Disclaimer: The conversation—and the full transcript—are in Portuguese

How does a marketing org turn into a software factory without losing sight of revenue? In this episode, Bernardo Marotta (CGO, Cogna) opens the hood on “Dolores,” a multi-agent system that drives significant automated revenue—and the culture, governance, and workflows that make it reliable in production.

We dig into true AI-native operations: Model Context Protocol (MCP), specialist agents (vs. brittle monolith prompts), CRO as a scientific method, and the rise of the context engineer. If you lead growth, martech, or product, this is a practical map to get from demo to four nines in production.

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We discuss:

00:00 — Opening & who Bernardo is (CGO at Cogna, marketing focus)
02:00 — Bernardo’s background: telecom → digital → growth
07:05 — “Dolores” case: CRO culture, 0→1, early results
13:14 — Team leadership: lead by example, recognize, reward
25:02 — “Context → Model”: the context engineer & autonomous business
26:46 — MCP as the integration layer: weeks → hours
29:51 — Agents in daily work: email read by agents + prompt injection
33:44 — Only 5% reaches production: why governance matters
35:01 — From 90% to 99.999%

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Where to find Bernardo:

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/bernardo-marotta-84172925/
Instagram: https://www.instagram.com/bernardomarotta/

Transcript (PT-BR):

[Rafael "Baby"]

Fala galera, tudo bem?

Bem-vindos a mais um deco.cast, estamos hoje aqui com o Bernardo, que é Chief Growth Officer lá da Cogna, que era Kroton, pra quem não conhece, e cara, o Bernardo é um parceiro nosso, a gente tá trabalhando junto, em algumas frentes aqui junto com a Deco, e ele é um executivo muito fora do comum, muito fora da curva.

O que ele já domina de AI, como que ele é heavy user das ferramentas, o futuro que ele tá desenhando junto do time, o resultado que ele já coletou ali dentro dos anos que ele tá na Cogna, é realmente uma mosca branca, é um caso a ser estudado.

Então, queria que ele contasse um pouquinho pra gente, um pouquinho da história, o que ele tá vendo por aí, Gui, alguma pergunta específica?

[Guilherme Rodrigues]

Estamos aqui pra estudá-lo, mas acho que pra começar, seria muito legal ouvir do Bernardo um pouco do background dele, né, porque ele não nasceu pronto assim, ele teve muita experiência e bateu muito a cabeça, e aí agora ele tá vendo essa oportunidade de usar AI.

[Bernardo Marotta]

Legal!

Pô, Baby, subiu minha barra aqui já no início, né cara, agora eu tô ferrado pra cumprir essa expectativa aí.

Pô, vou fazer uma outra história curta do meu background então, e aí eu chego na AI.

Mas cara, eu comecei minha carreira em telecom, sempre comercial e marketing, marketing e vendas, e pô, tecnologia é uma parada que sempre teve como minha paixão, desde moleque e aí já no trabalho.

Eu comecei trabalhando na NET, cara, uma empresa que, pô, inaugurou a banda larga aí no Brasil, né, então eu peguei esse boom do crescimento do digital e me joguei lá, né.

Me joguei de cabeça no digital, né, cara, e comecei no Rio de Janeiro, logo depois fui convidado pra assumir o marketing da cidade de Goiânia.

E aí lá em Goiânia, cara, a gente tinha uma força de vendas porta a porta muito grande, eu precisava controlar essa galera, tinha acabado de lançar smartphone com GPS, contratei um fornecedor de software, que fez uma parada de colocar todos os endereços que o vendedor tinha que visitar e dar um match com a localidade do GPS que o vendedor tava, ninguém acreditava que isso ia funcionar legal naquela época, mas pô, a gente aumentou a produtividade três vezes fazendo isso, e a gente descobriu meio que o óbvio: o vendedor de porta a porta não ia pra rua, ele ficava em casa, ligando pros clientes.

E aí a gente, de fato, teve que mudar o comportamento lá e tal.

Mas essa historinha aqui só pra conectar, pô, o quanto que minha cabeça sempre foi voltada pra tecnologia, né, pô, como é que eu pego um problema e utilizo o que tem de melhor de tecnologia pra resolver esse problema, né, isso, pô, desde o começo.

E aí, cara, minha carreira no digital sempre foi marketing, usando automação, né, todo mundo fala muito de AI, eu acho que AI tá agora chegando na cabeça da maioria, mas, pô, automação é um negócio que já tá aí há muito tempo, já entrega muito valor, então antes de chegar no nível de usar AI generativa e tal, pô, tem muito valor na automação.

Obviamente, eu acho que AI generativa é o que vai transformar todos os negócios daqui pra frente.

Eu estudo esse negócio — eu fiz inclusive uma pastinha lá no meu stories, assim que lançou o GPT, lá em novembro de 22 — eu assinei, imediato, eu sou muito early adopter dessas paradas, assim, de tecnologia, tudo.

Sai uma parada nova, eu compro, tem um podcast falando de tecnologia, eu já sigo isso.

[Rafael "Baby"]

Você sempre foi assim, mesmo antes disso, tipo assim, desde moleque?

[Bernardo]

Sempre, cara, eu sempre gostei muito de tecnologia, é uma parada viciante pra mim, assim.

E aí, cara, você vem nessa pegada, né, saiu lá o GPT, eu já postei “cara, isso aqui não é hype, pode apostar”. Tá lá, eu salvei tudo nessa pastinha pra provar pra galera que, pô, eu venho contando a história do que vai acontecer com o AI. E vim de cabeça, cara, quando todo mundo falava que o negócio é hype, que isso não vai dar em nada, que não vai entregar valor, eu já tava lá como usuário primeiro, né, experimentando muito.

Só que dentro de grandes corporações, cara, assim, esse processo de adoção, né, eu gosto muito de um gráfico que explica a Lei de Martech. Não sei se vocês conhecem a Lei de Martech, que ela diz que, as pessoas, elas acabam aderindo à tecnologia mais rápido do que as empresas, as empresas acabam aderindo à tecnologia mais rápido do que os governos. Mas a tecnologia, por si só, ela é mais rápida do que tudo isso, né.

