Na Parte 1 desta série, exploramos o conceito de Spec-Driven Development e por que especificações estão substituindo código como a fonte de verdade no desenvolvimento de software. Na Parte 2, mergulhamos na arquitetura conceitual do SDD. Agora é hora de colocar a mão na massa: quais ferramentas estão dando forma a essa nova engenharia de software?
No contexto de SDD, a palavra “especificação” deixa de significar aquele documento estático, criado em um editor de texto, exportado em PDF e esquecido em alguma pasta do repositório. Ela passa a representar algo vivo. Um artefato que evolui junto com o software, que acompanha as decisões do time e que faz parte do próprio fluxo de desenvolvimento.
Estamos vivendo um daqueles momentos raros na história do software. Algo comparável à passagem do Assembly para linguagens de alto nível ou à revolução que a nuvem e o DevOps trouxeram. Dessa vez, o protagonista é a Inteligência Artificial Generativa.
Pense em uma fábrica com vários departamentos em sequência. O produto final sai com defeito. O gerente de qualidade (a função de perda) identifica o problema e vai perguntando, de departamento em departamento, voltando do fim para o início: “o que vocês fizeram que contribuiu para esse defeito?” Cada departamento recebe sua fração de responsabilidade e faz pequenos ajustes no processo. Depois de centenas de rodadas de feedback, a fábrica passa a produzir com excelência. Isso é Backpropagation.
Esse é, sem exagero, o algoritmo mais importante da Inteligência Artificial moderna. Ele está por trás de tudo: desde o modelo que recomenda músicas no seu Spotify até os grandes modelos de linguagem que conversam com você. Vamos entendê-lo de verdade, de forma didática e objetiva.
Neste guia, vamos explorar as sete soluções de bancos vetoriais mais relevantes do mercado. Para cada uma, você vai entender o que ela é, qual problema resolve melhor e quando faz sentido escolhê-la.
Os Analistas de Negócios têm uma coleção de livros para ampliar suas mentes. Neste artigo, listamos os 8 Livros Para Iniciar sua Jornada em Análise de Negócios.
A decisão sobre como entregar o resultado de um projeto de Machine Learning ao cliente passa pelo que foi acordado com o cliente no começo do projeto. Aqui estão 10 Cenários de Como Entregar Um Projeto de Machine Learning.
Mas afinal, o que exatamente esse termo significa? E como ele se diferencia de conceitos como ETL, automação e scheduling? Este artigo responde a essas perguntas e oferece um panorama prático para quem quer entender (ou implementar) orquestração de nível profissional.
Se você está construindo ou usando aplicações baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como chatbots, Agentes de IA ou assistentes virtuais, existe uma vulnerabilidade que você precisa entender. Ela não é um bug de código tradicional, mas uma falha inerente ao design atual desses sistemas de IA. Seu nome é Prompt Injection (Injeção de Prompt).
Enquanto um foca na engenharia de transformação profunda, o outro é o rei da conectividade rápida. Neste post, vamos desvendar as características de cada um para que você tome a decisão certa para o seu projeto.
No mundo dos negócios, na saúde, na economia e em diversas outras áreas, a capacidade de prever tendências e comportamentos futuros é uma atividade cada vez mais comum. Um dos principais instrumentos para essa tarefa é a análise e modelagem de séries temporais. Compreender sua importância, bem como o papel das técnicas estatísticas e da Inteligência Artificial (IA) nesse contexto, capacita as empresas a tomar decisões mais informadas e aproveitar oportunidades emergentes. É o que trazemos agora para você, junto com um caso de uso.
O MinIO é uma plataforma de armazenamento de objetos de alta performance, compatível com a API do Amazon S3, e definido por software (Software-Defined Storage). Diferente de soluções legadas que tentam ser “tudo para todos”, o MinIO faz uma única coisa e a faz excepcionalmente bem: armazena dados não estruturados (fotos, vídeos, arquivos de log, backups, conteineres e modelos de ML) com velocidade e segurança.
A segurança em IA deixou de ser apenas um problema de proteção do modelo. Ela agora envolve governar a capacidade de agir. Em um mundo de agentes autônomos, proteger dados é importante, mas proteger decisões e ações tomadas em nosso nome é o verdadeiro desafio estratégico.
Vivemos um momento em que a Inteligência Artificial deixou de ser promessa e passou a ser infraestrutura. Ela já redefine setores inteiros, cria novas funções profissionais e impõe um novo critério de competitividade no mercado. Ter familiaridade com ferramentas de IA não é mais suficiente. Para manter relevância e empregabilidade em um cenário cada vez mais exigente, tornou-se essencial compreender como as tecnologias de IA funcionam por dentro e, principalmente, como transformá-las em soluções reais de negócio.