Por que Databricks precisa de um olhar próprio no FinOps?

A Databricks se consolidou como uma das plataformas de dados mais adotadas do mercado, mas o modelo de cobrança que a tornou popular não foi desenhado para a volatilidade das cargas de IA generativa e agêntica. O resultado é previsível: CFOs e CTOs veem a fatura crescer mais rápido do que conseguem explicar, e é exatamente aí que o FinOps precisa evoluir.

Pipelines executados continuamente, modelos de machine learning, agentes de IA, aplicações RAG, SQL Warehouses, processamento distribuído, clusters elásticos e GPUs criam um padrão de consumo. O custo já não depende apenas da quantidade de recursos provisionados, mas da forma como dados e algoritmos são utilizados para gerar valor ao negócio.

O ponto cego da fatura em DBU

A cobrança da Databricks funciona por DBU (Databricks Unit), e isso gera duas faturas separadas: uma da própria plataforma, outra do provedor de nuvem que sustenta o processamento. Sem uma camada que unifique essas duas fontes, a reconciliação vira trabalho manual, e não escala quando workloads de treinamento e inferência de IA multiplicam a frequência e o volume dos jobs.

Não por acaso, a própria Databricks tem ampliado seus investimentos em recursos voltados à observabilidade de custos, otimização e governança financeira dos workloads. O tema ganhou espaço de destaque no Data + AI Summit 2026, reforçando que eficiência financeira passou a ser parte da estratégia de dados, e não apenas uma atividade operacional.

Do ponto de vista de negócio, a Databricks exige uma estratégia de FinOps porque um ambiente que cresce sem governança se transforma em aumento de custo sem geração proporcional de valor. No longo prazo, isso impacta previsibilidade financeira, margem e até a capacidade do cliente de expandir novos casos de uso.

Quando dashboards deixam de ser suficientes

As ferramentas nativas das plataformas cloud e da própria Databricks oferecem excelente visibilidade operacional. Elas mostram consumo, utilização de recursos e métricas importantes para o dia a dia das equipes técnicas. Mas organizações com múltiplas áreas de negócio normalmente precisam responder questões mais amplas.

Grupo Mateus e o caso de sucesso de FinOps

Segundo Luan Freitas, cliente e parceiro da Databricks, com um caso de sucesso de FinOps no Grupo Mateus, seguir as recomendações da documentação da plataforma para estruturar modelos e processamentos voltados ao mapeamento de custos gerou resultados expressivos de economia. “Na maioria das vezes é trabalhar em cima das otimizações. A gente seguiu os conceitos da própria ferramenta para ter como mensurar e saber onde atacar.”, afirmou.

“Algumas empresas querem avançar logo, sem construir uma base bem estruturada e acabam tendo um custo três, quatro vezes maior do que se tivessem estruturado antes. A gente já preparou a estrutura para que cada setor assuma os custos dos seus dados”, concluiu Luan.

Atribuição de custo: o desafio que a IA torna urgente

Distribuir os gastos Databricks entre unidades de negócio, produtos ou squads exige tagging consistente de clusters e jobs. Depois, essas informações precisam ser correlacionadas manualmente entre os logs de billing da plataforma e as faturas de nuvem. Esse processo já era trabalhoso no mundo pré-IA. Com pipelines de treinamento, fine-tuning e agentes autônomos rodando em paralelo, a ausência dessa disciplina deixa de ser um incômodo operacional e passa a ser um risco de governança financeira.

Iniciativas recentes da plataforma buscam unificar dados operacionais e financeiros para oferecer visibilidade de custos em tempo real tanto para times de engenharia quanto para FinOps. Ainda assim, essas iniciativas deixam a empresa dependente do ecossistema da própria Databricks para enxergar o problema.

OPT-3: Conectando dados de cloud à inteligência financeira

O desafio real de FinOps na era da IA é operar em ambientes multicloud . Foi para esse cenário que o OPT-3 foi desenvolvido. Em vez de depender de avaliação manual entre faturas Databricks e da nuvem, o OPT-3 correlaciona essas fontes de forma automática.

A ferramenta traz visibilidade total dos custos de AWS, Azure, GCP, Databricks e Snowflake em uma única plataforma com visão integrada e interativa. O objetivo é identificar desperdícios, recursos ociosos e oportunidades de saving com recomendações priorizadas além de gerar alertas e governança com dados atualizados na frequência certa para o negócio.

A fatura do Databricks vai subir

Para organizações que rodam Databricks como peça central da stack de dados e IA, isso significa previsibilidade financeira em tempo real. A fatura da Databricks vai continuar subindo com a adoção de IA e as empresas precisam ter visibilidade dos gastos para avaliar se esse crescimento está gerando valor proporcional para o negócio.

Se o regulador batesse na sua porta amanhã, você teria o que mostrar?

Entenda o que é Audit trail de IA, quais evidências o EU AI Act exige para sistemas de alto risco e como o PL 2.338 sinaliza o futuro da governança de IA no Brasil

A inteligência artificial está deixando de ser uma inovação e agora passa a ser uma questão de governança dentro das empresas. A discussão sobre redução de custos e produtividade dá espaço para o desenvolvimento, testes, evolução dos modelos e, principalmente, a supervisão de todo o processo.

Se um regulador, cliente ou auditor pedisse o histórico de um sistema de IA usado pela sua empresa, seria possível fazer essa demonstração sem recorrer a planilhas, emails e dashboards dispersos? Essa é a pergunta que diferencia uma empresa que apenas utiliza IA de uma organização preparada para governá-la. O movimento regulatório é claro e já está em vigor, criando requisitos e evidências que demonstrem o controle no uso da ferramenta.

Na União Europeia, o EU AI Act The Act Texts | EU Artificial Intelligence Act transforma documentação, rastreabilidade e registros em componentes centrais da governança, especialmente os sistemas classificados como de alto risco.

Entre os principais blocos de evidência previstos pelo regulamento estão:

– Sistema de gestão de riscos

– Governança e qualidade dos dados

– Documentação técnica

– Registro automático de eventos

– Informações e instruções para quem opera o sistema

– Supervisão humana

– Evidências de desempenho, robustez e cibersegurança

No Brasil, a PL 2338/2023 PL 2338/2023 – Senado Federal aponta para uma direção semelhante ao propor uma abordagem regulatória baseada em riscos, direitos, governança e avaliação de impacto.

