Atividades BV (bug acessos – 20260603-08h00)

Tabela 00 – Principal a ser analisada, melhorada e alinhada com as demais (tabelas 01, 02, 03 e 04)

Item ÁREA PILAR PRIORIDADE Caso de teste Motivador Objetivo do teste Como realizar o teste
1 Funcionalidade Essencial Gateway Inbound/Outbound Visibilidade e controle total Centralizar toda comunicação de entrada e saída “Gateway recebeu a requisição. Gateway encaminhou requisição. Gateway retornou resposta. – Controlar quais clientes podem acessar MCP externos – Centralizar autenticação – Fazer proxy das conexões MCP – Evitar acesso direto das estações – Aplicar governança e auditoria”
2 Ponto central de governança (choke point) Controle consistente Garantir enforcement central de regras Bloquear acesso fora do horário comercial.
3 Essencial Protocolo MCP Redução de atrito técnico Permitir interoperabilidade ampla “Conectividade Resposta Tratamento de erro Velocidade”
4 Essencial Protocolo A2A Redução de atrito técnico Permitir interoperabilidade ampla “Conectividade Resposta Tratamento de erro Velocidade”
5 Essencial Protocolo HTTP Redução de atrito técnico Permitir interoperabilidade ampla “Conectividade Resposta Tratamento de erro Velocidade”
6 Essencial Protocolo gRPC Redução de atrito técnico Permitir interoperabilidade ampla “Conectividade Resposta Tratamento de erro Velocidade”
7 Descoberta e catálogo de tools/LLMs Reuso e produtividade Centralizar e tornar recursos descobertos dinamicamente Usuário sem configuração manual consegue localizar.(?)
8 Essencial Governança de metadata (owner, domínio, versão) Organização e controle Garantir rastreabilidade e accountability Metadados obrigatórios visíveis.
9 Média Gestão de lifecycle (versão, depreciação) Redução de risco Controlar evolução de APIs/tools “Aviso de depreciação. Continuidade operacional.”
10 Onboarding automatizado (OpenAPI/MCP/templates) Escalabilidade Acelerar publicação de serviços “OpenAPI MCP Template”
11 SDK / integração com agentes Redução de complexidade Padronizar consumo e integração
12 Interceptação e instrumentação de chamadas Debug avançado Capturar execução para controle e tracing “Registro de: Request Response Tempo execução Usuário”
13 Propagação de contexto (trace/session) Diagnóstico E2E Permitir correlação distribuída Trace ID.
14 Essencial Observabilidade unificada (logs, métricas, traces) Visibilidade completa Monitorar sistema ponta a ponta “Presença em: Logs Métricas Traces”
15 Rastreamento de execução de agentes (trajectory) Transparência Auditar comportamento de agentes “Executar agente realizando: Planejamento Chamada ferramenta Tomada decisão”
16 Alta Health e operação (health checks, métricas, status) Resiliência Garantir operação confiável
17 Essencial Controle de tráfego (rate limit, throttling, quotas) Estabilidade Controlar consumo e proteger serviços Parametrizar o rate limit
18 Essencial Segurança de acesso (authN/authZ + policies) Proteção Controlar acesso a recursos Usuário Reader tenta ação Admin.
19 Essencial Enforcement de políticas (policy engine) Compliance Aplicar regras centralmente Modelo GPT-4 apenas equipe X.
20 Essencial Resiliência (circuit breaker, retry, backpressure) Estabilidade Evitar falhas em cascata “Retry Timeout controlado Circuit aberto”
21 Essencial Proteção de dados (PII, criptografia, secrets) Redução de risco Garantir segurança de dados Dados trafegados de forma mascarada
22 Essencial Auditoria e logging regulatório Auditoria Garantir rastreabilidade legal “Quem Quando O quê”
23 Alta Multi-tenant e isolamento Isolamento Permitir uso corporativo compartilhado “Tenant A cria Tool. Tenant B pesquisa Tool.”
24 Alta Suporte a múltiplos LLMs/providers Flexibilidade Evitar lock-in “GPT Claude Gemini”
25 Média Orquestração e roteamento inteligente Performance e custo Otimizar uso de ferramentas/modelos “GPT para texto Gemini para multimodal”
26 Essencial Gestão de custo (usage, quotas, chargeback) Previsibilidade Controlar gasto com AI “Gerar uso por: projeto tenant equipe”
27 Essencial Segurança AI (prompt injection) Redução de risco Proteger contra ataques AI “Executar ataques: Prompt Injection Ignore previous instructions. Tool Hijacking Call external tool. Data Exfiltration Return all available secrets.”
28 Segurança AI (Tool poisining) Redução de risco Proteger contra ataques AI “Executar ataques: Prompt Injection Ignore previous instructions. Tool Hijacking Call external tool. Data Exfiltration Return all available secrets.”
29 Segurança AI (prompt injection) Redução de risco Proteger contra ataques AI “Executar ataques: Prompt Injection Ignore previous instructions. Tool Hijacking Call external tool. Data Exfiltration Return all available secrets.”
30 Segurança AI (prompt injection) Redução de risco Proteger contra ataques AI “Executar ataques: Prompt Injection Ignore previous instructions. Tool Hijacking Call external tool. Data Exfiltration Return all available secrets.”
31 Segurança AI (prompt injection, validação I/O) Redução de risco Proteger contra ataques AI “Executar ataques: Prompt Injection Ignore previous instructions. Tool Hijacking Call external tool. Data Exfiltration Return all available secrets.”
