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Autor: Iago Mendes

  • “Parece o Jogo da lula”: trabalhadores da China correm para acompanhar a corrida da IA

    “Parece o Jogo da lula”: trabalhadores da China correm para acompanhar a corrida da IA

    “Parece o Jogo da lula”: trabalhadores da China correm para acompanhar a corrida da IA

    Quase mil pessoas formaram fila do lado de fora da sede da Tencent em Shenzhen, demonstrando a febre em torno do OpenClaw, um agente de inteligência artificial de código aberto. Essa agitação, apelidada de “criar um lagostim” devido ao logo vermelho da IA, reflete um medo profundo entre os trabalhadores chineses: ferramentas destinadas a aumentar a produtividade podem, em breve, substituí-los. Para muitos, dominar o OpenClaw tornou-se uma questão de sobrevivência em um ambiente de trabalho onde a adoção da IA está acelerando.

    “Parece que estou jogando Jogo da Lula”, disse Lambert Li, morador de Xangai e um dos primeiros usuários do OpenClaw, referindo-se à série da Netflix onde os participantes competem em jogos brutais de eliminação. “Você pode ser eliminado a qualquer momento. Como não ficar ansioso?” A empregadora de Li demitiu 30% de sua força de trabalho em 2025, cortando funcionários que não conseguiram se adaptar rapidamente o suficiente à IA.

    A corrida por novas ferramentas

    O crescimento da IA gerou ansiedade global sobre a perda de empregos, e isso é mais palpável na China, onde o governo está investindo recursos maciços na área, apostando nela para impulsionar o crescimento econômico futuro do país. A China possui uma das maiores bases de usuários de IA do mundo. Esse impulso massivo causa um medo constante de redundância entre os trabalhadores, somado ao estigma social da perda de emprego.

    Especialistas acreditam que isso pode ter implicações econômicas e sociais maiores. “Quando um grande número de trabalhadores da classe média e jovens temem que a IA possa perturbar suas carreiras, eles tendem a cortar gastos e aumentar as poupanças preventivas caso sejam demitidos”, explicou Li Chen, pesquisador da economia chinesa no think tank Anbound, com sede em Pequim. “Isso pode dificultar os esforços do governo para estimular a economia.”

    Domínio ou redundância?

    Após alguns dias acompanhando a febre do OpenClaw, o desenvolvedor de software Li percebeu que o agente não era realmente útil para ele. Diferentemente de bots populares como ChatGPT ou Gemini, o OpenClaw opera diretamente no computador do usuário e executa tarefas autonomamente entre arquivos e aplicativos. Li não usa o OpenClaw regularmente porque teme que ele cometa erros se tiver acesso excessivo aos seus arquivos e sistemas de trabalho.

    No entanto, ele sente que não pode ignorar completamente a IA. Desde o ano passado, o profissional de 35 anos tem testado diversas ferramentas de IA, experimentando cada atualização importante de modelo e agente de produtividade que ouve falar. Na popular plataforma de mídia social chinesa RedNote, a hashtag #AIAnxiety acumulou cerca de 2,6 milhões de visualizações. Usuários compartilham preocupações pessoais: “Manter-se atualizado com a IA é mais exaustivo do que o próprio trabalho”, diz uma postagem. “Meu chefe pediu para eu escrever código de IA para substituir vários membros da equipe”, relata outra. “Quando será minha vez?”

    Dados e percepções sobre a IA

    Uma pesquisa de agosto de 2025 com 38.000 adultos trabalhadores em 34 países revelou que quase um terço dos entrevistados “acreditava fortemente” que a IA poderia substituí-los e que estavam buscando ativamente um novo emprego.

    A China tem sido muito otimista em relação à IA. Uma pesquisa da KPMG mostrou que 69% dos entrevistados chineses consideravam que os benefícios gerais da IA superavam os riscos, em comparação com 35% dos americanos. Um estudo da Universidade de Pequim analisou mais de um milhão de vagas de emprego na China entre 2018 e 2024 e descobriu um declínio significativo na contratação para funções que poderiam ser realizadas com IA, incluindo programação de computadores, contabilidade, edição e vendas.

    Em uma pesquisa de maio de 2025, realizada pela Cheung Kong Graduate School of Business, 85,5% dos 11.814 entrevistados chineses expressaram preocupação com o impacto da IA em seus empregos. A taxa de desemprego entre jovens chineses de 16 a 24 anos em 2025 permaneceu entre 15% e 19%, superior à média global. Nos EUA, a taxa para a mesma faixa etária ficou entre 9% e 11%.

    Ansiedade amplificada

    “À medida que a IA remodela o mercado de trabalho, os desafios que a China enfrenta em termos de mudança estrutural na educação, combinados com a pressão social sobre os indivíduos para se posicionarem para o futuro, podem tornar a ansiedade enfrentada pelos jovens chineses ainda mais aguda do que no Ocidente”, afirmou Jack Linzhou Xing, pesquisador da Universidade de Harvard.

    A ansiedade em relação à IA também é alimentada por uma lacuna crescente entre a narrativa de progresso tecnológico da China e a realidade vivida por muitos trabalhadores. A competição se intensifica mesmo com o país avançando em tecnologia global, segundo Xing, que pesquisa a sociologia da tecnologia na China.

    Frank Wang, um programador de 28 anos em Chengdu, disse que costumava ficar muito ansioso com a possibilidade de a IA substituí-lo no trabalho. No entanto, ele percebeu que não conseguiria lutar contra essa tendência e agora adota a postura de “deitar-se plano” (fazer o mínimo necessário no trabalho). “Se me demitirem, me demitiram. Vou esperar por algum auxílio social.”

    A ansiedade gerada pela IA não poupou nem mesmo trabalhadores não técnicos. Betty Lai, gerente de marketing de produto, foi informada de que as avaliações anuais de desempenho de sua empresa incluiriam o conhecimento e o uso de IA pelos funcionários. Uma colega imediatamente organizou um workshop voluntário de treinamento em OpenClaw, e os participantes disputaram os assentos na primeira fila.

