LLM OpenSource - A redução dos custos exorbitantes dos agentes de IA

DESCRIÇÃO: Em 2026, toda empresa já fez algum piloto de IA. O problema é que piloto não é produto e a diferença entre os dois custa caro quando você descobre ela tarde demais. Este workshop de 3 horas foi desenhado para profissionais que estão além da curiosidade sobre IA e precisam de respostas reais: como se constrói uma arquitetura de LLM que vai a produção? Qual o custo real de operar IA em escala? O que a LGPD exige que ninguém está cumprindo? E quando faz sentido construir com Open Source em vez de pagar por tokens para sempre? A 4Linux, referência nacional em formação técnica Open Source e IA, traz para o inovabra um recorte direto da trilha que está formando a próxima geração de engenheiros de IA corporativa no Brasil: da escolha do modelo ao deploy em Kubernetes, passando por governança de dados, TCO e compliance regulatório. O que você vai sair sabendo fazer: • Diagnosticar por que projetos de IA corporativa morrem antes de chegar à produção, e o que os que sobrevivem têm em comum. • Avaliar se a sua arquitetura atual expõe dados sensíveis por APIs proprietárias e o que isso significa juridicamente sob a LGPD. • Avaliar se a sua arquitetura atual expõe dados sensíveis por APIs proprietárias e o que isso significa juridicamente sob a LGPD. • Entender como uma stack open source de três camadas: LLMs, MLOps e RAG Corporativo Governado,  funciona em produção real, não em laboratório. • Entender como uma stack open source de três camadas: LLMs, MLOps e RAG Corporativo Governado,  funciona em produção real, não em laboratório. • Calcular o TCO real da sua estratégia de IA: o ponto de equilíbrio entre infraestrutura própria e pagamento por token, com suas próprias variáveis. • Calcular o TCO real da sua estratégia de IA: o ponto de equilíbrio entre infraestrutura própria e pagamento por token, com suas próprias variáveis. • Sair com critérios objetivos para defender ou reprovar uma estratégia de IA perante conselho e diretoria. • Sair com critérios objetivos para defender ou reprovar uma estratégia de IA perante conselho e diretoria. Identificar os três vetores de risco de LLMs corporativos: • Dado de entrada; • D ado de entrada; • Dado de saída; • D ado de saída; • O modelo em si; • O modelo em si; • E como mitigar cada um com ferramentas que você controla. • E como mitigar cada um com ferramentas que você controla. MINIBIOS: Samuel GonçalvesÉ Technology Manager na 4Linux. Com mais de 15 anos de atuação em Linux, DevSecOps e Inteligência Artificial, acumula uma posição rara no mercado: é simultaneamente o arquiteto que projeta sistemas de IA corporativa, o DPO que responde juridicamente por eles, e o instrutor que já formou mais de 8.000 profissionais de tecnologia em todo o mundo. Autor do livro DevSecOps na Vida Real (Novatec Editora), referência prática de mercado sobre pipelines seguras com Kubernetes e CI/CD, Samuel lidera na 4Linux o desenvolvimento da trilha de formação em IA Open Source, cobrindo LLMs, MLOps e RAG Corporativo Governado, que posiciona a empresa como a principal referência nacional em formação técnica de IA sem dependência de APIs proprietárias. Tem passagem como consultor e instrutor em projetos para grandes organizações dos setores financeiro, industrial e de serviços, incluindo implementações reais de copilotos de IA com resultados mensuráveis em operação. Palestrante em eventos técnicos nacionais, defende que o Open Source não é opção ideológica: é decisão estratégica de quem quer controlar sua própria infraestrutura de IA Marcelo MarquesCofundador do grupo 4Linux, Rankdone, Jedai.ai e Estudai.ai | Autodidata em Matemáticas e Engenharias de Machine Learning e IA. Apaixonado por Inovação, Modelo de Negócios e Vendas. Samuel Gonçalves É Technology Manager na 4Linux. Com mais de 15 anos de atuação em Linux, DevSecOps e Inteligência Artificial, acumula uma posição rara no mercado: é simultaneamente o arquiteto que projeta sistemas de IA corporativa, o DPO que responde juridicamente por eles, e o instrutor que já formou mais de 8.000 profissionais de tecnologia em todo o mundo. Autor do livro DevSecOps na Vida Real (Novatec Editora), referência prática de mercado sobre pipelines seguras com Kubernetes e CI/CD, Samuel lidera na 4Linux o desenvolvimento da trilha de formação em IA Open Source, cobrindo LLMs, MLOps e RAG Corporativo Governado, que posiciona a empresa como a principal referência nacional em formação técnica de IA sem dependência de APIs proprietárias. Tem passagem como consultor e instrutor em projetos para grandes organizações dos setores financeiro, industrial e de serviços, incluindo implementações reais de copilotos de IA com resultados mensuráveis em operação. Palestrante em eventos técnicos nacionais, defende que o Open Source não é opção ideológica: é decisão estratégica de quem quer controlar sua própria infraestrutura de IA Marcelo Marques Cofundador do grupo 4Linux, Rankdone, Jedai.ai e Estudai.ai | Autodidata em Matemáticas e Engenharias de Machine Learning e IA. Apaixonado por Inovação, Modelo de Negócios e Vendas. "Ao realizar minha inscrição neste evento, tenho a ciência de que o encontro pode ser transmitido ao vivo em meios de comunicação, razão pela qual autorizo o BANCO BRADESCO S.A.,  usufruir, a  título gratuito, dos meus direitos de personalidade e conexos associados à minha imagem, ao meu nome e ao som de minha voz, bem como dos direitos inerentes a textos, bem como a depoimentos, palestras, gravações de vídeos, que contenham a minha participação, podendo, a qualquer tempo e sem restrição alguma, serem editados, difundidos, reproduzidos, divulgados, publicados, veiculados e distribuídos por qualquer meio ou método de divulgação no período de 10 (dez) anos."

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