Estudo mostra como poemas enganam IA e contornam filtros de chatbots, liberando respostas a temas sensíveis

Pesquisadores alertam que poemas enganam IA ao conseguir contornar mecanismos de segurança de grandes modelos de linguagem. Um trabalho do Icaro Lab, ligado à Università Sapienza de Roma, e do think tank DexAI revela que metáforas, rimas e versos bem construídos podem fazer com que chatbots respondam a pedidos que normalmente seriam bloqueados, incluindo temas sensíveis como armas nucleares.

O estudo mostra que a chamada abordagem de poesia adversária alcançou taxas de sucesso preocupantes, com até 62% para versos escritos à mão e aproximadamente 43% para versões automatizadas. Além disso, segundo os pesquisadores, “Na poesia, vemos a linguagem em alta temperatura, onde as palavras se sucedem em sequências imprevisíveis e de baixa probabilidade”, o que ajuda a confundir os classificadores que deveriam filtrar pedidos perigosos.

Como os poemas enganam IA

A técnica explora estruturas poéticas como metáfora, linguagem fragmentada e indirectividade, apresentando solicitações de forma indireta, em vez de perguntas diretas. Essa forma de expressão cria sequências de palavras de baixa probabilidade, aquilo que os técnicos chamam de alta temperatura. Com isso, os sistemas de classificação e as salvaguardas internas não acionam os alarmes da mesma forma.

Os autores explicam que há um problema de interpretação entre a habilidade do modelo de gerar texto e a capacidade das proteções em entender o contexto: “há um desalinhamento entre a capacidade interpretativa do modelo… e a robustez de suas salvaguardas”. Em outras palavras, o modelo entende e responde ao pedido disfarçado em verso, enquanto os filtros não identificam o teor perigoso do conteúdo.

Quais modelos foram testados e resultados

Os pesquisadores testaram a técnica em 25 chatbots, cobrindo IAs de empresas conhecidas. Conforme o relatório, “Eles testaram a técnica em 25 chatbots, incluindo IAs de empresas, como OpenAI, Meta e Anthropic, e a maioria cedeu ao “disfarce poético”.”

Os números mostram que versões escritas manualmente foram mais eficazes para burlar os filtros, com até 62% de sucesso, enquanto versões geradas automaticamente tiveram cerca de 43% de sucesso. Isso indica que a criatividade humana na composição dos versos ainda é um vetor de risco relevante.

O que pode ser feito para mitigar o risco

Especialistas e desenvolvedores de modelos de linguagem precisam aprimorar as salvaguardas para interpretar melhor formas indiretas de pedido. Entre as medidas apontadas estão o reforço dos classificadores com dados adversariais, a revisão de mecanismos de detecção de intenção e a integração de camadas adicionais de verificação sem depender apenas de padrões literais de palavras.

Além disso, os autores sugerem que testes de robustez devem incluir exemplos poéticos e estilísticos, já que o estudo mostrou que estilos literários conseguem burlar filtros convencionais. Atualizações contínuas e auditorias independentes podem ajudar a reduzir o risco de que poemas enganam IA e liberem instruções perigosas disfarçadas em verso.

O alerta do Icaro Lab e do think tank DexAI reforça a necessidade de combinar avanços em geração de linguagem com uma reflexão ética e técnica sobre segurança. Jornalistas como Valdir Antonelli e Rodrigo Mozelli, que cobriram o assunto, destacam o impacto prático que esse desalinhamento pode ter em cenários reais, se não houver respostas rápidas e coordenadas por parte das empresas e reguladores.

No Brasil, onde o uso de chatbots e assistentes virtuais cresce, o estudo serve como aviso para desenvolvedores, empresas e público em geral. A compreensão de que poemas enganam IA deve orientar não apenas correções técnicas, mas também estratégias de governança e transparência na implantação dessas ferramentas.

Estudo revela impacto dos algoritmos, startups mudam go-to-market e Indonésia lança MaiA

O avanço da inteligência artificial em 2025 segue moldando debates públicos, estratégias de mercado e serviços ao consumidor, com efeitos práticos já observáveis em vários setores. Pesquisas acadêmicas, conferências do setor e iniciativas governamentais desta semana mostram como a inteligência artificial atua tanto como ferramenta de otimização quanto como desafio regulatório e ético.

Redes sociais e a hostilidade política

Um estudo publicado na revista Science demonstrou que a forma de ranqueamento de feeds em redes sociais tem impacto direto sobre a hostilidade política entre usuários. Os autores utilizaram uma extensão de navegador que modificava em tempo real os feeds de 1.256 participantes durante o período eleitoral de 2024, e observaram efeitos claros quando conteúdos tóxicos eram removidos ou amplificados. Como diz a pesquisa, “A remoção de conteúdos antidemocráticos e mensagens hostis levou a uma diminuição expressiva da polarização afetiva, enquanto sua amplificação aumentou o antagonismo. O efeito observado foi comparável à variação que normalmente se verificaria em três anos”.

