A maioria dos seus clientes, colaboradores e transgressores não será mais humana
Takeaways FFX
IA
Agentes
Escrito por
FFX Group
Web Summit Lisboa 2026 · Resumo do dia · 10 de novembro de 2026
Agentes já trabalham, compram e invadem; o dia mostrou que a vantagem está em dar a cada um identidade, dono e limite, e em tirar as filas humanas do caminho.
O primeiro dia de palcos do Web Summit Lisboa 2026 tirou o agente de IA da categoria de ferramenta e o colocou na de gente: ele entra com login, assume compromisso, gasta dinheiro, se passa por leitor e devolve trabalho para a mesa de alguém. Quase todas as salas chegaram à mesma conclusão por caminhos diferentes. A inteligência ficou barata e abundante; o que falta é a empresa saber quem é cada agente, quem responde por ele e por que fila de aprovação o trabalho dele vai passar. Para quem vende, a consequência é parecida: quem recomenda a sua marca passa a ser uma máquina, e ela escolhe pelo que os outros dizem de você.
Destaques
Agente sem identidade trabalha com o seu login
Vasco Pedro, CEO da Spinnable, descreveu o agente anônimo de hoje: entra nos sistemas como o usuário, escreve como ele e assume compromissos de que ninguém se lembra. A resposta que ele lançou no palco é o Spinnable ID, que dá identidade própria ao agente que a empresa já usa com uma assinatura do Claude ou do ChatGPT. Guga Schifino tirou dali uma das leituras centrais do dia: a IA deixa de ser uma extensão do profissional e vira alguém que trabalha para ele, e a competência que importa passa a ser delegar sem perder o controle.
Ninguém sabe ainda quem paga o erro do agente
Mazin Gilbert, diretor executivo da Agentic AI Foundation, contou que o grupo de comércio agêntico da fundação debatia o caso de um cliente que autorizou US$ 20 e viu o agente gastar US$ 1.000: o protocolo que define a responsabilidade ainda está sendo escrito. Do outro lado da conversa, Nick Thompson, CEO da The Atlantic, descreveu empresas que montam redes de proxy em que agentes fingem ser humanos para raspar o site. Guga Schifino chamou de o debate mais quente do dia e resumiu a exigência: agente precisa ser rastreável, com alguém identificado por trás de cada um.
Na Manus, o agente trabalhou o fim de semana e criou fila
Tao Zhang, cofundador e diretor de produto da Manus, contou que um agente deixado resolvendo sozinho cada bug e pedido dos chats do time devolveu a um engenheiro, depois de um fim de semana, 200 decisões a mais. A saída foi escrever o que volta para as pessoas: o agente age sozinho quando há meta clara, forma de medir e escopo combinado; só prepara o contexto quando a decisão é de alguém; direção de produto e grandes apostas ficam com humanos. Natália Schifino marcou o avesso da promessa: a IA chegou vendendo eficiência e entregou primeiro uma leva de problemas.
183 ferramentas de IA e nenhum dono
Dan Gardner, cofundador da Code and Theory, mostrou que as grandes empresas pesquisadas rodam em média 183 ferramentas de IA, e o número só cresce. O problema, nas notas de Natália Schifino, é que ninguém é responsável, capaz ou tem orçamento para ligá-las, e por isso Gardner quer a orquestração tratada como função de negócio, igual a marketing, finanças e TI. “Se você não tem uma camada de orquestração, nem se dê ao trabalho com a próxima ferramenta. Você não vai ter valor”, disse.
A Replit triplicou o time tirando a aprovação do caminho
Michele Catasta, presidente da Replit, disse no Centre Stage que a inteligência de que as empresas precisam já está praticamente disponível e cada vez mais barata. O ganho, para ele, trava na fila de aprovação: a Replit triplicou o quadro em nove meses, ritmo que ele diz que nunca teria tentado dois anos atrás, e diz que só deu conta porque montou uma empresa que funciona no piloto automático. Na sessão do fim da tarde, Natália Schifino anotou a regra que sustenta o modelo: cada pessoa responde por uma mudança, e o agente executa.
A Qualcomm refez o marketing para convencer a máquina
Don McGuire, CMO da Qualcomm, disse que, num mundo de agentes, a conversa espontânea sobre a marca é o que a máquina usa para aconselhar o cliente, e por isso a mídia conquistada tem de pesar tanto quanto a paga. Quando o financeiro pediu 10% de economia no ano por causa da IA, ele recusou e reestruturou o marketing num processo de cerca de sete meses que ele mesmo admitiu ter sido doloroso. Natália Schifino leu o recado assim: não resista, é uma nova era de marketing, e a pergunta é o que você vai fazer com ela.
