@brunofaggion Eu acho curioso esse hype espacial, porque um Data Center é essencialmente um negócio de real estate. Quanto mais perto do usuário, melhor.
As 20 áreas de formação com mais graduados no Brasil, segundo o Censo Demográfico 2022 do IBGE:
1 Gestão e Administração: 4.073.666
2 Formação de Professores (sem área específica): 3.108.277
3 Direito: 2.467.521
4 Promoção, Prevenção, Terapia e Reabilitação: 1.370.508
5 Contabilidade e Tributação: 1.143.621
6 Enfermagem: 898.464
7 Letras: 887.873
8 Psicologia: 597.731
10 Medicina: 553.538
11 Engenharia Civil e Construção: 518.252
12 Marketing e Propaganda: 472.494
13 Biologia: 411.516
14 Ciências Sociais e Políticas: 408.498
Serviço Social: 389.182
15 Odontologia: 379.095
16 Gestão e Desenvolvimento de Sistemas de Informação: 374.765
17 Comunicação e Reportagem: 347.008
18 Arquitetura e Planejamento Urbano: 330.748
19 Farmácia: 327.441
20 Economia: 322.813
Os dados do IBGE sugerem que o Brasil forma muito mais gestores, advogados, professores e profissionais da saúde do que profissionais em áreas tradicionalmente ligadas à pesquisa científica. Isso não significa que o país forme poucos cientistas, mas mostra que a ciência ocupa uma fatia relativamente pequena do universo de graduados brasileiros.
@rodcacioli@HewandroMahle Pra mim milhas = passgagem = Latam pq voa para os viajo.
Então tudo é Latam. Cartão Latam Pass Itaú, Clube Latam, etc.
É confuso pq dependendo do objetivo da milha a combinação muda bastante.
@richardrx É um bom ponto.
Sim. Eu diria que a norma é B2Bs não terem dados suficientes para rodar A/Bs confiáveis e num espaço de tempo viável.
Falo inclusive entre SaaS que masterizaram o PLG. Tem muita quali e product taste envolvidos nas decisões.
@glaucia_lemos86 Mesma coisa para referências externas não md e mais dinâmicas como um PRD no Confluence, por exemplo.
Nesse é necessário estar conectado via MCP/APIs e funciona bem.
@glaucia_lemos86 Opa! Na minha estrutura de pastas, eu tenho uma "knowledge base" com conteúdo md estático e faço referências a ele, sejam embutidas na skill, em prompt on-demand ou, dependendo do caso, a referência já está no CLAUDE.md.
Writing code was never the bottleneck.
In a typical sprint, an engineer spends maybe 20% of their time on net-new code.
The rest is reading, debugging, reviewing, deciding, communicating, and operating.
AI makes the 20% piece ten times faster and barely touches the other 80%, except by adding more code to review, which makes that part slower.
Uma coisa é uma coisa: no molde de calendário atual, jogar mais 7 vezes pela Copa do Brasil significa afetar até 14 rodadas do Brasileiro, o que evidentemente tem um custo em pontos. Sem muito exagero, jogar a Copa até o fim te tira 5 a 10 pontos no campeonato. E é melhor sair..
Concordo 100% com o @mattpocockuk
A skill /grill-me já era boa.
Agora, meus amigos… a skill /grill-with-docs é coisa de brilhar os olhos! ✨
Eu testei na nova implementação de uma feature para o sistema de estoques da ONG que ajudo nos finais de semana e, sério: funciona de uma forma linda.
O fluxo foi simples:
☑️ Entrevistei a usuária admin do sistema
☑️ Ela explicou detalhadamente as regras de negócio que precisava
☑️ Organizei essas informações e usei a skill /grill-with-docs
☑️ A skill fez uma rodada de quase 30 perguntas, porque parte do que ela pediu já estava parcialmente implementado
☑️ Gerou o context.md e outros arquivos relacionados ao processo
☑️ Revisei tudo detalhadamente: HITL sempre!
