Ele saiu da Academia Militar das Agulhas Negras com a espinha mais reta e a mente mais afiada. Décadas depois, está na linha de frente da Inteligência Artificial Generativa como professor da FGV, CTO, pesquisador, autor e organizador de congressos nacionais. Nesta entrevista exclusiva, Roberto J. Oliveira abre o jogo sobre sua trajetória, o que pensa sobre a explosão da IA, o paradoxo do Vibe Coding, os riscos que ninguém quer discutir e o que sobra para os humanos quando as máquinas assumem a execução. Uma conversa que começa na disciplina militar e termina na fronteira do que é possível com linguagem natural e modelos de linguagem. Prepare-se: não há respostas fáceis aqui.
1. Você começou na Academia Militar das Agulhas Negras. Como essa experiência moldou sua relação com a tecnologia e com o rigor que você aplica até hoje?
Editor: Roberto, antes de falar sobre IA e dados, quero entender a origem. A AMAN é conhecida por formar líderes sob pressão extrema. O que essa passagem deixou em você?
Roberto J. Oliveira: A AMAN me ensinou algo que nenhum curso técnico ensina: a diferença entre conhecer e executar sob pressão. Lá, você não tem o luxo de saber a teoria e travar na prática. Você age, avalia, corrige e age de novo. Isso ficou gravado em mim de um jeito que é difícil de explicar para quem não viveu. Quando entrei na área de tecnologia, percebi que a maioria dos projetos fracassa não por falta de conhecimento técnico, mas por falta de disciplina de execução. Reuniões sem decisão, análises sem ação, sprints sem entrega. A mentalidade militar me deu uma intolerância saudável com a inércia. E isso, no fundo, é o que diferencia quem transforma dados em decisão de quem apenas gera relatórios bonitos.
2. De Análise de Sistemas ao MBA em Business Intelligence, depois mestrado em Psicologia e Saúde na FAMERP. Essa trajetória parece não linear. Como você conecta esses pontos?
Editor: Para muita gente, essa combinação parece estranha. BI, tecnologia, psicologia, saúde. Como você explica essa progressão?
Roberto J. Oliveira: Eu diria que é a trajetória mais coerente que eu poderia ter, embora pareça fragmentada de fora. Business Intelligence sempre foi sobre comportamento: entender padrões, prever movimentos, influenciar decisões. Quando comecei a trabalhar com IA Generativa de verdade, ficou óbvio que o maior gargalo não é tecnológico, é humano. As pessoas não confiam nos modelos, não sabem como interagir, resistem à mudança ou, no extremo oposto, delegam demais e perdem o senso crítico. O mestrado na FAMERP, com foco em psicologia e saúde, é minha resposta a essa lacuna. Quero entender como o ser humano aprende com sistemas inteligentes, como isso afeta o comportamento e quais são as curvas de adoção real, não as que aparecem nos slides de vendedores de software. A intersecção entre tecnologia e comportamento humano é o campo mais fértil e menos explorado da IA hoje.
3. Você é professor na FGV com o curso “Construindo Sistemas com Assistência de IA: do Vibe Coding ao Produto”. O que é Vibe Coding e por que isso importa para executivos?
Editor: Vibe Coding virou um termo popular, mas ainda confunde muita gente. O que você ensina na FGV quando usa esse conceito?
Roberto J. Oliveira: Vibe Coding é o desenvolvimento de software assistido por inteligência artificial, onde você descreve o que quer em linguagem natural e o modelo gera, itera e refina o código. O nome pode soar informal, mas o conceito é sério: estamos vivendo uma compressão brutal no ciclo de desenvolvimento. O que levava seis meses de engenharia agora pode chegar a um protótipo funcional em dias. Para executivos, isso importa por uma razão muito simples: a barreira entre ter uma ideia de negócio e ter um sistema funcionando nunca foi tão baixa. Isso muda a equação de poder dentro das organizações. Quem entende de processo e negócio, mas nunca soube programar, agora pode construir. E quem só sabia programar, mas não entendia de negócio, vai precisar se reposicionar. No curso da FGV, eu não ensino as pessoas a serem engenheiras de software. Ensino a serem arquitetos de solução que usam IA como ferramenta de execução. É uma distinção fundamental.
4. Você atingiu o nível Master Builder (Level 5) na Replit, a mais alta distinção da plataforma. O que isso significa na prática e o que você aprendeu no processo?
