Artigo 31TécnicaEvidências
Fable, Sol e Terra: o que realmente mudou para quem constrói
Radar datado dos novos portfólios de IA e um método para escolher por tarefa, risco, custo por outcome, evals e verificabilidade.
Autoria humana · Conhecimento humano + IA
Fernando Parreiras
Founder da Trustyu · Engenheiro · Arquiteto de Soluções
Fernando Parreiras é founder da Trustyu, engenheiro e arquiteto de soluções. Conecta tecnologia, estratégia e desenvolvimento humano para construir negócios, produtos e decisões com visão e propósito.
Trajetória
Tecnologia com visão e propósito.
Com mais de 20 anos de experiência, Fernando Parreiras atua na interseção entre tecnologia, gestão e desenvolvimento humano. Como founder da Trustyu e criador da FORGE, lidera a concepção de arquiteturas, produtos digitais e sistemas de IA que transformam problemas complexos em soluções seguras, verificáveis e sustentáveis. Sua prática combina engenharia de software, arquitetura de soluções, estratégia de produto, governança e formação de equipes. Como empreendedor, advisor, autor e mentor estratégico, compartilha conhecimento para que líderes de negócio e profissionais técnicos tomem decisões melhores sem separar excelência, ética, propósito e impacto de longo prazo.
- Arquitetura de soluções
- Engenharia de software
- Sistemas de IA
- Estratégia de produto
- Negócios e liderança
Publicados na Trustyu Forge
Ideias que viram sistemas.
Artigo 13Carreira & EmpreendedorismoNegócio e P1–P6
IA reduz o custo de experimentar; não valida a sua hipótese
Como usar IA para preparar experimentos melhores sem promover persona sintética, clique, protótipo ou opinião a evidência de mercado.
Artigo 12Carreira & EmpreendedorismoNegócio e P1–P6
Da ideia à primeira receita: P1–P6 para founders AI-first
Um caminho em seis fases para transformar velocidade de construção em evidência de problema, produto, operação e troca real de valor.
Artigo 11TécnicaQualidade, Evals e Contratos
O agente não pode ser seu próprio auditor
Como separar executor, checker, reviewer e approver para usar IA na avaliação sem criar autoridade circular ou independência fictícia.
Artigo 10TécnicaEvidências
Evidência antes de adjetivo: como defender claims sobre sistemas de IA
Uma gramática prática para ligar claims a subject, propriedade, mecanismo, evidência, verificador, validade e limite de inferência.
Artigo 09NegóciosSegurança e Governança
Autonomia proporcional ao risco: onde delegar à IA e onde manter o gate humano
Um método para graduar autoridade de agentes por efeito, reversibilidade, sensibilidade e incerteza — sem confundir capacidade com permissão.
Artigo 08TécnicaQualidade, Evals e Contratos
Spec-driven sem autoengano: cobertura, contrato, eval e OpenAPI não são a mesma prova
Como separar especificação, contrato, teste, cobertura e eval para que cada verde sustente apenas a decisão que realmente verificou.
Artigo 07NegóciosNegócio e P1–P6
Do piloto ao valor: meça mudança aceita, não tokens produzidos
Um contrato prático para medir pilotos de IA por outcomes aceitos, qualidade, fluxo, custo total e risco — não por tokens ou artefatos.
Artigo 06TécnicaEngineering Harness
Engineering harness na prática: seis planos para transformar intenção em evidência
Um guia técnico para organizar intenção, política, execução, verificação, evidência e feedback ao redor de agentes de IA.
Artigo 05NegóciosNegócio e P1–P6
A IA amplifica a empresa que você já tem
IA não transforma uma organização sozinha: ela amplia clareza, fluxo e aprendizagem — ou acelera ambiguidades, filas e retrabalho.
Artigo 04NegóciosPor que a FORGE
Por que a Trustyu criou a FORGE: da memória de um founder a um sistema verificável
A jornada de JARVIS à FORGE e as seis mudanças que transformaram memória, decisões e execução com IA em um sistema verificável.
Artigo 03NegóciosNegócio e P1–P6
Humano accountable, IA executora: o contrato que organiza a squad
IA pode executar mais trabalho sem receber responsabilidade: papéis claros, limites, verificadores e evidência preservam accountability.
Artigo 02TécnicaEngineering Harness
O modelo não é o sistema: por que IA poderosa ainda precisa de um harness
Modelos mudam rápido; resultados confiáveis dependem de contexto, ferramentas, políticas, verificação, evidência e aprendizagem.
Artigo 01Carreira & EmpreendedorismoComece aqui
Depois da pirâmide: o que muda no trabalho quando a IA executa mais
IA amplia execução, mas propósito, aprendizagem, julgamento e responsabilidade dependem de como redesenhamos o trabalho.