@Virgílio-Pereira-Lima Muito boa sua apresentação na segunda dia 26/5, e esse seu experimento cadastrado aqui!!
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(Feramenta Code Extractor Engine) Arqueologia do modelo de dominio a partir do codigo fonte -
Pensamento crítico: IA entrega dados, não verdades absolutasModelos de IA não são oráculos. São sistemas que operam com base no que aprenderam e sim, isso inclui falhas, ruídos e vieses.
AI Fluency também é saber questionar. Validar. Cruzar informações.
Reflexão prática:
Você confia 100% em um dado gerado por IA… sem olhar o contexto?Já se perguntou de onde vieram os dados que alimentaram aquele modelo?
Exercício: Use uma ferramenta de IA para gerar um insight ou recomendação. Em seguida, desafie-se a encontrar 3 argumentos contra aquela conclusão.
Esse hábito treina o que talvez seja a principal habilidade da era da IA: pensar com ela, mas não depender dela.
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Mentalidade de aprendizagem contínua: IA não é uma entrega, é uma jornadaA IA de hoje não será a IA de amanhã. O que não pode mudar é a vontade de aprender sempre mais.
Curiosidade é a nova competência técnica.
Autoavaliação sincera: Você separa algum tempo por semana para aprender algo novo?O quanto você se sente atualizado em relação ao que o mercado está fazendo com IA?
Desafio:
Escolha um tema relacionado a IA (automação, análise de dados, ética, etc.) e se comprometa a explorar esse tema por 30 minutos. Pode ser lendo, ouvindo um podcast ou vendo um vídeo. Depois: o que você pode aplicar disso na sua rotina? -
Cultura de experimentação: IA se aprende... usandoVocê não desenvolve fluência só com leitura. Assim como um idioma, IA se aprende testando, errando, ajustando e tentando de novo.
A cultura de AI Fluency da SQUADRA é encorajada pela curiosidade coletiva.
Perguntas para quebrar a inércia:
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Você já tentou usar alguma ferramenta de IA para resolver um problema real do seu dia a dia?
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O que te impede de experimentar?
Desafio:
Nos próximos 7 dias, teste uma nova ferramenta de IA.Não precisa ser revolucionária, apenas útil. Depois, conte pra alguém do seu time: “O que aprendi. O que funcionou. O que não funcionou.” -
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Copilot - Utilização do Copilot no Visual Studio 2022Criada por: Hudson Cadan Scheffer
Versão: 0.1
Última atualização: 19/05/2025
Estado atual: experimento ainda em fase de testes
Categoria: Escritores, Corretores e Revisores de Código.
Etapas da Transformação Digital em que atua: Build
O QUE É
- Trata-se de uma ferramenta baseada em inteligência artificial integrada
ao Visual Studio 2022, chamada GitHub Copilot. - A solução permite interação contextual com modelos de linguagem (LLMs) diretamente dentro do ambiente de desenvolvimento, facilitando a escrita, atualização e revisão de código.
- Conta com funcionalidades como sugestões Inline e Chat Edits, que permitem a criação ou modificação de trechos de código com base em regras de negócio fornecidas pelo desenvolvedor."
PARA QUE SERVE (VALOR PARA O NEGÓCIO)
- Com o prompt direcionado, acelera a implementação no código-fonte.
- Facilidade de esclarecer dúvidas diretamente no código.
- Facilidade de escrever métodos e classes.
- Garante flexibilidade ao permitir a escolha do modelo de LLM mais adequado ao cenário
VIDEO DA APRESENTAÇÃO
(apresentação não gravada)TECNOLOGIAS UTILIZADAS
- GitHub Copilot
- Visual Studio 2022
- Modelos de linguagem (LLMs) customizáveis
- Funcionalidades: Inline Suggestions e Chat Edits
COMO FUNCIONA
- Funcionalidade Inline:
Possibilidade de conversar com a IA diretamente nas linhas de código. - Funcionalidade Chat Edits
Através de uma janela de chat, a IA propõe a edição diretamente no arquivo, com
base na solicitação.
