Como a transparência e a precificação de resultados estão democratizando a IA empresarial: o fim dos custos ocultos da IA

## Mais rápido que a Lei de Moore: A queda drástica no preço da IA está mudando tudo ### Números por resultados: Como um novo modelo de precificação está revolucionando o mundo da IA ### FinOps para IA: Acabe com os custos descontrolados – como otimizar corretamente ### IA para todos: Por que a inteligência artificial agora é acessível para sua empresa ### Seus custos com IA estão fora de controle? A verdade por trás dos preços de GPU e das contas de nuvem ###

Qual é o estado atual do FinOps para GenAI?

A proliferação explosiva da inteligência artificial generativa tornou o FinOps para GenAI uma disciplina crucial nas empresas. Enquanto as cargas de trabalho tradicionais na nuvem têm estruturas de custos relativamente previsíveis, as aplicações de IA introduzem uma dimensão totalmente nova de complexidade de custos. As principais razões para o aumento dos custos da IA residem na própria natureza da tecnologia: a IA generativa é computacionalmente intensiva e os custos aumentam exponencialmente com a quantidade de dados processados.

Uma consideração importante é o consumo adicional de recursos dos modelos de IA. Executar e consultar dados exige grandes quantidades de recursos computacionais na nuvem, resultando em custos significativamente mais altos. Além disso, o treinamento de modelos de IA é extremamente intensivo em recursos e custoso devido ao aumento da capacidade computacional e dos requisitos de armazenamento. Por fim, os aplicativos de IA realizam transferências frequentes de dados entre dispositivos de ponta e provedores de nuvem, o que gera custos adicionais de transferência de dados.

O desafio é agravado pela natureza experimental dos projetos de IA. As empresas frequentemente experimentam diferentes casos de uso, o que pode levar ao excesso de recursos e, consequentemente, a gastos desnecessários. Devido à natureza dinâmica dos modelos de IA que estão sendo treinados e implantados, o consumo de recursos é difícil de prever e controlar.

Por que os gastos com GPU e IA são tão difíceis de entender?

A falta de transparência em relação aos gastos com GPU e custos de IA representa um dos maiores desafios para as empresas. A alta demanda e o aumento dos custos de GPU frequentemente forçam as empresas a construir arquiteturas multinuvem dispendiosas. Uma miscelânea de soluções de diferentes fornecedores prejudica a transparência e dificulta a inovação.

A falta de transparência de custos é particularmente evidente ao utilizar diferentes tipos de GPU e provedores de nuvem. As empresas enfrentam o desafio de escolher entre investimentos em GPU locais e serviços de GPU baseados em nuvem. Os recursos de GPU estão disponíveis localmente como um pool compartilhado sob demanda, evitando os custos de hardware especializado dedicado, mas usado apenas de forma intermitente. No entanto, isso cria novas complexidades na alocação e no controle de custos.

Um problema fundamental reside na imprevisibilidade dos custos variáveis em aplicações de IA. Quase todas as aplicações de IA são construídas sobre modelos de base, que incorrem em custos variáveis significativos que se expandem com o uso do modelo. Cada chamada de API e cada token processado contribui para esses custos, representando uma mudança fundamental na estrutura de custos subjacente.

Como os custos de despesas do modelo estão realmente se desenvolvendo?

Um dos desenvolvimentos mais notáveis no setor de IA é a queda drástica nos custos de produção dos modelos. O CEO da OpenAI, Sam Altman, relata que o custo de utilização de um determinado nível de IA diminui dez vezes aproximadamente a cada 12 meses. Essa tendência é significativamente mais forte do que a famosa Lei de Moore, que prevê uma duplicação a cada 18 meses.

A redução de custos se reflete claramente na evolução do preço dos modelos OpenAI. Do GPT-4 ao GPT-4o, o preço por token caiu aproximadamente 150 vezes entre o início de 2023 e meados de 2024. Essa evolução torna as tecnologias de IA cada vez mais acessíveis a empresas menores e a uma ampla variedade de casos de uso.

Vários fatores estão impulsionando essa redução contínua de custos. A concorrência entre desenvolvedores de modelos e provedores de inferência está criando uma pressão significativa sobre os preços. Modelos de código aberto da Meta e de outras empresas estão agora se aproximando do desempenho do GPT-4, acirrando ainda mais a concorrência. Além disso, inovações em hardware, como chips especializados e ASICs, estão em constante aprimoramento, reduzindo o custo da inferência.

