1. Abertura: da programação aos 14 anos à liderança em tecnologia
Anderson e Márcio dão as boas-vindas a Bruno Giannella, que começou a programar aos 14 anos – primeiro criando um servidor de joguinho online e um site em PHP, depois desenvolvendo um sistema para uma agência de turismo ainda na escola. Entrou na faculdade e foi contratado pela mesma agência. Migrou para consultoria de tecnologia, onde teve imersão em lógica, mapeamento de processos e Java, atendendo clientes como Editora Abril, Yamaha, Bradesco, Itaú e Original. De consultor, foi para dentro do Itaú como funcionário, onde viveu a “virada de chave”: começou a entender o negócio de forma 360° e a importância da tecnologia para os resultados. Ali, evoluiu na carreira de liderança técnica (Tech Lead, Distinguished Engineer/SpecIII) liderando quase 200 pessoas, mas sem ser gestor funcional. Decidiu migrar para a gestão quando percebeu que, no nível de especificação, já não codava tanto e passava mais tempo em estratégia. Tornou-se gerente, executivo, superintendente e hoje é Head de Tecnologia e Segurança da Informação na Too Seguros.
2. Definição de transformação digital: mudança de comportamento do consumidor
Bruno define transformação digital como uma transformação da sociedade, impulsionada pelo avanço de tecnologias (internet de qualidade, smartphone, 3G/4G/5G), que mudou o comportamento do consumidor – que hoje quer fazer tudo na palma da mão. As empresas são forçadas a oferecer serviços digitais sob pena de perder espaço. Ele enfatiza que tecnologia não é o fim, é o habilitador. A transformação digital deve ser puxada pelo negócio, não pela tecnologia. O principal erro que vê é tecnologia tentar puxar a transformação sozinha, sem ajustar processos e produtos primeiro. “A transformação digital é feita pelo negócio; a tecnologia vem depois para habilitar.”
hr>3. Papel do líder de tecnologia: protagonismo, negócio e cultura ágil
Bruno defende que o CTO/líder de tecnologia não pode ficar “fechado na casinha”. Precisa estar embedded no negócio, entender de negócio, ter protagonismo e evangelizar a transformação digital. Ao mesmo tempo, cabe à liderança de tecnologia construir a estratégia técnica com qualidade, escala e segurança. Ele cita que o maior desafio que enfrentou foi criar uma cultura de transformação digital em empresas onde o mindset da liderança ainda era analógico, hierárquico e engessado. Sem cultura ágil, entrega contínua e foco no cliente, a transformação digital não sai do lugar. Outro desafio crítico é ter as pessoas certas – às vezes é necessário capacitar ou, se não for possível, trocar parte do time.
4. Cases de sucesso e fracasso: Itaú, Kodak e o estruturante esquecido
Bruno cita o Itaú como um case de sucesso de transformação digital: pioneiro em caixa eletrônico, internet banking, mobile banking. O grande desafio foi fazer o back-end (mainframe) escalar na velocidade que os canais digitais cresceram – isso exigiu migração massiva para baixa plataforma, adoção de cloud e DevOps, e uma transformação cultural gigantesca (capacitação, people). Como exemplo de fracasso, menciona a Kodak, que não acompanhou a evolução do mercado. E alerta para um erro comum: empresas que pulam o estruturante (foundation) – plataforma de dados, cloud, governança – e vão direto para a transformação digital do negócio, o que leva ao fracasso. “Fazer transformação digital sem dados ou sem cloud, você para na página dois.”
5. Priorização de projetos: quatro pilares e matriz esforço x ROI
Bruno explica que as demandas de negócio são infinitas e a capacidade de tecnologia é finita. Para priorizar, ele usa quatro pilares: (1) aumento de receita; (2) redução de despesa/eficiência; (3) melhoria da experiência do cliente; (4) obrigação regulatória (com data). Só entram no backlog projetos que se encaixam em um desses pilares. Regulatórios com data são prioritários. Depois, para os demais, calcula-se o ROI e cruza-se com a complexidade (baixa/média/alta) em uma matriz. Itens de baixa complexidade e alto ROI são feitos primeiro. Itens de altíssima complexidade e baixo ROI podem ser postergados. O negócio defende os projetos em comitês com diretoria, com fundamentação de custo, benefício e ROI.
