Palestras do IA CONFERENCE 2026

Palestras Iniciais - Introdução

Apresentando a EAConference e o impacto da IA

Hoje, na EAConference, vamos discutir em profundidade como a inteligência artificial está moldando e transformando nossas vidas e nossas carreiras.

Este encontro é uma materialização significativa da comunidade que trouxe a Alura até aqui. É o espaço em que nós reunimos pessoas na vanguarda da tecnologia — aquelas que a constroem — com a comunidade que a consome, aprende e evolui junto com esse movimento. É um movimento que a Alura lidera, ao qual dá voz e oferece espaço para que essas conexões aconteçam.

Em meio aos diversos eventos e debates sobre inteligência artificial, o EAConference se destaca por proporcionar conversas aprofundadas com quem não apenas utiliza a tecnologia intensamente, mas também a cria e a desenvolve nas empresas que adotam a IA desde o início. Trata-se de um encontro com profissionais AI native (nativa em IA), profundamente envolvidos na tecnologia.

Desmistificando a IA e aprendendo em comunidade

É valioso observar as pessoas se conectando para compreender melhor como as lideranças de mercado lidam com a IA no cotidiano. Com o boom recente, surgem muitos aspectos que precisamos desmistificar e aprender coletivamente. Nós estamos aprendendo em conjunto.

O principal aspecto do evento é aprendermos em conjunto com as melhores pessoas.

Celebrando recordes e projetando o futuro

Este foi o maior EAConference Brasil da história, em 2026, tanto em número de participantes quanto em profissionais realmente aplicando o que vinham vendo e ouvindo falar nos últimos anos.

Esperamos que o próximo ano seja ainda maior e melhor.

Palestras Iniciais - Abertura - com Adriano Almeida (CEO Alura)

Acolhendo o público e introduzindo a transformação

Muito bom dia. Bom dia a todas as pessoas.

Antes de mais nada, é um grande prazer para nós recebê-las e recebê-los aqui em uma manhã fria, gelada, chuvosa e nublada de São Paulo, com trânsito, e contar com a presença de todas as pessoas em um momento que, para nós, é de tangibilização.

Tangibilização do quê? Como vimos no nosso manifesto, trata-se da tangibilização de um momento de transformação.

Afirmamos ali: mudou e está mudando, e continuará mudando. Vivemos em um mundo que se transforma, vivemos em um mundo que muda, e nós mudamos junto.

Abraçamos essa transformação com responsabilidade e com os pés no chão, colocando no chão a bola que está quicando no ar, e dando voz a quem está construindo e liderando essa transformação, para que todas as pessoas aqui presentes construam, continuem construindo e continuem transformando, e se transformando.

Apresentando a quinta edição da conferência

Esta é a quinta edição que realizamos desta conferência.

Está escrito “antes do hype (empolgação)”. Esta é a quinta e maior edição que realizamos da Conferência Brasil.

Hoje teremos aqui mais de 800 pessoas nesta quinta e maior edição da Conferência Brasil.

Fortalecendo a comunidade e conexões

A Conferência Brasil é um momento em que damos vida ao que nos trouxe até aqui: comunidade.

Queremos fazer um convite a todas as pessoas: conectem-se. Na hora do café, haverá o coffee break (pausa para café) em breve; vá, conheça uma pessoa, descubra o que está construindo, o que está fazendo, troque com ela, aprenda com ela e ensine a ela. Este é um momento para reforçarmos e fortalecermos essas conexões e criarmos um movimento de transformação, no qual você leva essas pessoas junto e segue junto com elas.

É isso que trouxe a Alura até aqui e é isso que continuará impulsionando a comunidade de quem cria, desenvolve e constrói transformação por meio de tecnologia e de software (programa de computador).

Eu sou Adriano Almeida, sou cofundador da Alura e, hoje, sou também o CEO (diretor executivo) da Alura.

Palestras Iniciais - Visão de IA - com Paulo Silveira (CVO Grupo Alun)

Iniciando a abertura e definindo o tom

Quero convidar ao palco meu grande amigo e fundador, Paulo Silveira.

Bom dia a todas e todos.

Dizem que a vantagem de ter sucesso profissional é poder subir em um palco e falar o que quisermos.

