Ensaios opinativos sobre engenharia de software. Textos longos, sem hype.
Inteligência artificial pode acelerar muito o desenvolvimento de software, mas também pode acelerar dívida técnica quando usada sem contexto, especificação e revisão crítica. Neste artigo, compartilho minha abordagem para usar IA como parte de um processo real de engenharia, não como improviso ou substituto do discernimento técnico.
Node.js vende a ideia de que tudo é naturalmente reativo, mas quando você força o ecossistema a virar um ‘WebFlux em JavaScript’, o castelo cai. O problema não é o modelo assíncrono — é a ilusão de que mais operadores, mais streams e mais camadas mágicas reduzem complexidade. Na prática, criam dívida técnica, atritos de debugging e uma distância enorme do contexto de negócio. Aqui eu abro a caixa-preta e mostro onde o hype se desfaz nas trincheiras.
GraphQL virou o canivete suíço das APIs modernas, mas quando você tenta enfiá-lo em um sistema legado, ele deixa de ser solução elegante e vira um amplificador de dívida técnica. Neste artigo, vou direto ao ponto: onde a equipe se queima, por que o hype ignora o contexto de negócio e quais são os custos ocultos que só aparecem quando o projeto já está sangrando. Sem gourmetização — só o que realmente importa nas trincheiras.
Muita gente veste Kafka como se fosse armadura de resiliência e escalabilidade. Mas quando o contexto de negócio não pede, o hype vira dívida técnica. Aqui eu bato direto no ponto: microserviços não ficam magicamente resilientes só porque você jogou um Kafka no meio. Vamos destrinchar onde o dev se queima, quando Kafka realmente resolve e quando ele só adiciona latência, custos e uma bela dor de cabeça operacional.
Vamos direto ao ponto: ORMs em Node.js prometem produtividade, mas frequentemente entregam lentidão, consultas gordas e um acoplamento tão profundo que você perde o controle do próprio banco. Neste artigo, explico por que esses frameworks viram uma estrada sem retorno, e mostro como arquitetos experientes evitam essa armadilha usando query builders enxutos, contratos explícitos e código que você realmente entende — e domina.
Explore como o Rust, com sua segurança e eficiência, pode elevar a escalabilidade do seu back-end. Com insights sobre concorrência e arquitetura moderna, descubra como essa linguagem pode redefinir o desempenho em sistemas de alta demanda.
Projetos de Inteligência Artificial podem ser desafiadores e cheios de riscos. Este artigo explora armadilhas comuns que empresas e desenvolvedores enfrentam, oferecendo insights práticos e estratégias para superá-las e garantir o sucesso na implementação de soluções de IA.
Neste artigo, exploramos o impacto transformador dos Modelos de Linguagem (LLMs) nas empresas e na tecnologia da informação. Abordamos suas aplicações práticas, casos de uso e o futuro desses modelos, destacando sua relevância para o mercado atual.
A Inteligência Artificial (IA) é um dos tópicos mais relevantes da atualidade, impactando empresas e profissionais de TI. Este artigo explora o conceito da IA, suas aplicações práticas, e discute a importância de desmistificá-la para melhor adaptação ao futuro do trabalho.
A inteligência artificial (IA) está moldando o futuro do trabalho, apresentando desafios e oportunidades para empresas e profissionais. Este artigo explora como a IA influencia o mercado de trabalho, destacando suas implicações, transformações e a importância de se adaptar às novas tecnologias.