Apesar de ainda não ser uma lei, o texto aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 seguiu para análise da Câmara dos Deputados. Portanto, seus dispositivos devem ser tratados como uma referência legislativa em construção.

Entre os mecanismos relevantes discutidos no marco brasileiro estão obrigações de governança proporcionais ao risco, documentação, transparência, supervisão e avaliação de impacto algorítmico para situações determinadas pela futura estrutura regulatória.

Para as organizações, o ideal é não esperar a regulamentação final para começar a organizar evidências. Uma trilha de auditoria retroativa raramente possui a mesma qualidade de uma governança construída desde o início.

A comparação entre os dois marcos regulatórios evidencia que, embora em estágios diferentes de maturidade, ambos caminham para exigir mecanismos semelhantes de governança.

Comparação entre a EU AI Act x PL2338

Independentemente das diferenças entre os marcos regulatórios, ambos apontam para uma mesma necessidade prática: produzir evidências confiáveis da governança da IA.

Afinal, o que sua empresa deveria conseguir mostrar?

Independentemente da jurisdição e respeitando as obrigações específicas aplicáveis a cada sistema, uma organização madura deveria ser capaz de reunir um dossiê de evidências de IA com:

– Inventário de sistemas de IA: todos os sistemas em uso com dono responsável identificado.

– Classificação de risco por sistema: em linguagem compatível com EU AI Act e PL2338 (excessivo, alto, moderado, mínimo).

– Documentação técnica pré-operação: descrição, propósito, dados de treinamento e limites conhecidos antes do sistema entrar em uso.

– Log automático de decisões: registro gerado pelo sistema para toda decisão de alto risco, especificando quem, o quê, quando, qual versão de modelo e qual resultado.

– Política de retenção: prazo definido dos registros (mínimo de 6 meses para operação no escopo do EU AI Act, até 10 anos para documentação técnica de fornecedor).

– Avaliação de impacto para sistemas de alto risco: técnica, científica e jurídica revisitada periodicamente.

– Procedimento de supervisão humana: registro de quem pode intervir, revisar ou reverter uma decisão automatizada e comprovar que isso ocorre quando necessário.

– Fluxo de resposta: processo definido para responder dentro do prazo regulatório e em linguagem acessível.

FAQ — Audit trail, EU AI Act e PL 2.338/2023

O que é Audit trail de IA?

É uma trilha cronológica e verificável de registros e evidências que permite reconstruir aspectos relevantes do ciclo de vida, das alterações, da operação e das ações de um sistema de inteligência artificial.

Audit trail e log são a mesma coisa?

Não. Os logs registram eventos específicos do sistema. Já o audit trail reúne esses registros com outras evidências que permitem reconstruir o histórico completo da operação e da governança da IA.

O EU AI Act exige logs de sistemas de IA?

Para sistemas classificados de alto risco, o artigo 12 do EU AI Act estabelece requisitos de capacidade técnica para registro automático de eventos durante a operação, de modo compatível com a finalidade do sistema e a necessidade de rastreabilidade.

Toda IA precisa da mesma documentação no EU AI Act?

Não. As obrigações dependem da classificação do sistema e do papel desempenhado pela organização. Sistemas de alto risco estão sujeitos a requisitos mais extensos, incluindo gestão de riscos, documentação técnica antes da entrada em operação (Art.11), registros automáticos de eventos (Art.12), supervisão humana, robustez e cibersegurança.

Até quando as empresas têm para se adequar ao EU AI Act?

As obrigações para sistemas de alto risco do Anexo III entram em vigor no dia 2 de agosto de 2026. Existe uma proposta de adiamento em discussão, mas essa alteração ainda não foi aprovada.

O PL 2.3338/2023 já está em vigor no Brasil?

Não. O projeto foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e encaminhado à Câmara dos Deputados, onde segue em tramitação. Seu conteúdo pode sofrer alterações antes de eventual aprovação definitiva e sanção.

O PL 2338 prevê avaliação de impacto algorítmico?

Sim, para sistemas de alto risco, conduzida por profissional ou equipe com conhecimento técnico, científico e jurídico, incluindo monitoramento contínuo depois da entrada em operação do sistema.

O que uma empresa deve registrar sobre os seus sistemas de IA?

A empresa deve manter evidências sobre inventários de sistemas, versões, responsáveis, riscos, alterações, ações executadas, supervisão humana e controles.

Qual é a multa por falta de documentação de IA?

Até €15 milhões ou 3% do faturamento global anual no EU AI Act; até R$ 50 milhões por infração no texto do PL 2338 aprovado no Senado, com valor dobrado em reincidência.

Esperar que a regulamentação entre em vigor para começar a organizar evidências pode significar mais trabalho, mais custos e mais riscos. Estruturar uma trilha de auditoria desde o início permite acompanhar o ciclo de vida dos sistemas de IA com mais controle, facilita a comprovação das decisões tomadas e prepara a empresa para um cenário em que transparência e governança tendem a se tornar cada vez mais importantes.

Engenharia de dados e a inteligência do seu negócio

Na construção civil, a fundação é a estrutura fundamental que sustenta toda edificação, garantindo estabilidade e segurança, o elemento que suporta todo o peso e distribui a carga. Nas grandes corporações, a engenharia de dados pode ser comparada com essa fundação uma vez que tem a função de projetar, construir e gerenciar sistemas que processam grande volume de dados para análises estratégicas. Não por acaso, a própria palavra que nomeia esse campo carrega em sua origem a ideia de inteligência aplicada.

O termo “engenharia” em si tem uma etimologia mais recente, derivando da palavra “engenheiro”, que apareceu no início do século XVI e se referia a alguém que construía ou operava um engenho. A palavra “engenho”, tem origem do latim “ingenium” que significa “gênio”, ou seja, uma qualidade natural, especialmente mental, portanto, uma invenção inteligente.https://pt.wikipedia.org/wiki/Engenharia

Não somente para novas construções, mas nos processos de modernização também é preciso um trabalho de engenharia. Atualmente com o grande volume de informações processadas pelas corporações, a base de dados precisa estar em constante remodelação para se integrar às novas tecnologias.

