Databricks e Anthropic: Aliança para IA Claude em Dados

Uma Nova Era de Colaboração em Inteligência Artificial e Gestão de Dados

O panorama da inteligência artificial está a passar por uma transformação significativa, marcada por modelos cada vez mais sofisticados e uma procura crescente pela sua integração perfeita nos fluxos de trabalho empresariais existentes. Reconhecendo este momento crucial, a Databricks, líder em plataformas de inteligência de dados, e a Anthropic, uma proeminente organização de investigação e segurança em IA, revelaram uma parceria estratégica marcante de cinco anos. Esta colaboração está definida para redefinir como as empresas interagem e alavancam a inteligência artificial, incorporando os modelos avançados Claude da Anthropic diretamente na Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks. Este movimento estratégico significa mais do que apenas uma integração técnica; representa uma mudança fundamental no sentido de tornar as poderosas capacidades de IA uma parte intrínseca do ciclo de vida dos dados, acessível nativamente onde os dados empresariais residem. A ambição é clara: capacitar as organizações a aproveitar o poder combinado dos seus ativos de dados únicos e modelos de IA de última geração, fomentando a inovação e impulsionando resultados de negócios tangíveis. Esta aliança promete diminuir as barreiras de entrada para aplicações de IA sofisticadas, trazendo tecnologia de ponta diretamente para a vasta base de utilizadores que já utilizam a Databricks para as suas necessidades de dados.

A Sinergia das Plataformas de Dados e Modelos de IA Avançados

A fusão de plataformas de dados abrangentes e modelos de IA avançados representa um passo evolutivo crítico para a tecnologia empresarial. Historicamente, o acesso a IA poderosa envolvia frequentemente integrações complexas, desafios de movimentação de dados e potenciais preocupações de segurança. A Databricks estabeleceu-se como um hub central para engenharia de dados, ciência de dados, machine learning e analytics, oferecendo uma plataforma unificada — a Plataforma de Inteligência de Dados — projetada para gerir todo o ciclo de vida dos dados. Fornece a infraestrutura e as ferramentas necessárias para que as organizações armazenem, processem e analisem vastas quantidades de dados eficazmente.

Simultaneamente, a Anthropic emergiu como um ator chave no desenvolvimento de modelos de linguagem grandes (LLMs), focando não apenas na capacidade, mas também na segurança e fiabilidade. A sua família de modelos Claude é reconhecida pelo forte desempenho numa gama de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo raciocínio, conversação e geração de conteúdo. A ideia central por trás desta parceria é colmatar a lacuna entre os poderosos motores de IA da Anthropic e os dados ricos e contextualizados geridos no ambiente Databricks.

Ao oferecer os modelos Claude nativamente através da plataforma Databricks, a colaboração cria uma sinergia potente. As empresas já não precisam de navegar por complexas chamadas de API externas ou gerir infraestruturas separadas para as suas iniciativas de IA. Em vez disso, podem alavancar as sofisticadas capacidades de raciocínio da Anthropic diretamente ao lado dos seus dados de negócios críticos, que incluem informações proprietárias, interações com clientes, logs operacionais e pesquisa de mercado. Este acoplamento estreito facilita um processo de desenvolvimento mais simplificado, seguro e eficiente para soluções de IA orientadas por dados. O potencial desbloqueado por esta integração abrange inúmeras indústrias e funções, permitindo a criação de sistemas de IA altamente personalizados que compreendem as nuances específicas do domínio de uma organização.

Capacitar Empresas com Agentes Inteligentes e Conscientes dos Dados

Um objetivo central da parceria Databricks-Anthropic é equipar as empresas com a capacidade de construir e implementar agentes de IA capazes de raciocinar sobre os seus dados proprietários. Este conceito vai além das aplicações genéricas de IA, em direção à criação de assistentes digitais especializados ou sistemas automatizados que possuem uma compreensão profunda do contexto específico, operações e base de conhecimento de uma empresa.

O que implica ‘raciocinar sobre dados proprietários’?