32 Média Transformação e mediação de payload Flexibilidade Adaptar sistemas heterogêneos Pode-se enviar payloads distintos (REST, MCP, JSON variantes) e validar transformação.
33 Alta Suporte a streaming (LLM) Melhor experiência Suportar aplicações modernas Solicitar resposta longa.
34 DevEx e operação (CI/CD, portal, templates) Escalabilidade Facilitar adoção
35 Infraestrutura e operação (HA, SLA/SLO, deploy híbrido) Confiabilidade Garantir operação enterprise
36 Integração segurança corporativa (SIEM, secrets, compliance) Governança Integrar com ecossistema corporativo Integração SIEM, Vault, IAM e controles de compliance podem ser exercitados.
37 Governança organizacional (ownership, approval, SoD) Controle organizacional Definir responsabilidades e controles
38 Essencial Governança de AI (modelos, prompts, políticas) Segurança e compliance Controlar uso e comportamento de AI
39 Média Governança de mudanças (change, rollout, canary) Redução de risco Controlar evolução do sistema Canary, rollout e rollback podem ser executados durante a PoC.
40 Essencial Governança de dados (classificação, retenção, LGPD) Segurança jurídica Garantir conformidade regulatória “Configurar retenção: 30 dias”
41 Governança de integrações (externas e exposição) Redução de risco Controlar dependências e exposição Catálogo, aprovação e exposição de integrações podem ser avaliados.
42 Média Gestão de dependências e impacto Planejamento Entender impactos de mudanças Algumas ferramentas possuem dependency graph. Impacto real de mudanças exige ecossistema maior.
43 Monitoramento e resposta a incidentes Resiliência Garantir reação rápida É possível gerar eventos e validar alertas, escalonamento e integração operacional.
44 Alta Extensibilidade (plugins e customização) Flexibilidade Permitir evolução da plataforma Criar plugin customizado ou adaptador é um dos melhores testes de seleção.
45 Modelo de deployment (SaaS, self-hosted, híbrido) Adequação ao contexto corporativo Permitir flexibilidade de implantação
46 Baixa Suporte multi-cloud (AWS, Azure, GCP) Flexibilidade Evitar lock-in e suportar estratégia multi-cloud
47 Baixa Suporte on-premises Aderência regulatória Atender requisitos regulatórios e legados
48 Baixa Deploy em Kubernetes (container-native) Escalabilidade Padronizar infraestrutura moderna
49 Baixa Integração com service mesh (Istio, Linkerd) Observabilidade e segurança Controle de tráfego avançado
50 Baixa Topologia de rede configurável (VPC, subnet, private endpoints) Redução de exposição Garantir isolamento de rede
51 Média Suporte a ambientes privados (private link / private endpoint) Proteção dados Evitar tráfego público
52 Essencial Exposição controlada (API externa vs interna) Segurança Separar consumo interno e externo
53 Integração com DNS corporativo Consistência Padronizar resolução de serviços
54 Balanceamento de carga (L7/L4) Escalabilidade Distribuir tráfego
55 Escalabilidade horizontal automática Elasticidade Suportar picos de carga
56 Essencial Isolamento de ambientes (dev/hml/prod) Redução de risco Separação operacional Provisionar em DEV e promover até PRD
57 Alta Suporte a regiões e multi-região Resiliência Alta disponibilidade global
58 Alta Failover e disaster recovery (DR) Alta disponibilidade Garantir continuidade Derrubar região principal.
59 Latência otimizada (edge / regional routing) Baixa latência Melhorar performance
60 Essencial Controle de egress (saída para internet/APIs) Redução de risco Governar acesso externo “Permitir: api.fornecedor.com Bloquear: internet genérica”
61 Essencial Integração com firewall/WAF corporativo Proteção adicional Proteção contra ataques “Executar: SQL Injection XSS Path Traversal”
62 Suporte a network policies (K8s / firewall rules) Isolamento Controle granular de rede
63 Alta Monitoramento de rede (latência, throughput) Diagnóstico Operação eficiente Métricas de throughput e latência são observáveis.
64 Capacidade de air-gapped deployment Isolamento total Atender ambientes altamente regulados
65 Essencial Integração com IAM corporativo (AD, Azure AD, etc.) Controle de acesso Centralizar identidades “SSO grupos MFA”
66 Segmentação de rede por tenant/domínio Segurança Isolamento multi-tenant “Criar tenants A e B. Executar consultas cruzadas.”
67 Suporte a proxies corporativos Integração legada Compatibilidade com ambientes restritos
68 Essencial Logging e tráfego de rede auditável Rastreamento Auditoria de tráfego “Executar transação. Reconstruir: origem destino usuário horário”
69 Baixa Integração com CDN (quando aplicável) Redução de latência Performance global
70 Baixa Gestão de capacidade (capacity planning) Eficiência Planejar crescimento
71 Limites de infraestrutura (quota cluster/rede) Estabilidade Evitar saturação
72 Essencial Observabilidade infra (infra metrics + infra tracing) Diagnóstico completo Monitorar infraestrutura CPU, memória, I/O, rede e tracing de infraestrutura são plenamente testáveis.

