Se você tem curiosidade sobre o futuro da inteligência artificial e como agentes inteligentes estão transformando o mercado, vale a pena conferir o 95º DS&ML Meetup do Nubank, com o especialista em IA Sandeco Macedo. Nesta edição, mergulhamos em como agentes inteligentes, Large Language Models (LLMs) e interfaces conversacionais estão moldando o futuro e abrindo novas oportunidades para inovação e produtividade.

Sandeco é doutor pela Universidade Federal de Goiás e professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás, além da própria UFG. Autor de seis livros sobre inteligência artificial e criador de um canal no YouTube com milhares de seguidores, ele trouxe ao meetup uma apresentação rica e instigante sobre agentes inteligentes, destacando sua relevância no atual momento tecnológico.

O que são agentes inteligentes?

Agentes inteligentes são sistemas capazes de perceber o ambiente ao seu redor, tomar decisões com base nessas percepções e agir para atingir objetivos específicos. Pense neles como entidades autônomas — como assistentes virtuais ou processos automatizados — que funcionam de forma independente, guiados por regras, metas ou mecanismos de aprendizado.

Sandeco explicou que esses agentes variam desde sistemas reativos simples, como luzes automáticas acionadas por sensores de movimento, até agentes mais sofisticados que utilizam algoritmos avançados de machine learning (ML) e deep learning (DL). Enquanto os sistemas reativos apenas respondem a estímulos sem memória, os mais avançados analisam dados históricos, detectam padrões e adaptam suas ações de forma dinâmica.

Um bom exemplo são os sistemas de recomendação da Netflix ou da Amazon, que personalizam a experiência do usuário com base em comportamentos e preferências anteriores.

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Contexto histórico: Alan Turing e o Teste de Turing

Para entender a fundo os agentes inteligentes, voltamos a uma pergunta fundamental feita por Alan Turing em 1950: “Máquinas podem pensar?”. Foi a partir disso que ele propôs o famoso Teste de Turing: um experimento que busca determinar se uma máquina consegue se comportar de forma indistinguível de um ser humano.

No teste, uma pessoa interage por texto com um humano e uma máquina, sem saber quem é quem. Se ela não conseguir diferenciar com precisão, diz-se que a máquina demonstrou inteligência. Para Turing, a chave estava na imitação, ideia que continua no centro do debate sobre a IA. Agentes inteligentes não têm consciência: eles imitam comportamentos humanos. Sandeco destacou que isso inclui tanto ações benéficas quanto comportamentos problemáticos, reforçando a importância de ética e supervisão humana no desenvolvimento da IA.

Como funcionam os Large Language Models (LLMs)

Um dos pontos altos do meetup foi a explicação sobre os LLMs — os grandes modelos de linguagem que são base de tecnologias como ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek e Grok.

Esses modelos usam uma arquitetura chamada transformers, ideal para lidar com dados sequenciais, o que os torna extremamente eficientes no processamento de linguagem. Sandeco explicou o conceito de tokenização: os textos são divididos em pequenos pedaços chamados tokens (palavras ou subpalavras), e os LLMs aprendem a prever qual será o próximo token com base em padrões treinados anteriormente.

Por exemplo, ao receber a frase “A capital do Brasil é…”, o modelo prevê com alta probabilidade que o próximo token será “Brasília”. Com essa lógica repetida bilhões de vezes, os LLMs conseguem gerar textos coerentes e fluentes, imitando com naturalidade a linguagem humana.

Conheça a Crew AI

Um dos momentos mais empolgantes da noite foi a discussão sobre a Crew AI, uma biblioteca criada por uma startup brasileira avaliada em cerca de R$300 milhões e reconhecida por gigantes como a Nvidia. Com apoio de nomes como Andrew Ng, a Crew AI permite criar agentes inteligentes organizados em equipes hierárquicas e colaborativas, como em uma empresa.

Essa biblioteca possibilita automatizar fluxos de trabalho complexos, como o gerenciamento de processos de negócios ou a coordenação de tarefas entre vários agentes. Ela representa um avanço significativo: agentes que se comunicam, delegam e resolvem problemas juntos, de forma eficiente.

Demonstração prática de agentes inteligentes

Durante o evento, Sandeco fez uma demonstração prática poderosa. Ele mostrou como um agente pode automatizar tarefas de redes sociais: processar e melhorar uma imagem, gerar uma descrição contextualizada e engraçada, e criar uma legenda envolvente, tudo isso de forma autônoma.

Os agentes, interligados, conduziram o processo de ponta a ponta, com a postagem sendo feita automaticamente no Instagram. Uma verdadeira pipeline Texto para Ação. Esse exemplo revelou o potencial dos agentes inteligentes para reduzir a intervenção humana e liberar tempo para que as pessoas foquem em criatividade e decisões estratégicas.

Interfaces conversacionais e automação

Sandeco também abordou as interfaces conversacionais, que vêm ganhando espaço como alternativa às tradicionais interfaces gráficas. Essas interfaces, baseadas em texto ou voz, permitem que pessoas interajam com a tecnologia de maneira natural, tornando a experiência muito mais simples.

Em uma demonstração ao vivo, Sandeco interagiu com um agente via WhatsApp. Ele pediu, por exemplo, que o sistema identificasse os produtos e vendedores que mais venderam em uma base de dados em CSV. O agente não apenas entendeu o pedido como escreveu código em Python, processou os dados e respondeu em áudio, com insights claros e diretos. Foi uma amostra impressionante de como essas interfaces podem transformar a forma como acessamos informações e tomamos decisões.

O que vem pela frente: reflexões e recomendações

Encerrando o encontro, Sandeco refletiu sobre o papel dos desenvolvedores em um mundo cada vez mais moldado pela IA. Para ele, estamos entrando na era do pair programming com sistemas de IA, em parceria entre humanos e máquinas.

Esses agentes não substituem pessoas, mas ampliam nossas capacidades, assumindo tarefas repetitivas e operacionais. Isso permite que profissionais foquem em inovação e resolução de problemas mais complexos. A recomendação de Sandeco foi clara: encare a IA como uma aliada, e não como ameaça. Avalie seu trabalho atual, identifique atividades repetitivas e comece a pensar em como automatizá-las. Isso é fundamental para manter a relevância profissional nesse novo cenário.

À medida que a inteligência artificial avança rapidamente, compreender agentes inteligentes e suas aplicações deixa de ser diferencial e passa a ser essencial. No Nubank, seguimos comprometidos com a inovação e com o compartilhamento de conhecimento que empodera pessoas. Vamos juntos explorar o futuro da tecnologia, e construir o futuro roxo.

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