Do FileMaker à nuvem: como o SchallOS integra software empresarial com IA, ambiente de execução e atualizações

SchallOS - Plataforma de Aplicações Inteligentes

No desenvolvimento de uma aplicação empresarial, o foco recai inicialmente nas tarefas visíveis. São criadas tabelas, definidas relações, concebidos formulários de introdução de dados e automatizados os processos operacionais. Assim que os primeiros utilizadores conseguem trabalhar com a solução, parece que grande parte do projeto está concluída. No entanto, é na utilização prática que se inicia a fase mais exigente a longo prazo. Uma aplicação utilizada para fins empresariais tem de ser mantida, ampliada e adaptada a novos requisitos. As alterações têm de ser documentadas, as novas versões distribuídas e os dados existentes transferidos de forma segura. A isto acrescentam-se os diferentes direitos de utilizador, as cópias de segurança, as análises de erros e a questão de saber se uma solução deve ser operada localmente, num servidor próprio ou na nuvem.

Muitas plataformas de desenvolvimento concentram-se sobretudo na criação da própria aplicação. Para atualizações, documentação, implementação e operação, são posteriormente adicionadas ferramentas adicionais e procedimentos específicos. Com o tempo, surge um ambiente técnico composto por muitos componentes separados entre si, que só pode ser mantido coeso com um esforço considerável. Por isso, a SchallOS adota uma abordagem mais abrangente. A plataforma pretende acompanhar uma aplicação empresarial não só durante a sua criação, mas ao longo de todo o seu ciclo de vida: desde o desenvolvimento, passando pela documentação e implementação, até às atualizações e à operação contínua.

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Desenvolver software com Codex, ChatGPT e IA: guia prático para programadores

Desenvolvimento de software com IA

Se me tivesses perguntado há alguns anos como seria o desenvolvimento de software daqui a dez anos, provavelmente teria falado de novas linguagens de programação, melhores frameworks ou ambientes de desenvolvimento mais potentes. Hoje, a minha resposta seria completamente diferente. A maior mudança não ocorre nas ferramentas, mas na forma como nós, enquanto programadores, pensamos e trabalhamos.

Enquanto escrevo estas linhas, estou eu próprio a trabalhar num novo sistema de software. Há já algumas semanas que utilizo intensivamente ferramentas modernas de IA, como o Codex e outros modelos linguísticos. No início, senti curiosidade; agora, estou sobretudo impressionado. Não porque a IA de repente faça tudo sozinha, mas porque assume determinadas tarefas de forma surpreendentemente eficaz, possibilitando assim novas formas de trabalhar.

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Como a inteligência artificial está a mudar o desenvolvimento de software e o FileMaker

Evolução da IA no desenvolvimento de bases de dados FileMaker

Qualquer pessoa que esteja atualmente a percorrer portais de notícias, redes sociais ou plataformas de negócios ficará rapidamente com a impressão de que a inteligência artificial está a mudar todo o mundo do trabalho praticamente da noite para o dia. Quase todos os dias surgem novas ferramentas, novos modelos linguísticos e novas promessas. Os textos são escritos automaticamente, as imagens são geradas, os vídeos são criados e o software é, por vezes, preparado através da introdução de voz.

Para muitas empresas, este facto cria uma estranha mistura de curiosidade e pressão. Afinal de contas, ninguém quer perder o barco. Ao mesmo tempo, muitos empresários, freelancers e programadores ainda não sabem exatamente quais destas tecnologias continuarão a ser relevantes a longo prazo. Esta é provavelmente a verdadeira particularidade da atual fase da IA: quase toda a gente sente que algo está a mudar - mas quase ninguém consegue avaliar de forma fiável a rapidez e a direção em que isso acontece neste momento.

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Da exportação de dados ChatGPT para a sua própria IA do conhecimento: passo a passo com Ollama e Qdrant

O caminho para a sua própria memória de IA

Na primeira parte desta série de artigos, vimos que a exportação de dados do ChatGPT é muito mais do que apenas uma função técnica. Os seus dados exportados contêm uma coleção de pensamentos, ideias, análises e conversas que se acumularam durante um longo período de tempo. Mas enquanto estes dados estiverem apenas armazenados como um arquivo no seu disco rígido, continuam a ser apenas isso: um arquivo. O passo crucial é tornar esta informação novamente utilizável. É exatamente aqui que começa o desenvolvimento de uma IA de conhecimento pessoal.