A Nestlé perdeu Anna e foi descobrir por quê
Mathieu Ovaert, diretor digital da Nestlé na Europa, contou a história de Anna, 32 anos, de Lisboa, cliente fiel por quatro anos seguidos que um dia sumiu sem que a empresa soubesse o motivo. A causa era a pilha de agências, plataformas e bases: “cada camada era mais um metro entre nós e Anna”. Juntando os sinais das marcas com IA, a ativação de uma audiência caiu de 10 dias para 10 minutos, e a Nestlé descobriu que Anna só ia reduzir o café porque esperava um bebê. Guga Schifino tirou a lição: quanto mais camadas decisórias, mais longe do cliente fica a decisão central.
Os temas do dia
O agente ganha crachá, chefe e responsabilidade
O agente deixou de ser extensão do funcionário e passou a agir com identidade, meta e acesso próprios. Spinnable, Snoonu, Lattice e Viktor mostraram como geri-lo como alguém da equipe; a Agentic AI Foundation, Stavros Gadinis e Ali Partovi discutiram quem responde quando ele erra.
IA barata, empresa lenta
A inteligência deixou de ser o recurso escasso, e o gargalo passou para filas de aprovação, ferramentas desconectadas e camadas entre a empresa e o cliente. Quem mexeu primeiro no desenho do trabalho, como Replit, Base44 e Qualcomm, foi quem conseguiu mostrar ganho.
Marketing para quem não tem coração
Agentes passam a filtrar, recomendar e comprar pelo cliente, e montam a escolha com o que se diz da marca fora dos canais dela. Mídia espontânea, dados legíveis por máquina e uma experiência difícil de copiar viram o que protege a marca.
A IA sai da tela
Robôs de farmácia, de calçada e de fábrica mostraram que ensinar a máquina ficou muito mais barato, mas a distância entre a demonstração e a operação continua grande. A disputa vai para quem tem dado do mundo físico e anos de operação para provar.
Frases
Quando os agentes não têm identidade, eles pegam a sua emprestada.
— Vasco Pedro
Uma fila mais rápida continua sendo uma fila.
— Tao Zhang
O modelo de negócio da web nos últimos 30 anos foi a publicidade. E agentes não clicam em anúncios.
— Matthew Prince
Hoje, a IA mais lucrativa é basicamente a IA desgovernada.
— Ali Partovi
A IA odeia, odeia, odeia errar. É por isso que tudo vai para o meio.
— Brian Collins
Números do dia
47 para 8: Agentes de IA para cada 8 humanos na Spinnable hoje, segundo Vasco Pedro, no palco
13%: Dos líderes dizem que a IA gera valor de negócio, contra 75% dos funcionários muito satisfeitos com ela; pesquisas da Glean citadas por Arvind Jain, no palco
200 decisões: Devolvidas a um engenheiro da Manus por um agente deixado rodando no fim de semana, segundo Tao Zhang, no palco
3h: De dados para automatizar um posto de fábrica, contra 50 a 100 h na maioria das empresas, segundo Abhinav Gupta, da Skild AI, no palco
17,5%: Das empresas conseguem parar sozinhas um agente que sai do roteiro, embora 86,4% já tenham agentes operando; Salt Security, 2026 (slide de Michele Catasta)
72%: Dos brasileiros já usaram ou aceitariam que um agente de IA comprasse por eles; Global Payments, 2026 (dossiê FFX)
O dia em fotos
Leitura FFX
Para a curadoria da FFX, o dia confirmou a frase de Guga Schifino no tempo presente: a maioria dos clientes, colaboradores e invasores de uma empresa já não é humana, e a pergunta deixou de ser se os agentes vão chegar ao seu negócio para virar se ele sabe recebê-los, reconhecê-los, autorizá-los e barrá-los, como sempre fez com pessoas. Para Guga, o assunto é absolutamente urgente: as empresas, brasileiras ou não, não estão preparadas para o mundo agêntico, para o momento de vender e interagir com agentes absolutamente racionais. Para a grande empresa brasileira, isso tem duas portas. Na de dentro, o agente precisa de crachá, chefe e meta, como cobrou Barbra Gago, da Lattice, e o ganho só aparece se a fila de aprovação encolher junto; acelerar o agente sem mexer no organograma só produz mais pendência. Na de fora, com um consumidor brasileiro que já se mostra disposto a delegar a compra, a marca passa a ser escolhida por uma máquina sem coração, e por isso, nas palavras de Guga, nunca foi tão importante que ela tenha um. Natália Schifino deixa a régua para o conselho: o que a cópia não leva é o que a marca vale.