    “A pressão [para usar IA] às vezes vem da expectativa da empresa de que nos tornemos mais eficientes com essas ferramentas”, disse Lai. “Mas isso nem sempre é verdade ainda. Pode levar tempo para descobrir como realmente incorporá-las ao seu trabalho. Não adianta ficar ansioso. Já estamos nessa onda. Ou você a cavalga, ou é levado por ela.”

  • Deepfakes e IA generativa desafiam a confiança digital e exigem novas estratégias de proteção

    Deepfakes e IA generativa desafiam a confiança digital e exigem novas estratégias de proteção

    Deepfakes e IA generativa desafiam a confiança digital e exigem novas estratégias de proteção

    O avanço acelerado da inteligência artificial generativa e a sofisticação crescente dos deepfakes estão abalando a confiança digital em escala global. A criação de conteúdos falsos, como vídeos, imagens e áudios realistas, que simulam a identidade de pessoas, amplia o risco de fraudes. Especialistas do Serpro e do Banco do Brasil destacaram a necessidade de combinar tecnologia, curadoria humana e experiência do usuário para enfrentar esses desafios.

    Essas tecnologias, capazes de imitar rostos, vozes e expressões com precisão impressionante, representam um novo patamar na evolução das fraudes digitais. Se antes os ataques eram rudimentares, hoje eles se tornaram mais acessíveis e diretamente ligados ao desenvolvimento da IA generativa, tornando a proteção um desafio cada vez maior.

    Ataques mais sofisticados e acessíveis

    A maior visibilidade de sistemas digitais atrai mais tentativas de fraude. Carlos Rodrigo Fonseca Lima, gerente do Centro de Excelência em Ciência de Dados e Inteligência Artificial do Serpro, explica que quanto maior a notoriedade, mais os sistemas são testados. Ele observou que, em 2020 e 2021, os ataques eram fáceis de identificar, mas hoje impressionam e estão atrelados à IA generativa.

    A democratização dessas tecnologias alterou o perfil dos fraudadores. Se antes era necessário conhecimento técnico avançado, hoje qualquer pessoa pode acessar ferramentas que facilitam a criação de conteúdos falsos. Essa facilidade, embora traga benefícios, amplia os riscos de uso indevido. A motivação também mudou, passando de fraudes com objetivos claros para testes de limites dos sistemas, especialmente aqueles ligados ao governo.

    Fraude ganha escala industrial

    Luiz Maurício Zonta, gerente da Unidade de Segurança Digital do Banco do Brasil, aponta que a principal transformação está na escala das operações criminosas. O que era artesanal agora é estruturado, com um processo quase empresarial por trás das tentativas de fraude. Ele alerta para o risco de focar em uma única tecnologia como solução.

    “Colocar uma única tecnologia como solução central é um risco. Quanto mais a gente foca em um mecanismo, mais os fraudadores encontram caminhos alternativos”, explicou Zonta.

    AIBio e a resposta do Serpro

    Diante desse cenário, o Serpro adota uma abordagem integrada, combinando diversas tecnologias e inteligência analítica. A plataforma de automação biométrica AIBio, desenvolvida pela empresa, é peça-chave nesse enfrentamento. A plataforma trabalha com um dos maiores ecossistemas biométricos do mundo, integrando múltiplas bases e formas de validação, como face, voz e digitais.

    A robustez do AIBio reside na escala e diversidade de dados, com centenas de milhões de faces e bilhões de digitais, além de dezenas de milhões de validações mensais. Essa infraestrutura fortalece a confiança nos serviços e ajuda a prevenir fraudes em larga escala. A estratégia vai além de soluções isoladas, utilizando abordagens orquestradas e heurísticas para identificar padrões e desvios.

    Tecnologia e curadoria humana em sintonia

    A interpretação dos dados por equipes especializadas é outro ponto crucial. Carlos Rodrigo ressalta que o time de curadoria precisa ser tão qualificado quanto o time técnico, pois nenhuma máquina substitui a capacidade humana de observar comportamentos fora do padrão. O foco da atuação mudou de reativo para propositivo, antecipando movimentos para evitar fraudes.

    Equilíbrio entre segurança e experiência do usuário

    O debate sobre o equilíbrio entre proteção e usabilidade também foi central. Aumentar a segurança sem comprometer a experiência do usuário e os resultados das instituições é o grande desafio. Zonta destaca os riscos do excesso de barreiras:

    “Eu preciso autenticar o cliente com uma experiência fluida e, ao mesmo tempo, mitigar fraudes. Se aumento demais a fricção, deixo de fazer negócio. O cliente simplesmente vai para outro app.”

    O objetivo é garantir segurança sem bloquear a jornada do cliente. Para o Serpro, a proteção deve vir acompanhada da garantia de acesso, assegurando que ninguém seja excluído.

    Evolução contínua como estratégia

    Diante da rápida evolução das ameaças, a atualização constante dos sistemas é indispensável. Modelos são atualizados semanalmente, em um processo contínuo de teste, aprendizado e adaptação. A troca de experiências em eventos e a capacitação constante são essenciais para evoluir as soluções.

    No dia 19 de maio, Carlos Rodrigo apresentou a palestra “AIBIO: Infraestrutura Biométrica Inteligente para a Nova Era da Confiança Digital” na Febraban Tech, detalhando como a plataforma do Serpro está estruturada para os desafios da confiança digital.

  • Inteligência Artificial: a empresa que enfrentou o Pentágono nos EUA — e por que isso afeta o mundo todo

    Inteligência Artificial: a empresa que enfrentou o Pentágono nos EUA — e por que isso afeta o mundo todo

    Um confronto inédito entre uma empresa de inteligência artificial (IA) do Vale do Silício e o Pentágono, o departamento de Defesa dos EUA, colocou em evidência um dilema que o mundo teme há anos: o avanço e o uso da IA em cenários de guerra. A recusa da empresa em eliminar limites éticos de sua tecnologia levanta questões cruciais sobre a delegação de decisões irreversíveis e letais a máquinas e quem, de fato, controla o uso dessas ferramentas.

