Episódio #195 - IA aplicada na área de Operações de TI, com Elio Rosa

Olá, comunidade ágil! Hoje eu, Cíntia Ruiz, estou com o meu amigo Pablo Tavares. Fala, pessoal! Hoje o episódio promete. Prepara, prepara!

E com o nosso ilustríssimo convidado, Helio Rosa. Se você é assíduo aqui desse podcast, você já ouviu esse nome aqui, porque ele já mandou várias pílulas para a gente. Eu vou pedir para ele se apresentar, ele já falou um pouquinho aqui com a gente, ele já mandou algumas pílulas que a gente já publicou, mas eu vou deixar ele se apresentar e aí a gente entra no assunto que a gente vai tocar aqui com ele. Está contigo, Helio.

Obrigado, Cíntia. Primeiramente, obrigado pela oportunidade, pelo convite de participar do podcast. É uma honra imensa de estar compartilhando conhecimento com vocês. Bom, para quem não me conhece, eu sou o Hélio Rosa, especialista em dados e A, pai do Lorenzo e do Antony. Eu estou na TI há praticamente 20 anos.

Sempre na área de operações. Já atuei no setor da aviação, bancário, mexendo com supply chain e os últimos 15 anos aí estou em telecomunicações. Atualmente, o líder técnico da frente de Big Data, a gente normalmente dá suporte N3 para as áreas usuárias.

E quando há oportunidade, a gente consegue inventar alguma ideia, tirar uma ideia do papel, verificar as oportunidades para usar as tecnologias que estão surgindo no mercado. E quem sabe daí a gente tirar algum insight e poder agregar na comunidade.

Boa. Conta para a gente, então, como é que começou esse seu interesse por IA, você estando numa área de operações. Como a IA pode ajudar alguém que está nessa mesma situação que você estava? Você é uma pessoa de operações, ou seja, tem muitos prazos para cumprir, sempre estoura um problema, uma war room. Como alguém que está nessa posição pode se beneficiar do uso de IA? Quais dicas você daria?

Olha, na equipe, o que eu costumo sempre verificar é se o nosso time ali há uma margem, uma oportunidade de... Tem a galera ali que está acostumada a apagar incêndio.

no dia a dia, e quando a gente vê ali que sobra ali um momento, tem uma reunião ali diária, que a gente faz ali pra saber como que a gente vai lidar com o dia, a gente já tem ali algumas ideias do que que a gente pode estar tirando do papel. Pô, será que eu consigo fazer isso pra hoje, durante a semana? Então aí, dependendo da oportunidade, a gente divide as tarefas.

E aí a gente começa a enfrentar os desafios, né? Pelo menos a gente pega os piores casos. Então, quando a gente inicia alguma solução, pensa pelo seguinte, a gente sempre está mexendo ali na área cinzenta da empresa.

São processos que ainda as áreas não pararam para pensar Com as tecnologias que a empresa vai disponibilizando para a gente Vai surgindo uns ensaios e vamos tentar aplicar Então o que a gente percebe? Quando a gente está nesse momento de tirar algo do papel Claro, a gente tem uma ideia ali, já tem uma experiência de como lidar

mas sempre tem ali uma surpresa no meio do caminho, um obstáculo, a gente não sabe como vai resolver, mas é aquele negócio, sempre há uma forma de contornar a situação. E graças a Deus, na maioria das vezes, a gente sempre consegue sair do outro lado e trazer benefício para até, além da nossa área, até para as outras áreas.

A gente consegue expandir isso para as outras áreas e as outras áreas conseguem se aproveitar dessa automação, por exemplo. Ultimamente, a gente tem feito muito isso, otimizar muito o processo usando a generativa, também integrando com outras ferramentas do mundo da Google, do ecossistema da Google, Microsoft. A gente faz um mix de ferramentas e transforma a nossa solução.

