fala dev ia dois convidados | guia de fala dev ia dois convi

O que o material diz sobre fala dev ia dois

O episódio sobre fala dev ia dois convidados abre assim: Como estagiário lá na USP, na Politécnica, eu estava trabalhando ali um projeto de processamento de linguagem natural em 2004 e segui aí nessa jornada trabalhando com open source, mexi muito com open source desde então. A gente criou talvez o melhor motor de processamento de linguagem natural pra esse mundo de captação de redes sociais, de notícias pra fazer entendimento de como é que as marcas estão se comunicando com seus consumidores nesses canais em 2002 a Bip adquiriu a Stilling, aí eu juntei agora nesse mundo conversacional one to one e tem sido incrível, entrei na Stilling em 2002, em novembro veio a IA Generativa com esse boom enorme então eu cheguei assim com tudo acontecendo e foi Foi muito legal porque a gente já tinha toda essa bagagem de como a reagem negativa funcionava. Meu primeiro contato com o empreendedorismo foi ali na pandemia, que eu fundei uma startup com alguns colegas que chamava Easy Barbers, que era como se fosse um Uber de barbeiros quando estava tudo fechado na pandemia.

Então, assim, se o usuário desse um oi, ele ia cair numa saudação, que ia pra um menu, que se ele quisesse tirar uma dúvida, provavelmente ia ter um outro menu com as perguntas, pra um outro menu pra às vezes chegar numa resposta que não era a que ele queria e no fundo ele ia acabar indo pra atendimento humano. E com esse boom de 2023, com a chegada do chat GPT, a gente começou a mudar um pouquinho o mercado para sair de chatbots que só roteavam e triavam o usuário para, de fato, chatbots que solucionavam os problemas. Input, seja ele textual, uma imagem, um áudio, o próprio agente já consegue interpretar e com o contexto daquele usuário, ele cria uma resposta específica para aquilo.

E quando a gente fala sobre agentes, a gente começa a sair do, não só elaborar, um retorno através das LLMs, mas um raciocínio ali que vai devolver algo mais robusto. Atinge, por exemplo, um sistema tradicional de fluxos pode atingir 80% das atendimentos que acabam sendo transbordados, nos sistemas de agentes passa a ser 40, 20% sendo transbordado porque ele consegue resolver tudo antes. Não é mágico, então a gente não pode ser tão ingênuo assim, todo mundo aqui já conhece como essa tecnologia funciona, existe todo um processo de treinamento, de configuração que não é trivial, às vezes é um processo até evolutivo, a gente começa, vai E aí arrumando, arrumando até atingir essas porcentagens, mas é muito mais fácil atingir essas porcentagens mais altas ao longo do tempo do que era com o fluxo tradicional.

Para `fala-dev-ia-dois-convidados`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Mecanismo e restrição em fala dev ia dois

No miolo do material de fala dev ia dois convidados, o mecanismo fica explícito: Acho que vocês fizeram a cereja do bolo acontecer aqui antes mesmo, porque para quem está assistindo a gente, agora está começando a ter a noção do quanto pode ir além a uma estrutura muito bem realizada agora com o IA. Vou até adiantando aqui, porque a turma da nossa comunidade gosta de case, gosta de algo mais palpável, e eu quero saber de vocês, cara, case que você viu de perto, uma aplicação muito bem feita, com antes e depois, plausível, e pra quem tá assistindo, entendendo a real, qual que é o impacto. A IA, a IA generativa com o GPT, gerou aquele entusiasmo em alguns clientes que chegavam a gente querendo colocar, não sabia nem qual o caso de uso, mas queria de todo jeito.

