DoTheMATH

O business case continua sendo fundamental para avaliar projetos de tecnologia, mesmo com a pressão por implementar inteligência artificial cada vez mais rápido. Neste episódio do DoTheMATH, Alessandra Amazonas, Superintendente de Engenharia Software com passagem pela Alelo, compartilha aprendizados na condução de grandes projetos, especialmente no setor de meios de pagamento. A conversa aborda a importância de identificar o problema antes de escolher a solução, estruturar indicadores, planejar arquiteturas escaláveis e reunir diferentes áreas para sustentar decisões de investimento. “Eu acho que a base disso é o mapeamento do processo, é você criar um desenho, é entender do que você precisa, entender volumetrias.” Alessandra também discute os critérios para decidir entre desenvolver ou comprar software, o papel dos testes de conceito e as mudanças na organização dos times de engenharia com a chegada dos agentes de IA. Ouça a conversa completa e acompanhe o DoTheMATH. Novos episódios toda quarta-feira. Referências Livro: Team Topologies, de Matthew Skelton e Manuel Pais Inciativa: Women in Action, do Insper  Apresentação Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Lourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH Convidada Alessandra Amazonas, Superintendente de Engenharia Software Capítulos 00:00 – Trajetória de Alessandra e grandes projetos de tecnologia 04:00 – Business case e decisões de investimento 09:38 – Execução, indicadores e adaptação de projetos 15:02 – Team Topologies e evolução dos times de engenharia 20:07 – Indicadores, priorização e arquitetura escalável 25:50 – Mapeamento de processos e decisões de build or buy 40:27 – Mulheres na tecnologia, liderança e mentoria Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/

A inteligência artificial está ampliando as possibilidades de análise de crédito PJ ao incorporar informações que antes dependiam de avaliações manuais.  Neste episódio do DoTheMATH, André Vieira, Director of Credit Collection da Conta Simples, discute a evolução da análise de crédito para empresas, a personalização das decisões e o uso de IA para interpretar informações estruturadas e não estruturadas. “Quanto mais informação, mais a gente consegue ter noção do risco e, com mais noção de risco, a gente consegue ter mais apetite.” A conversa também aborda a construção de agentes especializados para análise de crédito, o papel dos profissionais na gestão de políticas e portfólios, a digitalização de duplicatas e as possibilidades de ampliar o financiamento a empresas que hoje encontram dificuldades de acesso. Acompanhe o episódio completo para entender o que muda quando dados e inteligência artificial começam a participar diretamente das decisões de crédito. Apresentação Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Lourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH Convidado André Vieira, Director of Credit Collection da Conta Simples Capítulos 00:00 – A evolução da análise de crédito PJ 04:58 – Google Maps e IA na avaliação de empresas 13:41 – Dados transacionais e personalização do crédito 19:22 – Automação e agentes de IA na análise de crédito 27:31 – O novo papel dos profissionais e as barreiras culturais 32:39 – Duplicata escritural e ampliação do acesso ao crédito 44:57 – Indicadores de crédito, portfólio e estratégia de dados Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/ 

A adoção de inteligência artificial começa com hipóteses claras, critérios de validação e capacidade de demonstrar valor para o negócio. Na Scania, essa abordagem orienta a evolução de iniciativas de digitalização, dados e IA. Neste episódio do DoTheMATH, Clayton Noronha, Head of Data and Enablement da Scania Group, explica como a empresa estrutura experimentos, identifica problemas de governança e avalia quais soluções estão preparadas para avançar em direção à produção. “Se eu tenho um pedaço de tecnologia que foi colocado ali e não é usado de uma maneira consistente, integrada no processo, é só uma sucata.” A conversa também aborda a governança de agentes de IA, a definição de responsabilidades, a segurança dos acessos e os critérios que permitem avaliar a adoção para além do consumo de tokens. Siga o DoTheMATH para acompanhar conversas sobre dados, IA, tecnologia e negócios. Novos episódios toda quarta-feira. Apresentação Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Lourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH Convidado Clayton Noronha, Head of Data Management, Digitalization & Innovation, Scania Group Capítulos 00:00 – Método científico e o contexto da Scania 03:21 – Democratização da inovação e dados confiáveis 07:32 – Governança de dados e problemas da operação 16:49 – Validação de hipóteses para escalar IA 24:46 – Responsabilidade e governança de agentes 28:25 – Segurança, autonomia e agentes em produção 35:35 – Adoção de IA e métricas de valor Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/ 

