O áudio e o vídeo estão em inglês. Estas notas são uma tradução.
Hoje entrevistei Luis Bitencourt-Emilio, SVP de Copilot Agents no GitHub e membro do conselho da Wikimedia Foundation. Antes disso, passou uma década na Microsoft, fundou o primeiro time de IA do Reddit, vendeu a própria startup para a Meta e foi CPO da Rappi e da Loft.
O endereço dele no LinkedIn é linkedin.com/in/artificialintelligence, registrado há uma década, quando ninguém queria.
Coloquei o elefante na sala diretamente para ele: quando converso com builders em SF, ouço falar de Claude Code, Cursor e Codex, não de Copilot. A resposta dele é que todos esses rodam no GitHub, e que o trabalho dele não é ganhar com um agente, mas fazer com que todos tenham sucesso na plataforma.
Também falamos sobre por que ninguém nas reuniões com clientes pergunta como substituir desenvolvedores, por que nenhum modelo ficou no topo por mais de três meses e o que aconteceu quando ele investigou o maior consumidor de tokens do GitHub.
Estrutura e Principais Destaques
Deixar o Brasil aos Doze Anos
- Chegou aos EUA em dezembro de 1994, saindo do verão brasileiro direto para a neve
- Começou no meio da sexta série, sem falar a língua, numa escola em que todo mundo já se conhecia
- A manhã em que a ficha caiu: ele tinha doze anos, não podia levar a família de volta, então decidiu aproveitar
- Seu primeiro amigo foi um menino que falava russo, e eles se conectaram porque a palavra para quadrado era quadrado em português e kvadrat em russo
- O que ele tirou disso: enquanto você está dentro de algo difícil, é aterrorizante, mas olhar para trás e ver o que você superou dá confiança para encarar coisas maiores
Voltar no Sentido Contrário
- Depois de uma década na Microsoft, saiu para uma startup Série A de nove pessoas em LA, e a mãe dele achou que ele estava louco
- O que lhe disse que era a decisão certa: parecia insano para todo mundo e óbvio para ele
- O que o incomodou em retrospecto: ele montou o pipeline de recrutamento da Microsoft no Brasil, levando os melhores talentos para fora, o que contribuía para a fuga de cérebros
- Sua defesa: na época não havia no Brasil uma oferta competitiva para comparar
- Mudou-se para a Colômbia pela Rappi sem nunca ter pisado no país, chegando num sábado para começar a trabalhar na segunda
- Sua regra para decidir: isso vai me fazer crescer, e abre mais portas depois?
- O que o empolga na região agora: não tropicalizar modelos dos EUA, mas as empresas que só fazem sentido lá, como o que o Pix viabiliza no Brasil
O que a Rappi e a Loft Lhe Ensinaram sobre IA
- A chuva em Bogotá: ele supôs que era um problema de modelagem de trânsito, até descobrir que os entregadores de moto param embaixo de um viaduto por 20 minutos enquanto o jantar de alguém espera
- A COVID triplicou a demanda, e os primeiros meses foram só para manter os servidores de pé
- Depois veio o Dia das Mães na Colômbia, um domingo, com todos os restaurantes fechados e o país inteiro pedindo brunch ao mesmo tempo
- Os sistemas aguentaram, e as ligações que chegaram foram de restaurantes pequenos, de família, com dezenas de entregadores dando a volta no quarteirão, pedindo para parar de mandar pedidos
- A lição que ele leva para as dev tools: o human in the loop não é um slogan, e esses problemas não se resolvem só na camada digital
- Seu valor favorito do Reddit, escrito na parede: lembre-se dos humanos
Os Fundadores Precisam Estar em San Francisco?
- Sua resposta: não, mas não é mais fácil
- A Wikimedia é sua prova de que o modelo distribuído globalmente e remote-first funciona, e também sua prova de que exige um esforço enorme
- O argumento a favor da densidade: a sorte favorece os preparados, e quanto mais chances você tem de esbarrar em alguém, mais provável que uma delas importe
- Se você não está lá, precisa fabricar essa chance deliberadamente, por meio de comunidades, open source ou trabalhando remotamente para uma empresa que está
- Sobre Nubank e Mercado Livre: os fundadores dos dois passaram um tempo significativo na Califórnia, e ele não acha que seja coincidência
- Seu enquadramento: os humanos são animais que reconhecem padrões, e um conjunto limitado de padrões limita o que você consegue criar
O Copilot Ainda É Relevante?
