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.
Uma onda de organizações que demitiu em nome da IA está refazendo o caminho, só que agora com custos 27% maiores, equipes que perderam a confiança na liderança e o conhecimento institucional que foi embora junto com os funcionários
Mais da metade dos CEOs ouvidos pelo BCG diz que seus conselhos confundem narrativa midiática com realidade operacional da IA; 60% acreditam que estão sendo pressionados a agir rápido demais
A empresa, que investe em educação de colaboradores e clientes sobre IA, se apoia em uma cultura construída ao longo de cinco décadas para se tornar diferencial num mercado em consolidação.
Mas a maioria das empresas ainda não sabe o que fazer com ele. Sua ascensão expõe um paradoxo: a posição cresce três vezes mais rápido que a capacidade de usá-la para transformar o negócio de fato
Pesquisa do CDT e do MIT mostra que modificações rotineiras em modelos de IA produzem efeitos imprevisíveis — e que as políticas de governança existentes medem a variável errada.
O mercado de tecnologia para Marketing cresceu menos de 1% em 2026. A IA não expandiu o mapa, mas está mudando quem o opera e como.
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