About this episode

The episode discusses the implementation of local AI models in companies, focusing on data privacy, infrastructure, and the transition to AI-driven operations.

Imaginem que a vossa empresa quer usar inteligência artificial — não como experiência, mas a sério, em produção, todos os dias. A primeira reação é chamar a API do ChatGPT ou do Claude e pronto, está feito. Mas rapidamente surgem as perguntas difíceis: e os nossos dados confidenciais, vão para servidores americanos? E se a API ficar offline? Quanto é que isto nos vai custar quando escalarmos para milhares de utilizadores? E o RGPD? É aqui que entra o conceito de Harness Engineering — a engenharia de preparar, construir e operar a infraestrutura que permite às empresas verdadeiramente dominar a IA. Não basta ter acesso a modelos; é preciso saber montá-los localmente, otimizá-los, monitorizá-los e preparar a organização inteira para esta transformação. Hoje, com modelos open-source como o LLaMA, Mistral e Qwen a atingir qualidade comparável ao GPT-4, com frameworks como o Ollama e o vLLM a simplificar tudo, e com hardware cada vez mais acessível, as empresas têm pela primeira vez um caminho realista para ter IA soberana, privada e economicamente viável. Vamos explorar como. AI News: José António Silva: Article: AI Developments in April 2026 – AI Critique Link: AI Developments in…

People in this episode

Host: Building The Future

Topics covered

• local AI models
• AI infrastructure
• data privacy
• RGPD compliance
• open-source AI
• business transformation

Keywords

• local models
• AI implementation
• data security
• AI governance
• open-source frameworks
• business AI strategy

Mentioned in this episode

Products: ChatGPT, Claude, LLaMA, Mistral, Qwen, Ollama, vLLM

Books & works: AI Developments in April 2026 – AI Critique, Agentic AI Governance Is Now a Product. Are Enterprises Ready?, Bringing AI to the Factory Floor with Foundry Local - Now in Public Preview on Azure Local

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