Esta semana em dados: O que diabos é observabilidade de dados?

O que é observabilidade de dados (realmente)? E como você deve planejar seu orçamento de IA generativa? Esta semana, aprendemos que apenas um pequeno número de CIOs gastam uma quantia significativa em IA de geração e que o Morgan Stanley prevê uma adoção empresarial de 15 a 20% dentro de 3 anos.

O que isso significa para o seu orçamento de IA da geração 2024? Muitos de vocês já comentaram e votaram na enquete generativa do AI LinkedIn. Se você vai ao TED AI essa semana, o Bruno fica feliz em debater isso ao vivo por lá!

O carcast aborda esta semana:

1) IA generativa na empresa: A identificação de casos de uso para IA corporativa e por que a confiança e a qualidade dos dados são seu fosso competitivo são debatidos por Michael Krigsman do CXO Talk.

2) Relatório sobre o estado da IA ​​2023: A Air Street Capital publicou sua pesquisa mais recente sobre investimento em IA. Entre os insights, os aplicativos de geração de IA tiveram um ano de destaque em imagem, vídeo, codificação, voz ou copilotos para todos, gerando US$ 18 bilhões em investimentos corporativos e de capital de risco. Além disso, 70% dos artigos sobre IA mais citados nos últimos 3 anos têm autores de instituições e organizações sediadas nos EUA.

3) O que diabos é observabilidade de dados? A geração AI precisa de uma infraestrutura de dados sólida para funcionar. Nosso amigo Sanjeev Mohan explica que a indústria precisa do DataBizOps, uma forma de “otimizar” a nuvem no contexto da criação de valor. Acredito muito nesse conceito. Na verdade, há apenas um ano escrevi sobre malha de dados e por que você deveria se importar.

O CarCast desta semana também inclui a melhor pergunta da entrevista de Peter Thiel e uma rápida visão da lenda do Vale do Silício e do livro Scaling People, da ex-COO da Stripe, Claire Hughes Johnson.

Bruno Aziza é empreendedor de tecnologia e sócio da CapitalG, fundo de crescimento independente da Alphabet.