Transformação Digital

É nesse contexto, de modernização contínua e necessidade de bases sólidas, que a Jump atua como parceira estratégica em transformação digital.

A Jump é uma empresa de consultoria em transformação digital que oferece produtos e soluções para os objetivos estratégicos dos clientes, especialmente na área de arquitetura e engenharia de dados, infraestrutura e inteligência artificial. Essas áreas estão cada vez mais conectadas e, como em toda obra, são complementares para a segurança do projeto.

Com a plataforma Databricks Lakehouse combinamos o melhor dos datalakes e data warehouses parar criar um ambiente de dados moderno e poderoso para sua empresa. Nossa abordagem única oferece confiabilidade, forte governança e desempenho de data warehouses, junto com a flexibilidade e suporte a aprendizado de máquina dos datalakes.

A plataforma é construída com padrões abertos e código aberto, o que garante a máxima flexibilidade para atender às necessidades específicas. Além disso, adotamos uma abordagem comum para gerenciamento de dados, segurança e governança, o que torna as operações mais eficientes e acelera a inovação.

Principais recursos do lakehouse

Suporte a transações: Em um lakehouse corporativo, muitos pipelines de dados acionam dados simultaneamente. O suporte a transações garante a consistência enquanto várias partes leem ou escrevem dados, geralmente usando SQL.
Aplicação de esquema e governança: O Lakehouse deve suportar a aplicação e evolução de esquemas e ser capaz de raciocinar sobre a integridade dos dados, ter mecanismos de governança e auditoria.
Suporte a BI: Lakehouses permitem o uso de ferramentas de BI diretamente nos dados de origem. Isso melhora a atualidade e diminui o custo de ter que operacionalizar duas cópias dos dados em um datalake e em um warehouse.
Armazenamento desacoplado de computação: esses sistemas podem escalar para muitos usuários simultâneos e tamanhos de dados maiores.
Abertura: Os formatos de armazenamento que eles usam são abertos e padronizados, como Parquet, e fornecem uma API para que uma variedade de ferramentas e engines, incluindo machine learning e bibliotecas Python/R, possam acessar os dados eficientemente diretamente.
Suporte a diversos tipos de dados, de não estruturados a estruturados: O lakehouse pode ser usado para armazenar, refinar, analisar e acessar tipos de dados necessários para muitas novas aplicações de dados, incluindo imagens, vídeo, áudio, dados semiestruturados e texto.
Suporte a diversas cargas de trabalho: incluindo ciência de dados, machine learning e SQL e análises. Múltiplas ferramentas podem ser necessárias para suportar todas essas cargas de trabalho, mas todas elas dependem do mesmo repositório de dados.
Streaming ponta a ponta: O suporte a streaming elimina a necessidade de sistemas separados para atender aplicações de dados em tempo real.

O datalake como suporte dos LLMs

Para uma organização que quer afinar uma LLM nos seus dados, o datalake deixa de ser apenas infraestrutura de analytics e passa a ser o repositório de matéria-prima do modelo.

Assim, a integração entre engenharia de dados, arquitetura de datalakes e LLMs é uma reorganização estrutural da inteligência dos negócios. Somente com uma infraestrutura sólida e bem projetada as empresas poderão se beneficiar dos dados como ativo estratégico para a tomada de decisão.

Data + AI Summit 2026

No próximo mês, a Jump vai participar do Data + AI Summit 2026, da Databricks, que promete reunir profissionais de dados, analytics e IA em mais de 800 sessões, keynotes e treinamentos. O tema macro da edição aparece como “Build apps and agents that work”, com foco em aplicações e agentes de IA em produção.

O evento é fortemente voltado a IA aplicada, agentes, LLMs, arquitetura lakehouse, engenharia de dados, governança, BI com IA, aplicações empresariais e ecossistema open source/Databricks. Os grandes nomes de chamariz são Ali Ghodsi, Satya Nadella, Greg Brockman, Matei Zaharia e Reynold Xin, junto às lideranças de empresas como PepsiCo, Novo Nordisk, Mercedes-Benz Korea, Nasdaq, Fox, Glean e Databricks.

Com certeza traremos muitos insights e possibilidades para a evolução do seu negócio!

Nuvem Financeira

A corrida pela transformação digital acelerou o consumo de cloud computing em escala global e junto com a expansão da nuvem, surgiu o desafio de controlar custos, gerar eficiência operacional e garantir previsibilidade financeira em ambientes cada vez mais complexos.

Os investimentos globais em cloud computing devem ultrapassar US$ 1 trilhão em 2026, impulsionados principalmente pela expansão da Inteligência Artificial, automação e análise de dados em tempo real. Segundo dados do setor, apenas 43% das organizações possuem rastreamento detalhado de despesas cloud por times, produtos ou serviços criando ambientes de expansão tecnológica sem governança financeira.

Com a conscientização do Cloud Value Management, as empresas deixam de medir apenas redução de custos e passam a analisar o retorno estratégico gerado pela infraestrutura. O mercado caminha para um modelo em que eficiência financeira será tão importante quanto inovação tecnológica.

O avanço da IA elevou o desperdício em cloud

O relatório “State of the Cloud 2026”, da Flexera, mostrou que o desperdício estimado em cloud chegou a 29% dos investimentos totais, revertendo uma tendência de queda observada nos últimos cinco anos. O principal fator apontado foi o crescimento acelerado das cargas de Inteligência Artificial. O dado revela um novo cenário para empresas orientadas por IA de que é preciso garantir governança financeira sobre GPUs, processamento, inferência e armazenamento em escala.

Em 2026, a FinOps Foundation anunciou uma mudança histórica em sua missão e deixou de “gerenciar o valor da cloud” para “gerenciar o valor da tecnologia”. Paralelamente, muitas organizações estão abandonando o conceito de “cloud para tudo” e adotando um modelo mais pragmático, no qual workloads são distribuídos conforme custo, performance e eficiência operacional.

FinOps no mercado financeiro brasileiro

Poucos segmentos sentem tanto o impacto da transformação digital quanto o setor financeiro. Bancos, fintechs, seguradoras e empresas de meios de pagamento operam hoje em um ambiente de alta demanda computacional principalmente por causa do Pìx e Open Finance com pagamentos instantâneos, análise antifraude em tempo real e hiperpersonalização da experiência do cliente.