Esse resultado evidencia que algoritmos e curadorias influenciadas por inteligência artificial podem aumentar ou reduzir a polarização em curto prazo, o que torna urgente integrar critérios éticos e de saúde pública nas plataformas. A constatação também abre caminho para políticas públicas e tecnologias que usem a inteligência artificial para promover diálogos menos hostis, sem abrir mão da liberdade de expressão.

Como a inteligência artificial altera estratégias de go-to-market

No campo empresarial, a adoção de inteligência artificial foi um dos temas centrais do TechCrunch Disrupt 2025. Líderes como Max Altschuler, Alison Wagonfeld e Marc Manara destacaram que ferramentas de IA permitem que equipes de startups sejam mais ágeis, qualificando leads com maior precisão e personalizando campanhas com velocidade. A mensagem unânime é que a tecnologia funciona como um multiplicador de força, mas não como substituto do conhecimento humano.

Especialistas enfatizam que combinar talento e tecnologia será determinante para startups que buscam escalar produtos com eficiência. A inteligência artificial entra em rotinas de go-to-market para automatizar tarefas repetitivas, gerar insights em tempo real e reduzir custos operacionais, ao mesmo tempo que exige novas competências em liderança e governança de dados.

MaiA e o turismo inteligente na Indonésia

No dia 28 de novembro de 2025, a ministra do Turismo da Indonésia, Widiyanti Putri Wardhana, apresentou o MaiA, sigla para Meticulous Artificial Intelligence of Indonesia, uma plataforma que promete promover o turismo nacional com recursos de IA. Segundo a apresentação, o MaiA funciona como curadora inteligente e assistente digital de viagem, oferecendo recomendações personalizadas, criação automática de roteiros, mapas interativos e resumos de destinos em múltiplos idiomas.

O lançamento do MaiA ilustra como a inteligência artificial pode ser integrada a setores tradicionais para melhorar a experiência do usuário e impulsionar o desenvolvimento econômico local. A iniciativa, alinhada ao programa Tourism 5.0, reforça a necessidade de políticas públicas que incentivem adoção responsável e inclusiva da tecnologia.

Setor financeiro, privacidade e parcerias estratégicas

Além dos exemplos acima, o mercado financeiro mostra uma adoção massiva da inteligência artificial. Projeções indicam que, “Até o final de 2025, estima-se que 85% dos bancos no mundo terão integrado a inteligência artificial em suas operações”, com foco em automação de processos, geração automática de relatórios regulatórios e monitoramento de compliance em tempo real.

Ao mesmo tempo, crescem as preocupações sobre privacidade e controles de dados. Entre as movimentações recentes, há orientações para “bloquear o escaneamento do novo assistente de IA do Google em conteúdos de e-mail”, e a Amazon Web Services firmou parceria com o governo dos Estados Unidos para desenvolver tecnologias avançadas de IA e computação de alta performance. Esses movimentos mostram que a adoção da inteligência artificial requer tanto inovação quanto transparência e regulamentação cuidadosa.

O panorama das novidades de 29 de novembro de 2025 revela que a inteligência artificial já está no centro de transformações sociais e econômicas. Do impacto dos algoritmos nas emoções políticas, às mudanças nas estratégias de lançamento de produtos, até aplicações práticas em turismo e finanças, o desafio é equilibrar eficiência, ética e proteção de direitos. Seguir avançando exige diálogo entre setor privado, academia e poder público, para que a tecnologia amplie benefícios de forma sustentável.

Disputa entre governo federal e estados pela regulamentação de IA nos EUA

Regulamentação de IA em disputa, com Washington propondo normas federais e estados reagindo

A disputa sobre a regulamentação de IA nos Estados Unidos escalou nas últimas semanas, colocando a Casa Branca em rota de colisão com governos estaduais que já aprovaram centenas de regras locais. Enquanto Washington tenta recuperar protagonismo, estados como Califórnia e Texas defendem autonomia para responder rapidamente aos riscos trazidos pela inteligência artificial.

O vácuo de diretrizes federais abriu espaço para que unidades estaduais criassem normas focadas em segurança, transparência e prevenção de abusos, segundo reportagem do TechCrunch. Para muitas empresas de tecnologia do Vale do Silício, porém, essa proliferação representa uma “colcha de retalhos” regulatória, difícil de administrar no dia a dia.

