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.
Pela primeira vez, pesquisa do Google Cloud com a IDC compara a realidade de médias e grandes empresas da AL sobre estratégia de IA. Todas planejam utilizar agentes de IA nos próximos dois anos; só 8% já os levaram à operação.
Mais de 80% dos líderes relatam ganhos de produtividade com IA. Mas só 14% se sentem muito preparados para usar tecnologias emergentes com sucesso, e apenas 22% trabalham em empresas com uma política clara sobre o uso de IA
Chair de Futuro do Trabalho da Singularity University defende que a responsabilidade pelo uso da IA continue sendo humana. Para gerar valor com a tecnologia, diz ele, as empresas precisam redesenhar toda a cadeia de entrega, começando pela...
Getty, Character.AI e Wipro mostram como dívida, custo de computação e ganho de produtividade pressionam modelos de negócio diferentes.
A Inteligência Artificial não transforma bagunça em eficiência, mas processa a bagunça mais rápido, cobra por token e deixa a dívida técnica mais difícil de ignorar.
Leitura cruzada de dois estudos recentes da Microsoft e da PwC mostra que IA, ecossistemas de fornecedores e resiliência dominam a agenda de segurança cibernética
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