Editor: Master Builder é um nível que pouquíssimas pessoas no mundo alcançaram. O que esse reconhecimento representa para você?
Roberto J. Oliveira: Representa principalmente uma prova de consistência. Para chegar ao Level 5, você precisa construir projetos reais, com complexidade real, que a comunidade valida. Não é uma prova teórica, é execução documentada. O que aprendi no processo foi, acima de tudo, a importância do contexto. O maior erro de quem começa com Vibe Coding é achar que basta descrever o que quer e o modelo entrega. Não é assim. Você precisa saber arquitetar o problema antes de descrever a solução. Precisa entender onde o modelo vai errar, onde ele vai alucinat, onde ele precisa de guardrails. Chegar ao nível Master Builder me forçou a desenvolver uma disciplina de engenharia de contexto que vai muito além de “escrever bons prompts”. É sobre estruturar projetos de forma que a IA tenha as informações certas, no momento certo, com as restrições certas. Isso, aliado às especializações em LLMOps no ICMC-USP e em funcionamento de LLMs pela Asimov Academy, me deu uma visão completa do ciclo, do prompt ao produto em produção.
5. Você é CTO na Tractionfy e na Pulse Brand simultaneamente. Como é gerir visão tecnológica em duas empresas com DNA diferentes?
Editor: CTO em duas empresas ao mesmo tempo exige uma capacidade de alternância que poucos têm. Como você organiza isso?
Roberto J. Oliveira: O segredo está em não tentar ser o engenheiro de cada empresa, mas sim o arquiteto de decisão. Meu papel como CTO não é escrever todo o código, é garantir que as decisões tecnológicas estejam alinhadas com a estratégia de negócio, que a dívida técnica seja gerenciada conscientemente e que o time tenha clareza sobre o que construir e por quê. A Tractionfy e a Pulse Brand têm contextos diferentes, mas os princípios são os mesmos: dados confiáveis, arquitetura que escala, e tecnologia como habilitadora de negócio, não como fim em si mesma. O que me permite atuar nos dois lugares é exatamente a combinação de formação técnica profunda com visão de negócio, que é o que o MBA em BI e as certificações em Qlik, Azure e Cloudera me deram ao longo dos anos. Ah, e uma boa estrutura de gestão de contexto, que é onde o CTO as a Service da Cappei entra como referência de modelo operacional.
6. Você organizou o CONAGEN, Congresso Nacional de IA Generativa, e o CONACD, Congresso Nacional de Ciências de Dados. Qual é o estado real da IA no Brasil, longe do hype?
Editor: Você tem uma visão privilegiada do ecossistema brasileiro de IA. O que você vê de verdade, além do que aparece nos press releases?
Roberto J. Oliveira: O Brasil tem talentos excepcionais e uma capacidade criativa que poucos países têm. O que nos falta é consistência institucional. Quando organizo o CONAGEN e o CONACD pela Associação Brasileira de Ciência de Dados e IA, o que mais me impressiona é a qualidade das pesquisas que surgem em universidades públicas brasileiras que ninguém conhece fora do meio acadêmico. Temos grupos de pesquisa de altíssimo nível em NLP, visão computacional e bioinformática que ficam invisíveis porque a ponte entre academia e mercado é fraca. O hype, por outro lado, cria uma ilusão perigosa: a de que basta plugar uma API da OpenAI e a empresa vira uma empresa de IA. Não vira. IA sem dado de qualidade é ruído. IA sem governança é risco. IA sem estratégia é custo. O que os congressos me ensinam é que os casos de uso mais transformadores no Brasil estão acontecendo em saúde, agro e finanças, onde o dado é abundante e o problema é crítico o suficiente para justificar o investimento real em arquitetura.
7. Você escreveu o livro Business Intelligence: Ferramentas e Métodos pela Editora FGV. O BI ainda é relevante na era dos LLMs ou virou commodity?
Editor: Com a explosão dos modelos de linguagem, há quem diga que o BI tradicional está morto. Você concorda?
