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Artefact paper Artefact AI agênica na área da saúde: acelerando o marketing farmacêutico centrado nos profissionais de saúde, desde a percepção até o resultado”

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.

Artefact paper Artefact “ESG em ação: transformando data de sustentabilidade data inteligência 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.

O futuro da AI agênica AI dos gráficos de conhecimento?

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.

Moldando a estratégia de AI no setor de energia e indústria

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.

Anúncios AI: O futuro da publicidade

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.

Plataformas Data para a era agêntica

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.

Enriquecendo a experiência DIY: Como a ADEO usa AI para conectar conteúdo e conhecimento

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.

MotherDuck explicado: Como a solução de AI e análise de última geração se encaixa em sua pilha de Data

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.

Como AI está mudando a pesquisa e o que isso significa para clientes, profissionais de marketing e marcas

AI está transformando a pesquisa, deslocando-a da classificação e da recuperação para o raciocínio e a síntese. Este whitepaper mapeia essa evolução, explica a mecânica dos modelos de linguagem ampla (LLMs) e define as implicações para os profissionais de marketing e as marcas. No centro do novo cenário de medição está o triângulo dourado do MROI: A modelagem do mix de marketing (MMM) fornece a visão estratégica, quantificando o impacto do marketing nas vendas e oferecendo otimizadores e simuladores para orientar a alocação do orçamento. O teste de incrementalidade valida se as campanhas realmente geram resultados adicionais, usando experimentos de teste versus controle para estabelecer a causalidade. Ele também calibra os modelos MMM e de atribuição. A atribuição informa a otimização em voo, atribuindo crédito nas jornadas do cliente. Em 2025, os modelos avançados usam mecanismos de aprendizagem profunda e atenção para capturar as interações do canal de forma mais eficaz. Essas metodologias são mais eficientes quando usadas em conjunto: MMM para planejamento de longo prazo, incrementalidade para verdade básica e atribuição para agilidade em tempo real. As empresas também enfrentam a decisão entre soluções internas e soluções SaaS. O armazenamento interno proporciona personalização e controle, mas exige talento e investimento, enquanto o SaaS oferece velocidade e conhecimento especializado. A escolha certa depende dos recursos e da maturidade data . Exemplos do mundo real destacam as práticas recomendadas: O Meridian, do Google, apresenta um kit de ferramentas MMM de código aberto para melhorar a calibração, a medição do topo do funil e a correção de viés. A Accor usa testes de incrementalidade para questionar suposições e otimizar a alocação de orçamento. A Nike demonstra o poder da persistência e da mudança cultural, incorporando a medição aos processos e democratizando os insights. Artefact enfatiza a regra 95-5, mostrando como a medição do patrimônio da marca vincula o crescimento de longo prazo à eficiência do desempenho de curto prazo. Olhando para o futuro, cinco tendências moldarão a mensuração: melhor qualidade data , novas estruturas para mídia de varejo e TV conectada, MMM interno com testes, abordagens que priorizam a privacidade e métricas baseadas na atenção. A conclusão é clara: a medição de marketing é agora um facilitador estratégico. Integrando metodologias, incorporando-as à cultura e concentrando-se no desempenho e na marca, os CMOs podem defender seus orçamentos e desbloquear o crescimento sustentável.