Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
EP 07
IA na Adoção Empresarial, Multiagentes e Crescimento
Como a empresa está impulsionando a adoção de inteligência artificial em diferentes setores.
28 abr 2025 
CONVIDADO
Carlos Morais
Globant
Transcrição do episódio
Olá, tudo bem? Bem-vindo a mais um episódio do AI Firstcast, o primeiro podcast dedicado a discutir inteligência artificial e a adoção no mundo dos negócios. Meu nome é Fred Pericini, sou fundador da agência F2F e gaspers.ai. Estamos para mais um episódio aqui, Fih.
É isso aí, tudo ótimo. Vamos lá, Fredão, mais um. Pessoal, nosso propósito é trazer mentes brilhantes para trazer insights sobre inteligência artificial para todos nós. E hoje temos um convidado ilustre aqui. Vamos ver o que que a gente vai conseguir tirar deles para ajudar todos nós. Conta para gente, quem é você?
Opa, tá bom. Primeiramente, um prazer estar com vocês. Meu nome é Carlos Morais. Sou hoje Managing Director da Globant aqui no Brasil, responsável pela operação Brasil. Tenho 32 anos, completo esse ano aqui 32 anos de carreira, sempre em consultoria, sempre trabalhando com tecnologia desde o princípio. Então vai ser um prazer ver esse bate-papo aqui junto com vocês.
Boa, muito bem-vindo. O Carlos é CEO da Globant. A Globant é uma empresa consultoria, prestadora de serviços de tecnologias e outras soluções. Na nossa visão, inclusive no bate-papo com o CMO do SoftBank, ele trouxe uma visão de AI em camadas, em que a primeira camada é a infraestrutura, o chip, a segunda camada os modelos e a terceira camada a adoção de AI para solução de problemas de negócio. Na primeira e na segunda camada, um jogo de poucos players, né? NVIDIA no chip e alguns outros que estão surgindo. Nos modelos, as empresas de Big Tech, seja na China ou nos Estados Unidos. Mas na adoção ainda é um jogo aberto e a Globant é um protagonista nessa camada. Eu queria inaugurar as perguntas, Carlos, entendendo como a AI está ajudando a impulsionar o crescimento da Globant.
Claro.
Primeiro, eu acho que o mais importante dizer é que a Globant tem sido não só protagonista como tem sido inovadora dentro de tudo que a gente fala sobre AI. Quando você olha para uma consultoria, você tem várias maneiras de você empregar AI. E uma delas, por exemplo, é dentro de casa. Então, que ferramentas que você pode utilizar para que você dê mais qualidade para o cliente, para que você dê melhor o projeto, para que o projeto seja mais fácil, seja mais eficiente, que você baixe custo, melhore imagem. Então, tem várias ferramentas que você hoje utiliza na codificação de um projeto, na utilização de teste, na utilização do recurso que você vai escolher, ou seja, daquela pessoa que você vai colocar naquele projeto, que tem o skill mais adequado para aquele projeto que você está dizendo. Hoje, dentro da Globant, por exemplo, a gente faz, a gente utiliza AI em toda essa ponta. Então, hoje, quando a gente vai staffear alguém para dentro de um projeto, é uma ferramenta que escolhe o perfil adequado com a linguagem e que traz a melhor prática, a melhor pessoa para dentro daquele projeto. Um segundo ponto é que ferramentas que a gente pode utilizar dentro de casa para que a gente tenha uma melhor eficiência do projeto.
Então a gente já utiliza AI para codificação quando necessário, quando é um projeto de codificação. A gente já utiliza, por exemplo, AI para teste. Hoje, por exemplo, por toda a experiência que a Globant tem, alguns clientes como a Disney, a gente já utiliza AI, por exemplo, para fazer teste de tela. Então a inteligência artificial hoje consegue identificar erros, posicionamento, imagem, gráfica, que antes você precisava de várias pessoas fazendo esse teste, hoje a AI está ali fazendo todo esse trabalho. Então a gente começa que esses requisitos do que a gente utiliza como ferramental para que a gente possa usar dentro dos projetos ou entregar isso para o cliente já é um aumento de performance visível em relação aos clientes. Hoje a gente consegue ser 6 vezes mais rápido do que a gente era há 2 anos atrás. Isso em tudo que a gente vem desenvolvendo para o cliente. Fora isso, hoje a gente consegue pensar em soluções para vários clientes, por exemplo, com tudo que vem vindo de AI, e como que a gente coloca isso e como que a gente cria soluções utilizando AI e soluções inovadoras para dentro do cliente. Outro dia eu conversava, por exemplo, com um cliente que ele tem uma operação de pagamentos, ou seja, como se fosse uma uma célula de pagamentos e como que a gente poderia colocar agentes, fazer toda uma estrutura de agentes, onde esses agentes pudessem diminuir a quantidade de erros que ele tinha, a quantidade de pessoas que ele utilizava para fazer.
