1. Introdução: JavaScript, Chatbots e Copilots
Subtópicos:
* O papel do JavaScript no ecossistema moderno (frontend, backend, mobile, edge)
* O que são LLMs e chatbots (ChatGPT, Claude, Gemini etc.)
* O que é um copilot de código e como funciona
* Por que essas tecnologias se tornaram essenciais
* Mensagem central: tecnologia poderosa nas mãos certas se torna exponencial
2. A Rotina do Desenvolvedor: Antes vs Agora
Subtópicos:
* Desenvolvimento antes da IA: repetição, debugging demorado, documentação precária
* Evolução com IA: geração de código, testes automatizados, insights arquiteturais
* Depuração orientada por linguagem natural
* Impacto no aprendizado e na curva de evolução
* A importância da revisão humana e pensamento crítico
3. JavaScript + IA: O Ecossistema Ideal
Subtópicos:
* Por que JS é a linguagem mais ativa do mundo hoje
* Integração de IA com Node.js, React, Next.js
* Ferramentas do ecossistema: Vercel AI SDK, LangChain.js, TensorFlow.js, Transformers.js
* APIs e modelos: OpenAI, Gemini, Claude, Llama
* Execução de modelos no navegador e no servidor
* Por que JS acelera adoção de IA em produtos reais
4. Arquitetura, Fluxos de Trabalho e Bons Fundamentos
Subtópicos:
* Como a IA altera fluxos de trabalho (arquitetura guiada, boilerplates, refatoração)
* Criação automática de testes, documentação e validações
* IA como revisor arquitetural, mas não como “arquiteto”
* Comparações com DDD, Arquitetura Hexagonal e Clean Architecture
* IA amplifica bons fundamentos e amplia erros quando eles não existem
* Papel do desenvolvedor como curador técnico
5. Aplicações Reais, Estatísticas e Conclusão
Subtópicos:
* Exemplos reais de projetos JS criados com suporte de IA
* Aceleração de entregas (30–60%) segundo estudos recentes
* Aumento da qualidade e redução de bugs
* Como times modernos estão utilizando IA no dia a dia
* Mensagem final: JS + IA é poderoso, mas o diferencial continua sendo o dev qualificado
* O futuro do desenvolvimento: colaboração humano + IA
Sobre o palestrante:
Vilson Filho é desenvolvedor especializado em Visão Computacional e PLN, trabalhando do pré-processamento ao deployment de modelos avançados como YOLO, U-Net, DETR, Redes Siamesas e Transformers. Atua com geração de texto, chatbots, LangChain, RAG com Qdrant e integração de LLMs. Também desenvolve soluções com FastAPI, Flask, Django e NestJS, além de modelagem de dados com TabNet, Decision Trees e TensorFlow. Focado em entregar inovação, eficiência e impacto real.