Por que as big techs criticam a regulamentação de IA dos estados

As grandes empresas argumentam que a fragmentação pode travar a inovação e comprometer a competitividade global, problema que atinge especialmente startups e companhias em fase de expansão. Em declarações ao debate, representantes do setor afirmam que a multiplicação de normas locais cria custos operacionais e incertezas para quem desenvolve e deploya modelos de IA em escala.

Uma frase usada no debate ilustra essa preocupação: “Quando você está tentando impulsionar a inovação no setor de tecnologia, não pode haver uma situação em que todas essas leis continuem surgindo de pessoas que não necessariamente têm a expertise técnica.” A crítica, citada nas fontes, ressalta a tensão entre quem regula e quem domina a tecnologia.

A ofensiva federal, NDAA e ordem executiva

Em reação à dispersão normativa, o Congresso e a Casa Branca intensificaram iniciativas para centralizar regras. Parlamentares discutem incluir na Lei de Autorização de Defesa Nacional, NDAA, um dispositivo que limitasse a autonomia dos estados na criação de normas próprias, preservando temas sensíveis como segurança infantil e transparência.

Além disso, um rascunho vazado de uma ordem executiva prevê a criação de uma “Força-Tarefa de Litígios de IA”, com o objetivo de contestar leis estaduais na Justiça. O documento recomenda ainda que agências como a FTC e a FCC adotem padrões nacionais, capazes de se sobrepor às normas locais, e sugere um papel central para David Sacks, apontado como czar de IA e criptomoedas ligado a Trump.

Sacks, segundo o material, já se manifestou em apoio ao bloqueio de regulamentações estaduais e propõe que o governo federal mantenha apenas uma supervisão mínima, permitindo autorregulação das empresas para “maximizar o crescimento”. Essas propostas aumentam a polarização política em torno da regulamentação de IA, pelo papel estratégico que a tecnologia tem na economia e na segurança.

Estados em defesa da autonomia e proposta de compromisso

Do outro lado, legisladores estaduais e aliados defendem o direito de responder com rapidez aos desafios da IA. Mais de 200 parlamentares assinaram uma carta em defesa da liberdade dos estados para criar normas próprias.

O ritmo legislativo local é impressionante, o que explica a preocupação com a centralização: “Em 2025, 38 estados aprovaram mais de 100 leis sobre o tema”, muitas voltadas para deepfakes, uso governamental e requisitos de divulgação. Esse avanço estadual, observam especialistas, é mais ágil do que o Congresso consegue acompanhar.

No Congresso, há tentativas de conciliação. O deputado Ted Lieu, democrata da Califórnia, prepara um pacote federal amplo sobre IA, com regras para fraude, segurança infantil, deepfakes e testes obrigatórios para grandes modelos. Lieu admite que o texto não será o mais rígido, mas busca aprová-lo ainda neste mandato, para evitar que o cenário se torne ainda mais confuso.

Analistas políticos e juristas apontam que o impasse entre governo federal e estados deve se decidir na Justiça e no processo legislativo, com impactos diretos na indústria de tecnologia, na proteção do consumidor e na segurança pública. A disputa pela regulamentação de IA nos EUA, além de técnica, é profundamente política, pois envolve prerrogativas federais e estaduais, interesses econômicos e visões divergentes sobre como equilibrar inovação e risco.

Enquanto isso, empresas, legisladores e sociedade civil observam atentos, porque as regras que surgirem nos próximos meses tendem a moldar o mercado global de IA e a definir limites para o uso dessa tecnologia em áreas sensíveis.

Valdir Antonelli e Layse Ventura, autores das reportagens de referência, sinalizam que o debate continuará a se intensificar, com propostas federais e estaduais em conflito, e com possíveis litígios que podem chegar à Suprema Corte. A disputa pela regulamentação de IA promete ser um dos temas centrais de 2025 e além.

Recursos de inteligência artificial se espalham para mais computadores

Microsoft leva funções de IA antes exclusivas a uma nova geração de PCs Copilot Plus

A Microsoft começou a liberar uma série de recursos de inteligência artificial para uma base maior de usuários, tornando várias ferramentas antes restritas amplamente disponíveis em PCs Copilot Plus equipados com processadores Intel e AMD. A mudança amplia o ecossistema de máquinas que podem executar funções assistidas por IA diretamente no Windows 11, e traz novidades que prometem melhorar acessibilidade, criação e produtividade no dia a dia.

Entre as funcionalidades anunciadas, o destaque vai para o Live Captions, que gera legendas em tempo real para o idioma inglês a partir de áudio em dezenas de outros idiomas. Conforme reportado pela fonte, “O recurso Live Captions começou a ser testado em dispositivos Intel e AMD em dezembro do ano passado e já pode ser utilizado por meio da mais recente atualização do Windows 11.” A informação é relevante porque consolida o suporte nativo a legendas em aparelhos que não usam apenas chips Qualcomm.