    O episódio, que envolve a empresa Anthropic e o departamento de Defesa, vai além de uma simples disputa corporativa. Ele marca a primeira vez que uma companhia de IA confronta diretamente um aparato militar, evidenciando lacunas significativas na governança da inteligência artificial em operações de defesa. Especialistas alertam que essas falhas não são novas e tendem a persistir, independentemente da resolução desta controvérsia específica.

    A disputa e suas origens

    O embate teve início após o uso, ainda que não confirmado oficialmente por ambas as partes, da ferramenta Claude, da Anthropic, para processar dados e auxiliar na tomada de decisões durante uma operação que culminou na captura do então presidente venezuelano Nicolás Maduro em 3 de janeiro. Fontes confirmaram o uso do Claude à revista Time, que publicou um perfil detalhado da Anthropic.

    Após o evento, a Anthropic questionou o Pentágono sobre o uso de seu software. A resposta gerou alarme em Washington: Emil Michael, Subsecretário de Defesa e Diretor de Tecnologia do Pentágono, expressou preocupação com a possibilidade da Anthropic desativar seu modelo no meio de uma operação futura, colocando vidas em risco. A Anthropic, por outro lado, contesta essa interpretação, afirmando que a pergunta foi rotineira e que jamais tentou limitar o uso do Pentágono.

    Escalada de tensões e as posições divergentes

    A tensão escalou rapidamente quando o Pentágono exigiu acesso irrestrito à tecnologia da Anthropic para “todos os usos legais”. A empresa recusou. Pete Hegseth, Secretário de Defesa de Trump, classificou a Anthropic como um “risco para a cadeia de suprimentos”, um termo geralmente reservado a rivais estrangeiros.

    Em resposta, a Anthropic processou o Pentágono por exceder sua autoridade e violar salvaguardas éticas e direitos fundamentais. Especialistas jurídicos apontam que a empresa tem boas chances de vencer a disputa judicial. Paralelamente, o presidente Donald Trump ordenou que agências federais parassem de usar a tecnologia da Anthropic e declarou em sua plataforma Truth Social que os EUA “jamais permitirão que uma empresa progressista (‘woke’) e radical de esquerda dite como nossas grandes forças armadas lutam e vencem guerras”.

    As linhas vermelhas da Anthropic

    Fundada em 2021 por ex-pesquisadores da OpenAI, a Anthropic tem como premissa central que a IA representa um risco existencial para a humanidade. Por isso, a empresa defende que seu desenvolvimento deve ser feito com máxima segurança.

    Em julho de 2025, a Anthropic assinou um contrato de US$ 200 milhões com o Departamento de Defesa. O acordo estabeleceu duas “linhas vermelhas” cruciais: o Claude não poderia ser utilizado para vigilância doméstica em massa nem para armas totalmente autônomas. Essas restrições derivam de um documento da empresa que visa “prevenir catástrofes em larga escala”, incluindo o uso indevido da IA para tomada de poder.

    Dario Amodei, CEO da Anthropic, argumentou que sistemas de IA de ponta ainda não são confiáveis o suficiente para alimentar armas totalmente autônomas, que podem atingir objetivos com mínima supervisão humana em ambientes complexos.

    Especialistas em inteligência artificial alertam para o “viés de automação”: quando as regras de uso são vagas, os humanos tendem a confiar nas recomendações da máquina mais do que deveriam, corroendo o julgamento humano gradualmente.

    O dilema da regulamentação e a velocidade da tecnologia

    A recusa do departamento de Defesa em aceitar limitações impostas por uma empresa privada é vista por muitos como justificável. Contudo, o uso crescente da IA em operações militares levanta a necessidade urgente de regulamentação por meio de leis aprovadas democraticamente, algo que o Legislativo dos EUA ainda não concretizou.

    A definição de “uso lícito” no contexto da IA militar é nebulosa. O direito internacional humanitário, baseado em decisões humanas, não contempla sistemas autônomos que selecionam e eliminam alvos com pouca ou nenhuma intervenção humana direta, criando um “vácuo de responsabilidade”.

    O debate sobre armas autônomas, que começou formalmente em 2013, ainda resulta em diretrizes voluntárias. Em 2024, o Ministro das Relações Exteriores da Áustria comparou o momento ao “momento Oppenheimer”, onde a tecnologia já existe e a decisão sobre seu controle é iminente. Diferentemente das armas nucleares, os sistemas autônomos são mais difíceis de controlar por serem baratos, produzidos em massa e de rastreamento complexo.

    A Assembleia Geral da ONU adotou em 2024 uma resolução criando um fórum para discutir o uso de armas autônomas, com 166 votos a favor, evidenciando uma preocupação quase universal. No entanto, falta um tratado vinculativo e mecanismos de aplicação eficazes.

    O paradoxo do final e o impacto no mercado

    Apesar de Dario Amodei afirmar que a Anthropic “não pode, em sã consciência, atender ao pedido” do Pentágono, a empresa acabou perdendo o contrato. Logo após, a OpenAI fechou um acordo com o Departamento de Defesa.

    Em um desdobramento inesperado, o aplicativo Claude da Anthropic superou o ChatGPT da OpenAI na App Store da Apple, atraindo mais de um milhão de novos usuários diários e alcançando o primeiro lugar em mais de 20 países. As vendas da empresa dispararam.

    O caso também gerou repercussão em outras gigantes da tecnologia. Coalizões de trabalhadores da Amazon, Google, Microsoft e OpenAI pediram que suas empresas seguissem o exemplo da Anthropic. Dezenas de cientistas e pesquisadores de empresas concorrentes assinaram um parecer jurídico em apoio à Anthropic. Um general aposentado da Força Aérea, que liderou o controverso Projeto Maven, expressou simpatia pela posição da empresa.

