Marketing Digital

A Comissão Europeia foi surpreendida por uma onda de interesse sem precedentes no seu mais ambicioso projeto digital até à data: a construção de megacentros dedicados à Inteligência Artificial (IA). No total, 76 manifestações de interesse foram submetidas por consórcios espalhados por 16 Estados-membros da União Europeia, excedendo largamente as previsões de Bruxelas. A iniciativa, que visa erguer quatro “gigafactories” de IA com capacidade avançada de computação e armazenamento, promete colocar a Europa no mapa da nova corrida global pela supremacia tecnológica. Embora os nomes dos candidatos permaneçam confidenciais, fontes comunitárias confirmaram que entre os interessados estão gigantes tecnológicos europeus e internacionais, operadores de centros de dados, empresas de telecomunicações, fornecedores de energia e investidores financeiros. Num dado particularmente revelador da ambição envolvida, os proponentes indicaram intenções conjuntas de aquisição de mais de três milhões de unidades de processamento gráfico (GPUs) de última geração — componentes fundamentais para o treino de modelos de IA de larga escala. “Este nível de interesse excede em muito as nossas expectativas”, afirmou Henna Virkkunen, responsável europeia pela área tecnológica, durante uma conferência de imprensa em Bruxelas. “É um claro sinal do dinamismo e da vontade crescente de inovar em IA dentro da Europa.” A resposta robusta surge na sequência de uma consulta pública encerrada a 20 de junho, que visava recolher contributos preliminares para a próxima fase do plano europeu de IA. No horizonte estão 60 localizações potenciais para os futuros centros, que deverão funcionar como infraestruturas críticas na formação e operação de sistemas de IA generativa e outros modelos avançados. O projeto enquadra-se no AI Continent Action Plan, a estratégia da União Europeia para reposicionar o continente como um polo competitivo no desenvolvimento tecnológico. Embora esta fase não envolva financiamento direto nem compromissos formais, será fundamental para moldar o concurso oficial previsto até ao final do ano. Com uma dotação de 20 mil milhões de euros já anunciada para dar corpo aos primeiros quatro centros, a Comissão Europeia sinaliza não apenas uma aposta em inovação, mas também uma resposta geoestratégica à crescente dependência tecnológica de terceiros países — nomeadamente dos Estados Unidos e da China, que lideram atualmente o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem e infraestruturas associadas. Além da componente tecnológica, o projeto funcionará como piloto para uma nova ferramenta de coordenação da competitividade entre Estados-membros, tentando alinhar políticas e execuções nacionais com os objetivos pan-europeus. Com esta mobilização sem precedentes, a Europa parece finalmente determinada a não perder a próxima revolução industrial — desta vez, alimentada por algoritmos, dados e circuitos de alta densidade. E, ao que tudo indica, a corrida já começou.

A Inteligência Artificial já não é apenas uma promessa de eficiência — é uma inevitabilidade estratégica. Mas, para quase metade dos líderes de TI ouvidos pela Salesforce, o caminho para a sua adoção ainda está longe de ser claro. Numa era em que os riscos reputacionais e legais são cada vez mais escrutinados, 48% dos responsáveis pelo IT nas empresas admitem que as suas infraestruturas de dados não estão preparadas para receber a IA. Mais de metade (55%) confessa não ter confiança na sua implementação com as devidas salvaguardas. É neste contexto que a Salesforce, uma das gigantes globais do CRM e da IA corporativa, apresenta uma proposta que vai além do entusiasmo tecnológico: uma arquitetura de confiança, segurança e governação, concebida para tornar a IA empresarial não só eficaz, mas também fiável. Uma gramática para os agentes de IA Na visão da Salesforce, os agentes de IA — ferramentas autónomas que interagem com clientes e otimizam processos — devem assentar numa base segura e governada, onde os dados não sejam apenas acessíveis, mas também devidamente protegidos, auditáveis e respeitadores da legislação. “Implementar IA de confiança exige mais do que modelos potentes”, refere a empresa em comunicado. “É necessário garantir que os dados estão protegidos, que os testes são feitos com rigor, e que a governação é contínua e transversal.” É por isso que a empresa coloca a Data Cloud no centro da sua estratégia — uma camada de unificação que consolida dados de múltiplas fontes, estruturadas e não estruturadas, para fornecer uma visão de cliente holística. A isto soma-se uma estrutura