Em uma era em que cada interação com o cliente gera um data , a transformação do marketing não se resume mais à adoção de tecnologia, mas sim à inteligência. A próxima evolução do marketing digital não é definida por ferramentas isoladas, mas pela forma como data AI de maneira integrada para criar um crescimento significativo e mensurável.
O novo e-book Artefact, intitulado “The Agentic AI in Healthcare: Accelerating Pharma’s HCP-Centric Marketing from Insight to Outcome” (A AI da AI agênica na área da saúde: acelerando o marketing farmacêutico centrado no profissional de saúde, da percepção ao resultado), demonstra que AI agênica AI um grande passo à frente na resolução desses desafios. Enquanto AI generativa tradicional AI na criação de conteúdo, AI agênica AI agir. Ela recebe metas e restrições, raciocina estrategicamente e executa tarefas de forma autônoma, dentro dos limites da conformidade e data aprovadas. AI agênica AI AI uma ferramenta de produtividade para um motor de desempenho empresarial.
Na última década, a sustentabilidade passou da periferia da reputação corporativa para o centro do desempenho empresarial. O novo e-book Artefact, ESG em ação: como converter data ambientais, sociais e de governança (ESG) data inteligência empresarial, documenta essa transição por meio de entrevistas semiestruturadas com líderes executivos de empresas globais como Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec e Schenker, bem como insights da OCDE e data em sustentabilidade e data Artefact.
À medida que as empresas se apressam em operacionalizar AI, a maioria descobre que sua data nunca foi projetada para o raciocínio autônomo. Hoje, até 80% do tempo AI é gasto no data e no alinhamento de esquemas, um sintoma de infraestruturas construídas para armazenamento, não para compreensão. Sem uma base que capture relações e significados, os agentes permanecerão poderosos, mas cegos. Com AI se tornando participantes ativos nos fluxos de trabalho das empresas, a natureza e a escala data estão evoluindo.
Nos últimos 18 meses, a " AI geradora" dominou todas as sessões de estratégia de nível C. Mas e se essa já for uma conversa antiga? Nos setores industrial e de energia, a discussão está mudando rapidamente de GenAI para Agentic AI. Não se trata apenas de uma atualização incremental; é um novo paradigma, que deixa de simplesmente aumentar as tarefas e passa a reinventar completamente os principais processos industriais.
Quando a OpenAI anunciou o Atlas, seu novo navegador com tecnologia ChatGPT, ela não lançou apenas mais um produto. Ela abriu uma porta que leva à próxima era da interação humano-computador e, inevitavelmente, a uma nova fronteira para a publicidade.
A maioria das empresas não está pronta para substituir uma pilha data da era dos painéis por uma pilha de AI . O último State of Data & Analytics da Salesforce indica que 84% dos líderes de data e análises dizem que suas estratégias precisam de uma revisão completa antes que as ambições de AI possam ser bem-sucedidas. Os líderes estimam que 26% de seus data não são confiáveis, apenas 43% relatam estruturas formais de governança data e cerca de 50% não estão confiantes em sua capacidade de gerar e fornecer insights oportunos. Ao mesmo tempo, 70% acreditam que os insights mais valiosos estão presos em data não estruturados. A conclusão é direta: o obstáculo não é o entusiasmo, mas a base, e essa base precisa mudar antes que os sistemas agênticos possam ser dimensionados.
A otimização do sortimento é um processo crítico no varejo que envolve a seleção do mix ideal de produtos para atender à demanda do consumidor, levando em conta as diversas restrições logísticas envolvidas. Os varejistas precisam ter certeza de que estão oferecendo os produtos certos, nas quantidades certas e no momento certo. Ao aproveitar os data e as percepções dos consumidores, os varejistas podem tomar decisões informadas sobre quais itens estocar, como gerenciar o estoque e quais produtos priorizar com base nas preferências dos clientes, nas tendências sazonais e nos padrões de vendas.
A MotherDuck estende o desempenho analítico do DuckDB para a cloud com recursos colaborativos, oferecendo desempenho quatro vezes mais rápido do que o BigQuery e economia de custos em relação aos data warehouses tradicionais por meio de preços sem servidor e pagos por uso. Após o anúncio da nova região europeia de cloud da MotherDuck, ficamos impressionados com seu desempenho e preços atraentes. A MotherDuck já pode ser integrada às suas camadas de ouro para acelerar o atendimento de casos de uso data e, ao mesmo tempo, economizar custos. Veja o benchmark de desempenho.
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