Do consumo de dashboards à construção de modelos: como Caio se reinventou com dados e IA
Caio Borges de Oliveira tem mais de 20 anos de marketing orientado a dados, mais de 300 projetos e passagem por mais de 10 países. Ainda assim, percebeu que a IA estava mudando o jogo e que precisava de skills mais profundos em tecnologia e dados para não ser visto como um profissional obsoleto.
Foi quando o MBA Artificial Intelligence & Data Science da TripleTen entrou na rotina dele e, segundo suas palavras, “mudou o meu repertório técnico”.
Por que voltar a estudar com tanta bagagem?
Para Caio, experiência não basta. Ele queria deixar de apenas “consumir dashboards” e passar a construir modelos. A escolha por uma instituição renomada era parte da estratégia: ele precisava de uma base técnica sólida e reconhecida.
O que ele construiu ao longo das sprints
O repertório de projetos de Caio impressiona:
- Testes de hipótese para decisões estratégicas de negócio, com sucesso.
- App interativo em Streamlit e Plotly, publicado na nuvem pelo Render.
- Álgebra linear aplicada a ML: KNN, regressão linear implementada do zero pela equação normal e ofuscação de dados pessoais por transformação matricial.
- Modelo de previsão de churn para um dos apps de fashion tech em que trabalha, lidando com classes desbalanceadas (class weighting, up/downsampling e ajuste de limiar).
- Comparação de seis algoritmos de regressão (XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest, Árvore de Decisão e Regressão Linear) em uma base com mais de 500 mil registros, avaliando RMSE, tempo de treino e tempo de predição, “como se faz em produção”. O trabalho rendeu reconhecimento e elogios do CEO e do board of directors.
Impacto imediato no trabalho
Como CMO da Doris.ai, uma fashiontech de IA do programa NVIDIA Inception, Caio estruturou a estratégia de crescimento em três pilares: oportunidade, afiliados e influência. A empresa fechou parcerias globais, como com a Oracle, e ele montou toda a frente B2B.
O maior ganho veio de decidir com dados de produto. Usando análise de cohort e dados comportamentais, ele mostrou que o gargalo de retenção estava no produto, e não na aquisição. A lógica de churn aprendida no MBA apareceu ali, aplicada a um negócio real.
Da hipótese ao protótipo em horas
Hoje, Caio programa em Python com assistentes de IA como Cursor e Claude Code, o que lhe permite ir “da hipótese ao protótipo em horas, não em semanas”.
O que ele diz sobre o mercado
Para Caio, a IA não vai substituir o profissional de marketing, mas vai substituir quem não souber usá-la. Quem cresce agora é quem une estratégia, dados e execução técnica, e foi nessa interseção que o MBA o colocou. Ele recomenda o programa a quem já tem experiência e quer se manter relevante, não apenas atualizado.
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