Então, você está pensando também e para isso você precisa treinar as suas pessoas para que essas pessoas estejam aptas a criar soluções, a dizer quais são as soluções melhores. E aí envolve de novo voltar para dentro de casa e saber como que eu posso treinar as pessoas para que as pessoas estejam aptas a responder para o cliente, o que ele precisa. Eu acho que o outro grande ponto que a gente pode trazer como um baita crescimento para dentro do nosso negócio é olhar o que a gente pode trazer para o cliente que seja inovador, que ele consiga testar isso de maneira rápida dentro da operação dele e que isso que é inovador não é simplesmente uma promessa futura, mas não, que a gente consegue estar utilizando em todo o mundo, por todos os projetos que a gente tem. A Globant é uma empresa muito grande, a gente tem hoje 30 mil funcionários no mundo e a gente tem projetos sendo executados em todo o mundo. Então, projetos como esse que eu comentei da Disney, projetos como a gente já teve dentro do Google e outros que a gente vem desenvolvendo, o próprio novo estádio, por exemplo, que a gente vem desenvolvendo com o Los Angeles Clippers, que chama Intuit Dome, Esse estádio é todo feito através de inteligência artificial.
O que ele entrega? Ele é no conceito free flow. Da hora que você entra, você cancela. Para qualquer coisa que você pega, não tem caixa para pagamento, você faz ou tudo pelo aplicativo ou tudo por ID ou reconhecimento facial. Obrigado. Então, tudo isso você consegue pensar de que maneira? Treinando suas pessoas, utilizando ferramentas e estando na vanguarda de tudo que está sendo executado pelo mundo para que você possa propor isso para o cliente. Isso entrega crescimento, entrega uma visão diferente, uma visão disruptiva e uma visão inovadora da companhia em relação ao mundo.
Fiquei bobo aqui com a sua resposta. Esse episódio tenho certeza que vai ser muito especial. Eu vou pegar um pedacinho do que você falou só para a gente deixar claro que existe ganho já com AI. Você mencionou um crescimento da velocidade de 6 vezes. Então, se eu penso no trabalho que a sua empresa faz, consultoria de uma maneira geral, sempre foi para alavancar outras coisas, desenvolver um projeto que vai melhorar ainda mais. Como é que está o crescimento de vocês puxado por AI? É uma realidade?
É uma realidade. A empresa também começou a olhar para a inteligência artificial em vários setores. Então, hoje, A empresa se reestruturou nessa última onda, agora no final do ano, e ela moveu, por exemplo, todos os seus… A Globo é uma empresa que hoje é separada por estúdios. E os principais estúdios hoje é o que a gente chama de AI Studios, que são os estúdios por vertical. Então, a gente tem o AI Studio de Health, tem o AI Studio de Finance, tem o AI Studio de Gaming e por aí vai. São vários os estudos. O porquê disso? Porque a gente entende que não só promove o crescimento, como também agrega que você traga o conhecimento de negócio para dentro da inteligência artificial e como ela pode te suportar isso. Isso acaba sendo um ciclo que reverte e volta para você em crescimento, em maior abrangência, maior oportunidade com o cliente, melhores práticas de como abordar um assunto específico daquele setor com o cliente. Tem vários benefícios que a gente pode utilizar quando você começa a entender que a AI precisa se permear ao longo da organização.
Carlos, você falou em diversos estúdios especializados por segmentos da economia. Vocês trabalham com vários segmentos da economia promovendo a consultoria e os serviços de vocês. Quais segmentos estão mais maduros? Quais segmentos e quais, se você puder citar alguns cases, casos de aplicação?