Então esse processo de você acompanhar e preencher esse gap entre pessoas e empresas, empresas e governo, é o que dá o diferencial competitivo. Então assim, eu como pessoa, eu tenho que ser early adopter de tecnologia, entender e aí traduzir como isso funciona pra nossa companhia, pra companhia que a gente tá. Eu tô numa companhia que tem mais de 50 anos de história, é uma incumbent no mercado de educação, então, fazer essa tradução, né, de como que a tecnologia vai impactar o nosso negócio, é o meu papel aqui como growth, né, Então eu tenho feito isso nesse tempo, a gente já tem muita coisa de AI implementada no marketing há bastante tempo, um dos cases, eu compartilhei com vocês, que a gente chama de Dolores, é um multiagente de conteúdo.Cara, esse multiagente foi selecionado, inclusive, como um case lá do Gartner, a gente gera mais de 40 milhões de receita, sem colocar a mão, né, totalmente automatizado, produzindo conteúdo pra blogpost. E a gente tá evoluindo junto com vocês agora pra virar conteúdo em vídeo.

[Rafael "Baby"]

O que eu acho mais maneiro desse caso é que é um workflow que pode ser extremamente simples, extremamente complexo, mas no volume que vocês operam, qualquer coisa que mexe, qualquer automação que você gera, mexe muito no ponteiro, né cara, porque você tá falando de um volume transacional muito grande, de bilhões, né, de receita. Então é muito maneiro que você botou o time ali pra começar a explorar, né, pra ganhar traquejo, e isso já, no primeiro tiro, já deu resultado.

[Guilherme]

Acho que uma dúvida da galera assistindo, interessada na jornada do Bernardo, né, é como é que você faz pra sair do zero pro um, como é que você dá o primeiro passo. Nessa Dolores, por exemplo, como é que foi a gênese? Você sentou com quem? Você fez uma POC? Como é que você mobilizou a galera pra tentar uma coisa nova com a AI?

[Bernardo]

Legal.

Cara, isso vem muito da cultura, Gui.

Eu gosto muito da cultura de CRO, que é a cultura de experimentação. Mas a cultura de experimentação como um processo científico de fato, né. Cria as hipóteses, dá oportunidade pro erro, o erro documentado, o erro científico, errar pequeno, testar, errar rápido, corrigir, iterar. E aí quando você acerta, cara, você escala. Então o time, ele não tem esse medo de errar aqui na Cogna. O time de Growth, cara, ele tem isso na essência. “Pô, pode fazer”. Então, pra você ter ideia, a Dolores foi a ideia de um analista nosso, que é o Jonas, ele começou a ver, começou a experimentar AI e viu que poderia automatizar boa parte do trabalho dele. E aí ele começou a estudar a vibecoding ali, ele mesmo o vibecodou, a primeira versão, usando o n8n, usando outras coisas também. A gente já vinha usando ferramenta, né, normalmente a gente fala assim, cara, não vamos reinventar a roda, vamos buscar quem tá fazendo isso lá fora. A gente começou a usar, lá em 2022, o Jasper. Não sei se vocês ouviram falar de uma primeira AI de texto antes do GPT.

[Rafael "Baby"]

Era uma referência.

[Bernardo]

Era referência, a gente começou a usar. Aí o Jonas falou, cara, eu acho que agora com, depois do lançamento do GPT, dá pra fazer melhor usando o modelo deles. E aí ele começou o vibecodar. Cara, saiu o negócio.

Mas assim como essa parada do Jonas, a gente tem muitos casos aqui que surgem, eu costumo dizer, cara, que a inovação, ela sempre vem, pelo menos dos casos que eu conheço, de quem tá sentindo a dor, né, o cara tá sentindo a dor ali e ele vai experimentando outras formas de resolver aquele problema, e a inovação acontece.

Então cara, é muito importante estar atento. Assim, pra mim a grande mudança dessa nova tecnologia é que quando eu analiso o trabalho do meu time aqui, pô, mais de 200 pessoas no time pensando como gerar mais receita no marketing.

Ô Gui, mais de 40% desse trabalho é manual, ineficiente e repetitivo.

Esse é o Ways of Work de hoje, cara. É o Ways of Work que não pensa em AI-Native.

Quando a gente pensa em AI-Native, pô, o trabalho que a gente tá fazendo junto, é completamente diferente o jeito de trabalhar.

Tudo que a gente tá produzindo de conteúdo, até o que a gente tá falando tá sendo gravado, tá sendo inputado direto no agent que tá resumindo, tá fazendo a PRD dele.

[Guilherme]

Inclusive esse podcast aqui vai virar uns 5 posts pra deco, com certeza.

[Bernardo]

Exatamente.

Então esse novo jeito de trabalho que as pessoas não entenderam qual o potencial da AI de engolir qualquer conteúdo não-estruturado, qualquer dado não-estruturado, e transformar ele em site, em dado estruturado, alimentar um playbook, tirar um insight. Cara, isso é transformacional!

Quando as empresas entenderam isso, cara…

[Guilherme]

Acho que tem um pouco a ver também com a atitude que nós temos em relação às nossas ferramentas.

Acho que estamos muito acostumados a sermos consumidores de software.

E tem alguns softwares, Notion e tal, que já deixam a gente quebrar um pouco essa barreira, né? A gente é consumidor, mas também é criador.

E quero ouvir a sua opinião, mas me parece que agora vai ter uma grande transição pra muito mais gente poder se saber fazedor das próprias ferramentas.

Aí o mundo passa a não ser mais executar o trabalho e sim executar um agente que executa o trabalho.

É por aí?

[Bernardo]

Total, cara! Pra mim o meu time do futuro, mas eu não estou falando em futuro muito distante, é um time onde eu tenho no meu organograma agents e líderes.

Líderes que criam.

