{"id":34045,"date":"2025-08-04T14:21:31","date_gmt":"2025-08-04T17:21:31","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=34045"},"modified":"2025-08-04T15:25:07","modified_gmt":"2025-08-04T18:25:07","slug":"insights-futuro-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/insights-futuro-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"O futuro da IA em finan\u00e7as: insights dos l\u00edderes de tecnologia do Nubank na Purple MinDS"},"content":{"rendered":"\n

Contribui\u00e7\u00f5es: Henrique Lopes, Rohan Ramanath, Vitor Olivier, Hiroto Udagawa, Ariel Fontes, Arissa Yoshida, <\/em><\/strong>Cinthia Tanaka, Felipe Almeida, Pamela Perez<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Em um evento interno recente para a equipe de ci\u00eancia de dados do Nubank, Henrique Lopes, Rohan Ramanath e Vitor Olivier compartilharam suas perspectivas sobre como a intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 remodelando a maneira como constru\u00edmos produtos, organizamos equipes e tomamos decis\u00f5es em escala.<\/p>\n\n\n\n

A conversa abordou uma ampla gama de t\u00f3picos, desde os desafios pr\u00e1ticos de migrar de prot\u00f3tipos para sistemas de produ\u00e7\u00e3o at\u00e9 a crescente import\u00e2ncia de plataformiza\u00e7\u00e3o e a evolu\u00e7\u00e3o do papel dos cientistas de dados e engenheiros de ML nesse novo contexto.<\/p>\n\n\n\n

Lopes lidera a fun\u00e7\u00e3o de Ci\u00eancia de Dados e a \u00e1rea de neg\u00f3cios de Produtos de Dados do Nubank. Ramanath lidera AI Core, a equipe resultante da aquisi\u00e7\u00e3o da Hyperplane, focada na interse\u00e7\u00e3o entre IA, infraestrutura e modelagem. Olivier, CTO do Nubank, traz mais de uma d\u00e9cada de experi\u00eancia na condu\u00e7\u00e3o da estrat\u00e9gia tecnol\u00f3gica da empresa e na constru\u00e7\u00e3o de sistemas escal\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

Este artigo faz parte do Purple MinDS<\/strong>, uma s\u00e9rie que explora como nossas equipes de dados agem para fazer o melhor no cen\u00e1rio desafiador e de alta oportunidade da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Como voc\u00ea usa IA na sua rotina?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lopes<\/strong>: Eu uso ferramentas de IA generativa para perguntas variadas, muitas vezes substituindo mecanismos de busca comumente usados. No trabalho, a IA tem sido poderosa para ajudar a escrever c\u00f3digo entre uma reuni\u00e3o e outra, especialmente com o recente lan\u00e7amento de ferramentas e IDEs baseadas em agentes, o que me ajudou a fazer mais testes e provas de conceitos.<\/p>\n\n\n\n

Ramanath<\/strong>: Eu uso IA principalmente para planejar tarefas e resumir textos. Utilizo ferramentas e IDEs (ambientes de desenvolvimento integrado) baseadas em agentes para entender bases de c\u00f3digo escritas por outros, como se eu pedisse a um colega de equipe para me guiar pelo c\u00f3digo. Tamb\u00e9m utilizo IA para planejamento de viagens e idea\u00e7\u00e3o, para ajudar a refinar ideias vagas, articul\u00e1-las e encontrar termos t\u00e9cnicos para pesquisar literatura relacionada.<\/p>\n\n\n\n

Olivier<\/strong>: Meu uso di\u00e1rio de IA \u00e9 semelhante ao que Lopes e Ramanath descreveram; eu uso principalmente para pesquisa, para interagir com bases de c\u00f3digo e fazer provas de conceitos.<\/p>\n\n\n\n

