A experimentação está se tornando um padrão na gestão de campanhas do Google Ads. Anunciantes agora podem realizar e comparar experimentos em campanhas IA Max, campanhas de Vídeo, campanhas Demand Gen e campanhas Performance Max. A atualização recente da plataforma altera a forma como os desenvolvedores devem estruturar a tomada de decisões. Este artigo explica o que significa o suporte estendido a experimentos, o que mudou na API e como as alterações se encaixam na arquitetura de experimentos atual do Google Ads.
A Fin Operator é um sistema com IA projetado para que equipes configurem, monitorem e aprimorem o Fin, um agente de IA de atendimento ao cliente. O Fin resolve atualmente mais de dois milhões de problemas de clientes por semana em seus 8.000 clientes globais. A complexidade operacional por trás de seus sistemas explodiu, sobrecarregando as equipes de operações de suporte. O Operator concentra todo o ciclo operacional em uma interface conversacional, otimizando a gestão.
Atualmente, todos os laboratórios de IA operam com prejuízo. Há uma grande diferença entre o que as empresas pagam por assinaturas de IA e o custo real para oferecer esses serviços. Toda organização que construiu fluxos de trabalho, produtos ou unidades de negócios inteiras sobre esses preços subsidiados, um dia se verá diante de uma conta para a qual não se planejou. O subsídio cria dependência, e essa dependência aprisionará as empresas quando o inevitável aumento de preços ocorrer.
Embora o VP de Vendas seja frequentemente o bode expiatório fácil, a velocidade dos projetos é agora a nova alavanca de crescimento.
Uma skill é um arquivo markdown que o Claude lê quando uma tarefa o exige. Qualquer pessoa em uma empresa pode criar uma em uma tarde. Internamente, as pessoas estão escrevendo-as mais rápido do que conseguem pensar em novas, reclamando: "Eu poderia construir dez vezes mais, só não consigo pensar por onde começar". Um marketplace público ainda não existe, mas está a caminho, com revisão de segurança e governança integradas. Daqui a doze meses, "temos uma skill para isso" será uma pergunta de compra, assim como "integramos com X" era uma década atrás.
Seus VPs debatem sobre adicionar suporte multi-região ou aprofundar em uma indústria específica. Quarenta minutos depois, eles citaram Andy Grove, mencionaram Stripe duas vezes e não avançaram. A conversa que realmente importaria é qual funcionalidade específica teria fechado o cliente que desapareceu na sexta-feira. Se sua equipe não consegue nomear essa funcionalidade em uma frase, nenhum framework ou sessão de whiteboard irá conjurá-la.
Um desenvolvedor transformou uma tarefa de duas horas de sua equipe de contabilidade em uma tarefa de cinco minutos para um agente de IA. Isso impactou drasticamente a operação da equipe, pois o mesmo fluxo foi aplicado em muitos processos semelhantes. Este artigo detalha o processo de seis etapas para construir um agente de IA para contabilidade. Ao iterar e aprimorar o agente, a equipe conseguiu economizar um tempo significativo.
A busca mudou significativamente nos últimos dois anos, introduzindo dois novos termos para descrever a visibilidade nas respostas: Answer Engine Optimization (AEO), que visa ser a fonte utilizada por um motor de respostas, e Generative Engine Optimization (GEO), focada em aparecer nas respostas geradas por um modelo. Embora cada uma utilize um índice web diferente, a maioria desses índices resulta do mesmo trabalho de rastreamento, renderização e qualidade. Este artigo detalha como otimizar para este novo tipo de busca, fornecendo fontes para cada recomendação.
Empreendedores precisam liderar com a mesma dedicação tanto o produto quanto a filosofia da empresa, construindo um histórico público de afirmações específicas e testáveis sobre seu domínio e tornando suas equipes visíveis. À medida que muitas coisas se tornam commodities, um grande valor está migrando, e as empresas agora competem pela qualidade de suas previsões sobre seus próprios roadmaps.
A IA permitirá que os profissionais façam mais, mas eles precisarão do suporte de uma equipe de apoio para lidar com os detalhes técnicos do uso dessa tecnologia.
Dario, no seu livro 'Machines of Loving Grace', aborda brevemente "trabalho e significado", admitindo não ter respostas. Demis, por sua vez, afirma que precisaremos de novos filósofos. Atualmente, os roadmaps de IA descrevem com precisão investimentos de capital (capex) e "scaling laws", mas tratam o lado humano com gestos vagos sobre significado e adaptação. Se não conseguirmos descrever o que uma pessoa específica faz em uma terça-feira comum no mundo que estamos construindo, não temos um futuro, mas apenas uma estética.
Pare de revisar o código e comece a revisar a especificação antes que a IA escreva uma única linha.
Empreendedores frequentemente cometem o erro de focar na compra de ferramentas e softwares, como um CRM, em vez de priorizar as necessidades reais de seus clientes. O verdadeiro sucesso de um produto ou serviço está em identificar uma dor genuína do mercado e oferecer uma solução que as pessoas desejam ativamente, sem a necessidade de serem convencidas. Este guia rápido foca em como criar esse "PULL" (atração) para seu produto.
Inputs baratos explodem a demanda por esses inputs. Em 1769, James Watt patenteou um motor a vapor mais eficiente e o uso de carvão britânico aumentou dez vezes no século seguinte. Esse é o paradoxo de Jevons. O mesmo acontecerá com IA e trabalho intelectual. Conforme o custo de encontrar, traduzir e sintetizar informações desaba, o gargalo se move para insight, bom gosto e produzir algo novo a partir de material barato. A vantagem competitiva muda do acesso à informação para o que você faz com ela.
Às vezes, velocidade é apenas impaciência disfarçada de ambição.
Crie ferramentas de agentes e sincronização de dados no runtime hospedado do Notion.
Implementar IA empresarial com eficiência exige um conhecimento profundo de como a empresa realmente funciona, e esse entendimento só pode ser construído no campo.
Se 100 VCs rejeitarem sua ideia, talvez você esteja errado.
Os sistemas de CRM tradicionais estão evoluindo de meros armazenadores de dados para impulsionadores de valor através de camadas de orquestração inteligentes. Agentes de IA agora simplificam tarefas integrando dados de múltiplos sistemas, oferecendo insights em tempo real e automatizando operações rotineiras de vendas. O futuro do software de go-to-market está em possuir esses sistemas de inteligência, que não apenas aumentam a eficiência, mas também expandem oportunidades de receita sem reduzir o quadro de funcionários.
A Lovable está introduzindo capacidades de descoberta diretamente na experiência do produto. As aplicações agora são enviadas com a capacidade de serem lidas e ranqueadas pelos motores de busca, e os usuários podem ver como estão aparecendo nas pesquisas. Todas as aplicações são estruturadas para que ferramentas de IA possam lê-las tão facilmente quanto humanos, tornando-as descobríveis em plataformas de IA. A Lovable agora pode executar uma revisão de SEO que verifica sitemaps, robots.txt, metadados, estrutura de conteúdo, alt text, tags e muito mais.