O que significa otimização de carga de trabalho no contexto da IA?

A otimização da carga de trabalho para aplicações de IA exige uma abordagem holística que vai além da otimização tradicional em nuvem. As cargas de trabalho de IA podem variar drasticamente em intensidade de computação e requisitos de armazenamento, tornando uma abordagem desinformada arriscada e potencialmente levando a erros significativos de previsão e desperdício de recursos.

A otimização dos recursos computacionais está no cerne da otimização de custos de IA. Os custos computacionais costumam ser a maior despesa nas operações de GenAI. O dimensionamento adequado de GPUs, TPUs e CPUs é crucial: escolher o acelerador mais leve que ainda atenda aos SLOs de latência e precisão é fundamental. Cada passo para uma classe de silício superior aumenta os custos por hora em 2 a 10 vezes, sem garantir uma melhor experiência do usuário.

As estratégias de utilização de GPU desempenham um papel central na otimização de custos. Watts-hora não utilizados são o assassino silencioso dos orçamentos da GenAI. Clusters elásticos e multilocação transformam capacidade estacionada em taxa de transferência. O pooling e o fatiamento MIG permitem o particionamento de GPUs A100/H100 e a aplicação de cotas de namespace, resultando normalmente em um aumento na utilização de 25% para 60%.

Como a precificação baseada em resultados funciona na prática?

Modelos de precificação baseados em resultados representam uma mudança fundamental na forma como as empresas pensam sobre a monetização de tecnologias de IA. Em vez de pagar pelo acesso ao software ou seu uso, os clientes pagam por resultados tangíveis – como vendas ou conversas de suporte resolvidas com sucesso.

Esses modelos de precificação criam um alinhamento financeiro direto entre os provedores de IA e seus clientes. Quando um provedor só se beneficia quando sua solução entrega resultados mensuráveis, ambas as partes compartilham a mesma definição de sucesso. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, empresas que utilizam modelos de precificação de tecnologia baseados em resultados relatam uma satisfação 27% maior com os relacionamentos com os provedores e um retorno sobre o investimento 31% maior em comparação com os acordos de precificação tradicionais.

A IA desempenha um papel crucial na viabilização de modelos de precificação baseados em resultados. A tecnologia fornece a análise preditiva, a automação e os insights em tempo real necessários para implementar esses modelos. Os sistemas de IA podem monitorar e mensurar o desempenho e garantir que os resultados prometidos sejam realmente alcançados.

Qual o papel da transparência na otimização de custos da IA?

A transparência é a base de qualquer estratégia eficaz de otimização de custos de IA. Sem uma visibilidade clara da utilização de recursos, as empresas não conseguem compreender os custos reais de seus projetos de IA nem tomar decisões de otimização informadas. A necessidade de transparência é reforçada pela natureza experimental do desenvolvimento de IA e pela imprevisibilidade dos requisitos de recursos.

Um elemento-chave da transparência é o acompanhamento granular de custos. As empresas precisam de insights detalhados sobre os custos por modelo, por caso de uso e por unidade de negócios. Isso requer ferramentas de monitoramento especializadas que vão além da gestão tradicional de custos na nuvem e podem capturar métricas específicas de IA, como consumo de tokens, custos de inferência e esforço de treinamento.

A implementação da transparência de custos abrange diversas áreas-chave. Isso inclui o rastreamento do uso de APIs e do consumo de tokens para serviços de IA baseados em nuvem, o monitoramento da utilização de GPUs e do consumo de energia para soluções locais e a alocação de custos a projetos e equipes específicos. Ferramentas modernas oferecem painéis visuais que destacam oportunidades de economia de custos e ajudam as equipes a tomar decisões baseadas em dados.

Plataformas independentes de IA como alternativa estratégica para empresas europeias – Imagem: Xpert.Digital

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• Plataformas de IA independentes vs. hiperescaladores: qual solução é a certa para você?

Como as empresas podem identificar custos ocultos de IA?