Que tarefa humana voc\u00ea quer que seja completamente substitu\u00edda pela IA em alguns anos?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lopes<\/strong>: Embora o uso atual da IA seja impressionante, ele rapidamente se torna insuficiente. Para tarefas como interagir com c\u00f3digo, muitas vezes as ferramentas e IDEs ficam presas em “rabbit holes” conforme o contexto aumenta, \u00e0s vezes exigindo uma reinicializa\u00e7\u00e3o. Tentei compilar algo, e a ferramenta tentou alterar a configura\u00e7\u00e3o Java do meu computador sem resolver o problema, enrolando-se cada vez mais, sem sucesso. Isso est\u00e1 melhorando, mas ainda requer interven\u00e7\u00e3o humana significativa para retirar as ferramentas de \u201cloops\u201d sem fim. Acredito que esse problema de confiabilidade precisa de mais desenvolvimento para uso em produ\u00e7\u00e3o em larga escala.<\/p>\n\n\n\n

Ramanath<\/strong>: Quero ver uma mudan\u00e7a na cobran\u00e7a por uso<\/em> (licen\u00e7a ou chamadas de API) por parte dos provedores de IA para uma cobran\u00e7a por resultado<\/em>. Gostaria de ver um mundo em que as empresas cobrassem com base no sucesso final, como pagar uma ferramenta para cada biblioteca migrada com sucesso. Atualmente, as ferramentas de IA ainda exigem um engajamento mental significativo. H\u00e1 ganhos iniciais de produtividade, mas a satisfa\u00e7\u00e3o com sugest\u00f5es vai caindo com o tempo; torna-se apenas mais uma ferramenta.<\/p>\n\n\n\n

Gostaria de ver a IA atingir um est\u00e1gio em que, para tarefas simples como solicitar um visto, eu possa perguntar quais documentos s\u00e3o necess\u00e1rios, obter uma resposta instant\u00e2nea e n\u00e3o precisar verificar o resultado. Hoje, as recomenda\u00e7\u00f5es s\u00e3o r\u00e1pidas, mas ainda gasto um tempo consider\u00e1vel verificando as informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Olivier<\/strong>: Estou mais animado em criar sistemas que saibam como usar <\/em>IA de forma eficaz para alcan\u00e7ar resultados, em vez de simplesmente esperar que a IA se torne mais inteligente por si s\u00f3. Por exemplo, a reforma de uma casa envolve centenas de pagamentos para diferentes lugares, de diversas maneiras. Eu gostaria de poder enviar todas as solicita\u00e7\u00f5es de pagamento para um \u00fanico local e t\u00ea-las pagas automaticamente. N\u00e3o acho que haja nenhuma barreira t\u00e9cnica para isso; trata-se de processar dados n\u00e3o estruturados em escala e transform\u00e1-los em um processo reprodut\u00edvel por meio de “plumbing<\/em>” e integra\u00e7\u00f5es entre componentes. Mesmo que o desenvolvimento de IA parasse agora, ainda haveria uma d\u00e9cada de produtos que poderiam ser desenvolvidos com base na IA existente, com foco em gerenciamento de produtos e bom \u201cplumbing<\/em>“.<\/p>\n\n\n\n

Ramanath <\/strong>(complementando Olivier): Embora a IA possa facilmente listar encanadores e  eletricistas, o ser humano ainda precisaria ligar para cada um, descobrir a disponibilidade, os pre\u00e7os e comparar as ofertas. As empresas de IA afirmam que o processo de “tool calling” (chamada de ferramentas) e integra\u00e7\u00e3o externa est\u00e1 resolvido, ent\u00e3o n\u00e3o sei por que ainda n\u00e3o temos a experi\u00eancia necess\u00e1ria para ligar para todas essas pessoas, obter feedback, fazer uma compara\u00e7\u00e3o e facilitar a tomada de decis\u00e3o. Orquestrar isso de forma confi\u00e1vel para chegar a uma decis\u00e3o final \u00e9 uma “experi\u00eancia m\u00e1gica de produto” que ainda n\u00e3o foi constru\u00edda.<\/p>\n\n\n\n