    A Anthropic solidificou o apoio de seus próprios engenheiros, profissionais altamente requisitados no Vale do Silício, demonstrando que, mesmo sem o contrato com o Pentágono, sua postura ética pode ter um impacto duradouro no futuro da IA.

  • Luiza Helena Trajano defende mais protagonismo feminino nos projetos de IA

    Luiza Helena Trajano defende mais protagonismo feminino nos projetos de IA

    Luiza Helena Trajano defende mais protagonismo feminino nos projetos de IA

    A inteligência artificial (IA) não é uma tecnologia neutra. Ela aprende a partir de dados, e esses dados foram gerados em um contexto histórico de desigualdade. Luiza Trajano, presidente do Conselho do Magazine Luiza e fundadora do Grupo Mulheres do Brasil, tem alertado com crescente urgência: a ausência de mulheres na programação, liderança e tomada de decisões em projetos de IA pode levar à sistematização e escalada de preconceitos já existentes no mundo real. Este é um risco concreto, com implicações mensuráveis para empresas e para a sociedade.

    A premissa central é clara: quando os dados utilizados para treinar modelos de IA refletem décadas de sub-representação feminina, o algoritmo aprende o desequilíbrio como norma e o reproduz em diversas áreas, como processos seletivos, concessão de crédito e diagnósticos médicos. A solução, segundo Trajano, começa com a inclusão de mais mulheres nos espaços de criação e decisão tecnológica.

    A origem do problema: dados e desequilíbrio

    Modelos de inteligência artificial são treinados com base em padrões históricos. Quando esses padrões mostram a sub-representação feminina em áreas como o mercado de trabalho, ciência e liderança, o resultado é que os algoritmos passam a perpetuar esse desequilíbrio. Isso pode se manifestar em processos seletivos enviesados, dificuldades na obtenção de crédito ou diagnósticos médicos imprecisos para mulheres.

    “Precisamos de mais mulheres programando, mais mulheres liderando projetos e participando das decisões sobre inteligência artificial”, declarou Trajano, enfatizando que a inclusão é o ponto de partida para evitar que a tecnologia escale desigualdades.

    Tecnologia: ferramenta de emancipação ou exclusão?

    Trajano reconhece o imenso potencial transformador da tecnologia para as mulheres, abrindo portas para vendas online, estudos a distância e criação de negócios digitais. No entanto, esse potencial só se concretiza com acesso e formação adequados. Sem uma inclusão deliberada, a tecnologia tende a concentrar poder, em vez de democratizá-lo.

    “Tecnologia sem inclusão pode ampliar desigualdades. Com inclusão, ela transforma vidas”, ressalta Trajano. Essa distinção é crucial e, muitas vezes, negligenciada nas estratégias corporativas de inovação.

    Desigualdade salarial: uma questão de gestão

    Em relação à diferença salarial entre homens e mulheres em cargos iguais, Luiza Helena Trajano é categórica: não se trata de um problema estrutural sem solução, mas sim de uma decisão de gestão. Ela afirma que, quando há um compromisso real da liderança, o ajuste salarial acontece. A falta de equidade, em muitos casos, reside na ausência de prioridade.

    Muitas organizações encaram a desigualdade salarial como um tema complexo, mas Trajano desmonta esse argumento, indicando que a solução existe e depende da vontade de implementá-la.

    Cotas: instrumentos para corrigir desigualdades

    A presidente do Conselho da Magalu é defensora do uso de cotas para mulheres em conselhos e cargos de liderança, classificando-as como instrumentos temporários essenciais para corrigir desigualdades históricas, e não como privilégios. Através do Grupo Mulheres do Brasil, ela participou ativamente da aprovação da Lei 15.177/2025, que estabelece a reserva mínima de 30% de vagas para mulheres em conselhos de administração de empresas públicas e sociedades de economia mista.

    Para Trajano, o impacto das cotas transcende a representatividade. Uma maior diversidade na liderança, segundo ela, aprimora a governança corporativa, enriquece a tomada de decisões e fortalece os resultados das organizações, configurando uma lógica empresarial e não meramente social.

    Gestão com visão de longo prazo e cultura organizacional

    A trajetória à frente do Magazine Luiza ensinou a Trajano a importância de construir valor a longo prazo, cuidando das pessoas. Empresas que focam apenas no resultado trimestral, segundo ela, dificilmente constroem um legado duradouro. No Magalu, a cultura de proximidade, escuta e valorização das pessoas é uma prática cotidiana, que antecede os conceitos de ESG.

    Essa cultura, que sustenta décadas de crescimento em um mercado predominantemente masculino, também se reflete na política de combate ao assédio. A posição é clara: assédio é inegociável e no Magalu resulta em demissão. Canais seguros de denúncia são uma obrigação, não um benefício.

    O que está em jogo: o futuro moldado pela IA

    O debate sobre a presença feminina na IA é central para definir como a tecnologia mais poderosa da história será construída e para quem. As decisões tomadas nos próximos meses e anos definirão os padrões que os sistemas de IA carregarão por décadas. Aqueles que estiverem presentes nessas decisões moldarão o futuro, enquanto os ausentes herdarão um sistema que não foi pensado para suas necessidades.

    Luiza Trajano compreendeu a urgência dessa questão estratégica. A pergunta que fica é se as organizações entenderão a tempo a importância da inclusão feminina no desenvolvimento da inteligência artificial.

  • 75% dos humanitários usam IA regularmente, mas integração organizacional é baixa

    75% dos humanitários usam IA regularmente, mas integração organizacional é baixa

    Setor humanitário adota IA individualmente, mas falha na integração organizacional

    Uma pesquisa recente aponta um cenário paradoxal no setor humanitário: enquanto a adoção individual de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) dispara, a integração dessas tecnologias nas estruturas organizacionais permanece incipiente. Apesar de 75% dos profissionais humanitários utilizarem IA regularmente, seja diariamente ou semanalmente, uma pequena minoria, inferior a 10%, atua em organizações onde a IA é amplamente integrada.

