![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/logo-la-jaune-et-la-rouge.png\"){kind=logo}
<\/a><\/span><\/div>Qual \u00e9 o DNA do Artefact?<\/h2><\/div>A Artefact \u00e9 uma consultoria de engenharia especializada em IA e data. L\u00edder europeu presente em 23 pa\u00edses, com forte presen\u00e7a na Fran\u00e7a, emprega 1.700 pessoas, das quais grande parte s\u00e3o engenheiros. A Artefact d\u00e1 suporte \u00e0s empresas clientes em seus projetos de IA e data, abrangendo quest\u00f5es estrat\u00e9gicas, como data governance, at\u00e9 o desenvolvimento e a implementa\u00e7\u00e3o de modelos.<\/p>\n
Nossas equipes compostas por cientistas, engenheiros de software e analistas data podem implementar uma ampla gama de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina em casos aplicados. O objetivo: operar em toda a cadeia de valor para que os clientes possam aproveitar totalmente a IA.<\/p>\n
O Artefact tamb\u00e9m tem outras facetas, como a Escola do Data, que se concentra na reciclagem de profissionais, e a organiza\u00e7\u00e3o de grandes eventos na Fran\u00e7a, como o AI for Health ou o Adopt AI.<\/p>\n<\/div>
Conte-nos sobre o Artefact do Research Center<\/h2><\/div>O centro de pesquisa \u00e9 dedicado \u00e0 pesquisa de c\u00f3digo aberto. Sua miss\u00e3o \u00e9 aprimorar a IA em aplicativos de neg\u00f3cios para torn\u00e1-la mais utiliz\u00e1vel e mais adequada \u00e0s necessidades. Nosso objetivo \u00e9 quebrar a percep\u00e7\u00e3o do aprendizado de m\u00e1quina como uma caixa preta incontrol\u00e1vel.<\/p>\n
Para isso, o centro est\u00e1 dividido em duas \u00e1reas de especializa\u00e7\u00e3o: matem\u00e1tica aplicada para aprimorar modelos a partir de uma perspectiva estat\u00edstica; e ci\u00eancia da administra\u00e7\u00e3o, que trata empresas e organiza\u00e7\u00f5es como objetos de estudo. Examinamos como elas adotam a tecnologia e imaginamos poss\u00edveis melhorias.<\/p>\n<\/div>
Como o senhor opera?<\/h2><\/div>Acima de tudo, realizamos pesquisas cient\u00edficas sem fins lucrativos. Nosso trabalho resulta em publica\u00e7\u00f5es cient\u00edficas e confer\u00eancias internacionais. Ao contr\u00e1rio da consultoria, que se move muito rapidamente, o centro de pesquisa opera em um cronograma mais longo. Criamos parcerias entre especialistas acad\u00eamicos e empresas que trazem desafios do mundo real. Essa correla\u00e7\u00e3o nos permite lidar com casos de uso concretos, acessando as bases data das empresas parceiras. O objetivo \u00e9 testar e aprimorar nossas metodologias nesses problemas de larga escala do mundo real.<\/p>\n<\/div>
Uma revolu\u00e7\u00e3o para o varejo?<\/h2><\/div>O varejo \u00e9 um setor com muito data, principalmente por meio de recibos de caixa. Ao se adaptar a essa estrutura, o artificial intelligence pode \u201cdecodificar\u201d o t\u00edquete, pois cada produto listado pode ser visto como uma palavra, conectada a outras.<\/p>\n
Isso nos permite prever os h\u00e1bitos dos consumidores e adaptar as lojas de acordo com eles. Podemos capturar intera\u00e7\u00f5es de produtos para, por exemplo, exibir produtos complementares juntos ou evitar a \u201ccanibaliza\u00e7\u00e3o\u201d entre produtos ou promo\u00e7\u00f5es. Estamos convencidos de que esse uso do data \u00e9 o futuro do varejo. A IA nunca substituir\u00e1 a experi\u00eancia e o know-how de um gerente de departamento ou de um parceiro de varejo, mas pode torn\u00e1-los ainda mais eficazes, trazendo insights valiosos do data.<\/p>\n<\/div>
