Introdução

Há alguns meses, um diretor de TI me mostrou seu painel do Claude Enterprise. Dois mil usuários, implantados em seis semanas, login único por meio do provedor de identidade corporativo, uma política de uso aprovada pelo departamento jurídico e aceita por todos os funcionários no primeiro login. Em seguida, ele passou para a segunda aba. Usuários ativos semanais: 14%.

A solicitação mais comum: “resuma este e-mail”. A segunda mais comum: “reescreva isso em um tom mais profissional”.” Nenhuma conexão com o ERP, o armazém data ou os repositórios de documentos. Não havia nenhum agente na produção. Três andares abaixo de nós, a equipe de contas a pagar estava abrindo os PDFs dos fornecedores, um por um, lendo o número da fatura, o valor e o centro de custo, e inserindo esses dados manualmente no sistema financeiro — cerca de um cem faturas por mês, o que equivale a cerca de um dia e meio do tempo de uma pessoa.

Já não considero isso surpreendente. Atualmente, acredito que esse seja o resultado natural da forma como as empresas adquirem IA, e gostaria de ser franco quanto ao motivo.

Decidimos coletivamente tratar os modelos de fronteira como se fossem softwares: adquirir a licença, alocar as licenças, realizar um webinar e seguir em frente. Isso funcionou para o e-mail e para o CRM, porque o valor dessas ferramentas estava na própria ferramenta — a caixa de entrada era o produto, a visualização do funil de vendas era o produto. O valor de um modelo de vanguarda não está no próprio modelo. Está na distância entre o modelo e o data, as autorizações, os hábitos e os processos de uma empresa específica: se o modelo consegue exibir as vendas do último trimestre por SKU, se ele sabe que a “receita líquida” nessa empresa exclui os gastos com promoções, se uma diretora de vendas já o utilizou alguma vez para responder a uma pergunta que ela realmente precisava esclarecer naquela semana.

Ninguém na organização é remunerado para diminuir essa distância. A área de TI é responsável pelo inquilino e mede o tempo de atividade. A área de negócios é responsável pelos casos de uso e não mede nada. O fornecedor é responsável pelo plano de desenvolvimento e mede o número de licenças. O espaço entre eles não pertence a ninguém, e é nesse espaço que reside o valor.

Minha convicção, após um ano de entrar em empresas no momento 14%, é que esse espaço é uma disciplina por si só. Não se trata de gestão de mudanças com slides melhores, nem de integração de sistemas com uma nova API. Trata-se de engenharia, data, segurança e trabalho de adoção realizados em conjunto, dentro do cliente, por pessoas que também fazem parte do roteiro do laboratório e que são responsáveis por um resultado, e não por um produto final. Chamo isso de “camada de implantação”, e este artigo é meu argumento sobre por que ela é mais importante do que o próximo lançamento de modelo.

Por que a IA corporativa fica estagnada após a assinatura do contrato de licença

O padrão é o mesmo no setor bancário, no de bens de consumo, no imobiliário e no de telecomunicações, e se desenrola em uma sequência reconhecível. Um projeto-piloto é bem-sucedido: uma pequena equipe de marketing ou atendimento ao cliente, um patrocinador receptivo, um caso de uso claro, uma demonstração que faz com que a diretoria executiva se incline para a frente. Um segundo projeto-piloto é bem-sucedido em outra área. A liderança aprova uma implantação em toda a empresa, muitas vezes com uma meta do tipo “IA para todos até o segundo trimestre”. A implantação ocorre. A adoção aumenta por três semanas devido ao fator novidade, mas se estabiliza no nível de um mecanismo de busca mais eficiente, e os agentes que deveriam acompanhar a implementação permanecem em um slide intitulado “Fase 2”.”

As explicações habituais estão erradas.

  • Não é que os funcionários resistam à mudança; As pessoas com quem converso estão desesperadas para que a ferramenta funcione em seu trabalho real e frustradas por ela não conseguir reconhecer a planilha que estão visualizando.
  • Não é que os modelos sejam imaturos; Eles já eram capazes de fazer a maior parte disso há duas gerações, e a diferença entre o que Claude ou o GPT podem fazer e o que a organização exige deles só tem aumentado desde então.
  • E não se trata de uma falta de casos de uso. Em todas as oficinas que já conduzi, produzimos oitenta delas em uma manhã, metade das quais são variações de “pare de me obrigar a digitar isso de novo”.”

