Neste artigo, detalhamos as 5 principais palestras e insights do Friends of Search 2026, destacando as conclusões mais práticas para navegar no cenário em evolução de SEO e orientado por IA.
Durante décadas, o placemaking na Grã-Bretanha foi regido tanto pelo julgamento quanto pela metodologia. Os profissionais falam de "caráter", "vibração" e da elusiva "sensação" de uma paisagem urbana; qualidades refinadas por meio da experiência, do uso humano e do instinto profissional, em vez de métricas formalizadas. O praticante bem-sucedido geralmente era aquele que tinha visto lugares suficientes para reconhecer o que funcionava, mesmo quando os mecanismos causais permaneciam parcialmente intangíveis.
A AI está reformulando a prática profissional em todo o ambiente construído, e a profissão de topógrafo não é exceção. Com a Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS) tendo publicado seu primeiro padrão profissional Responsible Use of Artificial Intelligence in Surveying Practice (em vigor a partir de 9 de março de 2026), a questão para muitas empresas não é mais se envolver com a AI, mas como fazê-lo de uma forma que seja compatível, considerada e profissionalmente defensável.
Na era do AI, a vantagem competitiva definitiva não é a fluência tecnológica, mas a conexão humana. Com base no recente painel Women@Artefact, este artigo explora como os profissionais podem se tornar "à prova de AI", aproveitando a tecnologia inclusiva como o Fierté AI, liberando tempo para o pensamento estratégico, adotando jornadas de carreira autênticas e mudando da orientação tradicional para o patrocínio ativo.
A Red Hat construiu um negócio de $34 bilhões com base no Linux. A IBM a comprou. O que o negócio validou foi uma hipótese que se manteve por quatro décadas: a de que as empresas que extraem enorme valor do código compartilhado, por interesse próprio, continuariam financiando os projetos dos quais dependiam. Essa hipótese agora está sob estresse. Não porque alguém tenha decidido parar de financiar o código-fonte aberto. Porque o setor que mais o financiou - SaaS - está sendo desmantelado pelo setor que mais depende dele - AI.
Em um artigo anterior, explorei como oito equipes de pesquisa independentes convergiram para o mesmo insight: em vez de criar sistemas de memória em torno do modelo, treine o próprio modelo para gerenciar a memória como uma habilidade aprendida. O treinamento pós-memória - usando o aprendizado por reforço na fase pós-treinamento - produz agentes que decidem o que armazenar, excluir, consolidar e recuperar, tudo otimizado para a conclusão da tarefa.
O treinamento pós-memória tem sido meu foco principal nos últimos meses. Se você acompanhou meus textos recentes sobre gerenciamento de contexto, arquiteturas de memória e a questão recorrente de por que os agentes se degradam depois dos 50 anos, este artigo é o ponto de convergência desses tópicos. O padrão original era bastante claro. Oito equipes de pesquisa independentes chegaram à mesma conclusão: parar de criar sistemas de memória em torno do modelo e treinar o próprio modelo para gerenciar a memória como uma habilidade aprendida. Essa convergência foi significativa.
Quando olhamos para trás em 2025, uma coisa fica clara: o artificial intelligence e o data não são mais ferramentas experimentais que ficam nas bordas das organizações. Elas entraram de forma decisiva no núcleo de como as empresas operam, competem e criam valor. O ritmo de adoção conta a história. Até o final de 2025, aproximadamente uma em cada seis pessoas em todo o mundo havia usado ferramentas generativas de AI, de acordo com o Relatório de Difusão de AI da Microsoft. Nas empresas, o ímpeto foi ainda maior, com quase 70% das organizações globais implantando o AI generativo em pelo menos uma função de negócios até a metade do ano. O que começou como pilotos isolados evoluiu rapidamente para recursos incorporados que afetam a tomada de decisões, o envolvimento do cliente e a eficiência operacional.
No cenário da aviação de alto risco, o desempenho dentro do prazo (OTP) é uma das principais alavancas da lucratividade operacional. Para uma companhia aérea de nível 1, o impacto financeiro do atraso operacional atingiu um limite crítico. A partir de 2024/2025, um único minuto de atraso custa em média $100,76 em despesas operacionais diretas.
