#2 - Hardware + AI Boston: Como as Equipes de Engenharia Estão Realmente Usando AI

Enquanto as ferramentas de AI estão avançando rapidamente em ambientes de software, as equipes que constroem dispositivos vestíveis e conectados enfrentam desafios diferentes. Integrar AI em todo o ecossistema do produto, desde firmware até aplicativos móveis e infraestrutura de nuvem, é realmente difícil. A maioria das equipes centradas em hardware acaba presa a assistentes de codificação básicos, em vez de desbloquear uma verdadeira eficiência em todo o sistema. Eu sou Cristin Iosif, Fundador e CEO da Salt & Pepper. Depois de mais de 10 anos construindo engenharia full-stack para dispositivos conectados, sei em primeira mão quão difícil é alinhar os ciclos de hardware e firmware com o desenvolvimento rápido de mobile e nuvem. Estou organizando este jantar privado para reunir de 10 a 12 VPs de Engenharia e CTOs do ecossistema de dispositivos conectados. Sem slides de visão, sem pitches de fornecedores. Apenas uma conversa franca, de par a par, sobre como os líderes de engenharia podem construir produtos físicos para digitais melhores, mais rapidamente, com a ajuda da AI. Quem Deve Participar? Este encontro apenas por convite é explicitamente curado para: • VPs de Engenharia, CTOs e Chefes de Produto/Hardware/Software em empresas de dispositivos conectados. • Líderes em IoT de consumo, vestíveis, IoT industrial, medtech e setores automotivos. • Equipes variando desde estágios de crescimento (Series A a C) até organizações de médio porte estabelecidas (50–500 engenheiros). Logística & Formato • Data & Hora: Terça-feira, 20 de outubro de 2026 | 18:30 às 21:30 • Local: Boston (local será divulgado após a seleção) • Formato: Conversa guiada em mesa única durante o serviço de jantar Por Favor, Note: A inscrição via Eventbrite atua como uma aplicação. A capacidade é estritamente limitada a 12 participantes. Por favor, aguarde um e-mail de confirmação oficial antes de considerar seu lugar garantido. INSIGHTS DA PRIMEIRA EDIÇÃO - junho de 2026 Os palestrantes. Enrico Santagati conduziu a sala através de seu trabalho, dando acesso real à AI no hardware, construindo servidores MCP para cada interface de hardware para que um agente de AI pudesse controlar BLE, ler logs seriais e depurar via JTAG. O resultado: uma tarefa que levou três semanas foi reduzida a três dias. Seu insight principal ficou com a sala: "O modelo de AI não era o gargalo. Construir as interfaces certas é." Sam Shames, co-fundador da Embr Labs e agora na Flagship Pioneering, trouxe a perspectiva de investidor e construção de empresas: onde a AI em hardware é superestimada (produtos de consumo) e onde a verdadeira oportunidade reside (sistemas de loop fechado onde a AI sente, decide e age). As duas perspectivas geraram uma conversa em mesa redonda que durou quase duas horas. Os tópicos. Quatro lacunas que a sala concordou estarem impedindo o hardware de avançar na AI: a lacuna de dados (LLMs treinados com quase nenhum conhecimento incorporado), a lacuna de ferramentas (IDEs como IAR e Keil não evoluíram em AI da mesma forma que as ferramentas de software), a lacuna cultural (o orgulho dos engenheiros embutidos em precisão não se encaixa facilmente com a saída "suficiente" da AI) e a lacuna de políticas (a ausência de uma política clara de uso de AI se tornou a política padrão).