Uma entrevista INDISPENSÁVEL com um funcionário da Accenture explicando os padrões atuais de uso do $MSFT Copilot, Claude e outros modelos de IA em uso corporativo: 1. Eles trabalham principalmente com empresas grandes e médias de mercado médio. Segundo ele, no que diz respeito ao $MSFT Copilot, todo mundo tem licença onde quer que tenha a Microsoft. 80% dos clientes dele começam com $MSFT por causa da tubulação, segurança e acesso a dados, já que a integração é muito fluida, já que eles já usam $MSFT. Mas agora ele estima que CERCA de 50% dos clientes estão ativamente experimentando com segundos fornecedores. É aí que Anthropic entra em cena, principalmente por causa do raciocínio, da longa janela de contexto e outras coisas. 2. Ele explicou que, embora 80% dos clientes tenham adotado essas soluções, isso não significa que o mercado esteja saturado, pois há a questão do uso. 3. Na visão dele, não estamos entrando na fase em que as pessoas buscam esses provedores para automatizar o fluxo de trabalho. 4. Os principais problemas de $MSFT Copilot em termos de desempenho versus Claude são, em sua visão, as alucinações e o raciocínio pior. A janela de contexto do Claude também importa muito. 5. Eles também estão vendo o ChatGPT Enterprise e o $GOOGL Gemini entrando em discussões, especialmente quando se trata de fluxos de trabalho agentes. Gêmeos é forte onde as pessoas usam $GOOGL Workspace ou usam GCP. Quando comparou o desempenho, acha que $GOOGL Gemini é melhor que Copilot, mas não acha que seja melhor que Anthropic. $GOOGL com Gêmeos também é muito agressivo com descontos. 6. Segundo ele, $GOOGL Gemini está fechando muitos acordos com cargas de trabalho de IA agente quando as renovações do Copilot estão chegando, e os clientes estão percebendo os desafios que enfrentaram. 7. Em termos de custos de troca entre provedores, o especialista explica que, na era dos chatbots, os custos de troca eram pequenos, pois era possível alternar entre chatbots em uma semana. Mas agora, ao entrarmos na era do fluxo de trabalho agente, os custos de troca são maiores e nos últimos 1-2 trimestres. 8. Ele também acredita que, à medida que mais e mais agentes são construídos, a aderência do fornecedor aumenta, e os custos de troca podem começar a se assemelhar mais aos softwares tradicionais, onde leva um ano ou mais para trocar em alguns casos. Ele acha que a aderência continuará crescendo, especialmente com coisas como o uso multimodal. 9. Na visão dele, $MSFT está trabalhando nos bastidores com muitos provedores de ecossistemas para garantir que seus sistemas sejam mais aderentes, já que muitos clientes preferem manter modelos fornecidos por $MSFT do que buscar independentemente Anthropic, OpenAI ou $GOOGL. encontrado no @AlphaSenseInc