A Inteligência Artificial (IA) permanece como um dos fatores a pesar nas decisões de diretores de empresas, quando se pensa em infraestrutura. A tendência apontada pelo relatório do Gartner indica que esse movimento deve se manter forte até 2023.
Os modelos de IA terão de passar periodicamente por um refinamento por parte da equipe de TI para garantir taxas de sucesso, o que pode incluir padronização de pipelines de informação ou integração de modelos de machine learning com streaming de fontes diferentes de informação para entregar as previsões em tempo real.
De humanoides a veículos autônomos, a robótica entra em fase de maturação com dados sintéticos, teleoperação e modelos generativos que aprendem a agir no mundo real.
Enquanto o Vale do Silício corre para criar máquinas que superem a mente humana, a Microsoft aposta em outro tipo de corrida: a por uma superinteligência poderosa, mas sob controle humano.
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.
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