Uma ferramenta crucial tamb\u00e9m no setor banc\u00e1rio?<\/h2><\/div>Mais uma vez, o Artefact n\u00e3o tem como objetivo substituir os analistas financeiros, que t\u00eam um excelente conhecimento de dom\u00ednio. Entretanto, eles n\u00e3o conseguem detectar todos os clientes vulner\u00e1veis ou fraudadores. Usando modelos de pontua\u00e7\u00e3o treinados no hist\u00f3rico do data, podemos sinalizar perfis de clientes incomuns e antecipar eventos negativos antes que se tornem problemas reais. Como os analistas precisam justificar suas decis\u00f5es, o que \u00e9 uma exig\u00eancia regulamentar, trabalhamos na cria\u00e7\u00e3o de sistemas de pontua\u00e7\u00e3o que sejam explic\u00e1veis e ofere\u00e7am motivos interpret\u00e1veis para perfis de alto risco.<\/p>\n<\/div>
Ent\u00e3o, a IA aprimora as capacidades humanas no trabalho?<\/h2><\/div>Com certeza. Costumo usar o exemplo do Google. Quando o senhor pesquisa algo on-line, ocorre uma an\u00e1lise. O aprendizado de m\u00e1quina consulta trilh\u00f5es de p\u00e1ginas da Web, algo imposs\u00edvel sem automa\u00e7\u00e3o. O tempo economizado pelo algoritmo representa todo o trabalho de base que os seres humanos n\u00e3o precisam mais fazer. A IA funciona de forma semelhante. Em \u00faltima an\u00e1lise, \u00e9 sempre o ser humano que escolhe adotar ou n\u00e3o o resultado e dar significado a ele. Isso come\u00e7ou com as pesquisas em livros, continuou com o surgimento da Internet e da Wikip\u00e9dia e agora continua com as tecnologias atuais. E isso n\u00e3o vai parar t\u00e3o cedo.<\/p>\n<\/div>
Quais s\u00e3o os desafios da IA generativa, na opini\u00e3o do senhor?<\/h2><\/div>Houve um ponto de virada, especialmente com o ChatGPT, na forma como o p\u00fablico adota novas tecnologias. Pela primeira vez, vimos algo ser adotado de baixo para cima: os funcion\u00e1rios come\u00e7aram a encontrar boas maneiras de usar o ChatGPT como uma ferramenta \u00fatil em seu trabalho. Do ponto de vista da Artefact, a quest\u00e3o principal \u00e9 enquadrar essas tecnologias em casos de uso espec\u00edficos. Em vez de usar uma ferramenta de uso geral para tudo, o objetivo \u00e9 criar aplicativos robustos para tarefas espec\u00edficas.<\/p>\n
No momento, esses modelos carecem de robustez, recuperam informa\u00e7\u00f5es da mem\u00f3ria de maneiras que n\u00e3o compreendemos totalmente, correndo o risco de gerar resultados inadequados ou at\u00e9 mesmo absurdos. Estamos trabalhando, por exemplo, em um \u00edndice de confian\u00e7a simples e confi\u00e1vel para exibir aos usu\u00e1rios. O objetivo \u00e9 evitar informa\u00e7\u00f5es enganosas e incentivar uma mentalidade cr\u00edtica em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s respostas do modelo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
A miss\u00e3o do Artefact Research Center \u00e9 promover um ecossistema de inova\u00e7\u00e3o em torno da IA e do data, incentivando a colabora\u00e7\u00e3o entre professores universit\u00e1rios e representantes de empresas parceiras internacionais. O objetivo: pesquisa de ponta impulsionada pelo data e pelas aplica\u00e7\u00f5es industriais de suas empresas parceiras.<\/p>","protected":false},"featured_media":595969,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-595833","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/595833","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/595969"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=595833"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=595833"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=595833"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Nossas equipes compostas por cientistas, engenheiros de software e analistas data podem implementar uma ampla gama de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina em casos aplicados. O objetivo: operar em toda a cadeia de valor para que os clientes possam aproveitar totalmente a IA.<\/p>\n
