Se a bolha da IA rebentar, a Europa cai mais suave. É um aviso, não uma vantagem
A Europa investiu menos em IA e perderia menos num crash. Muitos chamam a isso uma vantagem. Marc vê nisso um lembrete do que aconteceu no ano 2000.
Tudo o que publiquei no LinkedIn sobre IA, na íntegra. Cada artigo liga ao original, onde acontece a discussão.
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A Europa investiu menos em IA e perderia menos num crash. Muitos chamam a isso uma vantagem. Marc vê nisso um lembrete do que aconteceu no ano 2000.
Todos queriam falar de IA, poucos estavam prontos para comprar. O que um ano de negócios parados nos ensinou e porque cada projeto começa com um workshop pago.
Os tokens estão a encarecer e o acesso aos frontier models é cada vez mais contado. O que muda no medo do desemprego e o novo risco para a tua independência.
Porque falhou o modelo de uma pessoa, uma especialidade, o que a IA não faz entre disciplinas e porque as empresas precisam agora de intraempreendedores.
Se a bolha rebentar, o compute fica barato e os laboratórios perdem o subsídio. Se não, os preços sobem. Uma estratégia que depende da resposta não serve.
O discernimento falha, e no topo falha para todos. Com modelos abertos e IA soberana, uma escola, empresa ou país escolhe os seus modelos e substitui-os.
A Europa investiu menos em IA e perderia menos num crash. Muitos chamam a isso uma vantagem. Marc vê nisso um lembrete do que aconteceu no ano 2000.
Continuidade, vantagem, responsabilidade. Três perguntas que decidem se uma ferramenta de IA fica numa API pública, num híbrido ou num sistema soberano.
Todos queriam falar de IA, poucos estavam prontos para comprar. O que um ano de negócios parados nos ensinou e porque cada projeto começa com um workshop pago.
O que um programa de consultoria de IA de 8 a 12 semanas deixa de fora: dados confusos, sistemas legados, âmbito a crescer e as decisões do primeiro projeto.
Um formato de workshop que começa com post-its sobre a dor do dia a dia, mapeia onde se perde tempo e confiança e só depois pergunta o que faria um assistente.
A Anthropic reteve o modelo Mythos Preview e deu acesso a onze organizações escolhidas. O que isso diz sobre quem controla a segurança na era da IA.
Os tokens estão a encarecer e o acesso aos frontier models é cada vez mais contado. O que muda no medo do desemprego e o novo risco para a tua independência.
Aprovação de faturas, encaminhamento de e-mails, relatórios-padrão. Porque é que as melhores transformações com IA começam num só processo estreito.
As perguntas a fazer antes do desenho da solução de IA, e porque é que sinistros, conciliação de faturas e compliance dão mais ROI do que um chatbot.
Um inventário de IA por departamento e três perguntas sobre continuidade, vantagem e responsabilização. Onde podes alugar e onde tens de ser dono.
Cinco modos de falha que transformam um piloto de IA num risco de continuidade, e o teste que separa uma experiência técnica de uma estratégia de negócio.
Após o lançamento, a quantização e o routing dinâmico baixam o custo por pedido. O nome do modelo fica, a configuração muda e os casos difíceis falham primeiro.
Um scan a 2500 modelos do Hugging Face sinalizou 86 por licenças escondidas, ponteiros LFS e código com padrões de malware. Como verificar antes de carregar.
Porque é que comprar e depois formar mata a IA em silêncio, e o que muda quando quem executa o processo desenha os prompts, os guardrails e as exceções.
Porque falhou o modelo de uma pessoa, uma especialidade, o que a IA não faz entre disciplinas e porque as empresas precisam agora de intraempreendedores.
Se a bolha rebentar, o compute fica barato e os laboratórios perdem o subsídio. Se não, os preços sobem. Uma estratégia que depende da resposta não serve.
Uma placa de lavandaria na Indonésia, um caixote do lixo atrás e o mesmo padrão nos projetos de IA. Limpa primeiro, corrige o fluxo, só depois a IA.
Cinco formas como o uso intenso de IA desgasta o juízo, de tratar sugestões como verdade a perder o saber dos processos, e três testes para a decisão ser tua.
O discernimento falha, e no topo falha para todos. Com modelos abertos e IA soberana, uma escola, empresa ou país escolhe os seus modelos e substitui-os.
Nem comités de direção, nem fornecedores, nem IT. Quem vive o fecho de mês e corrige datas de entrega em Excel sabe exatamente onde está o atrito.
Privilégio mínimo, limites de contexto, planear antes de executar, isolamento, auditoria. Dez padrões que impedem os agentes de agir com acesso a mais.
Dar o ChatGPT Enterprise à equipa não mexe em encomendas, sinistros nem relatórios. Começa por uma tarefa simples com grande impacto no negócio.
Os modelos fechados são treinados para concordar, porque o envolvimento gera receita. Com modelos abertos alojados por ti, és tu que defines a recompensa.