Todo mundo é maker, todo mundo vibecoda, obviamente vai ter lá sempre o software engineer junto no time, no squad, mas você vai produzir o seu software, o custo por desenvolvimento de software tá caindo a zero.

Se eu tô vibecodando e fazendo os meus programas na minha máquina localmente, rodando, entendendo as coisas, todo mundo consegue fazer isso, é só dedicar um pouco de tempo, estudar um pouco o negócio, ver pra que serve a ferramenta, cara, e você vai ter ali todos os seus agents produzindo, e aí você vai ter que melhorar esse agent.

E outra coisa que eu gosto muito, tem um futurista que se chama Ian Beacraft, não sei se vocês conhecem ele, cara, ele tem dado palestras falando de um conceito que ele chama de “skill flux”, que diz o seguinte: 100 anos atrás a gente nascia com um sobrenome, e o sobrenome era a nossa profissão. Nos dias atuais você já tem pelo menos duas profissões durante a sua vida, porque a expectativa de vida tá aumentando, e quando você chega lá perto dos 50, 60, você tem que se reinventar, porque você vai ter que trabalhar até 80. Só que a nova geração ela não vai ter uma profissão, ela vai ter uma profissão por ano, ela vai ter que ser hábil o suficiente pra mudar e gerar novos skills todo ano, porque isso tudo tá sendo transferido pras máquinas. Então eu não posso ser mais marqueteiro. Eu tenho que ser marqueteiro, eu tenho que ser economista, cara, eu tenho que ser designer, eu tenho que ser software engineer, num certo level.

[Guilherme]

É um aprendizado contínuo, né, é uma cabeça de, você tá sempre se transformando, sempre aprendendo, e vamos combinar que aprender é muito divertido, né?

[Bernardo]

Pô, divertido demais, cara.

Difícil é você desapegar do que você aprendeu ano passado, acho que…

[Rafael "Baby"]

Então, você levantou a bola perfeita, que eu tava me segurando pra fazer essa pergunta. Você não lida com pessoas que são early adopters, heavy users de AI, organização grande, né, até os seus pares em outras empresas, existe ainda no mercado uma grande resistência, uma grande cabeça de que isso é muito hype, vai demorar muito pra pegar, não tem governança.

Como que você dribla as resistências que você encontra aí? Até dentro do seu próprio time, assim, da galera que sofre pra poder se reinventar, sabe?

Como é que se lida com isso?

[Bernardo]

Cara, é exemplo, reconhecimento e recompensa.

Você dá o exemplo, você reconhece quem tá fazendo também e recompensa quem tá fazendo.

Cara, isso é virtuoso, isso se espalha. E aí você cria uma cultura virtuosa no time, né. Então, por exemplo, o Jonas é um gênio, velho. Cara, ele desenvolveu o Dolores sozinho, vibecodando, a versão número um foi dele, entendeu?

Pô, o Jonas foi promovido, né, o Jonas ganhou um escopo muito maior. E aí eu tô dando um exemplo, mas a gente tem muitos exemplos aqui. Isso é muito legal. Eu mesmo mostro as coisas que eu faço, como eu tô trabalhando, o que eu tô usando, a gente faz um all-hands, né, todo mês a gente faz um all-hands com o time inteiro, então, pô, eu levo lá as novidades que eu tô encontrando das ferramentas, o que eu tô produzindo, mostro pra galera.

Então, vocês devem usar pra caramba aí o NotebookLM, né, do Google. Pô, baita ferramenta! Lançou, comecei a usar. Comecei a usar e comecei a colocar lá uns áudios e mandar pra minha galera um resumo de um podcast. Cara, a galera pirou, eles não conheciam, eles não tiveram acesso. Assim que eu mandei, eu mandei o link já pra eles testarem. Cara, no dia seguinte eles implementaram, toda reunião semanal de resultado vira um podcast, entendeu, pra quem não conseguiu participar, então, isso que é maneiro.

Entendeu?

[Guilherme]

Isso toca num ponto bem interessante, próprio da liderança, né, que, por um lado, a gente sempre quer ser, ser humano, né, sempre quer ser admirado, a gente quer que as pessoas gostem da gente, tal, por outro lado, o líder, ele tem que provocar, né, ele tem que criar desconforto, ele tem que fazer uma coisa nova, aí as pessoas “Ih, meu Deus, será que eu consigo fazer isso?” E essa tensão, né, eu já vi muito líder que não inova, não provoca, não gera desconforto, porque é refém de ser admirado pelo time. ”Eu só tenho que ser admirado pelo meu time”. E, por outro lado, também é péssimo, né, é o líder que não tem nenhuma consideração com o relacionamento e sai pela frente, todo mundo fica apavorado.

[Rafael "Baby"]

Só quer ser temido, né

[Guilherme]

É, exato. Tem que ficar num equilíbrio, né, entre essas duas forças, mas não pode deixar de criar aquilo que é novo e desconfortável pro time experimentar.

[Bernardo]

Sem dúvida.

Cara, eu acho que tem uma linha tênue aí, porque assim, quem é sempre disruptivo, mas, pô, suporta o time, é respeitoso, é genuíno na interação e tal, mas tá sempre à frente do tempo ali, consumindo e tem, de fato, o desejo de compartilhar conhecimento, ele acaba gerando esse medo, mas é um medo bom, que é o medo do, cara, tá muito à frente, né, pô, tenho medo de falar com ele, porque eu não sei se eu vou parecer inteligente, né, não tem isso, né, pô, se o cara que tem tanta coisa pra fazer ao mesmo tempo consegue ainda usar tecnologia, tá sempre trazendo coisa nova, por que que eu não consigo, né, mas ao mesmo tempo eu tô lá, falando assim, cara, marcou na mão, vamos trocar uma ideia, vou te mostrar, vou fazer com você, eu tô sempre disponível pra essa galera, cara, maior que o tempo, melhor.

