Resumo
Reinforcement Learning (RL) é uma forma poderosa de construir modelos que aprender fazendo. Em vez de apenas se ajustarem a dados históricos, o RL otimiza decisões através de recompensas e ciclos de feedback—tanto da produção real quanto de simulações. O resultado: modelos que continuam a melhorar continuam a melhorar enquanto o mundo muda. Pense em aplicações que vão desde a tomada de decisão ao nível do AlphaGo até otimização de receita e lucro, estratégias de estoque e preços, e até mesmo sinalização de ações (com a governança adequada).
Aprendizagem por Reforço (RL) é uma abordagem de aprendizagem onde um agente toma ações num ambiente para maximizar uma recompensa recompensa. O modelo aprende regras de conduta (“policy”) que escolhem a melhor ação com base no estado atual.
Agente: o modelo que toma as decisões.
Ambiente: o mundo onde o modelo opera (mercado, loja online, cadeia de suprimentos, bolsa de valores).
Recompensa (reward): número que indica o quão boa foi uma ação (ex: margem maior, custos de estoque menores).
Política: uma estratégia que escolhe uma ação dada um estado.
Acrónimos explicados:
RL = Aprendizagem por Reforço
MDP = Processo de Decisão de Markov (estrutura matemática para RL)
MLOps = Operações de Aprendizagem de Máquina (lado operacional: dados, modelos, implementação, monitorização)
Aprendizagem Contínua: RL ajusta a política quando a procura, preços ou comportamento mudam.
Orientado à Decisão: Não apenas prever, mas otimizar ativamente do resultado.
Amigo da Simulação: Pode executar simulações de "e se" com segurança antes de entrar em produção.
Primeiro o Feedback: Usar KPIs reais (margem, conversão, rotatividade de stock) como recompensa direta.
Importante: AlphaFold é um avanço de aprendizagem profunda para o dobramento de proteínas; é Exemplo de RL por excelência AlphaGo/AlphaZero (tomada de decisão com recompensas). O ponto principal é: aprender através de feedback produz políticas superiores em ambientes dinâmicos.
Objetivo: máxima margem bruta com conversão estável.
Estado: tempo, stock, preço da concorrência, tráfego, histórico.
Ação: escolher o escalão de preço ou o tipo de promoção.
Recompensa: margem – (custos de promoção + risco de devolução).
Bónus: RL evita o “overfitting” à elasticidade de preço histórica porque explora.
Objetivo: nível de serviço ↑, custos de stock ↓.
Ação: ajustar pontos e tamanhos de encomenda.
Recompensa: faturação – custos de stock e de rutura de stock.
Objetivo: maximizar ROAS/CLV (Retorno sobre o Gasto em Publicidade / Valor de Vida do Cliente).
Ação: distribuição de orçamento por canais e criativos.
Recompensa: margem atribuída a curto e longo prazo.
Objetivo: ponderado pelo risco maximizar o retorno.
Estado: características de preço, volatilidade, eventos de calendário/macro, características de notícias/sentimento.
Ação: ajuste de posição (aumentar/diminuir/neutralizar) ou “nenhuma transação”.
Recompensa: P&L (Lucros e Perdas) – custos de transação – penalidade de risco.
Atenção: sem aconselhamento de investimento; garantir limites de risco rigorosos, modelos de slippage e conformidade.
É assim que garantimos aprendizagem contínua na NetCare:
Analisar
Auditoria de dados, definição de KPI, desenho de recompensas, validação offline.
Treinar
Otimização de política (ex: PPO/DDDQN). Determinar hiperparâmetros e restrições.
Simular
Gémeo digital ou simulador de mercado para e se e cenários A/B.
Operar
Implementação controlada (canário/gradual). Armazém de funcionalidades + inferência em tempo real.
Avaliar
KPIs em tempo real, deteção de desvio, salvaguardas/fairness, medição de risco.
Retreinar
Retreinamento periódico ou baseado em eventos com dados novos e feedback de resultados.
Modelos supervisionados clássicos preveem um resultado (ex: faturação ou procura). Mas a melhor previsão não leva automaticamente à melhor ação. RL otimiza diretamente no espaço de decisão com o KPI real como recompensa — e aprende com as consequências.
Em resumo:
Supervisionado: “Qual é a probabilidade de X acontecer?”
RL: “Qual ação maximiza o meu objetivo Agora e a longo prazo?”
