Lideranças femininas debatem dados e IA no VTEX Day 2026: o que vem por aí?

Lideranças femininas debatem dados e IA no VTEX Day 2026! Saiba como transformar dados em decisões estratégicas e antecipar problemas.

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(Imagem de reprodução da internet).

Lideranças Femininas Debatem Uso de Dados e Tecnologia no VTEX Day 2026

No Palco Led by her do VTEX Day 2026, um painel de lideranças femininas focou na aplicação de dados e tecnologia para solucionar desafios complexos. O debate foi além do entusiasmo em torno da inteligência artificial, concentrando-se na maneira prática de usar a tecnologia em cenários difíceis.

Transformando Dados em Decisões Estratégicas

Isadora Vecchi, diretora de desenvolvimento de novos negócios da loggi, empresa de tecnologia e logística, abordou o tema do tratamento de dados. Segundo ela, o desafio central não reside no acesso à informação, mas sim em converter esses dados em decisões ágeis, seja em tempo real ou de forma preventiva.

A Antecipação de Problemas com Dados

Vecchi enfatizou que o uso dos dados deve ser orquestrado para antever problemas futuros. Ela também compartilhou que a loggi utiliza inteligência artificial há vários anos, afirmando que “a loggi usa IA desde 2018 para conseguir entregar em mais de 5 mil municípios, é inerente ao nosso negócio”.

O Olhar Humano como Diferencial no Mundo dos Dados

Camila Achutti, fundadora da , uma escola de pensamento digital, reforçou a relevância do toque humano no processo. Para a palestrante, os dados já existiam, mas a verdadeira oportunidade de negócio surge do olhar humano que os interpreta de maneira distinta.

A Necessidade de Acessibilidade da Informação

Nesse contexto, Sabrine Matos, fundadora da , que oferece verificação completa de pessoas, ressaltou a importância de apresentar informações de maneira acessível. Ela trabalha com dados públicos, como registros criminais, e aponta que é preciso torná-los compreensíveis para o consumidor comum.

Personalização para Superar Barreiras de Interpretação

Matos destacou que existe uma barreira de interpretação para o cidadão médio ao lidar com dados complexos. Por isso, ela defende que é fundamental personalizar as informações, adaptando-as especificamente para o usuário final, garantindo que o conhecimento gerado seja útil e aplicável.

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