É difícil dizer, mas tem alguns que são destaques. Por que é difícil dizer? Porque embora alguns setores seja mais visível para que todos vejam, existem outros setores que às vezes não é tão visível, mas você percebe um trabalho de laboratório, da indústria indo atrás e experimentando, e às vezes isso não é visível e não toca isso para que todos vejam, né? Mas, por exemplo, você consegue ver que o setor financeiro é um setor que já utiliza, e principalmente quando você une a estratégia de AI com data, você já vê um ganho absurdo, por exemplo, de como eles podem utilizar dados, utilizar AI trabalhando com esses dados, entregando às vezes uma melhor personalização para um cliente específico ou um crédito de maneira diferenciada ou uma análise com relação a como ele pode tratar um cliente e fazer projeções futuras. Então, o setor financeiro é onde a gente consegue ver isso trabalhando e consegue ver isso sendo colocado para todos. Mas você já consegue ver, por exemplo, na indústria do agro, onde você já vê, por exemplo, reconhecimento através de imagens, onde é possível identificar, por exemplo, quando um produtor vai tomar crédito, você consegue pegar várias imagens históricas daquela região e saber se ele está plantando já desde 10 anos aquela matéria produtiva ou não, se ele começou na semana passada.
E aí consegue, por exemplo, fazer todas essas análises. Ou mesmo no agro, quando você traz o drone para que ele possa fazer todo o mapeamento, entender através de imagens como que está a semente, como que está a plantação, que tipo de fertilizante que ele vai utilizar. Ou, por exemplo, um projeto que a gente fez para a Polícia de Londres, onde você consegue através de câmeras identificar comportamentos diferentes dentro do metrô. Então você consegue identificar se está tendo um pânico generalizado e essa IA vai identificar qual é a diferença de alguém correndo para o metrô ou simplesmente um cara correndo com uma outra, numa outra dimensão, de um outro comportamento que ela tem que colocar um alerta para que ele coloque. Então assim, são vários setores, eu acho que todos os setores hoje de alguma outra maneira experimenta. Alguns setores a gente consegue ver isso visível, medicina, por exemplo, o setor de saúde é um dos setores que já atuam com isso há muito tempo. Então você consegue ter predição de câncer hoje com bastante antecedência. Você consegue fazer com que a AI olhe para vários exames históricos, por exemplo, de uma pessoa, e ela consegue, através de um padrão, identificar o risco de alguém exposto a um devido câncer.
Então é difícil. Eu acho que todos os setores hoje têm uma corrida, não uma corrida contra outro setor, mas uma corrida para que ele consiga trazer eficiência, trazer uma melhor personalização, trazer um melhor resultado. Isso incorpora N maneiras aí. Eu não acho que existe— Existem setores mais maduros, como o financeiro, mas hoje em dia eu acho que todo mundo, de alguma maneira, acaba utilizando nem que seja o ChatGPT ali para melhorar a eficiência dentro daquele setor.
A tua operação, tá no momento aqui e entre os nossos entrevistados é muito particular, porque você já tem adoção em larga escala, vou dizer assim, tá? Quando foi que você olhou para aí e falou assim, isso aqui vai mudar praticamente tudo da forma como eu conheço? E além, qual foi o case de vocês que mais te marcou até agora?
Então tá, puta, acho que é super difícil de dizer que momento que esse estalo aconteceu. Por quê? Porque isso vem aos poucos, né? Isso vem pingando, pingando, pingando. Teve uma onda grande quando o ChatGPT apareceu. Isso praticamente inundou a todos e parece que despertou ali todo mundo para que isso poderia ser possível. Mas para mim, acho que o grande, a grande onda e o que A gente mudou um pouco o salto, e aí é onde você começa a pensar de que maneira, aonde isso pode chegar, é quando você introduz os agentes. E quando você vai um pouco mais a fundo para entender o que isso pode proporcionar, e vou aqui, me dá uma licença poética para poder utilizar, talvez aqui não é assim, mas a gente pode classificar assim, é o primeiro pingo de consciência que você pode dar para uma inteligência artificial. Quando você começa a falar que eu tenho um agente, que ele pode ser auditado por outro agente especialista, que eu tenho um outro agente especialista que pode olhar para essa cadeia de agentes e dizer para ele que, como ele é mais esperto, ele consegue também identificar pontos de alucinação, e ele vai fazer isso, e você tem ali os agentes trabalhando como auditor de um processo, Você começa a dar a capacidade para esses agentes não só te responderem, mas também abrir aplicações, efetuar pagamentos, efetuar ações que antes a gente não tinha condições de fazer, efetuar ações através de uma aplicação, através de um carro, através de uma unidade autônoma.