O Banco do Brasil tornou-se um dos exemplos mais relevantes de modernização tecnológica no setor financeiro nacional. O banco opera com estratégia multi-cloud, combinando nuvem privada com os principais provedores globais de cloud computing para equilibrar performance, escala, segurança, compliance e eficiência operacional. A instituição também acelerou o uso de inteligência artificial em onboarding digital, biometria facial, prevenção à fraude, análise automatizada e hiperpersonalização da experiência do cliente. Com cerca de 33 milhões de clientes utilizando o aplicativo mensalmente, o banco passou a tratar eficiência computacional e governança cloud como temas estratégicos para sustentar crescimento digital em larga escala.

O Bradesco transformou IA e cloud em pilares de escala digital. Segundo executivos do banco, 99% das transações já acontecem em ambiente digital, sustentadas por uma arquitetura moderna baseada em cloud, automação e inteligência artificial. A assistente virtual BIA, lançada ainda antes da explosão da IA generativa, tornou-se um dos principais canais de relacionamento da instituição.

Entre as fintechs, o Nubank talvez seja um dos exemplos mais emblemáticos da relação entre tecnologia, escalabilidade e eficiência operacional. Em 2026, a fintech ultrapassou o Bradesco em número de clientes e tornou-se o segundo maior banco do Brasil em base de usuários, alcançando mais de 112 milhões de clientes. O crescimento acelerado foi sustentado por arquitetura cloud-native, automação massiva, uso intensivo de dados e forte escalabilidade operacional.

Outro exemplo relevante veio do Ouribank. Durante o evento FinOps Exchange 2026, executivos do banco destacaram que o aumento da taxa Selic e a pressão por rentabilidade fizeram o mercado financeiro acelerar iniciativas de controle de custos tecnológicos. A mudança reflete um novo momento do setor em que investidores e conselhos passaram a exigir retorno mais claro sobre investimentos em cloud, IA e automação.

Com isso, FinOps deixou de ser apenas uma pauta técnica para se tornar um mecanismo estratégico de governança, previsibilidade financeira, eficiência operacional e otimização de margem.

Inteligência artificial está em todo lugar: quem decide como ela funciona?

O Brasil vive um momento contraditório na tecnologia. Nunca se falou tanto em dados, inteligência artificial e transformação digital. Nem tão pouco houve tanta oferta de ferramentas, modelos, plataformas e soluções. E, ao mesmo tempo, cada dia fica mais claro que o problema não é tecnológico. O problema é humano. É cultural. É de quem está na cadeira tomando as decisões que vão moldar como essas tecnologias afetam a vida das pessoas.

Segundo o estudo W-Tech 2025 do Observatório Softex, as mulheres representam apenas 19,2% das especialistas em TI no Brasil, cerca de 89,7 mil profissionais em um universo de quase 470 mil. Elas ocupam 26,2% das posições de gerência e apenas 13,1% das diretorias. Ou seja, enquanto a tecnologia avança em velocidade exponencial, a estrutura de quem a controla caminha na direção contrária.

É nesse contexto que o próximo episódio do Jump Talk vai entrar de cabeça. A conversa vai explorar o que está por baixo dos dados, das decisões e dos algoritmos: quem são as pessoas que lideram essas transformações, o que as formou e o que elas enxergam que a maioria ainda não viu.

O que é o Jump Talk

Desde 2021, o Jump Talk reúne quem está construindo o futuro da tecnologia e dos dados no Brasil para conversas que vão fundo. O podcast da Jump, apresentado por Anderson Argentoni, CEO e cofundador da empresa, já passou dos 50 episódios e acumulou convidados de empresas como Bradesco Seguros, Claro, Algar Telecom, Databricks e Pernod Ricard. O fio condutor é sempre o mesmo: entender como tecnologia, dados e inteligência artificial estão transformando negócios reais, com pessoas reais tomando decisões reais todos os dias.

Anderson não entrevista de fora. Com mais de 20 anos programando em SAS, Python, R e Oracle, ele entra em cada conversa como alguém que conhece o território. Os convidados podem falar com precisão técnica, sem precisar traduzir o que fazem para quem não conhece o campo. Isso muda o nível do que é possível discutir, e os episódios mostram isso na prática.

O tema que ninguém consegue mais ignorar

Existe uma distância enorme entre ter IA no roadmap e conseguir fazer ela funcionar de verdade: alinhada ao negócio, respeitando o cliente e gerando resultado concreto. Essa distância tem nome. É a distância entre estratégia e execução, entre discurso e cultura, entre ferramenta e propósito.

O próximo episódio permeia essa discussão. A conversa vai girar em torno de como líderes de dados e IA constroem estruturas que realmente funcionam, como garantir que as decisões tomadas por algoritmos ainda carreguem valores humanos e o que significa liderar com ética em um mercado que acelera sem sempre parar para perguntar se deveria. Além da temática: papel da representatividade na construção de tecnologias que funcionem para todo mundo, não apenas para quem as criou.

Na área de inteligência artificial, as mulheres já representam 29,8% dos concluintes de cursos no Brasil, acima da média global de 22%. O movimento existe. O que falta, em muitos casos, é quem abra o caminho dentro das organizações. E é exatamente sobre isso que o episódio vai falar.

Por que esse episódio é diferente

A Joyce Seiler, convidada desse episódio, tem mais de duas décadas navegando todas as ondas que transformaram a área de dados no Brasil. De DBM a Big Data, de analytics a IA generativa. Hoje ocupa uma das cadeiras mais estratégicas do mercado e carrega uma perspectiva que vai além do técnico: como fazer com que dados e inteligência artificial gerem valor real para as pessoas, não apenas para os dashboards.

A conversa com Anderson vai explorar os bastidores de projetos que mudaram a forma como empresas pensam estratégia e experiência do cliente, os aprendizados que só aparecem depois de errar em escala e o papel da liderança em garantir que a tecnologia sirva às pessoas e não o contrário. Mas vai também para territórios que raramente aparecem nessas discussões: resiliência pessoal, propósito, representatividade e o que significa construir uma carreira sólida em tecnologia quando o caminho ainda não estava pavimentado para você.

