Qual tarefa você delegaria para uma IA?
A demanda das empresas pela gestão do uso de IA 💼
Rumo ao hexa!🌟
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Wide Research Manus: conheça a IA que não alucina 🫨
O mercado já está percebendo que as IA's conseguem gerar respostas incríveis mas que o problema não é na verdade o volume e a aparente resposta convincente, mas a confiança no output gerado pelo robô. Afinal de contas, quem é responsável por operá-la e pelas consequências das respostas da IA são os usuários.
Mas e se houver uma IA que não alucina? É ousado dizer isso?
O Manus possui o recurso de Wide Research, que permite pesquisas amplas e automatizadas de forma aprofundada. A Karine gravou um vídeo testando essa ferramenta e mostrando como ela divide a busca em múltiplas subtarefas para obter resultados rápidos e confiáveis.
Será que funciona? Corre pro YouTube da Karine para assistir agora mesmo 👇
#DataNews 📰
Notícias sobre o mundo dos dados e IA para ler enquanto toma um café ☕
⚽ USP cria simulador aberto da Copa que permite aprender estatística
Quer aprender estatística brincando com os resultados da própria Copa?
Pesquisadores da USP, junto com outras instituições, desenvolveram um simulador interativo e de código aberto, onde qualquer pessoa pode escolher variáveis e pesos para simular o torneio do seu próprio jeito e entender, na prática, como modelos de probabilidade funcionam por trás dos números.
Os cientistias criaram modelos estatísticos que simulam o torneio inteiro milhares de vezes para estimar a probabilidade de cada seleção avançar de fase e ser campeã.
Laboratório vivo
Para Francisco Louzada Neto, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP a plataforma é um laboratório vivo. Segundo ele“no futebol, o aprendizado é intuitivo, o que a torna uma ferramenta pedagógica valiosa”.
Para a garotada do Ensino Médio, por exemplo, a ferramenta permite que os alunos saiam da teoria abstrata e vejam a Estatística e a Probabilidade na prática, destaca o professor. “Em vez de apenas somar frações, o aluno entende o que é um evento raro, a famosa ‘zebra’, e como as chances de título mudam a cada fase. Eles aprendem conceitos como Eventos Independentes (por exemplo, cada jogo é um novo desafio) e Probabilidade Condicional (por exemplo, o que acontece com a chance de título se perdermos um jogador importante?)”
Ontem, por exemplo, já tivemos um baita evento raro com o Paraguai eliminando a Alemanha 😁
👉 Conheça o projeto: https://jornal.usp.br/universidade/simulador-da-copa-do-mundo-transforma-previsoes-em-aprendizado-de-estatistica/
❄️ Snowflake cria IA que monta pipeline de dados sozinha
A Snowflake, uma das maiores plataformas de dados em nuvem do mundo, lançou o CoCo, um agente de IA que ajuda a construir pipelines de dados (o caminho que os dados percorrem desde a origem até virar um relatório) do começo ao fim, seja em SQL ou em Python.
No Snowflake Summit 2026, a empresa anunciou novas capacidades de IA integradas diretamente aos workflows de engenharia de dados. O CoCo funciona onde seus dados moram: no Snowflake, em lakehouses abertos ou em ambos.
Contexto é a palavra: bencmarking que supera Claude Code e Codex (OpenAI)
O CoCo promete tempo de produção mais rápido do a utilização de agentes de código "genéricos" como Claude Code e Codex AI da OpenAI simplesmente por fornecer contexto. A IA opera diretamente no ambiente de trabalho local.
Os benchmarks apontam que o CoCo usa 51% menos tokens e leva 8% menos etapas para concluir as tarefas com a assistência contextual e habilidades específicas para engenharia de dados.
Também é possível usar modelos como Opus 4.8, Sonnet 4.6 e GPT 5.5 através de CLI dentro do Coco.
As regras de negócio ficaram à parte dos pipelines de dados e as métricas eram definidas em ferramentas de BI e repositórios onde cada equipe tinha sua própria verdade. O conceito de Data Driven e a única verdade dos dados foi ampliado e fortalecido com camadas semânticas de dados e a IA é parte de um todo que acelera esse processo rumo à dados de melhor qualidade de forma automática com acesso a contextos que antes não podiam ser vistos.
OpenAI lança painéis de controle focados no mercado empresarial 💼
A OpenAI lançou novos painéis de uso e controles de consumo para o ChatGPT Enterprise, dando às empresas mais visibilidade sobre adoção, custos e utilização da IA em larga escala.
O objetivo é permitir que administradores acompanhem melhor como a IA está sendo utilizada dentro das organizações. A novidade inclui analytics de créditos, visão mais granular por usuários, produtos e modelos, além de limites de uso por workspace, grupos e pessoas.
A IA corporativa está deixando de ser apenas uma ferramenta “liberada para todos” e passando a ser gerida como um ativo estratégico. Assim como BI, cloud e plataformas de dados, agora o uso de IA precisa ser monitorado com indicadores de adoção, custo, produtividade e retorno.
Não basta implementar copilots, agentes ou assistentes inteligentes. É preciso medir quem usa, para quê usa, quanto consome e quais processos realmente melhoram com IA. Esses painéis ajudam empresas a conectar dados de uso com decisões de governança, orçamento e priorização
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O ponto mais interessante é que a própria IA começa a gerar novos dados sobre o trabalho. Cada interação, modelo utilizado e crédito consumido pode alimentar análises sobre eficiência operacional, maturidade digital e oportunidades de automação. Ou seja: a gestão da IA também vira um problema e uma oportunidade de analytics.
A próxima fase da IA corporativa será guiada por métricas. Empresas que conseguirem cruzar dados de uso, custos e impacto no negócio terão mais clareza para escalar IA com segurança, previsibilidade e foco em valor real.
Até semana que vem
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