Live Captions: legendas em tempo real para mais PCs

O Live Captions permite que conversas e áudios em múltiplos idiomas sejam transformados automaticamente em legendas em inglês, uma funcionalidade útil para reuniões, aulas online e consumo de mídia por usuários com diferentes necessidades linguísticas. A disponibilidade do recurso para PCs Copilot Plus com Intel e AMD representa um avanço na democratização de ferramentas de acessibilidade que antes eram mais limitadas.

A implementação via atualização do Windows 11 significa que muitos usuários poderão ativar as legendas sem buscar softwares de terceiros, simplificando o acesso. A chegada do Live Captions a mais máquinas também ajuda empresas e instituições educacionais que padronizam seus ambientes de TI em plataformas Windows.

Cocreator e edição de imagens com IA chegam ao Paint e Fotos

Outra novidade é o Cocreator, uma ferramenta de IA integrada ao Paint que cria imagens a partir de uma descrição em texto combinada com o que você está desenhando. A Microsoft também ampliou o acesso ao editor e gerador de imagens com IA no aplicativo Fotos. Essas funções transformam o Paint e o Fotos em ferramentas mais voltadas à criação assistida, permitindo que usuários sem domínio avançado de edição produzam resultados mais sofisticados.

Com essas atualizações, os PCs Copilot Plus passam a oferecer uma experiência de criação mais rica, integrando geração de imagens por IA e ferramentas de edição que agilizam fluxos de trabalho simples, como retoques e composições rápidas.

Voice Access, Recall e o caminho para disponibilidade ampliada

A Microsoft também promoveu atualizações ao Voice Access, recurso de acessibilidade que possibilita controlar o PC por comandos de voz. Segundo a empresa, “usuários com Voice Access nesses dispositivos agora poderão se comunicar com seus computadores usando uma linguagem mais descritiva e flexível.” No momento, melhorias foram anunciadas inicialmente para dispositivos com chips Qualcomm, com previsão de expansão para Intel e AMD no futuro.

Além disso, a companhia já havia iniciado testes do Recall, descrito como “uma função de IA que permite capturar screenshots da sua atividade e realizar buscas nelas“. Conforme a fonte, esses testes foram iniciados em dispositivos Intel e AMD no ano passado, embora “ainda não haja informações sobre sua disponibilidade em larga escala.” A menção a Recall mostra que a Microsoft está gradualmente expandindo o conjunto de ferramentas de produto que dependem tanto de hardware quanto de atualizações de software.

Também foi destacada a expansão de tradução: a Microsoft adicionou a capacidade de traduzir 27 idiomas para o Chinês Simplificado via Voice Access, um recurso que será lançado futuramente para dispositivos Intel e AMD, ampliando o alcance das ferramentas de comunicação por voz.

No conjunto, a adoção desses recursos por PCs Copilot Plus com chips Intel e AMD demonstra a estratégia da Microsoft de integrar inteligência artificial diretamente na experiência do Windows, reduzindo a fragmentação entre plataformas e levando funcionalidades avançadas a um público maior.

As mudanças reforçam a tendência de que recursos de IA, antes exclusivos de determinados hardwares, venham a ser padronizados no ecossistema Windows. Para usuários e administradores de TI, isso significa planejar atualizações e testes, ao passo que consumidores finais passam a ter acesso a ferramentas que melhoram acessibilidade, criação e produtividade, sem depender apenas de modelos de nuvem ou de um único fornecedor de chip.

Fonte: The Verge, adaptado para o português, com trechos citados da matéria original.

Microsoft testa agentes autônomos para acelerar desenvolvimento

Como agentes de IA começam a assumir tarefas humanas e transformar fluxos de trabalho

A Microsoft descreve um futuro em que agentes de IA atuam de forma autônoma nos computadores, executando tarefas em segundo plano e acelerando processos de desenvolvimento. A empresa já começa a aplicar essas ferramentas internamente, mas precisa provar que elas funcionam na prática e convencer engenheiros céticos a adotá‑las, segundo reportagem do The Verge.

Nesse cenário, a promessa é reduzir trabalho repetitivo e elevar a produtividade das equipes, deixando que os profissionais se concentrem em criatividade e solução de problemas complexos. Agentes de IA aparecem como assistentes automáticos que podem, por exemplo, gerar trechos de código, revisar mudanças e orquestrar etapas de integração e testes, sem intervenção constante do humano.

Automação integrada ao fluxo de trabalho

Para a Microsoft, a automação precisa estar integrada ao fluxo de trabalho, e não ser uma ferramenta à parte. Agentes de IA são testados para agir em segundo plano, realizando tarefas que tomam tempo, como ajustes em código repetitivo, checagem de compatibilidade e preparação de ambientes de teste.

