Conex Infinity

Conex Infinity Transformamos tecnologia em resultados: automação, bots inteligentes e soluções digitais que fazem sua empresa crescer.

20/09/2026

Duas propostas podem ter mensalidades diferentes e chegar ao mesmo valor no primeiro ano.

No exemplo fictício do carrossel, A cobra R$ 900 por mês e R$ 2.400 de implantação. B cobra R$ 1.100 por mês, com implantação incluída. Para 10 usuários e 12 meses, com preços fixos, mensalidades e implantação somam R$ 13.200 em ambos os casos.

A IA pode ajudar a colocar informações espalhadas nos mesmos campos. A utilidade está em enxergar o que é comparável e o que ainda precisa de resposta. Uma citação ajuda a encontrar o trecho, mas não garante que a interpretação esteja correta.

Na próxima cotação, experimente pedir também as perguntas pendentes. Neste caso: o suporte de A está incluído? Em quais horários e canais?

Este é um exemplo educativo, não um teste de produto nem recomendação de fornecedor. Use documentos que você pode compartilhar em ferramentas autorizadas.

Referências: documentação do Google sobre chat com fontes e importação de documentos, consultada em 20/09/2026.

O relatório da reunião não termina no primeiro rascunho.O Claude Docs, anunciado em 16/09/2026, propõe reunir criação co...
19/09/2026

O relatório da reunião não termina no primeiro rascunho.

O Claude Docs, anunciado em 16/09/2026, propõe reunir criação com IA e colaboração no documento. Mostramos um fluxo ilustrativo de reunião semanal, não um teste do produto nem um ganho de tempo medido.

Confira plano, habilitação e restrições na documentação atual.

Na sua equipe, o mais difícil é reunir as informações ou revisar o relatório?

Fontes: anúncio e guia oficial da Anthropic, consultados em 19/09/2026.

Uma lista pode ter itens relevantes e ainda deixar o pedido incompleto.Em 15 de setembro, o Google Research divulgou o R...
17/09/2026

Uma lista pode ter itens relevantes e ainda deixar o pedido incompleto.

Em 15 de setembro, o Google Research divulgou o R4T, uma pesquisa sobre como treinar sistemas para recuperar conjuntos de resultados. O paper está disponível desde 6 de março de 2026.

O exemplo do escritório ajuda a enxergar a diferença entre encontrar produtos parecidos e atender a um pedido com várias necessidades. É uma ilustração nossa, não um teste do estudo.

Para quem administra um catálogo com busca capaz de receber pedidos amplos, uma primeira avaliação é observar o que falta na lista e quanto tempo o usuário leva para completar a busca. Isso não exige presumir que o método já esteja pronto para sua operação.

Qual pedido dos seus clientes exige produtos que se complementam?

Fonte: Jiang e colaboradores, arXiv:2603.06397v1, 06/03/2026; divulgação Google Research, 15/09/2026.

Executar vários agentes também signif**a administrar seus ambientes de trabalho.Esta edição apresenta o AgentZip e discu...
15/09/2026

Executar vários agentes também signif**a administrar seus ambientes de trabalho.

Esta edição apresenta o AgentZip e discute uma troca importante: ocupar menos memória pode exigir mais tempo de execução. A pergunta útil é se essa troca cabe no prazo da sua operação.

Fonte: Li e colaboradores, Memory Compression for High-Fanout Agent Sandboxes. Preprint de 10/09/2026. https://arxiv.org/html/2609.11294v1
Contexto: https://docs.kernel.org/admin-guide/mm/zswap.html
Edição: 15/09/2026. Exemplos são ilustrativos. Gravuras geradas por IA. Sem validação independente ou publicação automática.

Como um agente de IA continua um trabalho que atravessa várias sessões?Este carrossel apresenta uma leitura do artigo “E...
10/09/2026

Como um agente de IA continua um trabalho que atravessa várias sessões?

