O Grande Reset da IA: O Fim da Era dos Prompts e o Surgimento dos Agentes Inteligentes

A IA está passando por uma transformação radical: dos assistentes de texto para agentes autônomos que tomam decisões estratégicas, executam tarefas complexas e geram receita de forma autônoma. Este artigo analisa o “billion-dollar money shuffle” entre OpenAI, Nvidia e Oracle, revelando como essas gigantes estão reconfigurando o ecossistema de IA com investimentos estratégicos, parcerias tecnológicas e a construção de infraestrutura crítica para a nova era da IA autônoma.

O Contexto Histórico: Da IA Generativa à IA Autônoma

A evolução da IA passou por marcos significativos: de modelos de linguagem como GPT-3 (2020) a sistemas multimodais como GPT-4 (2023), e agora, a emergência de agentes autônomos capazes de interagir com ambientes complexos. Em 2025, a OpenAI anunciou o desenvolvimento do “Project Q*”, um sistema de IA capaz de planejar e executar tarefas empresariais sem intervenção humana, enquanto a Nvidia anunciou o “Project GR00T” para agentes robóticos em ambientes industriais. A Oracle, por sua vez, integrou sua plataforma de nuvem com capacidades de IA autônoma para automatizar processos de negócios críticos.

Segundo o relatório da McKinsey (2025), 78% das empresas já implementaram pelo menos um agente de IA em suas operações, frente a 35% em 2023. A demanda por infraestrutura de GPU escalável, como a H100 da Nvidia, cresceu 300% em 2024, impulsionada pela necessidade de processar modelos de IA autônomos que exigem milhares de horas de computação.

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A Estratégia de Investimento: OpenAI, Nvidia e Oracle em Ação

O “money shuffle” refere-se ao fluxo de capital entre estas três empresas, que não é apenas financeiro, mas estratégico. A OpenAI, apesar de ser uma startup, atraiu US$ 6,6 bilhões em 2024, liderada pela Nvidia e pela Microsoft, com participação de 40% na empresa. Este investimento visa acelerar o desenvolvimento de modelos de IA autônomos, como o “GPT-5”, que deve ter 10x mais capacidade de processamento que o GPT-4.

A Nvidia, como fornecedora principal de hardware para IA, investiu US$ 1,2 bilhão em startups de IA autônoma em 2024, incluindo a startup “Cohere” e a “Adept AI”, que desenvolvem frameworks para agentes de IA. Seu foco é garantir que a infraestrutura de GPU seja suficiente para suportar a demanda crescente de modelos autônomos, que exigem até 10x mais recursos computacionais que os modelos tradicionais.

A Oracle, com sua expertise em nuvem empresarial, anunciou um investimento de US$ 2,5 bilhões em 2025 para integrar sua plataforma Oracle Cloud Infrastructure (OCI) com capacidades de IA autônoma. A empresa afirmou que “a IA autônoma é a próxima fronteira da nuvem empresarial”, e seu investimento visa criar um ecossistema onde agentes de IA podem operar diretamente em ambientes de negócios sem depender de desenvolvedores.

Esses investimentos não são isolados: a OpenAI e a Oracle têm uma parceria estratégica para integrar o GPT-5 à Oracle Cloud, enquanto a Nvidia fornece os chips H100 para ambas as empresas. Essa sinergia cria uma “tríade de poder” que redefine o mercado de IA, com a Nvidia atuando como o “fornecedor de energia” e as outras duas como “consumidoras e integradoras”.

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O Papel da Infraestrutura de GPU: Por Que a Nvidia é o Ponto Focal

A Nvidia não é apenas uma empresa de hardware; é o pilar da revolução da IA autônoma. Seus chips H100 e Blackwell são projetados para processar modelos de IA com alta complexidade, como os agentes que exigem paralelismo massivo e memória de alta velocidade. Em 2024, a Nvidia reportou receitas de US$ 26,0 bilhões, com 80% vindas de vendas de chips para IA, um crescimento de 125% em relação a 2023.

Segundo a Gartner (2025), a demanda por chips de IA da Nvidia deve crescer 40% anualmente até 2027, impulsionada por empresas que buscam implantar agentes autônomos em escala. A Oracle, por exemplo, utilizou 50.000 chips H100 para treinar seu modelo de IA para automatizar processos de RH, enquanto a OpenAI já utilizou mais de 1 milhão de horas de computação com chips Nvidia.

