Perspectivas aprofundadas sobre IA, dados e transformação digital.
A inteligência artificial se espalhou pelas empresas com uma velocidade impressionante. Como garantir que tudo funcione com segurança, ética e clareza?
O avanço da IA nunca foi sobre substituir pessoas. Sempre foi sobre ampliar nossa capacidade de pensar, decidir e executar.
Existe um paradoxo curioso na vida de quem trabalha com tecnologia: às vezes, o sapateiro anda descalço por mais tempo do que deveria. Resolvemos isso com o Lovable — e aqui está o relato honesto.
Toda geração de desenvolvedores tem aquele momento em que uma ferramenta muda o ponto de referência do que é trabalho normal. O Claude Code está nesse momento — de forma mais silenciosa, e mais profunda.
Toda empresa de tecnologia tem um slogan sobre IA. Na Cortex IQ, temos um conceito. Não um slogan. Chamamos de arquitetura cyborg — e vale a pena explicar o que isso realmente significa.
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.
