Resumo
Aprendizagem por Reforço (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).
Aprendizado por Reforço (RL) é uma abordagem de aprendizagem onde um agente toma ações num ambiente para maximizar uma recompensa O modelo aprende regras de conduta (“policy”) que escolhem a melhor ação com base no estado atual.
Agente: o modelo que toma 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).
Políticas: estratégia que escolhe uma ação dado um estado.
Siglas Explicadas:
RL = Aprendizado por Reforço
MDP = Processo de Decisão de Markov (estrutura matemática para RL)
MLOps = Operações de Aprendizado de Máquina (lado operacional: dados, modelos, implementação, monitoramento)
Aprendizagem Contínua: RL ajusta a política quando a demanda, preços ou comportamento mudam.
Orientado a Decisão: Não apenas prever, mas otimizar efetivamente do resultado.
Amigável à Simulação: Você pode executar cenários de "e se" com segurança antes de ir ao vivo.
Feedback Primeiro: Use KPIs reais (margem, conversão, rotatividade de estoque) como recompensa direta.
Importante: O AlphaFold é um avanço de deep learning para o dobramento de proteínas; ele Exemplo de RL por excelência é AlphaGo/AlphaZero (tomada de decisão com recompensas). O ponto é: aprendizagem por feedback produz políticas superiores em ambientes dinâmicos.
Objetivo: máxima margem bruta com conversão estável.
Estado: tempo, estoque, preço do concorrente, tráfego, histórico.
Ação: escolher o degrau de preço ou tipo de promoção.
Recompensa: margem – (custos de promoção + risco de devolução).
Bônus: RL evita o "overfitting" à elasticidade de preço histórica porque explora.
Objetivo: nível de serviço ↑, custos de estoque ↓.
Ação: ajustar pontos de pedido e tamanhos de lote.
Recompensa: receita – custos de estoque e de pedidos em atraso.
Objetivo: maximizar ROAS/CLV (Retorno sobre o Investimento em Publicidade / Valor Vitalício do Cliente).
Ação: alocação de orçamento por canais e criativos.
Recompensa: margem atribuída a curto e longo prazo.
Objetivo: ajustado ao risco maximizar o retorno.
Estado: recursos de preço, volatilidade, eventos de calendário/macro, recursos de notícias/sentimento.
Ação: ajuste de posição (aumentar/diminuir/neutralizar) ou “nenhuma negociação”.
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.
Como 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
Gêmeo digital ou simulador de mercado para cenários e cenários A/B.
Operar
Implementação controlada (canário/gradual). Armazenamento de recursos + 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 recentes e feedback de resultados.
Modelos supervisionados clássicos preveem um resultado (ex: receita ou demanda). 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 a probabilidade de X acontecer?”
RL: “Qual ação maximiza meu objetivo agora e a longo prazo?”
Projete 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 ambiente real com lançamentos canário e limites (ex: passo máximo de preço/dia).
Construa mecanismos de segurança: stop-losses, limites orçamentários, fluxos de aprovação.
Evite desvio e vazamento de dados
Use um armazenamento de recursos com controlo de versão.
Monitorizar deriva (estatísticas mudam) e retreinar automaticamente.
Gerir MLOps e governança
CI/CD para modelos, pipelines reproduzíveis, explicabilidade e trilhas de auditoria.
Alinhar com DORA/governança de TI e estruturas de privacidade.
Escolha um caso bem definido e focado em KPI (ex: preços dinâmicos 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.
Automatizar o retreinamento (agenda + gatilhos de eventos) e alertas de deriva.
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: armazenamentos de recursos, gémeos digitais, framework A/B.
Políticas de RL: de linha de base → PPO/DDQN → políticas conscientes do contexto.
Pronto para Produção: CI/CD, monitorização, desvio, retreinamento e governança.
Impacto no Negócio: foco na margem, nível de serviço, ROAS/CLV ou PnL ajustado ao risco.
Quer saber qual ciclo de aprendizagem contínua traz mais retorno para a sua organização?
👉 Agende uma conversa exploratória através de netcare.nl – teremos todo o prazer em mostrar-lhe uma demonstração de como pode aplicar o Aprendizado por Reforço na prática.
A implementação 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 – seja para estimar riscos, prever mercados ou otimizar processos. Mas um modelo de IA é apenas tão bom quanto a forma como foi testado.
Com o AI Simulation Engine, 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 feitas 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 um 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 previsões compreensíveis e comprovadamente fiáveis. Ao comparar previsões baseadas em dados históricos com resultados efetivamente alcançados, as organizações podem avaliar objetivamente o poder preditivo do seu modelo de IA e melhorá-lo de forma direcionada. Num caso de ações, por exemplo, revela-se imediatamente 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, no qual determinamos em conjunto consigo quais os dados, cenários e validações mais relevantes. Isto pode ser na 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?