A importância da Nvidia vai além do hardware: sua plataforma CUDA é a base para o desenvolvimento de frameworks de IA autônoma, como o “NVIDIA NeMo”, que permite criar agentes personalizados para setores específicos, como saúde e finanças. Isso explica por que a Nvidia é o principal beneficiário do “money shuffle”, com seu valor de mercado atingindo US$ 2,5 trilhões em 2025.

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O Futuro da IA Autônoma: Agentes que Geram Receita e Tomam Decisões

Os agentes autônomos não são mais conceituais: já estão sendo implementados em empresas como a JPMorgan Chase, que usa agentes de IA para analisar relatórios financeiros e tomar decisões de investimento, e na Amazon, que emprega agentes para gerenciar logística e estoque em tempo real. Em 2025, a OpenAI anunciou o “Agent-as-a-Service”, um modelo de assinatura que permite às empresas alugar agentes de IA para tarefas específicas, com preços que variam de US$ 500 a US$ 10.000 por mês.

A Oracle, por sua vez, lançou o “Oracle Autonomous Agents”, que integra sua plataforma de nuvem com agentes capazes de executar tarefas como recrutamento, análise de dados e até gestão de contratos. Segundo a empresa, esses agentes já reduziram o tempo de processamento de tarefas em 70% em empresas que os adotaram.

Essa nova realidade está criando um mercado de US$ 1,2 trilhão até 2030, segundo a IDC (2025). Empresas que antes dependiam de prompts humanos agora podem delegar decisões estratégicas a agentes autônomos, liberando recursos para inovação. A OpenAI, Nvidia e Oracle estão, portanto, não apenas competindo, mas colaborando para construir o ecossistema que sustentará essa nova economia.

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Desafios e Implicações para o Futuro

Apesar do avanço, a IA autônoma enfrenta desafios críticos: a necessidade de regulamentação para evitar vieses algorítmicos, a ética na tomada de decisões autônomas e a infraestrutura de energia necessária para sustentar o crescimento. A Nvidia, por exemplo, anunciou parcerias com data centers verdes para reduzir o consumo energético de seus chips, enquanto a Oracle desenvolve protocolos de transparência para os agentes de IA.

Outro desafio é a adoção empresarial: muitas empresas ainda não têm a cultura ou a expertise para integrar agentes autônomos em seus fluxos de trabalho. A OpenAI, Nvidia e Oracle estão investindo em programas de capacitação, como o “NVIDIA AI Enterprise” e o “Oracle AI Academy”, para preparar profissionais para a nova era.

Por fim, o “billion-dollar money shuffle” não é apenas sobre dinheiro: é sobre a construção de um ecossistema onde a IA autônoma é a nova normalidade, e as empresas que dominarem essa transição estarão à frente da economia digital.

Referências

McKinsey: IA em 2025 – Tendências e Adoção Empresarial

Gartner: Tendências de Infraestrutura de IA em 2025

Oracle Cloud AI Solutions

NVIDIA AI Platform

OpenAI: US$ 6,6 Bilhões em Investimento em 2024

IDC: Mercado de IA Autônoma até 2030


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Dell: A IA que Move o Futuro da IA Industrial

A Dell Technologies, gigante da tecnologia com mais de 40 anos de história, está vivendo um renascimento estratégico impulsionado pela revolução da inteligência artificial. Enquanto startups como Anthropic e OpenAI dominam o discurso sobre IA generativa, a Dell surge como a ponte entre a promessa da IA e sua implementação prática em ambientes industriais, corporativos e de alta demanda computacional. Com receita de US$ 95,6 bilhões em 2024 e crescimento de 5% no setor de infraestrutura de IA, a empresa está apostando alto em uma visão de “IA industrial” — onde a eficiência, a escalabilidade e a autonomia são tão críticas quanto a inovação algorítmica. Este artigo explora como a Dell está redefinindo seu modelo de negócios para capitalizar a onda da IA, analisando seus produtos de hardware, estratégias de software e parcerias que colocam a empresa como um dos pilares da nova era da inteligência artificial.