O sistema fica travado porque três perguntas não têm responsável:

  • O que o modelo sabe sobre nós? Quais sistemas ele consegue acessar — o armazém, os repositórios de documentos, o sistema de emissão de bilhetes, a plataforma de RH? Sob quais permissões ele os acessa: as da conta de serviço ou as da pessoa que está solicitando? E, quando ele fornece um número, é possível rastreá-lo até a tabela ou o documento de onde ele se originou?
  • Quem é o responsável pela implementação em cada departamento? Não se trata de contagem de licenças — mas sim do hábito, nas manhãs de segunda-feira, de utilizar a ferramenta em tarefas reais nas áreas de Vendas, Finanças, Jurídico e Operações, cada uma com diferentes data, vocabulário distinto e uma definição diferente do que é “útil”.”
  • Quem desenvolve os agentes e quem se encarrega de sua manutenção quando os consultores se retiram? Uma lista de tarefas pendentes de TI que já acumula dezoito meses, um prestador de serviços externo sob contrato de tempo e materiais, ou pessoas que atuam na área de negócios e compreendem o processo que estão automatizando?

Ainda não vi nenhum programa ter sucesso em que essas questões tenham sido respondidas por um comitê diretor. Elas são respondidas por pessoas que realizam o trabalho, na própria empresa, com autoridade para tomar decisões.

A Camada de Implantação: a capacidade que ninguém prevê no orçamento

Entre o modelo e o negócio, há uma camada de trabalho que não é nem puramente de TI nem puramente de gestão de mudanças. Eu a divido em quatro partes e tenho uma opinião bem definida sobre cada uma delas.

Implantar. A própria plataforma — Claude Enterprise, Claude Code e Cowork, ou ChatGPT Enterprise e Codex — foi implementada corretamente. Na prática, isso significa um modelo de licença que aloca licenças por função, área e nível hierárquico, em vez de seguir o princípio “primeiro a chegar, primeiro a ser atendido”; autenticação por meio do SSO corporativo com acesso baseado em grupos; uma política de uso que explica em linguagem simples o que pode e o que não pode ser inserido, e um guia de melhores práticas que define o que constitui um bom uso; e uma gestão de custos que mostra, por departamento, quem está usando o quê, desde a primeira semana. Essa é a parte em que a maioria das organizações se sai razoavelmente bem, e é a parte menos valiosa por si só. Um tenant perfeitamente configurado, sem nada conectado a ele, é uma janela de bate-papo muito cara.

Terra. A camada de contexto que faz com que o modelo responda com a verdade própria da empresa. Concretamente: um servidor MCP único, executado no próprio tenant cloud do cliente, que expõe as tabelas de vendas estruturadas do data (as tabelas de vendas no Fabric ou no Snowflake, os orçamentos, os marts de KPIs) e os repositórios não estruturados (contratos, políticas, apresentações para a diretoria e procedimentos no SharePoint ou no Drive) por meio de um único ponto de acesso controlado. Além disso, uma camada de conhecimento de negócios: o glossário oficial, as definições de KPIs conforme elaboradas pelo Departamento Financeiro, as regras de negócios (“um trimestre encerra-se no dia 25”, “excluir transações entre empresas das vendas líquidas”), e uma descrição semântica de cada documento para que o modelo possa localizar o arquivo correto e lê-lo na íntegra, em vez de fazer suposições com base em um trecho. O Access reflete as permissões existentes de cada funcionário, de modo que o modelo exibe para você apenas o que você já poderia abrir por conta própria. E cada resposta inclui uma referência: a tabela, o filtro de linha, o documento, a página. Acredito que seja aqui que se decide o sucesso ou o fracasso da IA corporativa, e essa é a parte que quase todo mundo ignora porque parece um trabalho de encanamento. Sem ela, o modelo é um estranho brilhante. Com ela, é um colega que leu tudo e pode provar isso.

Adote. Treinamento, departamento por departamento, na empresa ativa data. Fiquei alérgico à típica “masterclass de orientação”, com seus e-mails de exemplo e sua empresa imaginária: ela gera uma semana de curiosidade e, em seguida, silêncio. As sessões que funcionam são diferentes. A equipe de vendas dedica duas horas e meia a uma única questão real sobre o último trimestre. O departamento financeiro reconcilia um arquivo real de fechamento de mês. O RH reconstrói um relatório real de absenteísmo. O departamento jurídico analisa um acordo de confidencialidade (NDA) real à luz do próprio manual da empresa. Cada participante sai com um “Projeto Claude” que contém as regras de seu departamento e um artefato funcional que voltará a abrir na segunda-feira. A diferença não está na pedagogia. Está no fato de o modelo ter sido devidamente fundamentado antes de alguém receber treinamento sobre ele.

Construir. Agentes de produção, desenvolvidos em sprints curtos por engenheiros que trabalham lado a lado com a equipe do cliente, em uma estrutura mantida pelo próprio cliente. O trabalho pouco glamoroso — inserir faturas de fornecedores em um esquema e sinalizar itens não correspondentes, redigir atas de reuniões e ações a partir de uma transcrição do Teams, verificar se um acordo de confidencialidade (NDA) está em conformidade com as diretrizes internas e resumir as cláusulas de responsabilidade e rescisão, extrair os números de uma pilha de PDFs para o modelo de subscrição — é onde se concentram as horas de trabalho, e é até onde a maioria dos programas de agentes nunca chega, pois eles começam com algo impressionante, em vez de algo útil.

Esses quatro itens constituem um sistema, não um cardápio, e eu iria além: Fazer uma dessas coisas sem as outras costuma ser pior do que não fazer nada. O treinamento sem base prática leva as pessoas a acreditar que a ferramenta apresenta falhas, e elas estão certas. A implementação sem treinamento resulta na construção de uma catedral na qual ninguém entra. Agentes sem uma plataforma geram uma dúzia de automações desconexas, sem governança compartilhada, e a equipe de segurança acaba, com razão, desativando-as.

A conta à qual sempre volto é simples:

Valor = Modelo × Camada de implantação.

O modelo é um número muito grande. Multiplique-o por zero e o resultado será zero. Cada lançamento dos laboratórios torna o primeiro fator mais significativo e o segundo fator mais decisivo.

E aqui está a parte incômoda para quem espera resolver tudo com dinheiro: a camada de implantação não pode ser adquirida como software. Os laboratórios vendem o modelo e a plataforma, e fazem bem em se limitar a isso. O contexto, as permissões, os hábitos em nível departamental e os primeiros agentes são específicos ao data e à política de cada empresa — qual sistema é a fonte de verdade para um cliente, quem tem permissão para ver a margem por produto, como a equipe financeira realmente fecha o mês. Eles precisam ser instalados no prédio, por pessoas que compreendem tanto o plano de desenvolvimento do modelo quanto os sistemas do cliente. Não há atalhos, e desconfio de qualquer pessoa que prometa um.

Exemplo — Quem responde à pergunta sobre vendas?

Considere uma pergunta simples que um diretor comercial poderia fazer numa segunda-feira de manhã: “Qual foi o desempenho da Skala no último trimestre em comparação com o mesmo período do ano anterior, e onde perdemos participação de mercado?”

Em Bora Brasil, o grupo de cuidados capilares formado pela Skala Brasil e pela Lola From Rio, essa pergunta costumava circular. Do diretor para um analista, do analista para um extrato de BI, do extrato para uma planilha, da planilha para uma apresentação e de volta ao diretor três dias depois, momento em que a pergunta de acompanhamento já havia mudado. Enquanto isso, quinze usuários pioneiros já utilizavam o Claude informalmente, conectado ao e-mail, à agenda, ao Teams e aos arquivos, obtendo respostas plausíveis cuja origem ninguém conseguia rastrear e que, às vezes, utilizavam uma definição de “compartilhar” que ninguém no departamento financeiro reconhecia.

Os três requisitos da liderança eram exatamente as três perguntas acima: respostas baseadas no próprio data do grupo, acesso que respeita as permissões existentes e um ambiente regulamentado para que informações comerciais confidenciais deixassem de vazar para ferramentas não autorizadas. Esse é o momento 14%, visto de dentro.

O que mudou ao longo de nove semanas não foi o modelo. Três vertentes decorreram paralelamente: uma vertente de adoção de baixo para cima, uma vertente de roteiro de cima para baixo e uma vertente de governança.

