Laboratória abre inscrições para curso gratuito de IA para mulheres

O programa Ativa sua Carreira, da Laboratória, está com inscrições abertas para a terceira edição. Voltado exclusivamente a mulheres com 18 anos ou mais de qualquer parte do Brasil e que sentem que ficaram desatualizadas diante das transformações rápidas do mercado de trabalho.

O programa Ativa sua Carreira, da Laboratória, está com inscrições abertas para a terceira edição. Voltado exclusivamente a mulheres com 18 anos ou mais de qualquer parte do Brasil e que sentem que ficaram desatualizadas diante das transformações rápidas do mercado de trabalho.

Em contexto

• Tema: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
• Fonte: IT Forum
• Publicado: 26/08/2026

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Por qué importa

La adopción de IA en una empresa no se parece a comprar software: se parece a contratar gente. Hay que enseñarle el contexto, revisarle el trabajo al principio, definir qué puede firmar solo y qué no. Las noticias que valen son las que muestran a alguien resolviendo esa parte, no la del anuncio.

Yo mido la madurez en IA con una pregunta incómoda: ¿alguien puede explicar, en una línea, qué decisión toma el modelo y quién responde si se equivoca? Donde eso está claro, el proyecto avanza. Donde no, se queda en piloto eterno y termina cancelado con la excusa de que la tecnología no estaba lista.

Lo que suele salir mal

El error que más veces vi repetirse es no medir nada antes de empezar. Se implementa, todo el mundo siente que mejoró, y cuando alguien pregunta cuánto, no hay respuesta. Sin línea base no hay forma de defender el presupuesto del año siguiente, y ahí es donde mueren buenos proyectos.

Qué mirar

• Qué proceso concreto se toca y cómo se mide antes y después; sin línea base no hay resultado, hay opinión.
• Quién revisa las salidas del modelo y con qué frecuencia — el punto donde la IA se vuelve auditable.
• El costo por consulta a volumen real, no el del piloto: es la variable que más sorpresas da.

Cómo leo esta entrada

Mi recomendación práctica es fijar desde el día uno qué se hace cuando el modelo se equivoca: quién revisa, con qué frecuencia, y en qué momento se apaga. Suena defensivo, pero es exactamente lo que permite ser agresivo después, porque el riesgo dejó de ser una incógnita.

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