Contacte-nos para uma demonstração sem compromisso ou mais informações.
Backtesting: Definição, Como Funciona
O que é um Gémeo Digital
Com o surgimento de tecnologias de busca por IA, como ChatGPT, Perplexity e as Visões Gerais de IA do Google, a forma como as pessoas encontram informações online está mudando fundamentalmente. Mecanismos de busca tradicionais mostram uma lista de links. Mecanismos de busca de IA fornecem a resposta diretamente. Isso tem grandes implicações para a criação, manutenção e posicionamento de websites.
O website clássico está estruturado em torno de navegação, SEO e conversão: uma página inicial, páginas de destino, chamadas para a ação. Mas os utilizadores de IA ignoram tudo isso. Eles obtêm a informação diretamente do seu conteúdo, muitas vezes sem que um visitante alguma vez aceda ao seu site. O website como estacão intermédia desaparece. O que resta é o conteúdo subjacente – textos, documentos, perceções – que a IA recolhe e processa.
Busca por IA não significa o fim dos websites, mas o fim do website como objetivo. O website torna-se uma camada de infraestrutura. Compare com a eletricidade: invisível, mas essencial. Algumas escolhas estratégicas:
desenvolvemos Plugin que pode ajudar, oferecendo-o de forma estruturada a uma IA em vários idiomas. E ainda por cima, de graça.
Qual a diferença entre SEO tradicional e otimização para Busca por IA?
SEO tradicional foca na colocação de palavras-chave e backlinks. A Busca por IA foca principalmente no valor do conteúdo, estrutura e credibilidade.
Devo reformular todo o meu site?
Não, comece melhorando o conteúdo das páginas existentes. Adicione dados estruturados e atualize regularmente. Implemente também os chamados métodos de descoberta de IA
Como sei se o meu conteúdo está sendo usado pela IA?
Verifique se o seu site está sendo citado em resultados de IA (como Perplexity.ai) e monitore as análises. Use ferramentas como o rastreador GPTBot ou logs de servidor, se necessário.
A busca 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 seja encontrável, legível e utilizável – tanto por pessoas quanto por IA.
🤖 Como será o futuro?
À medida que os utilizadores ganham cada vez mais confiança na qualidade das respostas dos chatbots de IA, eles delegarão cada vez mais perguntas à IA. Esta 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 isso 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, entre em contacto . E se for um agente de IA, saberá como nos encontrar, bem como o nosso chatbot AIR. Ele já pode responder às suas perguntas, assim posso dormir descansado 😉
🤝 Precisa de ajuda para adaptar o seu website ao mundo da busca por IA? NetCare ajuda-o estrategicamente e tecnicamente. Veja também as dicas da OpenAI sobre Webcrawlers
A aplicação da inteligência artificial (IA) está a crescer rapidamente e está cada vez mais entrelaçada com a nossa vida quotidiana e indústrias de alto risco, como saúde, telecomunicações e energia. Mas com grande poder vem também grande responsabilidade: os sistemas de IA cometem erros ou fornecem respostas incertas que podem ter grandes consequências.
O Themis AI do MIT, cofundado e liderado pela Professora Daniela Rus do laboratório CSAIL, oferece uma solução inovadora. A sua tecnologia permite que os modelos de IA “sabem o que não sabem”. Isto significa que os sistemas de IA podem indicar quando estão incertos sobre as suas previsões, prevenindo erros antes que causem danos.
Por que é que isto é tão importante?
Muitos modelos de IA, mesmo os avançados, podem ocasionalmente exibir as chamadas “haluicinações”—fornecendo respostas incorretas ou infundadas. Em setores onde as decisões são cruciais, como diagnóstico médico ou condução autónoma, isto pode ter consequências desastrosas. O Themis AI desenvolveu o Capsa, uma plataforma que aplica a quantificação de incerteza: mede e quantifica a incerteza da saída da IA de forma detalhada e fiável.
Como funciona?
Ao dotar os modelos de consciência da incerteza, estes podem fornecer às saídas um rítulo de risco ou confiança. Por exemplo: um carro autónomo pode indicar que não está seguro sobre uma situação e, portanto, ativar uma intervenção humana. Isto não só aumenta a segurança, mas também a confiança dos utilizadores nos sistemas de IA.
capsa_torch.wrapper() onde a saída consiste tanto na previsão quanto no risco:
Conclusão
O MIT equipa mostra que o futuro da IA não se trata apenas de se tornar mais inteligente, mas principalmente de funcionar 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 o Capsa, também pode concretizar essa visão.
Pretende que os seus 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 ao Geração Aumentada por Recuperação (RAG) este sistema é mais inteligente do que nunca: os funcionários fazem perguntas em linguagem natural e o chatbot pesquisa diretamente na sua documentação interna. Isto pode ser feito com total segurança, sem fugas de dados para terceiros – mesmo que utilize grandes modelos de linguagem da OpenAI ou Google.
