Um recente artigo da Harvard Business Review destaca uma questão crítica: a IA generalista muitas vezes enfrenta dificuldades na saúde porque perde o contexto, a nuance e o conhecimento especializado. Os modelos podem ler gráficos, mas ainda assim interpretam mal o que os sinais-chave realmente significam na prática. A conclusão é clara: a IA não precisa apenas de mais dados, precisa de dados de alta qualidade, validados e cientes do domínio. Sem uma infraestrutura de dados robusta, mesmo modelos poderosos podem produzir erros perigosos. É aqui que novas camadas de infraestrutura são importantes. Ecossistemas distribuídos como o Perceptron visam apoiar ambientes onde dados, modelos e resultados podem ser continuamente avaliados, validados e melhorados. O futuro da IA não será determinado apenas pelo acesso a modelos, mas pela qualidade dos dados por trás deles e pelos sistemas usados para verificá-los. 🔗Fonte: