Archive November 9, 2026

Especial HSM Management 30 Anos

A revista HSM Management acaba de completar 30 anos 🎉🥳🎊

Foi através dela que comecei a conhecer o mundo da gestão e também foi através dela que comecei a me apaixonar pela marca HSM, que hoje tenho orgulho em representar.

Devido às mudanças no mercado editorial e nos hábitos de consumo da população, já faz alguns anos que a revista é online, mas para essa comemoração especial eles fizeram uma edição de aniversário impressa! 🙏🏼🙌🚀

[Eu, como fã de material impresso que sou, não poderia estar mais feliz]

E é com muito orgulho que pude fazer parte desta edição como colunista. Deixo aqui abaixo o meu artigo, que faz uma singela menção em tom de homenagem a Peter Drucker, o inventor da Gestão enquanto disciplina e um dos pensadores da gestão mais citados ao longo da história da HSM Management!

Texto do Artigo:

O QUE SEUS DADOS ESTÃO FAZENDO PELA SUA EMPRESA?

Se Peter Drucker estivesse por aqui, ele provavelmente nos faria esta pergunta.

Há 30 anos, quando a HSM Management começava sua história, dados já eram importantes para as empresas. Mas sua função era bem diferente.

Naquele mundo de ERPs, bancos de dados e primeiros Data Warehouses, os dados serviam principalmente para registrar o que havia acontecido.

A primeira grande pergunta era: “O que aconteceu?”. O business intelligence nos deu dashboards, indicadores e uma capacidade inédita de enxergar a organização.

Na década seguinte, a explosão da internet, do big data e do analytics trouxe uma nova pergunta: “Por que aconteceu?”. Cruzar informações, identificar padrões e investigar causas tornou-se tão importante quanto medir resultados.

Depois vieram data science, machine learning e computação em nuvem. Os dados deixaram de olhar apenas pelo retrovisor e pela primeira vez passamos a olhar para o futuro. Passamos a perguntar: “O que provavelmente acontecerá?”.

Hoje, com a IA generativa e o surgimento dos agentes, atravessamos outra fronteira: “O que devemos fazer?”. E, cada vez mais, “o que a máquina pode fazer por nós?”.

A própria HSM Management acompanhou essa transformação. Ao longo dessas décadas, temas como big data, transformação digital e inteligência artificial foram ocupando suas páginas e os palcos da HSM Expo e da HSM+.

Também acompanhei boa parte dessa jornada de dentro. Em duas décadas trabalhando com dados, vi projetos evoluírem de bancos de dados e data warehouses para plataformas de analytics e, agora, soluções de IA.

Na Máquina de Dados, nossa própria atuação acompanhou essa mudança: de construir a infraestrutura que disponibiliza os dados a ajudar organizações a transformá-los em decisões, ações e novas formas de gerar valor com IA.

Talvez essa seja a grande transformação desses 30 anos: dados deixaram de ser apenas o registro do passado para se tornarem habilitadores de futuros.

E, se nos últimos 30 anos aprendemos a transformar dados em decisões, os próximos talvez nos tragam uma pergunta ainda mais importante: quais decisões continuarão sendo essencialmente humanas?

Manifesto: Do Hype ao ROI

Talvez a gente esteja fazendo a pergunta errada sobre Inteligência Artificial.

Nos últimos anos, tenho visto empresas fazendo a mesma pergunta:

“Como podemos usar mais IA?”

Mas usar mais IA não deveria ser o objetivo.

Assim como ter mais dados nunca deveria ter sido.

A pergunta que me interessa é outra:

“O que precisamos fazer melhor e onde a IA realmente pode ajudar?”

Parece uma diferença pequena. Não é.

Existe uma obsessão no mercado por eficiência: fazer mais rápido, mais barato, com menos pessoas, em menos tempo.

Só que eficiência sem eficácia pode simplesmente nos ajudar a fazer muito bem aquilo que nem deveria estar sendo feito.

Por isso, cada vez mais acredito que a ordem precisa ser invertida:

1. Eficácia: estamos fazendo a coisa certa?
2. Eficiência: conseguimos fazer melhor?
3. Escala: conseguimos multiplicar esse resultado?

É só depois dessas perguntas que entram ChatGPT, Claude, agentes, automações, RAG, n8n ou qualquer que seja a tecnologia da vez.

Eu trabalho com tecnologia há cerca de duas décadas e já vi algumas ondas passarem.

Data Warehouse.
Big Data.
Cloud.
Data Science.
Machine Learning.
Agora, Inteligência Artificial Generativa.

As tecnologias mudam.

Uma coisa não muda:

valor só aparece quando tecnologia encontra um problema que vale a pena resolver.

Talvez por isso eu esteja cada vez menos interessado no hype da IA e cada vez mais interessado no que acontece depois do hype.

Como transformamos experimentação em capacidade?