Desenhe a recompensa corretamente
Combine KPIs de curto prazo (margem diária) com valor de longo prazo (CLV, saúde do estoque).
Adicione penalidades para risco, conformidade e impacto no cliente.
Limite o risco de exploração
Comece em simulação; vá para o ar com lançamentos canary e limites (ex: passo máximo de preço/dia).
Construa limites: stop-losses, limites de orçamento, fluxos de aprovação.
Evite desvio e vazamento de dados
Use um armazenamento de recursos com controle de versão.
Monitore desvio (as estatísticas mudam) e retreine automaticamente.
Gerencie MLOps e governança
CI/CD para modelos, pipelines reproduzíveis, explicabilidade e trilhas de auditoria.
Conecte-se aos frameworks de governança de TI/DORA e privacidade.
Escolha um caso de KPI bem definido e restrito (ex: precificação dinâmica ou alocação de orçamento).
Construa um simulador simples com as dinâmicas e restrições mais importantes.
Comece com uma política segura (baseado em regras) como linha de base; depois teste a política de RL lado a lado.
Meça ao vivo, em pequena escala (canário) e escale após o aumento comprovado.
Automatize o retreinamento (esquema + acionadores de eventos) e alertas de desvio.
Em NetCare combinamos estratégia, engenharia de dados e MLOps com RL baseada em agentes:
Descoberta e Desenho de KPI: recompensas, restrições, limites de risco.
Dados e Simulação: lojas de recursos, gémeos digitais, framework A/B.
Políticas de RL: de baseline → PPO/DDQN → políticas conscientes do contexto.
Pronto para Produção: CI/CD, monitorização, desvio, retreinamento e governação.
Impacto no Negócio: foco em margem, nível de serviço, ROAS/CLV ou P&L ajustado ao risco.
Quer saber qual ciclo de aprendizagem contínua traz mais resultados para a sua organização?
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A utilização de IA em processos de negócio está a tornar-se cada vez mais avançada, mas como pode ter a certeza de que os seus modelos de IA fazem previsões verdadeiramente fiáveis? A NetCare apresenta o Motor de Simulação de IA: uma abordagem poderosa que permite às organizações validar as suas previsões com base em dados históricos. Assim, sabe antecipadamente se os seus modelos de IA estão prontos para a prática.
Muitas empresas confiam na IA para fazer previsões – quer se trate de estimar riscos, prever mercados ou otimizar processos. Mas um modelo de IA é tão bom quanto a forma como foi testado.
Com o Motor de Simulação de IA, pode treinar modelos com dados históricos, executar simulações com diferentes fontes de dados (como notícias, indicadores económicos, redes sociais e sistemas internos) e, em seguida, comparar diretamente as previsões efetuadas com a realidade. Esta 'repetição digital' cria uma medida objetiva da fiabilidade dos seus modelos.
O Motor de Simulação de IA enquadra-se na visão mais ampla da NetCare:
Treinar, Simular, Analisar, Retreinar, Operar.
As empresas podem construir uma gémeo digital da sua organização com IA, simulando primeiro as futuras mudanças de negócio digitalmente antes de as implementar na prática. Leia também o nosso artigo detalhado sobre Gémeos Digitais e Estratégia de IA para mais contexto.
O que é único nesta abordagem: o motor de simulação torna as projeções compreensíveis e comprovadamente fiáveis. Ao comparar previsões baseadas em dados históricos com resultados efetivamente realizados, as organizações podem avaliar objetivamente a capacidade preditiva do seu modelo de IA e melhorá-la de forma direcionada. Por exemplo, num caso de ações, fica imediatamente claro quão perto um modelo se aproxima da realidade — e só quando a margem de erro é aceitavelmente pequena (por exemplo, <2%) é que o modelo está pronto para ser implementado operacionalmente.
O Motor de Simulação de IA é sempre adaptado ao seu caso de negócio e dados específicos. A NetCare fornece esta solução como um serviço personalizado, onde determinamos em conjunto consigo quais os dados, cenários e validações mais relevantes. Isto pode ser feito sob a forma de consultoria ou com base num preço fixo, dependendo das suas necessidades e da complexidade da tarefa.
Gostaria de saber o que o Motor de Simulação de IA pode fazer pela sua organização? Ou gostaria de discutir as possibilidades para o seu setor específico?