O que o dia muda para as empresas brasileiras
Agente precisa de crachá antes de ganhar a chave
As empresas soltaram agentes antes de saber quem eles são. O slide da Salt Security que Michele Catasta, da Replit, levou ao palco resume o descompasso: a adoção correu muito à frente da capacidade de parar um agente que sai do roteiro. Vasco Pedro, da Spinnable, mostrou o efeito no dia a dia: sem identidade própria, o agente age em nome do funcionário, e ninguém rastreia o que ele prometeu. Na Agentic AI Foundation, concorrentes como Anthropic, OpenAI e Google escrevem juntos os padrões, mas Mazin Gilbert deixou claro que a regra de quem paga pelo erro ainda está em debate. Enquanto ela não chega, Stavros Gadinis, professor de direito em Berkeley, deu o conselho de advogado: documente tudo, registre todos os esforços. Ali Partovi foi além e propôs que a infração decidida pelo próprio agente pese na empresa como ato intencional. No Brasil, com o PL 2338/2023 parado na Câmara, o registro do que a empresa testou e vigiou é a defesa que existe hoje.
Fazer o inventário dos agentes em uso, com identidade própria, dono humano e permissão mínima para cada um
Testar se a empresa consegue desligar qualquer agente em minutos e guardar o registro de testes, decisões e transações
Separar no site e nas APIs o agente parceiro do agente que raspa conteúdo ou se passa por cliente
Antes de comprar mais IA, encurte a fila
O ganho da IA aparece na mesa do funcionário e some no balanço, e o dia explicou por quê. Arvind Jain, da Glean, mostrou a distância entre quem usa e quem lidera; Dan Gardner, da Code and Theory, contou ferramentas que ninguém conecta; Chris Koehler, da Twilio, viu cada especialista ficar mais rápido e a campanha continuar levando seis semanas, porque o atraso estava nas passagens entre eles. Na Manus, o agente que trabalhou sozinho no fim de semana só produziu mais fila. E Mathieu Ovaert mostrou que cada agência e plataforma empilhada afastou a Nestlé da cliente. Para a grande empresa brasileira, feita de camadas, comitês e terceiros, a conclusão é desconfortável: o modelo já não é o gargalo, o organograma é. Replit e Qualcomm mostraram ganho mexendo primeiro no desenho do trabalho e só depois na ferramenta.
Escolher um fluxo de ponta a ponta, como uma campanha ou uma aprovação de crédito, e contar quantas passagens e aprovações ele atravessa
Nomear um dono e um orçamento para a orquestração, como função de negócio, antes de contratar a próxima ferramenta
Dar a cada pessoa a responsabilidade por uma mudança e deixar o agente executar dentro de limites escritos
Sua marca vai ser escolhida por quem não sente nada
Don McGuire, da Qualcomm, pôs a mídia espontânea no mesmo peso da paga porque o agente que aconselha o cliente monta a resposta com o que se diz da marca fora dos canais dela. Na imprensa, o efeito já aparece: Louis Dreyfus, CEO do Le Monde, disse que o leitor que chega pelo ChatGPT assina 13 vezes mais que o que vem da busca do Google. Ao mesmo tempo, Sam Stephenson admitiu que o clone do Granola sai num fim de semana, e Brian Collins lembrou que a IA puxa tudo para a média. Para o Brasil, onde o consumidor já se mostra disposto a deixar o agente comprar, o risco é a marca ficar legível para a máquina e indistinta para as pessoas. Guga Schifino resume o paradoxo: o maior influenciador do seu cliente não tem coração, e talvez nunca tenha sido tão importante que a sua marca tenha um.
Tratar reviews, imprensa e comunidade como mídia, com meta e verba ao lado da mídia paga
Pôr catálogo, preço e políticas em dados estruturados que um agente consiga ler e comparar
Levar ao conselho a pergunta de Natália Schifino: o que o concorrente não levaria se copiasse o produto amanhã
Tudo o que cobrimos
Abertura do dia no Centre Stage: Casey Lau, co-host do Web Summit, abriu o dia perguntando se a corrida da IA constrói prosperidade ou infla uma bolha.