RAG significa que um chatbot de IA primeiro pesquisa na sua própria fonte de conhecimento (documentos, wikis, manuais, políticas) e só depois gera uma resposta. Isto resulta em:
Configurar o seu próprio sistema de conhecimento é possível com vários produtos, dependendo das suas preferências e requisitos de privacidade, escalabilidade e facilidade de utilização.
Importante:
Muitas ferramentas, incluindo OpenWebUI e LlamaIndex, podem ligar modelos locais (on-premises) e na nuvem. Os seus documentos e pesquisas nunca sairão da sua própria infraestrutura, a menos que deseje!
A maioria dos sistemas de conhecimento modernos oferece uma função simples de upload ou sincronização.
Funciona, por exemplo, da seguinte forma:
Avançado:
É perfeitamente possível estabelecer ligações automáticas com SharePoint, Google Drive, Dropbox ou um servidor de ficheiros utilizando LlamaIndex ou Haystack.
Quer opte por modelos próprios ou grandes modelos de nuvem:
Para informações sensíveis, é aconselhável utilizar modelos de IA no local (on-premises) ou dentro de uma nuvem privada. Mas mesmo que utilize o GPT-4 ou o 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 área de especialização. Leia como!
Vantagem: Ao categorizar, o chatbot (especialista) correto pode focar-se em fontes relevantes e obterá 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 Com o LlamaIndex, terá frequentemente uma demonstração online numa só tarde!
Quer implementá-lo profissionalmente, ligá-lo ao seu TI existente, ou precisa de segurança real?
NetCare ajuda em cada passo: desde a ajuda na escolha até à implementação, integração e formação.
Entre contacto em contacto para uma consulta de aconselhamento ou demonstração sem compromisso.
NetCare – O seu guia em IA, conhecimento e segurança digital
A inteligência artificial (IA) mudou fundamentalmente a forma como programamos. Agentes de IA podem gerar código, otimizar e até auxiliar na depuração. No entanto, existem algumas limitações que os programadores devem ter em mente ao trabalhar com IA.
Vista de relance, parece que a IA pode escrever código sem esforço. Funções e scripts simples são frequentemente gerados sem problemas. No entanto, assim que um projeto consiste em múltiplos 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 dificuldades com a ordem correta do código. Por exemplo, podem colocar inicializações no final de um ficheiro, o que causa erros de tempo de execução. Além disso, a IA pode definir várias versões da mesma classe ou função num projeto sem hesitar, levando a conflitos e confusão.
Uma solução para isto é o uso de plataformas de código com IA que conseguem gerir a memória e as estruturas do 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 com IA funciona com as chamadas 'tools' (ferramentas) que o modelo de linguagem grande (LLM) pode invocar. Essas ferramentas baseiam-se num protocolo 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. Modelos podem ser encontrados em huggingface.
Para gerir melhor o código gerado por IA, os desenvolvedores 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 a IA interpreta as APIs. Modelos de IA necessitam de contexto e de uma descrição de função clara para gerar código eficaz. Isto significa que os prompts têm de ser completos: não só devem conter os requisitos funcionais, mas também devem explicitar o resultado esperado e as condições limite. Para facilitar isto, pode armazenar os prompts num formato padrão (MDC) e enviá-los padronizadamente 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, por exemplo, ajuda na pesquisa e recuperação eficiente de fragmentos de código relevantes, enquanto o LangChain ajuda a estruturar o código gerado por IA e a manter o contexto dentro de um projeto maior. Mas também aqui pode configurar localmente com bases de dados 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 autonomamente uma base de código complexa 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 atingir um bom resultado.
Entre contacto para ajudar a configurar o ambiente de desenvolvimento, auxiliando as equipas a tirar o máximo partido 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, tendo um impacto cada vez maior no nosso dia a dia e nos negócios. As principais tendências de IA mostram 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 Agêntica 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 abastecimento 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 poder computacional de inferência 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 o GPT-4 e GPT-5, os modelos muito grandes continuam a crescer em tamanho e complexidade. Em 2025, estes modelos não serão apenas 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 de saúde vestíveis. 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 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 'Humano no Ciclo' (Human-in-the-loop augmentation) 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 mostram que um diagnóstico feito por 50 médicos é melhorado, e até mesmo superado, por uma IA que é assistida por um humano. 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 ultrapassado pelo O3. Mas a concorrência também surge de um canto inesperado: Deepseek R1. Um modelo de raciocínio e aprendizagem por reforço de código aberto que é muito mais barato do que os concorrentes americanos, tanto em termos de consumo de energia como de utilização de hardware. Como isto teve um impacto direto no valor de mercado de todas as empresas relacionadas com 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 negócio. Com a nossa vasta experiência em serviços e soluções de TI, incluindo serviços de TI geridos, segurança de TI, infraestrutura cloud e transformação digital, estamos bem equipados para apoiar as empresas nas suas iniciativas de IA.
A nossa abordagem inclui:
Que objetivos definir
Ao implementar a IA, é importante definir objetivos claros e alcançáveis que estejam alinhados com a sua estratégia empresarial geral. Aqui estão alguns passos para o ajudar a definir estes objetivos:
Ao seguir estes passos e ao colaborar com um parceiro experiente como a NetCare, pode maximizar os benefícios da IA e posicionar a sua organização para o sucesso futuro.
As tendências de IA em 2025 mostram como esta tecnologia se entrelaça cada vez mais com a nossa vida quotidiana e resolve problemas complexos de formas que eram impensáveis há apenas alguns anos. Desde a IA agêntica avançada até à capacidade de memória quase infinita, estes desenvolvimentos prometem um futuro em que 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 apresenta uma nova tecnologia inovadora que permite às empresas operar de forma mais inteligente, rápida e eficiente. O que é que este avanço significa para a sua organização e como pode aproveitar esta tecnologia? Continue a ler para descobrir.
OpenAI O3 é a terceira geração da plataforma de IA avançada da OpenAI. Combina modelos de linguagem de ponta, automação poderosa e capacidades de integração sofisticadas. Enquanto as versões anteriores já eram impressionantes, o O3 eleva o desempenho a um nível superior com um 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 utilizar o O3 para analisar grandes volumes de dados, gerar relatórios e partilhar informações. Isto facilita a tomada de decisões baseadas em 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 extensos são muito bons no desenvolvimento de software
Uma das características mais notáveis do OpenAI O3 é o foco na facilidade de utilização. Mesmo empresas sem conhecimentos técnicos extensos podem beneficiar do poder da IA. Graças à documentação abrangente, suporte de API e módulos de formação, a implementação é simples.
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 resultado 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 o OpenAI O3 oferece.
O OpenAI O3 representa um novo marco na tecnologia de IA. Quer se trate de melhorar a experiência do cliente, otimizar processos ou gerar novas informações, as possibilidades são infinitas. Gostaria de saber mais sobre como o OpenAI O3 pode fortalecer o seu negócio? Contacte contacto a NetCare e descubra o poder da IA moderna.
O futuro das organizações reside em gémeos digitais: Transforme com inteligência artificial e fortaleça setores como saúde e finanças. A Inteligência Artificial (IA) é mais do que apenas o ChatGPT. Embora 2023 tenha trazido a IA para a consciência pública graças ao avanço do chatbot da OpenAI, a IA evoluiu silenciosamente durante décadas, esperando o momento certo para brilhar. Hoje, é um tipo de tecnologia muito diferente — capaz de simular, criar, analisar e até democratizar, expandindo os limites do que é possível em praticamente todos os setores.
Mas o que exatamente a IA pode fazer e como as empresas devem 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 estão a sentir o impacto:
Estes exemplos são apenas a ponta do iceberg. De 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 código aberto ou construir internamente?” e “como podemos capacitar os nossos colaboradores atuais 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 Lei da IA da UE, 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 usar dados sintéticos geradas por GANs para combater 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 risco.
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 IA pessoais colaboram com IA empresariais, aumentam as capacidades humanas e transformam indústrias. A visão é clara — abrace a IA de forma responsável e aproveite o seu poder para um futuro mais eficiente e enriquecido.
Como a NetCare pode ajudar com este tópico
A NetCare concebeu e desenvolveu esta estratégia. Muito antes de grandes empresas como a Oracle e a Microsoft terem esta ideia. Isso oferece uma vantagem estratégica em termos de velocidade, abordagem e visão de futuro.
Que objetivos definir
Ao implementar gémeos digitais, é importante definir objetivos claros 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 trabalhar 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 correções, soluções alternativas e atualizações que outrora eram funcionais, mas agora são difíceis de manter.
Felizmente, há 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 obsoletas ou com estruturas desatualizadas, acarreta vários desafios:
A modernização de código legado com IA não só oferece às empresas a oportunidade de aproveitar novas tecnologias, mas também de minimizar riscos e reduzir custos. Com a IA, é possível transformar gradualmente uma base de código legada numa infraestrutura moderna e à prova de futuro, sem perder a funcionalidade subjacente.
Num mundo onde a tecnologia se desenvolve a um ritmo acelerado, a IA permite que as empresas construam uma vantagem valiosa, renovando o código obsoleto e posicionando-se como atores inovadores nas suas áreas. A modernização do código legado é agora não só viável, mas também eficiente em termos de custos e 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 percurso de modernização com IA é 5 vezes mais rápido do que sem IA. Isto supera largamente as plataformas no-code.
