O desenvolvimento de software agora exige que a IA seja o alicerce, não apenas um recurso adicional.
Sistemas AI-native operam com base em probabilidades, aprendendo e evoluindo continuamente com dados.
Qualidade e gestão de dados se tornam centrais para o sucesso e desempenho dos modelos de IA.
A automação de pipelines de ML é crucial para o ciclo de vida de modelos: treino, teste e implantação.
Novas habilidades, como Prompt Engineering, e ética integrada são cruciais para a inovação AI-native.
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