Quando a OpenAI anunciou o Atlas, seu novo navegador com tecnologia ChatGPT, ela não lançou apenas mais um produto. Ele abriu uma porta que leva à próxima era da interação humano-computador e, inevitavelmente, a uma nova fronteira para a publicidade.
A maioria das empresas não está pronta para substituir uma pilha de data da era do painel por uma pilha de AI. O último State of Data & Analytics da Salesforce indica que 84% dos líderes de data e analytics afirmam que suas estratégias precisam de uma revisão completa antes que as ambições de AI sejam bem-sucedidas. Os líderes estimam que 26% de seu data não é confiável, apenas 43% relatam estruturas formais de data governance e cerca de 50% não estão confiantes em sua capacidade de gerar e fornecer percepções oportunas. Ao mesmo tempo, 70% acreditam que os insights mais valiosos estão presos no data não estruturado. A conclusão é direta: o obstáculo não é o entusiasmo, mas a base, e essa base precisa mudar antes que os sistemas agênticos possam ser ampliados.
Os varejistas operam em um ambiente competitivo e dinâmico, enfrentando desafios que vão desde a sensibilidade aos preços até a logística complexa. Para prosperar, eles precisam adotar soluções inovadoras que simplifiquem as operações e aumentem a satisfação do cliente. Este artigo explora como os agentes AI - sistemas autônomos que observam, raciocinam e agem - estão redefinindo o varejo e posicionando o setor para seu próximo nível de competitividade.
For two decades, Master Data Management (MDM) gave organizations a single source of truth for customers, products, and suppliers so analytics and operations could run on clean, governed data.
When a leading global commodity trading company sought to accelerate its AI transformation, it turned to Artefact to turn potential into measurable performance. The goal was to make generative AI a daily productivity tool across departments while ensuring robust governance, compliance, and lasting cultural change.
Every decade or so, the way companies organize themselves quietly changes – not through grand announcements, but through a series of accumulated decisions that suddenly reveal a new pattern. We saw it with digital transformation in the 2000s, when data and connectivity became the fabric of the modern enterprise. Then came the agile revolution, which redefined how teams collaborate, iterate, and deliver value. Each shift didn’t just alter tools or processes—it changed what we believed possible about work itself.
At Artefact, we have designed a proven methodology to help corporations move from exploration to sustainable impact. This article explains the journey, the challenges, and the pragmatic steps to success.
How can organizations move from experimentation to true scale with generative and agentic AI? Over the past two years, many companies have launched promising pilots only to hit a wall when trying to operationalize them. The difficulty isn’t accessing technology anymore. Today, the challenge lies in scaling AI responsibly and effectively across the organization. To do that, companies must look beyond individual use cases and focus instead on holistic transformation. There are four critical dimensions that determine success: Processes, People, Platform, and Position: the 4Ps of Agentics.
Many industries sell into highly fragmented ecosystems composed of thousands of small, independent outlets spread across cities and regions - whether it is a global beverage company supplying high-end F&B venues or a local bank selling EDC terminals to micro-SMEs in an emerging market.