Então, é onde eu acho que a gente deu o primeiro passo para que a gente agora consiga escalar de uma maneira super rápida. Eu acho que isso traz um diferencial enorme. O ChatGPT foi isso, mas para mim, eu acho que essa foi aonde você fala, uau, o poder que isso tem agora é praticamente infinito. Onde que a gente vai parar a partir daqui?
E sobre agentes, explica qual é a sua visão, o que é um agente?
Ok. Antes eu vou voltar só no case. Boa. Um case que me marcou bastante. A gente, eu não posso falar o cliente, mas um cliente buscou a gente no passado, porque ele estava, passado recente, ele estava olhando de que maneira que ele poderia ter um centro de serviço compartilhado mais eficiente. E através da inteligência artificial a gente conseguiu construir, por exemplo, uma arquitetura onde a gente usa os agentes, e aí eu já explico qual que é o meu conceito, o que quer dizer o agente. A gente conseguiu dar para ele essa possibilidade aonde eu posso criar um agente automatizado, onde aquele agente ele está pronto para executar uma tarefa específica, E ele vai sempre executar aquela tarefa. A partir do momento que aquele agente identifica uma anomalia, ou seja, aquela tarefa está saindo do padrão, ele pode perguntar para um outro agente, que é um agente especialista. E aquele agente especialista, por ele ser um agente que tem mais informações, foi treinado de uma maneira diferente, ele consegue auditar aquele trabalho e dizer para ele: não faça isso, faça dessa maneira, ou isso que você não está conseguindo, ou porque você não foi treinado, Eu vou te treinar para que você faça isso.
E esse loop que você acaba fazendo, você pode trazer o humano ainda nesse looping e dizer ainda que o humano dentro desse looping ainda possa dizer quando esse sistema de vários agentes que você pode criar, ele ainda pode ensinar para que esses agentes possam trabalhar. Dessa maneira, você praticamente dilui toda alucinação possível dentro do sistema, os agentes trabalham de maneira autônoma e super eficiente. Então, acho que respondi sua pergunta e trouxe um pouquinho do case que você comentou.
Boa, boa. Para a gente democratizar o conhecimento, a gente também explicar os termos de hoje em dia, eu acho importante. Bom, um agente é um modelo treinado com uma memória, uma personalidade para uma tarefa específica. Implementar uma equipe multiagente híbrida com seres humanos é mais difícil do que se vende por aí.
Sem dúvida.
Quais são as dificuldades dessa implementação?
Acho que o primeiro ponto é a arquitetura que você vai montar, você escolher a plataforma correta. Hoje você tem N plataformas e o primeiro desafio que você enfrenta quando você coloca isso é que você tem várias plataformas de inteligência artificial e com custos diferentes. O custo disso ainda é muito alto, né? Você, quando você pensa se eu vou usar a AI do Meta, se eu vou usar Google, se eu uso o GPT, se eu uso o GPT-4 ou se eu vou para o 3, de que maneira que eu utilizo isso, hoje você precisa, por exemplo, de plataformas que possa ser como hub e consegue identificar qual é o melhor para cada situação que você tem. Então, acho que esse é o primeiro desafio quando você pensa em montar essa arquitetura de agentes. O segundo ponto é de que maneira que você treina esses agentes. O que é importante é que você sempre ainda depende do humano, não só no looping, mas para que ele também seja treinado. O tempo que você vai dar para que ele se torne um agente maduro o suficiente para que ele esteja em produção Isso é bem diferente e bem distinto de acordo com o processo que você está ali treinando aquele agente.
Acho que esse também é um outro ponto que você tem que se preocupar. E essa arquitetura, ela tem, de certa maneira, ela precisa entregar para aquela empresa que está buscando isso uma maneira de trabalhar com essa malha de agentes. E para isso, aí você cai em outro ponto, que são os custos também das plataformas que a gente tem. Você vai trabalhar isso sobre plataforma do Google, Você vai trabalhar isso sobre a Amazon, entre outras que você vai ter, ou se eu vou montar uma proprietária. Eu acho que quando você passa por essas dificuldades de entender para que eu preciso, em que momento que eu preciso, quais são as tarefas, que você comece a treinar e essa arquitetura está feita, fica mais fácil. E é óbvio que esse… Esse resultado não vem imediato, tem casos de 3 meses, tem casos de 6 meses, isso vai depender muito do que você está implementando.
Vocês usaram esse questionamento, acho que você se perguntou como eu posso usar AI para cuidar melhor da minha própria empresa. E você fez isso numa coisa que é uma dor de muitas outras empresas, reconhecimento de funcionários. Conta para a gente como AI ajudou você com esse desafio específico. Porque eu fiquei apaixonado por esse case e não tinha como deixar de fora dessa conversa aqui.
Esse produto que você está mencionando é o StartMeUp, é uma ferramenta que foi criada dentro da Globant e ela foi criada para que a gente pudesse, no princípio de tudo, reconhecer todos os funcionários num momento onde normalmente a gente não reconhece ninguém. Que são nas tarefas do dia a dia. Então, como que eu consigo identificar, por exemplo, uma boa entrega de um projeto, mas não a entrega final daquele projeto? Como que uma ata de reunião, por exemplo, eu posso reconhecer alguém por uma boa ata? Como que eu posso reconhecer alguém por um bom código desenvolvido? Como que eu posso reconhecer alguém por uma reunião muito bem feita? Então, ela nasceu desse jeito e ela, além de tudo, ela tem também um apelo que ela é um gamification. Então você pode, você tem um pacote de estrelas que você vai posicionando e dando e enviando essas estrelas. E cada vez que você envia uma estrela, você vai reconhecendo dentro dos valores da Globant. Então você tem vários valores. Então você tem Having Fun, por exemplo, que é um dos valores que a gente preza bastante dentro da companhia. Você tem AI Hero, você tem 8 valores ali, não vou comentar todos aqui, mas você tem 8 valores ali onde você pode reconhecer alguém por tarefas do seu dia a dia.
Então aquele cara que fez aquele happy hour para fazer um team building importante, para que ele tenha feito um trabalho e reconhecer a equipe, você pode reconhecer ele por isso ou reconhecer uma equipe através das estrelas. Por trás de tudo isso existe uma inteligência artificial que analisa cada uma dessas estrelas e ela consegue dizer, por exemplo, para cada um dos líderes se pelo comportamento do envio das estrelas, do reconhecimento, se pelo comportamento aquela pessoa está engajada com a empresa, então dificilmente ela sai da empresa porque ela está ali engajada, ela está trabalhando, ela está reconhecendo, ela está sendo reconhecida, ela está postando foto, ela está, ou seja, ela está ali num trabalho engajado com tudo que a empresa tem colocado. Ou ao contrário, se ela vinha num comportamento desse e de repente ela parou de reconhecer, parou de ser reconhecida, parou de atuar dentro da empresa, a ferramenta identifica isso e manda um email ou uma notificação para os líderes dizendo, olha, você precisa tomar um café com aquela pessoa porque muito provavelmente as últimas pessoas que tiveram um comportamento parecido saíram da empresa em X tempos, com uma grande porcentagem de acerto. E aí você tem esse alerta, você volta e você consegue saber o que está acontecendo conversando com aquela empresa.
Além disso, esse fluxo de empresas acaba dando para a gente também uma análise comportamental da empresa. Então eu sei, por exemplo, quem são os influenciadores de AI Hero, ou seja, quem é o cara que mais foi reconhecido nisso, e eu posso usar essa pessoa para que ela dissemine essa cultura mais dentro da companhia. Então isso é um trabalho, é uma ferramenta que ela dissemina essa cultura, e a cultura que a gente tem, para dentro da companhia. Isso ajuda a gente não só a disseminar essa cultura, mas também diminui a attrition, porque as pessoas se sentem parte de alguma coisa, as pessoas se sentem reconhecidas. E quando você pega essa nova geração, por exemplo, que está vindo agora, essa nova geração tem uma certa ansiedade, é natural isso, é deles esse trabalho, e aí isso também baixa um pouco essa expectativa, porque ela está sendo reconhecida. Ela está não só sendo reconhecida, como ela está sendo mostrada que ela está sendo reconhecida para toda a companhia.
