Até pouco tempo atrás, a engenharia de data e a IA eram disciplinas distintas, com uma divisão clara de responsabilidades: os engenheiros de data criavam pipelines, limpavam os dados de data e os repassavam aos cientistas de data, que treinavam os modelos. As duas equipes falavam línguas diferentes, utilizavam ferramentas diferentes e, muitas vezes, pertenciam a organogramas distintos.

Em 1º de julho de 2026, Alex Karp, da Palantir, participou de um programa da CNBC e disse o que a maioria dos líderes empresariais pensa em particular, mas raramente afirma ao vivo: sobre o modelo de consumo de tokens que a OpenAI e a Anthropic popularizaram, "algo deu completamente errado". No dia anterior, a Palantir havia publicado um manifesto de nove pontos sobre "soberania da IA" e o associou a um acordo para executar os modelos abertos Nemotron da Nvidia em ambientes confidenciais e isolados do governo dos EUA, controlados pelo próprio cliente.

A inteligência nunca foi tão barata. O pensamento nunca foi tão caro. Infelizmente, a maioria das organizações destina recursos para a primeira e negligencia a segunda. Conteúdo gerado por IA nunca foi tão fácil de identificar, como o senhor provavelmente já sabe. Basta dar uma olhada em uma apresentação ou ler as três primeiras linhas de um e-mail para saber imediatamente se foi escrito por uma pessoa ou por uma IA. Isso só ficará mais evidente à medida que os modelos forem aprimorados.

Por meio de conversas com líderes, formuladores de políticas, clientes e parceiros em Nairóbi e Kigali, o Artefact explora uma convicção forte: a África não está atrasada em matéria de IA; está à beira de um novo salto tecnológico.

Em apenas alguns anos, a IA generativa passou de uma novidade a se tornar o principal ponto de acesso. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) já atraem cerca de 45 bilhões de visitas por mês, o equivalente a 56% do volume de buscas tradicionais, que se mantém estável há anos.