Testes Transformados: Por que o futuro do QA é agentic
O controle de qualidade sempre foi uma questão de confiança, mas em um mundo guiado por inteligência artificial, torna-se também uma questão de evolução. Os modelos tradicionais de testes não acompanham a velocidade atual do desenvolvimento, criando atritos entre inovação e confiabilidade.
Nesta sessão, mostraremos como o Globant CODA está liderando a transição do teste manual e automatizado para o QA agentic, onde agentes inteligentes planejam, executam e analisam testes ao lado das equipes humanas. Você verá como essa abordagem eleva a qualidade, aumenta a eficiência e reduz a distância entre o código e a confiança.
Os participantes sairão com insights práticos sobre como o QA agentic redefine os testes e fortalece as equipes para entregar produtos digitais mais rápidos, inteligentes e resilientes.
15 min
Adoção de IA em escala empresarial: estratégias que funcionam
Adotar a inteligência artificial em escala empresarial é ao mesmo tempo uma grande oportunidade e um desafio significativo.
Incertezas, iniciativas desconectadas, esforços duplicados, escalabilidade limitada e a ausência de um roteiro claro estão entre os obstáculos mais comuns. Por onde devemos começar? Como chegamos a uma estratégia bem-sucedida?
Esta apresentação mostra as estratégias fundamentais que foram essenciais em nossa jornada ao construir o Globant Coda - nossa solução agente para o ciclo de vida do desenvolvimento de software - e como esses mesmos princípios podem ajudar qualquer organização - alcançar sua transformação de IA em nível empresarial.
16 min
Contexto é poder: levando conhecimento aos agentes com RAG
Os agentes são tão poderosos quanto o contexto ao qual podem acessar. Nesta sessão, vamos explorar como o Globant Enterprise AI permite que as equipes criem agentes com RAG que aproveitam uma nova camada de Gestão do Conhecimento como um sistema de memória dinâmica. Você verá como os agentes podem se conectar a múltiplas fontes de informação — de documentos e repositórios do GitHub a bancos de dados — para oferecer respostas precisas e alinhadas aos objetivos de negócio.
Você sairá com uma compreensão clara de como projetar agentes que combinem consulta de dados e raciocínio, garantindo que operem com o contexto certo para resolver desafios empresariais reais e gerar valor tangível para a organização.
21 min