A supervisão humana da inteligência artificial ganha importância quando a tecnologia participa de decisões financeiras e de outros processos críticos. Na XP, a estratégia é utilizar IA para ampliar a capacidade dos assessores de investimentos, mantendo a avaliação humana na relação com o cliente. Neste episódio do DoTheMATH, Gabriel Santos, Superintendente de Tecnologia da XP, apresenta a visão do assessor aumentado e explica como automação, inteligência de dados e agentes de IA estão sendo incorporados ao atendimento financeiro. “Então, pra que a gente usa AI? Pra aumentar o poder do assessor.” A conversa aborda o uso de IA para automatizar tarefas operacionais, conectar informações sobre o cliente e apoiar recomendações de investimento. Gabriel também discute os checkpoints de validação humana, os riscos de confiar excessivamente em respostas probabilísticas e a importância do senso crítico para profissionais que utilizam IA. Ouça o episódio completo e acompanhe a discussão sobre autonomia, confiança e supervisão humana na inteligência artificial. Referências Podcast: The Diary of a CEO Capítulos 00:00 – Supervisão humana e o papel da IA 03:01 – O assessor aumentado na estratégia da XP 07:12 – Automação, inteligência de dados e relacionamento 16:13 – Confiança na IA e decisões críticas 20:59 – Arquitetura de IA e checkpoints humanos 25:00 – Perda do senso crítico e riscos de desinformação 35:16 – Profissionais do futuro, processos e indicadores Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/

Crescer em um mercado maduro envolve decisões sobre eficiência, inovação e oportunidades ainda não exploradas. Na Ypê, esse processo envolve ampliar a presença do portfólio, identificar oportunidades a partir de dados e acompanhar mudanças no comportamento do consumidor. Neste episódio do DoTheMATH, Fábia Pires, Diretora de Estratégia, Inovação, Novos Negócios e Dados da Ypê, compartilha sua visão sobre crescimento sustentável, inteligência de mercado e as escolhas envolvidas na estratégia de uma empresa brasileira com quase 80 anos de história. “Se eu me der ao luxo só de performar, mesmo que eu performe muito bem, eu perco meus diferenciais competitivos.” A conversa também explora o papel da intuição na análise de dados, a velocidade dos ciclos de inovação e a necessidade de equilibrar a eficiência da operação atual com o desenvolvimento de novos negócios. Ouça o episódio completo e acompanhe essa discussão sobre estratégia, dados e inovação. Apresentação  Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH Convidada Fábia Pires, Diretora de Estratégia, Inovação e Novos Negócios, Ypê  Referências Livro: Contra a Corrente, de Pedro Waengertner Livro: Código do Marketing: O guia prático para gerar performance em canais digitais, de Marcel Ghiraldini e Sergio Larentis Artigo: NarcisIA acha feio o que não é espelho, de Marcel Ghiraldini, na The Shift Capítulos 00:00 – A Ypê e seu posicionamento no mercado brasileiro 03:21 – Crescimento e eficiência em categorias maduras 08:35 – Estratégia, adaptabilidade e decisões de longo prazo 16:18 – Dados, intuição e identificação de oportunidades 23:13 – Inovação, demanda do consumidor e rentabilidade 29:35 – O custo de não inovar e os próximos horizontes 34:11 – Experimentação, tecnologia e adoção de soluções  Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/

Projetos de inteligência artificial podem parecer caros quando a mesma conta reúne implementação, plataforma e problemas de tecnologia acumulados pela empresa ao longo dos anos.Neste episódio, Lourenço de Paula, diretor executivo da MATH, discute por que essa separação muda a leitura sobre o ROI da IA. A conversa parte do estudo do MIT que colocou em discussão o retorno dos projetos de IA e avança para redesenho de processos, dívida técnica, valor para o negócio, aprendizado e custos de infraestrutura. “Você está pagando o teu passado.” O episódio também discute a separação entre fundação tecnológica e caso de uso, o papel do aprendizado nos primeiros projetos e a necessidade de governança e guardrails à medida que a IA entra na operação.  Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.  Novos episódios toda quarta e sexta Apresentação  Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH ConvidadoLourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH  Referências Relatório: The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, MIT Project NANDA - https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf Livro: Contra a Corrente, de Pedro Waengertner Capítulos 00:00 ROI de IA e o estudo do MIT 06:02 Redesenho de processos e dívida técnica 09:40 Um processo de quatro meses reduzido a dez dias 19:01 Quem paga a conta da infraestrutura para IA 24:34 Valor para o negócio antes da tecnologia 31:11 Plataforma, TCO e separação dos investimentos 37:14 Aprendizado, governança e segurança em IA  Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/ 

No mercado financeiro, agentes de IA participam de interações com clientes, decisões operacionais e novos modelos de experiência. Para o BV, essa evolução coloca rastreabilidade, auditoria e orquestração da jornada no centro da discussão. Neste episódio do DoTheMATH, Carolina Bocuhy, executiva de tecnologia do banco, amplia a conversa para além da aplicação corporativa da IA. Ela discute o impacto dos modelos sobre pensamento crítico e produção de conhecimento e a dependência de infraestrutura e modelos estrangeiros. A conversa também entra na operação do BV, onde agentes já atuam em atendimento e cobrança. Carolina explica por que essas interações precisam ser rastreáveis e auditáveis, como a empresa pensa a experiência de ponta a ponta e em quais situações a complexidade da relação com o cliente ainda pede participação humana.   Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.  Novos episódios toda quarta e sexta Apresentação  Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Carlos Cardoso, Executive Director of Delivery, MATH Convidada Carolina Bocuhy, Executiva de Tecnologia, BV Referências On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?, de Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major e Shmargaret Shmitchell.  Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação.  DoTheMATH #178 - Crédito em tempo real e IA preditiva | Serasa Experian - https://www.youtube.com/watch?v=eNw8nOH94hI&list=PLvKnMpPMAW4fIoIVuUWFo8-OaL7OP2vEW&index=1 Capítulos 00:00 Experiência do cliente em um mundo de agentes 04:54 Pagamentos digitais, canais e novos comportamentos 07:53 O que outros mercados ensinam sobre inovação financeira 12:51 Pensamento crítico e a plastificação do conteúdo 19:06 Soberania digital e dependência tecnológica 22:27 Agentes em escala e a experiência de ponta a ponta 37:43 Responsabilidade, auditoria e limites da automação  Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/ 