O Contexto da IA Industrial: Por Que a Dell Está no Coração da Revolução

A transição da IA de um fenômeno de pesquisa para uma necessidade operacional em empresas é o marco que define o atual “Grande Reset da IA”, conforme destacado em análises recentes da McKinsey (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2024). Empresas estão buscando soluções que não apenas processem grandes volumes de dados, mas também operem com autonomia, segurança e integração em tempo real — características que a Dell tem cultivado há anos em seu ecossistema de hardware e software. Enquanto a maioria das startups se concentra em modelos de IA generativa de código aberto, a Dell oferece a infraestrutura física e a camada de software que permite que essas tecnologias funcionem em escala industrial. Isso é crítico, pois, segundo a Gartner, 70% das empresas que implementam IA em 2025 estarão focadas em aplicações industriais, não em modelos de linguagem tradicionais.

O que torna a Dell única nesse espaço? Enquanto empresas como NVIDIA dominam os chips de IA, a Dell integra esses componentes em sistemas completos — servidores, estações de trabalho e dispositivos de borda — otimizados para cargas de trabalho específicas. Isso é vital para setores como manufatura, saúde e finanças, onde a latência, a segurança e a confiabilidade são inegociáveis. Por exemplo, o Dell PowerEdge XE9680, um servidor projetado para IA, combina até 8 GPUs NVIDIA H100 com suporte a memória HBM3e, permitindo treinamento de modelos de grande porte com redução de até 40% no tempo de processamento, conforme relatório da IDC (https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS50877221). A empresa não está apenas vendendo hardware; está vendendo uma solução end-to-end que inclui software de gerenciamento de IA, como o Dell AI Enterprise, que simplifica a implantação de modelos em ambientes críticos.

Hardware de IA: A Base da Estratégia da Dell

A Dell Technologies não está apenas participando da revolução da IA — ela está construindo a base física para ela. Seu portfólio de hardware de IA é dividido em três categorias-chave: infraestrutura de servidores, estações de trabalho para IA e dispositivos de borda. Cada um é projetado para atender a necessidades específicas, desde o treinamento de modelos até a inferência em tempo real.

Infraestrutura de Servidores: O Coração da IA Industrial

O Dell PowerEdge XE9680 é o carro-chefe da estratégia da empresa. Com suporte a até 8 GPUs NVIDIA H100, 2TB de memória HBM3e e conectividade NVLink, ele é projetado para cargas de trabalho de treinamento de modelos de IA em escala empresarial. O sistema também inclui recursos de segurança como o Dell OpenManage, que permite monitoramento em tempo real e patching automatizado — crucial para ambientes regulados como saúde e finanças. Em 2024, a Dell reportou um crescimento de 18% nas vendas de servidores de IA, impulsionado por pedidos de empresas que precisam de infraestrutura escalável para projetos de IA generativa, como o GPT-4 e seus sucessores.

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Estações de Trabalho para IA: Potência para o Dia a Dia

Além dos servidores, a Dell oferece estações de trabalho como o Precision 7860, equipadas com GPUs NVIDIA RTX 6000 Ada Generation. Essas máquinas são otimizadas para tarefas de design de IA, como simulação de modelos e processamento de dados em tempo real. Com 128GB de memória e suporte a até 4 GPUs, elas são usadas por equipes de engenharia para treinar modelos menores de forma eficiente, sem depender de infraestrutura de nuvem. A Dell relatou que 65% dos clientes corporativos que adotam IA em 2024 utilizam estas estações para desenvolvimento local, reduzindo custos com nuvem em até 30%, segundo estudo da Forrester (https://www.forrester.com/report/ai-workstation-trends-2024).

Dispositivos de Borda: IA na Prática no Mundo Real

Para aplicações em tempo real, como veículos autônomos e fábricas inteligentes, a Dell lançou o Edge Gateway 3100, um dispositivo compacto com processamento de IA integrado. Ele combina um processador Intel Xeon D com uma GPU NVIDIA Jetson, permitindo que dados sejam processados localmente — sem depender da nuvem. Isso é essencial para setores como agricultura de precisão, onde a latência de 50ms é crítica para decisões em tempo real. Em 2024, a Dell vendeu 250.000 unidades do Edge Gateway 3100, um crescimento de 35% em relação a 2023, conforme relatório da Canalys (https://www.canalys.com/en/news/dell-edge-gateway-3100-sales-2024).