de governação inteligente, com classificação automática de dados sensíveis (como dados protegidos pelo RGPD ou HIPAA) e políticas dinâmicas de mascaramento, consoante o perfil do utilizador. A lógica de separação de dados por unidades de negócio, regiões ou marcas — através dos chamados Espaços de Dados — permite segmentar e proteger a informação sem comprometer a integração. Já as políticas de governação aplicam-se a nível granular, do campo ao objeto, garantindo que o acesso e utilização dos dados estão sempre sob controlo. Em paralelo, a Salesforce está a reforçar o Agentforce, a sua plataforma de criação de agentes de IA. Com ambientes de desenvolvimento isolados, dados sintéticos e controlo comportamental dos agentes (os chamados Instruction Adherence Checks), a empresa pretende tornar o ciclo de vida destes agentes mais transparente e previsível. À medida que os agentes de IA se integram com sistemas externos, as APIs tornam-se pontos críticos de vulnerabilidade. A Salesforce responde com o MuleSoft, que permite uma gestão centralizada das APIs, assegurando conformidade com protocolos emergentes como o Agent2Agent (A2A) ou o Model Context Protocol (MCP) — fundamentais para garantir interações seguras entre agentes. Mas o ponto mais sensível continua a ser a proteção de dados nas interações com modelos generativos. É aqui que entra o Trust Layer — uma camada intermediária que atua entre o utilizador/agente e os LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala), garantindo que dados sensíveis são mascarados ou excluídos antes do processamento, e que não há retenção de dados por parte dos fornecedores de IA. Este sistema inclui ainda deteção de toxicidade nas mensagens, um mecanismo fundamental num cenário empresarial cada vez mais atento à ética da IA. “Estamos há mais de 25 anos a construir tecnologia segura e de confiança, e isso coloca-nos numa posição única para apoiar as empresas nesta nova fase”, afirma Rahul Auradkar, EVP e GM da Data Cloud na Salesforce. “Ao unificarmos os dados, fornecermos ferramentas low-code e integrarmos a segurança desde o início, estamos a ajudar os nossos clientes a construir IA empresarial que é ao mesmo tempo poderosa e responsável.” Num contexto em que os projetos-piloto de IA se preparam para dar lugar a implementações em larga escala, o fator confiança deixou de ser acessório. Passou a ser condição essencial. As empresas não vão querer arriscar reputações por promessas mal calibradas, não basta criar agentes inteligentes — é preciso garantir que eles operam com integridade, previsibilidade e sob um controlo absoluto dos dados. Num mercado onde a inovação caminha de mãos dadas com a regulação, essa pode ser a diferença entre adotar a IA com confiança — ou hesitar indefinidamente.

O Mu não impressiona pelo tamanho — aliás, é precisamente o contrário. Trata-se de um modelo pequeno (com 330 milhões de parâmetros, o que é modesto no mundo da IA), mas surpreendentemente eficaz. A sua função é simples e, ao mesmo tempo, profundamente transformadora: permite controlar o computador com linguagem natural, sem ter de procurar menus ou configurações. Basta escrever ou dizer algo como “liga o modo escuro” ou “aumenta o tamanho do texto”, e o sistema responde. Mas o verdadeiro ponto de viragem está nos bastidores. O Mu corre localmente, dentro do próprio computador — sem precisar da cloud, sem depender de ligações à internet, e com total respeito pela privacidade dos dados. Isto só é possível graças a uma nova geração de computadores, os chamados Copilot+ PCs, que incluem NPUs (unidades de processamento neural) capazes de lidar com este tipo de tarefas com rapidez e eficiência. Do ponto de vista empresarial, esta mudança abre um leque de possibilidades. Equipas de IT poderão reduzir pedidos de suporte para tarefas básicas. Colaboradores terão uma experiência mais intuitiva. E os tempos de adaptação a novos sistemas poderão encurtar-se drasticamente. Em vez de manuais, temos linguagem. Em vez de cliques, temos comandos naturais. Ao contrário dos grandes modelos de IA — treinados para escrever romances, criar código ou responder a questões filosóficas — o Mu foca-se em tarefas muito específicas e práticas. Foi treinado com milhões de exemplos relacionados com o sistema operativo Windows e responde de forma rápida e certeira, com latências abaixo de meio segundo. A IA deixa de ser uma “caixa mágica” e transforma-se numa ferramenta de produtividade concreta, silenciosa e útil. E o melhor? Funciona mesmo quando o computador está offline. Este avanço pode parecer técnico, mas tem implicações muito