Os criadores de uma tecnologia a treinam, a refinam, a superam. Depois ela os supera. O que vence uma inteligência otimizada para vencer? Não pode ser força bruta, velocidade ou volume de dados. A resposta histórica sempre foi a mesma, uma interface diferente. Não quem joga

De vez em quando você encontra um gestor de operação que entende que a automação é o último passo, não o primeiro. E quando isso acontece, o resultado é outro nível. cc: Sibelius Seraphini , #bolhadev

Dado tempo e dados suficientes, nenhum problema é insolúvel. - Asimov

A qualidade da ação é limitada pela completude da lógica, que é limitada pela riqueza do Dados. Entropia organizacional é sempre déficit de dados ou déficit de correlação e nunca déficit de ação. cc: Sibelius Seraphini , #bolhadev

Quando uma organização está em caos, o instinto é agir mais (mais automação, mais processo, mais gente). Mas o problema nunca está na Ação, está nos Dados que não foram coletados ou na Lógica que não foi formalizada. Diagnosticar corretamente o nível do déficit é o primeiro

Pesquisadores do projeto LATENT treinaram um robô humanoide Unitree G1 para jogar tênis com apenas 5 horas de dados de captura de movimento imperfeitos, permitindo rallies multi-trocas com humanos e taxa de acerto de ~90% em bolas acima de 15 m/s. Verenis cada vez mais robôs

Todo mundo viu o mapa do Karpathy e respirou aliviado: "encanador score 1, estou seguro." Não estão. Score baixo não significa "seguro". Significa "IA de linguagem não resolve". São coisas diferentes. No caso do encanador, ok a IA não conserta cano. Mas robô com visão +

A xAI contratando analistas de Wall Street para treinar o Grok em modelagem financeira é um sinal importante, mas não pelo motivo óbvio. Eu acredito que o motivo seja mais em relação a estrutura de domínio. Uma LLM sem especialista de domínio não sabe distinguir fluxo de caixa

Todo SaaS foi construído sobre uma premissa, o usuário precisa de uma interface. Nós somos a interface. O Manus quebrou essa premissa. Agente de IA local, no seu computador, sem middleman. Notion. Monday. Trello. Asana. Não foram substituídos por um concorrente melhor. Foram

Ontem Jenson Hwang lançou o NemoClaw para a comunidade OpenClaw e afirmou que o SaaS dará lugar ao → AaaS (Agentic as a Service). Disse ainda que toda empresa de software vai precisar de uma estratégia de agentes, assim como precisou de uma estratégia HTTP, Linux, Kubernetes.

NVIDA conferência anual GTC tese central de Jensen Dados estruturados + IA generativa = confiabilidade. Isso se repete em três camadas: gráficos (DLSS5), enterprise (data frames), agentes (Open Claw). A estrutura é a espinha dorsal do argumento. Porém, Jensen não responde o que

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Será épico.

O ganho do monorepo pra AI está ligado diretamente com a ontologia. Quando o agente vê código + infra + regras de negócio + dados do cliente no mesmo diretório, ele opera como funcionário sênior, não como estagiário que precisa perguntar onde fica cada coisa. Rodo 5 agentes de

Cada vez mais, veremos as empresas não apenas contratando um dev. Elas contratarão o dev + o seu squad de agentes de IA. Em outras palavras, as empresas irão contratar uma unidade completa de entrega: — 1 humano (curadoria + lógica sistêmica) — N agentes especializados

A IA está destruindo o mundo do dev que construía valor em conhecer a ferramenta, não em pensar com ela. O mercado tinha 2 moats: - Saber usar a ferramenta (syntax, config, flags) - Saber pensar sobre o problema (estrutura, trade-offs, consequências) IA commoditizou o primeiro