Links, textos e fontes usados para montar a apresentação “A Empresa que Aprende”.
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Referências para a tese principal: IA está caminhando para infraestrutura, e a vantagem passa a depender do que a empresa constrói e aprende com o uso.
Satya Nadella
Texto sobre IA, empresas, capital humano, token capital, aprendizado organizacional e o risco de concentrar valor nos modelos de fronteira.
Uso no material
Base conceitual para a tese de que empresas precisam construir sistemas próprios de aprendizado, não apenas consumir modelos.
Simon Wardley / Wardley Maps
Livro aberto sobre mapeamento estratégico e o arco de evolução tecnológica: Genesis → Custom Built → Product → Commodity.
Uso no material
Base para a ideia de que tecnologias fortes começam como vantagem e depois viram infraestrutura.
Simon Wardley
Palestra sobre estratégia, mapeamento e como navegar mudanças tecnológicas avançando a partir do que já se conhece.
Uso no material
Apoio à leitura de evolução e posicionamento estratégico diante da IA.
Referências para maturidade organizacional, diagnóstico, pilotos, governança e construção de capacidade interna.
Vinícius Gracia / Israell Paccamicio
Documento de apoio sobre imersão, diagnóstico, pilotos, capacidade interna, governança, escala e evolução contínua.
Uso no material
Base para os checklists de maturidade, due diligence e avaliação de projetos.
NIST
Referência para governança, mapeamento de riscos, medição e gestão de sistemas de IA.
Uso no material
Apoio ao checklist de governança, risco e avaliação.
Referências para tratar agentes como software real: execução durável, sandbox, aprovações humanas, evals, observabilidade e rollback.
Vercel
Apresentação do framework open-source Eve para construir, rodar e escalar agentes em produção.
Uso no material
Exemplo de agentes tratados como software sério, com durable execution, sandbox, human-in-the-loop approvals, subagents, evals, observabilidade, CI e rollback.
Addy Osmani / Google
Texto sobre trabalhar com agentes em ciclos — gerar, avaliar, corrigir — tratando engenharia assistida por IA como um loop disciplinado.
Uso no material
Apoio à ideia de que agentes em produção exigem avaliação e iteração contínuas, não execução cega.
Glean
Plataforma de busca corporativa e assistentes/agentes sobre o conhecimento interno da empresa.
Uso no material
Exemplo de produto que conecta memória corporativa a agentes que agem sobre o trabalho real.
Jumpad
Startup de agentes de IA aplicados ao trabalho operacional das empresas.
Uso no material
Exemplo de produto de agentes em produção.
Referências para o argumento de que IA barateia produção, mas aumenta a importância de avaliação, observabilidade e disciplina.
Charity Majors
Texto sobre IA, geração de código, validação, produção, observabilidade, evals e a ideia de que sistemas não determinísticos exigem mais disciplina, não menos.
Uso no material
Base para a frase “Quanto mais barato fica produzir, mais caro fica saber se aquilo presta.”
Charity Majors
Ensaio sobre o descompasso entre entusiasmo e ceticismo com IA, e por que disciplina de engenharia e avaliação seguem sendo decisivas.
Uso no material
Aprofundamento do argumento sobre disciplina e avaliação em sistemas com IA.
Referências para discutir como empresas grandes também erram transições tecnológicas, seja por subestimar a mudança ou por reagir com pânico operacional.
Gergely Orosz / The Pragmatic Engineer
Artigo sobre a reorganização de engenharia da Meta em torno de IA.
Uso no material
Anedota estratégica sobre urgência sem estratégia, métricas ruins e risco de destruir capacidades internas.
Mitchell Hashimoto
Comentário sobre empresas e founders superestimando IA e relaxando salvaguardas de engenharia.
Uso no material
Apoio ao argumento de que IA pode gerar pânico operacional.
Reuters
Notícia de novembro de 2022 sobre cortes na unidade de devices da Amazon, com menções a pessoas ligadas a Alexa.
Uso no material
Exemplo de timing ruim em transição tecnológica.
Ars Technica
Artigo sobre Alexa como área deficitária e cortes afetando a divisão.
Uso no material
Apoio ao exemplo Amazon/Alexa.
OpenAI
Anúncio oficial do ChatGPT.
Uso no material
Referência para o marco da interface conversacional em novembro de 2022.
Temas que ajudam a expandir a discussão, mas não precisam aparecer como blocos centrais da apresentação.
Categoria conceitual
Referência conceitual para o argumento de que modelo não é moat e que empresas precisam de portabilidade.
Uso no material
Explicar por que a vantagem não pode depender apenas de acesso ao melhor modelo.
Categoria conceitual
Categoria de produtos e práticas que tornam documentos, decisões, CRM, tickets, reuniões, políticas e playbooks acessíveis com permissão e confiança.
Uso no material
Base para o argumento “antes de agentes, memória”.