• Compreensão Contextual: Os agentes de IA podem aceder e interpretar documentos internos, bases de dados e repositórios de conhecimento para fornecer respostas informadas, gerar conteúdo relevante ou fazer recomendações orientadas por dados.
• Resolução de Problemas Complexos: Combinando o poder analítico dos modelos Claude com dados empresariais específicos, estes agentes podem enfrentar desafios de negócios complexos, como identificar tendências de mercado ocultas em dados de vendas, otimizar a logística da cadeia de abastecimento com base em informações em tempo real ou realizar avaliações de risco sofisticadas usando registos financeiros internos.
• Interações Personalizadas: Os agentes podem alavancar dados de clientes (tratados de forma segura e ética) para fornecer suporte altamente personalizado, recomendações de produtos à medida ou comunicação customizada.
• Automação do Trabalho de Conhecimento: Tarefas repetitivas envolvendo recuperação de informação, sumarização, análise e relatórios baseados em fontes de dados internas podem ser automatizadas, libertando os funcionários humanos para iniciativas mais estratégicas.

Esta capacidade representa um salto significativo. Em vez de depender de modelos de IA treinados em dados gerais da internet, as empresas podem agora construir agentes afinados nos seus conjuntos de dados únicos, levando a resultados muito mais precisos, relevantes e valiosos. Imagine uma empresa de serviços financeiros a implementar um agente de IA que analisa a sua pesquisa de mercado proprietária e dados de portfólio de clientes para gerar aconselhamento de investimento personalizado, ou uma empresa de manufatura a usar um agente para diagnosticar falhas de equipamento raciocinando sobre logs de manutenção e dados de sensores. A parceria fornece a tecnologia fundamental — Databricks para acesso e governança de dados, Claude da Anthropic para raciocínio — para tornar esses agentes de IA específicos do domínio uma realidade para mais de 10.000 empresas que já usam a plataforma Databricks.

Enfrentando Obstáculos Duradouros na Adoção de IA Empresarial

Apesar do imenso potencial da inteligência artificial, muitas organizações encontram obstáculos significativos ao tentar construir, implementar e gerir soluções de IA eficazmente, particularmente aquelas destinadas a ambientes de produção que lidam com dados sensíveis. A colaboração Databricks e Anthropic aborda diretamente vários desafios chave que comummente dificultam a adoção de IA empresarial:

1. Precisão e Relevância: Modelos de IA genéricos frequentemente carecem do conhecimento específico necessário para desempenhar com precisão dentro de um contexto de negócios particular. Ao permitir que agentes de IA raciocinem sobre os dados únicos de uma organização, a solução integrada fomenta o desenvolvimento de modelos que entregam resultados mais precisos e relevantes, adaptados às necessidades operacionais específicas.
2. Segurança e Privacidade de Dados: O manuseamento de dados empresariais proprietários exige medidas de segurança rigorosas. A integração nativa dos modelos Claude na plataforma Databricks permite que as organizações alavanquem IA poderosa enquanto mantêm maior controlo sobre os seus dados. Os dados podem potencialmente ser processados dentro dos limites seguros do ambiente Databricks, minimizando a exposição e aderindo aos protocolos de governança estabelecidos. Isto aborda grandes preocupações sobre o envio de informações sensíveis para fornecedores de modelos externos.
3. Governança e Conformidade: As empresas operam sob requisitos regulatórios e de conformidade estritos. O Databricks Mosaic AI, um componente chave da plataforma, fornece ferramentas para governança de ponta a ponta em todo o ciclo de vida de dados e IA. Isto inclui capacidades para monitorizar o desempenho do modelo, garantir a equidade, rastrear a linhagem e gerir controlos de acesso, que são cruciais para construir sistemas de IA confiáveis e conformes. A integração do Claude dentro desta estrutura governada estende estes controlos ao uso de LLMs avançados.
4. Complexidade de Implementação e Integração: Configurar e gerir a infraestrutura para implementar modelos de IA sofisticados pode ser complexo e intensivo em recursos. A integração nativa simplifica significativamente este processo, permitindo que as equipas de dados alavanquem os modelos Claude dentro do ambiente familiar da Databricks sem a necessidade de construir e manter pipelines de implementação de IA separados.
5. Avaliação de Desempenho e ROI: Avaliar a eficácia e o retorno sobre o investimento (ROI) das iniciativas de IA pode ser desafiador. O Databricks Mosaic AI oferece ferramentas para avaliar o desempenho do modelo em relação a métricas de negócios e conjuntos de dados específicos. Combinar isto com a otimização do Claude para tarefas do mundo real ajuda a garantir que os agentes de IA implementados entreguem valor mensurável.

