*Abner Crivellari

Ao longo da minha trajetória na área de tecnologia, aprendi que o desenvolvimento pessoal deixou de ser um tema acessório para se tornar um componente central da performance técnica. Em um setor marcado por ciclos rápidos de inovação, novas linguagens, arquiteturas e modelos de negócio, a capacidade de aprender continuamente passou a ser tão relevante quanto o domínio de ferramentas específicas. Mais do que acompanhar tendências, desenvolver-se profissionalmente em tecnologia exige método, disciplina e visão sistêmica sobre carreira, produto e impacto organizacional.

A evolução técnica, por si só, não garante entregas consistentes nem sustentabilidade de projetos. A experiência prática em ambientes como saúde, indústria, automotivo, legal tech e grandes corporações mostrou que profissionais tecnicamente sólidos, mas com baixa maturidade emocional, dificuldade de comunicação ou resistência a feedback, tendem a se tornar gargalos em times de alta performance. O desenvolvimento pessoal atua justamente nesse ponto de equilíbrio, conectando conhecimento técnico à capacidade de colaboração, tomada de decisão e liderança técnica.

Outro aspecto crítico é a forma como o aprendizado é conduzido. Em tecnologia, há uma tendência recorrente de acúmulo superficial de competências, impulsionada por modismos e pela pressão do mercado. A análise de projetos complexos demonstra que o avanço profissional mais consistente vem da construção de fundamentos sólidos em arquitetura, lógica, qualidade de código, testes e governança técnica, combinados a habilidades como priorização, visão de produto e entendimento do negócio. O desenvolvimento pessoal, nesse contexto, funciona como um filtro estratégico, ajudando o profissional a escolher o que aprender, quando aprofundar e como aplicar.

A transição natural de posições técnicas para papéis de liderança também reforça essa necessidade. À medida que o escopo de atuação se amplia, a entrega deixa de ser individual e passa a depender da eficiência do time, dos processos e da clareza de objetivos. Práticas como mentoria, feedback estruturado, gestão de expectativas e definição de métricas tornam-se parte do cotidiano. O desenvolvimento pessoal sustenta essa mudança de papel, permitindo que a liderança técnica seja exercida com previsibilidade, dados e alinhamento organizacional, e não apenas com autoridade informal.

Por fim, o desenvolvimento pessoal na tecnologia deve ser encarado como um investimento de longo prazo, alinhado a resultados mensuráveis. Profissionais que constroem esse caminho tendem a entregar sistemas mais resilientes, ciclos de desenvolvimento mais curtos, menos retrabalho e maior capacidade de adaptação a ambientes regulados ou de alta criticidade. Em um cenário global cada vez mais competitivo, o diferencial não está apenas em saber programar melhor, mas em evoluir continuamente como profissional capaz de gerar impacto real, sustentável e escalável por meio da tecnologia.

Renan Ravelli reúne experiência em arquitetura de sistemas críticos em saúde e finanças e aparece como peça-chave para empresas norte-americanas que buscam padronização, escalabilidade e governança rigorosa

O engenheiro brasileiro Renan Ravelli soma vivência sólida entre os setores de saúde e financeiro, dois ambientes que demandam extremo rigor técnico, e agora se coloca como colaborador estratégico para organizações nos Estados Unidos. Na área de saúde, esteve à frente de projetos de interoperabilidade clínica, integrando sistemas hospitalares e definindo padrões de dados; no setor financeiro, liderou iniciativas de autenticação, tokenização e arquitetura de microsserviços que suportam milhões de operações mensais.

As oportunidades para esse perfil são claras. No mercado de interoperabilidade em saúde nos EUA, o segmento de soluções era estimado em mais de US$ 1,16 bilhão em 2024 e tem projeção para chegar a cerca de US$ 4,35 bilhões até 2034, com taxa anual composta de aproximadamente 14,13 % no período de 2025-2034. No mercado de tokenização nos Estados Unidos, a estimativa aponta para um valor de US$ 1,094,8 milhões em 2024 e crescimento para US$ 4,032,2 milhões até 2030, com CAGR de cerca de 20,4 %. Esses dados evidenciam janelas de crescimento para empresas que dominam arquitetura, padrões e segurança, precisamente o campo de atuação de Renan.

Segundo o próprio Renan Ravelli, “os dois universos dependem dos mesmos elementos estruturais de governança, padrão técnico e escalabilidade e a economia americana exige profissionais capazes de dominar esse cruzamento técnico”. Sua trajetória inclui, entre outros pontos, desenvolvimento de pipelines de dados clínicos, integração hospitalar com normas como HL7 e FHIR, bem como reestruturação de plataformas financeiras com tokenização e 3D Secure.

Para empresas americanas, que enfrentam desafios como integração de sistemas, requisitos regulatórios crescentes e necessidade de escalabilidade, o perfil de Renan traz diferencial. No setor de saúde, a padronização e integração de dados hospitalares podem melhorar eficiência operacional, reduzir retrabalho e permitir melhores decisões clínicas. No setor financeiro, a adoção de soluções de tokenização, autenticação robusta e arquitetura distribuída sustenta programas de segurança, conformidade e crescimento digital.

Erros gerados por sistemas de inteligência artificial já afetam decisões estratégicas finanças e reputação corporativa

A adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial nas empresas ampliou ganhos de produtividade, análise de dados e automação. Ao mesmo tempo, um efeito colateral preocupa executivos e áreas de compliance, as alucinações da IA, quando sistemas geram informações falsas ou imprecisas com aparência confiável. 

A adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial nas empresas ampliou ganhos de produtividade, análise de dados e automação. Ao mesmo tempo, um efeito colateral preocupa executivos e áreas de compliance: as alucinações da IA, quando sistemas geram informações falsas ou imprecisas com aparência confiável.

No ambiente corporativo, esse tipo de falha deixa de ser apenas técnica e passa a impactar decisões estratégicas, resultados financeiros e a credibilidade das organizações.

Segundo Abner Crivellari, fundador da DIOTI e especialista em tecnologia e arquitetura de software, o risco cresce quando a IA passa a apoiar decisões críticas sem critérios claros de validação. “Esses modelos não operam com noção de verdade, mas com probabilidades estatísticas, o que faz com que respostas incorretas pareçam confiáveis”, afirma.

Esse cenário se agrava conforme empresas expandem o uso da inteligência artificial para áreas sensíveis, como planejamento financeiro, jurídico, compliance e relacionamento com clientes.

A confiança excessiva nos outputs automatizados cria uma falsa sensação de precisão e pode levar gestores a decisões baseadas em premissas equivocadas, ampliando o efeito do erro ao longo dos processos internos.

Impactos financeiros e reputacionais já visíveis

Do ponto de vista prático, os impactos das alucinações já aparecem no mercado. Estudos internacionais apontam mais retrabalho, perdas financeiras e exposição jurídica em empresas que usam IA sem controle.

Além do efeito no resultado, há um impacto estratégico: a perda de confiança, agravada pela divulgação de informações incorretas a investidores, clientes e parceiros. “Quando não há regras claras para o uso da IA, a empresa transfere riscos técnicos para o campo estratégico, financeiro e reputacional”, esclarece Crivellari.

Esse contexto também pressiona as áreas de tecnologia e governança, que passam a lidar com novos riscos operacionais.

A ausência de políticas claras sobre onde a IA pode ser aplicada, quem responde por decisões automatizadas e como os dados devem ser validados amplia a vulnerabilidade das organizações em um ambiente cada vez mais regulado e competitivo.

Governança e uso crítico como diferencial competitivo

Diante desse cenário, especialistas destacam que o caminho não está em abandonar a inteligência artificial, mas em utilizá-la com método e responsabilidade. Isso envolve definir limites de aplicação, implementar processos de verificação humana, auditar resultados e capacitar equipes para interpretar criticamente as respostas geradas pelos sistemas.

Quando bem estruturada, a IA se consolida como ferramenta de apoio à decisão, e não como fonte absoluta de verdade. “O valor da inteligência artificial está em ampliar a capacidade analítica das equipes, não em substituir o julgamento humano nas decisões críticas”, ressalta.

À medida que a inteligência artificial passa a integrar a infraestrutura corporativa, cresce a responsabilidade dos líderes em compreender suas limitações. Identificar onde as alucinações geram maior impacto, estabelecer protocolos de validação e investir em uso consciente são medidas essenciais para proteger resultados e reputação.

Mais do que um desafio tecnológico, o tema expõe o grau de maturidade das empresas na tomada de decisão em um ambiente cada vez mais automatizado.