Fomos chamados para fazer a abertura mais uma vez e colocar um pouco do tom do que pensamos como empresa, como grupo, como professores e educadores. Trouxemos um apanhado do que sentimos que tem acontecido e está acontecendo.

Relembrando previsões e reações à inteligência artificial

Alguém lembra quando, no meio do ano passado, o Dário escreveu e deu uma entrevista dizendo: “Preparem-se, o mundo está acabando; daqui a 3 a 6 meses, 90% do código será escrito por máquina”? Alguém lembra quando saiu essa notícia? Qual foi a reação de suas empresas?

Lembramos da nossa, e costumam nos considerar pessoas que pensam para frente. Em março de 2025, debochamos: “Olha lá, lá vão essas pessoas do Vale do Silício fazendo autopropaganda para aumentar o valor do IPO (oferta pública inicial) e vender mais cloud (nuvem) e tokens (unidades de processamento)”.

Isso foi em março de 2025. Seis meses depois, em setembro, outubro, novembro e dezembro do ano passado, todxs nós vimos a profundidade das mudanças na indústria — não só em software, mas também no setor jurídico, na medicina, nas ferramentas automatizadas, no ecossistema da OpenAI e em todo o avanço dos mecanismos de agentes.

No mês passado, ouvimos novamente pessoas dizendo: “Cuidado, o mundo vai acabar de novo.” Qual foi a nossa reação? Em geral, pensamos: “Estão exagerando; é só propaganda.” Ainda assim, entendemos que precisamos dar mais atenção.

Apresentando o receio do humano fora do loop

Queremos compartilhar qual é o nosso maior receio — um medo que faz sentido para nosso trabalho, nossas empresas e as pessoas ao nosso redor.

Nos últimos seis meses, prometeram-nos o chamado “humano no loop (laço)”. Agora temos ferramentas muito mais poderosas para trabalhar com software, medicina e setor jurídico, porque basta darmos a intenção do que queremos; a IA escreve código, textos, propagandas e entrega resultados que podemos executar. Nosso papel tem sido ler, criticar e decidir o que entra no ar, além de revisar os passos e dialogar sobre o processo. É assim que temos operado nos novos modelos: com PR (Pull Request), issues (problemas) e mecanismos de code review (revisão de código) automatizados, com ou sem participação humana. Esse parece ser o caminho.

No entanto, nesta semana vimos circular um relato forte. Publicamos a tradução direta gerada pela IA de um tweet (publicação no X) que teve oito milhões de visualizações. Reproduzimos integralmente, inclusive as palavras utilizadas:

“Cansei dessa merda. Acabou. O estado da engenharia está horrível. Faz mais de um mês que comecei em um cargo novo em uma empresa grande. Ninguém sabe de nada. Especificações, código, testes, PRD (documento de requisitos do produto), tickets (chamados), resolução, relatório — tudo é feito pelo Claude Code. Ninguém no meu time gosta disso; estamos sendo forçados a entregar o máximo. Já ouvi várias vezes da alta gestão que subir código não é gargalo. Então por que continuamos lentos? As pessoas trabalham 12 a 13 horas por dia só para apertar ‘Enter’. Ninguém lê nada. As pessoas da empresa não fazem nada por conta própria. Todo mundo, do L1 ao L7, faz a mesma coisa: fala com o Claude. Não existe sensação de vitória. Ninguém resolve bugs. Ninguém pensa mais. Tudo é LLM, sugando a alma. Sinceramente, eu não me importaria se pelo menos nos dessem tempo para olhar o código e ver o que está acontecendo, mas o objetivo é só entregar, aconteça o que acontecer.”

Esse relato gerou muitos comentários, de pessoas como Obie Fernandez, DHH e várias outras. Há, sim, um medo legítimo — como dizia a geração anterior: o da pessoa datilógrafa perder o emprego para o computador; o do artesão perder o contato com o tecido. Mas não podemos fingir que isso não está acontecendo. O humano está sendo empurrado para fora do loop. Ouvimos pessoas do ecossistema de LLMs — LLMs (Large Language Models, Modelos de Linguagem de Grande Porte) — afirmarem que o objetivo é fazer com que os laços ocorram sem intervenção humana, deixando o token maxing (maximização de tokens) ocorrer livremente: quanto mais máquinas rodando, mais coisas são produzidas, sem sequer precisarmos pensar — e, inclusive, com uma redação melhor. É, no mínimo, estranho.

