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      A História do Hipsters – Hipsters Ponto Tech #400

      Hoje o papo é sobre história! Nesta semana, decidimos aproveitar a oportunidade dos 400 episódios do Hipsters Ponto Tech para relembrar as origens do projeto, para conversar com as pessoas envolvidas no início, e para refletir sobre o passado, o presente e o futuro do seu podcast favorito. Vem ver quem participou desse papo: Paulo Silveira, o host que está de parabéns Roberta Arcoverde, Diretora de Engenharia na Stack Overflow Mário Souto, o Dev Soutinho, desenvolvedor no Nubank Maurício “Balboa” Linhares, co-host do Hipsters Ponto Tech Marcus Mendes, co-host do Hipsters: Fora de Controle Sérgio Lopes, CTO da Alura Gabs Ferreira, criador e estrategista de conteúdo Rafael Lacerda, Analista Técnico no Banco do Brasil Marcell Almeida, CEO e Co-Fundador da PM3 Gustavo Gennari, Fundador e Presidente da FIAP Alexandre Ottoni , o Jovem Nerd Leo Lopes, Radialista, locutor e proprietário do Rádiofobia Podcast e Multimídia Links:  Tecnologias no Nubank – Hipsters #01 Fotos da primeira gravação: 1, 2, 3, 4 Nerdtech Tecnologias na StackOverflow – Hipsters #46 Silvio Meira – Hipsters Ponto Tech #264 Ideias para TCCs e Projetos – Hipsters #92 Imersão, Aprendizagem e Tecnologia – Hipsters Ponto Tech #233 Imersão, Aprendizagem e Tecnologia 2 – Hipsters Ponto Tech #285 Imersão, tecnologia e aprendizagem 3 – Hipsters Ponto Tech #337 Imersão, tecnologia e aprendizagem 4 – Hipsters Ponto Tech #390 Ecossistema Ruby on Rails – Hipsters Ponto Tech #393 Grandes livros de Tecnologia – Hipsters #113 Arquitetura do Pix e Banco Central – Hipsters Ponto Tech #247 The Last of Us 2 e Localização – Hipsters Ponto Tech #214 Mulheres na Tecnologia – Hipsters #34 Web Components – Hipsters #06 Por trás do WordPress – Hipsters #72 Techguide: Clean Code – Hipsters Ponto Tech #359 Progressive Web Apps – Hipsters #03 Podcast Decode, da Fiap Podcast Mesa de Produto, da PM3 Podcast Dev Sem Fronteiras Squads não-suicidas – Hipsters #08 Inscreva-se no Curso Gratuito de Python: Imersão do Excel à Análise de Dados, e aprenda como usar Python na prática, desenvolver habilidades essenciais em análise de dados e potencializar a sua carreira transformando dados em insights valiosos. TechGuide.sh, um mapeamento das principais tecnologias demandadas pelo mercado para diferentes carreiras, com nossas sugestões e opiniões. #7DaysOfCode: Coloque em prática os seus conhecimentos de programação em desafios diários e gratuitos. Acesse  Produção e conteúdo: Alura Cursos de Tecnologia –  Edição e sonorização: Rede Gigahertz de Podcasts

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  • DevOps

    Feature Flags e Parallel Change (Deploy vs Release)

    Neste vídeo você vai conhecer Feature Flags e Parallel Change, dois conceitos bem conhecidos do universo DevOps. Se você quiser conhecer mais de DevOps, pode começar pela formação [Primeiros passos em DevOps]( # Transcrição Você sabia que existem diferenças entre *deploy* e *release*? Neste vídeo, falaremos sobre elas, além de comentar práticas aplicáveis em cima dessas distinções. Oi, pessoal. Eu sou Vinicius Dias. Sejam bem-vindos à Alura. Neste Alura+, vamos bater um papo sobre a **diferença entre *deploy* e *release***, bem como discutir certas práticas que podemos aplicar em cima dessas diferenças. Assim, conseguimos obter resultados interessantes na hora de soltar um *release* ou criar um *deploy*. Primeiramente, vamos entender a diferença entre essas duas palavras. ***Deploy*** basicamente é o ato de ter o ambiente e o software já instalados e configurados. Em