O Artefact tamb\u00e9m tem outras facetas, como a Escola do Data, que se concentra na reciclagem de profissionais, e a organiza\u00e7\u00e3o de grandes eventos na Fran\u00e7a, como o AI for Health ou o Adopt AI.<\/p>\n<\/div>
Conte-nos sobre o Artefact do Research Center<\/h2><\/div>O centro de pesquisa \u00e9 dedicado \u00e0 pesquisa de c\u00f3digo aberto. Sua miss\u00e3o \u00e9 aprimorar a IA em aplicativos de neg\u00f3cios para torn\u00e1-la mais utiliz\u00e1vel e mais adequada \u00e0s necessidades. Nosso objetivo \u00e9 quebrar a percep\u00e7\u00e3o do aprendizado de m\u00e1quina como uma caixa preta incontrol\u00e1vel.<\/p>\n
Para isso, o centro est\u00e1 dividido em duas \u00e1reas de especializa\u00e7\u00e3o: matem\u00e1tica aplicada para aprimorar modelos a partir de uma perspectiva estat\u00edstica; e ci\u00eancia da administra\u00e7\u00e3o, que trata empresas e organiza\u00e7\u00f5es como objetos de estudo. Examinamos como elas adotam a tecnologia e imaginamos poss\u00edveis melhorias.<\/p>\n<\/div>
Como o senhor opera?<\/h2><\/div>Acima de tudo, realizamos pesquisas cient\u00edficas sem fins lucrativos. Nosso trabalho resulta em publica\u00e7\u00f5es cient\u00edficas e confer\u00eancias internacionais. Ao contr\u00e1rio da consultoria, que se move muito rapidamente, o centro de pesquisa opera em um cronograma mais longo. Criamos parcerias entre especialistas acad\u00eamicos e empresas que trazem desafios do mundo real. Essa correla\u00e7\u00e3o nos permite lidar com casos de uso concretos, acessando as bases data das empresas parceiras. O objetivo \u00e9 testar e aprimorar nossas metodologias nesses problemas de larga escala do mundo real.<\/p>\n<\/div>
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Isso nos permite prever os h\u00e1bitos dos consumidores e adaptar as lojas de acordo com eles. Podemos capturar intera\u00e7\u00f5es de produtos para, por exemplo, exibir produtos complementares juntos ou evitar a \u201ccanibaliza\u00e7\u00e3o\u201d entre produtos ou promo\u00e7\u00f5es. Estamos convencidos de que esse uso do data \u00e9 o futuro do varejo. A IA nunca substituir\u00e1 a experi\u00eancia e o know-how de um gerente de departamento ou de um parceiro de varejo, mas pode torn\u00e1-los ainda mais eficazes, trazendo insights valiosos do data.<\/p>\n<\/div>
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No momento, esses modelos carecem de robustez, recuperam informa\u00e7\u00f5es da mem\u00f3ria de maneiras que n\u00e3o compreendemos totalmente, correndo o risco de gerar resultados inadequados ou at\u00e9 mesmo absurdos. Estamos trabalhando, por exemplo, em um \u00edndice de confian\u00e7a simples e confi\u00e1vel para exibir aos usu\u00e1rios. O objetivo \u00e9 evitar informa\u00e7\u00f5es enganosas e incentivar uma mentalidade cr\u00edtica em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s respostas do modelo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Para isso, o centro est\u00e1 dividido em duas \u00e1reas de especializa\u00e7\u00e3o: matem\u00e1tica aplicada para aprimorar modelos a partir de uma perspectiva estat\u00edstica; e ci\u00eancia da administra\u00e7\u00e3o, que trata empresas e organiza\u00e7\u00f5es como objetos de estudo. Examinamos como elas adotam a tecnologia e imaginamos poss\u00edveis melhorias.<\/p>\n<\/div>
