As empresas não adotarão IA sem engenheiros implantados para frente? Os números de receita publicados por empresas de rotulagem de dados são receita real ou GMV? Existem 8+ players no mercado de rotulagem de dados com US$ 100 milhões em ARR, quem vence? Quem perde? Os mercados de talentos de IA estão mortos? Você precisa estar no meio da curadoria e implementação de dados também? @InvTechInc é um dos gigantes secretos do mercado, com um ARR de $200 milhões e algumas das maiores empresas do mundo como clientes. Spotify 👉 Youtube 👉 Apple Podcasts 👉 Minhas 5 principais lições ao conversar com o CEO deles, Matthew Fitzpatrick 👇

1. A IA Empresarial ainda está na primeira parte Implantação na empresa é muito mais do que apenas modelos, é infraestrutura de dados, redesenho de fluxos de trabalho, responsabilidade, confiança e observabilidade. Isso é como construir modelos de crédito no setor bancário, com gestão de risco, testes, treinamento e validação de modelos. Acho que a implantação da IA corporativa está na primeira fase e vai levar uma década, não dois anos. O que ninguém vê sobre a implantação de IA corporativa que todos deveriam ver @chetanp @RichardSocher @lqiao @peakji

2. Você Tem Que Vender IA Corporativa por Meio de Provas, Não De Promessas O conselho mais simples que dou é: comece com provas de conceito, comece com sprints de solução. Eles não pagam um dólar até você provar que a tecnologia funciona, vamos fazer isso de graça por oito semanas. Se sua tecnologia funcionar, você vai demonstrar. Como você aconselha fundadores sobre pessoas de cor @maggie_hott @ajtennant @mark_goldberger

3. Engenheiros Implantados Antecipadamente (FDEs) são críticos para a verdadeira incorporação de fluxos de trabalho IA pronta para usar raramente se mantém. Quando a mudança exige adoção, apenas equipes integradas no local com operadores podem alinhar ferramentas a processos reais. Os FDEs preenchem essa lacuna, sem eles, projetos estagnam ou voltam a ser pilotos. Você concorda que os FDEs são necessários para que a adoção corporativa realmente funcione @BrendanFoody @jonsidd @GarrettLord

4. Há uma lacuna crescente entre o desempenho do modelo e a adoção corporativa Benchmarks públicos mostram ganhos de 40 a 60% na precisão dos modelos. 60% dos consumidores agora usam IA semanalmente, mas apenas ~5% das implantações corporativas estão disponíveis atualmente. Fechar essa lacuna exige não apenas modelos melhores, mas também infraestrutura de dados, redesenho de fluxos de trabalho, responsabilidade, confiança e observabilidade. Quais são, na sua opinião, as maiores barreiras para a adoção da IA corporativa @levie @benioff @jasonlk @ivanhzhao

5. Dados e conhecimentos gerados por humanos serão o vento de cauda do crescimento da próxima década Dados sintéticos funcionam para tarefas claras, mas raciocínio complexo, multimodal, multilíngue e em múltiplas etapas exige insights humanos curados. As empresas investirão fortemente em coleta, validação e ajuste de fluxos de trabalho do mundo real. Como o crescimento dos dados sintéticos impacta o mercado de dados gerados por humanos @ashugarg @jrichlive @gokulr