Então a gente pegou um primeiro cliente que é um parceiraço nosso que a gente atende desde 2021, que é a RioCard, que é uma empresa do Rio de Janeiro que é responsável por toda a bilhetagem de metrô, de ônibus ali do Rio. Então eram muitos submenus, a gente utilizava IAGE Intenção para ajudar nesse shortcut, para achar a resposta, mas foi um cliente que a gente viu, pô, a gente pode pegar toda essa base de conhecimento, utilizar um RAG ali em um LLM, para a gente, por exemplo, ter um menu, mas que seja dúvidas, e já manda para esse LLM para a gente conseguir ajudar o usuário de forma mais rápida. Entendimento de voz quanto resposta em voz também, de acordo com o público-alvo do cliente fazia muito sentido e a gente ganhou nesse ano o prêmio de melhor bode de atendimento do Brasil Eita, muito bem!

Obrigado e foi bem interessante porque a gente viu não só uma redução muito grande dos tickets de atendimento humano, que sobrecarregava muito o time de atendimento deles como também um aumento de satisfação, né? Então, a gente construiu um produto em que a gente conseguia buscar, nas APIs do e-commerce do cliente, os produtos, sugerir produtos, não só na parte de pré-venda, como também a parte de pós-venda, ajudando no status de pedido, ajudando numa troca e devolução, que era muito frequente e sobrecarregava muito o time de atendimento do cliente. Eles subiram só a parte de pré-venda na época, para ajudar na venda, e basicamente a gente fez um fluxo híbrido, mantendo uma árvore de decisão, em que quando o usuário selecionava a parte de comprar, a gente julgava para o agente.

Para `fala-dev-ia-dois-convidados`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Decisões práticas ligadas a fala dev ia dois

As decisões práticas que aparecem quando o tema é fala dev ia dois convidados: E foi bem interessante, trazendo alguns números aqui, hoje, agora com uns oito meses do agente rodando, oito, sete meses em produção, a gente já vendeu só o agente, aproximadamente seis milhões. Então, é bem expressivo, gerou um aumento de conversão e também uma redução de custo operacional, porque quando a gente olha a Black de 23, que a gente também atendia eles, eles tinham 60 atendentes que foram para 11 para essa Black. E uma informação importante antes de passar para o Yu é que é bem interessante a gente ver que 30% dessas vendas, que eu estou falando desses números, foram fora de horário de atendimento humano.

Dos diretores lá dessa da Estelantes, ele perguntou uma das coisas que mais chega aqui pra mim é o seguinte tem uma lâmpada aí no painel que parece ser a lâmpada do Oladinho tem uma luzinha que parece ser a lâmpada do Oladinho o que que é isso? Ele perguntou pra colocar o sistema em prova não é que o negócio respondeu, a gente não programou aquilo, ele respondeu pelo conhecimento de mundo, mais o conhecimento manual que ele tinha, então pra ter ideia do poder que tinha essa tecnologia e esse caso depois virou É um lançamento de um veículo deles, né? Então, tem várias frentes, tem frente que a Blip atende, tem frente que a gente atende também, e uma delas foi o lançamento da parte de serviços conectados, né, da Rampage, daquele carro que a Rampage lançou, que, por exemplo, se você tiver alguma dúvida da parte do veículo ali, ah, como é que liga o Bluetooth, né, alguma coisa, hoje você compra uma RAM, você abaixa ali a parte do.

Eu quero entender com vocês quais são os maiores erros na hora de uma empresa de varejo, por exemplo, enfim, quando quer implementar, acaba não ajustando a expectativa com a realidade ali ou acaba, sei lá, fazendo um erro. Eu diria que o mesmo cuidado que você tem para criar um website, a curadoria que você tem para criar seu website, criar seu Instagram da empresa, você tem que ter a curadoria desses agentes interartificiais. Você tem uma lojinha no Instagram, você consegue já colocar esse tipo de sistema para poder, sabe, tirar dúvidas sobre os seus produtos que estão ali, estão lá no seu feed.