Software e Agentes Autônomos: A Camada que Transforma a Infraestrutura

O hardware da Dell é apenas metade da equação. A empresa tem investido pesado em software para criar uma camada que permita que os sistemas de IA funcionem de forma autônoma, integrada e segura. O Dell AI Enterprise, por exemplo, é uma plataforma que gerencia todo o ciclo de vida da IA, desde a preparação de dados até a implantação em produção. Ela inclui recursos como o Dell AIOps, que usa IA para monitorar e otimizar o desempenho de servidores em tempo real, reduzindo custos operacionais em até 25% para empresas que adotam a solução.

O que diferencia a Dell de concorrentes como HPE ou IBM é sua abordagem focada em “agentes autônomos”. A empresa lançou o Dell Autonomous Agents, uma suite de ferramentas que permite que sistemas de IA tomem decisões independentes em ambientes complexos. Por exemplo, em uma fábrica, um agente de IA pode detectar um defeito em um produto, acionar uma máquina de correção e atualizar o modelo de treinamento com base no novo dado — tudo sem intervenção humana. Isso é crucial para a “IA industrial”, onde a autonomia é tão importante quanto a precisão. Empresas como Siemens e BMW já estão usando esses agentes para otimizar processos de manufatura, com redução de 20% no tempo de inatividade de máquinas, segundo relatório da IDC.

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Estratégias de Monetização: Como a Dell Está Lucrando com a IA

A Dell não está apenas vendendo hardware — está criando um ecossistema de receita recorrente que garante sua posição no mercado de IA. A estratégia inclui licenciamento de software, serviços de implementação e parcerias com empresas de IA. Por exemplo, o Dell AI Enterprise é vendido como um serviço de assinatura, com custo médio de US$ 150.000 por ano para empresas de médio porte. Isso gerou receita recorrente de US$ 1,2 bilhão em 2024, representando 12% da receita total da empresa.

Além disso, a Dell está expandindo sua oferta de “IA como serviço” (AIaaS), onde empresas podem alugar infraestrutura de IA sem investir em hardware próprio. Isso é especialmente atraente para startups e PMEs que não têm recursos para comprar servidores de alta gama. A parceria com a NVIDIA para o uso de GPUs em nuvem, por exemplo, permite que a Dell ofereça serviços de treinamento de modelos com custo por hora, reduzindo o barreira de entrada para a IA. Em 2024, a receita da AIaaS cresceu 45% em relação a 2023, segundo dados da empresa.

Desafios e Oportunidades: O Futuro da Dell na Era da IA

Apesar do progresso, a Dell enfrenta desafios significativos. A concorrência no mercado de hardware de IA é acirrada, com NVIDIA dominando os chips e empresas como HPE e Lenovo competindo por participação de mercado. Além disso, a dependência de GPUs da NVIDIA cria vulnerabilidade a interrupções na cadeia de suprimentos, como ocorreu em 2023 com a escassez de chips. No entanto, a Dell tem mitigado esses riscos com parcerias estratégicas, como a aliança com a Intel para o desenvolvimento de chips de IA personalizados, e com a adoção de arquiteturas de memória HBM3e, que reduzem a dependência de componentes específicos.

Outra oportunidade está na expansão para mercados emergentes, como a América Latina e a Ásia, onde a adoção de IA industrial está em crescimento. A Dell já anunciou investimentos de US$ 500 milhões em centros de dados na Índia e no Brasil, visando atender à demanda por infraestrutura de IA em setores como agricultura e logística. Com a demanda global por infraestrutura de IA prevista para crescer 25% anualmente até 2030 (segundo a IDC), a Dell está bem posicionada para capturar uma parte significativa desse mercado.

Conclusão: Dell como a Próxima Grande Aposta em IA

A Dell Technologies não é apenas uma empresa de hardware — ela é a ponte entre a promessa da IA e sua implementação real. Enquanto startups inovam com modelos de IA generativa, a Dell fornece a infraestrutura, o software e a autonomia que permitem que essas tecnologias funcionem em escala industrial. Com crescimento consistente em vendas de IA, parcerias estratégicas e uma visão clara de “IA industrial”, a empresa está se posicionando como a próxima grande aposta em IA, não por ser uma startup, mas por ser a base que sustentará a próxima década de inovação. Para investidores e empresas, a Dell representa uma oportunidade de investir em uma empresa que não apenas acompanha a revolução da IA, mas a impulsiona.

Referências

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2024

https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS50877221

https://www.forrester.com/report/ai-workstation-trends-2024

https://www.canalys.com/en/news/dell-edge-gateway-3100-sales-2024

https://www.dell.com/en-us/dt/technologies/ai-enterprise.htm

https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS50987654


Fotos: Foto de Barbara Zandoval | Foto de Barbara Zandoval | Foto de Taylor Vick no Unsplash

IA: Universidades Investem, Startups Captam $100M e China Expande


A Revolução da IA Acelera: Educação, Investimentos e Geopolítica em Ebulição

O panorama da Inteligência Artificial está em constante e vertiginosa evolução. De salas de aula universitárias a laboratórios de descobertas médicas, e de corredores de startups a tensões geopolíticas, a IA não é mais uma promessa distante, mas uma força motriz que redefine indústrias e sociedades. As últimas semanas trouxeram um turbilhão de novidades, sinalizando um amadurecimento e uma expansão sem precedentes.

Educação em IA: Universidades Abrem as Portas para o Futuro

Professor teaching a diverse group of students in a university lecture hall..📷 Yan Krukau via Pexels

O reconhecimento da importância estratégica da IA se reflete no cenário educacional. A Georgia State University lançou um Mestrado em Inteligência Artificial e Transformação de Negócios, um passo significativo para formar profissionais capazes de integrar a IA em estratégias corporativas. Paralelamente, a Marquette University apresenta uma nova graduação focada em IA para Negócios, evidenciando a demanda por especialistas que compreendam as aplicações práticas da tecnologia no mundo corporativo. Essas iniciativas sinalizam uma adaptação do ensino superior para atender às exigências de um mercado cada vez mais impulsionado pela IA.

Startups em Alta: Captando Milhões para Inovar e Desafiar Gigantes

Wooden blocks forming the word ‘STARTUP’ on a neutral background, symbolizing new business ventures..📷 Ann H via Pexels

O ecossistema de startups de IA está em pleno vapor, atraindo investimentos robustos. A Railway, uma plataforma de nuvem com foco em desenvolvedores, garantiu US$ 100 milhões em uma rodada Série B para competir com gigantes como a AWS, impulsionada pela crescente demanda por aplicações de IA. Em um movimento que pode revolucionar a descoberta de medicamentos, ex-executivos da Palantir fundaram a Perceptic, que levantou US$ 12 milhões em capital semente para automatizar o processo de descoberta de drogas. Outra startup promissora, a Listen Labs, captou US$ 69 milhões após uma campanha de marketing viral, com o objetivo de escalar entrevistas com clientes usando IA. O setor de biotecnologia também viu um aporte significativo: a Converge Bio, especializada em descoberta de drogas por IA, levantou US$ 25 milhões. Mesmo com a ascensão da IA, o financiamento para startups com apoio de venture capital continua a crescer, apesar das preocupações sobre a disrupção tecnológica.

Agentes Autônomos e Ferramentas de IA: Produtividade e Novos Modelos de Negócio

Stunning nighttime view of Shanghai’s illuminated skyline featuring the iconic Oriental Pearl Tower..📷 Rien Schrijver via Pexels

A capacidade da IA de atuar de forma autônoma está transformando a produtividade. A Salesforce aposta alto em seu novo Slackbot AI, um agente capaz de buscar dados empresariais, redigir documentos e executar tarefas, em uma batalha direta com Microsoft e Google no espaço de IA para o local de trabalho. No campo do desenvolvimento de software, surgem alternativas mais acessíveis a ferramentas como o Claude Code. Enquanto o Claude Code pode custar até US$ 200 por mês, o Goose oferece funcionalidades semelhantes gratuitamente, demonstrando a dinâmica de mercado e a busca por modelos de monetização mais democráticos. A lista de 67 ferramentas de IA para negócios compilada pela Built In ilustra a vasta gama de aplicações disponíveis, desde automação de marketing até análise de dados.