Boa. E aí você consegue dar para a gente um exemplo onde você usou IA tanto para dentro do time quanto para outros times da empresa? Tem algum case que você possa contar para a gente? Bom, um bem conhecido, que a gente já até publicou um artigo recentemente, é o processo de GMUD. O processo de GMUD hoje é como o que a gente percebeu com a área de GMUD.

Deixa eu só fazer um adendo aqui, porque não sei se todo mundo sabe. GMUD é gestão de mudança. Ou seja, é quando a gente vai botar um sistema em produção ou vai fazer alguma alteração em produção. Porque aqui a gente fala de agilidade, então talvez... Vai que tenha alguém que não conhece o termo, só explicando aqui. Ok. Então, no processo de GMUD e de mudança, a galera aqui...

faz o primeiro cheque, a validação desse processo, em média, eles fazem de 5 a 6 vezes, por a mesma change. Então, a gente viu aí uma oportunidade de, tipo, eu tenho aqui na mão uma IA generativa, que eu posso estar integrando com a ferramenta deles. Essa IA faz o primeiro cheque, já identifica as oportunidades de resolver os obstáculos que vai ser encontrado ali no meio do processo.

e já retorna para quem abriu a change. Então, quando chega para o pessoal de mudanças, o pessoal que gerencia o processo, já vem já ali corrigido, já vem detalhado. Então, de cinco a seis vezes ali, é reduziu.

uma ou duas vezes, no máximo. E aí o pessoal ali consegue ter uma margem para atuar em outras tarefas. Fora que esse fluxo, a aprovação já vai direto para o gerente, não passa mais por mim. Porque antigamente, quando passava pelo GMOD, passava para a gente, a gente fazia uma validação. Às vezes eu estava num dia que não tinha um tempo ali sobrando, deixava para a última hora. Às vezes não tinha como aprovar a change e eu acabei impactando a minha área de projeto.

e a área usuária ali que estava esperando. Então, agora, com esse processo de IA, eliminamos esse cenário. O SLA, só para ter uma ideia, é de pelo menos cinco dias úteis. E a IA faz em 15 minutos, ela já faz todo o cheque, já devolve lá para quem abriu a change, corrige, volta para a esteira de novo. É assim, sensacional. Vendo na prática acontecendo.

Nossa, eu tenho zero saudade de ter problema com o Gemud, hein, gente? Mas queria que tivesse essa IA na época que eu trabalhava na mesma telecom que o El Trabalha, hein? Que tivesse esse processo e ia facilitar muito a vida, porque, de fato, é um processo muito trabalhoso que envolve muitas áreas, né? Tem um time que cuida das Gemudes, né? Um time de mudanças.

Tenho time de operações. Na época eu fazia parte do time de projetos, né? Cuidava de alguns canais. Então, eu lembro bem o quanto era penoso esse processo. E o quanto ele é crítico para o negócio. Porque é isso. É o momento que você está ali, que você como projeto, que você como operação, está ali para você, de fato, disponibilizar algo para o cliente final. No meu caso específico, porque eu cuidava de um canal que falava com o cliente final.

Então é um processo de fato que era amoroso, demorado, envolvia muitos níveis de aprovação e era sempre muito complexo, porque ficava muito tempo parado entre as áreas, entre esses tempos de aprovação de cada uma das áreas, de cada um dos gestores dessas áreas. Então conseguir reduzir esse SLA é muito bom.

E aí, Hélio, esse é um caso para dentro dos times? Tem algum outro caso que você possa falar com a gente para fora dos times de TI, para os times da área de negócio? Você tem algum case nesse sentido?

Normalmente, a gente discute bastante como que a gente pode estar fazendo a automação de relatórios, então, usando a IA Generativa. Um caso bem comum aqui que a gente discute entre as áreas é soltar notificações de insights. Todo dia você precisa de alguém para entrar num relatório.

