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.
Tom Eggemeier percorreu Milão, Madri e Atenas e encontrou executivos pedindo mais velocidade, não menos. Na conferência anual da empresa, ele explica por que 80% de suas conversas com clientes já não são sobre atendimento ao cliente �...
O lançamento dos interaction models pela Thinking Machines redefine a fronteira entre homem e máquina. Mas cuidado: a tecnologia que resolve o gargalo técnico pode ser a mesma que atrofia as habilidades sociais do seu time.
Pesquisa do MIT SMR e do BCG responde: não! Painel com 31 especialistas globais indica que a supervisão humana em IA exige mais do que verificar outputs: exige julgamento em todo o ciclo de vida dos sistemas.
Em menos de um ano, a taxa de sucesso em testes de autorreplicação saltou de 6% para 81%. O tempo médio de detecção nas empresas ainda é de 10 dias.
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
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