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Boardroom EurekLabs · Agosto 2026

Tudo que aconteceu
no Boardroom #13

Três apresentações. Três perspectivas. Da engenharia de prompts à cultura de IA — e como times reais escalam trabalho com squads agênticas.

3
Apresentações
Renan Cirillo
Convidado especial
Ago 2026
Edição exclusiva
01 Do Prompt ao Agente 02 IA e Mudança Cultural 03 Squads Agênticas & RACI
01 Apresentado por Renan Cirillo · EurekLabs
Apresentação 01

Do Prompt ao Agente

Como a IA muda a forma de trabalhar — a jornada prática de chat até squads multi-agênticas.

A pergunta não é "qual IA usar?". É "qual trabalho queremos redesenhar?"

— Renan Cirillo, Boardroom EurekLabs #13

A escada da IA aplicada

Cada degrau aumenta a maturidade: de resposta pontual para rotina, conhecimento, execução e escala.

01
Chat
Interação livre, sem estrutura. Útil para exploração rápida, mas sem padrão ou repetibilidade.
Base
02
Prompt Estruturado
Persona + Contexto + Tarefa + Critérios + Guardrails. Não é uma frase bonita — é um pacote de instrução.
Profissional
03
Few-Shot
Você para de explicar e começa a mostrar o padrão. Melhor quando precisa ensinar tom, formato ou critério.
Avançado
04
RAG
No prompt você escreve contexto. No RAG você conecta fontes. Subir material não é treinar o modelo — é dar fontes para consulta.
Conhecimento
05
Agente
GPT responde. Agente acompanha. A virada é sair da resposta pontual para o fluxo de trabalho com objetivo, critério e evolução.
Execução
06
Squads Multi-Agênticas
Quando o trabalho fica maior, um agente só não basta. Papéis, ordem, contexto, critérios e checkpoints — isso é uma squad.
Escala
Anatomia do prompt profissional
🎭
Persona
Quem a IA deve ser
Define o papel e expertise do modelo antes de qualquer tarefa.
🌐
Contexto
O que ela precisa saber
Informações de fundo que o modelo não tem acesso por padrão.
🎯
Tarefa
O que precisa fazer
Instrução clara e específica — sem ambiguidade de objetivo.
📏
Critérios
Como avaliar qualidade
Parâmetros concretos para que o modelo saiba o que é "bom".
🛡️
Guardrails
Regras e limites
O que a IA não deve fazer, o tom que deve manter e os limites de atuação.
GPT vs. Agente: a diferença que importa
🤖
GPT resolve uma rotina
Quando você repete o mesmo tipo de tarefa toda semana, provavelmente existe um GPT escondido ali. Um prompt bom resolve uma tarefa. Um GPT bom resolve uma rotina. Configura uma vez, reutiliza sempre.
⚡
Agente executa um fluxo
GPT responde. Agente acompanha. A virada é sair da resposta para o fluxo: diagnostica nível, acompanha progresso, corrige respostas, ajusta a rota. É trabalho com objetivo, critério e evolução.

O erro comum é achar que usar IA bem é só escrever prompts melhores. O problema não é só perguntar melhor. É desenhar melhor o trabalho que a IA vai apoiar.

— Renan Cirillo, Boardroom EurekLabs #13

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02 Apresentado por Instrutora EurekLabs
Apresentação 02

IA no dia a dia:
vantagem competitiva através de mudança cultural

Como liderar a mudança cultural que faz a IA realmente pegar no seu time — em 30 minutos de agenda prática.

Ferramenta todo mundo instala. Hábito, mentalidade e confiança — isso é o que precisa ser liderado.

— Boardroom EurekLabs #13

Por que aplicar IA no dia a dia?
🚀
Vantagem competitiva real
Times que incorporam IA na rotina entregam mais rápido e decidem com mais dados. Quem aprende primeiro, ensina depois — e essa vantagem se acumula. Não é sobre substituir pessoas: é sobre multiplicar a capacidade de cada uma.
⚠️
O maior risco hoje
O maior risco não é adotar IA errado. É não adotar. Times que esperam pela solução perfeita ficam para trás enquanto outros iteraram 50 vezes. A janela de vantagem está aberta agora.
Os 5 pilares para conduzir a mudança cultural
Pilar 01
Segurança Psicológica
Errar com IA faz parte do processo — celebre tentativas, não só acertos. Crie espaço legítimo para o "eu ainda não sei" e lidere pelo exemplo.
Pilar 02
Empoderar o Time
Reserve tempo protegido na agenda para experimentação. Remova aprovações desnecessárias para testes de pequeno porte. Reconheça quem compartilha aprendizado.
Pilar 03
Comece pelo Porquê
Conecte a IA ao propósito do time, não só à ferramenta. Histórias reais convencem mais do que slides de funcionalidade. Repita o porquê até virar cultura.
Pilar 04
Comunicação
Mantenha canais abertos para dúvidas e feedback. Comunique também o que não vai mudar — isso reduz ansiedade. Celebre vitórias públicas, por menores que sejam.
Pilar 05
Meritocracia
Métricas claras de impacto, não só de uso da ferramenta. Valorize quem ensina o time, não só quem entrega mais rápido sozinho. Atualize critérios de reconhecimento.
✅ O que fazer para mudar a cultura
✓Reserve tempo protegido na agenda para experimentos com IA
✓Mostre suas próprias dúvidas e testes em público — lidere pelo exemplo
✓Conecte cada ferramenta ao propósito do time (não só à funcionalidade)
✓Celebre publicamente pequenas vitórias com IA, por menores que sejam
✓Comunique o que não vai mudar — isso reduz ansiedade e resistência
✓Atualize critérios de reconhecimento e promoção para essa nova realidade
⚠️ Os erros que travam a adoção
✕Instalar a ferramenta e achar que o trabalho acabou
✕Punir tentativas que deram errado — isso mata a experimentação
✕Pular o "porquê" e ir direto para o "como" — o time não embarca
✕Comunicar só o que vai mudar — o silêncio sobre o resto gera rumores
✕Valorizar quem usa mais a ferramenta, não quem gera mais impacto
✕Esperar pelo momento perfeito — a vantagem competitiva acumula agora
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03 Apresentado por Natan Ferreira · EurekLabs
Apresentação 03