Vou dar um exemplo aqui no Power BI, no Fabric. Você precisa entrar lá no relatório, fazer a listagem das informações que você precisa fazer a geração de insight. Só que todo dia você tem que fazer isso. Então, o que a gente pensou? Vamos colocar a IA para entrar no relatório, como se fosse uma persona mesmo. Ela tira um baseline, uma foto da imagem.

faz toda a análise e manda a notificação para a área usuária. Pode estar usando um Teams ou um Outlook ou qualquer outra ferramenta que você consiga receber essas informações já mastigado ali em tempo real. Então, pelo menos aí já temos meia dúzia de soluções nessa linha.

E como é que tem sido a receptividade das áreas com isso? Você tem percebido também que tem uma galera com medo de que A IA vai me substituir ou a galera tem sido mais receptiva nesse sentido? As pessoas têm procurado você porque a gente vê aqui Que você posta bastante sobre os cases e tal Como é que tem sido essa recepção mesmo das ideias que vocês trazem Tanto dentro dos times de TI quanto fora?

Eu fiquei com essa dúvida mesmo, Helio, porque assim, só complementando, geralmente tudo que é novo, né, traz a princípio de pronto um susto, né, uma certa resistência, vamos dizer assim, né. E eu queria entender se a aceitação tem sido legal, se tu tem encontrado resistência e se você até pode dar uma dica para, por exemplo, dentro de um ambiente de um time, quando existe essa resistência, o que pode ser feito para que essa cultura, essa mentalidade de uso, de ir nos processos, possa ser feita com mais efetividade?

Então, Pablo, eu vou contar a experiência que eu tive lá no início, quando eu também passei por isso. Quando a gente começou a mexer com o Iá, começou a falar sobre as ideias, o que a gente poderia fazer com o Iá, tinha sim essa resistência, porque era algo que as pessoas... Tipo, por uma...

como que você vai chegar naquele resultado, como que você vai preencher uma lacuna de uma informação que você não tem. E aí, para a gente acabar conquistando as pessoas que tinham essa resistência, a gente teve que mostrar na prática, teve que comprar a briga.

Tirar do papel, enfrentar os obstáculos, mostrar o resultado e a pessoa ver na prática o ganho ali, quanto que a empresa ali está ganhando em cima daquela automação. Aí assim, a partir de alguns modelos que a gente passou a fazer e a divulgar para as outras equipes, porque tem uma coisa que a gente faz também, a gente procura engajar as outras áreas, ainda tem muita resistência.

não só aonde eu trabalho, mas você vê que é de uma forma geral. O pessoal ainda tem uma certa dificuldade de compreender de como funciona a IA generativa, como lidar com isso. Então, é seguindo as boas práticas. Sempre use a IA generativa com uma base de dados confiável.

Não para ir ali substituir, gerar todas as informações, mas ela está ali como copiloto seu. Então, se você ali escrever um prompt, definir um objetivo para ir controlar aquela massa de dados que você está passando para ela, ela vai ter uma precisão muito melhor. E é isso que o pessoal hoje, pelo menos o que eu percebo, o pessoal sente essa dificuldade de poder...

controlar essas informações quando aí dá um retorno, ver que o resultado não era aquilo que a pessoa está esperando. E aí entra um negócio que a gente faz bastante no dia a dia, que é a curadoria. Não adianta, você tem que fazer a curadoria da informação e quanto mais você for identificando novos cenários, você vai ali lapidando, pode-se dizer assim, a solução. Então...

A IA nunca vai ser 100% certeira no resultado. Em um momento ou outro, ela vai estar oscilando e você sempre vai estar ali controlando esse retorno dela. Uma vez que você consegue pegar essa prática de você controlar a massa que você está passando para ela, você também definir um objetivo e ela atuar em cima...

desse objetivo, fica muito sutil você entregar aí novas soluções aí num tempo muito menor do que você está acostumado a fazer.

E aí eu queria saber como foi, se você também como analista de dados, como é que funciona para você explicar para a área essa importância dos dados, né? Porque você até citou que a IA não vai acertar de primeira, e é verdade. Mas quanto melhor for a entrada de dados, né? Para a IA fazer as consultas, melhor vai ser o retorno que ela vai conseguir dar também.

Como é que você tem sensibilizado os times com essa questão dos inputs, né? Do que a IA vai usar de dado para te dar uma resposta, principalmente nesse caso de IA generativa e tal. Como é que tem funcionado isso por aí?

Quando a gente recebe uma solicitação de uma área, o pessoal já foca na IA, né? Não para para pensar que por trás, antes da gente chegar na IA, a gente tem todo um trabalho de processar os dados, montar essa massa de dados com que a gente quer atuar. Porque a IA...

como eu falei, ela é um copiloto. Então, se você não passar ali para ela um propósito em cima daquela informação, ela vai alucinar, vai passar ali qualquer tipo de informação que bater no radar dela. Você tem que escrever diretrizes, o que ela não deve responder, com base no objetivo. Porque uma coisa muito comum que eu vejo atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar atrizar at

A pessoa define um perfil para a IA, mas tipo, na mesma requisição que eu faço para a IA, jogando uma quantidade ali de informações, coloca ali umas 8, 10 perguntas ao mesmo tempo. E quer que a IA responda na ordem.

dificilmente vai seguir a resposta na ordem, né? Ou se responder tudo. Normalmente, ali, ela vai pegar ali das 10 perguntas, ah, o que mais ali dá impacto na resposta. Então, ela vai acabar selecionando algumas perguntas. Normalmente, acontece isso. Você já tem que escrever de uma forma diferente o prompt para que ela responda lá as 10 perguntas de forma...

É ordenada. Então, tem aí macete, pode-se dizer assim, como que a gente orienta o prompt a estar fazendo o passo a passo que a gente determina para a IA. Só que a IA, o tempo que a gente investe na IA...

é muito menor do que o tempo que eu invisto em dados. Então, eu passo boa parte do tempo trabalhando em dados. Então, eu posso chutar aí um 70 a 30. Então, eu passo 70% do tempo atuando em dados. E quando eu tenho essa massa pronta, a IA só tem o trabalho de completar as lacunas. E aí, a precisão dela ali é certeira, porque dificilmente ela vai alucinar.

Bom, acho que essa dica é muito valiosa para quem está ouvindo a gente, né? Essa dica que o Elinho falou sobre gastar mais tempo no refinamento, se eu posso chamar assim, né? Dos dados e no modo de criar o prompt do que de fato, né? Falando com a IA, enfim, criando tudo o que precisa ser criado.

Acho que essa dica é muito boa A gente já falou sobre IA aqui em alguns Algumas vezes e teve até um episódio Que a gente trouxe um framework Para você pensar como fazer Boas perguntas para IA E a gente sempre fala sobre isso, né? Quanto dados são importantes Não adianta você achar que você vai criar uma IA generativa Para te trazer as melhores soluções do mundo Se você não tem os dados para IA Se basear para dar as respostas dela, né, Helio?

Exatamente. Eu mesmo, eu tenho uma solução hoje, o maior desafio da solução é eu controlar a massa de dados que eu mando para a IA. Por quê? Porque hoje, por exemplo, eu não tenho uma base de dados para controlar essa informação. Então, quando eu passo a depender mais da IA, a dificuldade é maior de você controlar ela.

Agora, quando você tem uma base de dados e você gera uma massa para a IA processar essas informações, fica muito melhor, fica muito mais fácil integrar a IA com outras soluções. O pessoal fala, mas como você integra a IA com outras ferramentas? API, montar um orquestrador. Normalmente, a gente faz o orquestrador e ele vai se comunicando com as ferramentas. É o jeito mais comum.

Eu acho que é importante a gente entender que existe uma forma certa para que a gente tenha um resultado que seja satisfatório. Não dá para fazer de qualquer jeito. Eu tenho visto a galera fazendo terapia, puxar o GPT. Eu fui comer hambúrguer no lugar e a menina falou que, cara, ela conhece uma pessoa que joga as quitarôs, sei lá, puxar o GPT. Então, assim, não é só a ferramenta, mas por quem está por detrás da ferramenta.

que vai conseguir, de fato, gerenciar e fazer acontecer para que o resultado seja efetivo. E tem que tomar cuidado com isso, Pablo. Quando você está ali interagindo com Gemini ou com chat GPT, o processo...