A própria empresa chama atenção para o impacto já observado em linhas de código: “O CEO Satya Nadella afirmou que até 30% do código de alguns projetos já é gerado por IA.” Esse número tem servido como indicativo do potencial de transformação, embora ainda dependa do contexto de cada projeto e do tipo de tarefa automatizada.

Além disso, a Microsoft destaca a escala do problema que tenta resolver. “Com mais de 100 mil repositórios ativos — que incluem sistemas legados e projetos recentes — o potencial de automação é amplo.” Em um ambiente tão fragmentado, automatizar tarefas repetitivas pode acelerar entregas e reduzir gargalos causados por manutenção e integração contínua.

Resistência interna e o futuro da profissão

Apesar das vantagens, parte dos desenvolvedores permanece cética. Há receio de que agentes de IA não consigam lidar com cenários complexos, interpretar contextos sutis e preservar a qualidade arquitetural do software. Equipes experientes apontam limites atuais das ferramentas, e destacam que dependência excessiva pode criar problemas futuros, como dívida técnica mal tratada ou código difícil de manter.

A empresa, por sua vez, busca demonstrar ganhos iniciais e maturidade das soluções. O processo envolve provar resultados repetíveis, melhorar a confiabilidade dos agentes e integrar feedback humano para reduzir erros. A implantação gradual, voltada primeiro a tarefas repetitivas, é a estratégia que tem sido defendida pela liderança técnica.

Impacto em profissionais juniores e próximos passos

A expansão dos agentes autônomos também provoca debates sobre o impacto em cargos de desenvolvedores juniores. A Microsoft afirma que a intenção não é substituir profissionais, mas liberá‑los das tarefas mais monótonas. Nas palavras de uma executiva da companhia: “Eles querem criar e inovar”, diz. “A IA permite que foquem justamente nisso.”

Na prática, isso significa que jovens desenvolvedores podem passar menos tempo em atividades repetitivas e mais tempo em design, arquitetura e aprendizado, se os processos forem bem conduzidos. Ainda assim, será necessário requalificar profissionais, adaptar métricas de desempenho e repensar planos de carreira para acomodar novas funções de supervisão, avaliação e orquestração da IA.

Especialistas consultados pelo setor apontam que o caminho será gradual e híbrido. Agentes de IA deverão evoluir em confiabilidade antes de assumir responsabilidades críticas de forma independente. Enquanto isso, o foco será reduzir fricção em tarefas de rotina, manter a governança sobre o código gerado e garantir padrões de segurança e qualidade.

Em resumo, a Microsoft avança na adoção de agentes autônomos com uma abordagem pragmática, testando aplicações reais dentro de sua vasta base de código, e buscando equilibrar ganhos de produtividade com preocupações de qualidade e impacto humano. O resultado, ao que tudo indica, dependerá tanto da evolução técnica dos agentes, quanto da capacidade da empresa e da indústria de redesenhar papéis e processos em torno dessa nova forma de trabalhar.

Especialistas alertam que deepfakes podem influenciar eleições, relacionamentos e fraudes

Deepfakes — vídeos, áudios e imagens manipulados por inteligência artificial — estão cada vez mais convincentes, e a popularização dessas ferramentas coloca toda a sociedade em risco.

Com a difusão de ferramentas baseadas em aprendizado de máquina, criar uma falsificação que pareça real deixou de ser exclusividade de grupos especializados. Hoje, é possível manipular rostos, vozes e expressões com uma qualidade que engana usuários comuns, jornalistas e, em alguns casos, até sistemas automatizados de verificação.

Por que os deepfakes explodiram

O avanço dos modelos de aprendizado de máquina e a grande disponibilidade de imagens e vídeos nas redes sociais formaram o terreno ideal para a rápida evolução dos deepfakes. A técnica, que começou a ganhar notoriedade em comunidades online que trocavam rostos em vídeos, evoluiu para aplicações muito mais variadas, incluindo áudio e imagens geradas a partir de selfies.

Como explica o Dr. Richard Nock, líder do grupo de aprendizado de máquina da Data61, “é preciso um sistema de aprendizado de máquina para processar todas essas sequências de vídeo, com a máquina eventualmente aprendendo quem é a pessoa, como ela é representada, como se move e evolui no vídeo”. Essa capacidade de aprender padrões sutis de expressão e movimento torna os deepfakes notavelmente realistas.

Além da técnica, o volume de conteúdo pessoal compartilhado em redes sociais facilita o trabalho de quem fabrica falsificações. Com muitas selfies e gravações disponíveis, ferramentas que exigiam grande esforço passaram a conseguir resultados convincentes com menos dados e menos tempo.