Para `fala-dev-ia-dois-convidados`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Onde o fluxo de fala dev ia dois quebra

Onde o fluxo costuma quebrar, segundo a fonte de fala dev ia dois convidados: Pergunta do seu concorrente, vê se está funcionando, se ele não está falando concorrente, se ele não está comparando o seu produto com o dos concorrentes, se você não quer que faça isso, ou se você quer também se está fazendo direito. Até para complementar, eu quero entender com vocês um ponto interessante, que primeiro é, existe algum limite hoje para a implementação, no sentido de aceitação de pessoas, cabelidade, segurança, enfim, existe alguma barreira técnica ou humana que evita esse escalonamento, cara, na hora da aplicação, ou não tem limites? Então, toda vez que eu vou falar com uma grande empresa, eu tenho que falar com um time de TI, às vezes, eu tenho que falar com um time de TI global para explicar como é que a gente faz com aqueles dados, etc.

Então, por exemplo, no chat APT é mais fácil porque você tem aquele histórico, que ele vai guardando, ele vai armazenando, e você está sempre, assim, uma coisa mais íntima, mas uma marca vai complicando um pouco mais também. Uma pessoa ali para fazer esse double check antes da gente confiar 100% na IA, porque a gente sabe que alucina bem menos do que alucinava há um, dois anos atrás, mas ainda acontece. Então é importante a gente saber vender e saber mostrar o valor da IA, porque Hoje, e aliar a expectativa também, porque a gente tem muito cliente que acha que colocou no primeiro mês, já vai ser o game changer ali, e não é isso.

Então, eu acho que isso vai fazer com que a gente tenha uma aceitação melhor dos clientes, porque hoje eu vejo uma resistência muito grande do cliente pagar para ter uma POC, por exemplo. Então, eu acho que essa vai ser a tendência macro, a tendência de como é a relação entre marcas e pessoas, ela vai passar por esse momento de, talvez, mudança de paradigma, que é o paradigma em que talvez eu não tenha mais tantos apps, talvez eu não tenha tantos softwares, a gente vai ter uma interação mais centralizada em alguns canais. E esses canais vão ser mais conversacionais, alguma coisa assim, mais facilitada para uma IA, e a gente, como desenvolvedores, como empresas, vamos ter que se adaptar para isso, vamos ter que ir atrás para entender como é que a gente vai atender essa expectativa.

Para `fala-dev-ia-dois-convidados`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Como explicar fala dev ia dois sem hype

Traduzindo o trecho de fala dev ia dois convidados para quem não viu o vídeo: Então, eu falei, mencionei, estou nesse mundo de IA, eu comecei como licenciado em ciência científica em 2014, 2004 eu conseguia PV mais ou menos que vai acontecer nos próximos três anos né porque na academia as coisas aconteciam e você sabia o que que ia acontecer na tendência mercado é muito mais lento adoção hoje o mercado é muito rápido adoção então aí a eu falei que abrir que adquiriu a estirinha 2022 naquele momento eu tinha muita dificuldade para explicar para empresa quanto que seria o benefício de aplicar o modelo de machine learning alguma jornada eles era difícil era muito. Eu ia, às vezes, apresentar umas coisas muito mais técnicas, assim, enfim, tinha que ir muito mais pro ROI, às vezes eu tinha que esconder que tinha ela aí por trás e mostrar muito mais o produto, mais o ROI daquilo. Mas tem um ponto que eu queria pontuar também, porque a gente está falando de vários cases interessantes, mas se a gente for pegar todos os clientes que a gente atende, é um percentual muito pequeno que já aderiu aos agentes, e é difícil ser fluxos full agent, sempre é um modelo híbrido ainda em árvores de decisão com agentes.

E uma coisa que a gente percebe é que foi muito interessante o boom do chat de EPT, a questão da tecnologia em si, dos LLMs, mas você começa a perceber que o comportamento das pessoas mudou muito. A gente tá indo um pouco já pro final do papo, mas eu quero ouvir de vocês quais são as orientações que vocês dão pro Dev, por exemplo, que tá na nossa comunidade, que quer investir a carreira ali em construção de agentes e vocês estão fazendo esse cenário mudar aqui no Brasil. Existem hoje muitos protocolos, por exemplo, o que é um protocolo MCP, como é que ele contribui nesse ecossistema, protocolos A2A, a gente consegue combinar diferentes sistemas de agentes, vai se aprofundando nos conceitos, acho que dá para fazer isso incrementalmente, pensa muito assim, nessa parte que é mais sólida, então informação é muito importante, essa parte de agentes.

