Eric Young chegou ao Brasil como quem pousa no olho do furacão certo. A combinação de escala do Nu, timing da IA e uma cultura que se orgulha de operar perto do detalhe cria um contexto raro para disrupção real. O novo CTO não veio vender hype.
Veio falar de desempenho como produto, de design como padrão e de IA como infraestrutura que muda crédito, atendimento e personalização. Em um banco 100 por cento mobile-first, o atrito é visível no app. Ou some. A ambição é explícita: elevar a régua do setor e forçar os demais a correr atrás.
O que impressiona na conversa é o pragmatismo técnico ancorado em missão. Young destaca uma engenharia obcecada pelo cliente, uma estrutura plana que cobra verdade operacional e uma cadência típica dos melhores times do Vale. Fala de profundidade no diagnóstico do app nos primeiros dias, de líderes mergulhando em métricas como layout shift e consistência de carregamento, de uma parceria com produto e design que começa por padrões e jornadas críticas. O recado é simples: sem performance, não existe encantamento.
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Há um ponto estrutural pouco compreendido do lado de fora. O Nu nasceu em nuvem, com decisões deliberadas sobre como armazenar e versionar dados via imutabilidade e com uso de linguagens funcionais para desacoplar negócio de implementação. Isso não é “arquitetura bonita”, é velocidade com segurança regulatória.
O pipeline de integração contínua fecha o ciclo com controle de qualidade faseado. Quando a empresa diz que quer um stack pronto para um mundo IA-first, está dizendo que já construiu as bases para instrumentar dados, treinar modelos e aprender em produção sem expor o cliente a riscos.
IA, aqui, não é uma demo simpática. É motor de decisão. Young descreve a aplicação de modelos de sequência ao histórico transacional para melhorar concessão de crédito, reduzir risco e democratizar acesso. O mesmo raciocínio vale para atendimento com respostas imediatas usando LLMs ajustados ao contexto do cliente.
A aquisição da Hyperplane, hoje AI Core, entra como alavanca de modelos fundamentais e personalização. O NuFormer, pesquisa própria em arquiteturas Transformer, sinaliza que a empresa não quer apenas consumir tecnologia. Quer produzi-la onde faz diferença econômica.
Curioso notar como a adoção interna de IA é tratada como produtividade, não como fetiche. Vibe coding não é só para devs, o CHRO prototipa bot no Slack, NotebookLM acelera onboarding e times automatizam processos de backoffice para levar features ao mercado mais rápido.
A mensagem aos engenheiros é adulta: as ferramentas elevam o ofício, mas não substituem discernimento. É preciso saber rejeitar mudanças, escrever bons prompts, entender qualidade e pensar arquitetura cedo na carreira. O ganho real está em mover engenheiros juniores para decisões de sistema, não apenas em digitar mais linhas.
Escala é a outra metade da tese. Para Young, serviços financeiros seguem maduros para ruptura e o Nu tem obrigação de transformar esse potencial em padrão. Atender melhor quem já está, conquistar quem ainda não está e abrir novas geografias exige uma plataforma que aprende em tempo real, modelos que reconhecem padrões emergentes e um loop de entrega que captura o insight e volta com melhoria perceptível no app.
O paralelo com a Amazon dos anos 2000 não é nostalgia. É lembrar que o impossível vira hábito quando performance e conveniência encontram modelo de negócio.
Há riscos e trade-offs claros. IA barateia e acelera, mas também pode padronizar experiências e gerar regressões silenciosas se o ciclo de qualidade falhar. A tentação de sobreprometer é alta. Young evita previsões fáceis e escolhe a arquitetura que acomoda evolução contínua.
Em mercados sensíveis, confiança é moeda e se gasta rápido. O antídoto é obsessão por detalhe, transparência com o que não funciona e releases que melhoram métricas que o cliente sente no dedo, não só no dashboard.
O que essa entrevista ensina para times de produto e engenharia fora do Nu é replicável. Trate desempenho como parte do valor, não como dívida técnica eterna. Construa padrões de design que façam a navegação parecer óbvia e meça obsessivamente fricções invisíveis.
Use IA onde há linha de receita ou custo a impactar, começando por crédito, prevenção de fraude, atendimento e personalização que move NPS e retenção. E crie uma esteira que leve dados semânticos ao modelo, modele risco com humildade estatística e feche o loop no app.
Para PMs, a lição é alinhar IA a uma métrica de unidade econômica, defender backlog de performance e traduzir arquitetura em valor de usuário.
Para founders, é desenhar a empresa como sistema de dados, decidir o que é core construir e o que é commodity comprar e aceitar que escala vem do que é chato medir todos os dias.
Para stakeholders, é cobrar impacto comprovável e financiar infraestrutura que parece lenta agora e vira vantagem injusta depois. O resto é ruído.
Se curto prazo é manchete, longo prazo é padrão. Ao optar por arquitetura, padrões e IA aplicada ao negócio, o Nubank sinaliza que quer definir o novo normal do setor.
E quando um player de escala decide isso com convicção técnica e disciplina de entrega, o mercado costuma ajustar expectativas rápido. A próxima etapa não é um anúncio. É abrir o app e sentir que ficou mais rápido, mais justo e mais inteligente.
Assista a entrevista completa aqui: