DoTheMATH

MATH
  • 4,5 (2)
  • Marketing
  • Semanal

O podcast da MATH - Qual é a matemática da sua marca para crescer? DoTheMATH é um podcast que visa a dividir conhecimento através de conversas ricas com pessoas e empresas que estão fazendo acontecer em Data Science Marketing.

  1. há 2 dias

    O ROI da IA está pagando a dívida técnica

    Projetos de inteligência artificial podem parecer caros quando a mesma conta reúne implementação, plataforma e problemas de tecnologia acumulados pela empresa ao longo dos anos. Neste episódio, Lourenço de Paula, diretor executivo da MATH, discute por que essa separação muda a leitura sobre o ROI da IA.  A conversa parte do estudo do MIT que colocou em discussão o retorno dos projetos de IA e avança para redesenho de processos, dívida técnica, valor para o negócio, aprendizado e custos de infraestrutura.  “Você está pagando o teu passado.”  O episódio também discute a separação entre fundação tecnológica e caso de uso, o papel do aprendizado nos primeiros projetos e a necessidade de governança e guardrails à medida que a IA entra na operação.    Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.   Novos episódios toda quarta e sexta  Apresentação   Marcel Ghiraldini, CSO, MATH  Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH  Convidado Lourenço de Paula, Growth Executive Director, MATH    Referências  Relatório: The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, MIT Project NANDA - https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf  Livro: Contra a Corrente, de Pedro Waengertner  Capítulos  00:00 ROI de IA e o estudo do MIT  06:02 Redesenho de processos e dívida técnica  09:40 Um processo de quatro meses reduzido a dez dias  19:01 Quem paga a conta da infraestrutura para IA  24:34 Valor para o negócio antes da tecnologia  31:11 Plataforma, TCO e separação dos investimentos  37:14 Aprendizado, governança e segurança em IA    Para ouvir e seguir:  🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6  🌐 https://math.group/

    O ROI da IA está pagando a dívida técnica

  2. há 4 dias

    Agentes de IA no BV: experiência, escala e rastreabilidade

    No mercado financeiro, agentes de IA participam de interações com clientes, decisões operacionais e novos modelos de experiência. Para o BV, essa evolução coloca rastreabilidade, auditoria e orquestração da jornada no centro da discussão.  Neste episódio do DoTheMATH, Carolina Bocuhy, executiva de tecnologia do banco, amplia a conversa para além da aplicação corporativa da IA. Ela discute o impacto dos modelos sobre pensamento crítico e produção de conhecimento e a dependência de infraestrutura e modelos estrangeiros.  A conversa também entra na operação do BV, onde agentes já atuam em atendimento e cobrança. Carolina explica por que essas interações precisam ser rastreáveis e auditáveis, como a empresa pensa a experiência de ponta a ponta e em quais situações a complexidade da relação com o cliente ainda pede participação humana.     Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.   Novos episódios toda quarta e sexta  Apresentação   Marcel Ghiraldini, CSO, MATH  Carlos Cardoso, Executive Director of Delivery, MATH  Convidada  Carolina Bocuhy, Executiva de Tecnologia, BV  Referências  On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?, de Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major e Shmargaret Shmitchell.   Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação.   DoTheMATH #178 - Crédito em tempo real e IA preditiva | Serasa Experian - https://www.youtube.com/watch?v=eNw8nOH94hI&list=PLvKnMpPMAW4fIoIVuUWFo8-OaL7OP2vEW&index=1  Capítulos  00:00 Experiência do cliente em um mundo de agentes  04:54 Pagamentos digitais, canais e novos comportamentos  07:53 O que outros mercados ensinam sobre inovação financeira  12:51 Pensamento crítico e a plastificação do conteúdo  19:06 Soberania digital e dependência tecnológica  22:27 Agentes em escala e a experiência de ponta a ponta  37:43 Responsabilidade, auditoria e limites da automação    Para ouvir e seguir:  🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6  🌐 https://math.group/

    Agentes de IA no BV: experiência, escala e rastreabilidade

  3. 2 de out.