Como o senhor opera?<\/h2><\/div>Acima de tudo, realizamos pesquisas cient\u00edficas sem fins lucrativos. Nosso trabalho resulta em publica\u00e7\u00f5es cient\u00edficas e confer\u00eancias internacionais. Ao contr\u00e1rio da consultoria, que se move muito rapidamente, o centro de pesquisa opera em um cronograma mais longo. Criamos parcerias entre especialistas acad\u00eamicos e empresas que trazem desafios do mundo real. Essa correla\u00e7\u00e3o nos permite lidar com casos de uso concretos, acessando as bases data das empresas parceiras. O objetivo \u00e9 testar e aprimorar nossas metodologias nesses problemas de larga escala do mundo real.<\/p>\n<\/div>
Uma revolu\u00e7\u00e3o para o varejo?<\/h2><\/div>O varejo \u00e9 um setor com muito data, principalmente por meio de recibos de caixa. Ao se adaptar a essa estrutura, o artificial intelligence pode \u201cdecodificar\u201d o t\u00edquete, pois cada produto listado pode ser visto como uma palavra, conectada a outras.<\/p>\n
Isso nos permite prever os h\u00e1bitos dos consumidores e adaptar as lojas de acordo com eles. Podemos capturar intera\u00e7\u00f5es de produtos para, por exemplo, exibir produtos complementares juntos ou evitar a \u201ccanibaliza\u00e7\u00e3o\u201d entre produtos ou promo\u00e7\u00f5es. Estamos convencidos de que esse uso do data \u00e9 o futuro do varejo. A IA nunca substituir\u00e1 a experi\u00eancia e o know-how de um gerente de departamento ou de um parceiro de varejo, mas pode torn\u00e1-los ainda mais eficazes, trazendo insights valiosos do data.<\/p>\n<\/div>
Uma ferramenta crucial tamb\u00e9m no setor banc\u00e1rio?<\/h2><\/div>Mais uma vez, o Artefact n\u00e3o tem como objetivo substituir os analistas financeiros, que t\u00eam um excelente conhecimento de dom\u00ednio. Entretanto, eles n\u00e3o conseguem detectar todos os clientes vulner\u00e1veis ou fraudadores. Usando modelos de pontua\u00e7\u00e3o treinados no hist\u00f3rico do data, podemos sinalizar perfis de clientes incomuns e antecipar eventos negativos antes que se tornem problemas reais. Como os analistas precisam justificar suas decis\u00f5es, o que \u00e9 uma exig\u00eancia regulamentar, trabalhamos na cria\u00e7\u00e3o de sistemas de pontua\u00e7\u00e3o que sejam explic\u00e1veis e ofere\u00e7am motivos interpret\u00e1veis para perfis de alto risco.<\/p>\n<\/div>
Ent\u00e3o, a IA aprimora as capacidades humanas no trabalho?<\/h2><\/div>Com certeza. Costumo usar o exemplo do Google. Quando o senhor pesquisa algo on-line, ocorre uma an\u00e1lise. O aprendizado de m\u00e1quina consulta trilh\u00f5es de p\u00e1ginas da Web, algo imposs\u00edvel sem automa\u00e7\u00e3o. O tempo economizado pelo algoritmo representa todo o trabalho de base que os seres humanos n\u00e3o precisam mais fazer. A IA funciona de forma semelhante. Em \u00faltima an\u00e1lise, \u00e9 sempre o ser humano que escolhe adotar ou n\u00e3o o resultado e dar significado a ele. Isso come\u00e7ou com as pesquisas em livros, continuou com o surgimento da Internet e da Wikip\u00e9dia e agora continua com as tecnologias atuais. E isso n\u00e3o vai parar t\u00e3o cedo.<\/p>\n<\/div>
Quais s\u00e3o os desafios da IA generativa, na opini\u00e3o do senhor?<\/h2><\/div>Houve um ponto de virada, especialmente com o ChatGPT, na forma como o p\u00fablico adota novas tecnologias. Pela primeira vez, vimos algo ser adotado de baixo para cima: os funcion\u00e1rios come\u00e7aram a encontrar boas maneiras de usar o ChatGPT como uma ferramenta \u00fatil em seu trabalho. Do ponto de vista da Artefact, a quest\u00e3o principal \u00e9 enquadrar essas tecnologias em casos de uso espec\u00edficos. Em vez de usar uma ferramenta de uso geral para tudo, o objetivo \u00e9 criar aplicativos robustos para tarefas espec\u00edficas.<\/p>\n