Quando a IA começa a construir a si mesma: Richard Socher (Recursive e You.com): fazer modelo próprio barateou, e a vantagem vai para quem define a meta e valida o resultado.
A vantagem do código aberto: por que a IA aberta está virando o motor dos negócios: MiniMax e ModelBest: a maior parte das tarefas corporativas dispensa o modelo de IA mais caro.
Tudo vai ser simulado: Kamil Sindi, da Runway: robôs devem aprender como o mundo funciona por vídeo antes de aprender a tarefa.
Marcas prontas para máquinas: o manual da R/GA para quando o agente é quem compra: Nick Pringle, da R/GA: o manual de marca em PDF dá lugar a código que agentes leem e executam.
O candidato do outro lado da tela existe mesmo?: Mahe Bayireddi, da Phenom: a fraude na contratação muda de forma conforme a vaga, e cada caso pede verificação própria.
O paradoxo da IA: modelos cada vez mais inteligentes, resultados que não aparecem: Arvind Jain, da Glean: o gargalo da IA está no contexto da empresa, não no modelo.
Do “Para Você” ao “Para Mim”: como o TikTok encurtou o caminho entre ver e comprar: Isobel Sita-Lumsden, do TikTok: descobrir e comprar acontecem na mesma sessão, e o funil colapsou.
Se o software morreu, por que ainda estamos aqui? Atlassian ao vivo no Big Technology Podcast: Mike Cannon-Brookes, da Atlassian: o ganho da IA exige mudar ao mesmo tempo o jeito de trabalhar e as interfaces com agentes.
Galbot: os robôs já bateram o ponto: Yuli Zhao, da Galbot, veio vender robôs; para Guga Schifino, a prova que conta é o tempo de operação real.
Chegou a hora da tecnologia europeia?: Henna Virkkunen, da Comissão Europeia: soberania tecnológica é poder escolher parceiro, já que a maior parte da tecnologia vem de fora.
A lacuna da orquestração: por que a IA ainda não dá resultado nas grandes empresas: Dan Gardner, da Code and Theory: a grande empresa acumula ferramentas de IA sem dono nem verba para conectá-las.
A IA ganha nome, e-mail e WhatsApp: a crise de identidade dos agentes: Vasco Pedro, da Spinnable: o agente precisa de identidade própria para deixar de agir em nome do funcionário.
Quando o agente de IA vira o editor da notícia: Reuters, AP e Le Monde tratam o agente de IA ao mesmo tempo como cliente, canal e risco.
Empresa nativa em IA: como gerir a companhia como se fosse um produto: Yoav Orlev, da Base44: empresa nativa em IA se gere como produto, com ferramentas e papéis em revisão permanente.
A equação da mente: a IA consegue cuidar sem machucar?: Sheikha Maytha Bint Maktoum, da MindFriend: IA nos bastidores do terapeuta, nunca sozinha diante de alguém em crise.
Aposte na fundação, não no framework: Samar Abbas, da Temporal: regra de negócio guardada em código próprio deixa a empresa trocar de modelo sem refazer o sistema.
Internet dos agentes: quem manda na web quando quem navega é um robô: Matthew Prince, da Cloudflare: a web financiada por anúncio precisa de outro modelo de receita quando o usuário é um agente.
O santo graal da IA: como tirar resultado garantido de sistemas imprevisíveis: Taso Du Val, da Toptal: agente confiável é agente estreito, com contexto e guardrails, e nunca fica pronto.
Quando o agente de IA escolhe por você: o fim do marketing que conhecemos: Don McGuire, da Qualcomm: o marketing foi desmontado e remontado para convencer humanos e agentes de IA.
Além da força bruta: a IA eficiente que sai da nuvem e entra no aparelho: Dahai Li, da ModelBest: modelos cada vez mais densos levam a IA da nuvem para o aparelho do usuário.
Monzo: o que é preciso para um banco digital crescer fora de casa: Diana Layfield, da Monzo: sem licença e tecnologia próprias, um banco digital não leva a vantagem para outro país.
Quem comanda a máquina? O papel das pessoas na empresa movida a IA: Barbra Gago, da Lattice: avaliação de desempenho em tempo real, com meta e gestor até para agentes de IA.
