Vendors and CIOs both need more visibility into how the tech is being used amid shifts in pricing structures, a Revenera study found.
Vendors and CIOs both need more visibility into how the tech is being used amid shifts in pricing structures, a Revenera study found.
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- Topic: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
- Source: CIO Dive
- Published: 14/10/2026
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Por que importa
A conversa sobre inteligência artificial ficou barulhenta, e isso dificulta enxergar o que importa. O que importa quase nunca é o modelo: é qual processo concreto fica mais barato, mais rápido ou mais confiável, e quem responde quando a resposta sai errada.
Separo sempre duas coisas que se misturam: a demonstração e a operação. Uma demonstração precisa funcionar uma vez com alguém olhando; a operação precisa funcionar mil vezes sem ninguém olhando, com casos estranhos, dados sujos e às duas da manhã. O salto entre as duas é onde o orçamento some.
O que costuma dar errado
O erro que mais vi se repetir é não medir nada antes de começar. Implementa-se, todo mundo sente que melhorou, e quando alguém pergunta quanto, não há resposta. Sem linha de base não há como defender o orçamento do ano seguinte, e é aí que bons projetos morrem.
O que observar
- Se a organização pode trocar de fornecedor sem refazer tudo, que é a prova de que não ficou amarrada.
- Qual processo concreto é tocado e como se mede antes e depois; sem linha de base não há resultado, há opinião.
- Quem revisa as saídas do modelo e com que frequência — o ponto em que a IA se torna auditável.
Como leio esta publicação
Minha recomendação prática é definir desde o primeiro dia o que se faz quando o modelo erra: quem revisa, com que frequência e em que momento se desliga. Soa defensivo, mas é exatamente o que permite ser agressivo depois, porque o risco deixou de ser uma incógnita.
A notícia original está publicada em outro idioma; o trecho é citado como o veículo o entrega e o comentário é escrito em português.
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