Estes são temas que o mercado aprende a articular devagar. E que raramente ganham esse nível de profundidade em um formato acessível como o de um podcast.

Quando sai

Os episódios saem todas as terças-feiras. Acompanhe os canais da Jump no YouTube e nas outras plataformas para não perder as novidades. Se você ainda não conhece o Jump Talk, esse é um bom momento para voltar nos episódios anteriores e se munir de boa informação e conhecimento.

IA nas artes: criatividade e tecnologia em debate

A Jump é especialista em soluções de dados, inteligência artificial e machine learning e apoia organizações a utilizar tecnologia de forma estratégica e responsável.

No contexto educacional e criativo, essa expertise permite analisar informações e gerar insights que ajudam instituições a tomarem decisões mais informadas, sem substituir o trabalho humano ou a criatividade, mas sim aprimorá-lo, afinal a discussão começa deste pricipio.

Nas escolas de arte, a Inteligência Artificial vem sendo incorporada com intensidade variável. Algumas instituições de referência, como CalArts, MassArt e RCA, já utilizam ferramentas generativas em suas aulas, enquanto outras permanecem cautelosas, preocupadas com autoria, ética e originalidade artística.

Mesmo assim, pesquisas recentes mostram que estudantes percebem a IA tanto como oportunidade de explorar novas formas de criação quanto como risco de padronização da expressão artística. Surge, então, uma questão central: como integrar a IA de forma responsável e estratégica, equilibrando inovação e toque humano?

Jump: tecnologia a serviço da educação e da criatividade

A presença de tecnologias de análise e IA, como as oferecidas pela Jump, podem ajudar instituições e educadores a entenderem através de dados sobre aprendizado e processos criativos, permitindo decisões estratégicas mais fundamentadas sobre quando e como utilizar ferramentas digitais. Dessa forma, a tecnologia funciona como apoio, potencializando a criatividade sem substituí-la, e abrindo espaço para reflexões sobre ética, propriedade intelectual e experimentação artística.

Mais do que isso, a Jump acredita que os jovens precisam estar atualizados e integrados às mudanças que já estão acontecendo. A empresa investe e se compromete com a educação, tornando esse pilar fundamental para o desenvolvimento de produtos que facilitam a vida de estudantes e instituições.

Exemplos de aplicação em educação

Propensão de matrícula com Machine Learning

Modelos de machine learning podem prever a probabilidade de matrícula de cada candidato, permitindo campanhas de captação mais eficientes. A solução gera diariamente scores de propensão, reduz custos, melhora a conversão de inscritos em matriculados e ajuda a priorizar esforços comerciais.

“Através do Machine Learning dados se tornam uma conversão real no setor educacional.”- Jump

Teste vocacional com IA

Testes baseados em IA oferecem recomendações de cursos alinhadas às aptidões do candidato, integrando gamificação, feedback imediato e personalização de campanhas. Essa abordagem melhora o engajamento dos estudantes, reduz dúvidas na escolha do curso e fornece dados estratégicos para decisões educacionais mais precisas.

“Com o teste vocacional de IA, dados se tornam personalização e conversão.”- Jump

Esses exemplos mostram como Jump utiliza a IA aplicada à educação e como isso pode gerar valor real, apoiando decisões estratégicas sem substituir o elemento humano, e tornando a aprendizagem mais eficiente, envolvente e atual.

O futuro do aprendizado e da criatividade

O debate sobre IA e criatividade evidencia que a tecnologia amplia a capacidade de criação, mas não substitui o toque humano. Se for integrada de forma responsável, a IA pode fortalecer o ensino, estimular experimentação e preparar artistas e educadores para os desafios do século XXI.

Sendo assim Jump atua com o objetivo de fortalecer e gerar valor a cada empresa, pessoa e organização através do uso de dados, ajudando jovens e instituições a estarem preparados para mudanças que já estão acontecendo.

O que é Big Data e por que ele é vital para o sucesso das empresas?

No mundo digital moderno, o termo “Big Data” é amplamente utilizado, mas muitas vezes mal compreendido. À medida que as empresas lidam com volumes de dados cada vez maiores, a importância de entender o que é Big Data e como ele pode ser usado para impulsionar a inovação e a competitividade se torna essencial. Neste artigo, vamos explorar o conceito de Big Data, como ele funciona e por que ele é crucial para o sucesso das empresas no cenário atual.
Big Data refere-se ao grande volume de dados, estruturados e não estruturados, que são gerados continuamente por pessoas, dispositivos e sistemas. No entanto, o que realmente define Big Data não é apenas a quantidade, mas sim a complexidade e a velocidade com que esses dados são criados e processados. Esses dados podem vir de diversas fontes, como transações comerciais, redes sociais, sensores IoT, dispositivos móveis e muito mais.

O Big Data é caracterizado por três principais “Vs”:

Volume: A quantidade massiva de dados que é gerada todos os dias.

Variedade: A diversidade dos tipos de dados, que podem incluir texto, imagens, vídeos, áudios e informações de sensores.

Velocidade: A rapidez com que os dados são gerados, coletados e processados em tempo real.

Por que o Big Data é importante?

O Big Data permite que empresas obtenham insights valiosos a partir dos dados que coletam. Ao analisar grandes volumes de informações, as organizações podem identificar padrões, tendências e correlações que não seriam perceptíveis de outra forma. Isso pode levar a uma tomada de decisão mais informada e a uma capacidade aprimorada de prever o comportamento de clientes, otimizar processos e desenvolver novos produtos e serviços.

Benefícios do Big Data

Os benefícios do Big Data são vastos e transformadores. Ele permite que empresas melhorem sua eficiência operacional, ao identificar gargalos e otimizar processos internos. Com o uso de análise preditiva, o Big Data também ajuda as empresas a anteciparem demandas de mercado, reduzindo o risco de estoque excessivo ou falta de produtos. Além disso, o Big Data oferece uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente, permitindo a personalização de ofertas e experiências, aumentando a satisfação e a lealdade do cliente. Empresas que usam Big Data também têm uma vantagem competitiva ao tomar decisões baseadas em dados concretos, em vez de suposições.

Como o Big Data funciona?

