Contribuições (em ordem alfabética): Arissa Yoshida, Arthur Scardua, Cinthia Tanaka, Edesio Alcobaça, Felipe Almeida, Hiroto Udagawa, Isabela Piccinini,  Matheus Fagundes e Victor Goraieb.

No Nubank, inovação, colaboração e o constante desafio ao status quo estão no centro de tudo que fazemos. Purple MinDS é uma série que traz luz aos desafios e experiências únicas dos cientistas de dados e engenheiros de machine learning no Nubank, retratando o nosso ambiente dinâmico e criativo de trabalho. Recentemente, organizamos nosso primeiro hackathon interno com foco em Large Language Models (LLMs).

Durante dois dias cheios de energia, times formados por profissionais de diversos chapters – incluindo analistas de negócio, engenheiros e gerentes de produto – identificaram problemas reais, propuseram soluções inovadoras com IA generativa e apresentaram suas ideias para concorrer ao grande prêmio. A inteligência artificial é uma das principais bases do negócio do Nubank; estamos sempre trabalhando com tecnologia de ponta.

Notavelmente, dos 114 participantes, os engenheiros superaram os cientistas de dados, destacando o entusiasmo generalizado pela IA generativa e reforçando nosso compromisso em construir equipes fortes e diversas. Os organizadores, que são de diferentes Unidades de Negócio e incluem Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning (Arthur Scardua, Edesio Alcobaça, Isabela Piccinini e Matheus Fagundes), compartilharam conosco um olhar exclusivo sobre o que aprenderam ao organizar este evento empolgante e como isso está moldando nossa abordagem AI-first.

P: Qual foi o principal objetivo do hackathon?

R: Antes de tudo, para nos divertirmos! Mas também queríamos democratizar o uso da IA generativa entre diferentes equipes. Para nós, o hackathon foi uma forma de plantar uma “semente de conhecimento” que permanecerá mesmo ap. Esperávamos que as equipes começassem a identificar quando usar e como adotar soluções de LLM em seus domínios. A IA generativa é uma nova tecnologia que pode fazer muita coisa – preenchimento de texto, imagens e reconhecimento de voz – e também há agentes! Todos estavam curiosos sobre o assunto e aguardavam uma oportunidade de criar um projeto usando essa tecnologia.

Por isso, antes do hackathon, oferecemos masterclasses sobre LLM. Essas masterclasses tinham como objetivo disseminar conhecimento por meio de demonstrações práticas, gerando engajamento para o evento principal. Esses encontros iniciais apresentaram conceitos básicos e casos práticos, aumentando o alcance e interesse pelo hackathon, especialmente pela presença de grandes nomes como a OpenAI, que trouxeram ainda mais peso e atratividade ao evento. As masterclasses acabaram atraindo um público ainda maior, inclusive pessoas que não puderam participar do hackathon diretamente, mas certamente levaram conhecimento para suas atividades futuras.

É impressionante, pois apesar da impressão de que a IA generativa já está presente há muito tempo, ela ainda é bastante nova. Nem todos têm o privilégio de fazer uma formação especializada em IA generativa. Muitas pessoas sabem usar ferramentas como o ChatGPT, mas entender profundamente como elas funcionam é mais complexo. As masterclasses foram fundamentais para ensinar sobre o poder da IA generativa, refletindo nosso compromisso com a transparência e o respeito por nossas equipes, oferecendo-lhes o conhecimento e recursos necessários. A parceria com a OpenAI, líder na área, contribuiu significativamente para aumentar o interesse no hackathon.

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P: Como surgiu a ideia do hackathon?

R: Anteriormente, já tínhamos feito iniciativas internas menores focadas em aprendizado com mini-hackathons, que tiveram uma ótima aceitação e engajamento. Querendo ampliar essa experiência para toda a empresa, decidimos fazer um grande hackathon sobre LLMs como forma de impulsionar nossa estratégia AI-First.

Isso está muito alinhado com o nosso valor de inspirar propósito, reforçando nossa ambição em continuamente nos reinventar e fazer história com a inovação no centro das estratégias. Pensamos no evento como uma oportunidade de gerar valor criando protótipos rápidos para resolver problemas reais.

Escolhemos os LLMs por serem um tema atual muito relevante e porque temos uma infraestrutura robusta que suporta plenamente essa tecnologia internamente, sem restrições de tokens ou quantidade de solicitações.

P: Como foi o processo de organização?

R: Os patrocinadores tiveram papel fundamental oferecendo suporte técnico essencial, especialmente do time de Plataforma de LLM e pessoas como Bruno Simioni (Diretor da Plataforma de LLM) e Henrique Lopes (Líder da função de Data Science), cujas contribuições foram indispensáveis para o sucesso do evento. Originalmente planejado como um evento pequeno, o hackathon evoluiu para uma iniciativa em toda a empresa, graças às sugestões de Henrique Lopes.

Essa ampliação exigiu planejamento cuidadoso para não impactar muito as operações da empresa. Foi necessário apoio de lideranças, incluindo o M-Team, que viabilizou a realização. Inicialmente, pensamos em três dias de evento, mas a liderança sugeriu uma duração menor para evitar grandes pausas nas operações. Ter o apoio da diretoria foi crucial para o sucesso da iniciativa.

P: Quais foram os principais desafios?

R: Enfrentamos diversos desafios, mas conseguimos aprender muito com eles. Por exemplo, foi difícil encontrar uma data ideal para todos, devido a feriados, férias e outros eventos. 

Durante o evento em si, percebemos a dificuldade em gerenciar um grande número de pessoas online, exigindo uma equipe maior para resolver problemas técnicos. O tempo disponível acabou sendo curto, exigindo adaptações na agenda prevista.

Na fase final, tivemos desafios ao comparar projetos muito diferentes em escopo e maturidade – desde pesquisas iniciais até protótipos já funcionando.

P:  O que fariam diferente?

R: Apesar do sucesso geral, faríamos algumas mudanças:

  • Mais pessoas na organização: com cerca de 5 pessoas organizando, mais gente ajudaria na solução simultânea de múltiplos problemas.
  • Dias adicionais para o hackathon: pelo menos 2 dias completos seriam ideais para os participantes explorarem e criarem protótipos melhores.
  • Permitir inscrições individuais: abrir possibilidade para participação solo facilitaria a inclusão.
  • Regras mais claras e justas: definindo claramente critérios para protótipos funcionais desde o início.

P: Qual foi a solução vencedora e por que ela se destacou?

R: Na apresentação final, as equipes tiveram 5 minutos para apresentar suas soluções e foram avaliadas em 3 dimensões: impacto nos negócios, inovação e viabilidade. A solução vencedora se destacou nas três categorias, e propôs um agente de IA para escalonar negociações de produtos como empréstimos, dívidas atrasadas ou seguros, por exemplo.

A equipe vencedora era composta por 5 pessoas e criou uma prova de conceito rápida usando a IA para melhorar o atendimento ao cliente por meio de um Jupyter Notebook, LangGraph e a estrutura React. Ao usar essas ferramentas, o agente foi capacitado a consultar as informações do cliente e agir de forma independente para proporcionar uma experiência humana e personalizada. O destaque da solução foi como ela pode melhorar nosso atendimento ao cliente de forma contínua, dimensionável e personalizada.

Outras soluções interessantes:

  • Identificação antecipada de crises de fraude
  • Sugestão de métricas para RCTs e testes A/B em nossa plataforma de experimentação
  • Analisador habilitado para IA para documentos jurídicos em PDF
  • Respostas de IA na Central de Ajuda no aplicativo

Conclusão

O hackathon foi uma ótima maneira de disseminar o conhecimento sobre os LLMs, reforçando o compromisso do Nubank com o aprendizado e a inovação contínuos. 

Vimos muitas equipes transformando seus projetos em produtos tangíveis feitos para impactar positivamente a vida de nossos clientes. Mesmo as equipes que não participaram diretamente estão aproveitando os materiais do hackathon, incorporando nossos valores EVP, como desafiar o status quo, agir como proprietários e buscar a eficiência inteligente. 

Esse espírito colaborativo e o propósito compartilhado não apenas impulsionam a inovação, mas também promovem um ambiente em que diversas equipes podem realmente fazer o extraordinário acontecer.

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