- Seu contexto: as dev tools já estiveram em situação pior que a própria IA durante o inverno da IA, porque a premissa era que a AWS ou a Microsoft iam te comprar e acabar com você
- O ponto de virada que ele aponta: mais ou menos os últimos nove meses, quando as dev tools passaram da categoria mais fria para a mais quente
- Sua releitura da pergunta sobre enterprise: é menos sobre enterprise e mais sobre o que o produto otimiza
- O GitHub é multiplayer por natureza, e seu slogan original era social coding
- Onde esse trade-off aparece: quando os recursos obrigam a escolher, eles priorizam o caso de uso do time ou da empresa em vez do desenvolvedor individual, o que é lido como enterprise
- O argumento de plataforma: Claude, Codex e os demais estão todos no GitHub, e o trabalho dele é fazer com que todos tenham sucesso
- Já têm agentes de terceiros na plataforma ao lado do Copilot, e querem agentes em todo o ciclo de desenvolvimento de software, incluindo code review, SRE e debugging
O que os Clientes Realmente Perguntam
- Nos executive briefings, todas as perguntas são sobre treinar desenvolvedores, medir eficácia e ROI
- Nem um único cliente perguntou como substituir desenvolvedores ou reduzir o headcount
- Sua leitura: estamos longe de um mundo em que os humanos não estejam no banco do motorista
- O argumento da abstração: os compiladores já nos tiraram do assembly, e isso leva a conversa uma camada acima, para que as pessoas de produto e os engenheiros falem a mesma língua
Um Agente ou Muitos
- Sua aposta é num mundo multimodelo, e sua evidência é que nenhum modelo ficou no topo por mais de três meses
- A analogia humana: você não montaria um time com a mesma pessoa em todos os papéis, e os modelos diferem da mesma forma
- Sua funcionalidade favorita é o rubber duck: um modelo critica a solução de outro modelo, e depois um terceiro entra para julgar os dois pontos de vista
- O que ele faz quando um novo modelo é lançado: joga ele nessa conversa para desenvolver um gosto sobre aquilo em que ele é bom
- Sobre ferramentas: nem todo mundo vai migrar para a CLI, e novos harnesses e paradigmas de interação vão continuar aparecendo
- Sobre o harness em si: ele não acha que exista ali um grande ingrediente secreto
- Sua analogia: saber se um desenvolvedor usa Windows, Mac ou Linux não diz nada sobre se ele é bom
Distribuição versus Velocidade
- A batalha perene que ele descreve: incumbentes usando a distribuição contra startups usando a velocidade
- A distribuição dá uma vantagem inicial, não uma garantia, e se você demora demais para capitalizá-la, o disruptor também ganha distribuição
- O que é diferente nesta geração: a velocidade entre a fundação e uma grande distribuição bate recordes, então os incumbentes têm um ano em vez de uma década
A Microsoft Treinando Seus Próprios Modelos
- Ele vê isso com bons olhos, e trabalha toda semana com o time de MAI
- O ângulo enterprise: quando você controla a cadeia de suprimentos, pode dar garantias sobre os dados de treinamento e o licenciamento
- O que as empresas realmente perguntam, e os desenvolvedores individuais nunca perguntam: que responsabilidade eu tenho se esse modelo produzir código considerado copiado de outra pessoa
- O paralelo que ele traça com saber programar: os grandes líderes de engenharia geralmente sabem programar, e se o modelo é uma caixa-preta para você, você será menos eficaz construindo um harness para ele
A Adoção nas Empresas É Irregular
- Algumas empresas estão all-in e outras não começaram, e isso não acompanha de forma clara o fato de ser uma empresa de tecnologia
- O exemplo que o surpreendeu: uma empresa de semicondutores muito à frente em medição, educação e enablement
- A armadilha da medição: todo mundo começa com o gasto de tokens, e depois com rankings de gasto de tokens
- A referência ao Dilbert: pague as pessoas por bug corrigido e elas vão escrever um carro para si mesmas
- O que aconteceu na Microsoft: o maior consumidor de tokens de uma semana tinha, na verdade, adicionado algo a um pipeline de CI/CD e nem estava olhando
- Sua recomendação de fato: amarrar o trabalho a resultados de negócio, do jeito que cada time na Rappi e na Loft tinha um backlog de hipóteses sobre como mover uma métrica de negócio