Entre em Contacto para uma demonstração sem compromisso ou mais informações.
Testes Retroativos: Definição, Como Funciona
O que é um Gémeo Digital
Com o surgimento de tecnologias de pesquisa baseadas em IA como ChatGPT, Perplexity e as AI Overviews do Google, a forma como as pessoas encontram informação online está a mudar fundamentalmente. Os motores de busca tradicionais mostram uma lista de links. Os motores de busca de IA fornecem a resposta diretamente. Isto tem grandes consequências para a criação, manutenção e posicionamento de websites.
O website clássico é estruturado em torno de navegação, SEO e conversão: uma página inicial, páginas de destino, chamadas para ação. Mas os utilizadores de pesquisa de IA ignoram tudo isso. Eles obtêm a informação diretamente do seu conteúdo, muitas vezes sem que um visitante alguma vez chegue ao seu site. O website como estação intermédia desaparece. O que resta é o conteúdo subjacente — textos, documentos, insights — que é recolhido e processado pela IA.
A pesquisa por IA não significa o fim dos websites, mas sim o fim do website como objetivo. O website torna-se uma camada de infraestrutura. Compare-o com a eletricidade: invisível, mas essencial. Algumas escolhas estratégicas:
Desenvolvemos um plugin que pode ajudar, ao apresentá-lo de forma estruturada a uma IA em várias línguas. E ainda por cima, gratuitamente.
Qual a diferença entre SEO tradicional e otimização para Pesquisa por IA?
O SEO tradicional foca-se na colocação de palavras-chave e backlinks. A Pesquisa por IA foca-se principalmente no valor do conteúdo, estrutura e fiabilidade.
Devo reconstruir todo o meu site?
Não, comece por melhorar o conteúdo nas páginas existentes. Adicione dados estruturados e atualize regularmente. Implemente também os chamados métodos de descoberta de IA
Como sei se o meu conteúdo está a ser usado por IA?
Verifique se o seu site é citado em resultados de IA (como Perplexity.ai) e monitore as análises. Use ferramentas como o GPTBot tracker ou logs do servidor, se necessário.
A pesquisa por IA exige uma nova perspetiva sobre a presença digital. Um website já não é uma pasta, mas sim uma fonte de dados, um centro de conhecimento e uma ponte para sistemas de IA. Pense menos em "páginas" e mais em "unidades de conteúdo". Garanta que a sua experiência é encontrável, legível e utilizável – tanto por pessoas como por IA.
🤖 Como é que isso funciona no futuro?
À medida que os utilizadores ganham cada vez mais confiança na qualidade das respostas dos chatbots de IA, estes assumirão cada vez mais tarefas. O chatbot não só dará respostas de forma independente, como também realizará transações. Fazer compras, contratar seguros, obter aconselhamento de um especialista, etc. As empresas devem antecipar-se a isto e garantir que a sua própria IA fornece respostas, emite orçamentos e comunica com os grandes LLMs da OpenAI e do Google, por exemplo. Isto já é possível? Certamente. Quer saber mais? Então, contacte-nos. contacto e, se for um agente de IA, saberá como nos encontrar, bem como o nosso chatbot AIR. Este já pode responder às suas perguntas, assim posso dormir descansado 😁
🤝 Precisa de ajuda para adaptar o seu website ao mundo da pesquisa por IA? NetCare ajuda-o estrategicamente e tecnicamente. Consulte também as dicas da OpenAI sobre webcrawlers
A aplicação da inteligência artificial (IA) cresce rapidamente e está cada vez mais entrelaçada no nosso dia a dia e em indústrias de alto risco, como saúde, telecomunicações e energia. Mas com grande poder vem grande responsabilidade: sistemas de IA, por vezes, cometem erros ou fornecem respostas incertas que podem ter grandes consequências.
A Themis AI do MIT, cofundada e liderada pela professora Daniela Rus do laboratório CSAIL, oferece uma solução inovadora. A sua tecnologia permite que os modelos de IA sejam capazes de “saber o que não sabem”. Isto significa que os sistemas de IA podem indicar quando estão incertos sobre as suas previsões, permitindo evitar erros antes que causem danos.
Porque é que isto é tão importante?