O próximo passo é, meu, vai desenvolver em plataformas como, por exemplo, N8n, a própria Bleep, são plataformas que aí começam a abstrair um pouco dessas complexidades, né? Fazer isso, então você consegue criar ali uma conta fácil de desenvolvedor, consegue testar e ter os primeiros passos ali dentro e explorar outras ferramentas também de desenvolvimento low-code é legal diria por aí, investir assim na base a base é o que não vai mudar investir num aprendizado ali de como é que você codifica, que aí você vai conseguir fazer coisas mais avançadas e aí começa a investir também nesses low-codes pra você poder fazer isso em escala eu acho que o Will falou bem cara, assim, eu talvez incluiria essa questão do Então. Agora estou usando um termo que é o context engineer, que é saber dar o contexto para IA, porque você tem que entender o que o cliente quer com aquilo.

Para `fala-dev-ia-dois-convidados`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Checklist observável para fala dev ia dois

Para fechar o ciclo de fala dev ia dois convidados com evidência do próprio material: Então, é muito importante você ter esse tato aí para entender qual é o contexto que você precisa dar para exercer e, de fato, ter um agente que vai ser efetivo naquilo que ele está sendo proposto. Obrigado por vocês terem falado aqui, apresentado um pouco desse universo, a gente aprofundou muito mais, vocês falaram muito sobre o que outros convidados falaram um pouco sobre, e eu acho que dá pra quem tá assistindo essa nova série do FalaDev conectar tudo, sabe? Então a gente tem programas trimestrais onde a gente ministra aulas, tanto de desenvolvimento quanto de UX, e aí posteriormente a gente aplica um teste e contrata as pessoas que se performaram melhor, participaram das aulas, então acho que é legal, quem tem interesse aí de adentrar no mercado de TI, dá uma pesquisada no Instagram também, da Esquadra Digital, que vai ser interessante.

Como estagiário lá na USP, na Politécnica, eu estava trabalhando ali um projeto de processamento de linguagem natural em 2004 e segui aí nessa jornada trabalhando com open source, mexi muito com open source desde então. A gente criou talvez o melhor motor de processamento de linguagem natural pra esse mundo de captação de redes sociais, de notícias pra fazer entendimento de como é que as marcas estão se comunicando com seus consumidores nesses canais em 2002 a Bip adquiriu a Stilling, aí eu juntei agora nesse mundo conversacional one to one e tem sido incrível, entrei na Stilling em 2002, em novembro veio a IA Generativa com esse boom enorme então eu cheguei assim com tudo acontecendo e foi Foi muito legal porque a gente já tinha toda essa bagagem de como a reagem negativa funcionava. Meu primeiro contato com o empreendedorismo foi ali na pandemia, que eu fundei uma startup com alguns colegas que chamava Easy Barbers, que era como se fosse um Uber de barbeiros quando estava tudo fechado na pandemia.

Então, assim, se o usuário desse um oi, ele ia cair numa saudação, que ia pra um menu, que se ele quisesse tirar uma dúvida, provavelmente ia ter um outro menu com as perguntas, pra um outro menu pra às vezes chegar numa resposta que não era a que ele queria e no fundo ele ia acabar indo pra atendimento humano. E com esse boom de 2023, com a chegada do chat GPT, a gente começou a mudar um pouquinho o mercado para sair de chatbots que só roteavam e triavam o usuário para, de fato, chatbots que solucionavam os problemas. Input, seja ele textual, uma imagem, um áudio, o próprio agente já consegue interpretar e com o contexto daquele usuário, ele cria uma resposta específica para aquilo.