  • Os trabalhos de engenharia realizados uma plataforma de contexto no Azure, aprovada pela própria equipe técnica do grupo, que disponibiliza o Microsoft Fabric (vendas, KPIs, orçamentos) e o SharePoint (contratos, políticas, apresentações) por meio de um único servidor MCP.
  • Uma camada de conhecimento de negócios contém o glossário, as definições dos KPIs e as regras de negócios, com uma descrição semântica de cada documento para que o Claude possa localizar e ler o arquivo na íntegra.
  • O Access reflete as permissões existentes de cada funcionário e cada figura cita a tabela ou o documento de origem.

Paralelamente, entrevistas com os diretores das áreas Comercial, Marketing, Inovação e P&D, Operações, Finanças e RH geraram 83 oportunidades, avaliadas com base no valor comercial e na complexidade técnica, que foram reduzidas a 24 e, em seguida, em um workshop de liderança, para cinco no roteiro do primeiro ano.

Então — e somente então — veio o treinamento, exatamente sobre essa questão de vendas. Em uma sessão de 150 minutos, cada participante configurou um Projeto Claude com as regras de negócios, extraiu as definições de KPIs do SharePoint, planejou a consulta antes de executá-la no Fabric, criou um painel de vendas interativo como um artefato compartilhável e verificou a fonte de cada número. Os mais rápidos transformaram o painel em uma rotina semanal agendada no Cowork antes mesmo do término da sessão. O guia do facilitador, ele próprio criado com o Claude, acompanhou o progresso de cada participante passo a passo.

Hoje, 62 funcionários estão em atividade, com previsão de aumento para 150, com licenças atribuídas por função e área, um Escritório de IA no centro e um Responsável em cada área de negócios. Os primeiros trinta titulares de licenças se reportam uma economia média de pelo menos quatro horas por semana; sete em cada dez economizam três horas ou mais. Uma conversão de carga de folha de pagamento de RH data levou 90 minutos, em vez das 40 horas de consultoria estimadas externamente. Um relatório de controle de ponto que antes exigia oito horas de verificação manual agora é executado de forma programada.

Conto essa história não porque os números sejam elevados — trata-se de dados preliminares e fornecidos pelos próprios interessados —, mas porque a sequência é a lição. Comece pelo básico. Treine com o que já está consolidado. Passe esse hábito para alguém que permaneça. Inverta a ordem e você terá um webinar.

O modelo operacional de implantação avançada

Se a camada de implantação for construída por pessoas, em vez de ser adquirida como um produto, a questão passa a ser: quais pessoas e de que forma organizadas. Minha resposta se inspira deliberadamente na forma como os próprios laboratórios trabalham com seus maiores clientes, e é uma resposta que a maioria das empresas de consultoria — incluindo a minha, até recentemente — não estava estruturada para oferecer: equipes pequenas, integradas, responsáveis por um resultado em vez de um produto final. Três verbos o descrevem.

Incorporar

Combine um estrategista em missão avançada com um engenheiro em missão avançada e colocar ambos dentro do cliente, fisicamente sempre que possível, durante todo o período. O estrategista é responsável pelo resultado de negócios e pelo modelo operacional: quais processos, quais departamentos serão priorizados, quais dos oitenta casos de uso farão parte do roteiro do primeiro ano, como o Escritório de IA será dotado de pessoal, como o valor será medido e relatado ao comitê executivo. O engenheiro é responsável pela plataforma, pela camada de contexto e pelos agentes: o servidor MCP e seus conectores, o modelo de permissões, a estrutura dos agentes e a integração com o que quer que o cliente já esteja executando. Em uma semana típica, o estrategista está no escritório do diretor financeiro pela manhã e o engenheiro trabalha em parceria com a equipe data do cliente à tarde, e ambos participam da mesma reunião stand-up. Nenhum dos dois trabalha com base em uma apresentação de slides, e nenhum deles tem permissão para deixar uma recomendação como resultado final do projeto. O resultado final é o produto que funciona.

Estou convencido de que a parceria é mais importante do que a antiguidade. Um estrategista, por si só, elabora um plano de ação que fica à espera da TI. Um engenheiro, por si só, desenvolve uma plataforma que fica à espera da área de negócios. Juntos, eles criam um hábito de segunda-feira de manhã.

Trem

A adoção é conduzida departamento por departamento, no data em produção, e é transferida, em vez de entregue. Três funções garantem sua implementação.

