O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até 2027, e o motivo não é o modelo. É a fundação: dados governados, ferramentas para o agente agir e leitura confiável. Veja o que separa o agente que sobrevive do que fracassa.

Transcrição é o dado mais sensível que entra num Lakehouse. A maioria dos projetos trava no falso dilema entre bloquear o acervo e liberar demais. Veja como o Unity Catalog resolve isso com mascaramento por política, e o que a origem precisa entregar.

Projeto de dados raramente estoura por causa da tecnologia. Estoura por cinco erros de execução previsíveis, cada um com um mecanismo de custo conhecido. Veja quais são, quando aparecem e como evitar cada um.

A Atlassian trouxe agentes de IA no Jira para desenvolvimento, mas o Service Desk segue outra trilha. Veja o que muda para sua operação de TI

Bancos, óleo e gás e saúde sentem a mesma pressão regulatória e cobram mais maturidade de dados para sustentar decisão e IA. Entenda como agir.

Consultoria Jira , de BI ou Databricks : a resposta depende da sua fase de maturidade de dados, não da tecnologia da moda. Veja as 4 fases, o sintoma que dispara cada uma e por que pular etapa custa caro.

Sua empresa grava tudo e analisa quase nada. Veja como o dado de conversa do speech analytics vira fonte enterprise no Databricks Lakehouse, cruzado com o dado operacional do Jira, e o que só existe quando os dois se encontram. O dado de conversa é o ativo mais rico e menos aproveitado da operação enterprise: as empresas gravam ligações, mensagens de WhatsApp e reuniões, e analisam uma fração mínima. O speech analytics resolve a primeira metade do problema, transformando 100% das interações em evidência estruturada, como faz a Sayvox , plataforma da CSP Tech que transcreve e avalia conversas multicanal com critérios do negócio. A segunda metade é de arquitetura de dados: levar essa evidência para o Databricks Lakehouse, que unifica dado estruturado e não estruturado, e cruzá-la com o dado operacional do Jira (chamados, resoluções, reincidências). Só o cruzamento responde as perguntas que nenhuma das fontes responde sozinha: qual gap de conversa custa mais em retrabalho, qual sinal na fala antecipa o churn, e o que a operação fez com o que o cliente disse.

A Databricks não vende um produto de MDM, e isso é uma vantagem. Veja como construir dados mestres e golden records no Lakehouse com os blocos oficiais da plataforma, e quando um app parceiro ou uma plataforma dedicada faz mais sentido.