Para `fala-dev-ia-dois-convidados`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Sinais de progresso em fala dev ia dois

Mais um recorte útil sobre fala dev ia dois convidados antes de virar padrão do time: E quando a gente fala sobre agentes, a gente começa a sair do, não só elaborar, um retorno através das LLMs, mas um raciocínio ali que vai devolver algo mais robusto. Atinge, por exemplo, um sistema tradicional de fluxos pode atingir 80% das atendimentos que acabam sendo transbordados, nos sistemas de agentes passa a ser 40, 20% sendo transbordado porque ele consegue resolver tudo antes. Não é mágico, então a gente não pode ser tão ingênuo assim, todo mundo aqui já conhece como essa tecnologia funciona, existe todo um processo de treinamento, de configuração que não é trivial, às vezes é um processo até evolutivo, a gente começa, vai E aí arrumando, arrumando até atingir essas porcentagens, mas é muito mais fácil atingir essas porcentagens mais altas ao longo do tempo do que era com o fluxo tradicional.

Acho que vocês fizeram a cereja do bolo acontecer aqui antes mesmo, porque para quem está assistindo a gente, agora está começando a ter a noção do quanto pode ir além a uma estrutura muito bem realizada agora com o IA. Vou até adiantando aqui, porque a turma da nossa comunidade gosta de case, gosta de algo mais palpável, e eu quero saber de vocês, cara, case que você viu de perto, uma aplicação muito bem feita, com antes e depois, plausível, e pra quem tá assistindo, entendendo a real, qual que é o impacto. A IA, a IA generativa com o GPT, gerou aquele entusiasmo em alguns clientes que chegavam a gente querendo colocar, não sabia nem qual o caso de uso, mas queria de todo jeito.

Então a gente pegou um primeiro cliente que é um parceiraço nosso que a gente atende desde 2021, que é a RioCard, que é uma empresa do Rio de Janeiro que é responsável por toda a bilhetagem de metrô, de ônibus ali do Rio. Então eram muitos submenus, a gente utilizava IAGE Intenção para ajudar nesse shortcut, para achar a resposta, mas foi um cliente que a gente viu, pô, a gente pode pegar toda essa base de conhecimento, utilizar um RAG ali em um LLM, para a gente, por exemplo, ter um menu, mas que seja dúvidas, e já manda para esse LLM para a gente conseguir ajudar o usuário de forma mais rápida. Entendimento de voz quanto resposta em voz também, de acordo com o público-alvo do cliente fazia muito sentido e a gente ganhou nesse ano o prêmio de melhor bode de atendimento do Brasil Eita, muito bem!

Para `fala-dev-ia-dois-convidados`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Recortes adicionais da fonte sobre fala dev ia dois convidados

Estes trechos reforçam o raciocínio de `fala-dev-ia-dois-convidados` sem resumo genérico:

Como estagiário lá na USP, na Politécnica, eu estava trabalhando ali um projeto de processamento de linguagem natural em 2004 e segui aí nessa jornada trabalhando com open source, mexi muito com open source desde então. A gente criou talvez o melhor motor de processamento de linguagem natural pra esse mundo de captação de redes sociais, de notícias pra fazer entendimento de como é que as marcas estão se comunicando com seus consumidores nesses canais em 2002 a Bip adquiriu a Stilling, aí eu juntei agora nesse mundo conversacional one to one e tem sido incrível, entrei na Stilling em 2002, em novembro veio a IA Generativa com esse boom enorme então eu cheguei assim com tudo acontecendo e foi Foi muito legal porque a gente já tinha toda essa bagagem de como a reagem negativa funcionava. Meu primeiro contato com o empreendedorismo foi ali na pandemia, que eu fundei uma startup com alguns colegas que chamava Easy Barbers, que era como se fosse um Uber de barbeiros quando estava tudo fechado na pandemia.