  • Campeões da IA em cada área de negócios, escolhidos mais pela curiosidade do que pelo cargo, que realizam horários de atendimento semanais, coletam as perguntas para as quais as pessoas não conseguiram obter respostas por meio da ferramenta e repassam os próximos casos de uso ao time.
  • Um escritório com IA no centro, com quatro funções: liderança e governança, responsável pelo portfólio e pelas licenças; um grupo de casos de uso encarregado do desenvolvimento; uma equipe de plataforma responsável pela camada de contexto, pela segurança e pelas ferramentas principais; e uma função de adoção, em colaboração com o RH, responsável pelo treinamento e pela gestão da mudança.
  • E, para as equipes de engenharia, ativação no Claude Code e no Codex — hackathons, horários de atendimento, um grupo de trabalho sobre governança para acesso e custos — medidos em sessões diárias por desenvolvedor, em vez de por vagas.

O teste que aplico é simples: se a equipe destacada no local desaparecesse amanhã, o uso continuaria aumentando? Se não, significa que nada foi adotado ainda.

Construir

Os agentes chegam sprints de duas semanas. O primeiro dia consiste em um workshop prático sobre “como criar um agente” com os responsáveis pelo processo, de modo que, na hora do almoço, o funcionário do setor de contas a pagar já tenha visto uma fatura ser transformada em campos estruturados e saiba o que o agente fará e o que não fará. O restante do sprint é dedicado à construção, ao teste e à iteração com documentos reais, com uma demonstração para a equipe de negócios no último dia.

Cada agente sai com uma estrutura reutilizável — em um ambiente da Microsoft, normalmente fluxos do Power Automate que importam os documentos e chamam a API do Claude com o esquema e o material de referência, retornando um dossiê estruturado para revisão humana — além de modelos de prompts, vídeos curtos, um responsável pelo negócio designado, um usuário de teste e um mantenedor que acompanhou a construção do sistema.

A medida do sucesso não são os quatro agentes que enviamos. É o vigésimo que o cliente desenvolve posteriormente sem a nossa participação. Se esse número for zero, criamos uma dependência, e não uma capacidade.

O que une esses três aspectos é a relação com os laboratórios. Acredito que a camada de implantação só funcione quando as pessoas que a desenvolvem possam visualizar o roteiro para os próximos seis meses, possam escalar diretamente para a equipe de soluções do laboratório quando um conector apresentar falhas e possam reunir os engenheiros do laboratório na mesma sala que os executivos e desenvolvedores do cliente. Essa proximidade não é uma mera cortesia comercial. É o que permite que uma implantação incorpore o MCP, o Skills, o Cowork ou o Codex no mês em que são lançados, em vez de um ano depois.

O que poderia dar errado sem isso?

Imagine o mesmo CIO daqui a dezoito meses, tendo renovado as licenças e dispensado a camada de implantação. O número de licenças aumentou para três mil; a taxa de usuários ativos não sofreu alterações. Os funcionários que desejavam mais passaram, discretamente, a realizar seu trabalho de fato em contas pessoais, onde os rascunhos de contratos da empresa, as listas de clientes e as projeções para o próximo ano agora constam em históricos de bate-papo que ninguém controla e ninguém pode excluir. Três departamentos adquiriram, cada um, uma solução pontual com seu próprio modelo integrado, seus próprios conectores e suas próprias permissões — uma para revisão de contratos, outra para atendimento ao cliente e outra para compras —, nenhuma das quais coincide quanto à definição de cliente ou margem, e cada uma delas agora necessita de sua própria avaliação de segurança.

Um pequeno grupo de entusiastas criou agentes por conta própria, em uma ferramenta sem código, durante um fim de semana. Alguns são bons. Nenhum deles possui um responsável, um usuário de teste ou um registro de atividades, e um deles vem enviando lembretes de pagamento a fornecedores com os dados bancários do ano passado. A equipe de segurança, chamada tardiamente e confrontada com um cenário que não havia projetado, responde da única maneira possível: bloqueando tudo, o que faz com que os entusiastas voltem para suas contas pessoais e a organização retorne ao ponto de partida.

A equipe de atendimento do laboratório, ao se deparar com um cliente cujo uso permanece estável, sem histórico de referência e sem um contato técnico com quem conversar, aloca seus escassos engenheiros de soluções para atender outra pessoa. A organização pagou pelo Frontier e recebeu um chatbot.

Gostaria de ser preciso quanto à atribuição de culpa neste caso, pois ela costuma ser equivocada. Nada disso se deve a uma falha da tecnologia, e muito pouco se deve a uma falha dos funcionários. Esse é o resultado previsível de tratar uma competência como uma aquisição e de ninguém assumir a responsabilidade pela lacuna existente entre uma licença e um hábito.