Muitos modelos de IA, mesmo os avançados, podem, por vezes, apresentar as chamadas “halucinações”—fornecendo respostas incorretas ou infundadas. Em setores onde as decisões têm um peso significativo, como diagnóstico médico ou condução autónoma, isto pode ter consequências desastrosas. A Themis AI desenvolveu a Capsa, uma plataforma que aplica a quantificação de incerteza (*uncertainty quantification*): mede e quantifica a incerteza da saída da IA de forma detalhada e fiável.
Como funciona?
Ao dotar os modelos de consciência da incerteza (*uncertainty awareness*), estes podem acompanhar as saídas com um rótulo de risco ou de fiabilidade. Por exemplo: um carro autónomo pode indicar que não está seguro sobre uma situação e, por conseguinte, ativar uma intervenção humana. Isto não só aumenta a segurança, como também a confiança dos utilizadores nos sistemas de IA.
capsa_torch.wrapper() onde o resultado consiste tanto na previsão quanto no risco:
Conclusão
equipa demonstra que o futuro da IA não se trata apenas de se tornar mais inteligente, mas principalmente de operar de forma mais segura e justa. Na NetCare, acreditamos que a IA só se torna verdadeiramente valiosa quando é transparente sobre as suas próprias limitações. Com ferramentas avançadas de quantificação de incerteza como a Capsa, também pode concretizar essa visão.
Deseja que os colegas obtenham respostas rápidas a perguntas sobre Produtos, políticas, TI, processos ou clientes? Então, um sistema de conhecimento interno com o seu próprio chatbot é ideal. Graças a Retrieval-Augmented Generation (RAG) este sistema é mais inteligente do que nunca: os colaboradores fazem perguntas em linguagem natural e o chatbot pesquisa diretamente na sua própria documentação. Isto pode ser feito de forma totalmente segura, sem que os dados vazem para terceiros – mesmo que utilize grandes modelos de linguagem da OpenAI ou Google.
RAG significa que um chatbot de IA primeiro pesquisa na sua fonte de conhecimento interna (documentos, wikis, manuais, políticas) e só depois gera uma resposta. Isto resulta em:
Configurar um sistema de conhecimento próprio pode ser feito com vários produtos, dependendo das suas preferências e requisitos de privacidade, escalabilidade e facilidade de uso.
Importante:
Muitas ferramentas, incluindo OpenWebUI e LlamaIndex, podem ligar modelos locais (on-premises) e na nuvem. Os seus documentos e pesquisas nunca saem da sua infraestrutura, a menos que o deseje!
A maioria dos sistemas de conhecimento modernos oferece uma função simples de carregamento ou sincronização.
Funciona, por exemplo, assim:
Avançado:
Ligações automáticas com SharePoint, Google Drive, Dropbox ou um servidor de ficheiros são perfeitamente possíveis com LlamaIndex ou Haystack.
Quer utilize modelos próprios ou grandes modelos de nuvem:
Para informações sensíveis, é recomendável usar modelos de IA no local (on-premises) ou dentro de uma nuvem privada. Mas mesmo ao implementar GPT-4 ou Gemini, pode configurar para que os seus documentos nunca sejam usados como dados de treino ou armazenados permanentemente pelo fornecedor.
Com OpenWebUI você constrói facilmente um sistema de conhecimento interno e seguro onde os colaboradores podem fazer perguntas a chatbots especializados. Pode carregar documentos, organizá-los por categoria e fazer com que diferentes chatbots atuem como especialistas na sua respetiva área. Saiba como aqui!
Vantagem: Ao categorizar, o chatbot (especialista) correto pode focar-se em fontes relevantes e garante que obtém sempre uma resposta adequada.
O OpenWebUI permite criar múltiplos chatbots, cada um com a sua especialidade ou função. Exemplos:
Quer executar rapidamente uma prova de conceito? Com, por exemplo, OpenWebUI e LlamaIndex, muitas vezes tem uma demonstração online numa só tarde!
Quer configurar de forma profissional, ligar ao seu TI existente, ou precisa de segurança real?
NetCare ajuda em cada etapa: desde a ajuda na escolha até à implementação, integração e formação.
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NetCare – O seu guia em IA, conhecimento e segurança digital
A inteligência artificial (IA) alterou fundamentalmente a forma como programamos. Os agentes de IA podem gerar, otimizar código e até ajudar na depuração. No entanto, existem algumas limitações que os programadores devem ter em mente ao trabalhar com IA.
