EP91 | Case Tutor da Hotmart: Inteligência Artificial na Escala Certa

Pod & Dev

Neste episódio do Pod&Dev, exploramos os bastidores do Tutor da Hotmart, uma solução de inteligência artificial generativa criada para escalar o suporte a alunos de cursos online, reduzindo o volume de dúvidas e otimizando a experiência de creators e estudantes.

Com a mediação da Gabrielle Rioga, devops manager na Hotmart, o papo reúne Tiago Fonseca, Principal Engineer da Hotmart, e Felipe Pojo, especialista em IA generativa na AWS. Eles compartilham aprendizados técnicos e de negócio sobre a construção do Tutor. A conversa aborda desde a arquitetura baseada em RAG e banco vetorial até decisões sobre escalabilidade, escolha de modelos e controle de custos. Você vai descobrir:

• O que é o Tutor da Hotmart e como ele ajudou a reduzir até 70% do suporte manual, oferecendo respostas imediatas com base nos conteúdos dos cursos
• Como a arquitetura foi construída com RAG, ElasticSearch e modelos via Amazon Bedrock, processando mais de 2TB de dados com eficiência
• Como funciona o roteador de intenção e os “agentes” do Tutor, que analisam a pergunta e definem o melhor caminho para gerar a resposta
• Quais decisões técnicas foram tomadas para garantir escalabilidade e otimização de custos, como o uso de diferentes LLMs em cada etapa do fluxo e o roteamento multi-região da AWS
• Exemplos práticos como o case da Cota.AI, que automatizou cotações no setor hospitalar e gerou mais de R$ 100 milhões em receita
• Boas práticas para colocar projetos de IA em produção com segurança, como testes de avaliação, definição de responsáveis técnicos e de negócio e planejamento de observabilidade e custo
  

Conecte-se com os participantes deste episódio

• Rioga – Devops Manager na Hotmart
• Tiago Fonseca, Principal Engineer na Hotmart
• Felipe Pojo, Especialista em Inteligência Artificial na AWS
  

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