Data Science é um termo que escapa a qualquer definição única e completa, o que o torna difícil de usar, especialmente se o objetivo é usá-lo corretamente. A maioria dos artigos e publicações usa o termo livremente, partindo do pressuposto de que é universalmente entendido. No entanto, a ciência de dados – seus métodos, objetivos e aplicações – evolui com o tempo e a tecnologia.
Reconhecendo a necessidade de uma explicação clara da Ciência de Dados, a equipe do 365 Data Science projetou o infográfico What-Where-Who, no qual define os processos-chave deste campo do conhecimento.
Pesquisas da PwC e do MIT mostram por que os investimentos em IA avançam mais rápido do que a capacidade das empresas de capturar valor. E por que o problema não é tecnológico, mas estrutural.
A Anthropic aposta em agentes pagos; a OpenAI recorre à publicidade para sustentar a escala do ChatGPT.
Com ativos estratégicos e escala, o Brasil pode liderar ou perpetuar o descompasso regional.
Apesar da experimentação crescente e de ganhos já percebidos, a governança segue como principal freio à adoção formal da IA e da IA Generativa, segundo a Capgemini.
O AI Radar 2026 do BCG mostra CEOs assumindo decisões de IA, concentrando capital, risco e governança.
Mais do que acelerar a Siri, a parceria reorganiza poder quando a IA deixa de ser recurso e vira infraestrutura.
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