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Vamos ser brutalmente honestos. A promessa do Agile era nos libertar: autonomia para os times, inovação acelerada e um adeus definitivo à rigidez do Waterfall. Contudo, o que vemos hoje na maioria das corporações é uma distorção perigosa dessa visão. Em vez de autonomia, temos daily stand-ups que se tornaram sessões de cobrança. No lugar da inovação, recebemos sprint plannings que são meras cerimônias de distribuição de tarefas, ditadas de cima para baixo. Consequentemente, a velocidade, que deveria ser um sintoma da eficiência, virou um fim em si mesma, uma métrica de vaidade para justificar o controle.
No ecossistema tech atual, a expressão “dados em tempo real” tornou-se um mantra, uma espécie de Graal corporativo. A indústria investe bilhões em arquiteturas complexas, pipelines de streaming e dashboards que piscam a cada segundo, tudo em nome da latência zero. Contudo, essa busca incessante pela imediatez é uma das mais perigosas métricas de vaidade da nossa era. Ela confunde a velocidade da informação com a qualidade da decisão.
Nós fomos seduzidos. A promessa do No-Code e Low-Code (LCNC) ecoa nos corredores de todas as corporações: desenvolvimento até 90% mais rápido, democratização da tecnologia e a erradicação dos backlogs de TI. Os números do Gartner são inegáveis, projetando que, até 2025, 70% dos novos aplicativos corporativos serão construídos sobre essas plataformas, um salto monumental comparado aos menos de 25% em 2020. Consequentemente, a indústria abraçou o movimento como a solução definitiva para a escassez crônica de desenvolvedores e a pressão incessante por digitalização.
A Ponte Necessária: Estratégias de Negócios para Iniciar Projetos de Business Intelligence (BI) e Colaborar Efetivamente com a TI
O cenário empresarial moderno depende intrinsecamente da capacidade de aproveitar os ativos de informação internos e externos para apoiar uma tomada de decisões aprimorada (IŞIK, 2013). O Business Intelligence (BI) é o termo genérico para o sistema que engloba metodologias, processos, arquiteturas e tecnologias que transformam dados brutos em informações significativas e úteis (IŞIK, 2013). No entanto, a materialização de um sistema de BI, seja um dashboard ou um painel de desempenho, requer uma parceria profunda e funcional com a equipe de Tecnologia da Informação (TI). O sucesso de qualquer iniciativa de Data Warehouse/Business Intelligence (DW/BI) está diretamente ligado à aceitação do usuário (KIMBALL, 2004) e é maximizado por um entendimento sólido dos requisitos de negócio.
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) emergiu como uma técnica fundamental para aprimorar modelos de linguagem de grande porte (LLMs) ao integrar dados externos especializados e atualizados em tempo real. Este relatório explora metodologias avançadas para construção e otimização de sistemas RAG, abordando desde o pré-processamento de dados até técnicas de avaliação contínua do desempenho. Com base em análises comparativas de ferramentas como LangChain e Chroma, demonstra-se que estratégias como ajuste fino de modelos vetoriais, reclassificação hierárquica e compressão contextualizada de prompts elevam significativamente a precisão das respostas geradas, enquanto mitigam alucinações típicas dos LLMs tradicionais.
Com o aumento da complexidade e velocidade das organizações, uma das habilidades que destacará líderes é como eles se apresentam e se comunicam. No entanto, um aspecto fundamental da comunicação eficaz que muitas vezes é negligenciado é a capacidade de controlar a estabilidade e o som da sua voz. A qualidade da sua “presença vocal” pode não apenas transformar a entrega da sua mensagem, mas também seu impacto.
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