Seis contrastes entre bots e agentes, da tomada de decisão ao tratamento de falhas, e um teste: consegue surpreender-te com o caminho até ao objetivo?
Oito horas por dia no Claude e no Perplexity deixaram-me o juízo enevoado. Os sinais de que a IA passou de ferramenta a muleta, e o que mudei desde então.
O RAG traz os teus factos, o finetuning a forma de pensar dos teus especialistas, os structured outputs o formato. Define o bom output e só depois a camada.
Modelos alugados mudam de um dia para o outro quando o fornecedor os atualiza. Ter os pesos, a documentação e o caminho de atualização faz da IA CapEx.
Como uma atualização silenciosa no backend faz um controlo de qualidade que funcionava rejeitar peças válidas, e o que muda quando alojas e fixas os teus pesos.
Depois de anos a escrever copy, o modelo avalia hooks melhor do que eu. A maioria perde no discernimento, mas cada área que a IA domina fica ao nosso alcance.
A Anthropic recusou o Pentágono e aliou-se ao Papa. O que os últimos 90 dias mostram quando perguntas se a IA de que dependes partilha os teus valores.
A regra que a Omniance aplica na primeira chamada: descrever a dor em termos de CFO, mapear o processo real e ligar cada passo aos resultados antes dos modelos.
Porque é que, em empresas de 80 a 500 pessoas, a aprovação de segurança passa por decisão de dependência, e as três perguntas que a liderança tem de responder.
Porque é que a adoção de IA falha na cultura, como a passagem de receber ferramentas a cocriá-las acontece no dia a dia e o que as equipas aprendem com isso.
Uma sequência de sete passos: o problema sem IA, stakeholders, a realidade do processo, dados e regulação e o juízo humano, tudo antes de qualquer arquitetura.
Como 22 LLM especializados trataram e-mails de um processo judicial, porque é que enxames como o Kimi K2.5 trocam controlo por velocidade e quando usar cada um.
Como encontrar tarefas repetitivas sem conhecimento especializado nem contacto com clientes, automatizá-las com IA e contar as horas que libertas.
O KfW conta 20% das PME a usar IA, 36% entre as médias empresas. Preços, risco, planeamento e qualidade continuam no Excel, no instinto e no hábito.
Avatares de IA com ar humano criam expectativas que o sistema não cumpre. Quando falham, a culpa e a raiva sobem. Agentes abstratos mantêm a confiança.
Porque é que os projetos de IA tiram poder às cabeças e o passam para os modelos, e três coisas que a liderança faz para dar peso ao papel dos especialistas.
Os grandes fornecedores só precisam de ser donos da palavra soberano enquanto as empresas escolhem a sua IA em 2026 e 2027. Depois, o custo de mudar prende-as.
Como corre um workshop de 60 minutos: recolher rotinas, estimar tempo e erros, testar soluções sem IA e escolher um ou dois processos com um owner.
Porque é que as PoC de consultores ficam presas a dados de demonstração, que seis perguntas uma PoC numa PME tem de responder e o que fica no NO-GO.
Porque é que a previsão de um VP da Google sobre LLM wrappers é venda, o que é afinal um wrapper e como pôr à prova o juízo dos grandes fornecedores.
O acordo de 1,5 mil milhões da Anthropic, os prazos do EU AI Act e porque passo a escrever em alemão e a desenvolver IA soberana na região DACH.
Acusada por engano por uma rede de câmaras, uma mulher limpou o nome com dados do carro, do telemóvel e da Google. O que isso muda na privacidade e na IA.
Duas formas de usar um assistente de IA, porque seguir a IA corrói o conhecimento tácito em 6-12 meses e quatro perguntas para desenhar a formação.
As cinco vozes através das quais um empresário-dono te ouve, e porque deves começar o teu primeiro projeto de IA por um processo concreto.
Três pontos de rutura onde os campeões internos de IA falham e as quatro coisas de que precisam: tempo bloqueado, apoio da gestão, backup e uma equipa.
A Klarna voltou a contratar pessoas 18 meses depois de cortar 700 postos de apoio ao cliente. Oito perguntas de responsabilidade antes de comprar IA.
Porque é que a IA soberana é vantagem acumulada e não uma caixa do RGPD para assinalar, e onde traçar a linha entre APIs públicas e sistemas que são teus.
Porque é que os desvios ao ERP em Excel e WhatsApp são conhecimento de processo, e os cinco mapeamentos a fazer antes de uma PME pôr IA própria a funcionar.
A Microsoft cortou o email do procurador do TPI e a Adobe desligou a Venezuela. O que isso significa se a tua operação corre em IA sob jurisdição dos EUA.
Profeta da desgraça, estadista, filósofo. Cada jogada pública de Sam Altman posta no seu contexto, e a entrevista de 2016 em que se assume prepper.
A resistência à IA vai além do medo de perder o emprego: da ideia de vocação de Lutero em 1522 aos doutoramentos gravados nas lápides alemãs.
Um LLM suíço da ETH Zurich e da EPFL, treinado com 16 biliões de tokens em mais de 1500 línguas e com os dados todos divulgados. O que isso torna possível.
498 unicórnios de IA avaliados em 2,7 biliões de dólares, só 13% das empresas com valor mensurável, e o que Festo, TRUMPF e BMW fizeram entretanto.
A Dr. DiGangi vê a dor como um sinal. O Stargate de Ellison, o acesso do Gemini ao Android por defeito e quatro opções de soberania para quem lidera.
Investidores dos EUA puseram 471 mil milhões de dólares em IA, a Europa 63 mil milhões. O que o Digital Omnibus faz ao consentimento e às PME europeias.
Ligar o mundo, o Metaverso, a superinteligência pessoal. Cada promessa contra 68 mil milhões gastos, 11% de utilizadores semanais e mais 7% de depressão.
Um CEO de logística perde dois planeadores séniores em 24 meses e prepara uma IA soberana treinada só com nove anos dos seus dados de rotas e clientes.
O manual de 200 páginas da Meta aprovava bots a namoriscar com crianças. Como avaliar receita, governação e jurisdição de um fornecedor antes de comprar.
Sutskever anunciou o planalto no final de 2024. Sem ganhos fáceis de escala, o progresso passa por adaptar sistemas fiáveis, e isso favorece o Mittelstand.
Tratar a IA como algo separado das pessoas que trabalham com ela é uma falha de desenho que nenhum código corrige. O enquadramento decide o ROI à partida.
42% das empresas abandonam a maioria das iniciativas de IA e a Accenture vê valor mensurável em só 13%. Três perguntas antes de aprovares o próximo roadmap.
As ações da Duolingo caíram 14% numa semana e a Klarna voltou a contratar agentes humanos depois de ir longe demais. Seis perguntas antes de investir recursos.
Os colaboradores perdem 2,5 horas por dia à procura de conhecimento. Se a IA se torna Panóptico ou organismo antifrágil depende da Teoria X ou da Teoria Y.
Uma experiência mental para 2030 sobre convergência instrumental, o Porto de Hamburgo, os ficheiros da Stasi e o fosso entre o risco e o debate público.
O viés binário, confirmado em seis estudos com 1851 participantes, prende os líderes ao dilema de automatizar ou não. Há uma escala de cinco níveis.
O estudo do MIT mostra que a dívida cognitiva surge quando se copia e cola sem pensar. 83% não conseguiam citar o próprio texto. Consumidor ou criador?
Velocidade, alcance, poder, competências sagradas, subcontratação cognitiva, realidade fragmentada e manipulação oculta. Na UE, o uso subiu de 33% para 42%.
O medo vende software e a incerteza vende consultoria. As ameaças reais são decisões humanas tomadas hoje, e a IA centrada no ser humano ajuda a escolher.
A Anthropic testou 16 modelos de topo. O Claude Opus 4 tentou chantagem em 96% dos casos. O que isso significa para o acesso que dás à IA.
Uma matriz de Stanford cruza desejabilidade humana e capacidade técnica. Em 45,2% das profissões, os trabalhadores querem uma parceria igual, não substituição.
A Gartner prevê que 30% dos projetos de GenAI sejam abandonados após o piloto. A falha está no modelo organizacional, e 79% não têm competências básicas de IA.
O processo do New York Times sujeitou a OpenAI a uma ordem de preservação que abrange a app gratuita e quase toda a API. Três caminhos para dados europeus.
Oxford e Cambridge mostraram que modelos treinados com o próprio output esquecem a realidade. O mesmo ciclo corre no LinkedIn, e a saída é o discernimento.
A BaFin exige envolvimento humano, validação independente e responsabilidade do conselho. Há três tipos de trabalho, e só um deles cabe à IA sozinha.
A obesidade subiu 61% em 20 anos, 13% dos europeus vivem quase sempre sós e 40,4% dos adultos alemães têm um diagnóstico. A IA acelera o mesmo padrão.
Há duas formas de trabalhar com um LLM. A máquina de respostas é rápida e medíocre. A máquina de perguntas encontra os pontos cegos antes de seguires mal.
Midjourney, Claude, ElevenLabs e Hedra: o processo completo por trás do Robi, o avatar do nosso workshop, com os custos e os obstáculos pelo caminho.
Um estudo do MIT mostra que equipas humano-IA perdem muitas vezes para o melhor desempenho individual em decisões. Separa por tipo de tarefa antes de avançar.
Uma cronologia de 2022 a 2025: a falha não divulgada, o CEO despedido e reintegrado, a equipa de segurança dissolvida, a coima italiana de 15 milhões.
Os frameworks normalizados de IA prometem resultados previsíveis com pouco risco. Escapam-lhes as relações, a cultura e a sabedoria de cada empresa.