6. Inteligência Artificial: hype, armadilha e potencial real
Bruno critica o “desespero geral” para usar IA sem entender onde e por quê. Assim como a transformação digital, o uso de IA deve ser puxado pelo negócio, não pela tecnologia por si só. Ele vê a IA como um enorme acelerador de eficiência operacional – tanto na área de tecnologia (ex.: migração de banco NoSQL para SQL em menos de 1 hora com LLM, geração de testes unitários, refinamento de histórias) quanto nas áreas de negócio (ex.: análise de contratos de seguro contra regulação da SUSEP em minutos). Dá o exemplo concreto de uma migração de modelo de dados que tradicionalmente levaria duas semanas e foi feita em menos de 1 hora com LLM. Acredita que, em cinco anos, o trabalho do desenvolvedor não será mais escrever código, mas sim ser uma “pessoa de negócio e solução”, usando LLMs para gerar tecnologia. “Não vai substituir, mas vai transformar o trabalho de quase todo mundo.”
7. Habilidades do futuro: soft skills, dados e criatividade
Para o desenvolvedor, Bruno recomenda: aprofundar-se no negócio que atende, conhecer dados (LLMs funcionam em cima de dados), ter pensamento de solução 360°, criatividade, colaboração e comunicação. “O trabalho do dev não é fazer código; é gerar resultado para o negócio através de tecnologia.” Para o profissional de negócio: fluência em dados, capacidade analítica, aprender a fazer as perguntas certas (prompt engineering) e criatividade para oferecer soluções diferenciadas. “Se a tecnologia é replicável (você pede para IA criar um app igual ao do concorrente), seu diferencial será o negócio em si, as condições comerciais, a criatividade.”
8. Segurança da informação e LLMs privadas
Bruno é categórico: dados estratégicos da empresa não podem ser jogados em LLMs públicas (ex.: ChatGPT free). O time de segurança da informação (S.I.) deve estar embarcado na jornada de adoção de IA, avaliando provedores e contratos que garantam LGPD e confidencialidade. Na Too Seguros, o ChatGPT é bloqueado por padrão. Para uso interno com dados da empresa, adotam LLMs privadas dentro da AWS (mesmo ambiente onde já estão os data lakes e S3). Ele reconhece que há desafios futuros, como monitorar agentes de IA que respondem clientes (para evitar “alucinações”) e definir quem será responsável por essas respostas.
9. O mercado de seguros: atrasado na digitalização, mas cheio de oportunidades com IA
Bruno avalia que o setor de seguros está se digitalizando agora, atrás dos bancos (que já passaram pelo boom das fintechs). Vê a seguradora como uma “empresa de dados” – a gestão de risco e a precificação dependem de análise de dados. A IA pode ajudar em: precificação mais eficiente, automação da regulação de sinistros (validação de documentos), atendimento, cross-selling personalizado e eficiência operacional em geral. Acredita que poucas áreas não se beneficiariam da IA.
10. Conselhos finais para líderes de tecnologia
Para os próximos cinco anos, Bruno elenca cinco focos para líderes de tecnologia: (1) olhar para IA (número 1); (2) priorizar segurança da informação (cada vez mais necessária); (3) capacitar pessoas (mercado de tecnologia é sofrido para encontrar bons profissionais); (4) aprofundar-se no negócio e ter protagonismo (tecnologia é parte essencial do comitê executivo); (5) buscar eficiência operacional e automação. Reforça que ninguém faz nada sozinho – é preciso ter as melhores pessoas ao lado (“o Real Madrid”).