Working Minds

Working Minds Venha ser digital com a gente! Mais de 16 anos de sucesso desenvolvendo projetos de tecnologia.
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Iniciando suas atividades em maio de 2008, a Working Minds é uma empresa jovem, mas que traz consigo a vasta experiência de seus fundadores, que atuam no mercado de Tecnologia da Informação há mais de 15 anos. Contando com uma equipe de profissionais multidisciplinares altamente capacitados, a Working Minds é especializada na elaboração de soluções de tecnologia para Portais Corporativos, de Internet e Intranets.

O Gartner declarou em 2025: "Context Engineering is in. Prompt Engineering is out."Não é exagero. É uma mudança de parad...
26/08/2026

O Gartner declarou em 2025: "Context Engineering is in. Prompt Engineering is out."

Não é exagero. É uma mudança de paradigma que afeta qualquer empresa construindo sistemas com IA.

O card 3 tem a definição prática. Desliza.

💬 Sua empresa ainda está no estágio de prompt engineering — ou já chegou em context engineering?

→ Fale com a WKM sobre arquitetura de sistemas de IA: http://wkm.com.br

Dívida técnica levou décadas para ganhar esse nome e ser levada a sério pelas empresas.Dívida de contexto está no mesmo ...
25/08/2026

Dívida técnica levou décadas para ganhar esse nome e ser levada a sério pelas empresas.

Dívida de contexto está no mesmo ponto de maturidade agora, e vai cobrar mais caro, mais rápido.

A definição é direta: dívida de contexto é a lacuna acumulada entre o que um agente de IA deveria saber sobre um projeto e o que ele realmente tem acesso quando age.

Cada decisão técnica não documentada é uma unidade de dívida de contexto. Cada mudança de requisito não versionada. Cada troca de membro do time que levou embora conhecimento não registrado.

Com desenvolvimento humano, essas lacunas se manifestam lentamente, alguém lembra, alguém pergunta, alguém investiga.

Com agentes de IA, essas lacunas se manifestam em escala e em velocidade. O agente não pergunta. Ele age com o contexto que tem. E se o contexto está incompleto ou desatualizado, o output vai estar errado, de forma plausível o suficiente para passar pela revisão apressada.

A solução não é desligar a IA. É construir processos que garantam que o contexto certo chega ao agente certo no momento certo.

Isso é engenharia de contexto. E começa antes do primeiro prompt.

💬 Você consegue rastrear por que um agente de IA tomou uma decisão específica num projeto seu?

→ Na WKM, rastreabilidade é arquitetura desde o início: http://wkm.com.br

Todo time já viveu esse momento: o documento de especificação tem uma versão. O código tem outra. E ninguém sabe qual é ...
20/08/2026

Todo time já viveu esse momento: o documento de especificação tem uma versão. O código tem outra. E ninguém sabe qual é a verdade.

Com desenvolvimento humano, isso gera reunião. Às vezes retrabalho.

Com agentes de IA, isso gera código baseado na especificação desatualizada, em velocidade e escala.

Documentação viva é o conceito que resolve isso: especificação que evolui junto com o código, sempre versionada, sempre a fonte de verdade, sempre consultável pelo agente antes de agir.

Não é uma prática nova. É uma prática antiga que ficou crítica.

A lógica é simples: um agente de IA age sobre o contexto que recebe. Se o contexto está correto e atualizado, a ação tende a ser correta. Se o contexto está desatualizado ou incompleto, o agente não vai perguntar, vai supor.

E suposição em escala é o que gera os maiores bugs de projetos com IA.

Implementar documentação viva não é complexo. É disciplina: toda mudança de requisito atualiza a spec. Todo refinamento técnico é registrado. Toda decisão de arquitetura tem contexto documentado.

Parece básico. Mas a maioria dos projetos não faz.

💬 Qual é o estado da documentação de especificação nos seus projetos ativos hoje?