O que ele vai fazer? Ele vai te dar uma resposta sempre para estar te agradando. Dificilmente ali ele vai criticar você. Então, ele sempre vai buscar te dar uma informação ali, que é a informação que você está esperando. E isso eu tenho percebido bastante. Se você não tomar cuidado com essas respostas, se você não questionar essas respostas, aí pode te direcionar uma informação incorreta e você acreditar naquilo. Dependendo da situação é até perigoso.

Como que normalmente a gente costuma atuar com a IA aqui, né? Quando você inicia um prompt, já que a gente começou a falar dessa interação do usuário interagir com o GPT ou com o Gemini, você começa a fazer ali as interações. Conforme você vai confrontando a IA, fazendo questionamento com ela, ela vai se especializando naquele tema.

Vai chegar uma hora que ela vai conseguir te responder com uma certa precisão. Mas não vai ser ali na primeira, segunda pergunta que você vai fazer para ela. Vai levar um tempo. Por quê? Porque ela está aprendendo ali com você. Apesar que esses modelos de IA generativa, eles já são pré-treinados. Quando você fala em um determinado assunto com ela, você está com um chat aberto ali, está falando com ela, ela vai se especializando naquele tema.

Quando você abre um outro chat, um outro prompt, ele está voltando para a estaca zero. Então, você vai começar toda aquela fase de aprendizado, pode-se dizer assim, novamente, aquela interação novamente. Tomar cuidado quando for usar a generativa.

para falar de um tema que não tem a propósito, né? Tem que ter algum propósito ali, você tem que dar algum objetivo, um direcionamento ali para IA. Eu costumo brincar com o pessoal, né? Você tem que dar migalhas para IA, para ela ir seguindo o caminho.

Eu estava até lembrando aqui, Pablo, do framework, que era exatamente isso, né? Que era do Zeca. Até lembrei aqui o Eduardo. Dele falando que era isso, né? Você tem que dar contexto para a Iago. Você tem que pedir para ela entender aquele contexto, né? Para ela, entre muitas aspas aqui, ler aquele contexto. E isso faz muito sentido. E aí, Hélio, eu queria... A gente estava partindo para o finalzinho do nosso episódio, porque, enfim...

que é bom, passa rápido, né? É... Mas você já está super convidado pra voltar aqui tendo qualquer novo case, lembrou de algum outro ponto, quer trazer mais alguém, a gente está sempre de braços abertos, a comunidade aqui é pra isso. Eu vou deixar também aqui o LinkedIn do Hélio na descrição desse episódio, pra se você quiser entrar em contato com ele, vale muito a pena seguir o Hélio, ele posta coisas muito legais no LinkedIn, está sempre postando cases, que depois acabam virando pílulas aqui também. E aí, Helinho, eu queria te pedir dicas, assim...

Você é uma pessoa que está nessa situação, trabalha, de repente, numa área de TI ou até em outra área, viu uma oportunidade de usar IA. Qual seria uma dica que você dá para essa pessoa? Alguma dica, não sei, de ferramenta ou de melhores práticas? A gente já falou um pouquinho aqui, você falou sobre essa parte das migalhas, que é muito bom, de pensar no propósito de por que você quer usar IA, essa IA vai melhorar o seu processo, enfim, a sua vida em quê?

Mas tem alguma outra dica que você gostaria de deixar aqui para a galera também?

Primeiramente, acredita na sua ideia, porque muitas vezes, quando você para para imaginar, putz, eu tenho uma ideia aqui que eu preciso tirar do papel, mas eu não faço ideia como usar IA para isso. A IA, nada mais é ali, vai receber uma...

um conjunto de informações e vai lá te retornar uma outra massa de dados. Então, pense que não é que ela está substituindo a sua tarefa, que ela consiga ali agregar nas suas tarefas do dia a dia, como, por exemplo, uma parte. Eu vou dar um exemplo.

