A IA corporativa tem se concentrado fortemente em texto e visão, enquanto grande parte dos dados de negócios permanece presa em bancos de dados relacionais. Os modelos fundacionais adaptam transformers para dados estruturados, realizando o pré-treinamento nas sequências de eventos e logs de transações de uma organização para aprender representações reutilizáveis do comportamento do negócio.
Ao contrário dos modelos tradicionais baseados em gradient boosting, que exigem ampla engenharia de recursos e retreinamento, esses modelos podem suportar múltiplas tarefas downstream com um ajuste fino leve. Ferramentas como TabPFN e TabFM podem melhorar a avaliação de riscos, a análise preditiva e a retenção de clientes diretamente a partir de dados tabulares ou relacionais. Dado o seu potencial para desbloquear insights de negócios sem pipelines complexos de engenharia de recursos, sugerimos avaliar essa técnica.