    Os dados, revelados por um briefing da Humanitarian Leadership Academy e do Data Friendly Space, indicam que essa disparidade, conhecida como o “paradoxo da IA humanitária”, está se aprofundando. A confiança dos praticantes nos benefícios da IA cresceu significativamente, levando a questionamentos sobre “como usar IA de forma segura e responsável”, em vez de “se devemos usar IA”. No entanto, a falta de políticas formais e de uma integração estrutural adequada levanta preocupações sobre o uso seguro e eficaz dessas ferramentas.

    O avanço da IA no trabalho humanitário: confiança em alta, integração em baixa

    A pesquisa de janeiro de 2026, que contou com 1.729 praticantes de mais de 120 países, é a primeira atualização de um estudo global realizado em 2025. Os resultados confirmam e intensificam o paradoxo observado anteriormente: a lacuna entre a prática individual e a prontidão organizacional continua a aumentar. Atualmente, 95% dos respondentes utilizam ferramentas de IA, um número expressivo que demonstra a aceitação da tecnologia no dia a dia do trabalho.

    Um dos indicativos mais fortes dessa mudança é a percepção sobre os benefícios da IA. O percentual de profissionais que sentem que a IA melhorou sua eficiência operacional saltou para 65%, um aumento de 18% desde 2025. Além disso, 54% acreditam que a IA contribuiu para uma tomada de decisão mais eficaz. Essa crescente convicção sugere uma mudança de mentalidade dentro do setor.

    Ferramentas avançadas e a necessidade de capacitação

    Com o aumento da confiança, os profissionais humanitários estão experimentando ferramentas de IA mais sofisticadas. Cerca de três em cada dez respondentes relatam o uso de agentes de IA customizados, desenvolvidos em plataformas como Microsoft Copilot Studio ou via OpenAI API. Isso demonstra um interesse em explorar o potencial máximo dessas tecnologias para otimizar as operações humanitárias.

    Contudo, a expertise em IA ainda é um recurso escasso. Apenas 3% dos participantes se consideram usuários especialistas, uma ligeira queda em relação a 2025. A maioria, dois terços da força de trabalho, continua em grande parte autodidata. As respostas abertas da pesquisa destacaram “treinamento” e “cursos online” como os termos mais comuns, sinalizando uma demanda clara por oportunidades de capacitação.

    O futuro da IA no setor humanitário: governança e supervisão

    Diante desse cenário, a pesquisa enfatiza a necessidade crítica de desenvolver oportunidades de qualificação, estabelecer governança organizacional robusta e implementar mecanismos de supervisão adequados. Embora a adoção individual seja alta, a falta de uma integração organizacional formal, com políticas claras sobre o uso de IA, representa um desafio significativo.

    Menos de um quarto dos entrevistados indicou que sua organização possui uma política formal de IA. Essa ausência de diretrizes estruturadas pode comprometer a segurança, a ética e a eficácia do uso da IA no setor humanitário. Portanto, é fundamental que as organizações invistam em capacitação e na criação de marcos regulatórios internos para acompanhar o ritmo da inovação tecnológica e garantir que a IA sirva verdadeiramente aos objetivos humanitários.

  • Ferramentas de IA do Google para programação atingem limite; decisão, não código, é o novo gargalo

    Ferramentas de IA do Google para programação atingem limite; decisão, não código, é o novo gargalo

    Google’s AI programming tools are reaching a limit in boosting productivity—now, decision-making rather than coding has become the main constraint

    As ferramentas de programação baseadas em inteligência artificial (IA) se tornaram ubíquas no desenvolvimento de software, com 90% dos profissionais de tecnologia incorporando-as em suas rotinas diárias. Apesar dessa ampla adoção, um paradoxo emergiu: o aumento do uso dessas tecnologias não se traduziu em um ganho proporcional na velocidade de entrega de software. Pelo contrário, um estudo indica que para cada 25% de aumento no uso de IA, a vazão (throughput) cai 1,5% e a estabilidade do sistema diminui 7,2%.

    O ponto crucial dessa mudança é que o gargalo na produtividade de software migrou. Se antes a escrita de código era um processo demorado, agora, com o auxílio da IA, essa etapa foi significativamente otimizada. O desafio atual reside em tarefas de nível superior, como decisões arquiteturais, integração de sistemas e garantia de qualidade, que se tornaram os principais limitadores.

    O paradoxo da produtividade: mais IA nem sempre é melhor

    Um experimento controlado com desenvolvedores experientes evidenciou essa contradição. Ao receberem ferramentas de IA de ponta para meados de 2025, os participantes levaram, em média, 19% mais tempo para concluir suas tarefas, contrariando a expectativa de serem 24% mais rápidos. A pesquisa, focada em projetos open-source do mundo real, atribui essa ineficiência a fatores como a dificuldade em criar prompts eficazes, gerenciar o contexto da IA e revisar o código gerado.

    O novo gargalo: o julgamento humano

    Esse sucesso inicial das ferramentas de IA, que facilitou tarefas como geração de código repetitivo e documentação, atingiu um platô. Dave Rensin, do Google, observa que “O julgamento é o valor humano na era da IA. O design é o código.” Com a IA assumindo grande parte da codificação, o verdadeiro desafio agora reside no pensamento de ordem superior: identificar problemas relevantes, definir limites funcionais e tomar decisões críticas de arquitetura.

    AI-first coding e a evolução dos papéis do desenvolvedor

    A direção do Google, com ferramentas como o Gemini Code Assist, aponta para uma transição para o “AI-first coding”. O objetivo é integrar agentes de IA em fluxos de trabalho mais amplos, mas isso implica uma evolução no papel dos engenheiros. Em vez de apenas escrever código, os desenvolvedores utilizam essas ferramentas para questionar premissas e manter a documentação de design atualizada. O foco se desloca da geração de código para o gerenciamento das decisões estratégicas que sustentam softwares valiosos.