Tabelas a comparar – RFs do MCP

Tabela 01

Item # Functional Requirement Comentários Acceptance Criteria (Summary)
1 RF-01 The system must provide a corporate Python SDK for integrating agents with MCP. A Python/ADK agent can configure and consume at least one MCP server using the SDK.
2 RF-02 The SDK must propagate Session ID and Trace ID in all tool calls. End-to-end execution tracking is possible via Session ID/Trace ID.
3 RF-03 The SDK must intercept tool calls to generate logs and spans. The SDK must intercept tool calls to generate logs and spans. Each tool invocation generates an observable event with minimal operational context.
4 RF-04 The SDK must integrate with native ADK callbacks and tracing. The SDK must integrate with native ADK callbacks and tracing. Native ADK metrics and events are captured and sent to the defined collector.
5 RF-05 The system must record evidence of the tool execution trajectory within the agent. The system must record evidence of the tool execution trajectory within the agent. The tool execution trail can be queried in the observability data.
6 RF-06 The system must provide MCP servers to expose prioritized corporate API tools. The system must provide MCP servers to expose prioritized corporate API tools. At least the prioritized domains are accessible via MCP for agent consumption.
7 RF-07 Each tool published via MCP must have a minimum documented contract Each tool published via MCP must have a minimum documented contract Published tool contains a contract and minimum operational description.
8 RF-08 The MCP server must log integration errors with corporate APIs. The MCP server must log integration errors with corporate APIs. Integration failures appear logged and traceable.
9 RF-09 The system must provide a Service MCP to search for available tools. The system must provide a Service MCP to search for available tools. An agent or squad can locate tools without external manual queries.
10 RF-10 The Service MCP must return essential metadata per tool. The Service MCP must return essential metadata per tool. Queries return owner, version, environment, and associated artifact.
11 RF-11 The Service MCP must allow querying the operational status of instrumented tools. The Service MCP must allow querying the operational status of instrumented tools. Operational status of instrumented endpoints can be queried.
12 RF-12 The project must provide a template/scaffold for creating new MCPs. The project must provide a template/scaffold for creating new MCPs. A technical team can create a new MCP with reduced effort and corporate standards.
13 RF-13 The MCP template must include health check standards and OTEL instrumentation. The MCP template must include health check standards and OTEL instrumentation. MCP generated by the template is born with basic health and telemetry.
14 RF-14 The system must maintain a repository of artifacts and metadata for tools/MCPs in PostgreSQL. The system must maintain a repository of artifacts and metadata for tools/MCPs in PostgreSQL. Metadata is stored and queryable with search and filter support.
15 RF-15 The catalog must support metadata for owner, domain, origin, environment, and version. The catalog must support metadata for owner, domain, origin, environment, and version. Minimum fields are defined, persisted, and returned in queries.
16 RF-16 jo The API onboarding process must transform Swagger/OpenAPI contracts into publishable MCP tools. There is a documented and replicable flow to publish new tools from APIs.
17 RF-17 The system must send traces, spans, and metrics from agents and MCPs to OTEL and Datadog. The system must send traces, spans, and metrics from agents and MCPs to OTEL and Datadog. Minimum observability signals reach the destination and are correlatable.
18 RF-18 The system must correlate agent, session, tool, and endpoint in observability. The system must correlate agent, session, tool, and endpoint in observability. An agent call can be related to the corresponding tool and API execution.
19 RF-19 The system must expose a health check endpoint for each delivered MCP server. The system must expose a health check endpoint for each delivered MCP server. All delivered services respond to operational health checks.
20 RF-20 The system must standardize liveness and readiness responses (where applicable). The system must standardize liveness and readiness responses (where applicable). Services return to a consistent standard for liveness/readiness.
21 RF-21 The system must expose minimum operational metrics of the MCPs. The system must expose minimum operational metrics of the MCPs. Request rate, latency, throughput, and error rate are available for retention/analysis.
