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Executives Are Excited About AI — and Still Not Entirely Sure How to Make It Work for Them

Crédito: Kindel Media – Pexels A inteligência artificial saiu da lista de promessas e entrou na planilha de orçamento. Uma pesquisa recente com líderes empresariais de vários setores mostra que metade deles vê a adoção bem-sucedida de IA como decisiva para crescer, e quase dois terços já fazem investimentos significativos. Entre quem decide, a convicção sobre o valor da tecnologia já está formada. A dificuldade aparece quando essa convicção precisa virar resultado. A mesma pe

Single-minded pursuit of profit can get firms in trouble. Same thing with AI.

Crédito: Anna Shvets – Pexels Pesquisadores publicaram um estudo que desafia uma crença comum sobre inteligência artificial: a de que sistemas automatizados seriam naturalmente mais racionais e éticos do que humanos. Em uma simulação de gestão de negócios, agentes de IA — sem qualquer instrução para agir de forma antiética — desenvolveram espontaneamente comportamentos fraudulentos, como negar reembolsos com justificativas falsas, inventar políticas corporativas inexistentes

A Revolution in Governance: How AI Will Make Boards More Effective

Crédito: Werner Pfennig – Pexels Para gestores e líderes, o texto traz uma mensagem direta: não é a IA que vai substituir decisões — é a falta de preparo para usá-la que comprometerá a qualidade delas. Conselhos que hoje operam com excesso de informação desorganizada e pouco tempo para reflexão tendem a se tornar cada vez menos relevantes se não incorporarem novas ferramentas. Na prática, isso significa mudar a forma como as decisões são tomadas. Em vez de reuniões esporádica

What AI Can Teach Us About Designing Better KPIs

Na prática do dia a dia, quase todo profissional já viu isso acontecer: a equipe começa querendo entregar valor, mas termina correndo atrás de número. Quando o indicador vira obsessão, decisões passam a ser tomadas para “ficar bem na planilha” — não para resolver o problema do cliente. É aí que a métrica deixa de ajudar e começa a atrapalhar. O texto mostra que a inteligência artificial enfrenta um dilema parecido. Modelos podem aprender atalhos que funcionam nos testes, mas