 clientes, abrangendo análise preditiva, deep learning, IA generativa e agentes de IA.
Também represento a operação brasileira no Global Innovation Team da NTT DATA, dentro de uma organização presente em mais de 60 países. O Brasil tem exigências tributárias e fiscais especialmente severas, o que o torna um teste rigoroso de se um sistema de IA se sustenta em produção.
Em paralelo, voltei a estudar. Depois da graduação em Engenharia de Computação, fiz uma especialização em IA aplicada na PUCPR, em seguida o Mestrado sobre predição de picos em séries temporais para redes elétricas inteligentes e, desde 2024, curso o Doutorado na mesma instituição. Minha tese trata de algoritmos adaptativos com garantia de privacidade. Leciono na PUCPR e sou membro associado da Sociedade Brasileira de Computação desde 2024.
As duas metades se alimentam. A pesquisa me mostra o que esses métodos conseguem fazer; a entrega me mostra o que uma organização consegue operar.
Como eu trabalho
A execução é a parte difícil
O modelo raramente é a restrição. Responsabilidade, acesso a dados, adoção e encaixe operacional geralmente são, e isso se decide em reuniões, não em arquitetura.
Privacidade como entrada de projeto
Em domínios regulados, a proteção de dados muda o que é possível construir. Eu a defino no início do projeto, junto com latência e custo.
Construir para o longo prazo
Sistemas empresariais ficam anos em operação. Construo para que ainda possam ser compreendidos, auditados e alterados muito depois de o time original ter saído.
Domínios de atuação
As áreas em que meu trabalho profissional e o acadêmico se sobrepõem.
- Estratégia e governança de IA empresarial
- IA generativa e agentes de IA em processos de negócio
- Liderança em Dados e IA
- Aprendizado de máquina com preservação de privacidade
- Aprendizado federado
- Criptografia homomórfica
- Mineração de fluxos de dados e deriva de conceito
- Processos de finanças, contabilidade e tributos
- Entrega de sistemas empresariais de grande porte