Que simples. Eu nem tenho todas as informações na minha base, mas a IA, eu montando um contexto para ela, com a massa de dados que eu tenho, ela consegue complementar as outras informações que faltam. A probabilidade de ela errar é mínima.

E quando há essa oportunidade de melhorar os dados, a gente leva para a curadoria. Isso é muito comum com quem mexe com IA. E mexendo com Gemini, GPT, é tudo via API. Então, você ali está acostumado de fazer seu script em Python, em Java. Você vai montar um conector, vai ali gerar uma chave para chamar a API.

E aí você faz a conexão como se você estivesse conversando com prompt direto na interface do site. Quando há essa oportunidade de você montar um orquestrador para ele estar ali chamando a IA de tempos em tempos, você vê que não é tudo isso, que é o que o pessoal tem bastante. O pessoal acha que é bem complexo essa interação, essa integração com a IA generativa.

Acho que para alguém que é mais técnico, isso fica mais fácil, né? Para alguém que não é técnico, talvez fique um pouquinho mais abstrato, um pouquinho mais complexo de entender, mas assim, essas dicas do Elio são de fato muito boas.

Mas eu queria saber, assim, uma curiosidade sua. Qual é a sua preferida, assim, a sua queridinha? E aí, fala pra gente. Eu tô falando porque, por exemplo, eu tô começando a usar... Todo mundo tava vendo, fala. Eu estava no LinkedIn, tava vendo todo mundo falando do tal do Claude lá. Aí eu comecei a usar. E realmente eu tô super gostando. Uso muito mais, assim, pra produção de conteúdo e tal, tal, tal. Queria, assim, curiosidade mesmo.

Qual é a sua queridinha aí do momento que você usa? Pode ser no âmbito pessoal, no trabalho?

Não é porque eu participo da comunidade da Google, mas eu gosto muito do Gemini. Eu vejo assim, o Gemini é muito competitivo comparado com o ChatGPT. Pelo menos as informações que ele retorna, eu vejo que elas são muito mais precisas. Eu acho mais fluido também, não sei. Eu acho o ChatGPT, sei lá, meio, além de pesado, literalmente, sei lá, demora mais, eu também gosto, particularmente, do Gemini. Só troquei o Gemini pelo Clouder mesmo.

Cada IA tem a sua particularidade. Tem umas que são melhores para a imagem, outras para a música. Esse dia mesmo eu postei um artigo falando sobre isso, de como você potencializar uma música ali que te leva para aquela sensação de túnel, que melhora a sua concentração.

Hoje tem diversas e a generativa que você pode estar usando no seu dia a dia para otimizar, melhorar a performance, não só no trabalho, mas para a sua vida pessoal. Eu, como eu passo boa parte do meu tempo ali, estou desenvolvendo, estou programando.

Às vezes eu sinto falta ali de entrar naquela concentração, tô com várias ideias na cabeça, mas eu preciso daquele momento de entrar no túnel ali e começar a me concentrar. Eu uso ali um som ali que eu sei que ele vai me deixar ali centrado e foi um som criado por IA Generativa.

para além da tecnologia, né? Tá certo. E quem nunca também, né? Vou para uma cidade nova, vou viajar, monta um roteiro aqui para mim, com base nisso, nisso, naquilo. Não tinha pensado nessa não, hein? Não tinha pensado nessa não. Que isso, Pablo? Que isso? Não, não, não.

