A Pós-Graduação em Engenharia de Dados Para Inteligência Artificial é um programa de extensão Lato Sensu voltado a profissionais que desejam atuar na interseção estratégica entre Engenharia de Dados, Inteligência Artificial e o desenvolvimento de sistemas inteligentes baseados em LLMs e Agentes de IA, com foco em aplicação prática e arquitetura de soluções. O Programa é reconhecido pelo MEC e concede título de especialista.
Pense na janela de contexto como a memória de trabalho do LLM. Assim como um ser humano consegue manter apenas algumas informações ativas na mente enquanto resolve um problema, o LLM tem um limite de texto que consegue “enxergar” ao mesmo tempo.
No fim das contas, o futuro do software não será definido por quem digita mais rápido ou produz mais código. Será construído por quem consegue pensar melhor antes de executar. Por quem sabe organizar ideias, deixar intenções explícitas e guiar as máquinas na direção certa. Em um mundo cada vez mais automatizado, vence quem sabe usar o conhecimento para desenhar o caminho com clareza antes de pedir que a tecnologia o percorra.
Para compreender a engenharia de software através do SDD, é necessário analisar como os Agentes de IA consomem e processam essas especificações. Em uma arquitetura agêntica avançada, arquivos como SPEC.md e PLAN.md não são meramente lidos como documentos passivos; eles são injetados estrategicamente na janela de contexto do LLM a cada turno de conversação, moldando fundamentalmente o comportamento do modelo.
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.
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