[Guilherme]

E ao mesmo tempo, você tá falhando, né, você tá fazendo isso desse jeito que você falou, é, assim, iterando, fazendo um negócio, descobrindo, você não tá emulando que tem que ser perfeito e tem que dominar todas as tecnologias, você tá emulando que tem que ser curioso e tem que quebrar a cara com o mundo real, experimentar, aprender, e aí trazer pro efeito prático, né.

[Bernardo]

É isso, cara, assim, pô, se você tem medo de errar nos dias de hoje, cara, você tá muito errado, bicho, porque as coisas tão mudando muito rápido, Gui, cara, toda semana tem uma ferramenta nova, tem um modelo novo, tem um negócio mais legal, eu gosto de errar pra caramba, cara, só que assim, esse processo, ele é muito prazeroso, porque quando tu erra muito, a hora que cê acerta, sai um negócio bom, então cê erra rápido, né, cê vai ele aprendendo, pô, quando cê acerta, cê fala, que animal isso daqui, cara, não acredito que eu consigo fazer isso.

[Guilherme]

Há quem diga que não dá pra acertar sem errar muito antes, inclusive, né.

[Bernardo]

Não, tem como, cara, não tem como, a gente erra demais, eu falo que o processo de CRO aqui, de fazer test and learn é duro, porque cê erra cem projetos e acerta dois, só que esse processo, né, eu falo, cara, se o teu objetivo é o acerto, cê vai sofrer, cê vai ser um sofredor, o seu objetivo tem que ser aprender, a consequência é acertar, entendeu?

Pô, então, esse é o processo, a gente tá dentro de uma empresa de educação, né, pô, se eu não entender que o processo de aprender a reaprender e ser melhor a um por cento todo dia, cara, eu não consegui transferir isso pro meu time, eu não tô cumprindo o meu papel.

E o marketing, cara, por si só, ele normalmente é uma das áreas que tem maior volume de investimento, né, com a mulinha mesmo no P&L, porque cê faz mídia, mídia é um negócio, pô, de capital intensivo, então o marketing tem a obrigação de aprender mais rápido do que todas as outras áreas, pra ensinar a companhia, experimentar, ele tá próximo do consumidor, ele tem que experimentar o consumidor o tempo todo, né, então, pô, o que eu tento fazer a galera evitar são as opiniões, evita as opiniões, cara, evita o ego, né, eu falo muito, coloco o propósito na frente do ego, vai entender o que o cara tá falando, vai, né, pesquisar, vai, né, experimentar e assim as coisas vão se transformando, mas tem que ter esse ambiente de dar tranquilidade pro ego, né, eu acho que essa é a grande dificuldade de muitas companhias, fica focando muito no sucesso sem entender o caminho pra ele, né, cara, inteligência artificial, não tenho dúvida nenhuma que vai revolucionar tudo o que a gente tá vendo, cara, assim, tudo, eu não, não é uma coisa…

[Rafael "Baby"]

E como que você, desculpa, uma das coisas que a gente acaba meio que esbarrando nas conversas é, cara, eu não sei por onde começar, assim, tipo, você, você tem uma visão de futuro, não sei se você quer entrar no detalhe sobre ela, sobre o OS, né, sobre um sistema operacional, end-to-end da área toda, que, que tem muito a ver com o que você acabou de falar, né, cara, software tá ficando barato, eu tentei comprar uma fermenta pronta, aí a gente foi fazer a nossa, o resultado, o resultado deu, deu certo quase de primeira, assim, né, vocês iteraram nela, mas chegou num resultado que faz sentido, como é que é a sua visão, assim, sobre, sobre qual framework você usa pra escolher aonde atacar primeiro, sabe?

[Bernardo]

Cara, acho que o framework que a gente usa é muito de CRO também, que é, qual, quais são as principais linhas onde eu posso ter o maior retorno possível, né, o maior impacto possível, e depois, ou quanto custa fazer essa solução nessa linha, né, ou seja, qual o meu ROI?

Então, a gente normalmente foca nas coisas onde tem maior valor e menor investimento de recurso, de tempo, né, e aí vai fazendo esse escalonamento, mas pensando em, em, em um sistema operacional mesmo, né, assim, eu assisti esses dias, umas duas semanas atrás, uma palestra que falava sobre negócios autônomos, né, que é o que eu acredito que vai acontecendo no futuro com a maioria das empresas, ou pelo menos com as empresas que vão liderar o mercado, né.

Já é o que tá acontecendo com algumas big techs, boa parte da, do sistema operacional totalmente automatizado, mas é assim que eu penso o marketing, né, então, pô, eu vou ter vários sistemas feitos internamente, desenvolvidos pelo time ou multiagentes, né, porque o software do passado a gente chamava ele só de software, né, o agente não deixa de ser um software, mas é um software 3.0, é um software interativo, é um software autônomo que toma decisão, né, ele é mais propositivo do que um software que é reativo, você joga um input e recebe um output, você consegue colocar os triggers ali e tudo mais.

Então, pô, o conhecimento ele tava dividido entre humanos e máquina, mas numa interação que era assim, era input e output, agora, o futuro pra mim é, pô, você orquestra todo esse conhecimento e desenvolve dentro de um sistema de agentes, e aí você vai dando update nesse conhecimento à medida que você aprende coisas novas com o teu time de humano, nesse loop de desenvolvimento de agentes e administração, até que você consegue ter um workflow bem definido pra algum tipo de processo, onde você consegue dar mais autonomia que ele vai rodar sozinho, né, isso pra mim, cara, é muito cristalino e natural assim, cara, vai acontecer, não é questão, não tem dúvida, o negócio é quando, né, e esse quando pra mim tá acelerando muito, porque o custo de desenvolvimento de produção, né, de produtividade dos processadores, ele, cara, cai muito no tempo e a capacidade dos processadores aumenta muito no tempo, né, então vai ficar cada vez mais barato fazer processamento, como a gente tá vendo os agentes de código entregando um conteúdo muito bom e cada vez mais barato, né, então, por exemplo, um plano que a gente fez aqui, todo software de baixa complexidade, eu tô internalizando, cara, e é absurdo, eu peguei um software que a gente tinha uma mensalidade de 20 mil reais, que era um software de gestão de assets criativos, em 45 dias o meu dev, cara, clonou, clonou no bom sentido, ele não perruou o código nem nada, ele viu as funções e colocou lá a VibeCode e refez o software inteiro, só que ele não fez igual, ele fez muito melhor, porque ele pensou em AI native na parada, ele já colocou um negócio que tem lá um chat, uma UI de chat e eu vou interando com esse software, cara, a gente internalizou, acabou, e a gente tá fazendo isso no fundo, né, então, cara, esse é o momento que a gente tá vivendo, cara.