A ideia é surpreendentemente simples: uma IA não deve apenas trabalhar com conhecimentos gerais, mas também ser capaz de aceder aos seus próprios dados. Deve ser capaz de pesquisar conversas anteriores, encontrar conteúdos adequados e incorporá-los em novas respostas. Isto transforma uma IA normal numa espécie de memória digital. Esta é a segunda parte da série de artigos, que agora aborda o lado prático das coisas.

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Explicação da exportação de dados ChatGPT: como as suas conversas de IA se tornam um sistema de conhecimento pessoal

Exportação de dados ChatGPT

Se trabalha regularmente com uma IA, provavelmente sabe o seguinte: um pensamento leva ao seguinte. Faz-se uma pergunta, obtém-se uma resposta, reformula-se, desenvolve-se uma ideia. Uma pergunta curta transforma-se subitamente num diálogo mais longo. Por vezes, até dá origem a projectos inteiros.

Mas a maioria destas conversas desaparece novamente. Ficam algures na lista de conversas, deslizam para baixo e são esquecidas com o tempo. Esta é precisamente uma das grandes particularidades dos sistemas de IA modernos: Enquanto as conversas anteriores com colegas, amigos ou conselheiros só existiam nas nossas memórias, os diálogos de IA são completamente preservados.

Isto significa algo crucial: Com cada conversa, é criado um arquivo digital do seu pensamento. Esta é a primeira parte de uma pequena série de artigos que lhe permitirá exportar o seu histórico de conversações do ChatGPT e utilizá-lo eficazmente como um tesouro pessoal de conhecimentos com o seu sistema de IA local.

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A propriedade digital explicada - Como são criados activos em linha sustentáveis

O que é a propriedade digital

Durante séculos, a propriedade era algo muito tangível. Podia-se tocar-lhe, caminhar sobre ela ou segurá-la na mão. Uma casa, um pedaço de terra, uma oficina, livros numa prateleira ou ferramentas numa gaveta - tudo isto eram coisas que podiam ser claramente atribuídas. Pertenciam a alguém, estavam visivelmente presentes e, geralmente, permaneciam assim mesmo quando as circunstâncias políticas, económicas ou sociais mudavam.

Este artigo explica o que é a propriedade digital, que formas assume e como pode ser criada a propriedade digital, especialmente na atual era da IA.

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CLOUD Act, soberania dos dados e Suíça: um ponto de viragem para as estratégias europeias de TI?

O que é que a resolução sobre a nuvem suíça significa para a Europa?

Em meados de novembro, aconteceu na Suíça algo que quase ninguém esperava desta forma: Os comissários de proteção de dados do país aprovaram uma resolução clara, quase histórica. A mensagem subjacente é simples - e, ao mesmo tempo, altamente controversa: as autoridades públicas não devem continuar a subcontratar sem hesitação os seus dados mais sensíveis a serviços internacionais de computação em nuvem, como o Microsoft 365. Porquê?

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Formação LoRA: como o FileMaker 2025 simplifica a afinação de grandes modelos linguísticos

LoRA Afinação fina - FileMaker 2025

O mundo da inteligência artificial está em movimento. Novos modelos, novos métodos e, acima de tudo, novas possibilidades estão a surgir quase semanalmente - e, no entanto, uma constatação permanece constante: nem todas as inovações técnicas conduzem automaticamente a uma vida quotidiana melhor. Muitas coisas continuam a ser experimentais, complexas ou simplesmente demasiado dispendiosas para uma utilização produtiva. Isto é particularmente evidente no chamado "fine-tuning" de grandes modelos linguísticos - um método para especializar a IA generativa no seu próprio conteúdo, termos e tonalidades.

Acompanhei intensamente este processo ao longo dos últimos meses - primeiro na forma clássica, com Python, terminal, mensagens de erro e loops de configuração enervantes. E depois: com o FileMaker 2025, um passo que me surpreendeu - porque não foi alto, mas claro. E porque mostrou que existe outra forma.

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