Para trabalhar com Big Data, as empresas precisam de ferramentas e tecnologias avançadas que possam coletar, armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados de forma eficiente. A arquitetura de Big Data geralmente envolve três etapas principais:

Coleta de dados: o primeiro passo é capturar os dados provenientes de diversas fontes, como aplicativos web, sensores, transações financeiras e interações em redes sociais.

Armazenamento de dados: uma vez capturados, os dados precisam ser armazenados de maneira eficiente. Isso pode ser feito em bancos de dados distribuídos ou em soluções baseadas em nuvem que suportem o armazenamento escalável de grandes volumes de informações.

Análise de dados: a análise é o processo de transformar dados brutos em insights valiosos. Ferramentas de análise de Big Data utilizam algoritmos de machine learning, inteligência artificial e estatísticas avançadas para extrair padrões e fazer previsões.

Casos de uso de Big Data

O Big Data tem aplicações em praticamente todos os setores da economia. Algumas das principais áreas onde o Big Data está sendo utilizado incluem:

Saúde: O Big Data ajuda a prever surtos de doenças, melhorar diagnósticos e personalizar tratamentos.

Marketing: Empresas utilizam dados de clientes para personalizar campanhas e melhorar a experiência do usuário.

Logística: O Big Data é usado para otimizar rotas de transporte, reduzir custos e prever a demanda por produtos.

Serviços financeiros: Instituições financeiras analisam grandes volumes de dados para detectar fraudes, gerenciar riscos e otimizar operações de trading.

Desafios do Big Data

Embora o Big Data ofereça inúmeras oportunidades, também traz desafios significativos. Um dos maiores é o gerenciamento da privacidade dos dados, uma vez que muitas informações coletadas são sensíveis e pessoais. Além disso, a complexidade dos dados requer investimentos substanciais em infraestrutura e pessoal qualificado, como cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas.

Outro desafio é garantir a qualidade dos dados. Dados inconsistentes ou incompletos podem comprometer a precisão das análises e levar a decisões equivocadas.

O Big Data está transformando a maneira como as empresas tomam decisões e operam. Ao permitir a análise de enormes volumes de dados, ele oferece às empresas uma visão mais clara de seus processos, clientes e mercados. Para aproveitar ao máximo o potencial do Big Data, é essencial que as empresas invistam em tecnologias e equipes capacitadas para gerenciar, analisar e aplicar esses dados de forma eficaz. O futuro pertence àqueles que conseguem transformar grandes quantidades de dados em insights acionáveis e inovação.

Novidades do evento Databricks AI Summit: Inovações em engenharia de dados e IA

A Databricks anunciou uma série de inovações significativas durante seu recente evento, destacando seu compromisso em transformar a engenharia de dados, análise inteligente e colaboração. Aqui estão os principais anúncios:

100% Serverless

Databricks agora opera completamente no modelo serverless, eliminando a necessidade de gerenciamento de infraestrutura. Isso permite que as empresas se concentrem exclusivamente em análises e insights, tornando os processos mais eficientes e menos burocráticos.

Benefícios:

Redução de custos: Elimina a necessidade de manutenção de servidores físicos, reduzindo os gastos operacionais.
Escalabilidade: Ajuste automático de recursos conforme a demanda, garantindo eficiência e desempenho.
Foco em análise: Permite que as equipes de dados se concentrem em análises e insights em vez de gerenciamento de infraestrutura.

Exemplos de uso: Empresas de e-commerce utilizam a capacidade serverless para escalar rapidamente durante picos de demanda, como na Black Friday, sem se preocupar com a infraestrutura subjacente.

Unity Catalog Open Source

O Unity Catalog, uma ferramenta essencial para a governança de dados, agora é open source. Esta mudança permite uma maior colaboração e inovação, pois desenvolvedores e especialistas em dados podem contribuir e melhorar continuamente a plataforma.

Benefícios:

Colaboração: Promove a inovação colaborativa, permitindo que desenvolvedores contribuam para o aprimoramento da ferramenta.
Governança de dados: Melhora a governança e a conformidade de dados em toda a organização.
Acesso ampliado: Disponível para um público mais amplo, facilitando a integração e o uso.

Exemplos de uso: Grandes instituições financeiras usam o Unity Catalog para garantir a conformidade regulatória e a segurança dos dados, colaborando com diferentes equipes e parceiros.

Databricks Lakehouse

Esta nova funcionalidade simplifica todos os aspectos da engenharia de dados, desde a ingestão até a transformação e orquestração. Lakeflow facilita a criação de pipelines de dados eficientes e escaláveis, tornando o processo de engenharia de dados mais fluido e menos complexo.

Benefícios:

Facilidade de uso: Simplifica a criação e gerenciamento de pipelines de dados.
Eficiência: Otimiza a ingestão, transformação e orquestração de dados.
Escalabilidade: Facilita o escalonamento das operações de dados conforme a necessidade.

Exemplos de uso: Empresas de saúde utilizam o Lakehouse para integrar e analisar dados de pacientes em tempo real, melhorando o atendimento e a eficiência operacional.

Data Sharing and Collaboration

Introduz novas funcionalidades como “cleaning rooms” que facilitam a conexão e disponibilização de dados entre diferentes partes do ecossistema Databricks. Isso promove uma colaboração segura e eficiente entre equipes e organizações.

Benefícios:

Segurança: Compartilhamento seguro de dados entre diferentes partes interessadas.
Colaboração: Facilita a colaboração interdepartamental e entre organizações.
Acessibilidade: Melhora o acesso a dados compartilhados de forma segura e eficiente.

Exemplos de uso: Fabricantes utilizam essas funcionalidades para compartilhar dados de produção com fornecedores e parceiros, melhorando a cadeia de suprimentos e a gestão de inventário.

AI/BI Intelligent Analytics

Esta inovação oferece um novo tipo de Business Intelligence (BI) que entende profundamente a semântica dos dados. Democratiza as análises, tornando-as acessíveis para todos os usuários, independentemente de suas habilidades técnicas.

Benefícios:

Acessibilidade: Torna as análises de BI acessíveis a todos os usuários.
Compreensão: Melhora a compreensão dos dados, oferecendo insights mais profundos.
Automatização: Automatiza tarefas analíticas complexas, aumentando a eficiência.

Exemplos de uso: Departamentos de marketing utilizam essas análises para entender melhor o comportamento dos clientes e ajustar campanhas em tempo real.

