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Uma parceria confiável para organizações que buscam navegar pelos requisitos de soberania e, ao mesmo tempo, modernizar-se no seu próprio ritmo.

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Decisões de tecnologia tomadas anos atrás agora impõem um teto ao que a empresa pode vir a ser.

Um passo além do CVSS.

Os computadores quânticos não substituirão os computadores clássicos, mas poderão se tornar novos e poderosos aceleradores, complementando CPUs e GPUs. Explore o futuro da supercomputação quântica no episódio desta semana do The Coherence Times.

O gerenciamento de código-fonte engloba as práticas, processos e ferramentas para controlar, gerenciar e acompanhar as alterações feitas em uma base de código ao longo do tempo. Também conhecido como SCM, serve como a fonte definitiva da verdade para as equipes de desenvolvimento de software e outros stakeholders.

O armazenamento com reconhecimento de VM é uma tecnologia de armazenamento de dados que gerencia e monitora cada máquina virtual (VM) individualmente, em vez de tratá-la como parte de um pool compartilhado. Ele pode ser fornecido como matrizes de armazenamento desenvolvidos especificamente para essa finalidade ou como armazenamento definido por software (SDS), controlado por software em vez de hardware dedicado.

Os sistemas inteligentes podem interpretar cada vez mais o contexto e a intenção de uma pessoa e determinar qual experiência deve surgir em resposta.

A recuperação em clean room é uma estratégia de recuperação de dados que envolve o uso de um ambiente digital isolado (air gap), contendo ferramentas de segurança.

O que os desenvolvedores, líderes e sistemas precisam fazer.

Combater a erosão de habilidades orientada por IA significa projetar uma melhor parceria entre humanos e agentes.

Um enxame de agentes de IA é um grupo de agentes de IA que trabalham juntos para realizar uma tarefa. Em vez de depender de um único agente de IA para lidar com cada parte de um trabalho, um enxame pode dividir a tarefa, com cada agente focando em uma função, habilidade ou parte do trabalho específica.

A corrida para construir um "superprevisor" de IA está tornando os previsores humanos mais valiosos. A parte mais difícil: ajudar as organizações a identificar o que elas querem alcançar.

A IA está criando e revelando uma distância entre as organizações, mas não se trata de algumas pessoas trabalharem com ferramentas melhores. A diferença está na prontidão organizacional. Um pequeno grupo de organizações que priorizam a IA está abrindo vantagem: cresce mais rápido, executa mais rápido e aprende mais rápido.

Assim como a Mãozinha da Família Addams, esta mão robótica da ETH Zurich caminha sobre os dedos, atravessando gramados e cascalho e se recuperando sozinha após quedas.

O Cyber Cluster da Costa Rica uniu governo, empresas e academia em torno de um objetivo: transformar o país em um centro global de excelência em cibersegurança. Veja o que podemos aprender com essa experiência.

A OpenAI e a Anthropic lançam novos modelos de IA mais eficientes, a TypeSafe AI revelou seu modelo Jev calibrado e focado em probabilidades, e a Nasa e a IBM se uniram para lançar o Lunar Foundation Model. Tudo isso e muito mais no Mixture of Experts.

A validação de modelos é o processo estruturado para determinar se um modelo de aprendizado de máquina (ML) é adequado ao uso pretendido.

Os líderes devem compreender até que ponto seu patrimônio atual pode suportar, recuperar e redirecionar a capacidade existente antes de investir em mais, e governar as mudanças na infraestrutura por meio da entrega padronizada.

A jornada rumo ao AMS autônomo se mede pelo grau de preparo da empresa para deixar que a IA assuma um trabalho cada vez mais crítico.

Quando os líderes não têm uma visão comum do que significa ter sucesso, o uso da IA cresce, mas os resultados para a empresa não acompanham esse avanço.

A OpenAI, a Anthropic e outros laboratórios de IA querem mais regras de segurança da IA. Profissionais de cibersegurança dizem que ficaram de fora da conversa e que os laboratórios estão resolvendo o problema errado.

A IA pode ajudar as indústrias a conectar o contexto, as decisões e a execução dos ativos à medida que progridem da manutenção reativa e baseada em condições para operações preditivas, prescritivas e cada vez mais autônomas, com confiança incorporada à forma como o trabalho é executado.

Por que as equipes de segurança estão se tornando seu próprio ponto cego.

O planejamento da manutenção é o processo de identificar, preparar e organizar o trabalho necessário para manter os ativos físicos operando com segurança.

À medida que os agentes de IA se espalham por sistemas corporativos e provedores, as organizações precisam de um modelo de governança que controle o que os agentes podem fazer sem limitar o valor que são capazes de gerar.

As cadeias de suprimentos passam a competir em inteligência: sobrevivem as que se redesenharem para a autonomia.

A Anthropic discute o ritmo do desenvolvimento da IA, a IBM lança o Granite 4.2 e a Meta apresenta o Muse, seu assistente de IA. Tudo isso e mais no Mixture of Experts.

Como os COOs podem redesenhar seu modelo operacional para transformar investimentos em IA em valor de negócio mensurável. 1. The enterprise in 2030, IBM Institute for Business Value, janeiro de 2026. A IA agora é uma parte crítica das operações...