Entrevista com Giovanna Moeller

Resumo do episódio 66 do AguiarDev Talks. Prefere assistir? Veja o episódio completo →

Estreando o formato de live no YouTube, Tiago Aguiar e Rafael Peixoto recebem Giovanna Moeller, engenheira de software especializada em Inteligência Artificial e Machine Learning, premiada por Meta, Apple e Google aos 24 anos. A conversa percorre o início técnico ainda no ensino médio, os bastidores de uma competição internacional que viralizou nas redes e desemboca numa pergunta que não sai de moda: a IA vai substituir o programador?

O que foi discutido

• O primeiro contato de Giovanna com tecnologia, criando blogs amadores antes mesmo do ensino técnico
• A rotina simultânea de vestibular, TCC e estágio no último ano do curso técnico
• A passagem por dois estágios distintos: reconhecimento facial numa empresa local e criação de conteúdo na Alura
• O trabalho atual numa startup de inteligência artificial, onde é a única mulher da equipe
• Se a inteligência artificial é hype ou veio para ficar, e qual perfil de desenvolvedor corre mais risco
• Como a pandemia distorceu a percepção de quem queria entrar no mercado de tecnologia
• Os bastidores das premiações da Apple, do Google e da Meta, incluindo a viagem ao Apple Park
• Ferramentas de IA generativa usadas no dia a dia, do Claude Code ao Gemini

Sobre Giovanna Moeller

Formada em Sistemas de Informação pela UNESP, Giovanna atua como engenheira de software especializada em Inteligência Artificial e Machine Learning numa startup do tipo software house, formada por dez pessoas — ela é a única mulher da equipe, que conheceu durante um hackathon. No dia a dia, transita entre desenvolvimento mobile para iOS com Swift, aplicações web com TypeScript e React, e projetos de IA generativa em Python com LangChain e RAG. Já foi premiada pela Meta, pela Apple e pelo Google, e recebeu reconhecimento da câmara municipal de sua cidade pelo impacto social do seu trabalho.

Principais pontos

O ensino técnico foi a porta de entrada real para a programação

Antes de qualquer curso formal, Giovanna já mexia com HTML e CSS para criar blogs amadores por conta própria. O salto de verdade veio no ensino técnico integrado ao médio: o primeiro ano, com a linguagem C num terminal preto, foi o mais difícil; no segundo ano, PHP e JavaScript aproximaram a lógica aprendida da ideia de construir sites de verdade. O projeto de conclusão de curso — um e-commerce — foi o que revelou o caminho a seguir.

"Foi aí mesmo que começou a surgir assim o interesse: poxa, eu posso construir coisas através da programação, coisas que outras pessoas vão utilizar" por Giovanna Moeller

Comunicação e entendimento de negócio blindam contra a substituição por IA

Usuária frequente do Claude Code, Giovanna reconhece ficar impressionada — e um pouco assustada — com a qualidade do código gerado por ferramentas de IA hoje. Ainda assim, defende que programar nunca foi só escrever código: quem entende a fundo a regra de negócio e revisa criticamente o que a IA entrega tende a se manter relevante. Quem apenas aceita as sugestões sem questionar fica mais exposto.

"O programador que sabe se comunicar bem, que sabe entender muito bem da regra de negócio, do seu produto, do seu serviço — eu acho que isso faz total diferença" por Giovanna Moeller

A pandemia gerou uma percepção distorcida sobre o mercado de tecnologia

Reportagens anunciando a necessidade de centenas de milhares de novos desenvolvedores, somadas a cursos prometendo empregabilidade rápida, criaram a expectativa de que bastava um curso de seis meses para entrar no mercado ganhando em dólar. Giovanna acompanhou de perto esse período e viu a bolha estourar — a realidade é que tecnologia é um campo vasto, que vai muito além de programar.

"Isso causou um certo pensamento na galera pra entrar no mercado de tecnologia, de que é só estudar ali um pouco, uns seis meses, mais ou menos, que eu já vou tá com um emprego top, ganhando em dólar" por Giovanna Moeller

O impacto social é o que sustenta a motivação na carreira

Para além da remuneração, Giovanna destaca a possibilidade de criar sistemas que mudam a vida de outras pessoas como o que mais a recompensa na profissão. Foi essa mesma lente — buscar impacto social real, não apenas uma solução tecnicamente interessante — que orientou as escolhas de projeto nas competições internacionais que disputou.

"Poder eu criar uma coisa que ajude outra pessoa, que outra pessoa vai usar — pra mim isso é muito gratificante, é o que eu realmente retiro" por Giovanna Moeller

A premiação da Apple veio de um projeto girado em poucos dias

No Swift Student Challenge, a Apple seleciona anualmente cerca de 350 vencedores no mundo todo e destaca 50 deles como Distinguished Winners, com direito a viagem de três dias ao Apple Park. Giovanna abandonou uma ideia inicial por não enxergar impacto social nela e, em cerca de quatro dias sem dormir direito, construiu um aplicativo que ensina algoritmos de busca binária e de ordenação de forma visual. A notícia da vitória chegou pouco antes da viagem, na qual conheceu engenheiros da Apple e o vice-presidente de engenharia de software da empresa.

"Recebi a notícia... acho que foi o dia mais feliz da minha vida" por Giovanna Moeller

Frase de destaque

"Eu estou usando bastante o Claude Code recentemente, e eu fico incrédula com os códigos que ele me gera e o quão bem ele entende isso. E eu fico assustada também, como desenvolvedora: caramba, o que eu preciso fazer pra não ser substituída por isso?" por Giovanna Moeller

Lições do episódio

1. Ferramentas de IA generativa já entregam aplicações funcionais a partir de um pedido simples — a diferença competitiva do desenvolvedor está em revisar criticamente o que é gerado, não em escrever cada linha.
2. Projetos pessoais construídos com foco em impacto social, mesmo simples e feitos em poucos dias, competem melhor em seleções internacionais do que soluções tecnicamente sofisticadas sem propósito claro.
3. Promessas de empregabilidade rápida (seis meses de curso, salário em dólar) distorcem a percepção sobre o mercado de tecnologia, que é amplo e exige preparo contínuo.
4. Não existe uma ferramenta de IA generativa universalmente melhor — Claude Code, Gemini e ChatGPT se destacam em tarefas diferentes, e vale testar mais de uma.
5. Passar por estágios com escopos bem diferentes (reconhecimento facial, criação de conteúdo educacional) ajuda a mapear em qual frente da tecnologia faz mais sentido investir.
6. Validar aplicações diretamente com o cliente, entendendo a dor real do problema, pode substituir métricas sofisticadas de teste em contextos de poucos usuários.