Quem decide o que a IA recomenda na hora da compra: Michael Komasinski, da Criteo: o ChatGPT virou canal de mídia, e relevância decide quem é escolhido.
Quem segura as big techs: privacidade e antitruste frente a frente: Des Hogan, da autoridade irlandesa de dados, e Gail Slater debatem privacidade e antitruste diante das big techs.
Carro voador: da ficção científica à linha de montagem: Deli Zhao, da Xpeng Aridge, defende o carro que leva a aeronave no porta-malas; Guga Schifino duvida do trajeto de A para B.
A máquina de eurekas: IA que faz ciência, não só automatiza tarefas: Richard Socher: medir a IA pela régua humana impede a máquina de inventar além de nós.
Abertura do Marketing Summit, com Toby Daniels: Toby Daniels lança o Domain 4.0 e defende a IA que serve ao grupo, não ao indivíduo.
A conta da corrida da IA não fecha: o problema bilionário da eficiência: Arvind Jain, da Glean: contexto pronto e roteamento para o modelo mais barato capaz cortam a conta da IA.
Talento sem fronteira: como a Europa quer reorganizar onde se mora e onde se trabalha: ELA e EIT: a Europa oferece previdência ao talento, mas a burocracia de cada país impede que ele a leve junto.
Do like à ação: o marketing que faz as pessoas se mexerem: Robin Gonterman, da World Central Kitchen, troca curtida por confiança medida degrau a degrau.
Abertura da tarde no Centre Stage: Casey Lau abriu a tarde com a tese de que a IA ficou barata, mas a IA útil depende do contexto de quem a usa.
Inteligência barata não basta: o que torna um agente de IA útil: Michele Catasta, da Replit: com inteligência barata, a vantagem fica com quem controla e consegue desligar seus agentes.
O que a IA enxerga quando lê o mundo: Alexey Milovidov, da ClickHouse: vetorizar imagens em escala ficou barato; o ganho está em reaproveitar os vetores.
Deixa que o meu agente de IA fala por mim: Rebecca Rowntree: quando todo cliente tiver um agente, a marca sem agente próprio fica fora da escolha.
IA em todo lugar: os óculos e vestíveis que vêm depois do celular: Ziad Asghar, da Qualcomm: quem põe o óculos com IA no rosto do cliente fica com o contexto e com o risco de privacidade.
IA e decisão humana a 300 km/h: como reconstruir a Williams: James Vowles, da Williams, e Mike Cannon-Brookes: a crise aparece quando as pessoas param de contar o que está errado.
A IA sai da tela e vai para a calçada: Ahti Heinla, da Starship: a IA física trava na operação em volta do robô, e não só no modelo.
Encontrando a Anna: o que uma consumidora sumida ensinou à Nestlé sobre crescimento, IA e dados próprios: Mathieu Ovaert, da Nestlé: cada camada entre a empresa e o cliente afasta a decisão de quem compra.
IA autônoma errou: quem responde por isso?: Stavros Gadinis, de Berkeley: quando o agente erra, defende a empresa o registro de testes, não a assinatura do revisor.
Mídia na era da IA: quem paga pelo conteúdo quando o leitor só pergunta ao chatbot: Matt Murray, do Washington Post: acordo com empresa de IA só vale se devolver leitor, crédito e pagamento.
Manus por dentro: a empresa que se reconstruiu com os próprios agentes: Tao Zhang, da Manus: agente que roda sem regra não poupa trabalho, devolve decisões para a fila humana.
Como fazer tecnologia virar objeto de desejo: Charlie Smith, da Nothing: embaixador que vira sócio constrói mais desejo que embaixador pago.
Como construir uma empresa nativa em IA: Hamad Al-Hajri, da Snoonu: agente só substitui contratação quando é gerido como funcionário.
Star Trek na vida real: como se constrói hoje um futuro pós-escassez: Albert Wenger e Gigi Danziger: o que falta não é capital, é decidir quem fica com o controle e o lucro do ativo.
A corrida para conquistar a geração Alpha: The Ankler, Bluesky e NowThis: com a geração Alpha, ganha confiança a marca que entrega menos conteúdo.
O que há de mais interessante em IA: a internet dos agentes ganha regras: Mazin Gilbert, da Agentic AI Foundation: padrões abertos prometem identificar o agente; quem paga pelo erro ainda está em aberto.
