Crescimento e IA na prática.

Vibe Coding: o que é, como aplicar e quando evitar em engenharia de software

Multi-Agent Systems: quando combinar agentes de IA em 2026

AI Evals: como avaliar performance de IA em produção em 2026

Context Engineering: a disciplina que substitui prompt engineering em 2026

Como construímos o Draivv CMS: a stack de IA por trás de SEO + GEO automatizado

SEO + GEO em 2026: por que a IA mudou o jogo da busca (e o que isso significa para empresas)

MCP (Model Context Protocol): por que a Anthropic mudou o jogo da integração de IA

97 milhões de downloads em 16 meses. O Kubernetes levou quase 4 anos para chegar lá. O MCP da Anthropic virou infraestrutura crítica de IA — e Twilio reportou taxa de sucesso saltando de 92% para 100% com 30% menos custo computacional.

Build vs Buy em IA: quando comprar SaaS pronto e quando construir o seu

A "SaaSpocalypse" apagou US$ 1 trilhão em valor de mercado. Klarna trocou Salesforce por sistema próprio de IA. Sierra fez US$ 100M em ARR em menos de 2 anos. Bem-vindos à era do BYOS — Build Your Own Software.

Software sob medida na era da IA: por que produtos genéricos perderam o jogo

A IA generativa derrubou o custo de personalizar software. Cornell mostra IA refatorando 26% dos commits. Jellyfish reporta adoção de agentes saltando de 51% para 82% em 2025. A pergunta sobre construir sob medida acabou de mudar.

Claude Sonnet, Opus e Haiku: qual modelo para qual tarefa

Opus para tarefas complexas. Sonnet 4.6 com 1M de tokens para o dia a dia. Haiku 4.5 onde velocidade e custo pesam mais. Como escolher o modelo certo da família Claude para cada operação.

RAG vs Fine-tuning: quando usar cada um na sua empresa

Cliente Fortune 500 gastou US$ 80.000 em fine-tuning para 6% de ganho e 15% de alucinação. Com RAG, o mesmo problema custou US$ 8.000 e teve 2% de alucinação. Como decidir entre as duas abordagens.

Engenharia de prompt para empresas: o que muda em produção

Em produção, o prompt deixa de ser tentativa e erro e vira especificação de trabalho. Tokens, embeddings, RAG, governança: o que muda quando a IA sai do laboratório e entra na operação real da empresa.