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No cenário em evolução da IA empresarial, o surgimento de sistemas agênticos marca uma mudança fundamental. Os agentes de IA são aplicativos autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs) capazes de raciocínio, memória e ação. Eles não são mais respondedores passivos à entrada do usuário; são tomadores de decisão ativos que influenciam os processos de negócios em tempo real. Mas com a autonomia vem o risco, e com o risco vem a necessidade de supervisão estruturada. Nesse novo paradigma, a supervisão dos sistemas de tecnologia não é mais opcional, é fundamental.

À medida que a pesquisa muda progressivamente para mecanismos de conversação, como ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude ou Perplexity, as marcas precisam repensar fundamentalmente como elas existem on-line. A visibilidade se torna fundamental: não se trata mais de agradar aos algoritmos do Google, mas de aparecer em respostas geradas, sintetizadas e contextualizadas.

A IA generativa reduziu os tempos de entrega: o que levava oito horas agora leva três. Mas para onde vão as cinco horas restantes?

Algo sutil, mas sísmico, está acontecendo no software empresarial. Durante anos, o SaaS prosperou com a experiência do usuário (UX) - interfaces bem elaboradas, projetadas para orientar os seres humanos em fluxos de trabalho cada vez mais complexos.

Durante décadas, a consultoria prosperou com a apresentação de apresentações de slides polidas, repletas de estruturas e referências.

Há muito tempo, as marcas invejam os montes de data primários que ficam dentro dos sistemas dos varejistas. O comprador médio se inscreve em cerca de 13 programas de fidelidade, mas permanece ativo em apenas metade deles, de modo que o “relacionamento” geralmente para na caixa registradora.

O processo de Planejamento de Vendas e Operações (S&OP) visa alinhar os departamentos de vendas, operações e finanças em torno de um plano integrado e viável. Mais do que uma agenda mensal, o S&OP é um ciclo contínuo que busca antecipar o futuro e preparar a organização para enfrentá-lo com eficiência. Hoje, a Inteligência Artificial (IA) já é uma realidade em partes desse processo - especialmente no planejamento da demanda. Mas seu potencial vai além: à medida que evoluímos na maturidade analítica e na integração entre equipes e data, a IA pode se tornar uma engrenagem central para decisões mais rápidas, precisas e alinhadas à realidade do negócio.

À medida que o futuro da publicidade evolui rapidamente, também evolui a maneira como entendemos e alcançamos os consumidores. O Google está inaugurando uma nova era de métricas de pesquisa que fornecem insights mais granulares e acionáveis para os profissionais de marketing. Duas novas métricas, User Searches e Ad Opportunities, estão na vanguarda dessa transformação, impulsionadas por avanços em IA e recursos de pesquisa multimodal.

A rápida ascensão da IA Generativa (GenAI), impulsionada por sofisticados Modelos de Linguagem Ampla (LLMs), chamou a atenção global, demonstrando recursos notáveis na criação de conteúdo, resumo e interação. As empresas estão explorando e integrando ativamente essas ferramentas para aumentar a produtividade e abrir novos caminhos para a comunicação. No entanto, o foco exclusivo na GenAI ignora a próxima mudança sísmica no artificial intelligence: a Agentic AI.

No atual cenário de negócios implacavelmente competitivo, a agilidade e a tomada de decisões informadas são fundamentais. A capacidade de acessar e aproveitar rapidamente a inteligência coletiva de uma organização pode ser o diferencial crítico entre prosperar e apenas sobreviver. No entanto, sob a superfície de muitas empresas encontra-se um dreno significativo e frequentemente subestimado da produtividade e da inovação: o desafio generalizado do conhecimento fragmentado e inacessível.

Na recente Artefact Data & AI Summit em Dubai, Vincent Luciani, cofundador e presidente executivo da Artefact, compartilhou suas percepções sobre o cenário em evolução da artificial intelligence. Este artigo aborda os principais pontos da sessão de Vincent, incluindo a comoditização da IA, seu impacto na força de trabalho, os desafios e oportunidades associados e as recomendações estratégicas para as organizações.

Imagine um cenário em que cada ponto data operacional de uma indústria seja continuamente capturado, organizado, escalável e livre de ameaças cibernéticas. Esse é o conceito de convergência de TI/OT (Tecnologia da Informação/Tecnologia Operacional), uma evolução em que a sinergia entre o data e a tecnologia otimiza a eficiência, a segurança e a inovação na manufatura, possibilitando um data de alta qualidade e uma segurança robusta que apoiam decisões confiáveis e estratégicas.

A missão do Artefact Research Center é promover um ecossistema de inovação em torno da IA e do data, incentivando a colaboração entre professores universitários e representantes de empresas parceiras internacionais. A meta: pesquisa de ponta impulsionada pelo data e pelas aplicações industriais de suas empresas parceiras.

Vincent Luciani, cofundador e presidente executivo da Artefact, enfatiza que a artificial intelligence (IA) 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 IA, na Salle Gaveau, em Paris, na terça-feira, 29 de abril.

Nenhuma estratégia é eficaz sem medição! Escolher projetos, avaliar o desempenho de agentes de IA ou as alucinações da máquina: explicações detalhadas sobre a governança que o senhor precisa implementar para se destacar da multidão graças ao 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, engenheiros de software e desenvolvedores de front-end da data, garantindo que sua equipe esteja na vanguarda da tecnologia, com treinamento e curiosidade no centro de sua abordagem.

A IA 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.