Maiores remunerações de atletas por modalidade esportiva

A tabela mostra as maiores remunerações anuais de atletas por modalidade esportiva, em 2025. 

Em razão da audiência de cada esporte, dos contratos de TV e dos patrocínios corporativos, alguns atletas ganham realmente um salário elevado. A maior remuneração é do português Cristiano Ronaldo, com impressionantes US$ 234 milhões. Muito distante, Shai Gilgeous-Alexander, do basquete, com US$ 71,25 milhões, e Shohei Ohtani (MLB), com US$ 70 milhões.  

ChatGPT no exame de suficiência

Eis trecho da pesquisa: 

A pesquisa analisou o desempenho do ChatGPT na resolução de questões relacionadas ao Exame de Suficiência em Contabilidade nos períodos de 2023/1 e 2023/2. (...) Os resultados revelaram que as questões práticas resultaram em erros quando respondidas pela inteligência artificial. Esses erros foram principalmente atribuídos a interpretações inadequadas, falta de análise das informações e limitações no conhecimento contábil, o que resultou, por exemplo, no uso incorreto de fórmulas. A inteligência artificial demonstrou limitações no conhecimento técnico contábil, refletindo-se em um índice de precisão de apenas 46%. 

(Eu não consegui localizar a versão do GPT usada e isso pode ter contribuído para uma precisão tão baixa, contrário do que eu esperava.)

Frase

uma análise bombástica do MIT sobre projetos-piloto de IA em ambientes corporativos, que constatou que 95% das implementações empresariais estão atualmente fracassando.

Fonte: aqui 

Excesso de escolha na compra online

Veja que curioso:

Um estudo de campo (via aqui) em larga escala, que analisou a experiência de mais de 1,6 milhão de consumidores, revelou que, no ambiente do comércio eletrônico, oferecer duas opções é o ponto ideal para maximizar conversão de interesse em compras. O aumento para três ou quatro recomendações, mesmo que pareça uma forma de ampliar a atratividade, gerou efeito oposto: a probabilidade de busca e de compra caiu de forma significativa. Esse fenômeno é explicado pelo conceito de sobrecarga de escolha (choice overload), em que o excesso de alternativas leva o consumidor à paralisia ou à desistência.

Os resultados mostraram que esse efeito foi mais intenso em categorias de produtos de maior preço, bem como em beleza, eletrônicos e alimentos, sugerindo que, em contextos de maior risco financeiro ou de satisfação pessoal, os consumidores ficam mais vulneráveis ao arrepentimento antecipado — o receio de tomar a decisão errada. Curiosamente, o impacto foi menor em setores como vestuário e acessórios, onde fatores subjetivos de estilo e gosto pessoal podem tornar a multiplicidade de opções menos opressiva.

O estudo reforça que menos pode ser mais: limitar as alternativas apresentadas não apenas reduz a ansiedade do comprador, mas também melhora as taxas de conversão e a experiência geral no comércio digital. 

O assunto não é novo. Em 2004 foi lançado um livro que trata do assunto: The Paradox of Choice: Why More Is Less”, de Barry Schwartz. Muito bom, vale a pena a leitura para quem interessou pela pesquisa:

 

Random Forrest no trabalho do auditor

O resumo: 

 Diante da incerteza econômica global, a auditoria financeira tornou-se essencial para a conformidade regulatória e mitigação de riscos. Os métodos tradicionais de auditoria manual estão cada vez mais limitados pelos grandes volumes de dados, estruturas empresariais complexas e evolução das táticas de fraude. Este estudo propõe uma estrutura de auditoria financeira empresarial orientada por IA e de identificação de alto risco, utilizando aprendizado de máquina para melhorar a eficiência e a precisão. Com um conjunto de dados das quatro grandes firmas de auditoria (EY, PwC, Deloitte, KPMG) de 2020 a 2025, a pesquisa examina tendências em avaliação de risco, violações de conformidade e detecção de fraudes. O conjunto inclui indicadores como número de projetos de auditoria, casos de alto risco, instâncias de fraude, violações de conformidade, carga de trabalho dos funcionários e satisfação dos clientes, capturando tanto os comportamentos de auditoria quanto o impacto da IA nas operações. Para construir um modelo robusto de predição de riscos, três algoritmos — Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) e K-Nearest Neighbors (KNN) — são avaliados. O SVM usa otimização de hiperplanos para classificações complexas, o RF combina árvores de decisão para lidar com dados não lineares e de alta dimensionalidade com resistência ao overfitting, e o KNN aplica aprendizado baseado em distância para desempenho flexível. Por meio de validação cruzada hierárquica K-fold e avaliação com F1-score, acurácia e recall, o Random Forest alcança o melhor desempenho, com F1-score de 0,9012, destacando-se na identificação de fraudes e anomalias de conformidade. A análise de importância das variáveis revela frequência de auditorias, violações anteriores, carga de trabalho dos funcionários e avaliações dos clientes como principais preditores. O estudo recomenda a adoção do Random Forest como modelo central, com aprimoramento de variáveis via feature engineering e implementação de monitoramento de riscos em tempo real. Esta pesquisa traz contribuições valiosas sobre o uso de aprendizado de máquina para auditoria inteligente e gestão de riscos em empresas modernas.

Transformando o abstract de um artigo em um clip de música

Obviamente não é uma proposta "séria". Mas aqui uma amostra de um resumo de um artigo científico sendo "transformado" em um videoclip. (via aqui)

 

Wikipedia x IA

Jimmy Wales, o fundador da Wikipedia, acredita que a enciclopédia padrão da internet — e um dos maiores repositórios de informação do mundo — poderia se beneficiar de algumas aplicações de IA. Os editores voluntários que mantêm a Wikipedia em funcionamento discordam fortemente dele.

O debate contínuo sobre a incorporação de IA na Wikipedia em diferentes formas ressurgiu em julho, quando Wales publicou em sua página de usuário na Wikipedia uma ideia sobre como a plataforma poderia usar um modelo de linguagem de grande porte como parte do processo de criação de artigos.

Como usuário da enciclopédia - e no passado, por breves momentos, criador de artigos - sou contra a proposta, se envolver a criação de conteúdo. É uma garantia contra a alunicinação dos mecanismos de Inteligência Artificial. Mas quando refletimos mais, é muito difícil de manter longe do instrumento, já que as "fontes primárias" estão usando a IA para criação dos textos: artigos de jornais, pesquisas acadêmicas etc. Como garantir a qualidade?  

Fonte da notícia: aqui 

Mas antes postamos que a Wikipedia tinha recuado, depois de criarem um projeto neste sentido.