resumo, é colocar o software em produção — isso é fazer *deploy*. Se você tem o software desenvolvido e testado, já fez o *build*, passou por toda a *pipeline*, mandou para um servidor de homologação e para a produção, então você fez o *deploy*. Já fazer o ***release*** é entregar esse *deploy* para usuários reais. É perfeitamente possível fazer o *deploy* (por exemplo, de um novo *endpoint*) e não o documente, não entregue, não permita acesso pelos usuários. De qualquer forma, esse *endpoint* está em produção, o *deploy* foi feito. Portanto, o *release* é o ato de tornar público e disponível para os usuários. Então, fazer a publicação é gerar uma *release*. Inclusive, é bastante comum ir aumentando o *deploy* por um período para, no final do mês, por exemplo, gerar um só, mandar para a produção e fazer um único *release* de todas as novas funcionalidades. Em outras palavras, se foi gerada uma nova versão, foram escritas notas de versão e foi enviado um e-mail para o cliente expondo as novidades, então fizemos um *release*. Porém, sabemos que, antes disso, já tínhamos feito o *deploy*, pois o ambiente já estava configurado e o software já estava em produção. Então, essa é a diferença entre esses dois termos. Logo, vale notar que, se temos a opção de fazer o *deploy* sem fazer o *release*, ou seja, se é possível ter código em produção que os usuários ainda não vão acessar, podemos adotar algumas práticas interessantes em cima dessa ideia. Por exemplo, **feature toggles** ou **feature flags**. Ao criar uma funcionalidade, ela pode estar em um ponto crítico da aplicação ou modificar diversos trechos do código. Para diminuir os riscos da *release*, faremos o *deploy* adicionando uma expressão condicional if (uma verificação no código) para que a funcionalidade somente seja exibida caso a *feature flag* esteja marcada. Em outras palavras, a *release* será feita apenas se uma checkbox, uma configuração específica esteja ativa. Com as *feature flags*, conseguimos determinar que somente alguns clientes tenham certa funcionalidade ativa; outros clientes, não. É possível que você já tenha lido a respeito dos ***beta testers* ou testadores de novas funcionalidades**. Basicamente, essas pessoas terão as *feature flags* de funcionalidades novas habilitadas antes do resto dos usuários. Já aconteceu de você ter um aplicativo e seu amigo possuir uma funcionalidade nova que você ainda não possui? Isso é feito por meio das *feature flags*. Embora pareça complexo, visto que aplicativos enormes o utilizam, trata-se de um processo relativamente simples de ser implementado. Podemos realmente fazer um único if: se esta *feature flag* estiver ativa para determinado usuário, então libere a funcionalidade. Essa regra de ativação pode ser um simples botão que marcamos e desmarcamos, ou pode seguir outro padrão. Por exemplo, se quisermos liberar a funcionalidade para metade dos clientes, uma opção é habilitar a *feature flag* para os usuários cujo ID é par — se o ID for par, estará habilitada; se for ímpar, desabilitada. Assim, permitimos acesso a 50% dos usuários. Dessa forma, temos o *deploy* de uma funcionalidade, porém o *release* ainda não aconteceu para todos os clientes. Assim, conseguimos **monitorar com mais cuidado, com menos usuários**. Caso exista um problema, ele afetará menos pessoas, de forma que teremos uma *release* mais segura. Já que estamos falando sobre adicionar if e verificar o ID dos usuários, outra técnica bastante interessante e mais relacionada com o código em si é o ***parallel change*** (em português, "mudanças em paralelo"). Esse conceito também pode ser chamado padrão ***expand, migrate and contract***. A seguir, vamos entender o que isso significa. Vamos imaginar que temos uma classe com um método que recebe dois parâmetros de coordenadas, o X e o Y. Então, agimos em cima dessas informações. Por exemplo, em uma planilha no Excel, nas coordenadas X e Y teremos uma célula em que adicionaremos o conteúdo. Em outro par de coordenadas, teremos outra célula e adicionaremos outros dados, e assim em diante. Contudo, ao estudar sobre boas práticas, notamos que em vez de ter dois parâmetros inteiros seria mais adequado ter uma classe nova de coordenadas. Nela, teríamos a validação (se é uma coordenada positiva, por exemplo). Ou seja, queremos modificar a API do nosso código, alterar a interface com a qual lidamos com o código. Para tanto, precisaríamos quebrar o contrato e atualizar diversas partes do código. A ideia de *parallel change* é basicamente inserir novos métodos que recebem um objeto do tipo coordenada por parâmetro em vez desses dois inteiros. No entanto, os métodos que recebem os dois inteiros continuarão existindo. Todo o código que já existia continua funcionando e qualquer código novo que precise chamar esses métodos pode utilizar essa API melhorada. Então, quando adicionamos esses novos métodos, estamos na fase de ***expand*** — expandimos a API, criamos mais código, mais informações. Em seguida, avançamos para a fase de ***migrate***. Vamos migrar o código já existente para passar a utilizar os métodos novos, a nova API. Esse processo pode ser gradual, de forma mais lenta. Por fim, entramos na fase de ***contract***, em que enforçamos o novo contrato. A nível de código, esse procedimento é feito excluindo os métodos antigos que recebem aqueles dois parâmetros inteiros. Com essa abordagem temos algumas **vantagens**. De início, o código já existente não quebrará com essa melhoria do código, tudo continuará funcionando. Ademais, teremos uma API melhorada, com melhores práticas e pronta para ser utilizada por qualquer código novo. Ou seja, há entregas e melhorias contínuas em nosso código. E, por fim, a migração para o código novo pode ser incremental, realizada lentamente, ao longo de várias *releases*. E se fizéssemos *releases* usando o *parallel change*? E se, além de melhorar o código, pudéssemos liberar novas funcionalidades em paralelo? O nome dessa prática pode ser ***blue-green deployment*** ou ***blue-green releases***. Vamos supor que estamos criando um sistema novo ou novas funcionalidades do mesmo sistema. Temos o código atual rodando em um ambiente e faremos o *deploy* dessa nova funcionalidade em outro ambiente. Em seguida, podemos passar a redirecionar usuários para essa versão 2. Caso ocorra algum problema, basta redicioná-los de volta para o código anterior que continua funcionando. Inclusive, temos a opção combinar os conceitos de *blue-green deployment* com *feature toggles*. Por exemplo, podemos direcionar 20% dos usuários para o código novo e 80% para a versão antiga. Conforme o monitoramento, aumentamos o número de usuários na nova versão. Então, esse é o conceito de *blue-green deployment*. De forma incremental, conseguimos fazer com que os usuários utilizem a nova versão. Ou seja, realizamos um *release* incremental, de forma mais lenta. Já a ideia de *feature flag* é mais de baixo nível, no próprio código. Já o *blue-green deployment* refere-se ao sistema inteiro. São duas bases de códigos diferentes. O fato de conseguirmos separar conceitualmente *deploy* e *release* nos fornece ferramentas interessantes para tornar todo nosso ambiente de desenvolvimento e de operações mais seguro e mais tranquilo para se trabalhar.

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    Como usar ChatGPT para Gestão Ágil

    Neste Alura+, Daniela Soares, monitora na Alura, explica como utilizar a inteligência artificial do ChatGPT para **impulsionar a gestão ágil** em sua organização. Por meio dessa poderosa ferramenta, você aprenderá passo a passo como analisar dados para: * Construir personas; * Analisar ciclo de vida do produto. Você conhecerá como extrair informações valiosas dos dados disponíveis para criar personas detalhadas, que representem os diferentes perfis de consumidores. Com a ajuda do ChatGPT, você pode interpretar os dados de forma mais eficiente e identificar áreas de melhoria para impulsionar a experiência do cliente, além de descobrir como o ChatGPT pode ajudar na análise do ciclo de vida do seu produto! Bateu a curiosidade? Ao longo deste vídeo, você aprenderá a aplicar o ChatGPT para impulsionar a gestão ágil, transformando dados em insights. E para você se aprofundar no tema, confira: * [Artigo ChatGPT: o que é, como usar e dicas de comandos para o dia a dia]( * [Artigo Quais são os 4 tipos de aprendizagem na IA, algoritmos e usos no dia a dia]( * [Curso ChatGPT: otimizando a qualidade dos resultados]( # Transcrição É comum que, navegando na internet, nos deparemos com manchetes como esta: > **"Conheça as 10 profissões que serão substituídas pela inteligência artificial."** É um título um tanto dramático, não? Será que esse receio tem fundamento? Faz sentido construir um título dessa forma? É pensando em questões como essa que vamos explorar como o **ChatGPT** pode nos auxiliar nas **funções de gestão ágil** das pessoas que atuam como gerentes ágeis ou com agilidade de forma geral. Quando falamos de inteligência artificial, precisamos compreender um ponto: assim como outros avanços tecnológicos e inovações, a IA serve como **complemento às nossas funções e tarefas**, principalmente aquelas que podem ser **automatizadas**. Dessa forma, economizamos esforço humano em atividades repetitivas, tornando nossa experiência profissional mais gratificante. Vamos explorar como utilizar o ChatGPT como um **potencial colaborador** para nossas funções. Vamos ver como podemos construir uma *persona* e também avaliar o ciclo de vida de um produto. Para quem não sabe o que é ou nunca utilizou o ChatGPT,, não há problema. Disponibilizaremos vários conteúdos na descrição do vídeo para acesso posterior. Estamos utilizando a versão **3.5** do ChatGPT, que é gratuita. Um detalhe importante: **não compartilhe informações sensíveis com o GPT**. Utilizaremos dados fictícios para demonstrar o processo de construção da *persona*. Mas por que criar a *persona* é importante para a gestão ágil? Porque a *persona*, essa representação ideal do cliente, nos ajuda a compreender e **atender às necessidades dos clientes**. ## Construindo personas no ChatGPT Vamos começar perguntando ao ChatGPT o que é uma *persona*. A resposta é que uma *persona* é uma representação fictícia de um público-alvo ou de um cliente ideal. Ele fornece uma resposta bastante extensa. Em seguida, forneceremos algumas informações sobre o papel que ocupamos na equipe e o tipo de serviço ou produto que oferecemos. Por exemplo, escreveremos: > "Sou um gerente ágil e estou trabalhando com um aplicativo de *e-learning* para pessoas que desejam aprimorar seu currículo de forma flexível". O ChatGPT pode demorar um pouco para responder, pois é a versão gratuita. Ele sugere que definamos nossas *personas* criando personagens que representem nossos usuários-alvo e estabelecendo a história dos usuários. Não é exatamente o que gostaríamos que ele respondesse, mas deixamos que ele termine a resposta. Informaremos que temos **dados sobre os usuários do aplicativo** e pedimos que ele sugira algumas *personas* com base nesses dados. Após enviar os dados fictícios, ele começa a analisar informações como **idade**, **interesses** e **formação acadêmica**. Ele faz um resumo e, em seguida, pedimos que ele identifique **padrões nos dados fornecidos**. A resposta inclui **relação entre tecnologia e áreas de interesse**, **diversidade de formações acadêmicas**, **conexão entre interesses** e **objetivos profissionais**, e variedade de hobbies. Após esse processo, pedimos que ele sugira algumas *personas* que poderíamos construir a partir desses dados. Ele sugere cinco *personas*: > **Amanda**, a designer inovadora; > > **Lucas**, o desenvolvedor ágil; > > **Gabriela**, a gerente de projetos de TI; > > **Rafael**, o especialista em inteligência artificial; > > **Carolina**, a profissional de marketing digital. Pedimos que ele refaça as sugestões para ver se há variações. Ele