Em dois anos, agentes de IA saíram de quase zero para resultados altos em testes famosos. Mas os testes envelhecem, vazam e medem pouco do mundo real. Veja o que as evidências sustentam até outubro de 2026.
Modelos de linguagem às vezes afirmam com segurança coisas que não são verdade. Entenda de onde vem esse comportamento e o que realmente ajuda a diminuí-lo.
Automatizar com IA começa pelo processo, não pela ferramenta. Este guia mostra como escolher o que automatizar, onde a IA faz sentido e como manter controle sobre o resultado.
Um assistente que responde com base nos manuais, contratos e políticas da sua organização é um dos usos mais comuns de IA. Este roteiro mostra as decisões de cada etapa e onde o projeto costuma dar errado.
O Claude Code não só sugere código: ele lê o projeto, executa comandos e confere o resultado. Veja, com base na documentação da Anthropic, como esse ciclo funciona e onde estão os controles.
Uma resposta de IA bem escrita não é, por isso, uma resposta correta. Veja como separar as duas coisas com critérios claros, do uso pessoal a testes sistemáticos.
Um modelo de linguagem não lembra de você do jeito que uma pessoa lembra. O que ele usa para responder depende do que cabe no contexto, do que foi salvo em memória e do que é buscado na hora.
Escrever bons pedidos para um modelo de linguagem é menos truque e mais método: clareza, exemplos, estrutura e teste. Veja o que as fontes oficiais e as pesquisas dizem e como aplicar no dia a dia.
Escolher uma plataforma de IA não é escolher o modelo que lidera um ranking. É decidir quem vai tratar os dados da empresa, quanto isso vai custar ao longo do tempo e o que acontece quando o fornecedor mudar. Veja um roteiro para comparar opções com critério.
Fine-tuning muda o comportamento do modelo; RAG muda a informação que ele consulta. Confundir os dois é uma das formas mais caras de errar num projeto de IA.
Escrever um parágrafo, pintar uma paisagem e continuar uma gravação de voz parecem tarefas diferentes. Por baixo, a IA generativa faz a mesma coisa: aprende como os dados costumam ser e produz amostras novas parecidas com eles.
Modelos que leem uma foto, ouvem uma pergunta e respondem em voz já fazem parte do dia a dia. Veja como eles juntam tipos diferentes de dado e quais limites continuam valendo.
Ferramentas de IA prometem ler contratos em segundos e apontar cláusulas de risco. Entenda o que elas de fato fazem, onde erram e por que a revisão profissional continua necessária.
Estudantes e professores já usam IA generativa no dia a dia escolar. Veja o que a pesquisa diz sobre quando ela ajuda a aprender, quando atrapalha e como ficam autoria e avaliação.
A IA já faz parte da rotina da maioria dos desenvolvedores. A mudança mais importante, porém, não está na digitação do código, e sim no que acontece antes e depois dela.
Há estudos que mostram programadores 56% mais rápidos com IA e outro que mostrou 19% mais lentos. Entenda o que cada evidência mede e o que ela não permite concluir.
A inteligência artificial já lê exames, resume prontuários e responde perguntas sobre sintomas. Entenda o que as evidências mostram, onde ela falha e quem responde pelas decisões no Brasil.
Chatbots e assistentes de IA já respondem clientes em muitos canais. Veja onde eles ajudam, onde erram e por que a empresa continua responsável pelo que o robô diz.
Nem todo modelo chamado de "open source" é aberto no sentido clássico. Veja o que muda entre pesos abertos e serviços fechados em licença, custo, privacidade, controle e risco.
Alguns modelos de IA “pensam” antes de responder: escrevem passos intermediários que você muitas vezes nem vê. Isso melhora certas tarefas, mas cobra em tempo, dinheiro e transparência.
Inteligência artificial virou rótulo para quase tudo. Aqui você vê o que o termo significa nas definições oficiais, como um sistema aprende a partir de dados e por que ele ainda erra.
Um chatbot responde perguntas. Um agente recebe um objetivo, escolhe os passos, usa ferramentas e confere o resultado. Veja como isso funciona por dentro e onde costuma dar errado.
Por trás dos assistentes de IA que escrevem, resumem e traduzem está um tipo de programa chamado LLM. Veja o que ele é, como aprende e onde costuma errar.
Muitos projetos de IA param no piloto ou entregam menos do que prometeram. Estudos e pesquisas com empresas apontam causas que se repetem, e quase nenhuma é o modelo em si.
Tudo o que você escreve ou anexa em um assistente de IA sai do seu computador e passa a ser tratado por outra empresa. Entender para onde vai, por quanto tempo fica e quem pode ler é o primeiro passo para usar essas ferramentas sem expor você, seus clientes ou sua empresa.
Sentir que a IA acelera o trabalho é diferente de medir que ela acelera. Veja quais métricas usar, quais enganam e como montar um experimento simples no seu time.
Modelos de linguagem não conhecem seus contratos, manuais nem relatórios internos. O RAG resolve parte disso: busca os trechos certos e os entrega ao modelo antes da resposta.
Calcular o retorno de um projeto de IA exige contar todos os custos, medir o antes e o depois do mesmo processo e separar ganho de tempo de ganho financeiro. Veja como fazer essa conta sem se enganar.
Todo texto que você envia a um modelo de IA é cortado em pedaços chamados tokens. Entender esse corte ajuda a prever custos, limites e alguns erros curiosos.