As empresas não adotarão a AI sem engenheiros implantados de forma proativa? Os números de receita divulgados pelas empresas de rotulagem de dados são receitas reais ou GMV? Existem mais de 8 players no mercado de rotulagem de dados com $100M em ARR, quem vence? Quem perde? Os marketplaces de talentos em AI estão mortos? É necessário também estar no jogo de curadoria e implementação de dados. @InvTechInc é um dos gigantes secretos do mercado com $200M ARR e algumas das maiores empresas do mundo como clientes. Spotify 👉 Youtube 👉 Apple Podcasts 👉 Minhas 5 principais lições de uma conversa com o CEO deles, Matthew Fitzpatrick 👇

1. A IA Empresarial Ainda Está no Primeiro Inning A implementação na empresa é muito mais do que apenas modelos, é infraestrutura de dados, redesign de fluxo de trabalho, responsabilidade, confiança e observabilidade. Isso é como construir modelos de crédito no setor bancário, com gestão de risco de modelo, testes, treinamento e validação. Acho que a implementação da IA empresarial está no primeiro inning e levará uma década, não dois anos. O que ninguém vê sobre a implementação da IA empresarial que todos deveriam ver @chetanp @RichardSocher @lqiao @peakji

2. Você Tem Que Vender AI Empresarial Através de Provas, Não Promessas O conselho mais simples que dou é começar com provas de conceito, começar com sprints de solução. Eles não pagam um dólar até você provar que a tecnologia funciona, faremos isso gratuitamente por oito semanas. Se a sua tecnologia funcionar, você a mostrará. Como você aconselha os fundadores sobre POCs @maggie_hott @ajtennant @mark_goldberger

3. Engenheiros Deslocados (FDEs) São Críticos para a Verdadeira Integração de Fluxo de Trabalho AI pronta para uso raramente se mantém. Quando a mudança requer adoção, apenas as equipas integradas no local com os operadores podem alinhar ferramentas a processos reais. Os FDEs preenchem essa lacuna; sem eles, os projetos estagnam ou voltam a ser pilotos. Concorda que os FDEs são necessários para que a adoção empresarial funcione verdadeiramente @BrendanFoody @jonsidd @GarrettLord

4. Existe uma crescente lacuna entre o desempenho dos modelos e a adoção empresarial Os benchmarks públicos mostram ganhos de 40–60% na precisão dos modelos. 60% dos consumidores agora usam IA semanalmente, mas apenas ~5% das implementações empresariais estão ativas hoje. Fechar essa lacuna requer não apenas melhores modelos, mas infraestrutura de dados, redesign de fluxos de trabalho, responsabilidade, confiança e observabilidade. Quais são, na sua opinião, as maiores barreiras à adoção de IA nas empresas @levie @benioff @jasonlk @ivanhzhao

5. Dados Gerados por Humanos e Especialização Serão o Ventilador de Crescimento da Próxima Década Dados sintéticos funcionam para tarefas bem definidas, mas raciocínios complexos, multimodais, multilíngues e em múltiplas etapas exigem insights humanos curados. As empresas investirão pesadamente na coleta, validação e ajuste em fluxos de trabalho do mundo real. Como a ascensão dos dados sintéticos impacta o mercado de dados gerados por humanos @ashugarg @jrichlive @gokulr