O que a Salesforce aprendeu após lançar mais de 20 mil agentes de IA? 📝

Fala Data Hackers! Nesse clima de Copa do Mundo, bora abrir a semana conferindo as novidades envolvendo IA e dados?

Essa é a newsletter do Data Hackers, a melhor forma de iniciar a semana por dentro das principais novidades do mundo dos dados e IA. Já estamos na edição 400 da newsletter, da pra acreditar?

Aproveitando, esses são alguns dos destaques de hoje:

• Unico acusa Serasa do maior roubo de dados biométricos da história do Brasil

• Nubank treinou um modelo de IA que nenhum concorrente pode copiar

• LLM Wiki: Um padrão para construir bases de conhecimento pessoais usando LLMs

• 5 métricas para avaliar agentes de IA

• Combinando o Claude Code com modelos locais para reduzir custos

• Utilizando AI Agents para gerar uma camada semântica

• Data Bridge: a revolução da Netflix no movimento de dados

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O que a Salesforce aprendeu após lançar mais de
20 mil agente de IA?

Após implementar mais de 20 mil agentes de IA, a Salesforce revela lições valiosas. A principal descoberta? A dificuldade não está na construção do agente, mas no que acontece depois. Com desafios como inconsistência nos comportamentos dos agentes e a importância de práticas iterativas, eles compartilham insights sobre como alinhar agentes à realidade empresarial, garantindo confiabilidade e eficiência. A combinação de workflows determinísticos com a adaptabilidade de AI probabilística se torna essencial. Um aprendizado que redefine o sucesso na implantação de agentes em grande escala. (em Inglês)

OUTROS TÓPICOS

Unico acusa Serasa do maior roubo de dados biométricos da história do Brasil

Um escândalo gigante no mundo dos dados: a Unico, especializada em identidade digital, está acusando a Serasa de roubo de dados biométricos, naquele que pode ser o maior caso do tipo no Brasil. Segundo a Unico, a Serasa e a ClearSale teriam usado informações de biometria facial indevidamente para turbinar suas bases de dados. A Serasa nega tudo, mas o caso já envolve perícias criminais e disputas judiciais pesadas. (em Português)

Nubank treinou um modelo de IA que nenhum concorrente pode copiar

O Nubank desenvolveu um modelo de IA que está causando impacto no mercado: após treinar sobre 100 bilhões de transações, o nuFormer atua na decisão de crédito em tempo real no Brasil e no México. A arquitetura por trás, que usa joint fusion, é ousada e pouco comum no setor. Neste carrossel do Instagram, eles explicam como tudo funciona: dos benefícios do late fusion aos resultados que desafiam qualquer concorrente. (em Português)

LLM Wiki: Um padrão para construir bases de conhecimento pessoais usando LLMs

Explorando uma nova abordagem para criar e manter bases de conhecimento pessoais com LLMs, o LLM Wiki vai além das técnicas tradicionais de RAG e propõe a construção de uma wiki persistente e estruturada. Em vez de reindexar informações em cada consulta, o sistema integra dados novos de forma contínua, enriquecendo o conteúdo com cada fonte. Imagine uma wiki atualizada automaticamente por um LLM que transforma suas perguntas e fontes em um recurso cada vez mais valioso ao longo do tempo: essa nova dinâmica promove uma manutenção de conhecimento eficiente e menos redundante, tornando a ideia de um segundo cérebro pessoal uma realidade palpável. (em Inglês)

5 métricas para avaliar agentes de IA

Criou um agente de IA e precisa saber se ele está funcionando bem? Este artigo detalha cinco métricas essenciais que você deve acompanhar para garantir que seu agente de IA não se torne um pesadelo caro e sem utilidade. Da qualidade do output ao uso de tokens e a eficiência das etapas, entenda como essas métricas ajudam a manter seus agentes confiáveis e eficientes. (em Inglês)

Combinando o Claude Code com modelos locais para reduzir custos

Acha que sessões de programação com Claude Code são caras? Você não está sozinho. Este artigo mostra como usar modelos locais pode cortar custos e se livrar das limitações das API externas: modelos bem escolhidos não só são suficientes para tarefas como auto completamento de código e debugging como também eliminam as dores de cabeça com limites de taxa e erros nas sessões. E tudo isso sem impactos no desempenho. (em Inglês)

Utilizando AI Agents para gerar uma camada semântica

Neste artigo, conhecemos o “Semantic Layer Generator”, um sistema de agentic AI que promete acabar com a lacuna entre esquemas de banco de dados normalizados e as tabelas prontas para consulta que os analistas realmente precisam. Em cinco fases, ele transforma automaticamente esquemas brutos e perguntas de negócios em visões otimizadas e prontas para produção em segundos, eliminando semanas de modelagem manual e permitindo consultas analíticas mais rápidas e eficientes. Com novos avanços em LLMs e padrões de orquestração agentic, o processo de construção da camada semântica pode ser finalmente automatizado sem perder qualidade. (em Inglês)

Data Bridge: a revolução da Netflix no movimento de dados

No blog da Netflix, conhecemos o Data Bridge, uma inovação que padroniza e simplifica a movimentação de dados no ecossistema gigante de datastores da empresa. Com uma infraestrutura unificada, a plataforma reduz sobrecargas e melhora a governança de dados: a ideia é que os usuários se concentrem na intenção, sem se preocupar com detalhes da implementação. A Netflix eliminou o caos da fragmentação de ferramentas com este controlador incrível que já movimenta mais de 300 mil jobs por semana! (em Inglês)

DICA DE VÍDEO

Como começar na área de dados e IA em 2026?

Neste episódio, Gabriel Lages e Paulo Vasconcellos trocam uma ideia sobre as habilidades essenciais pra entrar na área de dados e IA, respondem se Python ainda é uma boa aposta e falam sobre como usar IA sem dependência. Eles também falam sobre o que as empresas estão buscando nos profissionais hoje e dão dicas de como se preparar para o futuro. Vai perder essa visão prática do mercado? (em Português)

MEME DA SEMANA

DATA VISUALIZATION DA SEMANA

Será que o Elon Musk vem cumprindo suas promessas ao longo dos anos nos negócios?

O New York Times analisou as promessas de Elon Musk desde 2011, contando aquelas feitas no Twitter e em chamadas de resultados da Tesla. Embora o número de declarações tenha aumentado, o número de promessas cumpridas por ano permanece quase inalterado. Já a taxa de promessas não cumpridas parece estar crescendo nos últimos cinco anos… (em Inglês)

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

• Kaggle 5-Day AI Agents Intensive - Vibe Coding Course - 15 a 19 de junho - Online

• GitHub Copilot Dev Days São Paulo - 16 de junho - São Paulo/SP

• AWS Student Builder UFABC: Renascendo na era da IA - 16 de junho - Santo André/SP

• Encontro IA de junho na Oracle - 18 de junho - São Paulo/SP

• TDC Floripa - 22 a 24 de julho - Florianópolis/SC e Online

  Obs: gostaria de ter seu evento divulgado aqui? Basta compartilhar ele em nosso canal do slack.