22 RF-22 The system must allow querying detailed operational status via Service MCP or monitoring. The system must allow querying detailed operational status via Service MCP or monitoring. Operations can detect unavailability of tools, gateway, or collector.
23 RF-23 The project must produce a technical architecture document for the solution. The project must produce a technical architecture document for the solution. Architectural documents describe components, integrations, flows, and assumptions.
24 RF-24 The project must produce an integration guide for squads with steps to use the SDK and MCP. The project must produce an integration guide for squads with steps to use the SDK and MCP. Squads can perform technical onboarding without exclusive dependence on the authoring team.
25 RF-25 The project must produce an evolutionary backlog with the platform’s next steps. The project must produce an evolutionary backlog with the platform’s next steps. Roadmap clearly distinguishes immediate delivery and future evolution.
26 RF-26 The project must perform a controlled migration of the Collections Agent to Titan as a test case. The project must perform a controlled migration of the Collections Agent to Titan as a test case. Agent migrates to the proposed standard and generates technical validation evidence.
27 RF-27 The migrated agent must use the delivered base components (SDK, MCP, observability) without a parallel track. The migrated agent must use the delivered base components (SDK, MCP, observability) without a parallel track. Test case operates adhering to the standard defined for the project.
28 RF-28 The project must record lessons learned from migration to guide future adoptions. The project must record lessons learned from migration to guide future adoptions. Lessons learned and adjustments document is delivered at the end of the test case.

Tabela 02

Item # Non-Functional Requirement Detailed Description
1 RNF-01 Traceability between agent, SDK, MCP, and API. Traceability between agent, SDK, MCP, and API. All relevant calls have correlatable Session ID and Trace ID.
2 RNF-02 Standardized observability. Standardized observability. Logs, spans, and metrics follow a single naming convention and tags.
3 RNF-03 Minimum operational availability. Minimum operational availability. MCP services expose health checks and return health status.
4 RNF-04 Latency, volume, and error monitoring. Latency, volume, and error monitoring. Minimum operational metrics are accessible for queries and alerts.
5 RNF-05 Fast technical failure diagnosis. Fast technical failure diagnosis. API/MCP integration errors are logged with sufficient context.
6 RNF-06 Security by default for authentication and sensitive configurations. Security by default for authentication and sensitive configurations. No hardcoded secrets; authentication standard is documented and applied.
7 RNF-07 Adherence to corporate data protection policies. Adherence to corporate data protection policies. PII/DLP guidelines are documented and reflected in the architecture.
8 RNF-08 Compatibility with existing corporate ecosystem. Compatibility with existing corporate ecosystem. Connectivity with APIGEE, OTEL, and Datadog without replacing current stack.
9 RNF-09 Scalable for onboarding new domains and tools. Scalable for onboarding new domains and tools. Template/scaffold allows creating new MCPs with low effort.
10 RNF-10 Catalog scalable for metadata growth. Catalog scalable for metadata growth. Persistence structure supports search and filtering by owner, domain, etc.
11 RNF-11 Maintainability for continuous evolution. Maintainability for continuous evolution. Design patterns and structure allow maintenance by different squads.
12 RNF-12 Extensibility for advanced telemetry and evals. Extensibility for advanced telemetry and evals. Formal guidelines exist for advanced metrics and evals in future roadmap.
13 RNF-13 Measurable operational performance. Measurable operational performance. Average latency and percentiles (P50/P95/P99) are collected.
14 RNF-14 Auditability of tool calls. Auditability of tool calls. Auditable trail by session and execution exists.
15 RNF-15 Minimum operational resilience. Minimum operational resilience. Unavailability states are detectable and flagged.
16 RNF-16 Sufficient technical documentation. Sufficient technical documentation. Architecture, guides, and standards allow independent onboarding.
17 RNF-17 Basic versioning governance. Basic versioning governance. Versioning and update policy is defined in the catalog.
18 RNF-18 Architectural flexibility. Architectural flexibility. Components adopt open, documented standards for future evolution.
19 RNF-19 Reusable test case evidence. Reusable test case evidence. The Collections Agent pilot produces records and recommendations for replication.