☑️ Depois pedi para implementar em modo AFK, away from keyboard
Claro que precisei fazer alguns ajustes, mas foram poucos. A feature já está em produção para a ONG. 🚀
E, para fechar com chave de ouro, usei outra skill dele: /tdd.
Workflow simples, conciso e direto.
Usem e testem: https://t.co/nbqn7pLLYz
There will be no AI jobpocalypse.
The story that AI will lead to massive unemployment is stoking unnecessary fear. AI — like any other technology — does affect jobs, but telling overblown stories of large-scale unemployment is irresponsible and damaging. Let’s put a stop to it.
I’ve expressed skepticism about the jobpocalypse in previous posts. I’m glad to see that the popular press is now pushing back on this narrative. The image below features some recent headlines.
Software engineering is the sector most affected by AI tools, as coding agents race ahead. Yet hiring of software engineers remains strong! So while there are examples of AI taking away jobs, the trends strongly suggest the net job creation is vastly greater than the job destruction — just like earlier waves of technology. Further, despite all the exciting progress in AI, the U.S. unemployment rate remains a healthy 4.3%.
Why is the AI jobpocalypse narrative so popular? For one thing, frontier AI labs have a strong incentive to tell stories that make AI technology sound more powerful. At their most extreme, they promote science-fiction scenarios of AI “taking over” and causing human extinction. If a technology can replace many employees, surely that technology must be very valuable!
Also, a lot of SaaS software companies charge around $100-$1000 per user/year. But if an AI company can replace an employee who makes $100,000 — or make them 50% more productive — then charging even $10,000 starts to look reasonable. By anchoring not to typical SaaS prices but to salaries of employees, AI companies can charge a lot more.
Additionally, businesses have a strong incentive to talk about layoffs as if they were caused by AI. After all, talking about how they’re using AI to be far more productive with fewer staff makes them look smart. This is a better message than admitting they overhired during the pandemic when capital was abundant due to low interest rates and a massive government financial stimulus.
To be clear, I recognize that AI is causing a lot of people’s work to change. This is hard. This is stressful. (And to some, it can be fun.) I empathize with everyone affected. At the same time, this is very different from predicting a collapse of the job market.
Societies are capable of telling themselves stories for years that have little basis in reality and lead to poor society-wide decision making. For example, fears over nuclear plant safety led to under-investment in nuclear power. Fears of the “population bomb” in the 1960s led countries to implement harsh policies to reduce their populations. And worries about dietary fat led governments to promote unhealthy high-sugar diets for decades.
Now that mainstream media is openly skeptical about the jobpocalypse, I hope these stories will start to lose their teeth (much like fears of AI-driven human extinction have).
Contrary to the predictions of an AI jobpocalypse, I predict the opposite: There will be an AI jobapalooza! AI will lead to a lot more good AI engineering jobs, and I’m also optimistic about the future of the overall job market. What AI engineers do will be different from traditional software engineering, and many of these jobs will be in businesses other than traditional large employers of developers. In non-AI roles, too, the skills needed will change because of AI. That makes this a good time to encourage more people to become proficient in AI, and make sure they’re ready for the different but plentiful jobs of the future!
[Original text in The Batch newsletter.]
A vida acadêmica ajudou a me sustentar por bastante tempo, e hoje eu sou muito bem remunerado para estudar. Neste contexto, posso dizer com tranquilidade que a vida acadêmica, na maior parte do tempo, tem pouco valor comercial.
O mercado não remunera esforço, mérito, dedicação, estudo ou inteligência. O mercado remunera soluções e valor gerado.
Seu diploma, por si só, não gera nenhum valor para os outros. Qual problema sua formação soluciona?
Um pedreiro tem um trabalho simples, mas difícil e importante. Mão de obra escassa. Soluciona problemas reais.
Teu TCC sobre Bourdieu não reboca minha parede. Se seus estudos não resolvem a vida dos outros, sobra apenas cobrar que o governo te sustente de algum modo. O mercado não vai.