Qual ser\u00e1 o papel da IA no futuro das Fintech?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Olivier<\/strong>: Vejo a IA como apenas mais uma ferramenta para a promessa central das fintechs e da internet: mais acesso, melhor qualidade e pre\u00e7o mais baixo para tudo. A IA se soma ao conjunto de ferramentas para alcan\u00e7ar isso. Isso inclui alcan\u00e7ar tempos de resposta muito r\u00e1pidos e de alta qualidade no atendimento ao cliente, permitindo uma verdadeira \u201chiper personaliza\u00e7\u00e3o\u201d al\u00e9m de segmenta\u00e7\u00f5es discretas e, no espa\u00e7o de investimentos, ajudando a identificar padr\u00f5es de usu\u00e1rios e perfis de risco para ter confian\u00e7a na tomada de decis\u00f5es. Acredito que a IA permear\u00e1 tudo nas fintechs, assim como os dispositivos m\u00f3veis, se tornando algo onipresente e que melhorar\u00e1 fundamentalmente a experi\u00eancia do usu\u00e1rio, trazendo maior qualidade, menor custo e mais acessibilidade.<\/p>\n\n\n\n

Ramanath: <\/strong>Estou entusiasmado com as novas interfaces possibilitadas pela IA. Com boas abstra\u00e7\u00f5es de engenharia para conceitos banc\u00e1rios (como contas, cart\u00f5es, transa\u00e7\u00f5es), a IA pode permitir que usu\u00e1rios n\u00e3o especialistas criem aplicativos. Vejo um futuro em que “o software pessoal \u00e9 gratuito”, permitindo que os consumidores personalizem a interface de seus aplicativos banc\u00e1rios. Em vez de as empresas criarem muitas interfaces, os consumidores poderiam escolher como seu aplicativo banc\u00e1rio interage com eles, se preferem detalhamentos detalhados de despesas, vis\u00f5es gerais de alto n\u00edvel ou intera\u00e7\u00e3o por comando de voz. Isso resolveria o problema da descoberta de funcionalidades, permitindo que cada cliente crie sua interface ideal sem que a empresa precise lan\u00e7ar vers\u00f5es diferentes. Acredito que a tecnologia impulsionar\u00e1 a evolu\u00e7\u00e3o dessas novas experi\u00eancias e interfaces.<\/p>\n\n\n\n

Com a IA evoluindo t\u00e3o rapidamente, como os cientistas de dados e engenheiros de ML podem se manter \u00e0 frente e relevantes?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lopes<\/strong>: Eu aconselho n\u00e3o tentar acompanhar tudo o que est\u00e1 acontecendo devido ao medo de perder alguma coisa, pois h\u00e1 muita informa\u00e7\u00e3o. Embora ser um \u201cearly adopter\u201d demonstre inova\u00e7\u00e3o, voc\u00ea tamb\u00e9m v\u00ea muitas coisas que n\u00e3o funcionam. Minha recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 focar em \u00e1reas relevantes para seus interesses e trabalho, como a engenharia de dados, MLOps e aplica\u00e7\u00f5es que se alinhem com seu background. Haver\u00e1 muitas sub\u00e1reas de IA, e ningu\u00e9m entender\u00e1 todas elas profundamente. O segredo \u00e9 focar e evitar a armadilha de tentar ser especialista em tudo.<\/p>\n\n\n\n

Ramanath<\/strong>: Ci\u00eancia de dados \u00e9 uma \u00e1rea ampla. Sugiro escolher um nicho (como explicabilidade de modelos, avalia\u00e7\u00e3o, MLOps, infraestrutura de servi\u00e7os, modelos causais) para ter uma chance maior de se manter pr\u00f3ximo da vanguarda. A especializa\u00e7\u00e3o leva anos para se consolidar na literatura. Os indiv\u00edduos precisam decidir se ser\u00e3o generalistas ou especialistas; a especializa\u00e7\u00e3o aumenta a chance de acompanhar as tend\u00eancias e prever a dire\u00e7\u00e3o do setor. O objetivo n\u00e3o \u00e9 apenas usar a coisa mais bacana, mas desenvolver a intui\u00e7\u00e3o para prever dire\u00e7\u00f5es futuras, permitindo que sistemas sejam constru\u00eddos de forma que a ado\u00e7\u00e3o de novas tecnologias tenha custo quase zero. <\/p>\n\n\n\n