    Agentes autônomos de IA: o próximo salto

    O próximo avanço significativo virá de agentes de IA capazes de executar processos complexos e multi-etapas de forma independente. Um exemplo disso é o agente AlphaEvolve do Google, que combina modelos de linguagem grandes com avaliadores automatizados para desenvolver e otimizar algoritmos. Esses agentes não apenas escrevem código, mas descobrem e refinam algoritmos centrais, exigindo profundo insight estratégico. O desafio se transforma da geração de código para a definição dos problemas que a IA deve abordar e a supervisão de suas soluções autônomas.

    Implicações de infraestrutura e estratégia de monetização

    Este platô técnico influencia a estratégia de negócios do Google. Em vez de focar na adoção incremental de ferramentas, a empresa investe na infraestrutura fundamental para a próxima mudança de paradigma. O Google acelera a transição de descobertas em pesquisa para impacto no mundo real, como destacado em seu relatório de pesquisa de 2025. A monetização e a vantagem competitiva do Google passam a ser impulsionadas pelo uso da IA para aumentar sua própria eficiência operacional. O AlphaEvolve, por exemplo, demonstrou uma melhoria de 0,7% na recuperação de computação de data centers e uma aceleração de 23% no treinamento do Gemini, reduzindo custos e aumentando a escalabilidade.

    A estratégia de monetização do Google envolve a integração dessas ferramentas de produtividade em seu ecossistema corporativo. Ao incorporar soluções como o Gemini Code Assist diretamente nos fluxos de trabalho dos desenvolvedores, a empresa incentiva licenciamento empresarial e fortalece seu ecossistema.

    Construindo a próxima geração de infraestrutura de software

    Em resumo, o Google está preparando o terreno para a próxima era do desenvolvimento de software. Ao investir em pesquisa fundamental, otimizar custos de computação com IA e empacotar esses avanços para uso profissional, a empresa constrói a infraestrutura para a próxima curva exponencial na engenharia de software. Catalisadores como agentes de IA autônomos e riscos como o débito técnico acumulado moldarão essa transição, exigindo fluxos de trabalho mais disciplinados e focados no design.

  • Segurança Pública do DF testa projetos de inteligência artificial para ampliar resposta operacional

    Segurança Pública do DF testa projetos de inteligência artificial para ampliar resposta operacional

    Segurança Pública do DF testa projetos de inteligência artificial para ampliar resposta operacional

    A Secretaria de Estado de Segurança Pública do Distrito Federal (SESP-DF) está avançando na adoção de tecnologias de ponta para aprimorar suas operações. Atualmente, a pasta está em fase de testes e finalização de dois projetos estratégicos que utilizam inteligência artificial (IA) com o objetivo de otimizar a resposta operacional e a capacidade investigativa das forças de segurança.

    Essas iniciativas representam um passo significativo na modernização da segurança pública no DF, integrando inovação tecnológica à gestão orientada por dados. A apresentação das soluções ocorreu nesta terça-feira (17/Mar), no Centro Integrado de Operações de Brasília (Ciob), demonstrando o compromisso da SESP-DF em fortalecer suas capacidades.

    Projeto de transcrição automática de chamadas

    O primeiro projeto-piloto foca na transcrição automática de chamadas dos canais de emergência. Utilizando IA, a ferramenta é capaz de converter o áudio das ligações em texto estruturado. Essa funcionalidade tem o potencial de reduzir consideravelmente o tempo dedicado ao registro de ocorrências, além de padronizar as informações recebidas e qualificar a análise dos atendimentos realizados.

    Segundo o secretário de Segurança Pública do DF, Sandro Avelar, a inteligência artificial se consolida como uma aliada fundamental. “Estamos estruturando um modelo moderno, que integra tecnologia, inovação e gestão orientada por evidências. Esses projetos já estão sendo testados, ajustados e preparados para serem incorporados à rotina operacional, ampliando nossa capacidade de antecipar cenários, responder com mais rapidez e proteger melhor a população”, afirmou Avelar.

    Análise de padrões de comportamento veicular com IA

    A segunda solução desenvolvida é uma ferramenta inovadora para a análise de padrões de comportamento veicular. O sistema opera a partir do fluxo de veículos captado por câmeras inteligentes, indo além da simples leitura de placas. A tecnologia é capaz de identificar vínculos e padrões de deslocamento, como a atuação em comboios ou a utilização de rotas consideradas suspeitas.

    Essa funcionalidade é particularmente valiosa para o mapeamento de trajetórias associadas a crimes como furtos, roubos e tráfico interestadual. Ao permitir a identificação de relações entre veículos envolvidos em atividades criminosas, a ferramenta amplia significativamente a capacidade investigativa e de inteligência das forças de segurança pública do DF.

    “O que estamos construindo aqui é uma nova lógica de atuação na segurança pública, baseada em dados, integração e inteligência. Esses pilotos demonstram que é possível transformar demandas operacionais em soluções tecnológicas concretas, com impacto direto na eficiência do atendimento, na investigação e na prevenção ao crime.” Thiago Costa, secretário-executivo de Gestão Integrada da SSP-DF

    Centro Integrado de Inteligência Artificial (CIIA)

    Ambos os projetos estão alinhados à estratégia da plataforma DF 360, que visa fortalecer a atuação orientada por evidências por meio do monitoramento e integração de dados. Os testes estão em estágio avançado, e a SESP-DF trabalha no aprimoramento das ferramentas e na avaliação da viabilidade operacional e jurídica para sua incorporação definitiva.

    O presidente da FAPDF, Leonardo Reisman, destacou o papel da inovação: “A aplicação de IA demonstra como a inovação pode gerar soluções concretas para a segurança pública no DF, ao automatizar processos, qualificar informações e ampliar a capacidade de resposta das forças de segurança.”