[Rafael "Baby"]

Tem um texto da Hedge Growth lá do Lovable, muito bom, que ela fala que pela primeira vez agora o meu cliente é meu concorrente, porque se o cara pode clonar o meu software, então quando eu vendo o software pra alguém, ou eu tô entregando algo de alta complexidade que é difícil de clonar, se não, se for muito fácil de clonar, ele vai entrar, vai pegar os casos de uso, vai aprentar as telas e vai fazer ele mesmo, e vai fazer menor, vai fazer bespoke, vai fazer com aquilo que ele precisa, né.

[Bernardo]

Exato, porque ele vai fazer com os dados privados dele, ele vai fazer para a necessidade dele, e esse é o diferencial, cara, assim, os modelos, eu acho que eles tão chegando num platô, cara, assim, de produtividade.

[Guilherme]

Mas o Bernardo, você comentou justamente sobre os modelos, todo mundo tem acesso aos mesmos modelos, né, agora, e portanto, onde você pode se diferenciar não é no modelo, o que resta é aquilo que o modelo consome, que são as tools dos MCPs, é o contexto, é o contexto que o modelo tem para gerar algo, para tomar uma decisão, então tem uma coisa de a gente estar criando o melhor contexto o tempo inteiro para que a AI possa trabalhar.

A AI tá sempre trabalhando, mas o trabalho dela melhora se você der ferramentas melhores, né.

[Bernardo]

Perfeito.

Cara, nessa palestra que eu ouvi sobre negócios autônomos do Gartner, ele trouxe uma provocação interessante, que, assim, teve um baita hype lá no passado, né, quando lançou o GPT, que engenharia de prompt ia ser o profissional mais desejado do mercado.

Pô, hoje você já tem agentes de prompt muito bons, e os próprios modelos, eles já tem essa camada de raciocínio que te ajuda a fazer um prompt, né, download, um input do que você tá pedindo, muito melhor.

E aí esse palestrante trouxe o engenheiro de contexto como um cargo e um perfil diferente, né, que é justamente isso que você trouxe, assim, pô, o profissional hoje, cara, assim, pensamento crítico, pensamento sistêmico, pra mim, são as duas grandes skills que ele vai ter que ter.

Ele tem que entender o contexto e conseguir dar mais contexto para esses modelos olhando para os dados privados, né, e conseguir também entender muito profundamente os sistemas de dados que ele vai precisar se relacionar dentro de uma organização.

Qual que é a grande dificuldade de mover inovação em organizações que são tradicionais?

Cara, é a quantidade de sistemas legados e dados não estruturados que essas organizações têm, né, só que a AI vem pra ajudar isso também, porque tu não precisa de dados estruturados pra resolver um problema, é muito mais fácil você com a AI agora pegar um set de dados totalmente não estruturados, extrair o contexto daquilo ali, e aí se você tem o pensamento crítico, a visão sistêmica, você organiza isso de uma maneira completamente diferente, cara, a entrega de valor é absurda.

[Guilherme]

É, e também não só conseguir extrair o que é não estruturado, como codar pontes e integrações para aqueles sistemas mais antigos, que hoje em dia estão subutilizados talvez, e agora você consegue fazer algo que pegue o dado de lá, né, ninguém queria fazer aquela integração com o banco de dados lá velho, que só tem um sistema que usa, agora você vai codar uma integração, que agora consegue tirar os dados, consegue deixar os dados pra jogo, pra outras ferramentas, né.

[Bernardo]

Exatamente, cara, então assim, o MCP por si só, né, cara, Model, Context, Protocol, ele transforma completamente a relação entre sistemas, né, pô, antes, cara, se você queria fazer uma integração com API, se o legado que você vai se conectar tivesse uma API, começa por aí, normalmente é um monolito, que não tem um micro-serviço desenvolvido, você não consegue extrair nenhum dado estruturado de lá, mas se tiver uma API, ainda assim, você vai precisar de algumas reuniões, com os desenvolvedores das duas empresas, olhar, pô, como é que tá estruturado ali o layout do dado, a norma vai usar ali um formato JSON, vai usar algum outro formato, mas, cara, levava tempo, pô, com o MCP, cara, é outra pegada, né, cara, você conecta o MCP ali em horas e o negócio tá funcionando.

[Guilherme]

E uma vez que você transformou nesse layer, né, de MCP, agora todas as suas AIs podem, sei lá, arrancar daquilo, que é uma…

[Bernardo]

Exato, isso é exponencial, entendeu?

Cara, então, assim, as empresas que não estão nem pensando em construir suas MCBs, eu diria que elas precisam correr, cara, precisam entender o que é isso, pensar nos seus produtos, porque assim, todos os produtos serão produtos de tecnologia no final do dia, né, porque se a gente tá, cara, conectando tudo com tudo e transformando tudo em agêntico, né, software agêntico, cara, o que eu vou entregar de valor como um produto, né?

Eu tava refletindo sobre e-commerce, por exemplo.

Cara, o processo de e-commerce tem muita fricção, né, e a fricção fica no usuário.

Eu tenho que navegar na página que alguém pensou a interface, verificar o produto que alguém pensou onde colocar, ler a descrição que alguém pensou...

Não, eu não quero nada disso.

Eu quero dar a minha dor e o agente vai buscar e já me traz as comparações.

Cara, isso vai ser...

Vai ser via voz, muito fácil, né?