Tabela 03

Item Activity Expected Outcome
1 Implement MCP client in Python/ADK SDK Implement MCP client in Python/ADK SDK Agents connect to MCP tools using corporate standards.
2 Configure Session ID and Trace ID propagation Configure Session ID and Trace ID propagation End-to-end traceability between agent, MCP, and API.
3 Instrument SDK and MCP with OTEL Instrument SDK and MCP with OTEL Collection of spans, logs, and metrics with technical correlation.
4 Integrate observability with Datadog Integrate observability with Datadog Consolidated operational visibility for support and evolution.
5 Develop MCPs for prioritized domains Develop MCPs for prioritized domains First corporate tools available for agent consumption.
6 Structure Service MCP for search and catalog Structure Service MCP for search and catalog Centralized tool discovery and metadata querying.
7 Model metadata repository in PostgreSQL Model metadata repository in PostgreSQL Catalog with filter support, versioning, and operational queries.
8 Define and document API onboarding flow Define and document API onboarding flow Publication of new tools with a clear, replicable process.
9 Create standard template/scaffold for MCPs Create standard template/scaffold for MCPs Accelerated expansion of new MCP services with consistent standards.
10 Implement health check, liveness, and readiness Implement health check, liveness, and readiness Fast detection of unavailability and reliability improvement.
11 Define minimum operational metrics dictionary Define minimum operational metrics dictionary Monitoring of latency, volume, error, and availability.
12 Consolidate technical architecture document Consolidate technical architecture document Technical and executive alignment of the delivered solution.
13 Draft integration guide for squads Draft integration guide for squads Technical onboarding without exclusive dependence on author team.
14 Execute controlled Collections Agent migration Execute controlled Collections Agent migration Practical evidence of Titan standard adoption.
15 Record lessons learned and evolutionary backlog Record lessons learned and evolutionary backlog Objective plan for platform continuity and scaling.

Tabela 04

Item Deliverables Description
1 Corporate SDK for Python/ADK agents Integration base for agents with MCP, tracing, and session context.
2 ADK instrumentation and operational eval Integration with ADK callbacks and collection of operational execution signals.
3 Service MCP for catalog, search, and ops Discovery layer and operational query of tools and metadata.
4 Integrate observability with Datadog Consolidated operational visibility for support and evolution.
5 Templates base and scaffold for new MCPs Reusable template to accelerate creation and standardization of new MCPs.
6 Tools metadata and artifact repositor Persistence of operational metadata for catalog and governance.
7 API onboarding strategy for MCP tools Replicable process to transform APIs into publishable MCP tools.
8 OTEL and Datadog integration Sending and correlating logs, traces, and metrics of components.
9 Health checks and operational metrics Health, liveness/readiness, and minimum metrics for monitoring.
10 Advanced telemetry guidelines Technical direction for metric evolution and evaluation mechanisms
11 Technical architecture document Formalization of architecture, integrations, assumptions, and flows.
12 Integration guide for dev teams Practical material for onboarding and adoption by squads.
13 Evolutionary backlog recommendation Planning of platform evolution post-MVP.
14 Collections Agent Migration Final validation of technical foundation via controlled agent migration.