Os custos ocultos da IA representam um dos maiores desafios para as empresas que implementam inteligência artificial. Zachary Hanif, da Twilio, identifica duas categorias principais de custos ocultos da IA: técnicos e operacionais. Tecnicamente, a IA difere fundamentalmente do software tradicional porque um modelo de IA representa o estado do mundo em um momento específico e é treinado com dados que se tornam menos relevantes ao longo do tempo.

Enquanto o software tradicional pode se virar com atualizações ocasionais, a IA requer manutenção contínua. Todo investimento em IA requer um plano claro de manutenção e monitoramento com intervalos de retreinamento definidos, métricas mensuráveis para avaliação de desempenho e limites definidos para ajustes. Operacionalmente, muitas empresas carecem de metas claras e resultados mensuráveis para seus projetos de IA, bem como de governança definida e infraestrutura compartilhada.

Identificar custos ocultos requer uma abordagem sistemática. As empresas devem primeiro identificar todos os custos diretos e indiretos associados à implementação e operação de soluções de IA. Estes incluem licenças de software, custos de implementação, custos de integração, custos de treinamento de funcionários, preparação e limpeza de dados e custos contínuos de manutenção e suporte.

Quais são os desafios na medição do ROI dos investimentos em IA?

Medir o retorno sobre o investimento (ROI) de investimentos em IA apresenta desafios únicos que vão além dos investimentos tradicionais em TI. Embora a fórmula básica do ROI permaneça a – — (retorno – custo do investimento) / custo do investimento × 100% – os componentes dos projetos de IA são mais complexos de definir e mensurar.

Um desafio fundamental reside na quantificação dos benefícios da IA. Embora a economia direta de custos com a automação seja relativamente fácil de mensurar, os benefícios indiretos da IA são mais difíceis de capturar. Entre eles, destacam-se a melhoria da qualidade das decisões, o aumento da satisfação do cliente, a redução do tempo de lançamento no mercado e o aumento da inovação. Embora essas melhorias qualitativas tenham um valor comercial significativo, são difíceis de traduzir em termos monetários.

O componente tempo apresenta outro desafio. Projetos de IA frequentemente têm efeitos de longo prazo, que se estendem por vários anos. Por exemplo, uma empresa investe € 50.000 em um sistema de atendimento ao cliente com tecnologia de IA, economizando € 72.000 anualmente em custos com pessoal. Isso resulta em um ROI de 44% e se paga em cerca de oito meses. No entanto, a relação custo-benefício pode mudar ao longo do tempo devido a variações no modelo, mudanças nos requisitos de negócios ou desenvolvimentos tecnológicos.

Como está se desenvolvendo a democratização da IA empresarial?

A democratização da IA empresarial está ocorrendo em vários níveis e é impulsionada principalmente pela redução drástica no custo das tecnologias de IA. A contínua redução de dez vezes nos custos dos modelos anualmente está tornando os recursos avançados de IA acessíveis a uma gama mais ampla de empresas. Esse desenvolvimento permite que pequenas e médias empresas implementem soluções de IA que antes eram reservadas apenas para grandes corporações.

Um dos principais impulsionadores da democratização é a disponibilidade de ferramentas e plataformas de IA fáceis de usar. Ferramentas de IA para pequenas empresas tornaram-se cada vez mais acessíveis e fáceis de usar, projetadas para atender a necessidades específicas sem a necessidade de uma equipe de cientistas de dados. Esse desenvolvimento permite que pequenas equipes alcancem resultados de nível empresarial, desde o atendimento a consultas de clientes até a otimização de campanhas de marketing.

O impacto dessa democratização é significativo. Estudos mostram que pequenas e médias empresas podem aumentar sua produtividade em até 133% por meio do uso direcionado de IA, com um aumento médio de 27%. Empresas que já utilizam tecnologias de IA se beneficiam principalmente em áreas como gestão de recursos humanos e planejamento de recursos.

Qual é a importância de investimentos sustentáveis em IA?

Investimentos em IA sustentável estão se tornando cada vez mais importantes, pois as empresas precisam considerar tanto o impacto ambiental quanto a viabilidade econômica de longo prazo de suas iniciativas de IA. O consumo de energia das aplicações de IA tornou-se enorme – estima-se que o treinamento do GPT-3 tenha gerado mais de 550 toneladas de CO₂, comparável às emissões anuais de CO₂ de mais de 100 carros. Até 2030, a demanda de energia dos data centers na Europa deverá aumentar para 150 terawatts-hora, aproximadamente 5% do consumo total de eletricidade europeu.

Ao mesmo tempo, a IA oferece oportunidades significativas para soluções sustentáveis. Ela pode reduzir significativamente o consumo de energia em fábricas, colocar edifícios em um caminho de economia de carbono, reduzir o desperdício de alimentos ou minimizar o uso de fertilizantes na agricultura. Essa dupla natureza da IA – sendo parte do problema e parte da solução – exige uma abordagem criteriosa aos investimentos em IA.

Estratégias de investimento em IA sustentável abrangem diversas dimensões. Primeiro, o desenvolvimento de modelos de IA energeticamente eficientes, utilizando técnicas como compressão, quantização e destilação de modelos. Segundo, o uso de fontes de energia renováveis para treinamento e operação de sistemas de IA. Terceiro, a implementação dos Princípios da IA Verde, que servem de orientação para todo o desenvolvimento e implementação de IA.

Como a precificação de resultados influencia os modelos de negócios?

A precificação baseada em resultados está revolucionando os modelos de negócios tradicionais, redefinindo a distribuição de risco-recompensa entre provedores e clientes. A IA está impulsionando uma mudança de modelos de precificação estáticos, baseados em assentos, para estruturas de precificação dinâmicas, baseadas em resultados. Nesse modelo, os provedores são pagos apenas quando entregam valor, alinhando os incentivos para empresas e clientes.

A transformação é evidente em três áreas principais. Primeiro, o software está se tornando mão de obra: a IA está transformando o que antes eram puramente negócios de serviços em ofertas de software escaláveis. Serviços tradicionais que exigem mão de obra humana – como suporte ao cliente, vendas, marketing ou administração financeira de back-office – agora podem ser automatizados e empacotados como produtos de software.

Em segundo lugar, o número de usuários não é mais a unidade atômica do software. Se a IA puder assumir uma grande parte do suporte ao cliente, por exemplo, as empresas precisarão de um número significativamente menor de agentes de suporte humanos e, consequentemente, de menos licenças de software. Isso força as empresas de software a repensar fundamentalmente seus modelos de precificação e alinhá-los aos resultados que entregam, em vez do número de pessoas que acessam seu software.

Qual o papel das métricas de ROI mensuráveis?

Métricas mensuráveis de ROI constituem a espinha dorsal de estratégias de investimento em IA bem-sucedidas e permitem que as empresas quantifiquem o verdadeiro valor de suas iniciativas de IA. Definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) específicos é crucial para um cálculo preciso do ROI. KPIs importantes incluem o custo por unidade antes e depois da implementação da IA, sendo uma redução significativa nos custos um forte indicador de um ROI positivo.

A economia de tempo por meio de processos automatizados pode ser diretamente considerada no ROI, pois o tempo economizado pode ser monetizado. A redução das taxas de erro e a melhoria da qualidade também têm um impacto indireto no ROI, pois aumentam a satisfação do cliente e fortalecem a fidelidade do cliente a longo prazo. Além disso, deve-se mensurar o grau de utilização de soluções de IA pelos funcionários e o impacto que isso tem em sua produtividade.

Um exemplo prático ilustra o cálculo do ROI: uma empresa investe € 100.000 em uma solução de IA para seu contact center de vendas. Após um ano, a taxa de conversão de leads em vendas aumenta em 5%, resultando em uma receita adicional de € 150.000. A eficiência da equipe de vendas aumenta em 10%, o que corresponde a uma economia de € 30.000 em custos com pessoal. O custo por lead qualificado diminui em 20%, resultando em uma economia de € 20.000 em marketing. O benefício total é de € 200.000, resultando em um ROI de 100%.

Integração de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados cruzados para todos os assuntos da empresa – Imagem: xpert.digital

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Plataforma AI independente: integra todas as fontes de dados da empresa relevantes

• Esta plataforma de IA interage com todas as fontes de dados específicas
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e muitos outros sistemas de gerenciamento de dados
• Integração rápida da IA: soluções de IA personalizadas para empresas em horas ou dias em vez de meses
• Infraestrutura flexível: baseada em nuvem ou hospedagem em seu próprio data center (Alemanha, Europa, escolha livre de localização)

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• Escolha de seus modelos de IA ou vários ou vários modelos (UE, EUA, CN)

Desafios que nossa plataforma de IA resolve

• Falta de precisão das soluções de IA convencionais
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• Altos custos e complexidade do desenvolvimento individual de IA
• Falta de IA qualificada
• Integração da IA ​​nos sistemas de TI existentes

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• Integração de IA de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados para todos os assuntos da empresa

Como as empresas podem desenvolver uma estratégia de FinOps para IA?

