“Se a IA não tem contexto, ela não vai tão bem.”
Essa foi uma tônica recorrente no episódio: contexto e intenção importam mais do que a ferramenta da moda. A gente falou de prompts (e do risco de vazar prompt sem querer), de como organizar o trabalho para colher ganhos de produtividade e dos limites que evitam frustração.
Principais temas do episódio
1) O que realmente ajuda no dia a dia
Casos simples e úteis: rascunho de texto, revisão e explicações rápidas.
Suporte ao desenvolvimento: completar trechos, sugerir testes, apontar erros óbvios.
Onde emperra: pedir soluções “mágicas” sem dar o contexto certo.
2) Agentes de IA para código
Experiências com ferramentas de agentes voltadas a código, incluindo soluções citadas do Google.
Quando agentes brilham: quebrar tarefas em etapas, acompanhar um fluxo, manter estado.
Quando atrapalham: prometer automação total e gerar dívida técnica.
3) Modelos: generalistas vs. especializados
Generalistas ajudam no rascunho e na exploração.
Modelos com recorte específico tendem a errar menos no domínio certo.
Ajuste fino do prompt e fornecimento de contexto são determinantes.
4) Segurança e governança
Ponto de atenção constante da conversa: segurança.
Riscos discutidos: envio de dados sensíveis para serviços externos, vazamento de prompt via recursos de imagem e logs, e exposição de código interno.
Práticas mínimas: políticas de uso, sanitar dados antes de enviar ao modelo, auditoria de saídas.
Para levar para casa
Se a gente quer ganho real com IA no dia a dia, o caminho é menos glamour e mais processo: contexto, segurança e escopo claro. Ferramentas como Copilot e agentes focados em código agregam bastante quando usados com limites definidos. O segredo está em experimentar com responsabilidade — e aprender rápido com cada iteração.
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