A maioria das empresas acha que está pronta para IA. Não está. Os dados têm problema, a infraestrutura não aguenta e a governança ainda não foi feita. Daniel Avancini, cofundador da Indicium AI, parceira de Anthropic, OpenAI e Databricks, passou 6 anos tentando levar IA do laboratório para dentro de grandes empresas e aprendeu isso da forma mais difícil.
Nesse episódio do Product Guru’s a gente fala sobre o que realmente trava a adoção de IA no enterprise, o que separa um projeto de demo de um produto que gera valor, e por que os dados da sua empresa nunca vão estar perfeitos, e tudo bem.
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O que você vai ouvir:
> Como a Indicum montou uma agência de marketing, viu que não funcionava. e voltou para o core de dados e IA.
> O que mudou na empresa depois da aquisição da Mesh.AI (UK e Europa).
> A diferença entre DataOps, MLOps e AgentOps.
> O risco real que a Anthropic admitiu sobre o próximo modelo.
> Por que dados vão ter problema sempre, e o que fazer com isso.
00:00 Introdução
00:54 O momento mais solitário como cofundador
02:26 O maior medo ao contratar as primeiras pessoas
03:32 Diluir o foco para crescer, o que a Indicum fez
06:35 Aquisição da Mesh.AI: desafios culturais Brasil-Europa
09:20 O que se perde quando a startup vira empresa grande
10:59 Como levar IA do laboratório para a produção
13:16 Construindo confiança com Anthropic, OpenAI e Databricks
16:20 Claude Computer Use e agentes: eficiência ou risco?
19:54 IA vai substituir empregos?
22:53 A infraestrutura das empresas aguenta a velocidade da IA?
28:52 A verdade sobre dados que ninguém admite
31:47 Encerramento e vagas na Indicum
🔗 Indicum AI: https://indicium.ai/
🔗 LinkedIn Daniel: https://www.linkedin.com/in/daniel-avancini/
🔗 Vagas na Indicum: https://indicium.ai/pt-br/sobre-nos/carreiras#jobs
Recados importantes:
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