Perspectivas sobre IA, datos y transformación digital.
La inteligencia artificial se ha extendido por las empresas a una velocidad impresionante. ¿Cómo garantizar que todo funcione con seguridad, ética y claridad?
El avance de la IA nunca fue sobre reemplazar personas. Siempre fue sobre ampliar nuestra capacidad de pensar, decidir y ejecutar.
Existe una paradoja curiosa en la vida de quienes trabajan con tecnología: a veces, el zapatero anda descalzo por más tiempo del que debería. Lo resolvimos con Lovable — aquí está el relato honesto.
Cada generación de desarrolladores tiene ese momento en que una herramienta cambia el punto de referencia de lo que es trabajo normal. Claude Code está en ese momento — de forma más silenciosa, y más profunda.
Toda empresa de tecnología tiene un eslogan sobre IA. En Cortex IQ, tenemos un concepto. No un eslogan. Lo llamamos arquitectura cyborg — y vale la pena explicar qué significa realmente.
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.
