Na IA que mexe com máquinas, o erro mais comum é falta de dado, não modelo ruim
Resumo do Radar do Clã a partir de Superintel. Edição nº 8, 5 de outubro de 2026.
Richard Ahlfeld, vice-presidente de IA física da CoreWeave, diz que as falhas mais graves em projetos com carros, aviões e robôs vêm de bases de treino incompletas. Com 100 mil horas de direção perfeita, nenhum sistema aprende a prever uma pane. Ele defende que agentes que afetam sistemas físicos tenham cada recomendação revisada por uma pessoa, com evidência rastreável.
Por que importa
Vale para qualquer negócio: a IA só enxerga o que você registrou. Se seus dados contam só os casos de sucesso, ela não vai te avisar do problema.
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A reportagem completa está em Superintel, publicada em 4 de outubro de 2026. O Radar resume e comenta; a apuração é da fonte.
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