Quântica e IA: o próximo salto depois do limite dos chips atuais: James Palles-Dimmock, da Quantum Motion: na computação quântica falta caso de uso, e quem leva o problema sai na frente.
Courtois e o plano da NXTPLAY: a camada que falta ao negócio do esporte: Thibaut Courtois e Gonzalo Vila, da NXTPLAY: atleta sócio vale mais que garoto-propaganda se a marca ficar com a audiência.
Como construir marcas que aproximam pessoas numa geração hiperconectada e sozinha: Hinge e SYLVAIN: cresce quem sabe para quem e para que desenha, mesmo perdendo gente no cadastro.
O fim do especialista em marketing: Chris Koehler, da Twilio: o atraso do marketing com IA está na fila de especialistas, não na ferramenta.
Como funciona uma empresa no piloto automático: Michele Catasta, da Replit: agentes não aceleram a empresa enquanto poucos especialistas aprovam tudo.
O que vem depois da Onda Azul?: Washington Post, Guardian US e Al Jazeera English: vencer a China não basta, a IA só ganha apoio se facilitar a vida das pessoas.
Dono da própria audiência: por que o e-mail sobrevive ao algoritmo e à IA: Tyler Denk, da beehiiv: o e-mail sobrevive, e a IA só descarta o conteúdo que cabe em duas frases.
Quando a IA sai da tela e ganha corpo: Abhinav Gupta, da Skild AI: o custo da automação passa a ser o tempo de ensinar cada posto ao robô.
Além da caixinha de chat: Mateusz Malinowski, da Reka AI: a IA que age no mundo físico aprende errando, e quem guarda as correções leva vantagem.
Funcionários de IA: como crescer mais rápido com um colega digital no Slack e no Teams: Fryd Wiatrowski, da Viktor: o agente substitui o gerente que só repassa informação, não o que responde pela decisão.
A guerra criativa: a IA é a arma?: Brian Collins, da COLLINS: a IA foge do erro, e o erro planejado virou vantagem de quem cria marca.
IA: apocalipse ou bonança?: Ali Partovi, da Neo: IA que decide sozinha violar a lei deveria pesar na empresa como ato intencional.
Funcionalidade não é mais fosso: na era da IA, quem protege o negócio é a marca: Granola e Ragged Edge: quando o rival clona o produto num fim de semana, vence quem decide o que não lançar.
Banda larga humana: como aprofundar a relação com o cliente em escala: Verisure e Comarch: a IA acha o momento de falar com o cliente; quem cria o vínculo é a pessoa.
Tradição, tecnologia e a próxima geração de fãs: Fórmula 1 e Fever: na marca com história, a venda do ingresso é onde a relação com o fã começa.
Amanhã, fique de olho
10:00 · Software sem fila na TI: quem conhece o problema constrói a solução: Anton Osika, da Lovable, leva ao Centre Stage a pergunta que Replit e Manus deixaram hoje: o que acontece quando quem conhece o problema não espera mais a fila da TI.
10:20 · Quem fica com o valor na era dos agentes de IA?: Sam Stephenson, que hoje admitiu que um clone do Granola sai num fim de semana, volta ao lado da Tencent para discutir onde o valor fica protegido.
12:10 · Gente de verdade numa internet automatizada: Jen Wong, do Reddit, fala da comunidade humana que, como disse hoje a Qualcomm, virou a fonte que os agentes usam para recomendar marcas.
13:25 · Confiança de marca quando quem recomenda é a IA: Trustpilot e DEPT discutem o review como ativo, justamente o que Don McGuire pôs no mesmo peso da mídia paga.
14:25 · Defesa na velocidade da máquina: a segurança que deixa a IA acelerar: George Kurtz, da CrowdStrike, fala do invasor que já não é humano, a porta que o debate de hoje sobre identidade de agentes deixou aberta.
14:45 · Quem influencia a compra quando descobrir, decidir e pagar viram um só gesto: Mastercard, Qualcomm e TikTok no mesmo palco levam o pagamento para a conversa sobre o agente que compra pelo cliente.
15:50 · Choque de realidade nas empresas: quem controla de fato os dados e a IA?: Jonathan Adashek, da IBM, entra na lacuna de controle e orquestração que Code and Theory e Glean expuseram hoje.
Provocação FFX
Vender para clientes sem emoção e com tempo infinito é completamente diferente de tudo o que vivemos até aqui. O jogo mudou, e temos que aprender a jogá-lo rápido.
