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Qualidade de dados: por que correções isoladas não resolvem o problema de sua empresa
Um programa sustentável não começa pela tentativa de corrigir todos os dados, mas pela definição de prioridades, responsabilidades e mecanismos permanentes de decisão
#Dados
Como priorizar casos de uso de IA generativa com potencial real de gerar valor para o negócio
Ampla pesquisa global revela que impacto, viabilidade e adoção são mais importantes do que escolher a aplicação mais sofisticada
Carlos H.
O custo invisível da baixa qualidade de dados
Informações incorretas, duplicadas ou desatualizadas drenam produtividade, ampliam riscos e comprometem decisões. Tornar esse impacto mensurável é o primeiro passo para priorizar investimentos e proteger o retorno da transformação digital.
Carlos H.
Como identificar e priorizar oportunidades de alto valor em automação inteligente
Um guia para reconhecer processos em que a combinação de RPA, IA e orquestração gera maior impacto operacional e cria capacidade real de escala para o negócio
Carlos H.
Claude Meetup: aprendizados e reflexões do evento patrocinado pela Anthropic em São Paulo.
A IA evolui em ritmo exponencial, com modelos mais capazes, custos menores e agentes que executam processos completos. Conheça os aprendizados do Claude Meetup e os impactos dessa transformação nos negócios.
Carlos H.
DB conquista duas designations Microsoft em Dados, IA e Infraestrutura
Reconhecimento reforça a capacidade da DB de apoiar empresas da estratégia à operação, conectando dados, IA e cloud.
Seu RPA ainda trabalha pelo seu negócio?
Nos últimos anos, muitas empresas investiram em RPA para automatizar tarefas repetitivas, reduzir retrabalho e dar mais velocidade a processos operacionais. Em muitos casos, essa jornada começou com uma promessa clara: colocar bots em produção, economizar horas manuais e liberar pessoas para atividades de maior valor. Mas com o amadurecimento dessas iniciativas, novos desafios entraram no cenário e a pergunta deixou de ser apenas “quantos robôs temos em produção?” e passou a ser “quanto valor esses robôs ainda entregam para o negócio?”.
Carlos H.
Lloyds Banking Group amplia uso de IA em prevenção de fraudes em 2026.
O Lloyds Banking Group, grupo britânico de serviços financeiros dono de marcas como Lloyds Bank, Halifax, Bank of Scotland e Scottish Widows, anunciou a ampliação do uso de inteligência artificial em sua operação de prevenção a fraudes. A iniciativa combina agentes de IA com análise de risco em tempo real para ajudar a proteger sua base de cerca de 28 milhões de clientes no Reino Unido. Segundo a notícia, a solução foi construída por times de fraude, tecnologia, dados e risco, usando a plataforma interna Envoy, apoiada em infraestrutura do Google Cloud — a divisão de computação em nuvem e IA da Google.
Carlos H.
A armadilha da evolução acelerada em dados
Nos últimos anos, o varejo entrou em uma corrida para escalar dados, analytics e, mais recentemente, iniciativas de inteligência artificial. BI mais rápido, maior granularidade de análises, personalização em tempo real e decisões cada vez mais orientadas por informação tornaram-se prioridades estratégicas para sustentar crescimento e competitividade.
Carlos H.
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