À primeira vista, parece que a IA pode escrever código sem esforço. Funções e scripts simples são frequentemente gerados sem problemas. Mas assim que um projeto consiste em vários ficheiros e pastas, surgem problemas. A IA tem dificuldade em manter a consistência e a estrutura numa base de código maior. Isto pode levar a problemas como ligações em falta ou incorretas entre ficheiros e inconsistência na implementação de funções.
Os agentes de IA têm dificuldade em determinar a ordem correta do código. Podem, por exemplo, colocar inicializações no final de um ficheiro, o que causa erros de tempo de execução. Além disso, a IA pode definir sem hesitar múltiplas versões da mesma classe ou função dentro de um projeto, o que leva a conflitos e confusão.
Uma solução para isto é usar plataformas de código de IA que consigam gerir a memória e as estruturas de projeto. Isto ajuda a manter a consistência em projetos complexos. Infelizmente, estas funcionalidades nem sempre são aplicadas de forma consistente. Como resultado, a IA pode perder a coesão do projeto e introduzir duplicações indesejadas ou dependências incorretas durante a programação.
A maioria das plataformas de codificação de IA funciona com as chamadas 'tools' que o modelo de linguagem grande (LLM) pode invocar. Essas ferramentas baseiam-se num protocolo de padrão aberto (MCP). É, portanto, possível ligar um agente de codificação de IA a um IDE como o Visual Code. Opcionalmente, pode configurar localmente um LLM com llama ou ollama e escolher um servidor MCP para integrar. Os modelos podem ser encontrados em huggingface.
Para gerir melhor o código gerado por IA, os programadores podem usar extensões de IDE que supervisionam a correção do código. Ferramentas como linters, verificadores de tipo e ferramentas avançadas de análise de código ajudam a detetar e corrigir erros precocemente. Elas são um complemento essencial ao código gerado por IA para garantir a qualidade e a estabilidade.
Uma das principais razões pelas quais os agentes de IA continuam a repetir erros reside na forma como interpretam as APIs. Os modelos de IA necessitam de contexto e de uma descrição de função clara para gerar código eficaz. Isto significa que os prompts devem ser completos: devem conter não só os requisitos funcionais, mas também tornar explícito o resultado esperado e as condições limite. Para facilitar isto, pode guardar os prompts num formato padrão (MDC) e enviá-los por defeito para a IA. Isto é particularmente útil para regras de programação genéricas que utiliza, bem como para os requisitos funcionais e técnicos e a estrutura do seu projeto.
Produtos como FAISS e LangChain oferecem soluções para ajudar a IA a lidar melhor com o contexto. O FAISS ajuda, por exemplo, na pesquisa e recuperação eficientes de fragmentos de código relevantes, enquanto o LangChain ajuda na estruturação do código gerado por IA e na manutenção do contexto dentro de um projeto maior. Mas também aqui pode optar por configurar localmente com bases de dados vetoriais (RAC).
A IA é uma ferramenta poderosa para programadores e pode ajudar a acelerar os processos de desenvolvimento. No entanto, ainda não é verdadeiramente capaz de conceber e construir uma base de código mais complexa de forma independente, sem supervisão humana. Os programadores devem encarar a IA como um assistente que pode automatizar tarefas e gerar ideias, mas que ainda necessita de orientação e correção para alcançar um bom resultado.
Contacte-nos contacto para ajudar a configurar o ambiente de desenvolvimento, auxiliando as equipas a tirar o máximo proveito do ambiente de desenvolvimento e a dedicarem-se mais à engenharia de requisitos e ao design do que à depuração e escrita de código.
A Inteligência Artificial (IA) continuará a evoluir em 2025, exercendo um impacto cada vez maior no nosso quotidiano e no mundo empresarial. As principais tendências da IA demonstram como esta tecnologia atinge novos patamares. Aqui, discutimos alguns desenvolvimentos centrais que moldarão o futuro da IA.
Abaixo estão as 7 principais tendências em Inteligência Artificial para 2025
IA Agentiva refere-se a sistemas capazes de tomar decisões de forma independente dentro de limites predefinidos. Em 2025, os sistemas de IA tornar-se-ão cada vez mais autónomos, com aplicações em áreas como veículos autónomos, gestão da cadeia de suprimentos e até mesmo na saúde. Estes agentes de IA não são apenas reativos, mas também proativos, aliviando as equipas humanas e aumentando a eficiência.