Refletindo sobre atalhos e perda de agência

Terence Tao, hoje um dos matemáticos mais famosos do mundo, deu recentemente uma entrevista no Big Think em que retoma uma analogia que já utilizou: a do helicóptero. Fazer matemática e ciência é percorrer um longo caminho até a cachoeira distante — a solução. Em vez de trilharmos esse caminho pela selva, as LLMs nos dão um helicóptero: vemos o problema, voamos direto até a cachoeira e descemos. Chegamos muito mais rápido à solução e ela está lá; basta pedir. Mas perdemos o percurso. O que havia no meio do caminho — uma cachoeira menor, mais interessante, ou até maior — fica oculto no reasoning (raciocínio) do sistema.

Isso já acontece no nosso cotidiano. O Waze está internalizado em nossos hábitos. Quando o aplicativo indica “vire à esquerda”, não discutimos nem ponderamos; muitas pessoas nem sabem em que região da cidade estão. Há quem já não saiba onde fica o Shopping Frei Caneca, por exemplo; as pessoas mais jovens têm cada vez menos essa referência espacial.

Pode-se argumentar que realmente não importa. É possível que essa lógica espacial não seja tão útil quanto antes.

O filme que escolhemos, o e-mail que escrevemos para nossa chefia, a escolha do filme que assistimos e até se seguimos para a esquerda ou para a direita muitas vezes já não são mais decisões sob nossa agência. Independentemente de ser bom ou ruim, precisamos encarar os fatos.

Há um conto de Isaac Asimov, de 1958, intitulado Sensação de Poder, que nos foi indicado após publicarmos um texto extenso sobre o tema. Nesse conto, um general, em uma guerra entre dois planetas travada por robôs e que nunca termina porque os exércitos estão empatados, é chamado para conversar com um peão de obra que teria feito uma descoberta impressionante. O general pergunta qual é a descoberta, e alguém solicita: “Aub, mostre ao general: quanto é 9x7?”. O peão responde: “63”. O general se espanta: “Não é possível, você fez isso sem o computador”. Essa dissociação entre a máquina fazer no lugar de seres humanos, e isso ser tratado como crítica ou possível problema, vem de muito tempo.

Quantas pessoas da área da saúde não sabem resolver uma regra de três e não têm noção da dosagem de um medicamento que deveriam prescrever? Profissionais da medicina muitas vezes já não sabem mais fazer regra de três. Isso não é um caso isolado; é real. Argumenta-se: “Não precisa, porque toda pessoa médica tem uma calculadora”. É muito estranho. Esse “helicóptero” é muito estranho para nossa profissão, para nossas empresas, para o que precisamos.

Diante desse mecanismo, precisamos de espírito crítico e capacidade de decisão. Se agora a IA faz por nós, removendo nossa agência, nossa força de decisão e nossa capacidade de entender o que está acontecendo — sem que participemos do loop (ciclo) —, torna-se muito complicado exercer o espírito crítico que é exigido. Disseminou-se a ideia de que não precisamos conhecer fórmulas, nem saber programar, nem entender de computador, nem dominar regra de três, nem a fórmula de Bhaskara. Há quantos anos vivemos sem saber resolver uma equação do segundo grau?

Muitas pessoas passaram a nos enxergar como de perfil conservador. No entanto, a probabilidade de a IA acabar com a humanidade, nas diversas formalizações, não precisa ter o fim catastrófico ao estilo James Cameron. Não são necessários robôs armados, armas nucleares ou biológicas. Basta gradualmente perdermos nossa agência, sermos escanteados nas decisões e seguirmos tudo que é dito. É difícil negar que temos perdido agência. É difícil afirmar que hoje temos mais agência do que há dez anos.

Há um paper (artigo) que se tornou um manifesto, produzido por pessoas ex-Anthropic, pesquisadoras de ética, alinhamento e temas correlatos, que argumenta: mesmo um aumento incremental na capacidade da IA, sem qualquer busca coordenada por poder — sem esse cenário de robôs querendo dominar a humanidade —, já representa um risco substancial de desempoderamento humano. As máquinas tornam-se mais competitivas no trabalho, na tomada de decisão, na criação artística e até como companhia.