No momento, esses modelos carecem de robustez, recuperam informa\u00e7\u00f5es da mem\u00f3ria de maneiras que n\u00e3o compreendemos totalmente, correndo o risco de gerar resultados inadequados ou at\u00e9 mesmo absurdos. Estamos trabalhando, por exemplo, em um \u00edndice de confian\u00e7a simples e confi\u00e1vel para exibir aos usu\u00e1rios. O objetivo \u00e9 evitar informa\u00e7\u00f5es enganosas e incentivar uma mentalidade cr\u00edtica em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s respostas do modelo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Uma revolu\u00e7\u00e3o para o varejo?<\/h2><\/div>O varejo \u00e9 um setor com muito data, principalmente por meio de recibos de caixa. Ao se adaptar a essa estrutura, o artificial intelligence pode \u201cdecodificar\u201d o t\u00edquete, pois cada produto listado pode ser visto como uma palavra, conectada a outras.<\/p>\n
Isso nos permite prever os h\u00e1bitos dos consumidores e adaptar as lojas de acordo com eles. Podemos capturar intera\u00e7\u00f5es de produtos para, por exemplo, exibir produtos complementares juntos ou evitar a \u201ccanibaliza\u00e7\u00e3o\u201d entre produtos ou promo\u00e7\u00f5es. Estamos convencidos de que esse uso do data \u00e9 o futuro do varejo. A IA nunca substituir\u00e1 a experi\u00eancia e o know-how de um gerente de departamento ou de um parceiro de varejo, mas pode torn\u00e1-los ainda mais eficazes, trazendo insights valiosos do data.<\/p>\n<\/div>
Uma ferramenta crucial tamb\u00e9m no setor banc\u00e1rio?<\/h2><\/div>Mais uma vez, o Artefact n\u00e3o tem como objetivo substituir os analistas financeiros, que t\u00eam um excelente conhecimento de dom\u00ednio. Entretanto, eles n\u00e3o conseguem detectar todos os clientes vulner\u00e1veis ou fraudadores. Usando modelos de pontua\u00e7\u00e3o treinados no hist\u00f3rico do data, podemos sinalizar perfis de clientes incomuns e antecipar eventos negativos antes que se tornem problemas reais. Como os analistas precisam justificar suas decis\u00f5es, o que \u00e9 uma exig\u00eancia regulamentar, trabalhamos na cria\u00e7\u00e3o de sistemas de pontua\u00e7\u00e3o que sejam explic\u00e1veis e ofere\u00e7am motivos interpret\u00e1veis para perfis de alto risco.<\/p>\n<\/div>
Ent\u00e3o, a IA aprimora as capacidades humanas no trabalho?<\/h2><\/div>Com certeza. Costumo usar o exemplo do Google. Quando o senhor pesquisa algo on-line, ocorre uma an\u00e1lise. O aprendizado de m\u00e1quina consulta trilh\u00f5es de p\u00e1ginas da Web, algo imposs\u00edvel sem automa\u00e7\u00e3o. O tempo economizado pelo algoritmo representa todo o trabalho de base que os seres humanos n\u00e3o precisam mais fazer. A IA funciona de forma semelhante. Em \u00faltima an\u00e1lise, \u00e9 sempre o ser humano que escolhe adotar ou n\u00e3o o resultado e dar significado a ele. Isso come\u00e7ou com as pesquisas em livros, continuou com o surgimento da Internet e da Wikip\u00e9dia e agora continua com as tecnologias atuais. E isso n\u00e3o vai parar t\u00e3o cedo.<\/p>\n<\/div>
Quais s\u00e3o os desafios da IA generativa, na opini\u00e3o do senhor?<\/h2><\/div>Houve um ponto de virada, especialmente com o ChatGPT, na forma como o p\u00fablico adota novas tecnologias. Pela primeira vez, vimos algo ser adotado de baixo para cima: os funcion\u00e1rios come\u00e7aram a encontrar boas maneiras de usar o ChatGPT como uma ferramenta \u00fatil em seu trabalho. Do ponto de vista da Artefact, a quest\u00e3o principal \u00e9 enquadrar essas tecnologias em casos de uso espec\u00edficos. Em vez de usar uma ferramenta de uso geral para tudo, o objetivo \u00e9 criar aplicativos robustos para tarefas espec\u00edficas.<\/p>\n
