Plataformas digitais mudaram a lógica da gestão de risco. No modelo tradicional, a empresa contrata, alguém executa e o risco se localiza na atividade executada. Em uma operação distribuída entre tecnologia, algoritmos, parceiros, prestadores e clientes, o risco passa a estar também na forma como o sistema foi desenhado: quem recebe uma demanda, quando ela chega, quais comportamentos são incentivados, quando há intervenção humana e quais decisões seguem automatizadas. A sessão discute esse deslocamento a partir de dois planos. O conceitual, com a arquitetura da decisão em organizações complexas, onde o risco nasce, por que ele aparece antes de existir métrica e por que as interfaces entre áreas costumam ser o ponto cego da governança. E o da prática, com a experiência de operar uma plataforma em escala, conciliando tecnologia, segurança, experiência do usuário e governança. A pergunta que atravessa a sessão: quando uma decisão é produzida por uma combinação de tecnologia, regras e comportamento humano, onde exatamente está a decisão?

Vivemos em um mundo cada vez mais veloz, incerto e imprevisível. Diante de tantas transformações simultâneas, é natural olhar primeiro para fora: novas tecnologias, inteligência artificial, novos modelos de negócio, novas formas de trabalhar e de se relacionar. Mas talvez um dos maiores riscos esteja mais perto do que imaginamos: chegar ao futuro com um repertório de liderança construído para o passado. Esta sessão propõe um olhar sobre as competências centrais da liderança para 2040. Preparar as organizações em que atuamos para o futuro passa, primeiro, por preparar a nós mesmos. Quais competências precisam fazer parte do repertório dos líderes para navegar em um ambiente no qual inteligência humana e artificial, inovação, cultura, tecnologia e relações humanas estarão cada vez mais interligadas? Não se trata de prever o futuro. O convite desta sessão é entender liderar e sermos felizes em um mundo que não virá pronto com um manual de instruções.

Todo inadimplente deve receber a mesma estratégia? É possível medir LTV pós-cobrança? O devedor de um marketplace pode continuar sendo cliente, seller ou parceiro do ecossistema. Para isso, a lógica tradicional de cobrança deve ser personalizada para esse mercado.

As equipes de Trust & Safety enfrentam uma equação difícil. As cargas de trabalho continuam a crescer enquanto os orçamentos permanecem estáveis ou diminuem. A automação e a Inteligência Artificial parecem ser a resposta óbvia, e podem ser — mas apenas se usadas com cuidado, pois por trás de cada caso existe uma pessoa real cuja segurança pode estar em risco, e nenhum processo se sustenta sem supervisão humana adequada. Esta sessão foca em uma área impactada por este cenário: o processo de recebimento e resposta a requisições de dados de órgãos de aplicação da lei. O Brasil já viu o que acontece quando este processo falha. Em um caso recente, criminosos se passaram por órgãos de aplicação da lei para abusar do canal de requisições legais de uma empresa, expondo dados pessoais de milhões de usuários. Isso não foi apenas uma falha de tecnologia; foi uma falha de processo, e uma para a qual muitas empresas ainda são vulneráveis hoje. O custo de errar é alto. As empresas investem milhões para construir uma reputação que um único vazamento pode destruir, e, além dos danos à marca e à confiança do usuário, os reguladores podem impor multas pesadas. É por isso que o objetivo desta palestra não é desacelerar a automação, mas sim encontrar o equilíbrio: escalar o trabalho sem comprometer a segurança do usuário. Por meio de estudos de caso reais, mostraremos os desafios de usar automação e inteligência artificial neste trabalho, como encontrar o equilíbrio certo entre eficiência e risco de exposição, e onde automatizar sem supervisão humana cria exatamente o tipo de ponto cego que os criminosos exploram. Os participantes sairão com dicas práticas para automatizar e usar a IA em Trust & Safety, sem comprometer a segurança dos usuários.

Governança de IA costuma chegar tarde, como uma lista de proibições criada depois que as ferramentas já se espalharam. Esta palestra apresenta aprendizados práticos da criação de um Laboratório de IA e Automações dentro de uma plataforma digital em um setor regulado. A sessão mostra como combinar experimentação com critérios claros para dados, acessos, validação humana, segurança, mensuração de valor e responsabilização. Os participantes conhecerão um modelo de governança progressiva, que ajusta controles ao risco de cada caso de uso, além de rituais e métricas para escalar a adoção sem transformar compliance no departamento do “não”.