Quem pode virar vítima

Qualquer pessoa que tenha presença digital pode ser alvo de deepfakes. Celebridades e políticos aparecem com frequência como alvos óbvios, mas usuários comuns também estão vulneráveis, tanto em golpes sentimentais quanto em fraudes financeiras.

Filtros e efeitos usados por diversão, como troca de gênero ou lentes que alteram rostos, podem servir de base para golpes. O catfishing, por exemplo, já faz uso dessas tecnologias para criar identidades falsas em aplicativos de namoro. Em um caso relatado, um universitário de 20 anos utilizou um filtro para se passar por uma adolescente, ajudando a denunciar um homem que tentou marcar um encontro com a falsa identidade.

Os riscos não se limitam a relacionamentos. A circulação de material falso pode minar investigações policiais, destruir reputações e influenciar a opinião pública. O vídeo manipulado da política Nancy Pelosi é um exemplo de como uma falsificação viral pode distorcer debates e minar a confiança na mídia tradicional.

Como detectar e se proteger

O combate aos deepfakes ocorre em duas frentes principais. Do lado tecnológico, há soluções que buscam autenticar arquivos, como marcações digitais em blockchain, e sistemas de detecção que analisam microexpressões e movimentos sutis. Universidades como UC Berkeley e USC desenvolvem ferramentas que, segundo relatórios, têm alcançado até 92% de precisão na identificação de manipulações.

Mesmo assim, essas defesas têm limitações. Marcas d’água digitais podem ser removidas, e criminosos continuam aprimorando suas ferramentas em um jogo de gato e rato. Por isso, a prevenção individual é crucial.

Entre as práticas recomendadas estão verificar a fonte original do conteúdo, checar publicações oficiais e desconfiar de vídeos que provoquem reações imediatas e extremas. Sempre que possível, buscar versões do material em veículos confiáveis e utilizar ferramentas de checagem pode reduzir o risco de ser enganado.

Além das medidas técnicas e individuais, especialistas destacam um impacto social: a perda de confiança em fontes públicas empurra pessoas para grupos fechados, onde a circulação de desinformação se intensifica. Isso amplia o poder de manipulação de quem cria e distribui deepfakes.

O avanço rápido do aprendizado de máquina significa que as técnicas de fabricação de falsificações vão continuar melhorando, e a resposta tecnológica precisa acompanhar esse ritmo. Enquanto isso, a combinação de tecnologia, educação e verificação continua sendo a melhor defesa para indivíduos e instituições.

Reportagem baseada em apurações de Valdir Antonelli e Rodrigo Mozelli, com informações de especialistas citados.

Onde investir em ações de inteligência artificial em meio à volatilidade de 2025

Veja por que Alphabet, Amazon e Nvidia podem ser apostas sólidas entre ações de inteligência artificial

Por mais de dois anos, praticamente toda ação ligada à inteligência artificial (IA) estava em alta. Essa trajetória mudou em 2025, quando em 2025, várias empresas desse setor sofreram quedas de dois dígitos, criando pontos de entrada para investidores que buscam exposição a ações de inteligência artificial com horizonte de médio e longo prazo.

O cenário atual exige uma leitura cuidadosa das companhias que combinam liderança tecnológica, caixa robusto e capacidade de monetizar modelos de IA. Três nomes se destacam pelas iniciativas e pelo posicionamento estratégico: Alphabet, Amazon e Nvidia. Cada uma apresenta riscos e oportunidades distintas, mas todas aparecem como referenciais essenciais para quem pretende montar uma carteira com ações de inteligência artificial.

Alphabet: Gemini, Google Cloud e o potencial do Waymo

A Alphabet tem mostrado que não está à margem da transformação, e sua estratégia em IA é central para a manutenção da relevância dos seus produtos. Segundo a análise da fonte, a empresa tem abraçado a tecnologia, integrando o modelo Gemini – especialmente sua versão 2.5 Pro, considerado o melhor modelo de linguagem em áreas como matemática, seguimento de instruções e escrita criativa – em seus produtos. Essa abordagem reforça o papel do Google como plataforma de experiência, e não apenas de busca.

Essa inovação já está presente nas atualizações do Google Search e impulsionou o crescimento acelerado do Google Cloud, que se destaca como o provedor de serviços em nuvem de crescimento mais rápido. Em um mercado onde a nuvem é a base para treinamentos e inferência de modelos de IA, o ritmo de expansão do Google Cloud pode ser determinante para a geração de receitas recorrentes.