Shutterstock ImageAI

Um modelo de Inteligência Artificial generativa otimizado para transformar texto em imagens. Ideal para empresas que necessitam de criação visual automatizada e de alta qualidade.

Benefícios:

Automatização visual: Criação automática de imagens de alta qualidade a partir de textos.
Eficiência: Reduz o tempo e esforço necessário para a criação de conteúdo visual.
Qualidade: Garante a geração de imagens de alta qualidade para diversas necessidades empresariais.

Exemplos de uso: Agências de publicidade usam o Shutterstock ImageAI para criar visuais personalizados para campanhas em tempo real, aumentando a relevância e o impacto.

Mosaic AI Compound AI Systems

Facilita o uso de técnicas de Recuperação Aumentada (RAG), treinamento de modelos e fine-tuning. Simplifica processos complexos, tornando a IA mais acessível e fácil de implementar para empresas de todos os portes.

Benefícios:

Simplificação: Simplifica o uso de técnicas avançadas de IA.
Acessibilidade: Torna a IA avançada mais acessível para empresas de todos os tamanhos.
Eficiência: Melhora a eficiência no treinamento e ajuste fino de modelos de IA.

Exemplos de uso: Empresas de tecnologia utilizam Mosaic AI para desenvolver e ajustar modelos de IA que melhoram a experiência do usuário em aplicativos e serviços.

Representando a Jump no evento, estiveram presentes Anderson Argentoni, CEO, e Silvio Dalla Vecchia, gerente de parcerias. Foram eles que compartilharam todas as novidades e conteúdos.

Para saber mais sobre como essas inovações podem beneficiar sua empresa, entre em contato com a Jump!

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Vamos escutar sobre tecnologia?

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Separamos episódios que podem te interessar:

Jump Talk #25 – O desenvolvimento e o futuro da tecnologia com IA

Jump Talk #21 – A cultura e democratização dos dados d’O Boticário

JumpTalk #20 – Databricks

Jump Talk #15 – Dados em Marketing

Internet das Coisas (IoT)

A internet das Coisas (IoT) tem transformado significativamente a maneira como interagimos com o mundo ao nosso redor. Desde a criação de casas inteligentes até a otimização de processos industriais, a IoT conecta objetos físicos à internet, permitindo a troca de dados e a automação de processos.

Neste artigo, vamos apresentar o conceito de IoT, sua importância, funções, exemplos, IoT industrial e suas tecnologias.

O que é IoT?

IoT refere-se a uma rede de dispositivos conectados, como smartphones, eletrodomésticos até veículos e sensores industriais que são incorporados a sensores, softwares e conectividade à internet. Isso significa que objetos podem trocar dados entre si para responder de forma inteligente aos usuários.

Qual a importância e função da IoT?

Nos últimos anos, a Internet das Coisas tornou-se uma das tecnologias mais impactantes do século XXI. A capacidade de conectar objetos do cotidiano à internet através de dispositivos incorporados revolucionou a forma como interagimos com o mundo ao nosso redor. Agora, objetos podem se comunicar de forma contínua por meio da computação de baixo custo, nuvem, big data, análise avançada e tecnologias móveis, podendo compartilhar e coletar dados com mínima intervenção humana.

O funcionamento da IoT é baseado em um sistema simples, mas poderoso, composto por três componentes principais:

Dispositivos inteligentes: Objetos físicos com recursos de computação e conectividade à internet que coletam diversos tipos de dados.

Aplicação de IoT: Conjunto de serviços e software que integra e processa os dados dos dispositivos inteligentes, utilizando tecnologias como machine learning para tomar decisões e acionar ações automáticas.

Interface Gráfica do Usuário: Ferramenta pela qual os usuários interagem e controlam os dispositivos de IoT, podendo ser um aplicativo móvel, um site ou outra interface.

Unindo esses três componentes, a IoT permite uma comunicação em tempo real entre objetos físicos e o mundo digital, abrindo diversas oportunidades em setores como automação residencial, eficiência industrial e cidades inteligentes. Contudo, é essencial enfrentar desafios de segurança e privacidade dos dados para garantir benefícios seguros e responsáveis para a sociedade.

Quais são alguns exemplos de dispositivos de IoT?

Smartphones: O dispositivo de IoT mais popular e versátil, com diversos sensores e conectividade à internet.

Os smartphones podem ser usados para:

Permitir acesso a informações, comunicação, entretenimento e controle de outros dispositivos IoT e muito mais.
Funções essenciais como câmera, GPS, bússola, acelerômetro e giroscópio.
Possibilidade de monitorar saúde e atividade física através de aplicativos específicos.
Pagamentos por aproximação, carteira digital e controle de eletrodomésticos inteligentes.

Residências conectadas: Residências conectadas estão se tornando cada vez mais comuns na era da IoT, oferecendo uma série de benefícios em termos de conveniência, segurança e eficiência energética.

Dispositivos que podem ser conectados:

Lâmpadas inteligentes: Controle remoto da iluminação, ajuste de cores e intensidade, criação de diferentes ambientes e economia de energia.
Termostatos inteligentes: Programação da temperatura ideal, otimizando o consumo de energia e garantindo conforto térmico.
Eletrodomésticos inteligentes: Controle remoto de geladeiras, lavadoras, secadoras, ar-condicionado e outros, automatizando tarefas e otimizando o tempo.
Robôs aspiradores: Limpeza automática do piso, mapeando a casa e evitando obstáculos.

Carros conectados: Os carros conectados representam uma revolução na indústria automotiva, incorporando tecnologias de IoT para melhorar a segurança, a conveniência e a experiência do usuário.

Carros conectados oferecem:

Navegação GPS aprimorada: Informações em tempo real sobre o trânsito, rotas alternativas e pontos de interesse.
Assistência ao motorista: Alerta de frenagem de emergência, monitoramento de faixas de rolamento e detecção de pontos cegos.
Conectividade e entretenimento: Acesso à internet, streaming de músicas e podcasts, chamadas telefônicas e muito mais.
Piloto automático: Tecnologia em desenvolvimento que permite que carros se locomovam sem a necessidade de um motorista humano.

