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Como a Cheesecake Labs fortalece sua liderança em IA

doug-ai-certification | | Cheesecake Labs
Resumo
  • Doug Silva, CTO e sócio da Cheesecake Labs, concluiu o programa executivo AI & Machine Learning: Business Applications, da University of Texas at Austin McCombs School of Business, focado em aplicar IA e machine learning a desafios reais de negócio.
  • A IA já passou da fase de experimentação, com projeções de mercado de US$ 260 bilhões em 2025 e mais de US$ 1.200 bilhões até 2030, segundo a Statista; o retorno real vem de tratá-la como capacidade central conectada a dados, processos e resultados mensuráveis.
  • Princípios reforçados pelo programa incluem ancorar iniciativas em dados proprietários, definir métricas de sucesso desde o início e levar modelos à produção em sistemas resilientes e observáveis, com práticas de MLOps como monitoramento, versionamento e rollback.
  • A conquista integra a estratégia de fortalecer os serviços com liderança especializada em IA, product engineering e tecnologias emergentes, com times desenhando arquiteturas baseadas em agents e sistemas AI-native integrados à nuvem, segurança e lógica de negócio.

A inteligência artificial já passou da fase de experimentação. E o mercado segue crescendo ano após ano: as projeções chegam a US$ 260 bilhões em 2025 e a mais de US$ 1.200 bilhões até 2030, segundo estudos da Statista. Hoje, quem colhe retorno real é a organização que trata a IA como capacidade central, conectada a dados, processos e resultados de negócio mensuráveis.

Na Cheesecake Labs, estamos investindo mais na nossa liderança, estruturando melhor os times e entregando soluções de IA que escalam.

Um marco recente dessa jornada é a conclusão do programa executivo AI & Machine Learning: Business Applications, daUniversity of Texas at Austin McCombs School of Business, por Doug Silva, nosso CTO e sócio.

O programa foca em aplicar IA e machine learning a desafios reais de negócio, unindo profundidade técnica e execução estratégica.

Nas palavras do nosso CTO

“IA não é mais sobre protótipos ou demos bonitas: é sobre desenhar sistemas que conectam dados reais, processos reais e resultados de negócio reais. Concluir o programa AI & Machine Learning for Business na UT Austin foi uma forma de aprofundar nossa capacidade como empresa, garantindo que nossas soluções vão além dos modelos e entregam impacto mensurável de verdade. De GenAI multimodal a pipelines de MLOps prontos para produção, essa expertise nos permite guiar os clientes em cada etapa, da identificação de oportunidades até o deploy de soluções que escalam. É assim que conectamos inovação a ROI e transformamos IA de ponta em resultado real.”

Da IA como conceito à vantagem competitiva

“IA não é mais sobre protótipos ou demos bonitas”, explica Doug. “É sobre desenhar sistemas que conectam dados reais, processos reais e resultados de negócio reais.”

Essa leitura reflete uma realidade que muitas empresas enfrentam: sem contexto, governança e alinhamento com métricas de negócio, até os modelos mais avançados deixam de entregar valor.

O programa reforçou princípios que hoje orientam a forma como Doug conduz nossas práticas de engenharia e de IA. Entre eles: ancorar as iniciativas de IA em dados proprietários, definir métricas de sucesso desde o início e garantir que os modelos entrem em produção como parte de sistemas resilientes e observáveis, não como experimentos isolados.

Leia mais: Casos de uso e aplicações de IA: como as empresas estão usando IA

Colocar em produção é só o começo

Um dos aprendizados mais fortes é que o deploy não é a linha de chegada. Em ambientes de produção, sistemas de IA precisam evoluir continuamente. Práticas de MLOps, como monitoramento, versionamento, estratégias de rollback e otimização de performance, são essenciais para sustentar impacto de longo prazo.

Essa mentalidade já está incorporada em todos os nossos projetos de IA e permite que os clientes operem sistemas de IA com o mesmo rigor de qualquer plataforma crítica. O programa também destacou a IA multimodal como uma fronteira central.

Ao combinar texto, imagens, áudio e dados estruturados, as empresas conseguem extrair insights mais ricos e automatizar workflows mais complexos. Essa capacidade é cada vez mais relevante para quem quer modernizar operações e criar produtos digitais diferenciados.

Serviços mais fortes exigem liderança especializada

A experiência de Doug não é uma conquista isolada, ela reforça uma estratégia mais ampla da Cheesecake Labs: fortalecer continuamente nossos serviços com um time de liderança que conhece a fundo IA, product engineering e tecnologias emergentes.

Assim, nossos clientes contam com expertise de mão na massa em todas as etapas, da estratégia de IA e da avaliação de oportunidades até o deploy em escala.

A própria engenharia de prompt virou engenharia de sistemas. Hoje, nossos times desenham arquiteturas baseadas em agents e sistemas AI-native que se integram à infraestrutura de nuvem, aos requisitos de segurança e à lógica de negócio.

Ao investir em liderança, formação e excelência de execução, garantimos que nossos clientes não estejam apenas adotando IA, mas usando IA para crescer, competir e liderar.

Por fim, parabenizamos Doug por essa conquista, tão importante para ele quanto para a Cheesecake Labs: ter um líder inspirador que traz esse conhecimento para o nosso time.

FAQ

Qual programa executivo Doug Silva concluiu recentemente?

Doug Silva, CTO e sócio da Cheesecake Labs, concluiu o programa executivo AI & Machine Learning: Business Applications, da University of Texas at Austin McCombs School of Business. O programa foca em aplicar IA e machine learning a desafios reais de negócio, unindo profundidade técnica e execução estratégica.

Quais princípios orientam as práticas de engenharia e de IA na Cheesecake Labs?

Ancorar as iniciativas de IA em dados proprietários, definir métricas de sucesso desde o início e garantir que os modelos entrem em produção como parte de sistemas resilientes e observáveis, não como experimentos isolados.

Por que o deploy não é considerado a linha de chegada em projetos de IA?

Porque, em ambientes de produção, sistemas de IA precisam evoluir continuamente. Práticas de MLOps, como monitoramento, versionamento, estratégias de rollback e otimização de performance, são essenciais para sustentar impacto de longo prazo. Essa mentalidade está incorporada em todos os projetos de IA da Cheesecake Labs.

O que é IA multimodal e por que ela é relevante?

É a combinação de texto, imagens, áudio e dados estruturados, que permite às empresas extrair insights mais ricos e automatizar workflows mais complexos. Essa capacidade é cada vez mais relevante para quem quer modernizar operações e criar produtos digitais diferenciados.

Como a Cheesecake Labs apoia os clientes nas etapas de adoção de IA?

Com um time de liderança que conhece a fundo IA, product engineering e tecnologias emergentes, os clientes contam com expertise de mão na massa em todas as etapas, da estratégia de IA e da avaliação de oportunidades até o deploy em escala. Os times desenham arquiteturas baseadas em agents e sistemas AI-native que se integram à infraestrutura de nuvem, aos requisitos de segurança e à lógica de negócio.