→ Na WKM, documentação viva faz parte do nosso processo de desenvolvimento: http://wkm.com.br

Em 2025, surgiu o Spec-Driven Development,  a metodologia que trata especificação como ativo, não como burocracia. Na WK...
19/08/2026

Em 2025, surgiu o Spec-Driven Development, a metodologia que trata especificação como ativo, não como burocracia. Na WKM, já operamos assim.

Desliza para entender o que muda, e por que isso importa para quem decide sobre tecnologia.

💬 Você já teve um projeto de IA entregue "funcionando" mas com comportamento diferente do esperado? Como resolveu?

→ Se quiser conversar sobre como implementamos SDD nos nossos projetos: http://wkm.com.br

Em 2023, todo mundo queria aprender a escrever prompts melhores.Em 2026, o Gartner já declarou: "Context Engineering is ...
18/08/2026

Em 2023, todo mundo queria aprender a escrever prompts melhores.

Em 2026, o Gartner já declarou: "Context Engineering is in. Prompt Engineering is out."

Não é modismo. É uma mudança de paradigma real, e ela afeta qualquer empresa construindo sistemas sérios com IA.

A diferença é essa: Prompt Engineering é sobre o que você pergunta ao modelo. Context Engineering é sobre o que o modelo sabe quando responde.

Um agente de IA rodando num sistema corporativo precisa saber: qual é a arquitetura atual do sistema? Quais foram as últimas decisões técnicas? Quais são as restrições de compliance que não podem ser violadas? O que aconteceu nas etapas anteriores desse fluxo?

Tudo isso é contexto. E se não estiver disponível para o agente no momento certo, ele vai adivinhar. E a adivinhação vai para produção.

Context Engineering é a disciplina de arquitetar esse fluxo de informação: o que o agente vê, quando vê, em que formato e com que profundidade. É trabalho de engenharia de sistemas, não de redação de prompt.

Empresas que dominarem Context Engineering nos próximos 12 meses terão vantagem competitiva real sobre as que ainda estão ajustando instrução.

💬 Você está pensando em Context Engineering nos seus projetos, ou ainda focado em melhorar o prompt?

→ Na WKM, context engineering já é parte da nossa prática de desenvolvimento com IA: http://wkm.com.br

IA já escreve cerca de 50% de todo código novo em empresas que adotaram agentes de código.Esse número vai subir.A pergun...
13/08/2026

IA já escreve cerca de 50% de todo código novo em empresas que adotaram agentes de código.

Esse número vai subir.

A pergunta que os líderes de tecnologia precisam responder agora não é "devemos usar IA?", é "quando ela errar, como saberemos? E quem é responsável?"

Sem rastreabilidade, a resposta honesta é: ninguém sabe.

Governança de IA no desenvolvimento não é sobre colocar burocracia na frente da velocidade. É sobre construir sistemas onde cada decisão do agente é auditável, cada output tem critério de validação, e cada falha tem um caminho claro de diagnóstico.

O Gartner estima que mais de 40% dos projetos de agentes de IA serão abandonados até 2027 por falta de governança, não por falta de tecnologia.

A tecnologia está pronta. A governança não chegou ainda na maioria das empresas.

Quem estruturar isso agora vai ter o diferencial que importa: não velocidade de gerar código, mas confiabilidade de mantê-lo.

💬 Sua empresa tem processos claros de validação para outputs de agentes de IA?

→ Desenvolvemos com governança de IA estruturada na WKM: http://wkm.com.br

Neste Dia dos Pais, celebramos quem transforma presença em confiança, cuidado em aprendizado e pequenos momentos em memó...
09/08/2026

Neste Dia dos Pais, celebramos quem transforma presença em confiança, cuidado em aprendizado e pequenos momentos em memórias que ficam. 💙
A todos os pais que inspiram pelo exemplo, apoiam em cada passo e fazem a diferença todos os dias, o nosso reconhecimento e gratidão.
Que seja um dia de afeto, orgulho e boas histórias ao lado de quem mais importa.
Feliz Dia dos Pais!

