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Oportunidades para as empresas em fase de arranque no domínio da IA em 2025 *Atualizado*
"Enquanto toda a gente se esforça por implementar o GPT-5, algumas pessoas continuam a ganhar dinheiro a vender botões." A verdadeira oportunidade da IA em 2025 não é reinventar a roda - é resolver problemas reais sem queimar orçamentos. Nichos subestimados: personalização que não faz com que os clientes se sintam em Black Mirror, assistentes de saúde que distinguem uma constipação das urgências, análises para PME que detestam Excel. Sucesso? Não daqueles que têm a IA mais poderosa, mas daqueles que a tornam acessível, útil e sustentável.NewsletterA nova corrida ao ouro: história, comparações e perspectivas futuras
Klondike 1896: 100.000 pessoas partiram para o Yukon, poucas encontraram ouro - os vencedores foram aqueles que venderam pás. A IA é uma nova corrida ao ouro, mas com diferenças cruciais: procura superior à oferta (e não o contrário, como na bolha das dot-com), valor económico imediato, empresas financeiramente sólidas. Estamos a viver o equivalente da Internet em 1995-98. A lição histórica? As competências técnicas intermédias têm vida curta, o conhecimento do domínio mantém o seu valor. É melhor vender pás ou procurar ouro?NewsletterA Ilusão do Progresso: Simular a Inteligência Artificial Geral sem a alcançar
Não estamos a construir AGI - estamos a construir uma ilusão cada vez mais convincente. Em 2025, a inteligência geral surgirá não de um único sistema, mas de um mosaico de IAs especializadas coordenadas: LLMs, geradores de imagens, AlphaFold. A computação quântica promete ultrapassar o patamar computacional (-99% de consumo segundo a IBM), enquanto a Microsoft e a Google competem com abordagens radicalmente diferentes. A provocação? Se a consciência humana é, ela própria, uma ilusão emergente, talvez a AGI "por procuração" seja mais parecida connosco do que pensamos.NewsletterO problema dos morangos
"Quantos 'r' há no morango?" - O GPT-4o responde "dois", uma criança de seis anos sabe que são três. O problema é a tokenização: o modelo vê [str][aw][berry], não letras. A OpenAI não resolveu o problema com o o1 - contornou-o ensinando o modelo a "pensar antes de falar". Resultado: 83% vs. 13% nas Olimpíadas de Matemática, mas 30 segundos em vez de 3 e o triplo do custo. Os modelos de linguagem são ferramentas probabilísticas extraordinárias - mas continua a ser necessário um ser humano para contar.NewsletterO grande engano: porque é que a IA compreende as emoções melhor do que admite
82% de precisão da IA vs. 56% de precisão humana em testes de inteligência emocional - o estudo de Genebra e Berna derrubou o nosso último mito tranquilizador. O ChatGPT-4 não só supera os humanos nos testes existentes: cria novos testes indistinguíveis dos efectuados por psicólogos profissionais. Microexpressões, análise da voz, compreensão do contexto - a IA lê emoções que nós próprios não reconhecemos. A questão já não é "consegue compreender as emoções?", mas sim "como podemos aproveitar esta compreensão superior mantendo os valores humanos no centro?"NewsletterEvolução dos LLM: uma breve panorâmica do mercado
Menos de 2 pontos percentuais separam os principais LLMs nos principais benchmarks - a guerra tecnológica terminou num empate. A verdadeira batalha de 2025 é travada nos ecossistemas, distribuição e custo: DeepSeek provou que pode competir com $5,6M vs $78-191M do GPT-4. O ChatGPT domina a marca (76% de notoriedade), apesar de a Claude ter ganho 65% dos benchmarks técnicos. Para as empresas, a estratégia vencedora não consiste em escolher "o melhor modelo", mas em orquestrar modelos complementares para diferentes casos de utilização.Página 3 de 3