A Inteligência Artificial vem ajudando a transformar o mundo ao nosso redor. Desde a otimização do gerenciamento da cadeia de suprimentos até a otimização do fluxo de trabalho e a obtenção de informações valiosas sobre dados, sua influência está aumentando continuamente. O mapa abaixo, produzido pelo Algorithm-X Lab, identifica mais de 150 fornecedores de IA para uso corporativo em 12 campos de atuação.

Gráfico mostra as principais empresas de inteligência artificial Crédito: Algorithm Lab
Recentemente, a O’Reilly divulgou os resultados de um estudo, realizado em dezembro de 2019, sobre o uso da IA nas empresas. Eles mostram que os esforços de IA estão amadurecendo do protótipo à produção. A abundância de ferramentas de código aberto, bibliotecas, tutoriais e uma linguagem acessível – Python – a barreira de entrada baixou. O aprendizado supervisionado continua sendo a técnica de ML mais popular. Mas governança, suporte e a escassez de modeladores de Machine Learning e cientistas de dados ainda são grandes desafios.
IA Soberana sai dos gabinetes de governo e entra no coração da estratégia corporativa, redefinindo quem controla dados, energia e vantagem competitiva.
Simulações baseadas em agentes autônomos estão acelerando decisões de negócios — e já superam pesquisas tradicionais em precisão e tempo. Mas há desafios para o uso em escala.
Empresas que tratam rotulagem como capex cognitivo, e não custo operacional, estão melhor preparadas para transformar aprendizado em ROI.
O pico de expectativas sobre vibe coding está cedendo lugar a um uso mais controlado. Em protótipos e automações locais, funciona. Em produção, sem governança, vira dívida técnica e risco.
Cisco mede a prontidão, IBM mede a transformação — juntas, expõem o ponto cego da maturidade em IA. Charlene Li mostra o caminho para atingi-la.
Segundo a McKinsey, liderar na era da IA Agêntica exige CEOs fluentes em tecnologia, capazes de equilibrar velocidade, confiança e responsabilidade em um modelo híbrido entre humanos e agentes inteligentes
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