Roberto J. Oliveira: BI não morreu, ele evoluiu. E quem acha que morreu confunde ferramenta com fundamento. O fundamento do BI é transformar dado em decisão. Esse fundamento nunca vai morrer enquanto organizações precisarem tomar decisões baseadas em evidência. O que mudou é a camada de interface. Antes, você precisava de um analista para construir um dashboard no Qlik Sense, apontar para o dado e interpretar. Hoje, com LLMs bem integrados, parte dessa interpretação pode ser automatizada e democratizada. Mas atenção: o modelo de linguagem não inventa dado de qualidade. Se a sua camada de dados é um caos, se o seu Data Warehouse tem inconsistências, se não há governança, o LLM vai gerar respostas erradas com uma fluência assustadora. É o que chamo de alucinação de negócio: tudo parece certo, o texto está bonito, mas os números estão errados. Por isso, o profissional de BI que domina arquitetura de dados, governança e semântica de negócio vai ser mais valorizado, não menos. A ferramenta muda, o raciocínio analítico fica.
8. Você tem certificações em Qlik Sense, Azure, Cloudera e Zeev. Como você decide o que aprender em um mercado onde tudo muda em seis meses?
Editor: A velocidade de obsolescência em tecnologia é brutal. Qual é o seu critério para investir tempo em aprendizado?
Roberto J. Oliveira: Meu critério é simples: aprendo o que me dá alavancagem estratégica ou o que resolve um problema real que estou enfrentando agora. Não sigo modismo. Quando fiz a certificação Azure AZ-900, era porque precisava falar a língua dos arquitetos de nuvem com credibilidade. Quando me aprofundei em Qlik Sense até o nível de Data Architect, era porque queria entender os limites da ferramenta antes de recomendar para clientes. Quando fui estudar LLMOps no ICMC-USP, era porque estava colocando modelos em produção e precisava entender o que acontece depois do deploy. A armadilha que vejo em muitos profissionais de tecnologia é colecionar certificações sem profundidade. Você pode ter dez badges no LinkedIn e não saber resolver um problema de produção. Eu prefiro ir fundo em menos coisas do que rasar em muitas. E sempre com um projeto real em paralelo, porque é na execução que o aprendizado cristaliza.
9. Você também atua como professor no Senac e coordenador de IA na Cappei. Qual é o maior erro que você vê as empresas cometendo na adoção de IA hoje?
Editor: Com tanta experiência em formação executiva, você tem um diagnóstico privilegiado dos erros corporativos. Qual é o mais recorrente?
Roberto J. Oliveira: O maior erro é tratar IA como um projeto de TI. IA é uma transformação organizacional que começa pela liderança e permeia a cultura. Quando o C-level delega a adoção de IA inteiramente para o time técnico, o resultado invariavelmente é um piloto bonito que nunca escala. Porque os casos de uso mais valiosos não estão nos servidores, estão nas reuniões de diretoria, nos processos comerciais, na forma como os times tomam decisão. Outro erro gravíssimo é não cuidar dos dados antes de implementar IA. Vejo empresas gastando fortunas em licenças de plataforma e tentando fazer IA funcionar em cima de dados inconsistentes, sem modelo de governança, sem dicionário de dados. É como comprar um carro de corrida e colocar combustível adulterado. A máquina não vai longe. O trabalho de consultoria estratégica de tecnologia que faço na Cappei começa sempre por esse diagnóstico: qual é a maturidade real dos dados dessa organização antes de falar em IA?
10. O Vibe Coding está democratizando o desenvolvimento. Isso ameaça os desenvolvedores tradicionais ou abre novas oportunidades?
Editor: Há um debate acalorado sobre o futuro dos desenvolvedores. Você está no centro disso como professor e praticante. Qual é a sua leitura?
Roberto J. Oliveira: As duas coisas ao mesmo tempo, dependendo do perfil. O desenvolvedor que só executa tarefas bem definidas, que transforma especificações em código sem entender o contexto de negócio, esse perfil vai sofrer muito nos próximos anos. Não porque vai desaparecer de vez, mas porque a demanda vai cair e a pressão salarial vai aumentar. Já o desenvolvedor que entende de arquitetura, que sabe fazer as perguntas certas, que tem senso crítico sobre o que o modelo gerou e por quê, esse profissional vai multiplicar sua produtividade de forma exponencial. É a diferença entre ser substituído pela IA e usar a IA como alavanca. No meu curso na FGV, eu insisto muito nessa distinção. A newsletter gratuita que mantenho sobre Vibe Coding no LinkedIn existe justamente para ajudar profissionais a navegar essa transição com clareza, sem catastrofismo e sem ingenuidade.
