Resumo da Palestra
Nesta palestra, vamos explorar por que a maioria dos projetos de IA falha em produção — e como a Hiperautomação, quando sustentada por dados de qualidade, muda esse cenário.
Partindo de dados reais de mercado (McKinsey, Gartner, IBM), percorremos a stack completa de Hiperautomação — RPA, Process Mining, LLMs, RAG e Agentes Autônomos — sempre com os dados no centro da arquitetura. O bloco principal aborda conceitos como Data as a Product, Observabilidade de Dados, detecção de Data Drift e o novo perfil profissional mais demandado pelo mercado.
Breve biografia: Daniel Geraldeli é Diretor de Hiperautomação & Low-Code na NTT DATA Europe & Latam desde setembro de 2024. Com mais de 18 anos de experiência em tecnologia, passou por empresas como AlfaPeople (7 anos), Minsait, atuando em projetos de automação, CRM, RPA e IA aplicada em grandes operações no Brasil e na Europa. É formado em Ciência da Computação e atualmente cursa MBA em Finanças Corporativas pela Faculdade Exame.
Público Alvo
Destinado a um público diversificado, o projeto atrai desde estudantes do ensino médio que exploram opções de
carreira até universitários e profissionais em busca de aprofundamento na área. Além disso, é voltado a qualquer
pessoa interessada nas aplicações práticas da ciência de dados no dia a dia.