Com o crescimento das aplicações de IA em ambientes em tempo real, como reconhecimento de voz e realidade aumentada, o tempo de inferência computacional torna-se um fator crucial. Em 2025, será dada grande atenção às otimizações de hardware e software para tornar os modelos de IA mais rápidos e energeticamente eficientes. Pense em chips especializados como as unidades de processamento de tensores (TPUs) e hardware neuromórfico que suportam a inferência com atraso mínimo.
Desde a introdução de modelos como GPT-4 e GPT-5, os modelos muito grandes continuam a crescer em tamanho e complexidade. Em 2025, estes modelos não só serão maiores, mas também otimizados para tarefas específicas, como análises jurídicas, diagnóstico médico e investigação científica. Estes modelos hipercomplexos oferecem precisão e compreensão contextual sem precedentes, mas também trazem desafios em termos de infraestrutura e ética.
No outro extremo do espectro, vemos uma tendência de modelos muito pequenos que são especificamente concebidos para computação de ponta (edge computing). Estes modelos são utilizados em dispositivos IoT, como termostatos inteligentes e dispositivos vestíveis de saúde. Graças a técnicas como a poda de modelos (model pruning) e a quantização, estes pequenos sistemas de IA são eficientes, seguros e acessíveis a uma vasta gama de aplicações.
As aplicações de IA em 2025 vão além dos domínios tradicionais, como o reconhecimento de imagem e voz. Pense na IA que apoia processos criativos, como o design de moda, arquitetura e até a composição musical. Além disso, vemos avanços em domínios como a química quântica, onde a IA ajuda na descoberta de novos materiais e medicamentos. Mas também na gestão de sistemas de TI completos, desenvolvimento de software e cibersegurança.
Através da integração da tecnologia cloud e de sistemas avançados de gestão de dados, os sistemas de IA têm acesso ao que quase parece ser uma memória infinita. Isto permite manter um contexto de longo prazo, essencial para aplicações como assistentes virtuais personalizados e sistemas complexos de atendimento ao cliente. Esta capacidade permite à IA oferecer experiências consistentes e conscientes do contexto ao longo de períodos mais longos. Na verdade, a IA recorda todas as conversas que alguma vez teve consigo. A questão é se também o deseja, pelo que deve haver também uma opção para redefinir partes ou a totalidade.
Embora a IA se torne cada vez mais autónoma, o fator humano continua a ser importante. A ampliação com o humano no circuito (Human-in-the-loop) garante que os sistemas de IA sejam mais precisos e fiáveis através da supervisão humana em fases críticas da tomada de decisão. Isto é particularmente importante em setores como a aviação, saúde e finanças, onde a experiência e o julgamento humano continuam a ser cruciais. Estranhamente, os testes com diagnósticos feitos por 50 médicos mostram que uma IA faz melhor e até melhor sozinha do que auxiliada por uma IA. Portanto, devemos aprender principalmente a fazer as perguntas certas.
Com a chegada do O1, a OpenAI deu o primeiro passo em direção a um LLM com capacidade de raciocínio. Este passo foi rapidamente superado pelo O3. Mas a concorrência também surge de um canto inesperado de Deepseek R1. Um modelo de raciocínio e aprendizado por reforço de código aberto que é muito mais barato do que os concorrentes americanos, tanto em termos de consumo de energia quanto de uso de hardware. Como isso teve um impacto direto no valor de mercado de todas as empresas relacionadas à IA, o tom para 2025 foi definido.
Como a NetCare pode ajudar com este tópico
A NetCare tem um histórico comprovado na implementação de inovações digitais que transformam processos de negócios. Com nossa vasta experiência em serviços e soluções de TI, incluindo serviços de TI gerenciados, segurança de TI, infraestrutura de nuvem e transformação digital, estamos bem equipados para apoiar as empresas em suas iniciativas de IA.
Nossa abordagem inclui:
Quais metas definir
Ao implementar a IA, é crucial estabelecer metas claras e alcançáveis que estejam alinhadas com sua estratégia de negócios geral. Aqui estão algumas etapas para ajudá-lo a definir essas metas:
Ao seguir estas etapas e colaborar com um parceiro experiente como a NetCare, você pode maximizar os benefícios da IA e posicionar sua organização para o sucesso futuro.