- Sua ressalva: isso é menos satisfatório que um dashboard, e parte são indicadores defasados
- A comparação honesta: também nunca resolvemos como medir a produtividade de desenvolvedores humanos
O que as Sessões de Agentes Tornam Possível
- Antes, a conversa que levava a uma funcionalidade era efêmera e vivia só na sua cabeça
- Com as sessões de agentes, a thread inteira existe: para quais dados você o apontou, o código-fonte, o versionamento, os PRs
- Lançaram o Chronicles para que você possa perguntar às suas próprias sessões passadas como ser mais eficiente, qual modelo exige menos iterações, como melhorar seus prompts
- O próximo passo que ele imagina: aprender com as sessões do seu time, para que um funcionário novo possa perguntar o que os três primeiros meses realmente exigiram
- Sua pergunta mais ampla: como os líderes e gestores devem evoluir para tocar empresas com esse conjunto de ferramentas
- Alguns times já fazem as standups dentro da funcionalidade de canvas, com o agente movendo as coisas no quadro
Agentes de Código como Assistentes Pessoais
- Seu pitch num offsite no fim do ano passado: o caminho de um agente de código até um assistente pessoal é muito mais curto do que o de uma interface de chat até um
- O motivo: o código é flexível por natureza, e um assistente precisa dessa flexibilidade
- Sua analogia: um colega que só consegue responder no seu app de mensagens e não faz mais nada não é um colega útil
- Aonde isso leva: todos os desenvolvedores são trabalhadores do conhecimento, e nem todos os trabalhadores do conhecimento são desenvolvedores hoje, mas essa sobreposição está crescendo
- A questão do sistema operacional: antes ele era o orquestrador em cima dos aplicativos, e agora o próprio sistema operacional pode virar o orquestrador
As Fronteiras se Apagando no Próprio Time
- Engenharia, produto e design estão se misturando muito, rumo a uma mentalidade de builder full-stack
- O precedente do Reddit: ele montou o time com engenheiros de ML que sabiam fazer ciência de dados, modelagem e criação de serviços, minimizando as passagens entre humanos
- O que ainda não se misturou muito: as outras disciplinas além de EPD
- A exceção que o surpreendeu: o maior consumidor de ferramentas de IA fora da engenharia no GitHub é o time jurídico
Por que o Time do Podcast do Enzo Migrou para um Repo
- A maior parte do trabalho deles hoje acontece em workspaces agênticos, com as ferramentas de vídeo só para a última milha
- O editor dele, com formação em engenharia, disse que a resposta era o GitHub, e ele resistiu antes de tentar fazer o Notion funcionar e não conseguir
- Luis concorda por experiência: as funcionalidades de gestão de projetos dentro dos assistentes de IA são básicas, com limites de arquivos e de contexto
- Sua resposta sobre aonde isso vai: o GitHub continua focado em desenvolvedores profissionais, elevando o teto e baixando o piso
- Seu alerta: se distrair da missão central por coisas brilhantes seria um resultado negativo
- O sinal organizacional: o VS Code agora fica na mesma organização, e eles querem que as sessões virem uma primitiva do GitHub, assim como os PRs
- Com o chapéu de usuário: fazer do GitHub a casa do trabalho do conhecimento é uma jogada da Microsoft, não do GitHub, considerando o Office
Mais Autonomia É Sempre Melhor?
- Em geral, sim, desde que se chegue ao resultado certo
- O que você não quer: cinco horas de trabalho antes de descobrir que foi pelo caminho errado, o que agora também sai caro em tokens
- O enquadramento humano: um contratado novo precisa de mais coaching no começo, menos contexto com o tempo, e no fim só te conta os resultados
- O modo de falha: três meses de trabalho sem supervisão que acabam sendo andar em círculos, ou construir A quando você precisava de C
- Por que construíram o mission control: a autonomia não pode ser uma caixa-preta, e os humanos precisam ver as sessões e corrigir o rumo
A Wikipédia na Era da IA
- A Wikipédia e o Reddit estão sempre entre as fontes mais citadas por esses modelos, e os dois são próximos dele
- Ele está no conselho da Wikimedia há cerca de seis anos, e a conversa sobre IA é anterior ao GPT, vem da época dos assistentes de voz
- A preocupação que ele aponta: isso desintermedia a Wikipédia?