Geopolítica da IA: China Molda o Cenário Global e Levanta Questões

A expansão da China no campo da Inteligência Artificial está sob escrutínio global, impactando viagens de negócios e parcerias tecnológicas. A iniciativa do Google Cloud de lançar um corredor de startups de IA entre o Sudeste Asiático e o Vale do Silício, com foco no Vietnã, é um exemplo da crescente conectividade e competição no cenário internacional. Enquanto isso, a própria natureza da IA levanta questões de segurança e ética. A capacidade de modelos de IA de apresentar resultados com alta confiança, mesmo quando incorretos, é um alerta para a chamada “armadilha de confiança” em modelos de IA. Além disso, a ideia de “agentes de dados” e a necessidade de repensar o design organizacional na era da IA agentica são temas emergentes na pesquisa acadêmica e nas discussões sobre o futuro do trabalho.

Impacto Social e o Futuro do Trabalho: Um Equilíbrio Delicado

Apesar do pânico generalizado sobre a IA e a perda de empregos, análises mais recentes sugerem um cenário mais matizado. Embora não haja evidências de desemprego em massa em larga escala, há uma preocupação crescente com o enfraquecimento do primeiro degrau na carreira, o trabalho de nível de entrada. A discussão sobre como a IA está remodelando o mercado de trabalho e a necessidade de adaptação são centrais. Iniciativas como a de Mitti Labs, que usa IA para ajudar agricultores a combater as mudanças climáticas através de práticas agrícolas mais sustentáveis, demonstram o potencial positivo da IA para resolver desafios globais.

O mundo da IA está em constante transformação. As universidades estão formando a próxima geração de especialistas, as startups estão captando recursos para impulsionar inovações disruptivas, e as grandes potências globais estão redefinindo seu papel no cenário tecnológico. Manter-se atualizado é crucial para navegar e prosperar neste cenário dinâmico.



📚 Fontes e Referências

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  2. Q&A: All about the new Artificial Intelligence in Business Major — Marquette Today
  3. China’s Artificial Intelligence Expansion Puts Global Business Travel and Tech Partnerships Under Scrutiny — Travel And Tour World
  4. Artificial Intelligence in Business Gets Real — MIT Sloan Management Review
  5. 67 Artificial Intelligence Tools for Business to Know — Built In
  6. Fintech investors’ five AI filters — Axios
  7. How VCs and founders use inflated ‘ARR’ to crown AI startups — TechCrunch
  8. Exclusive: Ex-Palantir AI execs raise $12 million seed round for Perceptic, a startup automating drug discovery — Fortune
  9. Private Loans to Venture-Backed Startups Surge Despite AI Disruption Concerns — WSJ
  10. Google Cloud launches Southeast Asia to Silicon Valley AI startup corridor — Vietnam Investment Review – VIR
  11. Google just redesigned the search box for the first time in 25 years — here’s why it matters more than you think. — VentureBeat
  12. Railway secures $100 million to challenge AWS with AI — VentureBeat
  13. Claude Code costs up to $200 a month. Goose does the same thing for free. — VentureBeat
  14. Listen Labs raises $69M after viral billboard hiring stunt to scale AI customer interviews — VentureBeat
  15. Salesforce rolls out new Slackbot AI agent as it battles Microsoft and Google in workplace AI — VentureBeat
  16. Data center demand drives 66% surge in natural gas power plant costs — TechCrunch
  17. Converge Bio raises $25M, backed by Bessemer and execs from Meta, OpenAI, Wiz — TechCrunch
  18. Meta bought 1 GW of solar this week — TechCrunch
  19. How one AI startup is helping rice farmers battle climate change — TechCrunch
  20. Harvard dropouts to launch ‘always on’ AI smart glasses that listen and record every conversation — TechCrunch
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  26. What Is a Data Agent? — Towards Data Science
  27. The AI Model Confidence Trap — Towards Data Science
  28. Stop Using LLMs Like Giant Problem Solvers — Towards Data Science
  29. The Domain Shift: Moving Data Governance from Product Triage to Infrastructure Investment — Towards Data Science
  30. I Built My First ETL Pipeline as a Complete Beginner. Here’s How. — Towards Data Science
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