Então, assim, se o usuário desse um oi, ele ia cair numa saudação, que ia pra um menu, que se ele quisesse tirar uma dúvida, provavelmente ia ter um outro menu com as perguntas, pra um outro menu pra às vezes chegar numa resposta que não era a que ele queria e no fundo ele ia acabar indo pra atendimento humano. E com esse boom de 2023, com a chegada do chat GPT, a gente começou a mudar um pouquinho o mercado para sair de chatbots que só roteavam e triavam o usuário para, de fato, chatbots que solucionavam os problemas. Input, seja ele textual, uma imagem, um áudio, o próprio agente já consegue interpretar e com o contexto daquele usuário, ele cria uma resposta específica para aquilo.

E quando a gente fala sobre agentes, a gente começa a sair do, não só elaborar, um retorno através das LLMs, mas um raciocínio ali que vai devolver algo mais robusto. Atinge, por exemplo, um sistema tradicional de fluxos pode atingir 80% das atendimentos que acabam sendo transbordados, nos sistemas de agentes passa a ser 40, 20% sendo transbordado porque ele consegue resolver tudo antes. Não é mágico, então a gente não pode ser tão ingênuo assim, todo mundo aqui já conhece como essa tecnologia funciona, existe todo um processo de treinamento, de configuração que não é trivial, às vezes é um processo até evolutivo, a gente começa, vai E aí arrumando, arrumando até atingir essas porcentagens, mas é muito mais fácil atingir essas porcentagens mais altas ao longo do tempo do que era com o fluxo tradicional.

Acho que vocês fizeram a cereja do bolo acontecer aqui antes mesmo, porque para quem está assistindo a gente, agora está começando a ter a noção do quanto pode ir além a uma estrutura muito bem realizada agora com o IA. Vou até adiantando aqui, porque a turma da nossa comunidade gosta de case, gosta de algo mais palpável, e eu quero saber de vocês, cara, case que você viu de perto, uma aplicação muito bem feita, com antes e depois, plausível, e pra quem tá assistindo, entendendo a real, qual que é o impacto. A IA, a IA generativa com o GPT, gerou aquele entusiasmo em alguns clientes que chegavam a gente querendo colocar, não sabia nem qual o caso de uso, mas queria de todo jeito.

Então a gente pegou um primeiro cliente que é um parceiraço nosso que a gente atende desde 2021, que é a RioCard, que é uma empresa do Rio de Janeiro que é responsável por toda a bilhetagem de metrô, de ônibus ali do Rio. Então eram muitos submenus, a gente utilizava IAGE Intenção para ajudar nesse shortcut, para achar a resposta, mas foi um cliente que a gente viu, pô, a gente pode pegar toda essa base de conhecimento, utilizar um RAG ali em um LLM, para a gente, por exemplo, ter um menu, mas que seja dúvidas, e já manda para esse LLM para a gente conseguir ajudar o usuário de forma mais rápida. Entendimento de voz quanto resposta em voz também, de acordo com o público-alvo do cliente fazia muito sentido e a gente ganhou nesse ano o prêmio de melhor bode de atendimento do Brasil Eita, muito bem!

Obrigado e foi bem interessante porque a gente viu não só uma redução muito grande dos tickets de atendimento humano, que sobrecarregava muito o time de atendimento deles como também um aumento de satisfação, né? Então, a gente construiu um produto em que a gente conseguia buscar, nas APIs do e-commerce do cliente, os produtos, sugerir produtos, não só na parte de pré-venda, como também a parte de pós-venda, ajudando no status de pedido, ajudando numa troca e devolução, que era muito frequente e sobrecarregava muito o time de atendimento do cliente. Eles subiram só a parte de pré-venda na época, para ajudar na venda, e basicamente a gente fez um fluxo híbrido, mantendo uma árvore de decisão, em que quando o usuário selecionava a parte de comprar, a gente julgava para o agente.

Internalize com links reais do ecossistema CrazyStack: /blog, /curso-cursor-avancado-configuracoes-pro, /curso-claude-code-9-dicas-profissionais, /programa-crazystack e /checklist-independencia-cursor.