INSTÂNCIAS DE APLICAÇÃO
Cliente: VLI
Projeto: SICOFPROBLEMAS CONHECIDOS
- Algumas sugestões podem não estar aderentes aos padrões específicos do
projeto - Pode haver dependência excessiva da IA por desenvolvedores menos experientes
- Limitações na compreensão de contexto em arquivos muito extensos ou complexos
VISÃO DE EVOLUÇÃO / ROADMAP
- Treinamento interno dos times para utilização eficiente do Copilot
- Exploração de novas funcionalidades conforme evoluções futuras do GitHub
Copilot - Acompanhamento de métricas de produtividade para justificar adoção
contínua
- Trata-se de uma ferramenta baseada em inteligência artificial integrada
-
AI StudioCriada por: Paula Oliveira
Versão: 0.1
Última atualização: 16/05/2025
Estado atual: Produto ofertado pela GoToData ao mercado
Categoria: Plataforma de IA
Natureza da Ferramenta: Plataforma Low-Code de Dados e IA
O QUE É
IA Studio é uma plataforma de Dados e Inteligência Artificial projetada para coletar, enriquecer e aplicar dados em múltiplos contextos, com suporte a modelos de Visão Computacional, Linguagem Natural, Predição e Classificação. Oferece versatilidade, alto desempenho e resiliência, conectando de forma ágil o potencial da IA às demandas de negócios.
WORKSPACE
- para minerar, enriquecer, normalizar e analisar os seus dados
- para experimentar e comparar os modelos de IA de mercado
- para treinar e retreinar os seus próprios modelos de IA sem codificar
MARKETPLACE
- mais de 500 fontes de enriquecimento de dados integradas
- mais de 600 modelos de IA proprietários pré-treinados
- todos os modelos IA das BigTechs integrados
ORCHESTRATOR
- para replicar os seus modelos de IA
- para integrar os modelos de IA aos seus sistemas
- para orquestrar os seus modelos de IA
PARA QUE SERVE (VALOR PARA O NEGÓCIO)
O AI Studio é o caminho mais ágil, descomplicado e econômico para integrar o universo da IA, ao seu negócio.
Com uma ampla variedade de modelos pré-treinados, sendo alguns proprietários e outros integrados a partir de líderes globais, o AI Studio oferece versatilidade, desempenho e resiliência, além de agilidade para conectar o universo da IA aos negócios.
TECNOLOGIAS UTILIZADAS
- AI Studio
- LLM
- Computer Vision
- Machine Deep Learning
- AWS
- Tensor Flow
- Keras
- Torch.AI
- Theano
- Cohere
- OpenAI
- Azure
- GCP
COMO FUNCIONA
WORKSPACE que integra, em um único ambiente visual e escalável, todas as etapas do ciclo de vida de projetos de IA, com pipelines automatizados para:
- Ingestão, limpeza, normalização e enriquecimento de dados
- experimentação, teste e comparação de modelos pré-treinados proprietários com benchmarking automatizado via integração com os principais players de mercado.
- treinamento, ajustes de parâmetros (tuning) e re-
treinamento de modelos de IA, com versionamento e rastreabilidade. - deploy rápido, simples e escalável com integração via API
- monitoramento da performance dos modelos e respectiva qualidade dos dados
- MARKETPLACE de IA com enriquecimento de dados e modelos pré-treinados disponíveis para experimentação, personalização e integração.
- Data Enrichment de pessoas físicas, jurídicas, produtos e mercados via integração com mais de 500 datasets de fontes privadas e públicas
- mais de 630 modelos de IA proprietários pré-treinados disponíveis para integração e consumo
- todos os modelos IA das BigTechs disponíveis para experimentação, integração e consumo
ORCHESTRATOR que coordena a execução de modelos de IA, garantindo escalabilidade, eficiência e governança em todo o ciclo de operação.
- Pipeline automatizado para a execução dos modelos de IA, em diferentes contextos
- Gerenciamento de versões com histórico de alterações e rollback
- Integração com múltiplos ambientes (nuvem, local, edge), garantindo interoperabilidade com outras aplicações e sistemas via API.