Como transformamos capacidade em resultado?

Como transformamos resultado em vantagem competitiva?

Dados. IA. Foresight. Estratégia. Pessoas.

Não para falar sobre tecnologia pela tecnologia.

Mas para entender como tudo isso pode ajudar pessoas e organizações a tomar melhores decisões e construir futuros melhores.

Do Hype ao ROI.

Esse é o caminho que me interessa.

Mineração de Dados

Ter minério no subsolo não significa ter valor econômico. Ter dados no Data Lake também não.

Essa foi uma das provocações que levei para uma aula de 8 horas sobre Dados, Inteligência Artificial e Transformação, realizada pela HSM & Singularity University para profissionais da Vale.

E poucas empresas oferecem uma metáfora tão boa para falar sobre dados quanto uma mineradora.

Uma jazida precisa ser descoberta, extraída, beneficiada e transformada antes que seu potencial se converta em valor. Com dados acontece algo parecido.

Dado bruto → Estruturação → Qualidade → Contexto → Analytics & IA → Decisão → Valor.

Por isso, uma parte importante da nossa conversa foi sobre Data as an Asset. Não basta acumular dados. Para que eles sejam realmente tratados como ativos, precisamos saber onde estão, o que significam, se são confiáveis, quem responde por eles e, principalmente, que decisões, produtos ou processos melhores eles são capazes de habilitar.

Escala de Maturidade em IA

Hoje quero falar com vocês sobre Maturidade no Uso de IA.

Não, não no contexto de Legal & Compliance, mas, sim, em um contexto de Escala de Maturidade.

Se imaginássemos que a Jornada de IA de uma empresa ou indivíduo fosse uma escada, quais seriam os degraus iniciais? Qual seria o topo dela?

Vem comigo:

A maioria das pessoas mede sua maturidade em IA pelas ferramentas que utiliza.

Eu acredito que esse é apenas o começo.

Na prática, a evolução acontece quando a IA passa a transformar a forma como trabalhamos.

É uma jornada de maturidade que (hoje) enxergo como possuindo seis níveis (este trabalho ainda está em construção):

1️⃣ IA Assistente
ChatGPT, Claude, Gemini… A IA ajuda a executar tarefas do dia a dia.

2️⃣ IA Eficiente
Prompt Engineering e técnicas avançadas permitem extrair respostas muito melhores e mais consistentes.

3️⃣ IA Autônoma
Agentes começam a executar tarefas completas, reduzindo trabalho manual e acelerando entregas.

4️⃣ IA Especialista
GPTs personalizados, Projects, Gems e RAG tornam a IA especialista no seu contexto e no conhecimento da sua organização.

5️⃣ IA Conectada
Ferramentas como n8n, Make e Power Automate conectam sistemas e automatizam processos de ponta a ponta.

6️⃣ IA como Colega de Trabalho
Multiagentes, MCP e APIs permitem que a IA trabalhe integrada ao ecossistema da empresa, colaborando com pessoas e outros sistemas para gerar valor em escala.

Mas existe uma segunda dimensão que considero ainda mais importante.

A maturidade não depende apenas da tecnologia utilizada, e sim da escala do impacto que ela gera:
👤 Indivíduo → melhora sua produtividade.
👥 Equipe → acelera a colaboração.
🏢 Departamento → transforma processos.
🏭 Empresa inteira → cria novas vantagens competitivas.

Em outras palavras, não é sobre a tecnologia usada.

É sobre o impacto que ela gera no negócio.

E a maturidade não é sobre a complexidade da tecnologia usada. É sobre a maturidade da liderança em construir sistemas de gestão e inovação neste novo cenário.

Aqui fazemos a IA mexer ponteiro

A IA que traz resultados não tem glamour.

Já reparou como toda feira de inovação dá um jeito de conseguir um robô humanóide (ou até “cachorróide” rs) para ficar andando pelos corredores?

Isso acontece porque é uma maneira midiática de tangibilizar a inovação. Pega bem nos stories e nos tiktoks.

Mas a IA que traz resultados, aquela que mexe o ponteiro no fim do dia, é zero glamour.

Entender o fluxo de valor do cliente, [re]desenhar processos, remover gargalos, integrar sistemas, desbloquear valor: estas são apenas algumas das atividades que de fato trazem retorno sobre o investimento, mas não ganham tantos likes nas social medias.

E, embora tudo isso possa ser feito 100% remotamente, ainda acredito muito na sinergia do trabalho conjunto, presencial, no olho-no-olho.

Porque aqui na Máquina de Dados não endeusamos a maximização do uso de tokens, preferimos maximar a sola de sapato gasta para que você possa maximizar o seu retorno sobre o investimento.

Aproveito para agradecer aos clientes e parceiros que estão conosco nesta jornada. Deixo abaixo alguns registros dessas últimas semanas.