Ao fornecer uma solução unificada que combina os melhores modelos de IA da classe com ferramentas robustas de gestão de dados e governança, a Databricks e a Anthropic visam simplificar o caminho da experimentação de IA para a implementação em nível de produção, tornando a IA sofisticada mais acessível, segura e impactante para as empresas.

Apresentando o Claude 3.7 Sonnet: Um Novo Marco em Raciocínio e Codificação

Um destaque significativo desta parceria é a disponibilidade imediata do mais recente modelo de fronteira da Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, dentro do ecossistema Databricks. Este modelo representa um avanço substancial nas capacidades de IA e está posicionadocomo um pilar da oferta conjunta. O Claude 3.7 Sonnet é particularmente notável por várias razões:

• Raciocínio Híbrido: É descrito como o primeiro modelo de raciocínio híbrido do mercado. Embora os detalhes desta arquitetura sejam proprietários, sugere uma abordagem avançada que combina diferentes técnicas (potencialmente incluindo raciocínio simbólico juntamente com processamento de rede neural) para alcançar uma compreensão e capacidades de resolução de problemas mais robustas e matizadas. Isto poderia levar a um desempenho melhorado em tarefas complexas que requerem dedução lógica, planeamento e análise multi-etapas.
• Excelência em Codificação Líder na Indústria: O modelo é reconhecido como um líder da indústria para tarefas de codificação. Esta capacidade é inestimável para empresas que procuram automatizar processos de desenvolvimento de software, gerar snippets de código, depurar bases de código existentes ou traduzir código entre diferentes linguagens de programação — tudo potencialmente informado pelos padrões de codificação internos da empresa e bibliotecas acessíveis via Databricks.
• Otimização para Utilidade no Mundo Real: A Anthropic enfatiza que os modelos Claude, incluindo o 3.7 Sonnet, são otimizados para os tipos de tarefas do mundo real que os clientes consideram mais úteis. Este foco prático garante que o poder do modelo se traduza em benefícios tangíveis para as operações de negócios, em vez de apenas se destacar em benchmarks teóricos.
• Acessibilidade: Tornar um modelo tão avançado diretamente disponível via Databricks nas principais plataformas de nuvem (AWS, Azure, Google Cloud Platform) democratiza o acesso. As organizações podem experimentar e implementar esta IA de última geração sem necessitar de infraestrutura especializada ou relações diretas com o fornecedor do modelo, alavancando o seu investimento existente na Databricks.

A integração do Claude 3.7 Sonnet fornece aos clientes da Databricks acesso imediato a uma ferramenta poderosa capaz de enfrentar desafios analíticos, criativos e técnicos sofisticados. As suas forças em raciocínio e codificação, combinadas com a sua disponibilidade nativa ao lado dos dados empresariais, posicionam-no como um facilitador chave para construir a próxima geração de aplicações e agentes inteligentes.

A Vantagem Distinta da Integração Nativa

O conceito de integração nativa é central para a proposta de valor da parceria Databricks-Anthropic. Esta abordagem difere significativamente dos métodos tradicionais de acesso a modelos de IA, que frequentemente dependem de Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) externas. A integração nativa implica uma conexão mais profunda e sem costuras entre os modelos Claude da Anthropic e a Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks, oferecendo várias vantagens potenciais:

• Latência Reduzida: Processar pedidos dentro do mesmo ambiente de plataforma pode potencialmente reduzir a latência de rede associada a chamadas de API externas, levando a tempos de resposta mais rápidos para aplicações de IA. Isto é particularmente crucial para casos de uso em tempo real ou interativos.
• Segurança Aprimorada: Ao manter o processamento de dados dentro do perímetro seguro da plataforma Databricks (dependendo dos detalhes específicos da implementação), a integração nativa pode reforçar significativamente a segurança e privacidade dos dados. Dados proprietários sensíveis podem não precisar de atravessar redes externas ou ser processados por infraestrutura de terceiros da mesma forma que com chamadas de API, alinhando-se melhor com posturas de segurança empresariais rigorosas.
• Fluxos de Trabalho Simplificados: Cientistas de dados e desenvolvedores podem aceder e utilizar os modelos Claude usando ferramentas e interfaces familiares da Databricks. Isto elimina a necessidade de gerir credenciais, SDKs ou pontos de integração separados, simplificando o ciclo de vida de desenvolvimento, implementação e gestão de aplicações de IA. Todo o processo, desde a preparação de dados até à invocação do modelo e análise de resultados, pode ocorrer dentro de um ambiente unificado.
• Governança Simplificada: Integrar o uso do modelo dentro da plataforma Databricks permite a aplicação consistente de políticas de governança, controlos de acesso e mecanismos de auditoria geridos pelo Mosaic AI. Monitorizar o uso, custos e desempenho torna-se parte da estrutura de governança de dados existente.
• Potenciais Eficiências de Custo: Dependendo dos modelos de preços e utilização de recursos, a integração nativa pode oferecer estruturas de custo mais previsíveis ou otimizadas em comparação com modelos de API pay-per-call, especialmente para cenários de uso de alto volume acoplados a tarefas de processamento de dados já em execução na Databricks.

Este acoplamento estreito transforma o Claude de uma ferramenta externa numa capacidade incorporada dentro do ecossistema de dados empresariais, tornando o desenvolvimento e implementação de agentes de IA sofisticados e conscientes dos dados significativamente mais eficientes, seguros e gerenciáveis.

Entregando Flexibilidade Através de Implementação Multi-Cloud Contínua

Um aspeto crítico da oferta Databricks-Anthropic é a sua disponibilidade através dos principais fornecedores de nuvem pública: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP). Esta estratégia multi-cloud é essencial para atender aos diversos requisitos de infraestrutura das empresas modernas. Muitas organizações utilizam múltiplos fornecedores de nuvem para alavancar os melhores serviços da categoria, garantir resiliência, evitar o aprisionamento a fornecedores (vendor lock-in) ou cumprir requisitos regionais ou de clientes específicos.

A própria Databricks é projetada como uma plataforma multi-cloud, fornecendo uma camada de inteligência de dados consistente, independentemente da infraestrutura de nuvem subjacente. Ao tornar os modelos Claude nativamente disponíveis dentro da Databricks em AWS, Azure e GCP, a parceria garante que os clientes possam beneficiar desta integração avançada de IA, independentemente do seu ambiente de nuvem preferido ou estratégia multi-cloud.

Isto oferece vários benefícios chave:

• Escolha e Flexibilidade: As empresas podem implementar agentes de IA alimentados pelo Claude na(s) plataforma(s) de nuvem que melhor se adequam às suas necessidades técnicas, investimentos em infraestrutura existentes e acordos comerciais.
• Consistência: As equipas de desenvolvimento podem construir e gerir aplicações de IA usando uma interface e conjunto de ferramentas consistentes (Databricks e Claude) em diferentes ambientes de nuvem, reduzindo a complexidade e o overhead de formação.
• Proximidade dos Dados: As organizações podem alavancar os modelos Claude no mesmo ambiente de nuvem onde residem os seus principais data lakes ou data warehouses, otimizando o desempenho e potencialmente reduzindo os custos de saída de dados (data egress).
• Preparação para o Futuro: Uma abordagem multi-cloud fornece resiliência e adaptabilidade, permitindo que as empresas evoluam a sua estratégia de nuvem sem interromper as suas capacidades de IA construídas na integração Databricks-Anthropic.

O compromisso com a disponibilidade multi-cloud sublinha o foco da parceria em atender às necessidades empresariais de forma realista, reconhecendo a natureza heterogénea da infraestrutura de TI moderna e fornecendo um caminho flexível para a adoção de IA avançada.

Databricks Mosaic AI: O Motor para IA Governada e Confiável

Enquanto a Anthropic fornece os poderosos modelos Claude, o Databricks Mosaic AI fornece a estrutura essencial para construir, implementar e gerir aplicações de IA de forma responsável e eficaz dentro do contexto empresarial. O Mosaic AI é uma parte integral da Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks, oferecendo um conjunto de ferramentas projetadas para abordar o ciclo de vida completo da IA com forte ênfase na governança e fiabilidade.

