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Conselho de IA da Qlik: IA em que não se pode confiar não pode ser escalada — e IA que não pode ser escalada é apenas teatro.

Às vésperas do Qlik Connect® 2025, o Conselho de Inteligência Artificial da Qlik® (AI Council) está se alinhando em torno de uma mensagem clara para o setor: IA que não se pode confiar não será escalada — e IA que não pode ser escalada é apenas teatro. Suas perspectivas convergem para uma mudança crítica na IA corporativa: a necessidade de ir além da experimentação e avançar em direção à execução, impulsionada pela transparência, governança e dados confiáveis no cerne.

Apesar dos investimentos recordes em IA, a maioria das empresas continua presa no laboratório. De acordo com uma pesquisa recente da IDC, enquanto 80% das organizações planejam implementar fluxos de trabalho com Agentic AI, apenas 12% se sentem prontas para apoiar a tomada de decisões autônomas em escala. A confiança nos resultados (outputs) que a IA fornece está diminuindo diante de preocupações crescentes sobre alucinações, vieses e pressão regulatória. E, à medida que os modelos se tornam comoditizados, a vantagem competitiva está mudando — não para aqueles que têm os modelos mais avançados, mas para os que podem operacionalizar a IA com velocidade, integridade e confiança.

O Conselho de IA da Qlik enfatiza que a confiança deve ser incorporada desde o início — não adicionada posteriormente. A execução é o novo diferencial, e ela só funciona quando os dados, a infraestrutura e os outputs são verificáveis, explicáveis e acionáveis. No cenário atual, as empresas que se destacarem não serão as que mais testam — mas as que entregarem resultados.

“IA que opera sem transparência e reparação é fundamentalmente impossível de escalar”, diz Dra. Rumman Chowdhury, CEO da Humane Intelligence. “Não é possível incorporar a autonomia aos sistemas sem incorporar a responsabilidade. As empresas que não tratarem a governança como infraestrutura central se verão incapazes de escalar — não por limitações tecnológicas, mas por falhas de confiança.”

“Estamos entrando numa crise de confiança em IA”, diz Nina Schick, fundadora da Tamang Ventures. “De deepfakes a conteúdo manipulado, a confiança do público está em colapso. Se as empresas quiserem criar uma IA que escale, precisam primeiro criar sistemas nos quais o público acredite. Isso exige autenticidade, explicabilidade e uma compreensão profunda dos riscos geopolíticos da automação descontrolada.”

“O cenário regulatório está mudando rapidamente e não vai esperar que as empresas o acompanhem”, afirma Kelly Forbes, Diretora-Executiva do AI Asia Pacific Institute. “Os executivos precisam entender que conformidade não é mais apenas uma proteção legal. É um diferencial competitivo. Confiança, auditabilidade e governança de riscos não são restrições — são o que torna a IA em escala empresarial viável.”

“Os Prêmios Nobel do ano passado reconheceram o papel cada vez mais proeminente que a IA desempenha e desempenhará na descoberta científica, desde o desenvolvimento de novos medicamentos e materiais até a comprovação de teoremas matemáticos”, diz Dr. Michael Bronstein, Professor de IA da DeepMind na Universidade de Oxford. “Os dados são a força vital dos sistemas de IA, e não apenas precisamos de novas fontes de dados projetadas especificamente com os modelos de IA em mente, mas também ter certeza de que podemos confiar nos dados sobre os quais qualquer plataforma de IA é construída.”

“O mercado está carente de execução”, diz Mike Capone, CEO da Qlik. “As empresas não estão perdendo terreno por falta de acesso a modelos poderosos. Estão perdendo porque não incorporaram uma IA confiável na estrutura de suas operações. Por isso, na Qlik, criamos uma plataforma focada em ações decisivas e escaláveis. Se seus dados não forem confiáveis, sua IA também não será. E se sua IA não for confiável, ela não será usada.”

A mensagem do Conselho de IA da Qlik é clara: a IA está avançando rapidamente, mas a confiança vem em primeiro lugar. O momento de agir não é no próximo trimestre. É agora. Empresas que não conseguirem operacionalizar a inteligência confiável vão ficar para trás — não pelo que não construíram, mas pelo que não conseguiram escalar.

Para ouvir mais do Conselho de IA da Qlik e de líderes do setor que estão impulsionando a IA confiável e escalável, participe do Qlik Connect esta semana — por meio de transmissão ao vivo.

  • 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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