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Régys Borges da Silveira
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Ilustração conceitual de uma seleção de documentos antes de encaminhá-los a uma ferramenta

IA no trabalho: quais informações podem entrar na ferramenta?

O erro parece simples: copiar um chamado para a IA explicar o problema, enviar uma planilha para resumir cobranças ou anexar um contrato para localizar uma cláusula. A tarefa pode ser legítima e útil.

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O erro parece simples: copiar um chamado para a IA explicar o problema, enviar uma planilha para resumir cobranças ou anexar um contrato para localizar uma cláusula. A tarefa pode ser legítima e útil. Isso não responde, porém, se aquela informação pode entrar naquela ferramenta, naquela conta e para aquela finalidade.

A dificuldade não se resolve com uma proibição genérica nem com a confiança de que todo produto empresarial é adequado. É preciso entender o conteúdo, a necessidade do trabalho e o caminho dos dados. Quem desenvolve sistemas também precisa distinguir o que a aplicação permite tecnicamente do que a organização autorizou operacionalmente.

Neste artigo, apresento conceitos básicos e um roteiro de triagem com situações fictícias de desenvolvimento e contabilidade. As referências legais foram consultadas em 3 de outubro de 2026. Os exemplos são recomendações de organização do trabalho, não parecer jurídico nem autorização para tratar dados de clientes.

Para aprofundar a relação entre ferramentas, permissões e operação, conheça a página de IA além da conversa. O livro ajuda a enxergar as decisões que ficam escondidas atrás da conversa, incluindo segurança, privacidade e governança. Essa é a dificuldade que precisamos enfrentar antes de transformar uma demonstração em rotina.

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Ilustração conceitual de um computador e uma nuvem conectados, representando alternativas de execução de IA.

IA local ou na nuvem: o que muda em custo, privacidade e desempenho

A empresa quer usar IA para analisar código ou consultar documentos internos. Uma parte da equipe prefere executar o modelo em uma máquina própria; outra quer consumir um serviço na nuvem.

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A empresa quer usar IA para analisar código ou consultar documentos internos. Uma parte da equipe prefere executar o modelo em uma máquina própria; outra quer consumir um serviço na nuvem. A discussão costuma começar por preço e terminar em afirmações absolutas: local seria sempre privado, nuvem seria sempre mais poderosa e uma ferramenta instalada no computador não enviaria informações para fora.

Este é o sexto capítulo da série IA na prática: do protótipo à operação responsável. Depois de discutir contexto, instruções e verificações, vamos avaliar onde executar o modelo. O objetivo é construir critérios para uma escolha consciente, não indicar um vencedor universal. O plano de avaliação apresentado é uma proposta: não realizamos um ensaio comparativo de modelos ou equipamentos neste artigo.

Escolher onde executar a IA exige olhar também para dados, permissões, avaliação e custos de operação. IA Além da Conversa aprofunda essas camadas e a escolha de uma arquitetura adequada à tarefa. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar o percurso antes de investir em infraestrutura. Se sua curiosidade é entender o mecanismo interno, Do Zero ao LLM com Delphi constrói um modelo pequeno em Object Pascal: um laboratório educacional para estudar treinamento e geração, não um substituto para modelos comerciais de produção.

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Ilustração conceitual de coordenação na nuvem conectada a tarefas de pesquisa e código com revisão humana.

Dot da OpenAI para delegar trabalho contínuo e integrar tarefas ao Codex

Um problema de desenvolvimento raramente termina na primeira conversa. Um cliente envia outro detalhe, uma dependência muda ou o teste revela uma condição diferente da prevista.

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Um problema de desenvolvimento raramente termina na primeira conversa. Um cliente envia outro detalhe, uma dependência muda ou o teste revela uma condição diferente da prevista. A tarefa passa a incluir não apenas produzir uma resposta, mas acompanhar o que falta, reunir novas informações e reconhecer quando uma decisão precisa voltar ao responsável.

É nesse espaço que entra o Dot da OpenAI. A novidade interessa menos pela aparência personalizável e mais pela proposta de continuidade: atribuir uma responsabilidade à IA e acompanhar sua evolução entre conversas. Isso pode ajudar no desenvolvimento e nas rotinas profissionais, desde que continuidade não seja confundida com autorização irrestrita.

Neste artigo, explico o conceito, sua relação com o Codex, onde o trabalho acontece e como formular uma primeira delegação. Os exemplos são propostas didáticas, não relatos de uma implantação testada. Disponibilidade e comportamento foram conferidos na documentação em 5 de outubro de 2026 e podem mudar.