- Monitoramento da performance dos modelos, detectando desvios (data drift, queda de acurácia)
- Rastreabilidade com histórico e log de parâmetros, origem dos dados e resultados em conformidade regulatória (LGPD, IA Act)
INSTÂNCIAS DE APLICAÇÃO
Furukawa
Irani
Unimed
PROBLEMAS CONHECIDOS
N/A
VISÃO DE EVOLUÇÃO / ROADMAP
N/A
LINK DO GIT
N/A
-
Smart Risk Prevention - Prevenção de acidentes de trabalhoCriada por: Paula Oliveira
Versão: 0.1
Última atualização: 16/05/2025
Estado atual: Produto ofertado pela GoToData ao mercado, disponível dentro do AI Studio
Categoria: Processamento e análise de imagens e textos
Natureza da Ferramenta: Solução de visão computacional
O QUE É
- O Smart Risk Prevention é uma solução de IA com visão computacional que monitora os espaços de trabalho em tempo real, identificando fatores de risco no ambiente e comportamentos inseguros dos trabalhadores.
- Integrado ao ciclo PDCA de melhoria contínua, ele potencializa a prevenção de acidentes e a segurança no trabalho de forma inteligente e proativa.
- A solução Smart Risk Prevention se trata de um workflow inteligente com modelos de IA especializados na predição e identificação dos fatores de risco de acidentes de trabalho, tais como ausência de EPIs, sono, fadiga e dor. Com esta solução de IA inovadora, as empresas industriais têm acesso a informações imprescindíveis para o monitoramento e prevenção de riscos.
PARA QUE SERVE (VALOR PARA O NEGÓCIO)
- Os comportamentos de risco são uma das principais causas de acidentes do trabalho no Brasil e, frequentemente, violam recorrentemente as políticas e práticas de segurança das empresas.
- Em 2022, 57,4% dos acidentes de trabalho foram causados por fatores humanos, sendo que 37,2% desses fatores foram relacionados a comportamentos de risco, segundo dados do Anuário Brasileiro de Proteção (2022)
- Comportamentos de Risco mais relacionados a acidentes do trabalho:
1o A falta de atenção é o comportamento de risco mais comum, responsável por 28,6% dos acidentes. Entre as suas causas estão a displicência, a sonolência, a utilização de celulares e outros aparelhos individuais durante as atividades, no deslocamento nas áreas da empresa, ao dirigir, o estresse e fadiga severa.
2o a ausência ou mau uso de EPIs é o segundo do ranking de comportamentos de risco sendo, responsável por 17,6% dos acidentes, implicando, frequentemente, em lesões físicas, em cortes, choques elétricos, exposição a substâncias tóxicas etc.
3o a violação das normas de segurança é o terceiro, sendo responsável por 11,0% dos acidentes, os quais, frequentemente ocorrem pelo acesso a áreas proibidas, ausência de cintos de segurança e utilização de celular, cigarros e outros distratores, ao conduzir veículos como empilhadeiras, caminhões etc.
4o autoconfiança que, quando excessiva, pode levar à subestimação dos perigos potenciais, à negligência de protocolos e incitar comportamentos imprudentes.
O Smart Risk Prevention atua na detecção de comportamento e fatores de risco, mitigando problemas e acidentes para as empresas que o utilizam no seu dia a dia, protegendo vias e impulsionando negócios.
Através da smart risk prevention, as empresas obtêm:- Detecção de EPIs;
- Biometria de faces;
- Detecção de sinais de risco;
- Perfil de risco por trabalhador;
- Mapa de calor de risco das áreas monitoradas;
- Alerta de risco de iminência de acidente de trabalho;
- Predição do risco de acidentes de trabalho por trabalhador.
TECNOLOGIAS UTILIZADAS
AI Studio
- LLM
- Computer Vision
- Machine Deep Learning
- AWS
- Tensor Flow
- OpenAI
- Azure
- GCP
COMO FUNCIONA
O roadmap de implantação do Smart Risk Prevention é composto pelas fases de Treinamento dos Modelos de IA, Setup e Ongoing.
As ofertas utilizam modelos de IA pré-treinados, já os Discoverys preveem o treinamento de modelos especialistas para os problemas de negócio do cliente.
INSTÂNCIAS DE APLICAÇÃO
IRANI PAPEL E EMBALAGEM S.A. – Foi implementada uma solução para detectar perigos e mitigar riscos de acidentes do trabalho na operação com máquinas e equipamentos.
PROBLEMAS CONHECIDOS
N/A
VISÃO DE EVOLUÇÃO / ROADMAP
N/A
LINK DO GIT
N/A