Modernizar a tecnologia de um banco é diferente de abrir mão do que já está consolidado. Neste episódio do DoTheMATH, Felipe Boff, VP de Produtos, Serviços e Tecnologia do Banco Mercantil, fala sobre as escolhas que acompanham o crescimento do banco e a relação entre tecnologia, produto e negócio. “A tecnologia não é o drive do negócio, o que não quer dizer que ela não possa influenciar o que vai acontecer.”  A conversa também aborda a decisão de manter o core bancário e trabalhar sobre suas limitações, com a combinação entre agências e canais digitais, o uso de dados sintéticos para apoiar decisões e uma lógica de desenvolvimento em que prazo e resultado também determinam o que entra ou sai de um produto.  Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.  Novos episódios toda quarta e sexta Apresentação  Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH Convidado Felipe Boff, Chief of Products, Technology and Services, Mercantil Referências DoTheMATH - ESG: saber fazer o básico bem feito | Isabella Barbieri - Arezzo: https://open.spotify.com/episode/70gQcBErBBFnBaX6fDLtFY?si=WRf1iS25TYS4VuvSbD8FeQ  “When Choice is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing?” (Jam Study), Sheena S. Iyengar e Mark R. Lepper -https://faculty.washington.edu/jdb/345/345%20Articles/Iyengar%20%26%20Lepper%20(2000).pdf Capítulos 00:00 Trade-offs entre negócio e tecnologia 03:59 Por que o Banco Mercantil mantém agências físicas 05:58 Quando o físico aumenta o uso do digital 13:54 Conversão e vendas pelo WhatsApp 18:16 Dados sintéticos e modelos de decisão 22:52 Tecnologia a serviço do negócio 29:55 Modernização do core sem abandonar o mainframe  Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/

A inteligência artificial está mudando o que gera valor no trabalho. Para Adriano Milani, do Citi Brasil, é essencial formular perguntas, interpretar informações e gerar insights, à medida que a IA assume parte das atividades do dia a dia. Neste episódio DoTheMATH, o executivo fala sobre a adoção de IA no setor financeiro, da preparação dos dados à governança, passando pelos ganhos de produtividade e pelo papel das lideranças. “O líder agora está gerenciando um ecossistema.” A conversa também aborda a experiência do Citi Brasil na adoção de IA e o que muda para profissionais e empresas quando essas ferramentas começam a fazer parte da operação.  Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.  Novos episódios toda quarta e sexta Apresentação  Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH Convidado Adriano Milani, Services Head Brazil, Citi Brasil  Referência Livro - Competing on Analytics: The New Science of Winning, Thomas H. Davenport e Jeanne G. Harris Capítulos 00:00 – IA e uma nova mudança no trabalho 06:10 – A preparação dos dados 11:30 – Investimento e problemas reais de negócio 16:02 – Adoção de IA e controle de risco 22:09 – Infraestrutura, modelos e escala 25:50 – Liderança e novas habilidades 37:03 – Cultura, champions e governança 41:33 – Como medir o retorno da IA  Para ouvir e seguir: 🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6 🌐 https://math.group/ 

Governança, custos e agentes de IA estiveram entre os principais temas do AI4, evento realizado em Las Vegas que reúne empresas, pesquisadores e profissionais para discutir aplicações e avanços em inteligência artificial.  Neste episódio do DoTheMATH, Sergio Larentis compartilha os principais pontos que acompanhou no evento e analisa como empresas estão levando IA para a operação.  “É mais ciência, menos ficção científica.”  A conversa passa por custo de tokens, modelos próprios e SLMs, explicabilidade, responsabilidade, raio de explosão e escolha entre diferentes modelos de acordo com cada tarefa.Também entra em pauta o que separa empresas que ainda experimentam IA daquelas que já acumulam aprendizados em produção. Apresentação  Marcel Ghiraldini, CSO, MATH Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH Convidado Sergio Larentis, COO, MATH Capítulos 00:00 - Governança e custos no AI4 02:39 - Modelos próprios, SLMs e custo por token 05:50 - ROI e priorização de agentes 12:00 - Explicabilidade, grafos e responsabilidade 20:49 - Adoção de IA no Brasil e em outros mercados 31:46 - Raio de explosão, pagamentos e múltiplos modelos 44:25 - KPIs para adoção de IA