20 Anos em Dados

Há 20 anos eu comecei minha jornada trabalhando com Dados.

Naquela época, Inteligência Artificial parecia algo distante. Big Data ainda nem era um termo popular. E convencer empresas de que dados poderiam apoiar decisões estratégicas já era, por si só, um enorme desafio.

De lá pra cá, a tecnologia mudou completamente.

Mudaram as ferramentas, as arquiteturas, as linguagens, a velocidade das transformações e até a forma como trabalhamos.

Mas uma coisa nunca mudou: no fim, trabalhar com Dados nunca foi sobre dados.

Sempre foi sobre pessoas.
Sobre ajudar organizações a enxergarem melhor seus desafios. Sobre transformar complexidade em clareza.
Sobre apoiar decisões mais inteligentes, humanas e conscientes.

Neste mês, a Máquina de Dados completa 9 anos. E eu completo 20 anos atuando na área de Dados, BI, Big Data e IA.

Esse carrossel reúne algumas das reflexões, aprendizados e provocações que marcaram essa trajetória.

Obrigado a todos os clientes, parceiros, amigos, alunos e equipes que fizeram parte dessa caminhada até aqui.

E, principalmente, obrigado por acreditarem que tecnologia só faz sentido quando ajuda pessoas a construírem futuros melhores.

Letramento Analítico na Magalu

Se você não acredita em mim, pelo menos acredite no Fred Trajano!

Brincadeiras à parte, a Magalu fez sua Transformação Digital com base nas premissas colocadas pelo Fred, que foram base do que o promoveram à CEO, juntamente com a transformação da cultura interna.

Agora, com a AI, a Magalu também está em um movimento de vanguarda, tendo publicado, há cerca de um ano atrás, o seu “Manifesto AI”, divulgado publicamente ontem.

Neste Manifesto AI, Fred & Equipe deixam claros alguns pontos e eu gostaria de salientar o segundo: “IA obrigatória para áreas de análises e inteligência”

Isso é algo em que acredito muito, inclusive tem sido tema de minhas palestras e workshops mais recentes, incluindo um no Executive Program da Singularity University.

Gosto de fundamentar nossos alunos em toda a base teórica e filosófica da análise de dados, para que eles possam tomar as melhores decisões possíveis, independentemente da ferramenta a ser utilizada: do papel & caneta ao motor de GenAI mais recente.

Em um mundo onde as ferramentas de IA retiram a fricção tecnológica dos pipelines e dashbords, uma coisa se mantém muito importante: como estruturar o pensamento para fazer uma verdadeira análise de dados?

E você, como tem abordado este assunto na sua empresa?

O Clube dos 5%

Framework de 7 Passos para entrar no Clube dos 5%:

Hoje tive o prazer de participar do Download SXSW 2026 da HSM no Learning Village.

Diversos pontos interessantes foram trazidos pelos palestrantes e panelistas, mas gostaria de ressaltar os sete passos para o sucesso em Projetos de IA.

Como todos sabem, atualmente cerca de 95% dos Projetos de IA não atingem os resultados esperados.

Então como fazer parte do Clube dos 5%?

O framework abaixo auxilia (muito) neste processo:

1. Dados de qualidade
2. Redesenho de processos
3. Papéis Redefinidos
4. Arquitetura das Decisões
5. Métricas Realinhadas
6. Governança de IA
7. Cultura de Experimentação

Nos próximos posts irei detalhar melhor as implicações de cada passo.

Receba Folhetos no WhatsApp

“Receba nossos folhetos no Whatsapp”.

É desta maneira que muitas empresas, ainda hoje, tratam sua Transformação Digital & Agentificação por IA.

Há cerca de 10 anos atrás, com a expansão dos smartphones e a introdução do 4G, o termo Transformação Digital ganhou força, levando muitas empresas para o universo dos Apps.

Nesta onda da Transformação Digital algumas empresas aproveitaram para repensar seus processos e seus Jobs to be Done:

– O iFood, por exemplo, deixou de ser o call center da época da Disk Cook para se tornar o Super App que conhecemos hoje

– O Nubank aproveitou as dificuldades criadas pelo sitema financeiro tradicional para se tornar uma força em expansão internacional

Porém, outras empresas, apenas resolveram “mandar seus folhetos por WhatsApp”.

O crescimento da Agentificação por IA está abrindo um novo momento semelhante para as empresas. Agora é o momento de reavaliar seus processos e seus Jobs to be done.

No varejo, por exemplo, a IA pode ajudar a repensar processos de estoque, planejamento, ruptura, vendas e a própria experiência do shopper.

Ou você pode criar um chatbot pra mandar folheto.

Que legado você quer construir?

Conheça o Claude Cowork

Conheça a grande inovação de IA da semana, o Claude Cowork, sem enrolação.

Descrição objetiva e direta ao ponto!