A missão do Artefact Research Center é promover um ecossistema de inovação em torno de AI e data , incentivando a colaboração entre professores universitários e representantes de empresas parceiras internacionais. O objetivo: pesquisa de ponta impulsionada por data e aplicações industriais de suas empresas parceiras.
Descubra como a Agentic AI está gerando vantagens práticas e estratégicas para profissionais de marketing digital e data . Da otimização autônoma de campanhas às experiências personalizadas dos clientes, essa tecnologia capacita sua equipe a se concentrar na inovação de alto impacto.
Vincent Luciani, cofundador e presidente executivo da Artefact, enfatiza que artificial intelligence AI) deve ser integrada de forma concreta aos processos coletivos de uma empresa, se quiser proporcionar ganhos reais de produtividade. O empresário participará do MKIA, um evento organizado pela Maddyness e dedicado à AI, na Salle Gaveau, em Paris, na terça-feira, 29 de abril.
Nenhuma estratégia é eficaz sem medição! Escolher projetos, avaliar o desempenho dos agentes AI ou as alucinações da máquina: explicações detalhadas sobre a governança que você precisa implementar para se destacar da multidão graças à artificial intelligence.
Em julho de 2024, Robin foi promovido a CTO da Artefact France por sua profunda experiência em tecnologia e habilidades de gerenciamento. Ele agora lidera uma grande equipe de cientistas data , engenheiros de software e desenvolvedores de front-end, garantindo que sua equipe esteja na vanguarda da tecnologia, com treinamento e curiosidade no centro de sua abordagem.
AI está evoluindo rapidamente para um futuro em que os usuários não pensem mais em modelos, modos ou ferramentas. Em vez disso, os sistemas estão se tornando dinamicamente adaptáveis, ajustando automaticamente a profundidade do raciocínio, selecionando as ferramentas certas e gerenciando recursos em tempo real com base na complexidade da tarefa.
À medida que os agentes AI lidam cada vez mais com tarefas como redação de e-mails ou resolução de problemas de atendimento ao cliente, um desafio se torna claro: como esses agentes podem se comunicar de forma eficaz, não apenas com humanos, mas também com os sistemas de software dos quais dependem?
O surgimento de agentes AI nas empresas ocorre em dois níveis: aumento da produtividade individual por meio de agentes de tarefas e redefinição de fluxos de trabalho coletivos por meio de agentes de fluxo de trabalho. Embora essas inovações prometam ganhos de eficiência, elas também apresentam desafios estruturais. Sem uma estratégia bem orquestrada, as organizações correm o risco de uma proliferação descontrolada de agentes e dependências operacionais críticas.
À medida que os agentes AI assumem cada vez mais tarefas como redigir e-mails ou resolver problemas de atendimento ao cliente, enfrentamos um desafio fundamental: como esses agentes se comunicam de forma eficaz, não apenas com humanos, mas com os ecossistemas de software dos quais dependem?