Tamb\u00e9m \u00e9 importante ouvir as pessoas certas. No cen\u00e1rio turbulento da IA, identificar alguns especialistas que tenham opini\u00e3o e hist\u00f3rico de previs\u00e3o do futuro em um nicho espec\u00edfico ajuda a ignorar o ru\u00eddo. Esses especialistas podem escrever sobre os desafios da produtiza\u00e7\u00e3o e a lacuna entre “provas de conceito feitas com IA” e “sistemas de IA”. Por fim, nada supera a experi\u00eancia pr\u00e1tica de testar coisas novas no tempo livre.<\/p>\n\n\n\n

Quais desafios o Nubank enfrenta na implementa\u00e7\u00e3o de IA em suas opera\u00e7\u00f5es?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lopes: <\/strong>Um grande desafio \u00e9 a transi\u00e7\u00e3o de uma “prova de conceito feita com IA” (ou seja, algo promissor mas sem grandes usos pr\u00e1ticos) para um “sistema de IA” (algo que realmente funciona em escala). Tudo no Nubank \u00e9 em escala. A dificuldade est\u00e1 em equilibrar a tomada de riscos e a dedica\u00e7\u00e3o de tempo para fazer com que os novos sistemas de IA funcionem de forma confi\u00e1vel, mantendo, ao mesmo tempo, os sistemas tradicionais. <\/p>\n\n\n\n

Estamos em uma curva de aprendizado: o que funciona para o modelo atual n\u00e3o necessariamente funcionar\u00e1 para o pr\u00f3ximo. Por exemplo, \u201cPrompt Engineering\u201d foi um tema em alta h\u00e1 seis meses, mas isso n\u00e3o significa que permanecer\u00e1 relevante \u00e0 medida que os modelos evoluem. Encontrar a diferen\u00e7a entre o que \u00e9 fundamental e o que \u00e9 espec\u00edfico para um momento \u00e9 particularmente desafiador ao colocar as coisas em produ\u00e7\u00e3o com IA.<\/p>\n\n\n\n

Como voc\u00ea v\u00ea a fun\u00e7\u00e3o de Data Science interagindo com outras fun\u00e7\u00f5es (engenheiros, gerentes de produto etc.) que tamb\u00e9m est\u00e3o introduzindo ferramentas e fluxos de trabalho baseados em IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lopes<\/strong>: Embora a IA generativa tenha uma nova forma, em termos de como ela gera texto, imagens e v\u00eddeos, os conceitos subjacentes de como ela \u00e9 constru\u00edda e as armadilhas (como \u201cdata leakage<\/em>\u201d e problemas de qualidade de dados) s\u00e3o semelhantes aos que enfrentamos ao usar ML. Essas armadilhas ainda est\u00e3o presentes na IA, mas muitas vezes est\u00e3o escondidas atr\u00e1s de uma interface amig\u00e1vel. A fun\u00e7\u00e3o de ci\u00eancia de dados tem um papel fundamental em ajudar uma organiza\u00e7\u00e3o a navegar por essas armadilhas, tanto ao construir modelos quanto nos momentos em que outras fun\u00e7\u00f5es usam ferramentas de IA. Para pessoas menos t\u00e9cnicas, a IA pode parecer m\u00e1gica, e a equipe de ci\u00eancia de dados tem a responsabilidade de mostrar as complexidades envolvidas. Eles podem ajudar a garantir que o uso da IA seja feito rapidamente e traga inova\u00e7\u00e3o, mas de forma respons\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

Como pessoas que trabalham em um campo que n\u00e3o existia em sua forma atual recentemente, cientistas de dados e engenheiros de ML est\u00e3o na linha de frente dos testes e da compreens\u00e3o de onde a IA funciona e onde n\u00e3o, desempenhando um papel de lideran\u00e7a em orientar outros sobre as dire\u00e7\u00f5es a serem exploradas com a IA.<\/p>\n\n\n\n

