Um artigo recente da Harvard Business Review destaca uma questão crítica: a IA generalista frequentemente enfrenta dificuldades na saúde porque falta contexto, nuances e conhecimento especializado. Modelos podem ler gráficos, mas ainda assim interpretam errado o que os sinais-chave realmente significam na prática. A conclusão é clara: a IA não precisa apenas de mais dados, ela precisa de dados de alta qualidade, validados e conscientes do domínio. Sem uma infraestrutura de dados forte, até modelos poderosos podem produzir erros perigosos. É aí que novas camadas de infraestrutura importam. Ecossistemas distribuídos como o Perceptron visam suportar ambientes onde dados, modelos e saídas possam ser continuamente avaliados, validados e aprimorados. O futuro da IA não será determinado apenas pelo acesso aos modelos, mas pela qualidade dos dados por trás deles e dos sistemas usados para verificá-los. 🔗Fonte: