Boa parte das empresas ainda não percebeu que já usa inteligência artificial em larga escala, só que nas contas pessoais dos colaboradores. Neste artigo, mostro o que os dados mais recentes dizem sobre esse hábito, por que a responsabilidade por ele é da empresa e não do funcionário, e como um diagnóstico bem feito, seguido de uma ferramenta que funcione como gestora de toda a IA da casa, devolve o controle sem tirar a produtividade.
Por Elaine Coelho. O que os cases da Palmsoft ensinam sobre complexidade, contexto e continuidade, na sequência de "Por que tantos projetos de dados e IA param no relatório?"
Por Elaine Coelho. Análise de dados, otimização de processos e inteligência artificial só geram resultado quando a solução é desenhada para o problema específico de cada empresa e chega, de fato, à operação. Neste artigo, explico por que não existe projeto de dados "de prateleira" e por que vale procurar uma equipe experiente, capaz de ir além do relatório e colocar a solução em produção.
Por Elaine Coelho. Neste artigo, que fecha a série sobre IA nas empresas, falo sobre o que acontece depois que a estratégia e a governança estão no papel: o uso da IA no dia a dia de cada colaborador. Defendo que esse uso precisa ser cuidado e acompanhado como qualquer outro recurso da empresa, com ferramentas aprovadas, formação e liderança presente, e mostro como modelos de IA rodando dentro de casa podem ajudar a gastar menos tokens e manter os dados mais perto de quem é responsável por eles.
Por Elaine Coelho. A inteligência artificial só é tão boa quanto os dados que a alimentam, e por isso a governança deixou de ser um assunto só da TI. Neste artigo, falo sobre os desafios de controlar dados críticos quando a IA entra na rotina, proponho uma forma prática de organizar essas informações e defendo que o uso consciente da IA é, antes de tudo, uma escolha de cultura.
Por Elaine Coelho. Agentes de IA agilizam tarefas do dia a dia, mas o retorno de verdade aparece quando a inteligência artificial é aplicada aos processos que pesam no custo de produção e na margem. Neste artigo, defendo que a escolha de onde usar IA seja tratada como decisão de investimento e alerto para um risco pouco discutido: o uso de IAs pessoais por colaboradores, que pode expor dados da empresa sem que ela perceba.
Pesquisa assinada pelo nosso CTO, Dennis Kerr Coelho, em parceria com a UFSC e a Petrobras, e publicada pelo IEEE, comparou a simulação de Monte Carlo com uma rede neural híbrida para prever o tempo de perfuração e completação de poços. A lição: quando há incerteza, uma única resposta não basta.
Artigo do nosso CTO, Dennis Kerr Coelho, mostra como mapas, dados do IBGE e da NASA e simulação de sinal apontam os melhores lugares para instalar antenas LoRa. Sensores espalhados pela cidade e pelo campo medem clima, água, energia e segurança. Mas esses dados só viram decisão se chegarem a algum lugar. E é aí que entra uma pergunta simples, com resposta nada simples: onde instalar as antenas?
Pesquisa assinada pelo nosso CTO, Dennis Kerr Coelho, e publicada pelo IEEE, testou redes neurais e algoritmos de agrupamento sobre dados reais das rodovias do Distrito Federal. O resultado mostra que, em IA, entender os dados vale tanto quanto escolher o algoritmo.
Agentes de IA podem trazer grande valor quando um processo exige interpretação, tomada de decisão dinâmica e integração entre diferentes sistemas. Porém, nem toda tarefa precisa desse nível de autonomia: em fluxos previsíveis, regras tradicionais e automações costumam ser mais simples, seguras e eficientes. O melhor resultado surge quando IA, software e supervisão humana são combinados de acordo com a necessidade real de cada processo.