Além disso, a Alphabet mantém apostas de longo prazo, como o Waymo. Conforme a fonte, o negócio de carros autônomos da Alphabet, o Waymo, mostra um potencial significativo para dominar o mercado de ride-hailing autônomo. Se a empresa conseguir escalar operações e reduzir custos, o efeito sobre a avaliação pode ser substancial ao longo dos próximos anos.

Amazon: AWS, parcerias em IA e o ecossistema de comércio

A Amazon segue como referência em infraestrutura de nuvem, e sua unidade AWS continua a ser pilar para qualquer portfólio focado em ações de inteligência artificial. Na avaliação trazida pela reportagem, Segundo o CEO Andy Jassy, a empresa é extremamente otimista quanto ao futuro dos negócios de nuvem, prevendo que quase todos os aplicativos incorporarão IA generativa nos próximos anos. Essa declaração sintetiza a visão estratégica de integrar IA em camadas operacionais e de produto.

Além da AWS, a Amazon vem investindo em parcerias e aquisições no setor de IA, incluindo aportes na Anthropic, e ao mesmo tempo busca melhorar a eficiência e experiência do seu comércio eletrônico com soluções baseadas em IA. Para investidores, essa combinação de liderança em nuvem e aplicação direta no varejo confere resiliência, mesmo com valuation já mais elevado que concorrentes em certos momentos.

Nvidia: semicondutores, plataforma Blackwell e avaliação ajustada

A Nvidia permanece como peça-chave para a cadeia de valor da IA, por fornecer os chips mais poderosos para treinamento e inferência. Como apontou a fonte, A Nvidia enfrentou uma queda significativa este ano, o que pode representar uma excelente oportunidade de compra. A retração no preço atraiu atenção de investidores que buscam entrar em empresas com domínio tecnológico e potencial de crescimento sustentado.

O lançamento da plataforma Blackwell é outra carta importante no baralho da Nvidia, Sua nova plataforma, Blackwell, deve impulsionar um crescimento robusto, enquanto novas tecnologias estão a caminho. Ao mesmo tempo, a reportagem destaca que Com uma avaliação mais atraente nesse momento, os parâmetros atuais, como o índice PEG de aproximadamente 1,1, sugerem um potencial atrativo para investidores que aproveitarem essa retração de preço.

Mesmo com riscos regulatórios e pressões comerciais, a capacidade da Nvidia de manter vantagem competitiva em hardware para IA a torna um ativo estratégico para quem acredita na expansão dos modelos generativos e de alto desempenho.

Em resumo, a busca por ações de inteligência artificial passa por avaliar liderança tecnológica, potencial de monetização em nuvem, e a escalabilidade de negócios de longo prazo. As três empresas destacadas reúnem esses atributos em graus diferentes, e a volatilidade de 2025 abriu oportunidades para entradas seletivas.

Investidores devem, contudo, considerar horizonte, tolerância ao risco e diversificação, além de acompanhar indicadores fundamentais e avanços técnicos. A era da IA ainda está em formação, e selecionar ações de inteligência artificial exige equilíbrio entre visão de futuro e disciplina financeira.

Fonte: adaptação de reportagens e análise do conteúdo publicado em “Minhas Principais Ações de Inteligência Artificial (IA) para Comprar Agora Mesmo” – The Motley Fool.

Entenda por que a IA na entrada no mercado virou prioridade entre fundadores

A chegada massiva de ferramentas de inteligência artificial está reformulando a forma como startups planejam sua entrada no mercado. No evento TechCrunch Disrupt, realizado em São Francisco entre 13 e 15 de outubro de 2026, executivos da OpenAI e do Google Cloud detalharam mudanças práticas: desde a composição das equipes de go-to-market, até a personalização de campanhas e a qualificação de leads. Para muitos operadores, a grande promessa é simples, mas impactante, e já virou mantra no mercado, “Você pode fazer mais com menos do que nunca”, como afirmou Max Altschuler, sócio da GTMfund.

Contratações e perfis: curiosidade supera especialização

Uma das transformações mais visíveis apontadas pelos executivos é o perfil das contratações. Alison Wagonfeld, vice-presidente de marketing da Google Cloud, destacou que, apesar da necessidade de profissionais com conhecimento em IA, o que mais tem sobressaído é a capacidade de entender o propósito do marketing e os insights do cliente. Nas palavras dela, “Você certamente precisa do conhecimento em IA, da curiosidade em relação à IA e dos tecnologos, mas também é essencial compreender qual é o verdadeiro propósito do marketing, captar os insights dos clientes, realizar pesquisas e identificar o que caracteriza uma comunicação criativa de excelência.”

Essa visão leva muitas startups a buscarem profissionais generalistas curiosos, capazes de combinar dados e criatividade, em vez de especialistas isolados em uma só ferramenta. A mudança não elimina playbooks clássicos, mas exige que equipes saibam interpretar sinais e testar mensagens com mais velocidade.