Cidades inteligentes: As cidades inteligentes estão adotando a IoT para resolver uma variedade de desafios urbanos e melhorar a qualidade de vida de seus habitantes.

Cidades inteligentes oferecem:

Monitoramento de tráfego: Otimização do fluxo de veículos, redução de congestionamentos e tempo de espera nos semáforos.
Iluminação pública inteligente: Ajuste da luminosidade de acordo com a necessidade, economizando energia e aumentando a segurança.
Coletas de lixo inteligentes: Otimização das rotas de coleta, redução de custos e impacto ambiental.
Gerenciamento de água: Monitoramento do consumo e detecção de vazamentos, otimizando o uso desse recurso essencial.

O que é IoT Industrial?

A IIoT (Industrial Internet of Things), também conhecida como Indústria 4.0, é a aplicação da tecnologia da Internet das Coisas (IoT) no ambiente industrial. Ela conecta máquinas, dispositivos e sensores à internet, permitindo a coleta e análise de dados em tempo real, o que leva a uma transformação profunda na forma como as empresas operam.

Exemplos de Aplicações da IIoT:

Manufatura: Monitoramento de máquinas, otimização da produção, controle de qualidade e robótica.

Agricultura: Monitoramento de plantações, irrigação inteligente, otimização do uso de fertilizantes e pesticidas e colheitadeira autônoma.

Logística: Rastreamento de produtos em tempo real, otimização de rotas de entrega e gestão de armazéns inteligentes.

Energia: Monitoramento de redes elétricas, otimização da geração e distribuição de energia e gestão de consumo inteligente.

Mineração: Monitoramento de equipamentos, otimização da extração de minerais, segurança dos trabalhadores e redução de impactos ambientais.

Quais são os benefícios da IoT para os negócios?

Eficiência Operacional: Através do monitoramento em tempo real, manutenção preditiva e automação de tarefas, a IoT melhora a eficiência e a produtividade.

Redução de Custos: Ao otimizar o uso de energia, reduzir desperdícios e melhorar a gestão de estoque, a IoT ajuda a reduzir os custos operacionais.

Tomada de Decisões Inteligentes: Com a análise de dados em tempo real, as empresas podem tomar decisões mais informadas, identificar tendências e personalizar serviços para atender às demandas do cliente.

Segurança Aprimorada: Com o monitoramento de segurança, rastreamento de ativos e controle de acesso, a IoT fortalece a segurança física e digital das empresas.

Inovação e Novos Modelos de Negócios: A IoT impulsiona a inovação, permitindo o desenvolvimento de produtos e serviços conectados e a criação de modelos de negócios baseados em assinatura ou serviços pay-per-use.

O que são as tecnologias de IoT?

Computação de borda:

A computação de borda leva o processamento inteligente para os dispositivos IoT, permitindo que eles processem e analisem dados localmente. Isso reduz a latência, aumenta a segurança devido à menor transferência de dados e otimiza a eficiência operacional.

Computação em nuvem:

A computação em nuvem serve como centro de comando da rede IoT, armazenando e gerenciando os dados coletados. Suas vantagens incluem escalabilidade ilimitada, análise avançada de dados e acessibilidade global dos dados.

Machine learning:

O machine learning capacita dispositivos IoT com inteligência artificial para aprender com os dados, identificar padrões e tomar decisões autônomas. Isso possibilita a manutenção preditiva, a otimização de processos e a oferta de experiências personalizadas para os usuários.

A IoT é uma tecnologia poderosa com o potencial de transformar diversos setores da sociedade. Ao abordarmos os desafios de forma responsável e aproveitarmos as oportunidades de forma inteligente, podemos construir um futuro melhor com a IoT.

Vamos escutar sobre tecnologia?

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Podendo tanto assistir quanto escutar sobre o digital.

Separamos episódios que podem te interessar:

Jump Talk #25 – O desenvolvimento e o futuro da tecnologia com IA

Jump Talk #21 – A cultura e democratização dos dados d’O Boticário

Jump Talk #20 – Databricks

Jump Talk #19 – Teradata

Jump Data: Potencializando o futuro com dados

Em um mundo cada vez mais dominado pela informação, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta poderosa para extrair insights valiosos de grandes conjuntos de dados. E nesse cenário, a IA generativa se destaca como uma das tecnologias mais inovadoras e promissoras, abrindo portas para um futuro de infinitas possibilidades.

A inteligência artificial generativa (IA generativa) é um ramo da IA que utiliza redes neurais artificiais para aprender com grandes volumes de dados e, em seguida, gerar novos dados semelhantes aos que foram utilizados de treinamento. Isso significa que a IA pode criar conteúdo original e autêntico em diversas mídias.

Por meio dessa tecnologia revolucionária, os profissionais podem desbloquear diversas oportunidades, como:

Texto: Escrever artigos, roteiros, poemas ou livros com a assistência da IA generativa é apenas o começo. Ela pode ajudar a superar bloqueios criativos e gerar conteúdo otimizado para SEO e engajamento do público.

Imagens: Desde imagens realistas até designs gráficos e modelos 3D, a IA generativa oferece um vasto leque de possibilidades para designers, artistas e profissionais de marketing explorarem.

Vídeos: Da produção de animações simples a filmes complexos, a IA generativa pode criar vídeos envolventes e impactantes para campanhas de marketing, treinamentos ou apresentações.

Música: Componha músicas originais, trilhas sonoras personalizadas e explore novos gêneros musicais, democratizando a criação musical para todos.

Apesar dos desafios, como viés nos dados e controle do conteúdo gerado, o futuro da IA generativa é promissor. Com avanços tecnológicos e um foco na ética e na responsabilidade, essa tecnologia tem o poder de transformar diversos setores da sociedade, impulsionando a inovação, a criatividade e o bem-estar social.

Em resumo, a IA generativa em grandes conjuntos de dados não é apenas uma ferramenta; é uma promessa de um mundo onde a criatividade floresce e as possibilidades são infinitas.

Vamos escutar sobre esse assunto?

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Podendo tanto assistir quanto escutar sobre o digital.

Separamos episódios que podem te interessar:

Jump Talk #25 – O desenvolvimento e o futuro da tecnologia com IA

Jump Talk #23 – Martech e liderança na era digital

Jump Talk #20 – Databricks

Jump Talk #19 – Teradata