As pessoas de negócios já estão tomando decisões realmente conscientes quanto aos investimentos em inteligência artificial generativa? Tudo indica que não. A partir desta edição, vão tomar. Primeiro, um artigo estabelece os cinco elementos-chave que podem mexer os ponteiros nessa área e responde a oito perguntas importantes (ou as mais importantes) relativas a custos e benefícios. Outro artigo ensina a avaliar projetos de machine learning com métricas de negócios, e não de desempenho técnico – é muito diferente! E a lógica pode valer para outras formas de IA. Um terceiro artigo explica que, diferentemente do que aconteceu em outras ondas tecnológicas, na atual onda d modelos de linguagem as organizações vão ter de se reinventar mesmo. Além disso, você vai aprender a não errar (e não frustrar todo mundo) nos concursos de incentivo a inovação – aqueles tão associados à erado crescimento exponencial – e também vai mergulhar na vertical healthcare com uma lição importantíssima: plataforma de saúde não pode ter os mesmos parâmetros das plataformas digitais de outros setores. Exemplo? Sai efeito de rede, entra efeito de aprendizado. Ah, e o melhor de tudo: ainda á tempo de o Brasil ser líder em IA – mas em um segmento específico. Confira!
O sucesso de escossistemas de negócios digitais em healthcare exige repensar a estratégia adotada por ecossistemas de outros setores. Exemplo? O efeito de rede deve ser trocado pelo efeito de aprendizado. Estudo mostra um processo de três etapas sob medida para essa indústria
Promover iniciativas do tipo virou um meio popular de engajar e motivar funcionários, em troca de incentivos para que desenvolvam e compartilhem ideias que beneficiem as organizações. O que poucos sabem é que a forma de estruturar os concursos afeta diretamente o resultado. Saiba como alcançar os objetivos desejados
O País não precisa perder o trem da IA como aconteceu em outras ondas tecnológicas: se direcionarmos bem leis e estratégias, dá tempo de liderarmos a frente da IA open source
A era digital já nos acostumou a mercados que se desenvolvem rápido. Mas nada parece ter sido tão veloz quanto os modelos de linguagem. Executivos de negócios devem entender a fundo cinco fatores que podem diferenciar um player na nova corrida – antes de tomar suas decisões
Cientistas de dados e líderes de negócios gastam tempo demais olhando métricas técnicas, quando deveriam dar mais atenção às métricas de negócios. São estas que mostram o real valor de um projeto de machine learning, por exemplo, e que ajudam a evitar falhas no sistema. Veja um exemplo prático disso em fraudes de cartão de crédito
No passado, grandes ondas tecnológicas trouxeram inovações que conviveram bem com a estrutura existente nas empresas. Mas esse não é o caso da IA generativa. As organizações podem acomodá-la melhor no dia a dia se fizerem adaptações, aqui sugeridas em três passos