O que decidimos fazer a respeito

Vou concluir falando sobre o que essa convicção tem significado na prática, pois uma opinião que não altera a forma como se organiza é apenas um comentário.

Na Artefact, deixamos de tratar a implantação como uma fase no final de um projeto estratégico e a transformamos em uma disciplina com equipe própria. Nós a chamamos de DeployCo: engenheiros e estrategistas em missão de campo cuja única função é a camada de implantação, trabalhando com a Anthropic e a OpenAI, organizados por laboratório e por região na Europa, no Oriente Médio e na África, sendo que cada região conta com um líder de negócios e um líder técnico para cada laboratório. Pretendemos chegar a cem até 2027. Essa é uma aposta, e não tenho receio de afirmá-la publicamente porque acredito que a alternativa — vender a estratégia e deixar a parte técnica por conta de outra pessoa — foi o que levou o setor a chegar ao 14%.

A aposta baseia-se em algumas posições que defendo com firmeza:

  • Isso A formação básica vem antes do treinamento, sempre, e que uma sessão de treinamento que não inclua o próprio data do cliente não passa de uma encenação.
  • Isso um agente sem um proprietário identificado e um mantenedor é um passivo, não um ativo, por mais inteligente que seja.
  • Que o A equipe do cliente deve superar a nossa em termos de produção em um trimestre, ou então fracassamos.
  • E que as pessoas que realizam esse trabalho precisam estar próximas o suficiente dos laboratórios para perceber o que está por vir; é por isso que passamos nosso tempo em salas com elas — somente em outubro, em Munique, Zurique e Casablanca, com executivos dos clientes e seus desenvolvedores de um lado da mesa e as equipes da Anthropic e da OpenAI do outro, trabalhando em implantações reais em vez de assistir a palestras.

Chancerygate, uma incorporadora industrial e gestora de ativos de Londres, com cerca de 700 locatários e alguns 1,2 bilhão de libras sob gestão, é a evidência mais clara que tenho de que a terceira posição se sustenta. Um workshop realizado na primavera trouxe à tona os habituais gargalos administrativos: cem faturas de fornecedores por mês digitadas manualmente, uma hora e meia para validar as atas de todas as grandes reuniões, revisões de acordos de confidencialidade com cobertura inconsistente das cláusulas de risco, modelos de subscrição criados a partir da cópia de números extraídos de PDFs.

Em um sprint de duas semanas dentro de seu ambiente da Microsoft, uma equipe conjunta lançou quatro Agentes equipados com o Claude contra exatamente esses quatro problemas:

  • contas a pagar (80% a menos de tempo por fatura, mais de 90% de itens de linha correspondidos automaticamente),
  • Análise da NDA (de três dias a menos de duas horas),
  • inicialização da subscrição (de 25 horas a menos de três)
  • e notas da reunião (de uma hora e meia a trinta minutos).

Cada um ficou a cargo de um responsável, um usuário de teste e um mantenedor. Desde então, sua própria equipe — cerca de 25 pessoas treinadas, das quais cerca de dez utilizam os agentes diariamente — criou mais de vinte agentes adicionais, cada um em menos de meio dia, e agora está integrando o agente AP diretamente ao NetSuite e o agente NDA ao DocuSign.

“A equipe da Artefact foi brilhante”, afirmou Phil Price, seu diretor de FP&A, e “nos deixou em uma boa posição para continuarmos a construir e expandir por conta própria”. A primeira parte dessa frase é gentil. O importante é o segundo tempo.

A fronteira não é mais o modelo. É a distância entre o modelo e a sua manhã de segunda-feira. Se o(a) senhor(a) possui licenças do Claude ou do ChatGPT e ainda não consegue responder às três perguntas deste artigo — o que o modelo sabe sobre o(a) senhor(a), quem é o responsável pela adoção em cada departamento e quem desenvolve e mantém seus agentes —, então o(a) senhor(a) ainda não dispõe de uma capacidade de IA. O senhor possui uma assinatura. A boa notícia é que essa lacuna pode ser preenchida em semanas, e não em anos, por pessoas que decidiram que preenchê-la é sua função.

Ficaria feliz em saber em que pontos o senhor discorda: remi.sabonnadiere@artefact.com