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Desenvolvedor em estúdio de podcast diante de microfones, uma tela de código e uma representação abstrata de inteligência artificial conectada a etapas de especificação, testes e segurança

IA na prática com Delphi, Lazarus e ACBr: aprendizados do Papo Pro

Em 17 de setembro de 2026 participei do episódio “Produtividade Pro: IA na Prática com Delphi, Lazarus e ACBr”, do Papo Pro ACBr. A conversa, com pouco mais de uma hora, passou por ferramentas, código legado, agentes, segurança e formação profissional, mas uma ideia conecta todos esses assuntos: inteligência artificial só produz ganho sustentável quando está inserida em…

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Em 17 de setembro de 2026 participei do episódio “Produtividade Pro: IA na Prática com Delphi, Lazarus e ACBr”, do Papo Pro ACBr. A conversa, com pouco mais de uma hora, passou por ferramentas, código legado, agentes, segurança e formação profissional, mas uma ideia conecta todos esses assuntos: inteligência artificial só produz ganho sustentável quando está inserida em um processo de engenharia que define o trabalho, limita o escopo e verifica o resultado.

Esse ponto merece atenção porque o debate sobre IA costuma começar pela ferramenta ou pelo chamado “prompt perfeito”. Para quem mantém um ERP em Delphi, desenvolve com Lazarus ou integra documentos fiscais por meio do ACBr, porém, o problema real raramente cabe em uma pergunta isolada. Há regras de negócio acumuladas durante anos, dependências visuais, bancos de dados, serviços externos e obrigações fiscais que não admitem uma resposta apenas plausível. Neste artigo, organizo os principais aprendizados do episódio e mostro como convertê-los em um fluxo de adoção prático, com critérios para especificação, validação, segurança e evolução da equipe.

Se sua dificuldade é transformar um pedido à IA em trabalho que possa ser conferido, SDD em Delphi aprofunda especificações, contratos e critérios de aceite ligados a código e testes. Consulte o sumário e a degustação gratuita na página do livro para avaliar essa base de engenharia. Ao longo deste artigo, outras leituras complementam os temas de manutenção e integração, conforme a necessidade.

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Ilustração conceitual de computador com Ollama e Cline; interfaces e parâmetros representados são ilustrativos.

Como usar Ollama no VS Code com Cline: instalação e configuração

Para usar Ollama no VS Code com Cline, é preciso conferir três partes: o serviço de modelos, o modelo selecionado e a extensão que enviará as solicitações. Essa separação ajuda a descobrir se uma falha vem da conexão, da configuração ou da capacidade do computador para executar a tarefa.

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Para usar Ollama no VS Code com Cline, é preciso conferir três partes: o serviço de modelos, o modelo selecionado e a extensão que enviará as solicitações. Essa separação ajuda a descobrir se uma falha vem da conexão, da configuração ou da capacidade do computador para executar a tarefa.

O roteiro abaixo se concentra no Windows e na extensão do VS Code. A proposta é começar com um teste pequeno, confirmar a comunicação e somente depois permitir alterações em um projeto. Não é necessário adotar dois modelos nem uma configuração de memória fixa para acompanhar o procedimento.

Atualização de 1º de novembro de 2026: foram revisadas as instruções de instalação, armazenamento e conexão com o Cline. As indicações anteriores de modelos específicos e contexto fixo deixaram de ser tratadas como requisitos. Também foram removidas promessas de desempenho e ausência de riscos. A imagem destacada foi preservada como ilustração conceitual; suas interfaces e parâmetros não representam uma captura real nem uma configuração obrigatória.

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Para onde está indo a privacidade?

Ano passado eu iniciei uma Pós-gradução em Segurança da Informação, sempre gostei da área e achei interessante, aprendi muita coisa interessante neste curso e percebi que muito do que achamos ser fechado pode ser facilmente descoberto, hoje lendo um artigo do Blog Inovação Tecnologica me fez pensar até quando estaremos realmente seguros, tudo tem caminhado para um momento…

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Ano passado eu iniciei uma Pós-gradução em Segurança da Informação, sempre gostei da área e achei interessante, aprendi muita coisa interessante neste curso e percebi que muito do que achamos ser fechado pode ser facilmente descoberto, hoje lendo um artigo do Blog Inovação Tecnologica me fez pensar até quando estaremos realmente seguros, tudo tem caminhado para um momento onde a privacidade não vai existir mais e saber algo de alguém vai se tornar trivial para qualquer um. Fica aqui o link para o artigo, vale a pena conferir: Vírus de Estado: Quando os governos se tornam hackers Pegando o gancho…

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