Garbage in, garbage out não é slogan. É operação.

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Garbage in, garbage out não é slogan. É operação.

Paulo Chiodi

set 19, 2025

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Transcrição

A parte mais honesta da conversa com o Huxley não foi sobre modelos. Foi sobre base. Sem coleta, padrão e documentação, IA vira máquina de propagar erro. Ele cravou: “Verdade quase universal, garbage in, garbage out” e completou o óbvio que pouca gente pratica: “Se você não trabalhar no setup da entrada da coleta desses dados, seja a análise posterior feita por humano ou por IA, não vai ter sucesso”. O hype não corrige banco sujo.

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Sobre o convidado

Huxley Dias é especialista em métricas, dados e inteligência artificial aplicada. Hoje baseado em Barcelona, lidera projetos AI-first e ajuda empresas a estruturar dados, reduzir ruído e potencializar decisões com automação inteligente.

Neste episódio, falamos sobre:

02:36 - IA generativa: hype ou valor real?
05:45 - Preparação de dados: a base do sucesso
07:11 - Garbage in, garbage out: erros fatais
13:07 - Empresas com dados fragmentados: por onde começar
14:04 - Gerir expectativas e comunicar avanços
19:38 - O papel do humano no loop da IA
23:54 - ROI em projetos de AI e dados
28:48 - Pensamento crítico na análise com IA

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Muito além dos prompts: você vai aprender a liderar produtos baseados em IA, dominar temas como Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, e aplicar novas formas de discovery, experimentação e validação.

Prepare-se para o mercado que mais cresce no mundo e torne-se o PM que lidera a transformação.

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