As tendências em IA para 2025 mostram como esta tecnologia se entrelaça cada vez mais no nosso dia a dia, resolvendo problemas complexos de formas que eram inimagináveis há apenas alguns anos. De IA agentiva avançada a capacidades de memória quase ilimitadas, estas evoluções prometem um futuro onde a IA nos apoia, enriquece e nos permite ultrapassar novas fronteiras. Leia também as notícias fascinantes sobre o novo LLM da OpenAI O3
A Inteligência Artificial (IA) continua a ter um impacto enorme na forma como trabalhamos e inovamos. Com o O3, a OpenAI introduz uma nova tecnologia pioneira que permite às empresas operar de forma mais inteligente, rápida e eficiente. O que significa este avanço para a sua organização e como pode aproveitar esta tecnologia? Continue a ler para descobrir.
O OpenAI O3 é a terceira geração da plataforma de IA avançada da OpenAI. Combina modelos de linguagem de ponta, automação poderosa e capacidades avançadas de integração. Enquanto as versões anteriores já eram impressionantes, o O3 eleva o desempenho a um novo patamar com foco em:
O OpenAI O3 foi concebido para agregar valor a uma vasta gama de processos empresariais. Eis algumas formas como pode ser implementado:
Com o O3, pode implementar chatbots inteligentes e assistentes virtuais para apoiar os clientes. Estes sistemas compreendem a linguagem natural melhor do que nunca, permitindo-lhes ajudar os clientes de forma mais rápida e eficaz.
As empresas podem usar o O3 para analisar grandes volumes de dados, gerar relatórios e partilhar insights. Isto facilita a tomada de decisões orientadas por dados.
O O3 ajuda os profissionais de marketing a gerar conteúdo persuasivo, desde publicações de blogue a anúncios. O modelo pode até fazer recomendações personalizadas com base nas preferências do utilizador.
Modelos de linguagem grandes são muito bons no desenvolvimento de software
Uma das características mais notáveis do OpenAI O O3 foca-se na facilidade de utilização. Mesmo empresas sem conhecimentos técnicos extensivos podem beneficiar do poder da IA. A implementação é simples graças à documentação abrangente, suporte de API e módulos de formação.
Além disso, foi dada grande atenção às diretrizes éticas. A OpenAI adicionou novas funcionalidades para prevenir o uso indevido, como filtros de conteúdo e controlos mais rigorosos sobre o output do modelo.
Na NetCare, compreendemos a importância da tecnologia para o sucesso do seu negócio. É por isso que oferecemos suporte em:
Com a nossa experiência, garantimos que a sua organização beneficia imediatamente das capacidades que a OpenAI O3 oferece.
A OpenAI O3 representa um novo marco na tecnologia de IA. Quer se trate de melhorar a experiência do cliente, otimizar processos ou gerar novos insights, as possibilidades são infinitas. Gostaria de saber mais sobre como a OpenAI O3 pode fortalecer o seu negócio? Entre em contacto com a NetCare e descubra o poder da IA moderna.
O futuro das organizações reside nos gémeos digitais: Transforme com inteligência artificial e fortaleça setores como saúde e finanças. A Inteligência Artificial (IA) é mais do que apenas ChatGPT. Embora 2023 tenha trazido a IA para a consciência pública graças ao avanço do chatbot da OpenAI, a IA evoluiu silenciosamente durante décadas, à espera do momento certo para brilhar. Hoje, é um tipo de tecnologia muito diferente — capaz de simular, criar, analisar e até democratizar, ultrapassando os limites do que é possível em praticamente todos os setores.
Mas o que pode a IA fazer exatamente, e como devem as empresas integrá-la nas suas estratégias? Vamos mergulhar no potencial, nos casos de uso e nos desafios da IA a partir de uma perspetiva de estratégia de TI.
A IA é capaz de feitos incríveis, como simular a realidade (através de Deep Learning e Reinforcement Learning), criar novo conteúdo (com modelos como GPT e GANs) e prever resultados analisando enormes conjuntos de dados. Setores como saúde, finanças e segurança já sentem o impacto:
Estes exemplos são apenas a ponta do iceberg. Desde imobiliário e seguros a atendimento ao cliente e sistema judicial, a IA tem o poder de revolucionar quase todos os aspetos das nossas vidas.