O desenvolvimento de uma estratégia de FinOps eficaz para IA requer uma abordagem estruturada de oito etapas que incorpore tanto os princípios tradicionais de FinOps na nuvem quanto os desafios específicos da IA. O primeiro passo é estabelecer uma base sólida, formando uma equipe interdisciplinar entre as áreas de finanças, tecnologia, negócios e produtos. Essa equipe deve trabalhar em conjunto para compreender e gerenciar os aspectos específicos das cargas de trabalho de IA.

A segunda etapa concentra-se na implementação de sistemas abrangentes de visibilidade e monitoramento. As cargas de trabalho de IA exigem monitoramento especializado que vai além das métricas tradicionais de nuvem e inclui métricas específicas de IA, como consumo de tokens, desempenho do modelo e custos de inferência. Essa visibilidade granular permite que as empresas identifiquem os geradores de custos e as oportunidades de otimização.

A terceira etapa é implementar a alocação de custos e a responsabilização. Os projetos de IA devem ser atribuídos a unidades de negócios e equipes claramente definidas para garantir a responsabilização financeira. A quarta etapa envolve o estabelecimento de orçamentos e controles de gastos, incluindo a implementação de limites de gastos, cotas e detecção de anomalias para evitar aumentos inesperados de custos.

Qual o impacto da redução de custos em novos modelos de negócios?

A redução drástica no custo das tecnologias de IA – que se multiplica por dez ao ano – está abrindo caminho para modelos de negócios e casos de uso totalmente novos, que antes não eram economicamente viáveis. Sam Altman, da OpenAI, vê esse desenvolvimento como tendo o potencial de uma transformação econômica semelhante à introdução do transistor – uma grande descoberta científica que se expande bem e penetra em quase todos os setores da economia.

A redução de custos permite que as empresas integrem recursos de IA em áreas onde antes eram muito caros. Preços mais baixos levam a um aumento significativo no uso, criando um círculo virtuoso: maior uso justifica maiores investimentos na tecnologia, resultando em custos ainda menores. Essa dinâmica democratiza o acesso a recursos avançados de IA e permite que empresas menores concorram com concorrentes maiores.

Altman prevê que os preços de muitos bens cairão drasticamente, à medida que a IA reduz o custo da inteligência e da mão de obra. Ao mesmo tempo, porém, bens de luxo e alguns recursos limitados, como terras, podem ter aumentos de preço ainda mais expressivos. Essa polarização cria novas dinâmicas de mercado e oportunidades de negócios que as empresas podem explorar estrategicamente.

Como será o futuro da otimização de custos da IA?

O futuro da otimização de custos com IA é moldado por diversas tendências convergentes. A gestão de custos em nuvem orientada por IA já pode reduzir despesas em até 30% e permite insights em tempo real e alocação eficiente de recursos. Esse desenvolvimento será ainda mais acelerado com a integração do aprendizado de máquina às ferramentas de otimização de custos.

Uma tendência importante é o desenvolvimento de recomendações de compra mais inteligentes e ferramentas de transparência de custos. A AWS e outros provedores de nuvem estão continuamente aprimorando suas ferramentas de gestão de custos para fornecer melhores insights e recomendações. Por exemplo, a ferramenta de recomendação da AWS identifica as melhores opções de compra com base no histórico de consumo, facilitando o planejamento proativo de estratégias de redução de custos.

O futuro também prevê uma maior padronização das métricas de custo da IA. O desenvolvimento do FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 permite que as empresas exportem dados de custo e uso em um formato uniforme. Isso facilita significativamente a análise dos gastos com a nuvem e a identificação de oportunidades de otimização.

Qual o papel da evolução tecnológica na redução de custos?

A evolução contínua das tecnologias subjacentes desempenha um papel central na drástica redução de custos no setor de IA. Inovações significativas em hardware estão reduzindo custos, com chips e ASICs especializados, como o Inferentia, da Amazon, e novos players, como a Groq. Embora essas soluções ainda estejam em desenvolvimento, elas já demonstram melhorias drásticas em preço e velocidade.