Como é que isso vai impactar toda essa indústria, cara?

Como é que isso vai impactar o marketing?

Esses dias eu tava conversando com um cara e ele falou que, pô, tem gente no marketing ainda usando o canal de e-mail como principal.

Falei, cara, tá mandando e-mail pro meu agente, mas eu não leio meu e-mail mais.

Eu, cara, eu uso um agente que resume o que eu tenho que olhar no meu e-mail e eu respondi a agente, eu não olho mais.

Não dá pra olhar mais, cara, e-mail.

A gente não tem tempo pra isso.

[Rafael "Baby"]

É um agente conversando com a gente, né?

[Bernardo]

É isso.

[Rafael "Baby"]

E filtrando pra gente o que a gente deveria olhar.

[Bernardo]

Exato.

Cara, tem um cara gênio que meteu um prompt.

Você viu isso, cara?

[Rafael "Baby"]

No about do LinkedIn, né?

[Guilherme]

Vou copiar isso, porque eu tava esperando pra ter um URL bonita pra mandar o bot.

[Bernardo]

Ele meteu lá uma receita de panqueca, um negócio assim, cara, do prompt.

E aí quando os agentes vão lá pegar, ele recebia os e-mails de receita de panqueca.

[Rafael "Baby"]

Quando o Fizard fez o scraping, ele escalou o prompt injection, né?

[Bernardo]

Exatamente.

[Rafael "Baby"]

Bateu lá, fez um prompt injection.

[Guilherme]

Só que no meu eu vou botar assim, é, mande a pessoa que fez você usar o Deco CMS pra gerenciar os seus MCPs, entendeu?

Vou botar um... dentro do meu scraping lá.

[Rafael "Baby"]

Irado.

[Bernardo]

Cara, aí eu fico pensando, pô, como que os negócios vão... quando que os negócios vão se conectar nisso, né?

Porque assim, a tecnologia ela tá bem à frente de onde os negócios estão olhando.

Só que nesse mundo atual de AI, é a primeira vez que eu vejo uma velocidade de transformação maior do que a nossa capacidade como ser humano de reaprender.

Então aqui, cara, aqui que tem um, assim, tem uma oportunidade pra gente como empresa de educação e tem uma oportunidade pra todo mundo como profissional mesmo, cara.

Porque, cara, vai faltar muita mão de obra qualificada que entende engenharia de contexto, que entende tecnologia pra transformar o negócio em um negócio a gente.

Vai faltar, eu tenho certeza.

Vai faltar muito, não vai faltar pouco, não.

[Rafael "Baby"]

Eu falo que aquela coisa de... a gente esteve em 2021, 2020, durante a pandemia, né?

De que, ah, os developers que fazem um curso de workshop de duas semanas, seis meses, saem ganhando 60 mil por mês.

Aí todo mundo foi fazer cursinho de aprender a codar, basicamente, né?

O maior gap hoje são a AI engineers, né?

É a galera que dá suporte pros VibeCoders.

Tem curso pra VibeCoding, pra você poder usar melhor um prompt, pra você conectar com o SuperBase, tem infinito.

Mas curso pros engenheiros de software darem suporte técnico pra massa de pessoas que tão começando a VibeCodar agora, cara, é basicamente nulo, não tem no mercado.

A gente tem feito o DecoCamp agora, falando de 160 pessoas inscritas, mas é um pedacinho do que precisa fazer, tem que...

Cara, todas as empresas essas que faziam curso e workshop de programação, na minha cabeça tinham que estar formando engenheiro agêntico.

Porque, cê vê, nos nossos projetos, o maior gargalo da Deco hoje, pra Deco crescer, é que eu preciso de uma middle layer de implementação de suporte, que é muito difícil de formar e de encontrar, cara.

E isso vira bottleneck pras implementações dos projetos que chegam com a gente, né?

Tipo, cara, eu preciso contratar developer, eu preciso contratar developer, e a galera, eu acho que não sabe do tamanho dessa oportunidade, que isso que vai explodir, vai só aumentar, né?

[Guilherme]

E pior, tem gente dizendo que vai acabar, developer não precisa, todo mundo pode codar agora.

[Bernardo]

Tá louco.

[Guilherme]

E é muito engraçado que é exatamente o contrário, né?

É a quantidade maior de VibeCoders que podem agora se expressar produtivamente através de um pedaço de software, que em geral não é um software que vai pra produção, né, que não consegue chegar à produção, gera uma demanda infinita agora de desenvolvedores pra poder pegar esse treco e botar em produção.

Que é os últimos 9% que demora 90%, né?

[Bernardo]

É isso, é isso.

Eu acho que tem um dado, acho que é da uma 15, cara, que só 5% dos projetos reais vão pra produção e entregam valor.

Então, se só 5, se só 5 geram valor, você imagina que tá multiplicando por 20 a necessidade de ter um engenheiro de software pra entender por que que os outros 95% geraram valor, corrigir, né, e fazer a próxima versão dele, entendeu?

[Rafael "Baby"]

Eu acho que tem um amadurecimento do mercado também.

Aquele Andrej Karpathy

[Bernardo]

Esse cara é bravo. Ele que cunhou o VibeCoding, né?

[Rafael "Baby"]

Ele cunhou o VibeCoding, ele foi líder da Tesla, né, por 5 anos, foi líder da OpenAI e agora tá numa startup nova dele lá.

E ele fez, ele participou de um podcast agora recentemente, 2 horas e 40, e lá pras 2 horas do podcast, pouca gente viu até o final, o cara pergunta pra ele, vem cá, por que tá demorando tanto pra acontecer o carro autônomo?

Já távamos falando de GenAI e tal, por que carro autônomo não pegou ainda?

Aí ele falou, cara, as pessoas confundem o que é necessário pra fazer uma demo bonita, que é você tem que fazer um software que funciona 90% das vezes.

Você fez um one shot prompt lá e, cara, tá lindo ali, tá funcionando, você navega, tem os botões, tem as cores.

