Insights, ideias & inspiração
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Por que estimativas de software falham — e como reduzir o erro
Estimativas falham quando tratam incerteza como compromisso. A pesquisa aponta um caminho mais confiável: combinar métodos, usar dados do próprio contexto e revisar previsões conforme o projeto avança.
Plataforma de dados para ensaios clínicos: construir, comprar ou ampliar?
A decisão não deve abranger a plataforma inteira. Sistemas regulados, integrações e experiências digitais têm riscos distintos e exigem estratégias próprias de compra, construção ou ampliação.
Vendavais expõem por que prevenção urbana também depende de software
Eventos extremos não revelam apenas falhas em obras. Eles também expõem dados fragmentados, alertas sem contexto e decisões tardias. Entenda como sistemas digitais podem apoiar a prevenção urbana.
Segurança no desenvolvimento: por que a auditoria final chega tarde
Segurança eficaz não é uma etapa antes do lançamento. É um conjunto de decisões incorporadas aos requisitos, à arquitetura, ao código, aos testes e à operação do software.
ROI da inteligência artificial: como transformar investimento em resultado
O retorno da IA não depende apenas da qualidade do modelo. Entenda como custos, integração, adoção e monetização determinam se a tecnologia gera eficiência ou apenas aumenta despesas.
Do protótipo à produção: por que sistemas de IA exigem mais que um bom modelo
O protótipo prova que um modelo pode funcionar. A produção exige que o sistema continue útil, rastreável e confiável quando dados, usuários e condições operacionais mudam.
Inovação verde no Brasil: do financiamento público ao impacto industrial
A nova chamada de inovação verde busca transformar recursos públicos em investimento privado, tecnologia industrial e descarbonização. O impacto real, porém, dependerá da execução dos projetos.
IA com memória: como transformar contexto em vantagem competitiva
IA com memória não é um chatbot que guarda conversas. É uma capacidade organizacional que conecta contexto, dados e regras para oferecer continuidade sem comprometer privacidade.
Testes automatizados reduzem defeitos e retrabalho? O que a evidência permite afirmar
Testes automatizados podem antecipar falhas e reduzir retrabalho, mas a base científica disponível não sustenta uma taxa universal de redução. O resultado depende do que é testado, da qualidade dos testes e de sua integração ao desenvolvimento.
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Gustavo Bittar • Co-fundador