O reconhecimento é muito maior do que o financeiro somente.
Sim.
E uma coisa que me chamou muito a atenção nesse caso em específico, além da ferramenta que parece ser muito bacana, é vocês mudaram os valores da companhia incluindo AI em um dos valores.
Isso. Isso já tem quase 2 anos, eu acho, e isso mostra um pouco do que é o trabalho da Globant, porque a gente foi protagonista no mundo com o uso de AI. Como eu comentei com vocês, a gente tem várias ferramentas. O StartMeUp, por exemplo, tem mais de 10 anos dentro da empresa, né? Então a gente já produz isso dentro da empresa há muito tempo. Então isso cada vez mais, a necessidade de você mostrar para o funcionário o quão importante é a utilização de AI no seu dia a dia. E eles também têm que ser agentes dessa mudança de cultura, não só para dentro da organização, mas também para os clientes que a gente tem. Então quando você coloca um profissional seu dentro de um cliente, o que você tá levando ali é um pouco do que você tem de melhor dentro da sua companhia, dentro de um cliente, e esse cliente precisa enxergar que aquilo que eu estou dizendo não é só papo de vendedor. Ou seja, que não tem lá um comercial querendo vender e falando aquilo. Não, aquele funcionário que está ali tem que permear isso para dentro da organização e dizer como que— e mostrar soluções, como que ele pode utilizar aquilo dentro das soluções.
Você só consegue mudar isso com um trabalho muito grande de cultura dentro da empresa ou um trabalho muito grande de treinamento, de capacitação, Mas não é só capacitação, é também como que ele entende que ele é parte dessa mudança de dentro para fora.
E me lembrou do caso da Basf, que é um cliente da agência, e eles estavam numa conversa sobre AI e eles mostraram o site global e que eles editaram lá a forma de fazer da Basf incluindo um ponto sobre AI. Então, organizações multinacionais centenárias mudando o core. Quando a gente fala em missão, em valores, é mudar o core do negócio para esse estímulo da adoção da inteligência artificial.
O que eu acho que as empresas entenderam é que elas não têm como frear isso. E que isso vai acontecer com elas controlando ou não controlando. Então, melhor que elas entendam, entrem de cabeça nisso e comecem a controlar isso, porque o uso descontrolado dentro de uma organização pode trazer vários malefícios, assim como o uso controlado e estimulado pode trazer N benefícios. Então, acho que quando as empresas entendem, eu acho que as empresas estão entendendo isso, acho que esse é um processo de maturidade que a gente enxerga, que as empresas cada vez mais estimulam e dão apoio de maneira organizada, de maneira educada, de maneira que isso consiga evoluir. Eu acho que isso mostra um pouco do que a Basf tentou passar.
Na verdade, aqui para mim hoje você deixou claro que você e sua empresa pensam AI first há algum tempo. E que está colocando vocês em um patamar diferente. E acho que é para isso que a gente está aqui, né, Fred? Para mostrar que essa régua, ela só vai para cima com o uso correto e adequado da inteligência artificial. Eu fiquei encantado com a sua presença aqui, com tudo que você dividiu com a gente e até provocações para mim como pessoa em como mudar de repente algumas coisas que eu faço para fazer mais. Episódio maravilhoso.
Para mim é uma honra estar com o Carlos aqui. Já trabalhei algum tempo com ele, um excelente profissional. A Globant realmente é para a gente observar, ela está nessa camada da adoção de AI como protagonista, trabalhando em vários segmentos e deve ter um potencial de ganho muito grande aí para eles capturarem. É uma honra ter você aqui no nosso bate-papo.
Nada, eu que agradeço. Uma honra estar aqui com vocês e uma honra falar com todos. Boa, obrigado.
Muito obrigado, pessoal. Curta o nosso canal, comentem. Os comentários serão utilizados para fazer novas perguntas para os próximos. E é isso aí, muito obrigado. Até a próxima.
Pense em AI first. Um abraço.
APRESENTADORES
Quem apresenta o AI First Cast
Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
Filipe Xavier
Especialista em marketing digital, branding e estratégia de conteúdo. Experiência c-level, visão ampla de comunicação e tecnologia e entusiasta early-adopter de inteligência artificial.