Gustavo Pisani —
Executivo de Inteligência Artificial

Eu ocupo o espaço entre quem decide o investimento e quem escreve o código — e traduzo nos dois sentidos. É o que permite defender um caso de IA num comitê de diretoria pela manhã e discutir estratégia de chunking e limites de contexto com o time à tarde.

A maior parte dos projetos de IA não morre por falta de tecnologia. Morre no vão entre a demonstração que impressionou e o sistema que precisa rodar toda segunda-feira às sete da manhã, com dado real, usuário impaciente e alguém respondendo pela conta no fim do mês.

Meu trabalho é fechar esse vão. Na prática, isso quer dizer escolher os poucos casos de uso que sustentam um roadmap, desenhar a arquitetura que aguenta escala, garantir que a fundação de dados existe antes do modelo, e manter a conta de custo por interação visível desde o primeiro dia — porque é ela que decide se aquilo escala ou desliga.

Comecei como desenvolvedor .NET em 2011 e cheguei a diretoria com P&L completo e cerca de 200 profissionais. Passei por consultoria, varejo, serviços financeiros e por uma empresa que eu mesmo fundei — e cada passo tem número associado.

Atuo em produtos de IA em produção, estratégia e portfólio, arquitetura e pré-vendas técnica, dados como fundação, alianças e go-to-market, e a conta de P&L e ROI. Não são serviços separados: um caso de uso mal escolhido derruba a melhor arquitetura, e a melhor arquitetura sem fundação de dados erra com convicção.

Começo sempre pelo processo que já dói e já tem histórico nos dados, meço um baseline antes do go-live, defino guardrails e limites de PII como requisito — não como item de backlog — e mantenho a conta de custo por interação visível desde o primeiro dia.

Essa ordem não é preferência metodológica. É o que separa um sistema que continua rodando de uma demonstração que impressionou e foi arquivada.

Começo pela dor com histórico. Processo que já incomoda e já gerou dado é o único ponto de partida em que o resultado é verificável. Sem histórico, não há como provar que melhorou — só como afirmar.

Baseline antes do go-live. Se ninguém mediu como era antes, qualquer número depois é opinião. É a diferença entre resultado e entusiasmo com a demo.

Guardrail é requisito. Escopo fechado, resposta com fonte rastreável e limites de dado sensível definidos antes do lançamento. Tratar isso como refinamento posterior é o caminho mais curto para o projeto ser suspenso pelo jurídico.

A conta desde o dia um. Custo por interação vezes volume, mais o time que sustenta. É essa conta que decide escalar ou desligar — e é melhor conhecê-la antes de o board perguntar.

Escrevo com mais profundidade sobre isso nas perguntas que eu respondo e no LinkedIn.

Ao longo da carreira, em diferentes empresas e papéis, atuei em projetos de Digital, E-commerce, Marketplaces, Integrações, Dados, Experimentação e — cada vez mais — IA, dentro de contas de varejo, serviços financeiros, indústria, saúde e bens de consumo.

A lista abaixo é de contas atendidas, em diferentes momentos e vínculos. Não implica relação comercial atual nem endosso dessas organizações.

Curso Gestão de Inteligência Artificial na FIAP (2026–2028) e tenho 14 certificações em IA emitidas por Anthropic, OpenAI, Microsoft, Google e IBM — cobrindo desde fundamentos e limitações de modelos até agentes, workflows e Model Context Protocol. Falo português (nativo), inglês e espanhol em nível profissional.