Este carrossel apresenta uma leitura do artigo “Effective harnesses for long-running agents”, publicado pela Anthropic em 26 de novembro de 2025. É um relato de engenharia do próprio fornecedor, voltado ao desenvolvimento de aplicações web.

Nossa proposta de avaliação: peça uma demonstração que inclua interrupção e retomada. Observe o que f**a registrado e qual evidência é apresentada ao final. Uma execução curta não responde a essas perguntas.

Leia o artigo completo:
https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents

As gravuras são ilustrações editoriais geradas por IA, não registros dos experimentos.

Sua IA trabalha. Quem confere?Em 8 de setembro, a OpenAI relatou ampliar o trabalho delegado a agentes em sua organizaçã...
09/09/2026

Sua IA trabalha. Quem confere?

Em 8 de setembro, a OpenAI relatou ampliar o trabalho delegado a agentes em sua organização de pesquisa. Pessoas continuam definindo prioridades e julgando resultados.

É um relato da própria fornecedora, em pesquisa de IA. Não comprova ganho de produtividade para qualquer empresa.

Outro relato técnico, da Anthropic, documentou agentes de programação declarando tarefas concluídas sem te**es adequados. Uma das respostas foi explicitar verif**ações de ponta a ponta.

A aplicação que propomos para a gestão é simples: ao delegar, defina também o que conta como trabalho concluído.

No exemplo ilustrativo de atendimento deste carrossel, a resposta precisa ser conferida contra o pedido, o prazo e a política de troca. Se faltar informação, o fluxo encaminha para uma pessoa.

Escolha uma tarefa do seu time e complete:
“Esta tarefa só está concluída quando...”

Depois registre a entrada necessária, a ação permitida, a verif**ação e o limite.

Salve para usar no seu próximo teste de automação.

Fontes:
OpenAI, “The Work Now Within Reach”, 08/09/2026.
https://openai.com/index/the-work-now-within-reach/
Anthropic, “Effective harnesses for long-running agents”, 26/11/2025.
https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents

Um estudo filmou 45 cirurgias e comparou o checklist de segurança que foiexecutado com o que foi registrado no prontuári...
02/09/2026

Um estudo filmou 45 cirurgias e comparou o checklist de segurança que foi
executado com o que foi registrado no prontuário.

Executado: 47%. Registrado: 89%.

Ninguém mentiu. O checklist virou formalidade: quem marca já sabe o que vai marcar
antes de olhar.

O que isso não quer dizer: que checklist não serve, ou que a sua equipe registra
errado. São 45 cirurgias num hospital dinamarquês, e cirurgia não é operação
comercial. O estudo não sustenta número sobre empresas.

O que ele sustenta é a pergunta. Todo processo tem duas versões: a que está escrita
e a que acontece. Quem mede só a escrita está medindo a si mesmo.

Na sua operação isso aparece no CRM com etapa preenchida depois da venda, no
relatório que fecha sempre igual, no onboarding que existe em PDF e não na primeira
semana do cliente.

Escolha um processo esta semana e acompanhe uma execução inteira sem interferir.
Compare com o que ficou registrado. A diferença é o seu ponto de partida.

Fonte: Surgical Endoscopy, 2025 (Hospital Universitário de Copenhague, 45 cirurgias
ginecológicas eletivas, ago-out/2021).

A mesma IA funciona numa empresa e decepciona na outra.E o modelo costuma ser exatamente o mesmo.Existe um nome para o q...
27/08/2026

A mesma IA funciona numa empresa e decepciona na outra.

E o modelo costuma ser exatamente o mesmo.

Existe um nome para o que muda, e quase ninguém usa: harness.

Harness é tudo que f**a em volta do modelo. Quais ferramentas ele enxerga. Como cada uma é descrita para ele. O que ele vê depois de agir. E onde ele precisa parar.

Repare que nada disso é o modelo. É o posto de trabalho dele.

F**a concreto assim. Uma IA que responde cliente sem enxergar o histórico de pedidos vai errar. Não porque é burra. Porque ninguém deu a ela a ferramenta certa. Trocar de modelo não resolve isso, e nunca resolveu.