    Banco Mercantil mostra por que modernizar não é substituir tudo

    Modernizar a tecnologia de um banco é diferente de abrir mão do que já está consolidado.  Neste episódio do DoTheMATH, Felipe Boff, VP de Produtos, Serviços e Tecnologia do Banco Mercantil, fala sobre as escolhas que acompanham o crescimento do banco e a relação entre tecnologia, produto e negócio.  “A tecnologia não é o drive do negócio, o que não quer dizer que ela não possa influenciar o que vai acontecer.”   A conversa também aborda a decisão de manter o core bancário e trabalhar sobre suas limitações, com a combinação entre agências e canais digitais, o uso de dados sintéticos para apoiar decisões e uma lógica de desenvolvimento em que prazo e resultado também determinam o que entra ou sai de um produto.    Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.   Novos episódios toda quarta e sexta  Apresentação   Marcel Ghiraldini, CSO, MATH  Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH  Convidado  Felipe Boff, Chief of Products, Technology and Services, Mercantil  Referências  DoTheMATH - ESG: saber fazer o básico bem feito | Isabella Barbieri - Arezzo: https://open.spotify.com/episode/70gQcBErBBFnBaX6fDLtFY?si=WRf1iS25TYS4VuvSbD8FeQ   “When Choice is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing?” (Jam Study), Sheena S. Iyengar e Mark R. Lepper -https://faculty.washington.edu/jdb/345/345%20Articles/Iyengar%20%26%20Lepper%20(2000).pdf  Capítulos  00:00 Trade-offs entre negócio e tecnologia  03:59 Por que o Banco Mercantil mantém agências físicas  05:58 Quando o físico aumenta o uso do digital  13:54 Conversão e vendas pelo WhatsApp  18:16 Dados sintéticos e modelos de decisão  22:52 Tecnologia a serviço do negócio  29:55 Modernização do core sem abandonar o mainframe    Para ouvir e seguir:  🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6  🌐 https://math.group/

    Banco Mercantil mostra por que modernizar não é substituir tudo

  4. 30 de set.

    O que o Citi Brasil aprendeu saindo na frente com IA

    A inteligência artificial está mudando o que gera valor no trabalho. Para Adriano Milani, do Citi Brasil, é essencial formular perguntas, interpretar informações e gerar insights, à medida que a IA assume parte das atividades do dia a dia.  Neste episódio DoTheMATH, o executivo fala sobre a adoção de IA no setor financeiro, da preparação dos dados à governança, passando pelos ganhos de produtividade e pelo papel das lideranças.  “O líder agora está gerenciando um ecossistema.”  A conversa também aborda a experiência do Citi Brasil na adoção de IA e o que muda para profissionais e empresas quando essas ferramentas começam a fazer parte da operação.    Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios com quem está construindo operações complexas no mercado.   Novos episódios toda quarta e sexta  Apresentação   Marcel Ghiraldini, CSO, MATH  Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH  Convidado  Adriano Milani, Services Head Brazil, Citi Brasil   Referência  Livro - Competing on Analytics: The New Science of Winning, Thomas H. Davenport e Jeanne G. Harris  Capítulos  00:00 – IA e uma nova mudança no trabalho  06:10 – A preparação dos dados  11:30 – Investimento e problemas reais de negócio  16:02 – Adoção de IA e controle de risco  22:09 – Infraestrutura, modelos e escala  25:50 – Liderança e novas habilidades  37:03 – Cultura, champions e governança  41:33 – Como medir o retorno da IA    Para ouvir e seguir:  🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6  🌐 https://math.group/

    O que o Citi Brasil aprendeu saindo na frente com IA

  5. 25 de set.

    AI4 mostra novos critérios para colocar agentes de IA em produção

    Governança, custos e agentes de IA estiveram entre os principais temas do AI4, evento realizado em Las Vegas que reúne empresas, pesquisadores e profissionais para discutir aplicações e avanços em inteligência artificial.   Neste episódio do DoTheMATH, Sergio Larentis compartilha os principais pontos que acompanhou no evento e analisa como empresas estão levando IA para a operação.   “É mais ciência, menos ficção científica.”   A conversa passa por custo de tokens, modelos próprios e SLMs, explicabilidade, responsabilidade, raio de explosão e escolha entre diferentes modelos de acordo com cada tarefa. Também entra em pauta o que separa empresas que ainda experimentam IA daquelas que já acumulam aprendizados em produção.  Apresentação   Marcel Ghiraldini, CSO, MATH  Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH  Convidado  Sergio Larentis, COO, MATH  Capítulos  00:00 - Governança e custos no AI4  02:39 - Modelos próprios, SLMs e custo por token  05:50 - ROI e priorização de agentes  12:00 - Explicabilidade, grafos e responsabilidade  20:49 - Adoção de IA no Brasil e em outros mercados  31:46 - Raio de explosão, pagamentos e múltiplos modelos  44:25 - KPIs para adoção de IA

    AI4 mostra novos critérios para colocar agentes de IA em produção

  6. 23 de set.