Existem pouqu\u00edssimas institui\u00e7\u00f5es financeiras de grande porte que priorizam a IA (se \u00e9 que existem). Por que o Nubank est\u00e1 bem posicionado para se tornar uma delas?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Olivier<\/strong>: O Nubank est\u00e1 bem posicionado porque, desde o in\u00edcio, reconhecemos a ci\u00eancia de dados como uma vantagem competitiva fundamental. Investimos intencionalmente em tecnologia, nos tornamos \u201ccloud native\u201d e constru\u00edmos ferramentas para extra\u00e7\u00e3o de dados, an\u00e1lise, modelagem e assim por diante. Tamb\u00e9m investimos na contrata\u00e7\u00e3o de pessoas qualificadas para a empresa. Essa aposta de 11-12 anos nos posicionou bem para continuar jogando o “jogo infinito”, no qual o que conquistamos \u00e9 o direito de continuar jogando, e n\u00f3s o conquistamos. <\/p>\n\n\n\n

Construir uma institui\u00e7\u00e3o financeira com foco em IA \u00e9 dif\u00edcil para todos. As empresas tradicionais enfrentam dificuldades para migrar, enquanto os novos ingressantes enfrentam dificuldades com regulamenta\u00e7\u00f5es, fornecimento de cr\u00e9dito, distribui\u00e7\u00e3o de produtos e volume de dados. Ainda assim, precisamos redobrar a aposta em IA, pois, caso contr\u00e1rio, outra empresa poder\u00e1 descobrir um \u00e2ngulo para obter uma vantagem competitiva. Embora existam desvantagens em ser um \u201cearly adopter\u201d, acredito que adaptabilidade e \u201cantifragilidade\u201d s\u00e3o o que nos faz vencer. Estamos agora em uma mudan\u00e7a de plataforma, ent\u00e3o teremos que navegar por essa mudan\u00e7a e estar bem posicionados para captur\u00e1-la.<\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e9 a sua vis\u00e3o para o futuro da \u00e1rea de Ci\u00eancia de Dados? Cargos como Cientistas de Dados e Engenheiros de ML come\u00e7ar\u00e3o a treinar outras equipes sobre como usar a IA de forma eficaz?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lopes<\/strong>: H\u00e1 muitos nomes novos para coisas que cientistas de dados fazem h\u00e1 muito tempo, mas o trabalho tamb\u00e9m est\u00e1 mudando. Temos novas fun\u00e7\u00f5es como engenheiros de IA em muitas empresas, mas isso n\u00e3o \u00e9 o mais importante. Acredito que veremos uma mudan\u00e7a de engenheiros de software, engenheiros de ML e cientistas de dados se concentrando na integra\u00e7\u00e3o de sistemas e agentes de IA em suas atividades. Isso \u00e9 mais uma adapta\u00e7\u00e3o na forma como o software \u00e9 constru\u00eddo do que uma mudan\u00e7a fundamental na fun\u00e7\u00e3o em si.<\/p>\n\n\n\n

Os dados se tornar\u00e3o mais presentes em todos os sistemas, fluindo por ambientes transacionais, sem a separa\u00e7\u00e3o hist\u00f3rica entre ambientes anal\u00edticos e transacionais. A capacidade de usar esses dados em escala para decis\u00f5es em tempo real se tornar\u00e1 mais importante, o que pode mudar um pouco as fun\u00e7\u00f5es de engenheiros de dados, engenheiros de software, cientistas de dados e engenheiros de ML.<\/p>\n\n\n\n