E é aí que a conta f**a cara. Cada ferramenta nova recomeça do zero: outro teste, outra curva de aprendizado, outra frustração da equipe. Enquanto isso, o problema original continua exatamente onde estava.

Um estudo publicado em 2026 mediu o outro caminho. Mantendo o modelo e a tarefa, e mexendo só no harness, a taxa de acerto foi de 61,2% para 68,2%. O custo médio caiu de 213,8 para 85,1. Mais acerto gastando menos, sem trocar nada do que costuma ser trocado.

Um cuidado com esse número: ele vem de ambiente de teste de agente, não de operação de empresa. A direção transfere. A magnitude, não.

Se você está decidindo qual IA contratar, provavelmente está fazendo a pergunta errada. A pergunta que resolve é mais chata e bem mais barata: o que ela precisa enxergar para acertar?

Sua IA tem acesso a isso hoje?

Fontes: Kim et al., The Interplay of Harness Design and Post-Training in LLM Agents (arXiv 2606.25447). Zhang et al., Scaling Laws for Agent Harnesses via Effective Feedback Compute (arXiv 2605.29682). Yang et al., SWE-agent (arXiv 2405.15793, NeurIPS 2024).

O sistema de publicação da Conex passou 36 dias sem publicar.Nada avisou.O token do Instagram expirou em 17 de julho. Eu...
26/08/2026

O sistema de publicação da Conex passou 36 dias sem publicar.

Nada avisou.

O token do Instagram expirou em 17 de julho. Eu descobri em 22 de agosto, e só descobri porque fui checar outra coisa.

Nenhum erro apareceu. O código continuou rodando, o botão continuou lá, nenhuma tela ficou vermelha. Ele simplesmente parou de fazer a única coisa que existia para fazer.

O que me pegou foi o resto: nesses 36 dias o conteúdo saiu igual. Eu publiquei à mão, o feed andou, os posts performaram. Ninguém sentiu falta de nada. Quem estava quebrado era o registro, não o trabalho.

Só que o sistema achava que agosto tinha zero publicação. Todo o aprendizado dele, sobre o que funciona e o que não funciona, estava sendo construído em cima de um mês que não aconteceu.

Erro que trava, você percebe na hora. Erro que só deixa de acontecer pode levar um mês.

E tem uma armadilha aí que vale para qualquer operação: automação boa é justamente a que você esquece que existe. Isso faz o silêncio dela ser idêntico ao sucesso dela.

O que faltava não era mais automação. Era um alarme.

Qual das suas automações parou e você não saberia dizer?

Fonte: Conex Lab, registro interno de 22 de agosto de 2026.

A IA chegou ao trabalho mas talvez estejamos olhando para o indicador errado.Enquanto o emprego formal cresceu 1,96% no ...
24/08/2026

A IA chegou ao trabalho mas talvez estejamos olhando para o indicador errado.

Enquanto o emprego formal cresceu 1,96% no primeiro semestre de 2026, algumas tarefas dentro dos cargos estão mudando muito mais rápido.

Entre as empresas brasileiras que já utilizam IA, a geração de texto passou de 20% para 30% em um ano. E a adoção também não acontece de forma igual: chega a 50% entre grandes empresas, contra 15% entre as pequenas.

Isso ajuda a entender uma mudança importante:

IA não precisa eliminar um cargo inteiro para transformar o trabalho.
Ela pode automatizar, acelerar ou reorganizar tarefas específ**as enquanto o emprego continua existindo.

Por isso, talvez a pergunta mais útil não seja:

“Quantos empregos a IA vai substituir?”

Mas:

“Quantas tarefas do seu trabalho já começaram a mudar?”

Arraste para ver os dados.

Fontes: TIC Empresas 2025 — Cetic.br/NIC.br e Novo CAGED — Ministério do Trabalho e Emprego.

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Rua Grujim, 207
São Cristóvão, SE
49107-268

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