Subsidiária da Amazon
Um processo de entrada de dados levava de 15-20 min (34% de erro). Com IA Generativa, passou para 40-50 segundos, reduzindo o custo de milhares de dólares para centavos.
E-commerce de alto volume. Loja e relatórios rodam no mesmo banco.
Query pesada trava pedido. Coluna renomeada quebra pipeline sem avisar. Pagamento duplicado infla receita. Por dias, tudo parece normal – mas os dados estão mentindo.
Você vai construir, prompt por prompt, um sistema de agentes pra investigar esse cenário. Sem automação mágica. Na mão.
Todo processo que você executa manualmente hoje, validar dados, corrigir erro, repetir a mesma tarefa em três sistemas diferentes, tem um custo.
Não é só tempo. É atenção que sai da parte do trabalho que realmente importa.
Engenharia Agêntica é a disciplina de projetar agentes de IA que fazem essa parte por você: decidem, executam e corrigem sozinhos, dentro de regras que você define.
O resultado não é só rapidez. É menos erro, porque o agente segue o processo sempre da mesma forma: sem cansaço, sem distração, sem pular etapa.
É outro nível de trabalho, e é o que separa quem vai continuar relevante daqui a dois anos de quem vai ficar competindo por tarefa manual com uma IA que faz mais rápido e mais barato.
Pra quem já sabe que IA não é só chatbot mais inteligente e quer sair do prompt solto — entender como agente entra no trabalho real: contexto, execução, validação, incidente.
Não é pra quem quer só assistir palestra, espera sair com fábrica autônoma pronta em 5 dias, ou quer terceirizar julgamento técnico.
Luan Moreno é mentor de mais de 15 mil profissionais na área de dados e atua na interseção entre AI Engineering, agentes inteligentes e arquiteturas modernas de dados.
Mais do que falar sobre IA, Luan tem aplicado essa nova forma de construir tecnologia em problemas reais de engenharia, automação e dados.
Um processo de entrada de dados levava de 15-20 min (34% de erro). Com IA Generativa, passou para 40-50 segundos, reduzindo o custo de milhares de dólares para centavos.
Arquitetou uma solução completa sem escrever código. O que levaria um ano inteiro com Spark e Airflow foi entregue do zero em tempo recorde.
Refatorou pipelines de dados com agentes de IA. Um processo estimado em dois meses foi entregue em apenas 8 horas.