Uma das aplicações mais intrigantes da IA é a criação de gémeos digitais. Ao simular a realidade com dados operacionais, as empresas podem explorar com segurança o impacto da IA antes de a implementarem em grande escala. Os gémeos digitais podem representar um piloto, um juiz ou até mesmo um avaliador de crédito digital, permitindo que as empresas mitiguem riscos e integrem a IA gradualmente nas suas operações.
Quando as empresas procuram adotar a IA, devem considerar questões como “comprar, usar open source ou construir internamente?” e “como podemos capacitar os nossos atuais colaboradores com ferramentas de IA?”. É crucial ver a IA como uma forma de melhorar as capacidades humanas — não de as substituir. O objetivo final é criar consultores aumentados que apoiem a tomada de decisões sem sacrificar o aspeto humano.
Com grande poder vem grande responsabilidade. O Regulamento UE IA, entrou em vigor em 2024 e visa equilibrar a inovação com os direitos fundamentais e a segurança. As empresas devem pensar proativamente sobre o viés nos modelos de IA, a privacidade dos dados e as implicações éticas da implementação de tais tecnologias.
Considere o uso de dados sintéticos que são gerados por GANs para abordar o viés, e utilize ferramentas como SHAP ou LIME para construir sistemas de IA mais explicáveis. Precisamos de uma IA que apoie os objetivos e valores humanos — tecnologia que possa melhorar vidas em vez de as colocar em perigo.
A IA já determina como vivemos e trabalhamos. De acordo com a Gartner, seis das dez principais Tendências tecnológicas para 2024 estão relacionadas com a IA. Forrester prevê que o mercado de IA atingirá um valor de 227 mil milhões de dólares em 2030. As empresas precisam de descobrir agora como tirar a IA dos laboratórios e aplicá-la em casos de uso práticos.
O futuro não se trata de substituir pessoas, mas de criar um mundo onde IAs pessoais colaboram com IAs empresariais, as capacidades humanas são ampliadas e as indústrias são transformadas. A visão é clara: abrace a IA de forma responsável e aproveite o seu poder para um futuro mais eficiente e enriquecedor.
Como a NetCare pode ajudar com este tópico
A NetCare concebeu e desenvolveu esta estratégia. Muito antes de grandes empresas como Oracle e Microsoft terem esta ideia. Isso oferece uma vantagem estratégica em termos de velocidade, abordagem e visão de futuro.
Quais metas definir
Ao implementar um gémeo digital, é importante definir metas claras e mensuráveis. Considere os seguintes passos:
Porquê NetCare
A NetCare distingue-se ao combinar IA com uma abordagem centrada no cliente e um profundo conhecimento de TI. O foco está na entrega de soluções personalizadas que se alinham com as necessidades únicas da sua organização. Ao fazer parceria com a NetCare, pode confiar que as suas iniciativas de IA serão planeadas estrategicamente e executadas eficazmente, levando a melhorias sustentáveis e vantagem competitiva.
Mais Rápido, Mais Inteligente e Mais Sustentável No mundo do desenvolvimento de software, o código obsoleto pode ser um obstáculo à inovação e ao crescimento. O código legado é frequentemente construído a partir de décadas de patches, soluções alternativas e atualizações que outrora eram funcionais, mas agora são difíceis de manter.
Felizmente, existe um novo interveniente que pode ajudar as equipas de desenvolvimento a modernizar este código: a inteligência artificial (IA). Graças à IA, as empresas podem limpar, documentar e até converter código legado para linguagens de programação mais modernas de forma mais rápida, eficiente e precisa.
O código legado, escrito em linguagens ou com estruturas desatualizadas, acarreta vários desafios:
A modernização do código legado com IA oferece às empresas não só a oportunidade de beneficiar de novas tecnologias, mas também de minimizar riscos e poupar custos. Com a IA, é possível transformar gradualmente uma base de código legada numa infraestrutura moderna e preparada para o futuro, sem perder a funcionalidade subjacente.
Num mundo onde a tecnologia se desenvolve a um ritmo acelerado, as empresas podem construir uma valiosa vantagem através da IA, renovando o código obsoleto e posicionando-se como intervenientes inovadores nas suas áreas de atuação. A modernização do código legado é agora não só viável, mas também económica e eficiente em termos de tempo.
Precisa de ajuda para orientar e implementar a IA na modernização de código legado? Preencha o formulário de contacto e terei todo o gosto em explicar mais. Em média, um processo de modernização com IA é 5 vezes mais rápido do que sem IA. Isto supera largamente as plataformas no-code.