- Sua resposta: a missão é ampliar o conhecimento livre, e a forma como ele aparece é uma tática, não a estratégia
- A única ressalva: precisa continuar sustentável, porque a parte mais importante da Wikipédia é a comunidade de editores, e um ciclo de feedback quebrado faz ela minguar
- Sobre alucinações: a solução é a mesma que a Wikipédia já tinha, o “carece de fontes”
- A conversa sobre a escola com o filho: os professores diziam para não confiar na Wikipédia, e agora isso se inverteu
- O detalhe da comunidade que ele conta: Jimmy Wales celebra casamentos, e Luis já avisou que vai celebrar um na Wikimedia em Paris
A Quem Ele Agradece
- Ao pai, que segundo ele poderia ter o próprio podcast: aprendeu piano e violão sozinho, organizou as primeiras eleições no Timor-Leste, trabalhou para a ONU, foi reitor de várias universidades, tem doutorado em ciência política e dá aulas de marketing em Georgetown
- O que entrar no conselho da Wikimedia significou: a mensagem do pai, e o orgulho de finalmente ter os caminhos dos dois se cruzando
Glossário do Vale do Silício
| Termo | O que significa | Contexto no episódio |
|---|---|---|
| Harness | A camada que envolve um modelo e define como ele é usado | Sua tese de que não há ali um grande ingrediente secreto no longo prazo |
| SDLC | Ciclo de vida de desenvolvimento de software | Onde ele quer agentes, não só na programação |
| Multiplayer | Software feito para times em vez de indivíduos | Como o GitHub se descreve, desde o “social coding” |
| Agentes de terceiros | Agentes de outros fornecedores rodando na sua plataforma | Claude e Codex já no GitHub ao lado do Copilot |
| Ranking de gasto de tokens | Classificar as pessoas por quanto de IA consomem | A armadilha de medição que as empresas agora estão desativando |
| Chronicles | O registro do GitHub das sessões de agentes | O que permite aprender com o seu trabalho passado e o do seu time |
| Mission control | Interface para acompanhar e corrigir agentes em execução | A resposta deles a uma autonomia que não pode ser uma caixa-preta |
| Human in the loop | Manter uma pessoa no caminho da decisão | O fio que conecta sua experiência na Rappi às dev tools |
| Fuga de cérebros | Os melhores talentos deixando um país por oportunidades no exterior | O que ele percebeu em retrospecto sobre seu trabalho de recrutamento na Microsoft |
| Tropicalização | Copiar um modelo de negócio dos EUA para outro mercado | O que ele acha menos interessante que as oportunidades nativamente locais |
| Rubber duck | Fazer os modelos criticarem o trabalho uns dos outros | Seu método para desenvolver gosto sobre um modelo novo |
| EPD | Engenharia, produto e design | As disciplinas que ele vê se misturando mais rápido |
Pessoas, Empresas e Referências
Pessoas Mencionadas
- Luis Bitencourt-Emilio: SVP de Copilot Agents no GitHub, membro do conselho da Wikimedia Foundation
- Seu pai: trabalho na ONU, primeiras eleições no Timor-Leste, reitor de várias universidades, dá aulas de marketing em Georgetown
- Felipe Villamarín: cofundador da Rappi, que explicou o problema da chuva em Bogotá
- Jimmy Wales: fundador da Wikipédia, que celebra casamentos dentro da comunidade
- Mustafa Suleyman: lidera o time de MAI com quem trabalham toda semana
- Vinícius Júnior: sua referência do Flamengo para ir para fora e voltar
- Enzo Cavalie: host do podcast
Empresas e Organizações
- GitHub e Copilot: onde ele lidera a organização de agentes
- Microsoft: uma década lá, além do time de modelos de MAI e dos anúncios do Windows no Build
- Reddit: onde ele fundou o grupo de inteligência
- Meta: adquiriu sua startup
- Rappi e Loft: onde foi CPO, na Colômbia e no Brasil
- Wikimedia Foundation: onde ele faz parte do conselho
- Claude, Codex, Cursor, Devin: o cenário competitivo, todo rodando no GitHub
- VS Code: agora dentro da mesma organização
- LM Studio: o que ele mantém no laptop para testar modelos locais