Tem uma pressão silenciosa entre executivos brasileiros: a sensação de que "estamos atrasados em IA".Vale questionar iss...
06/08/2026

Tem uma pressão silenciosa entre executivos brasileiros: a sensação de que "estamos atrasados em IA".

Vale questionar isso.

As empresas que estão escalando IA com resultado real hoje são, em sua grande maioria, organizações que investiram antes em algo menos glamouroso: governança, dados confiáveis, processos mapeados, times treinados. A tecnologia veio depois, e funcionou porque a base estava pronta.

As que pularam essa etapa estão pagando agora: projetos que não entregam, automações de processos que continuam quebrados, relatórios rápidos sobre informações em que ninguém confia.

Segundo analistas do setor, o impacto significativo da IA na produtividade corporativa deve acontecer entre 2027 e 2031. Isso não é pessimismo, é uma visão realista.

Ainda existe tempo para construir certo. Para mapear o que precisa ser organizado antes de automatizar. Para definir quem são os donos dos processos. Para garantir que os dados que vão alimentar qualquer sistema de IA sejam confiáveis.

Quem fizer isso agora vai entrar na próxima fase na frente. Quem esperar, ou pior, apressar sem base, vai encontrar uma lacuna difícil de fechar.

O diferencial competitivo não vai estar no modelo de IA escolhido. Vai estar na fundação que você está construindo agora.

Na WKM, é exatamente isso que fazemos. Começa com diagnóstico. Fala com a gente.

A Inteligência Artificial deixou de ser uma tendência. O desafio agora é fazer com que ela gere resultados reais para o ...
05/08/2026

A Inteligência Artificial deixou de ser uma tendência. O desafio agora é fazer com que ela gere resultados reais para o negócio.

Muitas empresas começam escolhendo ferramentas. Poucas começam preparando a estrutura necessária para que essas ferramentas realmente funcionem.

É por isso que projetos de IA costumam travar: processos pouco definidos, dados desorganizados, falta de governança e ausência de uma estratégia clara.

Na Working Minds, acreditamos que a transformação digital começa muito antes da tecnologia. Começa entendendo o negócio, mapeando processos, estruturando dados e definindo uma estratégia capaz de sustentar o crescimento.

A IA acelera empresas. Mas ela só acelera na direção certa quando existe uma base sólida por trás.

Em março de 2026, os empregos de desenvolvedores de software nos EUA atingiram o maior número da história: 2,2 milhões d...
04/08/2026

Em março de 2026, os empregos de desenvolvedores de software nos EUA atingiram o maior número da história: 2,2 milhões de profissionais, crescendo 8,5% em um ano.

No mesmo período, os pushes de código no GitHub cresceram 78% ano a ano, impulsionados pelo Claude Code, GitHub Copilot e Codex da OpenAI.

Mais IA gerando código. Mais desenvolvedores empregados. Os dois ao mesmo tempo.

O mecanismo é simples: quando a produtividade de um desenvolvedor aumenta, o custo de criar software cai. Quando o custo cai, mais empresas desenvolvem mais coisas. A demanda por quem entende de desenvolvimento cresce, não diminui.

Isso não significa que "tudo vai ficar igual". Significa que a mudança é diferente do que se temia.

O Fórum Econômico Mundial estima que mais de 40% das habilidades exigidas hoje vão mudar até o fim da década. O movimento não é de substituição, é de requalificação.

Quem entende isso sai na frente. Quem está parado esperando "a poeira baixar" vai encontrar uma lacuna difícil de fechar.

Para as empresas, a questão prática é: seus times estão sendo preparados para trabalhar com IA, ou apenas expostos a ela?

Na WKM, ajudamos organizações a construir essa capacidade de forma estruturada. Fala com a gente.

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20220-297

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