Isso acontece hoje. A criação artística produzida por IA em larga escala, esse monte de slop (conteúdo de baixa qualidade), uma cultura ultraprocessada, a lógica da réplica, pessoas se casando com robôs e tendo filhos com robôs — não é mais um conto isolado em alguma reportagem. É factual. Conversando com profissionais da psicologia e com artistas, percebemos que é global e massificado. E nós estamos consumindo e caindo nisso.

Exemplificando riscos de perda de agência

Queremos apresentar três exemplos de pontos estranhos nos quais caímos e que deveríamos evitar — ou, ao menos, encarar com postura crítica.

Primeiro: a máquina dominar nosso comportamento. Em 2016, um executivo do Google já apontava que, com o celular — o iPhone de 2007 completando uma década de adoção —, quando tiramos o aparelho do bolso, é como acionar uma máquina caça-níqueis para ver quais notificações chegaram. Bilhões de pessoas têm uma máquina caça-níqueis no bolso. Se pegarmos o celular agora, é provável que exista alguma notificação relevante para nós.

Adrian, que também fará palestra aqui, disse: o algoritmo hoje é tão “perverso” que, quando vemos um feed (linha do tempo) no Twitter, no LinkedIn ou nos Stories (histórias), propositalmente o algoritmo nos entrega notícias, artigos e histórias ruins. Não se trata apenas de incitar ódio. Olhamos e pensamos: “Esse algoritmo não está entregando bem”. Na verdade, isso faz parte da dinâmica da máquina caça-níqueis. “Não foi tão bom o que o algoritmo entregou agora”, e voltamos para ver a próxima rodada. O mecanismo é suficientemente preditivo e quer maximizar nossa atenção, manter-nos no loop (ciclo), aprisionando-nos a ele, e não simplesmente entregar exatamente o que queremos e encerrar. Se o algoritmo sempre entregasse exatamente o que precisávamos, guardaríamos o celular no bolso e não ficaríamos pegando nele o tempo todo. Tão simples quanto isso.

Há também as máquinas que planejam o mundo. Se um algoritmo captura cada pessoa em uma “veia” específica, há também mecanismos que nos capturam enquanto coletivo. Outro conto de Asimov, o último de Eu, Robô, lembra muito Matrix: a máquina sabe que há um problema no universo que controla. Imagine um algoritmo que planeja toda a economia, toda a sua empresa. Pense naquele ideal associado a Jack Dorsey (Square/Twitter), visto por muitos como uma visão excêntrica: querer que a máquina faça toda a gestão da empresa. A máquina passa a gerir o planeta inteiro e a economia. Tudo anda de forma “perfeita”, até que, em algum momento, a economia começa a dar errado: falta arroz aqui, falta eletricidade ali.

E, voltando ao início, o filme que escolhemos, o e-mail que escrevemos para nossa chefia — muitas vezes já feitos pelo ChatGPT — e decisões cotidianas que tomamos indicam uma tendência de perda de agência. Precisamos encarar esse fato com espírito crítico e participação ativa no processo decisório.

Ele discute com a Susan, a psicóloga dos robôs, e ela afirma que as pessoas estão sabotando o robô. Ele rebate dizendo que, quando alguém sabota o robô, o próprio robô já sabe, e então emite uma ordem enviesada.

Quando uma chefia dá uma ordem a uma pessoa liderada de modo que sabemos que ela não obedecerá exatamente, já se direciona o resultado para onde se deseja chegar. A máquina já conhece nosso comportamento: o que faremos e o que não faremos.

Ao final, ele conclui que a máquina está fazendo isso de propósito para acalmar nossos nervos; precisamos dessa “vibração” e desses erros, que normalmente não seriam aceitáveis.

O Ted Chiang tem uma publicação na revista Nature (revista), anterior à fama como autor de “A Chegada” e antes de publicar seus contos em coletânea, chamada “dos brinquedos preditivos”. É um texto de uma página. Ele descreve uma máquina com um botão que, quando vamos clicar, acende uma luz. No momento em que a máquina percebe que vamos clicar, um segundo antes, ela acende a luz. Assim, ela prevê que vamos apertar o botão e acende a luz. A partir daí, ele desenvolve toda a discussão sobre futuro, livre-arbítrio e determinismo.