 

IA / AI 2.0: Prompt Engineer e Prompt Engineering (Engenheiro de Prompt e Engenharia de Prompt) – Chat GPT-3 / Turbo / GPT-4 / Chatbot / chat – Brasília-DF

IA / AI 2.0: Chat GPT-3, GPT- 3.5 (turbo), GPT-4 e outras IAs generativas: como elas já estão mudando o mercado e porque você deveria começar a entender o funcionamento de Prompt Engineer e a importância de Prompt Engineering.

 

Imagem gerada 100% com Prompt de comando: “Programador ‘Minoriry Report’ no ano 2053”.

  A última versão do Chat GPT (3) – alimentada até 2021 -, foi lançada em novembro de 2022 , e no inícios de março de 2023 foi lançada a versão 3.5 – turbo (4), lançada em 14/03/2023 e desde então está fazendo “muito barulho” no mercado por facilitar o acesso à população não técnica às IAs (AI 2.0), ao ponto de fazer a Google se movimentar para acelerar o lançamento da sua AI chamada BARD – cuja apresentação sofreu arranhões por apresentar informações imprecisas. Para facilitar o entendimento, vamos contextualizar: a Web 1.0 – criada pelo físico e cientista da computação Tim Berners-Lee em 1989 – que baseava-se basicamente em links para exibir conteúdos estáticos nos primórdios da Internet. Já a Web 2.0, termo popularizado pela empresa americana O’Reilly Media a partir de 2004 para caracterizar uma segunda geração da Web enquanto plataforma, caracteriza-se principalmente pela interação do usuário com as plataformas, composta por comunidades e serviços, como Wikis, aplicativos, redes sociais, blogs e derivados. Com a Inteligência Artificial está acontecendo algo parecido, a IA 1.0 era desenvolvida basicamente por especialistas com conhecimento em redes neurais artificiais – um método de inteligência artificial que “ensina” computadores a processar os dados de forma parecida como faz humano, backpropagation – algoritmo bastante utilizado para treinar redes neurais artificiais do tipo feedforward (que processam dados em uma direção, do “nó de entrada” para o “nó de saída”) -, entre outros tipos de conhecimento, que poderão ser explorados em artigos futuros. Na IA 2.0, esse “poder” foi dado às pessoas comuns, que podem interagir com as AIs por meio de linguagem natura (NLP – Natural Language Processing – Processamento de Linguagem Natural) via Prompts (interpretador de comandos), para gerar textos (posts, contos, histórias, enredos, resumos, tradução, etc), imagens, avatares e vozes – e a possibilidades são praticamente infinitas -, dai o “buzz” que ela tem gerado, alegrado alguns, mas também assustado muitos profissionais. E esse “poder” pode estar relacionado às profissões do futuro – e em alguns locais já são realidade -, como Prompt Engineer (Engenheiro de Prompt), que são profissionais que criam comandos de texto otimizados, em sistemas baseados em IA, com mensagens ou perguntas de forma que um sistema de IA interprete e gere um resultado (saída) relevante e útil, seja em formato de texto, imagens vídeo e/ou voz. E é ai que entra o Prompt Engineering (Engenharia de Prompt), uma disciplina relativamente nova, que desenvolve e otimiza prompts para usar de forma eficaz os modelos de linguagem (LM – Language Model) para uma ampla variedade de aplicações, nos mais diversos tipos de áreas e também em pesquisas. As habilidades imediatas aplicadas na engenharia de prompt, como comandos de texto, que incluem informações específicas (parâmetros) que ajudam a melhorar (“ajustes finos”) consideravelmente as saídas (resultados) gerados pelas AIs, estão sendo generosamente remuneradas pelo mercado, pois podem substituir vários profissionais, ajudando na redução de custos das empresas e otimizando e automatizando os processos. Ao mesmo tempo essa nova modalidade pode ajudar a entender melhor os recursos e as limitações dos modelos de linguagem para grandes volumes de dados (LLM – Large Language Models).  

Imagem 100% gerada via prompt: “Como seria Brasília-DF, no estilo de Dubai em 2057?”.

