Negócio e OperaçõesComo identificar um caso de uso de IA que vale a pena
Os seis pré-requisitos que decidem se um caso de uso de IA vale a pena construir, com uma grelha de pontuação, dois exemplos práticos e os sinais para desistir.
Miguel Vicente Jr06/202611 min de leitura
Business & OperationsSoon, talking to a human will cost extra
The first layer of AI isn't taking our jobs, it's quietly putting humans behind a paywall. Why talking to a person is becoming a premium service.
Miguel Vicente Jr06/20267 min read
Negócio e OperaçõesOtimizar as operações com IA: comece pelo processo, não pelo modelo
Um guia prático para otimizar operações com IA: encontrar o único passo lento, automatizá-lo, manter uma pessoa no circuito e medir o antes e o depois.
Miguel Vicente Jr06/202612 min de leitura
Negócio e OperaçõesPorque é que o seu melhor trabalho de IA pertence a um marketplace
Já construiu algumas ferramentas de IA e agora luta com duplicação e desvio? O argumento para um marketplace interno de IA: o que entra, como organizar e curar.
Miguel Vicente Jr06/202611 min de leitura
Business & OperationsAI was supposed to give us time back. Instead, it put us on a productivity treadmill
AI finished a one-hour task in five minutes, so I did more, not less. How automation traded the time it saved for a faster productivity treadmill.
Miguel Vicente Jr03/20265 min read
InfraestruturaGPUStack com NVIDIA MIG: Um Mergulho Profundo na Orquestração de GPUs Multi-Instância
A tecnologia Multi-Instance GPU (MIG) promete maximizar a utilização da GPU ao particionar uma única GPU em instâncias isoladas. Mas fazer o MIG funcionar com ferramentas de orquestração de containers como o GPUStack obriga a atravessar um labirinto de configuração CDI, enumeração de dispositivos e patches de runtime. Este artigo técnico partilha as nossas soluções testadas em produção.
Frederico Vicente02/202615 min de leitura
WebinarSmall AI Models in Production
Discover how small, highly capable AI models are enabling faster, more cost-effective, and more controllable AI systems in real production environments. Learn why efficient models matter and when lighter architectures outperform larger ones.
Frederico Vicente01/202660 min
E-bookUnlock AI for your ERP
Process invoices in seconds with Vision AI. A step-by-step implementation guide to integrate AI into your ERP system and unlock new efficiencies.
dypsis.ai Team01/202625 min read
Aprendizagem AutomáticaPrevisão de Churn: Da Regressão Logística aos Modelos de Fundação
O churn de clientes custa milhares de milhões às empresas todos os anos. Esta análise compara métodos estatísticos, gradient boosting e modelos transformer recentes como o TimesFM 2.5 e o Chronos 2 para previsão de churn, com benchmarks, diagramas de arquitetura e notas de implementação.
Frederico Vicente12/202512 min de leitura
E-bookComo Construir Sistemas de IA de Alto Valor que Geram ROI Real
Um guia completo para implementar sistemas de IA que geram valor mensurável para o negócio. Aprenda estratégias práticas para construir, implementar e escalar soluções de IA que entregam retorno real sobre o investimento.
Equipa dypsis.ai12/202530 min de leitura
WebinarO Futuro do Desenvolvimento com Agentes de Código IA
Junte-se a Frederico Vicente num webinar exclusivo que explora como os agentes de código IA estão a transformar o desenvolvimento de software. Descubra ferramentas recentes, fluxos de trabalho e o futuro do desenvolvimento inteligente.
Frederico Vicente11/202560 min
Inteligência ArtificialArquitetura de Sistemas de Agentes de IA: Um Framework Estratégico para Implementação em Produção
Escolher o framework LLM certo é uma decisão estratégica de negócio que determina escalabilidade, controlo de custos e resiliência do sistema. Aprenda a lidar com os compromissos entre velocidade, flexibilidade e governação ao construir automação de IA de nível de produção.
Frederico Vicente11/202512 min de leitura
Engenharia de SoftwareRepensar os Agentes de Código IA: Da Conclusão de Prompts à Engenharia Estruturada
O obstáculo no desenvolvimento assistido por IA está no design do fluxo de trabalho, e não na capacidade do modelo. Aprenda a transformar agentes de código de autocompletadores em parceiros sistemáticos de engenharia através de planeamento estruturado, engenharia de contexto e execução disciplinada de processos.
Frederico Vicente11/202514 min de leitura
InfraestruturaExecução Privada de LLMs: Ambientes de Execução Confiáveis e Contentores Encriptados
Executar inferência de LLM e fine-tuning em conjuntos de dados privados requer a ponte entre criptografia teórica e sistemas práticos de alto desempenho. Aprenda como TEEs e contentores encriptados criam ambientes de execução isolados por hardware e em conformidade para cargas de trabalho de IA confidenciais.
Frederico Vicente11/202516 min de leitura
Inteligência ArtificialModel Context Protocol: Padronização de Contexto e Integração de Ferramentas para IA Agêntica
À medida que os LLMs evoluem de respondedores de prompts sem estado para agentes com estado e uso de ferramentas, a orquestração frágil está a colapsar. O MCP fornece um protocolo neutro para conectar modelos com contexto estruturado, ferramentas e sistemas externos em tempo de execução.
Frederico Vicente11/202515 min de leitura
Anotação de DadosData Labeling: O Gargalo Esquecido na IA e Machine Learning
As arquiteturas de modelos recebem muitas vezes os holofotes, mas o desempenho real da IA depende fortemente da qualidade da rotulagem de dados. Descubra porque os workflows de anotação, sistemas human-in-the-loop e estratégias de dados sintéticos são o que faz um modelo de ML aguentar produção.
Frederico Vicente09/20259 min de leitura
InfraestruturaRAM vs VRAM em Modelos Mixture of Experts: O Gargalo Escondido nos LLMs de hoje
Explore como a VRAM da GPU e a RAM do sistema moldam o desempenho de modelos Mixture of Experts como o Qwen3-Next. Descubra porque a hierarquia de memória é o verdadeiro gargalo em implementações modernas de LLM e como otimizar a infraestrutura para velocidade e escalabilidade.
Frederico Vicente09/20258 min de leitura
IA GenerativaRAG vs Fine-Tuning: Porque os Melhores Sistemas de IA Combinam Ambos
Deve escolher Retrieval-Augmented Generation (RAG) ou fine-tuning para otimizar o seu LLM? A resposta não é binária. Descubra como a combinação de RAG com fine-tuning proporciona precisão, adaptabilidade e eficiência de custos em sistemas reais de IA.
Frederico Vicente09/20257 min de leitura
Inteligência ArtificialFederated Learning: IA com Privacidade em Primeiro Lugar
Treine um modelo entre locais que não podem juntar os dados. Como funciona o federated learning, onde encaixa, e o que custa em precisão.
Frederico Vicente02/20248 min de leitura
Traga-nos o problema que ninguém resolveu.
Somos uma equipa pequena de especialistas seniores. Escolhemos o modelo certo e a camada certa, e construímos o mínimo de maquinaria que resolve o problema. Tem uma chamada com um engenheiro, não um deck de vendas.