Ramanath<\/strong>: Vejo uma oportunidade para os cientistas de dados influenciarem o “como<\/em>“. Embora as conversas em toda a empresa possam se concentrar em quais novas<\/em> ferramentas ou fornecedores de IA devemos usar, a fun\u00e7\u00e3o de ci\u00eancia de dados entende como <\/em>esses modelos s\u00e3o treinados, suas premissas e o impacto da viola\u00e7\u00e3o dessas premissas. <\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 uma oportunidade de educar outras pessoas na empresa sobre como usar ferramentas de IA, escrever c\u00f3digo usando IDEs baseadas em agentes, treinar modelos e implementar sistemas como RAG, com foco em quais perguntas podem quebrar as premissas desses sistemas. Isso pode ser feito por meio de exemplos, prot\u00f3tipos e colabora\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Quais partes do fluxo de trabalho de DS\/MLE a IA mudar\u00e1 substancialmente e o que ser\u00e1 mais dif\u00edcil de substituir?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lopes est\u00e1 animado com a IA melhorando as partes de “trabalho pesado” da codifica\u00e7\u00e3o e dos fluxos de trabalho.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Lopes: <\/strong>Pense nisso: tarefas como obter certificados da AWS, atualizar tokens ou executar testes no ambiente de staging<\/em> para verificar custos e desempenho. A IA deve ser capaz de orientar esses fluxos de trabalho, automatizando as tarefas repetitivas que atualmente exigem que nos lembremos de comandos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

Isso significa que os cientistas de dados podem finalmente se concentrar mais no problema central do neg\u00f3cio. Isso n\u00e3o significa apenas que a IA escreva c\u00f3digo ou queries<\/em> de forma simplificada, mas que tamb\u00e9m automatize valida\u00e7\u00f5es, execute testes unit\u00e1rios e at\u00e9 mesmo valide altera\u00e7\u00f5es como parte do fluxo de trabalho geral. A expectativa \u00e9 grande por mudan\u00e7as na plataforma que aprimorar\u00e3o a experi\u00eancia do usu\u00e1rio ao automatizar esse tipo de tarefa.<\/p>\n\n\n\n

Ramanath complementou a discuss\u00e3o compartilhando suas cren\u00e7as sobre os aspectos do trabalho que ser\u00e3o mais desafiadores para a IA substituir.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Ramanath<\/strong>: A parte do trabalho que provavelmente ser\u00e1 mais dif\u00edcil para a IA substituir substancialmente \u00e9 formular o problema que precisa ser resolvido. Mapear um problema de neg\u00f3cios em algo que um modelo de IA possa abordar requer julgamento, intui\u00e7\u00e3o e compreens\u00e3o das intera\u00e7\u00f5es entre os sistemas existentes e os humanos.<\/p>\n\n\n\n

Embora os cientistas de dados tradicionalmente dediquem um tempo significativo \u00e0 implementa\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o ap\u00f3s definir o problema, espera-se que a produtividade da IA reduza drasticamente esse tempo de implementa\u00e7\u00e3o, potencialmente de meses para semanas.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o apenas mais inteligente, mas mais \u00fatil<\/h2>\n\n\n\n

O futuro da IA no Nubank ser\u00e1 definido pela forma como integramos tecnologias de IA em sistemas escal\u00e1veis e confi\u00e1veis que entregam valor real aos nossos clientes. Como Lopes, Ramanath e Olivier deixaram claro, essa mudan\u00e7a exige mais do que inova\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica: exige novas formas de pensar sobre infraestrutura e colabora\u00e7\u00e3o entre fun\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Da automatiza\u00e7\u00e3o de fluxos de trabalho repetitivos \u00e0 redefini\u00e7\u00e3o da forma como projetamos produtos, a IA est\u00e1 se tornando uma camada fundamental em tudo o que constru\u00edmos. E embora as ferramentas continuem evoluindo, uma coisa permanece constante: o papel dos Cientistas de Dados e Engenheiros de ML como parceiros essenciais na constru\u00e7\u00e3o do Futuro Roxo.<\/p>\n\n\n\n

Para saber mais sobre como o Nubank est\u00e1 avan\u00e7ando no campo da intelig\u00eancia artificial, explore nossa se\u00e7\u00e3o de AI Research<\/a>, onde compartilhamos ideias, experimentos e insights das equipes que constroem hoje os sistemas do amanh\u00e3.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Os l\u00edderes da Nubank compartilham como IA est\u00e1 moldando produtos, equipes e decis\u00f5es. DS e MLEs desempenham um papel fundamental na constru\u00e7\u00e3o do futuro roxo. 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