Nos últimos 18 meses, a 'IA 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. Ele 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 de data da era do dashboard por uma pilha de IA. O último State of Data & Analytics da Salesforce indica que 84% dos líderes de data e analytics dizem que suas estratégias precisam de uma revisão completa antes que as ambições de IA possam ser bem-sucedidas. Os líderes estimam que 26% de seu data não é confiável, apenas 43% relatam estruturas formais de data governance 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 bloqueados no data não estruturado. 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 ampliados.
Os varejistas operam em um ambiente competitivo e dinâmico, enfrentando desafios que vão desde a sensibilidade aos preços até a logística complexa. Para prosperar, eles precisam adotar soluções inovadoras que simplifiquem as operações e aumentem a satisfação do cliente. Este artigo explora como os agentes AI - sistemas autônomos que observam, raciocinam e agem - estão redefinindo o varejo e posicionando o setor para seu próximo nível de competitividade.
Durante duas décadas, o Master Data Management (MDM) proporcionou às organizações uma única fonte de verdade para clientes, produtos e fornecedores, para que a análise e as operações pudessem ser executadas em data limpo e governado.
Quando uma empresa líder global em comércio de commodities procurou acelerar sua transformação de IA, ela recorreu à Artefact para transformar o potencial em desempenho mensurável. O objetivo era tornar a IA generativa uma ferramenta de produtividade diária em todos os departamentos e, ao mesmo tempo, garantir governança robusta, conformidade e mudança cultural duradoura.
A cada década, aproximadamente, a maneira como as empresas se organizam muda silenciosamente - não por meio de grandes anúncios, mas por meio de uma série de decisões acumuladas que, de repente, revelam um novo padrão. Vimos isso com a transformação digital nos anos 2000, quando o data e a conectividade se tornaram o tecido da empresa moderna. Depois veio a revolução ágil, que redefiniu a forma como as equipes colaboram, iteram e entregam valor. Cada mudança não alterou apenas ferramentas ou processos - mudou o que acreditávamos ser possível sobre o trabalho em si.
Na Artefact, desenvolvemos uma metodologia comprovada para ajudar as empresas a passar da exploração para o impacto sustentável. Este artigo explica a jornada, os desafios e as etapas pragmáticas para o sucesso.
Como as organizações podem passar da experimentação para a escala real com a IA generativa e agêntica? Nos últimos dois anos, muitas empresas lançaram pilotos promissores, mas esbarraram em um obstáculo ao tentar operacionalizá-los. A dificuldade não está mais no acesso à tecnologia. Hoje, o desafio está em dimensionar a IA de forma responsável e eficaz em toda a organização. Para isso, as empresas devem olhar além dos casos de uso individuais e se concentrar na transformação holística. Há quatro dimensões críticas que determinam o sucesso: Processos, Pessoas, Plataforma e Posição: os 4Ps da Agentics.