No momento, esses modelos carecem de robustez, recuperam informa\u00e7\u00f5es da mem\u00f3ria de maneiras que n\u00e3o compreendemos totalmente, correndo o risco de gerar resultados inadequados ou at\u00e9 mesmo absurdos. Estamos trabalhando, por exemplo, em um \u00edndice de confian\u00e7a simples e confi\u00e1vel para exibir aos usu\u00e1rios. O objetivo \u00e9 evitar informa\u00e7\u00f5es enganosas e incentivar uma mentalidade cr\u00edtica em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s respostas do modelo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
A miss\u00e3o do Artefact Research Center \u00e9 promover um ecossistema de inova\u00e7\u00e3o em torno da IA e do data, incentivando a colabora\u00e7\u00e3o entre professores universit\u00e1rios e representantes de empresas parceiras internacionais. O objetivo: pesquisa de ponta impulsionada pelo data e pelas aplica\u00e7\u00f5es industriais de suas empresas parceiras.<\/p>","protected":false},"featured_media":595969,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-595833","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/595833","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/595969"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=595833"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=595833"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=595833"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Isso nos permite prever os h\u00e1bitos dos consumidores e adaptar as lojas de acordo com eles. Podemos capturar intera\u00e7\u00f5es de produtos para, por exemplo, exibir produtos complementares juntos ou evitar a \u201ccanibaliza\u00e7\u00e3o\u201d entre produtos ou promo\u00e7\u00f5es. Estamos convencidos de que esse uso do data \u00e9 o futuro do varejo. A IA nunca substituir\u00e1 a experi\u00eancia e o know-how de um gerente de departamento ou de um parceiro de varejo, mas pode torn\u00e1-los ainda mais eficazes, trazendo insights valiosos do data.<\/p>\n<\/div>
Uma ferramenta crucial tamb\u00e9m no setor banc\u00e1rio?<\/h2><\/div>Mais uma vez, o Artefact n\u00e3o tem como objetivo substituir os analistas financeiros, que t\u00eam um excelente conhecimento de dom\u00ednio. Entretanto, eles n\u00e3o conseguem detectar todos os clientes vulner\u00e1veis ou fraudadores. Usando modelos de pontua\u00e7\u00e3o treinados no hist\u00f3rico do data, podemos sinalizar perfis de clientes incomuns e antecipar eventos negativos antes que se tornem problemas reais. Como os analistas precisam justificar suas decis\u00f5es, o que \u00e9 uma exig\u00eancia regulamentar, trabalhamos na cria\u00e7\u00e3o de sistemas de pontua\u00e7\u00e3o que sejam explic\u00e1veis e ofere\u00e7am motivos interpret\u00e1veis para perfis de alto risco.<\/p>\n<\/div>
Ent\u00e3o, a IA aprimora as capacidades humanas no trabalho?<\/h2><\/div>Com certeza. Costumo usar o exemplo do Google. Quando o senhor pesquisa algo on-line, ocorre uma an\u00e1lise. O aprendizado de m\u00e1quina consulta trilh\u00f5es de p\u00e1ginas da Web, algo imposs\u00edvel sem automa\u00e7\u00e3o. O tempo economizado pelo algoritmo representa todo o trabalho de base que os seres humanos n\u00e3o precisam mais fazer. A IA funciona de forma semelhante. Em \u00faltima an\u00e1lise, \u00e9 sempre o ser humano que escolhe adotar ou n\u00e3o o resultado e dar significado a ele. Isso come\u00e7ou com as pesquisas em livros, continuou com o surgimento da Internet e da Wikip\u00e9dia e agora continua com as tecnologias atuais. E isso n\u00e3o vai parar t\u00e3o cedo.<\/p>\n<\/div>
