Dos pilotos ao impacto real

A maioria dos pilotos de IA não avança além da fase de experimentação. Nesta sessão, mostraremos como transformamos um fluxo real de um cliente em uma solução agentiva escalável usando Globant Enterprise AI e GeneXus Next — reduzindo o tempo de execução em até 50 vezes e atendendo aos requisitos de segurança, observabilidade e escalabilidade em nível corporativo.

Mostraremos como identificar oportunidades de alto valor, projetar fluxos agentivos, validar resultados com usuários finais e escalá-los com segurança por meio de governança, observabilidade e entrega low-code.

Você sairá com um framework prático para levar IA agentiva da ideia à produção, transformando o mapeamento de oportunidades em iniciativas corporativas reais.

A maioria das organizações ainda opera com sistemas legados — tecnologias antigas, difíceis de manter, mas valiosas demais para descartar, pois contêm décadas de conhecimento de negócio.

Nesta sessão, vamos revelar como a combinação de Inteligência Artificial Generativa (por meio do Globant Enterprise AI) e Inteligência Artificial Simbólica (por meio do GeneXus Next) permite modernizar de uma vez por todas.

Você vai descobrir como essa abordagem dupla captura o conhecimento formalizado por trás dos sistemas legados e o transforma em uma arquitetura viva e evolutiva — convertendo a manutenção de código em um processo contínuo de evolução do conhecimento.

Você sairá com uma compreensão clara de como trazer “juventude eterna” ao seu código e preparar seus sistemas para o futuro, garantindo que o que você constrói hoje não se torne o legado obsoleto de amanhã.

A IA para geração de código avança rapidamente, mas transformar um Agent impressionante em demo em um sistema confiável e pronto para produção continua sendo um dos maiores desafios da engenharia atual. Nesta sessão, compartilhamos a jornada real de construção do Globant CODA, nosso coding Agent em desenvolvimento ativo, e as decisões arquitetônicas, aprendizados iterativos e escolhas técnicas que moldaram sua evolução.

Vamos explorar como duas grandes refatorações nos ajudaram a acompanhar a rápida evolução dos modelos, por que priorizamos qualidade de código e como o dogfooding se tornou essencial para identificar problemas cedo e acelerar melhorias. Também veremos como surgiu uma cultura AI-first, na qual a IA apoia todo o ciclo de desenvolvimento, do triage ao debugging e ao code review.

Você sairá com uma visão prática do que significa criar Agents realmente prontos para produção em um cenário em constante mudança.