Capacidades chave do Mosaic AI relevantes para a parceria com a Anthropic incluem:

• Serviço de Modelos (Model Serving): Fornece infraestrutura otimizada para implementar e servir modelos de IA, incluindo LLMs como o Claude, em escala com alta disponibilidade e baixa latência.
• Pesquisa Vetorial (Vector Search): Permite pesquisas de similaridade eficientes cruciais para aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), permitindo que agentes de IA recuperem informações relevantes de bases de conhecimento empresariais para informar as suas respostas.
• Monitorização de Modelos (Model Monitoring): Oferece ferramentas para rastrear o desempenho do modelo, detetar desvio (mudanças no desempenho ao longo do tempo) e monitorizar a qualidade dos dados, garantindo que os agentes de IA implementados permaneçam precisos e confiáveis.
• Engenharia e Gestão de Features (Feature Engineering and Management): Simplifica o processo de criação, armazenamento e gestão das features de dados usadas para treinar ou interagir com modelos de IA.
• Governança de IA (AI Governance): Fornece capacidades para rastreamento de linhagem (compreender de onde vieram os dados e como os modelos foram construídos), controlo de acesso, logs de auditoria e avaliações de equidade, garantindo que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e usados de forma responsável e em conformidade com os regulamentos.
• Ferramentas de Avaliação (Evaluation Tools): Permite que as organizações avaliem rigorosamente a qualidade, segurança e precisão de modelos e agentes de IA, incluindo LLMs, em relação a requisitos de negócios e conjuntos de dados específicos antes e depois da implementação.

O Mosaic AI atua como a ponte crucial entre o poder bruto de modelos como o Claude e as realidades práticas da implementação empresarial. Fornece as barreiras de proteção, sistemas de monitorização e ferramentas de gestão necessárias para garantir que os agentes de IA construídos usando modelos da Anthropic não sejam apenas inteligentes, mas também seguros, confiáveis, governados e alinhados com os objetivos de negócios. Esta abordagem abrangente é vital para construir confiança nos sistemas de IA que lidam com dados e processos de negócios críticos.

Uma Visão Partilhada para IA Imediatamente Transformadora

Os líderes da Databricks e da Anthropic articulam uma visão convincente para o impacto imediato e futuro desta parceria, enfatizando a mudança da IA como uma promessa futura para uma realidade atual que transforma os negócios.

Ali Ghodsi, Co-fundador e CEO da Databricks, sublinha a proposta de valor central: capacitar as empresas a finalmente desbloquear o potencial latente que reside nos seus vastos repositórios de dados através da aplicação de IA sofisticada. Ele destaca a importância de trazer as capacidades da Anthropic diretamente para a Plataforma de Inteligência de Dados, enfatizando os benefícios de segurança, eficiência e escalabilidade. A perspetiva de Ghodsi centra-se em permitir que as empresas vão além das soluções genéricas de IA e construam agentes de IA específicos do domínio, meticulosamente adaptados aos seus contextos operacionais únicos e conhecimento proprietário. Isto, sugere ele, representa o verdadeiro futuro da IA empresarial – inteligência personalizada, integrada e orientada por dados.

Dario Amodei, CEO e Co-fundador da Anthropic, ecoa o sentimento do impacto imediato da IA, afirmando que a transformação das empresas está a acontecer ‘agora mesmo’. Ele prevê avanços notáveis a curto prazo, particularmente no desenvolvimento de agentes de IA capazes de trabalhar independentemente em tarefas complexas. Amodei vê a disponibilidade do Claude na Databricks como um catalisador, fornecendo aos clientes as ferramentas necessárias para construir agentes orientados por dados significativamente mais poderosos. Esta capacidade, ele implica, é crucial para organizações que procuram manter uma vantagem competitiva no que ele chama de ‘esta nova era da IA’.

Juntas, estas perspetivas pintam um quadro de uma parceria fundamentada na aplicação prática e na criação de valor imediato. Não se trata apenas de fornecer acesso a modelos poderosos; trata-se de integrá-los profundamente na malha de dados das organizações para fomentar o desenvolvimento de agentes inteligentes e autónomos capazes de enfrentar problemas de negócios complexos e do mundo real hoje, abrindo caminho para aplicações ainda mais sofisticadas amanhã.

Além da Inteligência Genérica: Criando Soluções de IA Específicas do Domínio

Um tema recorrente e um motor principal por trás da aliança Databricks-Anthropic é o afastamento da IA ‘tamanho único’ em direção à inteligência específica do domínio. Modelos de IA de propósito geral, embora impressionantes, frequentemente carecem da compreensão matizada necessária para tarefas empresariais especializadas. O seu conhecimento é tipicamente baseado em dados amplos da internet, que podem não se alinhar com a terminologia específica, processos e informações confidenciais únicas de um negócio ou indústria particular.