Quais s\u00e3o os desafios da IA generativa, na opini\u00e3o do senhor?<\/h2><\/div>Houve um ponto de virada, especialmente com o ChatGPT, na forma como o p\u00fablico adota novas tecnologias. Pela primeira vez, vimos algo ser adotado de baixo para cima: os funcion\u00e1rios come\u00e7aram a encontrar boas maneiras de usar o ChatGPT como uma ferramenta \u00fatil em seu trabalho. Do ponto de vista da Artefact, a quest\u00e3o principal \u00e9 enquadrar essas tecnologias em casos de uso espec\u00edficos. Em vez de usar uma ferramenta de uso geral para tudo, o objetivo \u00e9 criar aplicativos robustos para tarefas espec\u00edficas.<\/p>\n
No momento, esses modelos carecem de robustez, recuperam informa\u00e7\u00f5es da mem\u00f3ria de maneiras que n\u00e3o compreendemos totalmente, correndo o risco de gerar resultados inadequados ou at\u00e9 mesmo absurdos. Estamos trabalhando, por exemplo, em um \u00edndice de confian\u00e7a simples e confi\u00e1vel para exibir aos usu\u00e1rios. O objetivo \u00e9 evitar informa\u00e7\u00f5es enganosas e incentivar uma mentalidade cr\u00edtica em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s respostas do modelo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Ent\u00e3o, a IA aprimora as capacidades humanas no trabalho?<\/h2><\/div>Com certeza. Costumo usar o exemplo do Google. Quando o senhor pesquisa algo on-line, ocorre uma an\u00e1lise. O aprendizado de m\u00e1quina consulta trilh\u00f5es de p\u00e1ginas da Web, algo imposs\u00edvel sem automa\u00e7\u00e3o. O tempo economizado pelo algoritmo representa todo o trabalho de base que os seres humanos n\u00e3o precisam mais fazer. A IA funciona de forma semelhante. Em \u00faltima an\u00e1lise, \u00e9 sempre o ser humano que escolhe adotar ou n\u00e3o o resultado e dar significado a ele. Isso come\u00e7ou com as pesquisas em livros, continuou com o surgimento da Internet e da Wikip\u00e9dia e agora continua com as tecnologias atuais. E isso n\u00e3o vai parar t\u00e3o cedo.<\/p>\n<\/div>
Quais s\u00e3o os desafios da IA generativa, na opini\u00e3o do senhor?<\/h2><\/div>Houve um ponto de virada, especialmente com o ChatGPT, na forma como o p\u00fablico adota novas tecnologias. Pela primeira vez, vimos algo ser adotado de baixo para cima: os funcion\u00e1rios come\u00e7aram a encontrar boas maneiras de usar o ChatGPT como uma ferramenta \u00fatil em seu trabalho. Do ponto de vista da Artefact, a quest\u00e3o principal \u00e9 enquadrar essas tecnologias em casos de uso espec\u00edficos. Em vez de usar uma ferramenta de uso geral para tudo, o objetivo \u00e9 criar aplicativos robustos para tarefas espec\u00edficas.<\/p>\n
No momento, esses modelos carecem de robustez, recuperam informa\u00e7\u00f5es da mem\u00f3ria de maneiras que n\u00e3o compreendemos totalmente, correndo o risco de gerar resultados inadequados ou at\u00e9 mesmo absurdos. Estamos trabalhando, por exemplo, em um \u00edndice de confian\u00e7a simples e confi\u00e1vel para exibir aos usu\u00e1rios. O objetivo \u00e9 evitar informa\u00e7\u00f5es enganosas e incentivar uma mentalidade cr\u00edtica em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s respostas do modelo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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No momento, esses modelos carecem de robustez, recuperam informa\u00e7\u00f5es da mem\u00f3ria de maneiras que n\u00e3o compreendemos totalmente, correndo o risco de gerar resultados inadequados ou at\u00e9 mesmo absurdos. Estamos trabalhando, por exemplo, em um \u00edndice de confian\u00e7a simples e confi\u00e1vel para exibir aos usu\u00e1rios. O objetivo \u00e9 evitar informa\u00e7\u00f5es enganosas e incentivar uma mentalidade cr\u00edtica em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s respostas do modelo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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