A primeira onda de IA foi individual. A segunda é sobre orquestrar workflows inteiros entre sistemas e equipes. O que muda — e o que as organizações precisam ter pronto antes que os agentes cheguem.

O DeepSeek treinou com chips limitados e chegou perto do GPT-4 a fração do custo. O que isso revelou sobre desperdício estrutural no Vale do Silício — e por que eficiência vai ser o próximo campo de batalha.

LLMs já são commodity. O diferencial não está mais no modelo — está nos dados proprietários, na integração operacional e na governança. Onde sua organização está apostando?

TSMC bate recordes com demanda de chips para IA e aumenta capex para até $56B. Quem fabrica os chips de todas as empresas da corrida por IA — e o risco de concentração que ninguém consegue resolver rápido.

OpenAI recruta para liderar agentes pessoais autônomos. O sinal estratégico é claro: a batalha que vem não é pelo melhor chatbot — é pelo agente que age no mundo em nome de pessoas.

Apple escolheu usar o Gemini do Google como backbone do Apple Intelligence. O que isso revela não é fraqueza — é uma decisão estratégica deliberada sobre onde a Apple compete e onde não compensa.

Snowflake e OpenAI fecharam parceria de $200M para IA agêntica sobre dados proprietários. O movimento real é sobre quem controla a camada onde dado interno encontra modelo em produção — e o que isso muda para cloud empresarial.

O Gartner projeta 40% dos apps corporativos com agentes de IA até fim de 2026. O número não é sobre adoção futura — é sobre o que seus fornecedores de software já estão fazendo nos sistemas que você comprou.

O ciclo de experimentação está se encerrando. 2026 é o ano em que a conta do hype chega — e organizações sem ROI mensurável vão cortar. O que separa quem vai ganhar de quem vai perder.