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A logística exige decisões cada vez mais complexas, influenciadas por demanda, capacidade, custos de transporte, nível de serviço e mudanças regulatórias.
Em artigo publicado na Mundo Logística, Rodrigo Pessotto Almeida, Associate Engagement Manager, e Yuri Damazo Zanferrari, Associate Manager, analisam como os Digital Twins aplicados à logística podem apoiar decisões com mais previsibilidade.
A maturidade de IA ajuda empresas a identificar seu estágio de adoção da inteligência artificial e as capacidades necessárias para evoluir. A avaliação considera estratégia, dados, arquitetura, governança, pessoas e mensuração para orientar a evolução de experimentos até aplicações escaláveis e integradas ao negócio.
A inteligência artificial já ocupa espaço relevante nas estratégias de empresas de diferentes setores, e uma nova questão ganha força à medida que os investimentos avançam: como saber se essas iniciativas estão realmente gerando valor? Medir o ROI de IA permite conectar ganhos de produtividade, redução de custos e novas oportunidades de receita aos resultados do negócio, além de orientar quais projetos devem ganhar escala.
A logística exige decisões cada vez mais complexas, influenciadas por demanda, capacidade, custos de transporte, nível de serviço e mudanças regulatórias.
Em artigo publicado na Mundo Logística, Rodrigo Pessotto Almeida, Associate Engagement Manager, e Yuri Damazo Zanferrari, Associate Manager, analisam como os Digital Twins aplicados à logística podem apoiar decisões com mais previsibilidade.
A maturidade de IA ajuda empresas a identificar seu estágio de adoção da inteligência artificial e as capacidades necessárias para evoluir. A avaliação considera estratégia, dados, arquitetura, governança, pessoas e mensuração para orientar a evolução de experimentos até aplicações escaláveis e integradas ao negócio.
A inteligência artificial já ocupa espaço relevante nas estratégias de empresas de diferentes setores, e uma nova questão ganha força à medida que os investimentos avançam: como saber se essas iniciativas estão realmente gerando valor? Medir o ROI de IA permite conectar ganhos de produtividade, redução de custos e novas oportunidades de receita aos resultados do negócio, além de orientar quais projetos devem ganhar escala.
A inteligência artificial já está presente em diferentes áreas das empresas, mas levar uma solução bem-sucedida para centenas ou milhares de usuários exige uma estrutura diferente daquela utilizada nos primeiros testes. A escalabilidade de IA depende da capacidade de integrar tecnologia, dados, processos, governança e custos para que os resultados possam crescer junto com a adoção.
Em matéria publicada pelo IT Forum, Bruno Horta, Executive Director na Peers, analisa os resultados do estudo “Do piloto ao resultado: a rentabilidade da IA” e os diferentes níveis de maturidade das empresas na adoção de GenAI. Os dados mostram que 40,7% das empresas pesquisadas conseguem comprovar retorno financeiro, além de revelar um período de maior dificuldade na transição dos projetos-piloto para iniciativas integradas à operação.
O varejo fechou 45,9 mil vagas com carteira assinada no primeiro semestre de 2026, o pior resultado para um início de ano desde a pandemia, enquanto o restante da economia criou 921 mil empregos. Em reportagens publicadas pela Folha de S.Paulo e pelo Valor Econômico, o levantamento da Peers Consulting + Technology mostra que 23% dos apostadores online reduziram gastos com roupas e calçados para apostar, e 19% cortaram despesas com supermercado.
Em matéria publicada pelo Portal ERP, Bruno Horta, Executive Director na Peers, analisa os desafios para transformar investimentos em IA generativa em resultados financeiros comprovados. A partir dos dados do estudo Gerando valor com GenAI, realizado pela Peers em parceria com o Tec Institute e publicado pela MIT Technology Review Brasil, a análise mostra como escala, governança e maturidade influenciam a geração de valor com GenAI.
Grandes empresas precisam estruturar a governança de IA considerando maturidade de dados, exposição regulatória, capacidade interna, accountability e urgência do conselho. A escolha entre construção interna, consultoria especializada e plataforma pode evoluir conforme a organização amplia o número de sistemas de IA em operação.
A decisão de automatizar processos financeiros já foi tomada em praticamente todos os setores. O que ainda está em aberto é a metodologia: se a tecnologia escolhida gera retorno de verdade na operação, ou se vira mais um piloto que funcionou em ambiente controlado e nunca chegou a escalar.
Segundo o Gartner, até 40% das aplicações corporativas terão agentes especializados integrados em 2026, ante menos de 5% em 2025. Para líderes de tecnologia, esse avanço traz uma questão prática: como coordenar tantos agentes com segurança e clareza sobre o valor gerado?
Agentes de IA estão deixando de ser ferramentas experimentais para assumir atividades cada vez mais relevantes dentro das empresas, e essa evolução traz uma nova preocupação: como garantir que eles estão funcionando corretamente? Diferentemente de aplicações tradicionais, um agente pode continuar operando sem erros técnicos e, ainda assim, gerar respostas incorretas ou decisões desalinhadas com o negócio.
A adoção de agentes de IA está avançando rapidamente nas empresas, e o mercado já oferece diversas ferramentas de observabilidade, como Langfuse, LangSmith, Arize AI, Phoenix, Datadog e outras plataformas corporativas, porém elas não resolvem exatamente o mesmo problema. A escolha certa depende da maturidade da empresa, da arquitetura utilizada e do nível de autonomia dos agentes.
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