    O Centro Integrado de Inteligência Artificial (CIIA), que coordena essas iniciativas, está sediado no Parque Tecnológico de Brasília (Biotic) e conta com um supercomputador de alto desempenho. O CIIA foi estruturado com base na articulação entre governo, academia e setor produtivo, com o objetivo de desenvolver soluções tecnológicas para a gestão pública.

  • AI use at work in Europe: Which countries lead — and why?

    AI use at work in Europe: Which countries lead — and why?

    A inteligência artificial (IA) generativa tem se integrado cada vez mais ao cotidiano, do ensino ao ambiente profissional. Contudo, apesar do uso crescente por muitos, a aplicação dessas ferramentas no contexto profissional ainda revela grandes disparidades na Europa. Em 2025, a Eurostat revelou que 15% das pessoas com idade entre 16 e 74 anos utilizavam IA para fins de trabalho no continente, mas esse número médio esconde realidades bem distintas.

    Noruega, com 35,4%, e Suíça, com 34,4%, destacam-se como líderes absolutos na adoção de IA no trabalho, seguidos de perto por Malta (29,6%), Dinamarca (27,2%), Holanda (26,6%), Estônia (25,1%) e Finlândia (25,1%). Essa liderança se deve a uma combinação de fatores como um forte setor público digital, alta confiança da população, habilidades avançadas e práticas empregadoras maduras, conforme explicou a professora Aleksandra Przegalińska da Kozminski University à Euronews Business. Na outra ponta, países como Hungria (1,3%), Romênia, Turquia, Sérvia e Itália registram taxas de uso profissional de IA inferiores a 10%.

    Uma clara divisão regional

    Os dados de 2025 revelam um padrão geográfico nítido na Europa. Os países do norte e oeste europeu lideram claramente a adoção da IA no trabalho, enquanto o sul da Europa apresenta um cenário misto. Por outro lado, o leste e o sudeste do continente, de maneira geral, mostram um atraso significativo.

    Entre as maiores economias da União Europeia, a França registra o maior uso no ambiente de trabalho, com 18,4%, seguida pela Espanha (17,9%). A Alemanha fica ligeiramente acima da média da UE, com 15,8%, enquanto a Itália se posiciona consideravelmente abaixo, com apenas 8%. Diversas economias menores, incluindo Luxemburgo, Chipre, Áustria, Suécia e Bélgica, também reportam taxas de uso relativamente altas, variando entre 20% e 25%.

    É importante ressaltar que essas estatísticas refletem o uso de IA por indivíduos no trabalho, e não a porcentagem de empresas que adotaram a tecnologia.

    A lacuna entre o uso pessoal e profissional da ia

    Há uma diferença notável entre o uso geral de IA e sua aplicação no trabalho. Em 2025, o uso geral de IA na UE era de 32,7%, mas o uso para fins profissionais era de apenas 15,1%. Isso significa que menos da metade dos usuários de IA, cerca de 46%, a empregam em suas atividades laborais. Essa lacuna varia significativamente entre os países.

    Em nações como Suíça, Malta, Noruega e Holanda, a maioria dos usuários de IA também a utiliza no trabalho. Contudo, países como Hungria, Romênia e Sérvia apresentam taxas muito mais baixas de uso profissional entre seus usuários de IA. Para a professora Przegalińska, essas diferenças são explicadas por uma combinação de “capacidade” e “permissão”.

    Habilidades, estrutura e cultura no ambiente de trabalho

    A “capacidade” inclui fatores como as habilidades digitais da força de trabalho, a proporção de empregos baseados em conhecimento e a infraestrutura digital disponível, como acesso à banda larga e serviços de nuvem.

    A “permissão”, por sua vez, é moldada pela cultura organizacional e pelas políticas internas das empresas. Przegalińska aponta:

    “Onde os empregadores fornecem ferramentas aprovadas, diretrizes claras e treinamento, a adesão tende a ser mais rápida porque os funcionários se sentem seguros usando a IA generativa e sabem o que é permitido.”

    Dados da OCDE indicam que o uso individual de IA generativa está em rápido crescimento, com um aumento de 68% entre 2024 e 2025 nos países da UE com dados disponíveis. Nils Adriansson, economista-estatístico da OCDE, observa que “as empresas também estão usando mais IA, e a IA generativa é um motor fundamental desse aumento”. Ele adiciona que grandes empresas são tipicamente as primeiras a adotar e possuem mais oportunidades para implementar novas tecnologias, dada a amplitude de suas atividades e recursos.

    O papel da estrutura econômica nacional

    A composição das economias nacionais também desempenha um papel crucial. O professor Valerio De Stefano, da York University em Toronto, explicou à Euronews Business que “as diferenças nos dados podem ser explicadas pela composição distinta das economias nacionais, com alguns países possuindo mais indústrias e setores onde a IA generativa poderia ser mais facilmente implementada, como trabalho baseado em conhecimento e mídia, TIC, pesquisa e desenvolvimento”.

    Além disso, alguns trabalhadores podem subestimar o quanto já dependem da IA, pois muitas ferramentas de uso comum são impulsionadas por essa tecnologia. Com os dados coletados em 2025, antes da disseminação mais recente dos agentes de IA em toda a economia, é provável que as taxas de adoção continuem a crescer em um futuro próximo.

    Conclusão: um futuro impulsionado pela ia

    A adoção da inteligência artificial no ambiente de trabalho europeu em 2025 revela um cenário dinâmico e desigual, com nações do Norte e Oeste liderando o caminho. O sucesso de países como Noruega e Suíça destaca a importância de um ecossistema digital robusto, que inclui investimento em habilidades, infraestrutura e, crucialmente, uma cultura organizacional que incentiva e orienta o uso seguro e eficaz da IA.