reais para as organizações. Desde logo, uma nova abordagem à arquitetura tecnológica. Com mais capacidade a correr no dispositivo, as empresas podem reduzir dependências da cloud, poupar largura de banda e melhorar a proteção de dados sensíveis. Mas há também um lado mais humano nesta mudança. Ao trazer a inteligência artificial para mais perto do utilizador — de forma natural, sem fricção — estamos a falar de inclusão tecnológica real. Pessoas menos habituadas à linguagem digital tradicional passam a interagir com a máquina de forma mais acessível. A tecnologia deixa de ser um obstáculo e volta a ser um facilitador. Por enquanto, o Mu está focado em controlar definições do sistema. Mas é fácil imaginar um futuro muito próximo onde esta abordagem se estenda a outras áreas — gerir reuniões, consultar relatórios, interagir com aplicações de negócio. Tudo com frases simples e diretas. Para os líderes empresariais, o desafio agora é de antecipação: Estamos preparados para este novo modelo de uso do computador? Os nossos equipamentos são compatíveis? Estamos a capacitar as equipas para interagir com IA de forma eficaz? A verdade é que a próxima grande transformação digital pode não passar por novas aplicações ou plataformas complexas. Pode passar, isso sim, por dizer ao seu computador o que quer — e ver acontecer.

Imagens e vídeos gerados ou manipulados por inteligência artificial (IA), conhecidos como deepfakes, representam uma ameaça crescente à confiança pública e à verdade. Conteúdos falsos, mas visualmente muito realistas, têm causado pânico, desinformação e manipulação política em várias situações recentes. Por exemplo, em maio de 2023, uma imagem deepfake de uma explosão no Pentágono espalhou-se rapidamente nas redes sociais, provocando medo e uma queda temporária no mercado acionista dos EUA. No contexto da guerra na Ucrânia, em 2022, um vídeo falso do presidente Zelenskyy pedindo a rendição das tropas foi usado para tentar minar a moral do país. Estes casos ilustram o impacto significativo que a IA pode ter na criação e disseminação de desinformação visual, tornando essencial que todos aprendam a questionar e verificar a autenticidade das imagens que encontram. A realidade científica: Somos piores do que pensávamos O artigo da Inc., escrito por Jessica Stillman em maio de 2025, baseia-se num estudo conduzido por Matthew Groh, professor na Kellogg School of Management da Northwestern University, que revela uma verdade desconfortável sobre as nossas capacidades de perceção visual. Mais de 50.000 participantes foram convidados a identificar se imagens eram reais ou geradas por IA. Os resultados foram claros e preocupantes: Apenas 76% conseguiram identificar corretamente imagens de IA; E só 74% reconheceram imagens reais como autênticas. Mesmo conscientes da possibilidade de falsificação, a maioria das pessoas acertou pouco mais do que por mero palpite. Como Groh sublinha no artigo da Inc.:“Os resultados estão algures entre a adivinhação e a perfeição. As pessoas acreditam que são boas nisto, mas a verdade é que não são.” Este estudo expõe uma limitação profunda na nossa confiança visual: os nossos olhos enganam-nos com mais frequência do que pensamos, especialmente diante de algo subtilmente artificial. Porque é que o nosso cérebro fica para trás? A psicóloga cognitiva Arryn Robbins, citada no artigo da Inc., explica que o problema reside na própria evolução do cérebro humano. O nosso sistema visual não foi desenhado para identificar minúcias digitais: “Detetar erros em imagens de IA requer reparar em detalhes muito subtis, mas o sistema visual humano evoluiu para detetar rapidamente ameaças em movimento — não para analisar com precisão as proporções de uma mão ou o reflexo num espelho.” Somos muito bons a captar o “todo” de uma imagem, mas péssimos a notar pequenas incoerências que podem trair a sua falsidade. A nossa perceção favorece a velocidade em detrimento da precisão. Técnicas comprovadas para melhorar a detecção Apesar destas limitações naturais, o artigo da Inc., aponta caminhos concretos para melhorar a nossa capacidade de identificar imagens falsas: Abrande e observe com atençãoA técnica mais poderosa é também a mais simples: dedicar pelo menos 10 segundos à análise de cada imagem. No estudo, esta pausa aumentou a taxa de acerto de 75% para 80%. Dar tempo ao cérebro para processar detalhes faz toda a diferença. Saiba quais são os erros mais comuns das imagens geradas por IASaber o que procurar já melhora significativamente a capacidade de análise. Os sinais mais frequentes são: Erros anatómicos: mãos com dedos a mais, articulações