A Amazon relata que suas instâncias Inferentia oferecem até 2,3 vezes mais throughput e até 70% menos custo por inferência do que opções comparáveis do Amazon EC2. Ao mesmo tempo, a eficiência do software está melhorando continuamente. À medida que as cargas de trabalho de inferência aumentam e mais talentos são empregados em IA, as GPUs são utilizadas de forma mais eficaz, resultando em economias de escala e menores custos de inferência por meio de otimizações de software.

Um aspecto particularmente importante é o surgimento de modelos menores, porém mais inteligentes. O modelo Llama 3 8B da Meta tem um desempenho essencialmente igual ao do modelo Llama 2 70B, lançado um ano antes. Em um ano, foi criado um modelo com quase um décimo do tamanho dos parâmetros e o mesmo desempenho. Técnicas como destilação e quantização possibilitam a criação de modelos cada vez mais compactos e capazes.

Como a democratização afeta o cenário competitivo?

A democratização das tecnologias de IA está mudando fundamentalmente o cenário competitivo e criando novas oportunidades para empresas de todos os portes. A redução contínua de custos dos modelos de IA permite que empresas menores utilizem tecnologias que antes estavam disponíveis apenas para grandes corporações com orçamentos substanciais de TI. Esse desenvolvimento está nivelando o campo de atuação, onde ideias inovadoras e implementação estão se tornando mais importantes do que apenas recursos financeiros.

Os efeitos já são mensuráveis: pequenas e médias empresas podem aumentar sua produtividade em até 133% com o uso direcionado da IA. Esses ganhos de produtividade permitem que empresas menores compitam com concorrentes maiores em áreas onde tradicionalmente estavam em desvantagem. A automação com tecnologia de IA assume tarefas rotineiras e libera tempo valioso para iniciativas estratégicas.

A democratização também está levando a uma fragmentação do mercado de serviços de IA. Enquanto alguns grandes provedores dominavam o mercado, agora surgem inúmeras soluções especializadas para setores e casos de uso específicos. Essa diversificação cria mais opções para as empresas e impulsiona a inovação por meio da concorrência. Ao mesmo tempo, surgem novos desafios na integração de diferentes ferramentas de IA e na garantia da interoperabilidade.

Que recomendações estratégicas surgem para as empresas?

Diversos imperativos estratégicos surgem para as empresas que buscam se beneficiar da revolução dos custos da IA. Primeiro, as empresas devem desenvolver uma estratégia abrangente de FinOps para IA que vá além da gestão tradicional de custos na nuvem. Isso requer equipes, ferramentas e processos especializados que atendam às características únicas das cargas de trabalho de IA.

Em segundo lugar, as empresas devem estabelecer a transparência como princípio fundamental de seus investimentos em IA. Sem visibilidade clara de custos, desempenho e valor comercial, decisões informadas não podem ser tomadas. Isso requer investimentos em ferramentas de monitoramento, painéis e sistemas de relatórios que possam capturar e exibir métricas específicas de IA.

Em terceiro lugar, as empresas devem priorizar abordagens baseadas em resultados ao avaliar e adquirir soluções de IA. Em vez de pagar por recursos tecnológicos, elas devem avaliar e remunerar os provedores com base em resultados comerciais mensuráveis. Isso cria um melhor alinhamento de incentivos e reduz o risco de investimentos em IA.

Em quarto lugar, as empresas devem considerar a sustentabilidade a longo prazo de seus investimentos em IA. Isso inclui tanto a sustentabilidade ecológica, por meio de modelos de eficiência energética e data centers verdes, quanto a sustentabilidade econômica, por meio da otimização contínua e da adaptação às mudanças nas estruturas de custos.

Em quinto lugar, as empresas devem encarar a democratização da IA como uma oportunidade estratégica. Empresas menores agora podem implementar recursos de IA que antes eram proibitivamente caros, enquanto empresas maiores podem expandir suas iniciativas de IA para novas áreas e casos de uso. Esse desenvolvimento exige uma reavaliação das estratégias competitivas e a identificação de novas oportunidades de diferenciação e criação de valor.

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Konrad Wolfenstein

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