Só que pra um software mission critical funcionar, você tem que ter pelo menos uns 4 ou 5 noves, tem que ser 99.999% de reliability.

E cada nove adicional demora o mesmo tempo que você levou pra chegar no último nove.

Então ir de 90% de reliability pra 99% é o mesmo tempo que de 0 pra 90.

E de 99 pra 99.9 demora o mesmo tempo.

Você tem que ter observabilidade, você vai ter que ter governança, você vai ter que ter acesso ao código, se vai fazer um software vai ter que ser git-based, você vai ter que ter uma interface de colaboração, de review, de permissionamento.

E aí, cara, acaba que as demos que são lindas, quando entram em produção, vão precisar de uma stack tão complexa que a galera trava no meio, bloqueia o CDO, o CIO, vai todo mundo levantar a mão e vão falar, cara, a gente tá com a bunda na janela.

Então, é, queremos resolver isso, assim, a gente tá querendo fazer com que seja muito fácil você ir do 0 pro 99.9, pelo menos.

E não ir do 0 pro 90, porque 0 pro 90 já tem uma cara, um monte de gente fazendo, né?

Só que tem um fator humano aí no meio, né?

Tem que ter gente, tem que ter cabeça AI native, como você falou, tem que entender que revolução é essa que tá aparecendo.

E aí, pra isso acontecer, tem que ter exemplo, tem que ter liderança, tem que ter mais executivos como o Bernardo, dispostos a montar times de pessoas agênticas, né?

[Guilherme]

Você não tem um irmão, não, Bernardo? Brincadeira.

[Bernardo]

Vamos fazer um digital twin, cara.

[Guilherme]

Vamos clonar o Bernardo, vamos fazer o Bernardo Agent.

[Bernardo]

Cara, mas eu acho que tem um fator humano aí, cara, que assim, pô, como vocês falaram, né?

Pô, pra chegar no 99,99, pô, a principal skill aqui é persistência, bicho, né?

Cara, você não vai chegar nesse nível, pô, na primeira versão, na quinta versão.

Cara, você tem que ter essa mentalidade de ir inteirando ali, você vai melhorando, vai aumentando, até você chegar, pô, a gente tá lá desde 2022 fazendo o nosso multiagent de conteúdo pra chegar no nível que a gente tá agora gerando 40 bilhões de receita em um único ano com 100% da EIA.

Cara, mas, pô, foi uma jornada, né?

Pô, desde 2022 lá, foi a primeira versão, a segunda versão, pô, dava problema pra caramba, caía, o conteúdo não ficava legal, tá, tá, tá.

Pô, agora o negócio tá redondo.

Aí agora ele tá pensando na nova feature.

Então, esse processo, cara, é um processo de aprendizado.

Como vocês falaram, e aí tendo uma plataforma que ajuda a gente a organizar tudo isso, conectar tudo isso, se a gente tivesse a deco lá atrás, pô, a gente tinha feito o Dolores mais rápido.

Eu não tenho dúvida que a gente tinha feito.

[Rafael "Baby"]

Pô, a gente também.

[Bernardo]

Mas não existia, cara, não existia isso lá atrás.

Agora, né, agora as coisas estão conectando.

[Guilherme]

Acho que você tocou um ponto muito bom, Bernardo, que não dá pra você ter um sistema de vibecoding que seja 8 ou 80, né?

Tipo assim, ou ele funciona no one shot, ou é porque trata tudo muito opaco, né?

O Lovable, obviamente, é muito maneiro, mas eu sinto que ele tem essa dificuldade.

E acho que os sistemas de vibecoding mais efetivos daqui pra frente vão conseguir separar o problema em pedaços menores de forma que se você gastar mais tempo e mais token, você vai separando a complexidade em pequenas caixinhas e consegue fazer algo mais robusto, né?

Mas aí é o que você falou, iterar, iterar, é que tem que ser algo que quando você itera, te ajuda a separar o problema e não te ajuda a mexer numa massa roca que nada faz sentido, né?

Que aí vira um ralo de token, né?

[Bernardo]

Exato, e cara, eu vou fazer um paralelo com o monolito lá de trás, com sistemas de agentes hoje.

Porque a gente, pô, tem avançado bem nisso e a gente tem começado a se deparar com alguns problemas que nos retornam lá pro monolito, né?

Então você vai lá, pô, pensando num agente, aí você vai melhorando o system prompt dele.

Daqui a pouco tu tá com 30 páginas de system prompt.

Esse é o agente monolito, cara.

Esse é o agente monolito, porque na hora de debugar esse agente, cara, você tá ferrado, cara.

Então você tem que começar a pensar em fatiar esse problema e botar um especialista com um prompt, né?

Com um system prompt aderente, menor, com variáveis pra você gerir tudo isso.

[Guilherme]

E fazer workflows que orquestrem esses especialistas, né?

Isso é o que a gente chama de industrial prompting.

É você sair do prompt artesanal, né, que você vai e volta one shot, e você fazer as suas cadeias de prompt, né?

Que é uma coisa robusta, verificável, com evolves no meio, que garantem que no final fica com 99.99% de sucesso.

[Bernardo]

É isso.

Então, cara, o negócio, pô, pra quem tá mergulhando e aí tem que tomar cuidado também, né, pra não criar seus agentes monolitos, né?

[Guilherme]

É o ralo de token. Esse aí tem um monte, né?

[Bernardo]

Quem nunca queimou 50 dólares num projetinho pessoal?

[Guilherme]

Totalmente. Inclusive, isso me lembra um outro ponto.

O planejamento, né?

A gente tá chegando nesse futuro bem surreal, que o plano é o software.

Porque antes você tinha que parar e gastar muito tempo sendo preciosista sobre a implementação do seu software, porque a implementação é o software, né?

Agora que a implementação tá virando uma quantidade de tokens que você tá disposto a gastar, obviamente, e dá na tomada, né?

Agora, ser preciso com o plano é muito mais importante, porque se você tem um bom plano, ao longo do tempo, o AI vai só implementar ele melhor, né?