Já vi muitas vezes, né? Pra melhorar um roteiro de viagem e tal. Funciona super bem. Funciona super bem. Nesse exemplo aqui, eu usei o chat GPT. Mas, enfim, não sei se tem alguma outra melhor pra isso. E é o que o Ed falou, né? Tem muitas IAs. Então, assim, acaba que cada uma é específica pra uma coisa. Eu uso bastante uma também, que agora não tô me lembrando o nome, pra pegar referências. Ela é muito boa de pesquisa, assim, né? É uma pesquisadora.

para pegar referência de algum artigo, de alguma coisa. Então, é isso. Hoje tem muitas opções de IAs para você usar. Depois de tudo que nós conversamos aqui, vocês entenderam a sacada de como a IA está transformando o nosso dia a dia? Ou seja, eu consigo me concentrar para fazer uma tarefa, mas não por muito tempo. Mas com a ajuda da IA, eu consigo prolongar isso.

Até para isso, né, Helio? Isso é muito poderoso, né? Até para esse tipo de coisa, que não é uma coisa que normalmente eu acho que as pessoas, de uma maneira geral, pensariam em usar IA. É, a IA, porque o pessoal fala, até respondendo lá uma das perguntas que você fez, IA, tipo, substituir o meu trabalho. Na verdade, não é questão de substituir. Você sempre vai estar no comando. Você vai estar usando a IA ali para melhorar o seu resultado, para...

agregar valor para o negócio, para a sua vida, para a comunidade. Hoje, eu uso IA para quase tudo na minha vida hoje. IA está praticamente presente em quase tudo que eu faço. Em nenhum momento eu coloco a IA para resolver uma tarefa. Não.

ela melhora o resultado que eu entrego. Ou me dá ali dicas de como que eu posso estar fazendo algo mais pensando ali fora da caixa, algo diferente. Porque a ideia aqui não é você só fazer o que precisa ser entregue. Tem que inovar, tem que fazer coisa nova, algo que ainda não existe, algo que ninguém tentou. Então eu uso muito e é para isso.

Ela é uma boa companheira pra isso mesmo. Elin, eu queria muito te agradecer, um, por ter topado vir falar com a gente, dois, por ter mandado pílulas, três, por ter indicado os novos convidados que já vieram falar aqui. Por um negócio aí, que é baixo dor, mas aqui a gente fala de baixo dor. Ele está sem dormir. E mesmo assim, ele não declinou. O homem tá aqui sem dormir, ainda conseguiu concatenar ideias. Se eu fico sem dormir hoje em dia, filho, não concatendo nenhuma ideia, ele ainda tá aqui dando dicas de ar pra gente. Olha só.

Mas também não sabemos ser ele que está falando. Pode ser também o Maiar que está aqui falando com a gente. A gente não sabe. Veremos lá na frente. Fica aí o questionamento. Eu vou soltar um spoiler aqui. Talvez seja o Maiar. Casando isso que você falou agora...

Uns minutos antes, né, da gente começar o podcast aqui, eu tava fazendo aqui uns testes de uma solução que eu tô assistindo uma live no YouTube, por exemplo, e a minha IA generativa tá fazendo captura de tela e tá me dando informações detalhadas de itens que eu possa querer adquirir num certo momento. E aí ele manda a notificação pelo celular sem eu assistir a live. Olha aí. Olha que top. É uma secretária aí. Botando a IA pra trabalhar por ele, tá certíssimo?

Muito bom, muito bom. Muito bom, Elinho, muito bom. Muito obrigada, viu? Já temos pelo menos umas três pilas aí pra fazer, viu? Opa, estamos sempre abertos. Você sabe onde, nesse mesmo bate canal aqui, já sabe onde encontrar a gente. E é isso, muito, muito obrigada. Vamos continuar em contato. E tendo novidades, a gente se fala aqui.

Muito obrigado pela oportunidade. Peço desculpa aí se eu enrosquei em alguma resposta, se eu não respondi algum questionamento. Jamais, o prompt foi dado, certinho, a IA respondeu certinho. Muito bom, muito bom. Foi muito legal o nosso papo aqui. Gente, gostei bastante. Que bom, volte mais vezes. Volte mais vezes.

contribuir mais vezes com a comunidade. Obrigado, Pablo. Tamo junto, meu amigo. Até a próxima, pessoal. Valeu, gente. Obrigada. Beijo. Tchau, tchau.