    À medida que a IA generativa continua a evoluir e se integrar em mais setores, a expectativa é de um aumento ainda maior nas taxas de adoção. Para que mais países alcancem os níveis dos líderes, será fundamental focar na capacitação da força de trabalho, no desenvolvimento de políticas claras e na criação de um ambiente de confiança que transforme a experimentação em prática rotineira e legítima no local de trabalho.

  • Foxconn registra lucro maior no quarto trimestre impulsionada por servidores de IA

    Foxconn registra lucro maior no quarto trimestre impulsionada por servidores de IA

    Foxconn registra lucro maior no quarto trimestre devido à demanda por servidores de IA

    A Foxconn, a maior fabricante mundial de eletrônicos por contrato, registrou um aumento de 2,35% em seu lucro no quarto trimestre de 2025, um resultado impulsionado significativamente pela crescente demanda por servidores de inteligência artificial (IA). Entre outubro e dezembro, o lucro líquido da empresa, formalmente conhecida como Hon Hai Precision Industry, atingiu aproximadamente T$54,4 bilhões (US$ 1,65 bilhão).

    Esse desempenho representa um avanço em relação aos T$53,15 bilhões reportados no mesmo período do ano anterior. Em janeiro, a companhia já havia sinalizado um forte desempenho para o período, com um salto de 15,2% na receita do quarto trimestre, alcançando um recorde para essa época do ano, principalmente devido às vendas robustas de servidores de IA.

    Perspectivas futuras e desafios

    Apesar do resultado positivo no último trimestre de 2025, as perspectivas para o ano de 2026 apresentam desafios. A empresa projeta que o desempenho do primeiro trimestre será superior à média dos últimos cinco anos, com expectativas de um forte crescimento anual. No entanto, uma crescente guerra comercial global tem impactado as projeções.

    Com uma vasta operação de fabricação na China e no México, a Foxconn se encontra em uma posição sensível diante das tarifas de importação elevadas impostas pelo governo norte-americano aos seus principais parceiros comerciais. Essa incerteza comercial levou as ações da empresa a acumularem uma queda de 8,7% neste ano.

    Colaboração estratégica para o avanço da IA

    Em um movimento que reforça o compromisso com a tecnologia de ponta, a Apple anunciou uma colaboração com a Foxconn para a construção de uma nova unidade em Houston. Com 23.200 metros quadrados, o local será dedicado à montagem de servidores essenciais para os data centers da nova plataforma de inteligência artificial da Apple.

    A empresa apresentou seus resultados detalhados e perspectivas para o restante do ano em uma chamada de resultados realizada em Taipei. A expectativa é que o mercado acompanhe de perto as projeções da Foxconn em meio a um cenário econômico e geopolítico em constante mudança.

  • Modelos de IA ainda longe de um raciocínio em nível AGI, apontam pesquisadores da Apple

    Modelos de IA ainda longe de um raciocínio em nível AGI, apontam pesquisadores da Apple

    Modelos de inteligência artificial (IA) atuais, apesar de demonstrarem avanços impressionantes que simulam processos de pensamento, ainda se encontram distantes de alcançar o nível de raciocínio esperado para uma inteligência artificial geral (AGI), capaz de capacidades humanas em diversas tarefas. Essa é a conclusão de pesquisadores da Apple, conforme aponta uma análise publicada pelo Cointelegraph.

    Recentes atualizações em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), como o ChatGPT da OpenAI e o Claude da Anthropic, introduziram o que chamam de modelos de raciocínio ampliado (LRMs). No entanto, um estudo intitulado “The Illusion of Thinking” levanta questionamentos sobre as propriedades fundamentais desses sistemas, sua escalabilidade e suas limitações inerentes, que permanecem pouco compreendidas.

    Testando os limites do raciocínio artificial

    Para avaliar o desempenho desses modelos, os pesquisadores da Apple desenvolveram uma série de jogos e quebra-cabeças. Eles compararam variantes “pensantes” e “não-pensantes” de sistemas como o Claude Sonnet, OpenAI’s o3-mini, o o1, e os chatbots DeepSeek-R1 e V3. Essa abordagem foi além dos tradicionais benchmarks matemáticos, buscando entender de forma mais profunda a capacidade de raciocínio.

    As investigações revelaram uma falha significativa: os LRMs mais avançados apresentaram uma queda drástica na acurácia à medida que a complexidade dos problemas aumentava. Isso indica uma dificuldade em generalizar o raciocínio de maneira eficaz, um pilar fundamental para o desenvolvimento da AGI.

    “Observamos que os LRMs possuem limitações em cálculos exatos: eles não utilizam algoritmos explícitos e exibem raciocínio inconsistente em diferentes desafios.”

    Desafios e a “ilusão de pensamento”

    Além da inconsistência e da superficialidade no raciocínio, os testes apontaram uma tendência preocupante: os chatbots de IA, ao fornecerem respostas corretas inicialmente, acabavam por se perder em justificativas equivocadas conforme a complexidade das questões se elevava. Esse fenômeno, que pode ser interpretado como uma “ilusão de pensamento”, desafia a expectativa de que a AGI esteja ao virar da esquina.

    Esses achados ressaltam barreiras fundamentais que precisam ser superadas para se alcançar um raciocínio verdadeiramente generalizado. A busca pela inteligência artificial geral, considerada o “santo graal” da área, enfrenta obstáculos consideráveis com as abordagens atuais.

    O caminho para a inteligência artificial geral

    A AGI representa o estágio em que as máquinas seriam capazes de pensar e raciocinar em um nível equiparável ao dos humanos. Apesar de líderes do setor, como Sam Altman da OpenAI e Dario Amodei da Anthropic, terem expressado otimismo sobre um futuro próximo para essas capacidades, as pesquisas da Apple demonstram que os métodos vigentes ainda estão aquém desse objetivo.

    Essas descobertas sublinham a necessidade urgente de desenvolver novas abordagens. O foco deve ser em permitir que os modelos de IA internalizem e generalizem processos de raciocínio, condicionando assim os futuros avanços rumo à tão almejada inteligência artificial geral.