mal posicionadas, pescoços anormalmente longos, rostos com assimetrias subtis, olhos desalinhados. Texturas artificiais: ausência de poros, falta de rugas ou imperfeições, aparência plastificada ou renderizada. Incoerências físicas: sombras contraditórias, reflexos incoerentes com o ambiente, imagens impossíveis em espelhos ou janelas. Incompatibilidades culturais e históricas: diversidade étnica irrealista em retratos antigos, elementos que destoam do contexto geográfico ou temporal. A prática constante da observação crítica é fundamental para fortalecer a literacia visual no mundo digital. Regulamentação global A nível internacional, as autoridades começam a reagir para conter os riscos dos deepfakes. A União Europeia, com o AI Act, define deepfakes como conteúdos gerados ou manipulados por IA que aparentam ser autênticos, mas que são falsos. O regulamento obriga quem cria deepfakes a identificar claramente estes conteúdos, garantindo que são marcados de forma legível por máquinas e detetáveis como falsificações. Esta legislação prevê ainda exceções limitadas para conteúdos artísticos, satíricos ou ficcionais, que devem ser devidamente sinalizados. Num mundo onde a inteligência artificial pode criar imagens e vídeos indistinguíveis da realidade, a nossa perceção visual — outrora uma ferramenta de confiança — revela-se surpreendentemente falível. O estudo analisado pela Inc. mostra que mesmo quando tentamos identificar conteúdos falsos, falhamos com frequência, sobretudo porque o nosso cérebro não está preparado para detetar os detalhes subtis que denunciam uma manipulação digital. Perante esta nova realidade, torna-se essencial promover uma literacia visual crítica, exigir transparência no uso da IA e acompanhar as evoluções legislativas — não só para proteger indivíduos e instituições, mas também para preservar a confiança pública na era da informação artificial.

O futuro do comércio eletrónico está cada vez mais personalizado — e a Amazon acaba de dar mais um passo nessa direção com o lançamento de “Interests”, uma nova funcionalidade alimentada por inteligência artificial (IA). Lançada inicialmente para um grupo restrito de utilizadores nos Estados Unidos, esta ferramenta promete transformar a forma como descobrimos e interagimos com produtos online. Mas o que é o Amazon Interests? O Interests funciona como um assistente pessoal de compras, oferecendo uma experiência inovadora que utiliza modelos de linguagem avançados (LLMs) para analisar os interesses, preferências e orçamentos dos utilizadores. Com base nessas informações, a ferramenta monitoriza continuamente o vasto catálogo da Amazon em busca de produtos relevantes, antecipando o que o utilizador poderá vir a desejar. Ao contrário das tradicionais pesquisas por palavras-chave, o Interests permite que o utilizador descreva de forma natural o que está à procura — por exemplo, “kits de construção e acessórios para entusiastas de engenharia” ou “ferramentas de extração de café para apreciadores exigentes” — e a inteligência artificial trata de encontrar as melhores opções disponíveis. A proposta é simples, mas poderosa: eliminar a necessidade de pesquisar manualmente por novos produtos todos os dias que se alinham com os nossos interesses. Em vez disso, a Amazon passa a procurar por nós, notificando-nos sempre que surgem novos lançamentos, artigos reabastecidos ou promoções imperdíveis que correspondem ao nosso perfil. O que muda para o marketing digital? Para os profissionais de marketing, o Interests representa uma evolução significativa no funil de descoberta de produtos. O foco deixa de estar apenas nas pesquisas ou nos anúncios — agora, a descoberta de produtos torna-se proativa e personalizada, com base nos interesses declarados pelos utilizadores. Com esta inovação, a Amazon antecipa as necessidades e os desejos dos consumidores, apresentando-lhes sugestões altamente relevantes e feitas à medida. Este processo não só aumenta a relevância das ofertas, como também eleva as probabilidades de conversão, pois a experiência de compra acaba por ser ainda mais alinhada com as expectativas dos seus consumidores. Se esta abordagem for bem-sucedida, poderá redefinir o papel do consumidor no e-commerce: de agente ativo da procura de produtos para recetor passivo de sugestões hipercustomizadas. Para as marcas, isto significa a abertura de um novo canal de visibilidade — onde a otimização para motores de busca cede lugar à otimização para modelos de linguagem. Contudo, esta mudança também levanta questões sobre o equilíbrio entre conveniência e autonomia na escolha dos