Deep perspectives on AI, data, and digital transformation.
Artificial intelligence has spread through companies at impressive speed. How do you ensure everything operates with security, ethics, and clarity?
The advance of AI was never about replacing people. It has always been about amplifying our ability to think, decide, and execute.
There is a curious paradox in the life of technology professionals: sometimes the shoemaker walks barefoot for longer than they should. We solved that with Lovable — here is the honest account.
Every generation of developers has that moment when a tool changes the reference point for what normal work means. Claude Code is that moment — in a quieter, and deeper, way.
Every tech company has an AI slogan. At Cortex IQ, we have a concept. Not a slogan. We call it the cyborg architecture — and it's worth explaining what it actually means.
Usar ChatGPT, Copilot ou um agente próprio não é neutro do ponto de vista de dados. Veja o que a LGPD exige de verdade quando IA generativa entra na operação.
Governança de IA tem fama de burocracia. Feita certo, é o contrário: é o que permite acelerar com segurança, não o que trava o time.
Quando a pergunta 'por que o modelo decidiu isso?' chega, a hora de construir a resposta já passou. O que rastrear desde o primeiro dia.
RPA e agentes de IA resolvem problemas parecidos de formas muito diferentes. Confundir os dois custa caro — dos dois lados.
'Está funcionando' não é uma métrica. O que medir nos primeiros três meses de um agente de IA em produção, para saber se vale escalar.
IA agêntica não é para toda empresa, em todo momento. Cinco sinais de que a sua já passou do estágio de piloto isolado.
A Gartner projetou que pelo menos 30% dos projetos de IA generativa seriam abandonados após a prova de conceito até o fim de 2025. O motivo não é a tecnologia.
As três palavras são usadas como sinônimos com frequência — e isso confunde expectativa, orçamento e prazo desde o primeiro dia.
Uma PoC que termina em relatório bonito e nenhuma decisão clara não cumpriu sua função. O que uma boa prova de conceito realmente precisa entregar.
A pergunta não deveria ser qual é melhor. É qual pergunta seus dados de negócio mais precisam responder hoje.
Times de dados frequentemente relatam a mesma frustração: o modelo funciona nos testes, mas nunca vira algo usado de verdade em produção. O motivo raramente é o modelo.
A causa mais citada de fracasso de startups, segundo análises da CB Insights, não é falta de dinheiro nem de talento. É falta de necessidade real de mercado.
