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.
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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