Esta parceria facilita diretamente a criação de soluções de IA altamente personalizadas combinando:

• Maestria em Dados da Databricks: A plataforma fornece ferramentas robustas para aceder, preparar e gerir os ativos de dados únicos de uma organização – a matéria-prima para o conhecimento específico do domínio. Isto inclui bases de dados estruturadas, documentos não estruturados, logs e mais.
• Modelos Adaptáveis da Anthropic: Os modelos Claude, particularmente quando usados dentro de frameworks como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) habilitada por funcionalidades da Databricks como a Pesquisa Vetorial, podem ser eficazmente fundamentados nestes dados proprietários. Os modelos podem recuperar trechos relevantes de bases de conhecimento internas e usar essa informação para gerar respostas ou realizar tarefas com alta precisão e relevância contextual.
• Ferramentas de Desenvolvimento do Mosaic AI: A plataforma fornece o ambiente para afinar modelos (onde aplicável), construir aplicações incorporando RAG e avaliar o desempenho destas soluções personalizadas em relação a critérios de negócios específicos.

Esta sinergia permite, por exemplo, que uma empresa farmacêutica construaum agente de IA que compreenda os seus dados específicos do pipeline de desenvolvimento de medicamentos e documentação regulatória, ou que um negócio de e-commerce crie um agente profundamente familiarizado com o seu catálogo de produtos, níveis de inventário e histórico de interação com o cliente. As aplicações de IA resultantes são muito mais valiosas porque falam a linguagem do negócio e operam com base na sua verdade fundamental (ground truth). Esta capacidade de criar agentes de IA sob medida, alimentados por dados empresariais e modelos de última geração, oferece uma vantagem competitiva significativa, permitindo que as empresas automatizem processos complexos, descubram insights únicos e entreguem experiências superiores ao cliente adaptadas ao seu nicho de mercado específico.

Fortalecendo a Confiança: Segurança na Era da IA Integrada

Numa era em que violações de dados e uso indevido de IA são preocupações significativas, estabelecer confiança é primordial para a adoção empresarial de tecnologias de IA poderosas. A parceria Databricks e Anthropic aborda inerentemente estas preocupações através de uma combinação de design tecnológico e foco organizacional.

Compromisso da Anthropic com a Segurança: A Anthropic foi fundada com uma missão central focada na segurança e investigação em IA. O seu processo de desenvolvimento de modelos incorpora técnicas destinadas a criar sistemas de IA que sejam úteis, honestos e inofensivos (helpful, honest, and harmless). Este foco na construção de IA mais segura fornece uma camada fundamental de confiança para empresas hesitantes em implementar LLMs poderosos, especialmente aqueles que interagem com dados sensíveis ou clientes.

Plataforma Segura da Databricks: A Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks é construída com segurança e governança de nível empresarial no seu núcleo. Ao integrar os modelos Claude nativamente, a parceria alavanca estas funcionalidades de segurança existentes:

• Residência e Controlo de Dados: A integração nativa permite potencialmente que os dados permaneçam dentro do ambiente controlado do cliente (a sua instância Databricks na nuvem escolhida), reduzindo os riscos associados à transmissão de dados sensíveis para endpoints externos.
• Gestão de Acesso Unificada: O acesso aos modelos Claude pode ser gerido através dos controlos de acesso baseados em funções existentes da Databricks, garantindo que apenas utilizadores e aplicações autorizados possam invocar as capacidades de IA.
• Auditoria Abrangente: O uso dos modelos Claude integrados pode ser registado e auditado dentro da plataforma Databricks, fornecendo transparência e responsabilidade.
• Estrutura de Governança: As ferramentas de governança do Mosaic AI estendem-se ao uso do Claude, permitindo a aplicação consistente de políticas, monitorização e verificações de conformidade.

Esta abordagem multi-camadas — combinando o foco da Anthropic na segurança do modelo com a robusta segurança da plataforma e governança da Databricks — cria uma estrutura mais segura e confiável para alavancar IA avançada. Permite que as empresas explorem o potencial transformador de modelos como o Claude 3.7 Sonnet enquanto mantêm um controlo rigoroso sobre os seus valiosos ativos de dados e garantem uma implementação responsável da IA, acelerando assim a adoção ao mitigar riscos chave. A colaboração visa tornar a IA poderosa não apenas acessível, mas também segura e confiável para aplicações empresariais de missão crítica.