A Inteligência Artificial (IA) permanece como um dos fatores a pesar nas decisões de diretores de empresas, quando se pensa em infraestrutura. A tendência apontada pelo relatório do Gartner indica que esse movimento deve se manter forte até 2023.
Os modelos de IA terão de passar periodicamente por um refinamento por parte da equipe de TI para garantir taxas de sucesso, o que pode incluir padronização de pipelines de informação ou integração de modelos de machine learning com streaming de fontes diferentes de informação para entregar as previsões em tempo real.
A automação por IA está deslocando valor da interface para dados, controle e orquestração.
Agentes prometem escala e eficiência, mas expõem limites organizacionais. O diferencial está na capacidade das empresas de gerir IA como rotina operacional.
O que o experimento MoltBook revela sobre o valor econômico, a governança e a liderança em sistemas autônomos.
A economia avança com IA, mas esbarra na qualidade do julgamento humano — um fator ainda ausente das métricas e da governança corporativa.
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.
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