Nós também enviamos isso para um colega, e ele respondeu: “Paulo, há este aqui que é fantástico.” Nós gostaríamos que depois todos fizessem esse teste: o “Arison Oracle”. Alguém na década de 60 escreveu sobre isso, construiu uma máquina e a implementaram. O experimento fornece duas letras: D e F. Precisamos pressionar uma sequência qualquer de D e F: “DF”, “FFF”, “DF”, “DFF”, “DDDF” e assim por diante. Quantos acertos você estima que a máquina terá ao predizer sua próxima tecla? Muitos diriam 50%. No entanto, ela acerta entre 60% e 65% do que fazemos. Faça o teste e verifique se consegue superá-la e manter 50%. Tente escapar desse mecanismo.

Nosso mecanismo de atenção e de predição do que não é aleatório já está mapeado pelas máquinas há bastante tempo. Agora, fazemos isso em larga escala. A máquina sabe qual tecla vamos pressionar.

Enfrentando a perda de agência e motivação

Ted Chiang escreve que, ao perceberem que suas escolhas não importam, algumas pessoas se recusam a fazer qualquer escolha. Esse é o desânimo daquele post (publicação) mencionado: “Agora só a tecla ‘Enter’ que fico apertando; não quero trabalhar com isso, ficar apenas apertando ‘Enter’.” Como uma legião de Bartleby, não se engajam mais em ações espontâneas. Um terço dos que brincam com essa máquina precisa ser hospitalizado. A habilidade de se mover continua; a motivação, não. Temos perdido essa motivação.

Trata-se da terceirização das decisões. Não há preocupação mais angustiante do que abrir mão da dádiva da liberdade. Não queremos mais decidir: queremos que o Waze decida o caminho, que o ChatGPT escreva o e-mail e que a Netflix escolha o filme. Vamos terceirizando as decisões.

O Akita escreve muito sobre isso. Perguntamos: que curso fazer? O que comprar? O que é melhor? Devemos aprender inglês agora? Terceirizamos tudo e ficamos fora do mundo. Tudo chega até nós, em vez de tomarmos as rédeas. O harnessing (aproveitamento/controle) também deixamos com a máquina. Ela faz tudo, quando deveríamos assumir as rédeas e controlar o que vai acontecer.

Algumas pessoas nos rotulam como reacionárias, ludistas. No próprio conto, Asimov comenta que, se houvesse tempo de sobra, pessoas como nós seriam contra a matemática ou contra a literatura. Alega-se que a máquina priva o ser humano de sua alma. Mas, de alguma forma, temos perdido um mecanismo de soberania. A soberania que Matt Veloso propõe não é apenas sobre o país; trata-se de termos agência sobre essas decisões e sobre a IA, de conduzir o mecanismo, a computação, a programação, o software, a medicina e as descobertas — conduzir, e não ser conduzidos. Precisamos dominar a tecnologia, não sermos dominados por ela, sob pena de realmente perdermos o “emprego” no sentido amplo: não apenas no mercado de trabalho, mas em utilidade e papel social.

Nosso recado é: sair do loop (laço) de execução, sem sair do loop (laço) de julgamento.

Muito obrigado, pessoal. Bom evento.

Compartilhando avisos finais do evento

Podemos apresentar os últimos recados para apoiar o time de marketing? Por favor, voltem ao último slide.

Hoje, neste evento, há muitos temas correlacionados: soberania; o Matheus aborda como influenciar o ChatGPT; discutimos como tudo isso está atrelado; e o Harness (aproveitamento/controle) aparece como um tema muito forte. Meu irmão também participa.

Perguntamos: o que devemos aprender se a IA realiza a parte de dev (desenvolvimento)? O Ayrton fala sobre temas além dos loops (laços). O Adrian explora por que não entendemos o que acontece com as LLMs.

Para quem busca carreira, estamos aqui na Alura, na Allom, com a FIAP e a PM3. Há duas carreiras em destaque que o Nico nos trouxe para conversarmos, alinhadas a esses tópicos, além de uma formação específica. Produto é uma área particularmente fortalecida por esse mecanismo de IA, e, além disso, trouxemos pós-graduações.

Vamos encerrar aqui. Deixamos um post (publicação) com mais informações e considerações adicionais.

Obrigado.

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