A gente tem usado muito isso aqui.

Toda vez que você tá mexendo no software, você mudou algo, muda o plano também.

E aí o plano vai virando esse metasource code, que eu acho que vai ser o de facto source code, já já.

E o source code que a gente entende hoje como source code, é que nem o assembly lá.

Eu sei lá qual é o assembly que é gerado por esse treco.

Não me interessa, né?

Me interessa que o meu software tá bem descrito aqui nas funcionalidades.

[Bernardo]

Então, mas olha que bacana isso que você tá falando, cara.

Vou tentar traduzir aqui pro mundo do negócio, né?

Cara, o que me faz ser mais competitivo, ter mais sucesso do que o meu competidor?

É ter feito um plano muito bom e uma execução muito boa.

Normalmente, eu consigo chegar nesse nível tendo errado muitas vezes rapidamente, corrigido e aprendido no processo, né?

Aprender a reaprender, iterar, melhorar, experimentar.

Só que esse mundo novo, isso vira produto.

Então, uma vez que eu tenho um plano muito bom, funciona muito, cara, isso é um produto de software, por exemplo, que é o que você tá falando aqui.

Então, cara, se eu não tô conectado nisso, eu tô lá perdendo tempo.

Só que já tem um plano muito bom, que eu poderia ser minha v0, cara.

E aí eu vou colocar os meus ingredientes, que são meus dados privados, e automaticamente virar esse plano muito bom de alguém que já executou mil vezes, né?

É assim que é um agente de código, né?

É assim que a gente tá fazendo software hoje em dia.

Então, pô, o mundo do negócio tradicional precisa olhar pra isso, cara.

Eu acho que a galera que tá falando que isso é hype não dedicou 10% do tempo pra tentar entender como funciona a tecnologia, tentar estudar um pouco mais a história do desenvolvimento de software, a própria história do desenvolvimento da inteligência artificial e tentar ter uma visão um pouco mais de longo prazo mesmo, projetar essa visão do futuro do negócio dele.

Cara, isso é... não tem como... assim, eu sou apaixonado por esse negócio.

Eu olho pra isso, cara, eu fico aqui viajando com vontade de fazer minha startup também e mergulhar nesse negócio igual vocês estão fazendo.

Eu não tenho coragem, cara.

[Rafael "Baby"]

Tem muito espaço, tem muito espaço.

Acho que a gente tá chegando nesse finalzinho, né?

Eu tô curioso aqui pra saber quem que tá te inspirando hoje no Brasil, em Latam?

Quem são pessoas que você olha, que você acompanha o que estão fazendo, que você vê os conteúdos?

Quem é a galera que você tá se inspirando por?

[Bernardo]

Cara, o Ian Beacraft, que eu falei pra vocês aqui o futurista, que, pô, me inspira bastante, cara, tem conteúdos muito bons.

Eu escuto bastante um podcast do time da Alura ali, que é... é AI no Controle?

Eu não vou lembrar exatamente o nome, mas depois eu passo o link que vocês colocam lá no podcast.

Pô, ele tem muito conteúdo bom, convida uma galera muito boa lá pra dar entrevista.

Eu consumo muito podcast, cara, porque eu tô em São Paulo, muito trânsito, né?

Então, pra vir pra cá e pra voltar, eu tô consumindo podcast.

Eu não troco, eu não tô conseguindo trocar muito com líderes no Brasil desenvolvendo AI.

Eu acho que ainda tem poucos, mas assim, eu tenho visto cases do iFood, mas não conheço ninguém lá pra trocar, por exemplo.

Eu tenho visto alguns cases do Itaú também, mas se quiserem me conectar também, cara, você…

[Rafael "Baby"]

A gente conecta, a gente conecta.

[Guilherme]

Não, eu acho que tá aparecendo aqui a necessidade de um fórum, de um lugar onde pessoas do nível do Bernardo possam meaningfully discutir esses assuntos, né?

[Bernardo]

Total, total, cara.

Isso seria incrível, velho.

Eu tenho um projeto pessoal que vai nessa linha aí, cara, de criar uma comunidade AI native de marketing technology.

[Guilherme]

Vamos fazer isso? Pra começar, pra entrar, você tem que falar no WhatsApp com o nosso agente.

[Bernardo]

É isso, porque já rola ali um perfil, já faz um matching, já olha os projetos, entendeu?

[Rafael "Baby"]

É, tem que só fazer uma boa curadoria pra não desandar, e é isso aí.

[Bernardo]

É isso, cara.

Porque isso tem muito valor, cara.

Trocar, aprender com quem tá fazendo no dia-a-dia, entender onde tá batendo cabeça.

Às vezes numa conversa, cara, muda o jogo, cara.

Muda real o jogo, entendeu?

[Guilherme]

É, é um excelente papo, Bernardo.

Baby, você acha que tem mais alguma coisa que a gente não abordou aqui?

[Rafael "Baby"]

Cara, eu tô até com medo de ficar ruim, porque a gente tá num ponto mais alto, entendeu?

Foi tanto conteúdo bom, um atrás do outro, que se barrigar agora, a gente perde a audiência.

[Guilherme]

Então é isso.

[Rafael "Baby"]

Muito bom. Obrigado pelo seu tempo, Bernardo, cara.

Obrigado por participar aqui, por contribuir, por ser parceiro da deco em todas as outras diferentes também.

E é isso.

Vamos ter que marcar um episódio dois.

[Guilherme]

Por nos ajudar a evoluir, porque você se torna como seus clientes, né?

E graças a Deus a gente acha clientes bons, que nos empurram pra fazer software muito bom.

[Bernardo]

Vambora.

Vamo fazer o Maestro voar, cara.

Essa é a minha missão.

[Guilherme]

Vambora.

[Rafael "Baby"]

Vambora.

[Guilherme]

Valeu, galera.

[Bernardo]

Tchau, galera

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From Epiphany to Zap: Why I Decided to Add an AI Agent Inside WhatsApp — and How You Can Do the Same in Three Clicks