consumidores. Estaremos a confiar cada vez mais na inteligência artificial para decidir o que comprar? Com o Interests, a Amazon reforça a sua aposta numa experiência de compra mais fluída, inteligente e centrada no utilizador. A personalização não é apenas mais uma tendência, é a nova norma. E a inteligência artificial é o motor que está a torná-la realidade. Para as marcas e profissionais de marketing, isto é uma chamada de atenção ou melhor de adaptação. Este artigo foi inspirado nas informações partilhadas pela Amazon, em “Amazon’s AI-powered ‘Interests’ feature automatically finds new products that match your passions and hobbies.” A importância de um checkout eficiente no e-commerce Como detetar conteúdo criado por IA Amazon revoluciona o e-commerce com “Interests” Meta inova com IA na publicidade digital Google promete transformar a experiência de pesquisa com AI

A Google continua a redefinir a experiência digital, apostando na inteligência artificial para otimizar a forma como acedemos à informação online. Num cenário onde a personalização e a rapidez são fatores-chave, a evolução dos motores de busca está a moldar novos comportamentos de consumo e a desafiar as estratégias de marketing digital. Mas até que ponto estas inovações vão impactar a jornada do utilizador e a visibilidade das marcas no ambiente online? “Modo de Inteligência Artificial “: Revolução na Pesquisa O “modo de inteligência artificial” é a mais recente aposta da Google para transformar a forma como pesquisamos online. Este novo separador, semelhante aos já existentes para “Imagens” ou “Notícias”, funciona como um chatbot avançado, permitindo que os utilizadores façam perguntas mais complexas e recebam respostas mais detalhadas, contextualizadas e interativas. O grande destaque está na possibilidade de continuar a explorar o tema com perguntas subsequentes e links úteis diretamente na interface de pesquisa. Para já, esta funcionalidade está disponível apenas como uma experiência preliminar, acessível exclusivamente aos subscritores do Google One AI Premium. No entanto, o lançamento indica um passo estratégico da Google para competir com plataformas como Perplexity e ChatGPT Search, que já oferecem sistemas de pesquisa baseados em inteligência artificial. Fonte: Google AI Overviews Além do “modo de inteligência artificial”, a Google continua a apostar noutras ferramentas de IA, como os AI Overviews. Esta funcionalidade utiliza a inteligência artificial para gerar resumos rápidos de conteúdos encontrados na web. Com o modelo Gemini 2.0, a Google torna os AI Overviews ainda mais eficientes, proporcionando respostas mais precisas e completas. O objetivo é acelerar a obtenção de informações, minimizando o tempo de pesquisa e maximizando a eficácia dos resultados. No entanto, surge uma questão muito importante: com a informação já apresentada de forma concisa diretamente nos resultados de pesquisa, será que os utilizadores continuarão a clicar nos links para saber mais? Impacto no Tráfego, Conversões e SEO A crescente integração da inteligência artificial na pesquisa da Google está a redefinir o panorama do marketing digital. Com respostas cada vez mais completas diretamente nos resultados de pesquisa, a taxa de cliques (CTR) nos sites poderá diminuir significativamente, afetando o tráfego orgânico e exigindo uma adaptação urgente das estratégias de SEO. Se os utilizadores conseguirem encontrar toda a informação que procuram sem sair da página de resultados, a visibilidade dos sites poderá ficar comprometida. No entanto, a Google defende que estas mudanças não resultarão necessariamente numa redução do tráfego. A empresa acredita que, ao estimular a curiosidade do utilizador, gerará mais pesquisas subsequentes, o que, por sua vez, poderá resultar num aumento global de cliques. O objetivo é criar uma experiência mais rica e personalizada. A grande questão é: será este modelo sustentável a longo prazo ou acabará por alterar de forma irreversível o ecossistema digital? O futuro da pesquisa está a mudar! Com o lançamento do “modo de inteligência artificial” e o aperfeiçoamento dos AI Overviews, a Google está a redefinir a maneira como pesquisamos na internet. As mudanças terão um impacto profundo no SEO, no tráfego e nas conversões, exigindo que os profissionais de marketing se adaptem rapidamente a esta nova realidade. No entanto, ainda é cedo para prever com certezas como será o impacto total destas mudanças a longo prazo. O que sabemos é que a Google está a moldar o futuro da pesquisa digital de forma inovadora, e as marcas precisarão de estar preparadas para o que aí vem.

O lançamento discreto do chatbot de inteligência artificial chinês DeepSeek, a 20 de janeiro de 2025, provocou uma onda de reações no setor tecnológico, marcando um ponto de inflexão nas disputas globais pela supremacia em IA. Apenas dois dias após a sua estreia, a equipa por trás do DeepSeek divulgou um relatório técnico de 22 páginas, no qual comparava o desempenho da sua plataforma com os maiores concorrentes do mercado, como o ChatGPT da OpenAI e o Claude da Anthropic. Este movimento rapidamente colocou o DeepSeek no centro das atenções, desafiando as grandes potências tecnológicas e alterando as dinâmicas da indústria. Mas, o que é o DeepSeek? Enquanto as grandes empresas de tecnologia, especialmente nos Estados Unidos, dominam o mercado com modelos de IA de código fechado, o DeepSeek adota uma abordagem de código aberto. Esta transparência é um fator determinante, uma vez que a maioria dos concorrentes opta por manter em sigilo os detalhes do funcionamento dos seus sistemas. Com o DeepSeek, os desenvolvedores decidiram revelar uma espécie de “receita” para treinar o modelo, uma iniciativa rara no setor da inteligência artificial. Além disso, o DeepSeek destaca-se pelo seu mecanismo de raciocínio explícito, acessível através de um botão denominado “DeepThink”. Este permite aos utilizadores acompanhar, passo a passo, a lógica do raciocínio da IA, proporcionando um nível de transparência sem precedentes. Ao contrário do ChatGPT, onde o processo interno de tomada de decisões é muitas vezes pouco transparente, o DeepSeek facilita a compreensão do seu funcionamento. Este grau de explicação é essencial para os especialistas, pois permite avaliar a robustez e as capacidades do modelo de forma mais precisa. O que o torna único? Uma das maiores inovações do DeepSeek é a utilização de aprendizagem por reforço, um método que permite ao modelo evoluir de forma autónoma com uma supervisão humana mínima. A IA é treinada com base num sistema de recompensas, no qual é “premiada” sempre que gera respostas corretas. Este processo torna o treino mais eficiente e menos dispendioso. Ao contrário dos modelos tradicionais, que requerem ajustes manuais constantes, o DeepSeek autoaprende e adapta-se com maior agilidade. Além disso, o DeepSeek elimina a necessidade de grandes clusters de GPUs e data centers, utilizando algoritmos avançados que podem ser executados em hardware mais simples, como CPUs. Este aspecto torna a IA mais acessível, tanto em termos computacionais como financeiros, o que a torna uma solução viável e sustentável, especialmente em dispositivos móveis e soluções de baixo custo. Este avanço tem o potencial de permitir que empresas de menor dimensão concorram em pé de igualdade, sem a necessidade de grandes investimentos em infraestruturas. Impacto no mercado e no cenário global O impacto do DeepSeek vai muito além do campo tecnológico. O seu lançamento colocou a China em evidência na disputa global pelo avanço da inteligência artificial, desafiando a predominância das grandes tecnológicas norte-americanas, que dominavam o setor desde o lançamento do ChatGPT em 2022. A reação dos mercados foi imediata: em apenas uma semana, as ações das principais empresas tecnológicas dos EUA perderam 1 bilião de dólares em valor. Inicialmente, muitos especialistas encararam o DeepSeek com ceticismo, mas à medida que foram testando o modelo, começaram a perceber a capacidade que este tinha para rivalizar com os melhores do mercado. Em suma, o DeepSeek é muito mais do que um novo chatbot – este marca o início de uma nova era na inteligência artificial: uma IA mais acessível, eficiente e com o potencial de transformar a forma como a tecnologia é desenvolvida e aplicada globalmente. Este avanço não desafia só as potências tecnológicas como tem também o poder de remodelar o futuro da inovação e da competitividade no setor. A importância de um checkout eficiente no e-commerce Como detetar conteúdo criado por IA Amazon revoluciona o e-commerce com “Interests” Meta inova com IA na publicidade digital Google promete transformar a experiência de pesquisa com AI