Squads Agênticas:
Da Automação à Orquestração RACI

Por que prompts monolíticos falham em produção e como a engenharia de software moderna resolve a complexidade de IA com governança, especialização e rastreabilidade.

Em sistemas com múltiplos agentes, o maior risco não é a tecnologia — é a ambiguidade de responsabilidade.

— Natan Ferreira, Boardroom EurekLabs #13

Prompt monolítico vs. Squad agêntica
⚠️ Prompt Monolítico
Alucinação alta — contexto sobrecarregado gera respostas erráticas
Estresse de contexto — token window explode em tarefas complexas
Sem validação determinística — zero controle sobre qualidade das saídas
Ilusão de facilidade — funciona em demos, quebra em produção
⚡ Squad Agêntica
Especialização por persona — cada agente foca no que faz melhor
Governança RACI clara — quem decide, executa, valida e é informado
Loops de validação — QA e Cyber auditam antes de qualquer release
Alta rastreabilidade — cada decisão tem dono, contexto e audit trail
Os 3 padrões clássicos de orquestração
① Pipeline Sequencial
A → B → C
Parser → Enricher → Output
Passagem direta em cadeia. A saída de cada agente vira entrada do próximo. Ideal para transformações determinísticas onde a sequência importa.
Usar quando: ETL, formatação progressiva, pipelines de geração de conteúdo
② Delegador (Router)
Router → Especialista
classify(intent) → specialist.run()
Agente central classifica a intenção e roteia para um único especialista. O Router não processa — apenas decide e delega com contexto completo.
Usar quando: Chatbots multi-intent, triage de suporte, roteamento de documentos por domínio
③ Hierárquico (Manager)
Manager → Workers
decompose → Promise.all(workers)
Manager decompõe a tarefa, distribui sub-tasks em paralelo para Workers, aguarda resultados, valida e consolida a resposta final.
Usar quando: Projetos complexos, squads de software, pesquisa com múltiplas fontes
As 8 personas da squad agêntica de software
👩
PM · Accountable
Sofia
Product Manager. Define escopo, prioridades e aprova as entregas. Única com poder de veto.
👨‍🦱
Tech Lead
Theo
Tech Lead. Garante decisões técnicas e coordena a execução entre Backend e Frontend.
🧔
Arquiteto
Marco
Define estrutura, padrões e integrações. Consultado antes de qualquer decisão de arquitetura.
👨‍💻
Backend Dev
Carlos
Responsável pela lógica de servidor, APIs e banco de dados. Executa dentro do contexto definido pelo Arquiteto.
👩‍💻
Frontend Dev
Nina
Constrói interfaces e integra com as APIs do Backend. Trabalha alinhada ao design da UX.
👩‍🎨
UX Designer
Ana
Responsável pela experiência do usuário. Consultada em todas as decisões de interface antes do desenvolvimento.
🧑
QA Engineer
Ravi
Audita e valida as saídas antes de qualquer release. Nenhum código vai para produção sem sua aprovação.
🕵️
Segurança
Kai
Revisa vulnerabilidades, permissões e conformidade. Consultado em integrações críticas e dados sensíveis.
A Matriz RACI em sistemas multi-agente
🔑 Segredo EurekLabs

Em sistemas com múltiplos agentes de IA, o maior risco não é a tecnologia — é a ambiguidade de responsabilidade. Quando dois agentes podem tomar a mesma decisão, nenhum deles toma. Quando nenhum agente sabe quem aprova, o sistema trava ou age sem controle.

O grande benefício prático: redução drástica de loops infinitos, decisões duplicadas e conflitos de estado entre agentes. Na EurekLabs, o RACI é a espinha dorsal de cada squad que colocamos em produção.

R
Responsible
O agente que executa a tarefa. Faz o trabalho e entrega o resultado.
A
Accountable
O único que decide e aprova. Cada etapa tem exatamente um Accountable — sem ambiguidade.
C
Consulted
Contribui com contexto ou validação antes da execução. Comunicação bidirecional.
I
Informed
Recebe updates após decisões e entregas. Comunicação unidirecional, sem necessidade de aprovar.
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