WORKSHOP AO VIVO · SÁBADO, 10/10 · 9H ÀS 12H
Engenharia de IA para Gestores de Recursos
Como construir um pipeline que lê as cartas de 18 gestoras, sintetiza com IA e roda toda semana sem ninguém apertar botão. E os erros que ele cometeu sem avisar.
Um sistema real, não um exemplo de aula
Desde 1º de setembro, um sistema lê as cartas aos investidores de gestoras brasileiras: hoje são 15, mais Oaktree, GMO e Bridgewater. Quando há carta nova, ele coleta, sintetiza a tese de cada casa, escreve um exercício em Python que testa uma delas, roda o código e entrega o PDF por WhatsApp e e-mail.
O workshop abre esse sistema peça por peça.
Resumir um PDF com IA é a parte fácil
O difícil é tudo o que fica em volta, e falha calado:
- A página da Sparta parou de listar cartas novas. Um coletor comum passaria oito meses dizendo “nada novo”, sem erro nenhum.
- Um white paper sem data entrou no lugar da carta de agosto da Genoa, e travaria a série para sempre.
- A API de e-mail aceitou o filtro de segmento, respondeu 200 e descartou o campo: o envio iria para a lista inteira.
O modelo é a menor parte do código. A maior é o que impede o erro calado.
Para quem é
Sócios e gestores
De casas independentes, que querem saber o que dá para automatizar sem montar um time de dados.
Analistas e quants
Que vão construir e manter o pipeline, e precisam das armadilhas antes de cair nelas.
Risco, previdência e family office
Que acompanham fontes públicas heterogêneas e precisam provar de onde veio cada número.
O que você leva
Mapear antes de coletar
Cada fonte esconde o dado de um jeito. O pipeline usa nove estratégias de coleta, escolhidas site a site com requisição real.
Estado e delta
O sistema não segue calendário: guarda a última carta vista de cada casa num arquivo versionado e processa só o que é novo.
O modelo com guardas
Onde o modelo multimodal entra, o prompt que exige o mecanismo da tese, e as guardas que pegam a resposta vazia que volta com status de sucesso.
Entregar e reler
WhatsApp, e-mail e link fixo, cada um conferido depois de escrito. Status 200 não prova efeito.
O programa
- O problema e o método: CRISP-DM adaptado, a fonte como unidade de análise
- Os dados: nove estratégias de coleta, o estado versionado e a falha isolada por fonte
- O modelo: multimodal, prompt, guardas e o peso patrimonial pelos dados da CVM
- A entrega: WhatsApp Cloud API, e-mail com três guardas, PDF em Quarto
- A operação: um mês em produção e o checklist para levar à sua gestora
O que o workshop não é
- Não é introdução a Python nem a modelos de linguagem. Ajuda saber ler Python; não é preciso escrever durante o workshop.
- Não usa dado interno de gestora: o caso é inteiro com fonte pública. Como levar isso para dado próprio, com governança, é parte do último bloco.
- Não é recomendação de investimento.
Quem ensina
Vítor Wilher, Cientista-Chefe da Análise Macro. Bacharel e Mestre em Economia pela UFF, pós-graduado em LLMs e IA Generativa pela PUC-Rio, doutorando em Economia na EPGE/FGV. Construiu e mantém o pipeline que o workshop apresenta. A Análise Macro tem mais de 4.500 alunos.
Investimento
R$ 497
Ao vivo. Sábado, 10 de outubro, das 9h às 12h (horário de Brasília).
Você recebe todo o material de implementação.
Perguntas
É ao vivo ou gravado?
Ao vivo. Sábado, 10 de outubro, das 9h às 12h (horário de Brasília).
Preciso programar?
Ajuda ler Python. O workshop mostra e explica o código; não é preciso escrever durante as aulas.
Dá para aplicar a dados da minha gestora?
O método sim. O caso usa só dado público, e o último bloco trata do que muda quando o dado é interno: o que pode sair da sua rede, para qual API e sob qual contrato.
Recebo o código?
Sim. O inscrito recebe todo o material de implementação.