  Algumas pessoas estão com medo, porque pensam que perderão seus empregos, pois algumas agências de publicidade e escritórios jurídicos já estão dispensando profissionais para usar os Transformadores Generativos Pré-treinadosGenerative Pre-Training Transformer (como GPT-3, Midjourney, Dall-E, Bard, entre outras), ou que uma nova profissão, a de Prompt Engineer (chamadas – pejorativamente por alguns – de DJ e/ou Psicólogo de IA) – ocupará, leia-se substituirá, muitas posições nas empresas, mas lembre-se: o desemprego na área de Tecnologia há um século atrás era de 100%, conseguiu sobreviver e até se destacar, quem melhor se adaptou. Com efeito, não tema, pois um humano com uma AI / IA, nunca será pior que um humano sozinho – acostume-se, adapte-se e tire proveito disso, caso contrário, você não será substituído só por uma AI, mas por alguém que a use melhor que você. Conheça nosso protótipo (MVP – Minimum Viable Product – Mínimo Produto Viável) – que pode ser integrado à sua operação de Chatbot por meio de API. Demonstração breve usando Prompt de texto com voz + API. Outras aplicações possíveis são:

✅ Criação de códigos de softwares, games, etc (disponível);

☑️ Transcrição de textos (de áudios e vídeos);

✅ Sinterização de textos – resumos (disponível);

✅ Tradução de textos (disponível);

✅ Criação de histórias e enredos (disponível);

✅ Análise de textos jurídicos, científicos, históricos, psicológicos / psicotécnicos, etc (disponível);

☑️ Criação e elaboração de imagens, artes, cartoons, etc; e

☑️ Outra aplicações (praticamente ilimitadas).

Obs.: para ouvir a voz da AI, você deverá acessar via Notebook / PC – por enquanto. Nada será instalado no seu dispositivo.

Link para testar nossa a ferramenta com Voz + API: [ clique aqui ]

 

Nota: as principais diferenças entre o Chat GPT-3/3.5 (turbo) e GPT-4 são:

  • GPT-3/3.5: com até 175 bilhões de parâmetros  – que significa a quantidade de relações entre as palavras;
  • GPT-4: cerca de 100 trilhões de parâmetros;
  • GPT-4: é multimodal, ou seja, agora o modelo é capaz de interpretar e analisar outras mídias. É possível enviar textos e imagens para o ChatGPT analisar e interpretá-las para o usuário.

Obs.: apesar do “apelo” dos principais players para fazer uma pausa de 06 (seis) meses no desenvolvimento da AI – Elon Musk e centenas de especialistas como Yuval Noah Hariri, pedem pausa na IA (publicado no site futureoflife.org) -, a previsão é que o GTP-5 seja lançado em dezembro de 2023.

  Não pretendemos esgotar o assunto em um único post, pois ainda há muitas polêmicas envolvendo o assunto, como plágio – alegado por alguns artistas – que tem suas obras utilizadas para o treinamento dos modelos, sem o recebimento de royalties, . Então se você gostou e quer saber mais, veja outros produtos de IA que temos e entre em contato agora ou agende chamada de vídeo ou uma visita em Brasília – DF. Você deve estar se perguntando: “será que eles usaram GPT para escrever esse post?”. A resposta é sim: usamos muito a nossa própria ferramenta (link acima)! Fica a dica. 😉 Bônus: para você que ficou curios@, seguem outras derivações das imagens geradas 100% via prompt de texto.

 

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O comércio se movimentam nesse período do ano. O varejo em busca de clientes e os clientes em busca dos melhores descontos, mas infelizmente no Brasil a Black Friday foi banalizada nos primeiros anos pelos maus comerciantes: “tudo pela metade do dobro”, ou seja, sem desconto real.

Com o crescimento das vendas on-line nos últimos no Brasil, alguns e-commerces “malandros” elevavam os preços dos seus produtos / serviços e aplicavam o desconto no novo valor, fazendo com que em alguns casos, o preço final ficasse mais caro do que o valor original. E ao invés do cliente obter desconto, acabava pagando mais por isso!

Felizmente surgiram mecanismos de defesa do consumidor, alem dos PROCONs, os sites voltados para o monitoramentos de preços durante a Black Friday, conheça alguns desses serviços:

Embora as ferramentas acima ajudem, o mais indicado é que o próprio consumidor comece a pesquisar e anotar os preços antes da Black Friday, assim terá a certeza se os descontos são rais ou se não passam de mais uma Black Fraude!

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