InícioArtigosInteligência Artificial na mesa da diretoria A tradução do texto é idêntica, pois já está em português. No entanto, para garantir a precisão e naturalidade, a frase pode ser mantida exatamente como está: Inteligência Artificial na mesa da diretoria Esta frase mantém o contexto, o tom e a terminologia técnica relacionada ao uso da Inteligência Artificial em um ambiente de tomada de decisões de alto nível, como uma reunião da diretoria.

Inteligência Artificial na mesa da diretoria A tradução do texto é idêntica, pois já está em português. No entanto, para garantir a precisão e naturalidade, a frase pode ser mantida exatamente como está: Inteligência Artificial na mesa da diretoria Esta frase mantém o contexto, o tom e a terminologia técnica relacionada ao uso da Inteligência Artificial em um ambiente de tomada de decisões de alto nível, como uma reunião da diretoria.

A Inteligência Artificial (IA) é um dos avanços mais importantes quando falamos de inovação. O tamanho do seu impacto é reafirmado por centenas de profissionais do mercado. A pesquisa “Antes da TI, a Estratégia”, de 2024, apresentada pelo IT Forum Inteligência, em junho deste ano, mostra que 49% dos 308 entrevistados consideram a Inteligência Artificial “muito importante” para os negócios – relevância reiterada, ainda, com a previsão de investimento de US$ 200 bilhões até o ano que vem em companhias de tecnologia, de acordo com a IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide. 

Pertencendo ao segmento de tecnologia, é comum pensarmos que os responsáveis pela criação de novas aplicações de IA sejam os desenvolvedores, certo? Pois eu digo que não. Para que as soluções sejam desenvolvidas de maneira assertiva, o direcionamento deve vir daqueles que entendem as dores do negócio.

Explico melhor. A equipe à frente dos projetos de determinada área possui o conhecimento necessário para identificar onde a IA pode gerar maior impacto. Eles sabem quais são as necessidades do mercado, as demandas dos clientes e os desafios específicos de cada segmento. Sem o conhecimento assertivo de como a solução deve atuar, não tem como o processo fluir 100%. Recentemente a NetApp patrocinou o estudo "Escalando iniciativas de IA de forma responsável: o papel crítico de uma infraestrutura de dados inteligente" e este mostrou que 20% dos projetos de IA falham sem infraestrutura de dados. 

Pesquisas com esse viés são fundamentais para reforçar a necessidade do time do negócio em específico ditar como as soluções de IA devem ser direcionadas para resolver problemas reais, aumentar a eficiência e gerar valor tangível. Por outro lado, os profissionais de TI, com sua expertise técnica, transformam essas ideias em realidade, garantindo que a tecnologia funcione de forma eficaz.

Depois de esclarecida a questão sobre quem pensa na solução e quem a desenvolve, é importante destacar a sinergia entre as duas áreas. A colaboração entre estratégia e tecnologia é fundamental para o sucesso na aplicação da ferramenta. Não se trata apenas de criar a tecnologia, mas de garantir que ela seja implementada de forma segura e eficiente. 

Outro ponto que reforça a necessidade de líderes empresariais estarem à frente da criação das soluções de IA é que estas não são universais. O que é eficaz na indústria financeira pode não servir para o varejo ou a saúde. Portanto, o negócio, com o conhecimento do setor, orienta o desenvolvimento dessas soluções para que atendam às particularidades de cada segmento. 

Por fim, o acompanhamento frequente dos desenvolvedores e o feedback do negócio é essencial para a continuidade da eficácia e evolução da ferramenta. Uma vez que soluções tecnológicas estão sempre evoluindo e uma única ferramenta e versão não vão entregar a eficácia e evolução esperada eternamente. 

Quando aqueles que estão à frente dos negócios compreendem como a IA pode ser aplicada em suas operações, a articulação com a equipe de desenvolvedores flui. Dessa forma, mal-entendidos ou falhas de comunicação são minimizados ou até deixam de existir. A clareza sobre as necessidades e objetivos da solução permite que o time técnico entregue ferramentas mais alinhadas às necessidades específicas, resultando em projetos mais ágeis e com maior retorno sobre o investimento.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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Fábio Câmara
Fábio Câmara
Fábio Câmara é fundador e CEO da multinacional brasileira FCamara.
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