    Serasa Experian mostra o que muda com o Know Your Agent

    Neste episódio do DoTheMATH, Marcelo Queiroz, da Serasa Experian, fala sobre a evolução do Know Your Customer para o Know Your Agent e os desafios que aparecem quando a IA vai além da resposta e passa a agir.  No Know Your Customer, empresas já trabalham com diferentes sinais para avaliar identidade e risco, como dispositivo, biometria e localização. Com agentes, parte desses sinais deixa de existir, já que eles não têm dados próprios para autenticação, mas uma alta capacidade de executar processos. Isso cria uma necessidade de monitoramento do comportamento durante a execução.   Marcelo também explica como a inteligência artificial está mudando os modelos de autenticação e antifraude, por que o contexto de risco é cada vez mais relevante e quais novos desafios surgem quando agentes passam a interagir diretamente entre si.  Apresentação   Marcel Ghiraldini, CSO, MATH  Fabiana Amaral, Brand and Culture Executive Director, MATH  Convidado  Marcelo Queiroz, Head Product Innovation, Serasa Experian Referência: DoTheMATH #196 - Crédito, antifraude e identidade digital: https://open.spotify.com/episode/4nhrNCcfEZ7ENwj1e3De1S?si=3b22c81beb2e4bbc Capítulos  00:00 – Know Your Customer e Know Your Agent  03:57 – A evolução da identidade digital  09:49 – Agent Commerce e os padrões de segurança  14:35 – IA e novos modelos de fraude  21:13 – Orquestração e contexto de risco  27:29 – Identificação e comunicação entre agentes  34:37 – Monitoramento do comportamento agêntico

    Serasa Experian mostra o que muda com o Know Your Agent

  7. 16 de set.

    A estrutura de dados que prepara o Bradesco para IA

    Analytics precisa ser parte das decisões que geram resultado. No Bradesco, esse movimento acontece com a revisão de responsabilidades, a preparação das áreas para o autosserviço e a aproximação dos especialistas com os times de negócio.  Neste episódio do DoTheMATH, Luciano Amaral, Digital Analytics Manager do Bradesco, compartilha a construção de um modelo que combina governança centralizada com profissionais de dados alocados nas tribos.  “A grande chave é colocar um líder sênior na tribo que entende o negócio que entende o stakeholder e que toma decisões baseadas em dados."  A conversa aborda o papel da liderança, a formação dos times e a padronização dos dados para ampliar o uso de inteligência artificial. Luciano também relata resultados de otimização de jornadas, incluindo um caso com aumento de 6 mil aberturas de conta por mês em um dos canais.  Apresentação   Marcel Ghiraldini, CSO, MATH   Carlos Cardoso, Executive Director of Delivery, MATH   Convidado   Luciano Amaral, Digital Analytics Manager, Bradesco  Capítulos  00:00 Abertura e trajetória de Luciano Amaral  02:30 CRO e experimentação orientados a resultado  07:10 O novo modelo de Analytics no Bradesco  11:35 Autosserviço, mudança cultural e governança  21:57 Liderança, rentabilidade e satisfação do cliente  25:14 IA, qualidade dos dados e futuro dos dashboards  35:34 Resultados de conversão e cultura de experimentação  Siga o DoTheMATH no Spotify e acompanhe as conversas sobre dados, IA e decisões de negócio.

    A estrutura de dados que prepara o Bradesco para IA

  8. 11 de set.

    Como a Stone mede o valor dos dados por problemas resolvidos

    Uma área de dados gera resultados quando é capaz de estabelecer uma conexão entre plataformas, métricas e inteligência artificial a problemas de negócio mensuráveis.  Neste episódio do DoTheMATH, gravado no FEBRABAN TECH 2026, Eduardo Apolo, Director of Data Platform, Analytics and AI da Stone, explica como a centralização da plataforma e a unificação dos indicadores aproximaram dados das prioridades da empresa.  “A discussão tem que partir de qual é a dor de negócio que você tá resolvendo.”  A conversa aborda temas como fonte única de dados, camada semântica para IA, capacitação contínua, critérios para escolher entre IA generativa e modelos simples e redesenho dos times de dados.  Referências:  Livro Competing on Analytics, de Thomas H. Davenport e Jeanne G. Harris  DoTheMATH #164 - Decisões melhores não vêm da IA. Vêm de dados organizados | Ford South America: https://open.spotify.com/episode/74hkQAiqn0piy8H1xbUlgQ?si=49VESEpTRL6XLeKEwvTZVQ  Siga o DoTheMATH no Spotify para acompanhar conversas sobre IA, dados, tecnologia, liderança e negócios.  Novos episódios toda quarta e sexta. Apresentação  Marcel Ghiraldini, CSO, MATH  Vinicius Forcinito, Director of Solutions Architecture, MATH  Convidado  Eduardo Apolo, Director of Data Platform, Analytics and AI, Stone  Capítulos  00:00 – Trajetória e construção da plataforma de dados  05:52 – Confiança nos dados e unificação de indicadores  11:10 – Camada semântica e capacitação para IA  15:33 – Investimento, margem e retorno da plataforma  24:10 – Critérios para aplicar IA e controlar custos  27:18 – Governança e redesenho dos times de dados  39:19 – Indicadores ligados a problemas de negócio  Para ouvir e seguir:  🎧 https://open.spotify.com/show/4vJTtAzCBxzyK1XCxpybsw?si=188793c03ddd43e6  🌐 https://math.group/

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