modifica algumas informações, sugerindo, por exemplo, a *persona* Beatriz, a *Tech Enthusiast* (entusiasta de tecnologia), que não havíamos mencionado. É importante **não confiar 100% no GPT**, mas sim aloinhar o que você já conhece da sua profissão com o que ele pode te ajudar no dia a dia. Voltamos à resposta inicial e escolhemos a *persona* **Lucas, o desenvolvedor ágil**, para explorar mais. Ele detalha motivações, desafios e objetivos do Lucas com o aplicativo. Por exemplo, Lucas é **apaixonado por tecnologia** e tem **forte interesse em métodos ágeis**. Ele pode enfrentar desafios ao implementar práticas ágeis em sua equipe ou organização. O ChatGPT retorna inclusive recomendações para o aplicativo de e-learning, algo que não solicitamos. Pedimos que ele refaça as sugestões de *personas* com base em critérios estabelecidos: **aprimorar habilidades**, **rotinas saudáveis de estudo** e **sentir-se representado**. Com base nesses critérios, ele sugere novas *personas*: > **Sofia**, a jovem profissional ambiciosa; > > **Matheus**, o estudante determinado; > > **Carla**, a profissional em transição de carreira; > > **André**, o empreendedor criativo; > > **Isabela**, a profissional multitarefa. Pedimos que ele organize as sugestões em **ordem de prioridade** considerando os critérios que citamos anteriormente, algo que não alterará muito a configuração. Utilizamos um comando de texto para o ChatGPT, mas se tivermos uma **tabela no Excel**, podemos copiar todo o conteúdo e colar no GPT. ## Ciclo de vida de um produto Após a construção da *persona*, analisamos o **ciclo de vida de um produto**, utilizando o mesmo aplicativo de *e-learning*. Perguntamos ao ChatGPT o que é ciclo de vida do produto. Ele explica que é uma representação dos estágios pelos quais um produto passa desde a introdução no mercado até a retirada. Os estágios são: **introdução**, **crescimento**, **maturidade** e **declínio**. É importante que uma pessoa que trabalha com gestão ágil saiba identificar o ciclo de vida do produto em que está inserida para pensar **estratégias e investimentos adequados** para a fase em que o produto se encontra. Nesse caso, identificamos que estamos com **crescimento de assinaturas**, **forte concorrência** e **lucro crescente.** Com base nessas informações, o ChatGPT analisa e identifica que estamos no **início do estágio de crescimento** ou no **ponto intermediário**. Perguntamos quais **estratégias** podemos utilizar na fase de crescimento. Ele sugere **marketing intensivo**, **expansão para novos mercados**, **melhoria contínua do produto**, **aumento da oferta de valor**, **parcerias estratégicas**, **monitoramento dos concorrentes** e **fortalecimento do relacionamento com os usuários**. Após conferir as estratégias, pedimos que ele organize de acordo com critérios anteriores. > Critério 1: **aprimorar habilidades** > > Critério 2: **rotinas saudáveis de estudo** > > Critério 3: **sentir-se representado** Como retorno, ele organiza os critérios e as estratégias que fazem parte desse critério. Vamos pedir para que as estratégias sejam organizadas em uma tabela. | Critério | Estratégias | |------------------------------------------|-------------------------------------------------| | Critério 1: Aprimorar habilidades | - Melhoria contínua do produto | | | - Expansão para novos mercados | | Critério 2: Rotinas saudáveis de estudo | - Fortalecimento do relacionamento com os usuários | | | - Aumento da oferta de valor | | Critério 3: Sentir-se representado | - Parcerias estratégicas | | | - Marketing intensivo | ## Impacto das IAs na gestão ágil Após utilizar o ChatGPT para **analisar dados**, seja para criar uma *persona* ou identificar o ciclo de vida do produto, podemos nos perguntar como a IA impactará nosso trabalho como gerentes ágeis. O ChatGPT, assim como outras IAs, pode colaborar com nossas funções na gestão ágil, economizando tempo na busca de informações e tornando a tomada de decisões mais eficiente, possibilitando entregar mais valor aos clientes e *stakeholders*. Assim como o Trello, Jira ou Notion, o ChatGPT pode fazer parte do nosso dia a dia e auxiliar nas funções e tarefas como gestores ágeis. Além da análise de dados, o GPT e outras IAs podem auxiliar na melhoria contínua do produto ou serviço e no gerenciamento do projeto. Se ainda não utilizao GPT, você pode replicar os casos apresentados aqui com dados fictícios e conferir as respostas. Sinta-se à vontade para compartilhar ideias e expectativas sobre inteligência artificial no Discord Alura e conectar-se com outros alunos e alunas. Nos vemos em breve!

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