Ferramentas e personalização: mais precisão na prospecção e qualificação

Do lado da execução, Marc Manara, responsável pela área de startups na OpenAI, sublinhou que a IA já permite níveis de personalização e análise antes impraticáveis. Segundo ele, “Existe um movimento de, sim, fazer mais com menos, mas com uma execução extremamente focada. O grau de personalização e a análise precisa de sinais que se pode alcançar com a IA já fazem a diferença”. Ferramentas atuais vão além de buscas simples em bancos de dados, elas cruzam sinais para identificar clientes que atendem a requisitos específicos e, com isso, qualificar o funil inicial com maior precisão.

O marketing inbound também se beneficia: com automação e modelos de IA, empresas conseguem classificar leads com métricas mais refinadas, reduzindo desperdício de recursos e aumentando a eficiência do time comercial. Essa capacidade de filtrar e priorizar prospects traduz-se em campanhas mais assertivas e ciclos de vendas potencialmente mais curtos.

Métricas, testes e ritmo: lançar mais, aprender mais rápido

Wagonfeld enfatizou que equipes que adotam IA conseguem acelerar experimentos e iterar mensagens com intensidade. “Você pode lançar inúmeras mensagens em menos tempo e, assim, pensar de forma mais holística sobre quais métricas está influenciando”, afirmou ela. Essa dinâmica cria um ambiente em que o sucesso depende tanto da velocidade de execução quanto da clareza sobre os indicadores que importam.

No novo playbook, métricas tradicionais continuam importantes, mas ganham complementos analíticos: sinais comportamentais, qualidade de lead, engajamento por segmento e custo por conversão com granularidade maior. A combinação entre automação e supervisão humana é vista como crítica, porque a IA acelera testes, mas a interpretação estratégica ainda exige conhecimento de mercado.

Em resumo, a adoção da IA na entrada no mercado não significa abandonar práticas consagradas, mas sim combiná-las com ferramentas que ampliam escopo e precisão. Como disse Altschuler, é possível fazer mais com menos, desde que haja uma execução extremamente focada. Para fundadores, o desafio será equilibrar técnicas tradicionais de marketing com as novas capacidades analíticas e criativas que a IA oferece.

O resultado prático é um cenário em que startups podem escalar testes, personalizar abordagens e refinar funis com maior rapidez, enquanto revisam os perfis de contratação para priorizar curiosidade, adaptabilidade e entendimento do cliente, ao lado do domínio técnico em IA.

Amazon apresenta Agentes Avançados de IA para tornar a IA mais confiável e atuante

A Amazon revelou seu primeiro trabalho do novo laboratório AGI, com foco em Agentes Avançados de IA capazes de agir de forma autônoma na web e em dispositivos, além de conversar. A aposta central é o Amazon Nova Act, uma versão do modelo interno Amazon Nova ajustada para decidir quando e como executar ações, e não apenas gerar texto.

O anúncio coloca a empresa como candidata forte na corrida para criar agentes de IA úteis no mundo real, depois de uma série de iniciativas de concorrentes como OpenAI, Anthropic e Google. Segundo David Luan, responsável pelo AGI SF Lab, “Acredito que a unidade atômica básica da computação no futuro será uma chamada para um agente [de IA] gigante”.

O que é o Amazon Nova Act e por que importa

O Amazon Nova Act é descrito pela empresa como um modelo treinado especificamente para tomada de decisões sobre quais ações executar e em que momento. Diferente de grande parte dos agentes atuais, que combinam grandes modelos de linguagem com inúmeras regras escritas por humanos, a proposta da Amazon é focar em agentes mais confiáveis, e não apenas impressionantes.

Segundo a cobertura, muitos agentes mostram-se ainda “pouco confiáveis e suscetíveis a falhas” quando recebem solicitações abertas. A solução da Amazon tem duas frentes: ajustar o modelo com técnicas como aprendizado por reforço, e trazer lições da robótica física para treinar comportamento em ambientes reais, aproveitando a experiência da empresa com robôs em seus centros de distribuição.

Como a Amazon treinou e integrou expertise em robótica

A equipe de Luan colabora com outro grupo da Amazon em São Francisco, liderado por Pieter Abbeel, professor da UC Berkeley, que investiga aplicações de IA na robótica. Abbeel “juntou-se à Amazon em agosto de 2024, após a empresa investir em sua startup, Covariant”. A interação entre pesquisa em robótica e modelos de linguagem ajuda a desenvolver agentes capazes de raciocinar sobre ações, e não apenas seguir instruções literalmente.

Para reforçar a capacidade agencial do Nova Act, a Amazon utiliza o aprendizado por reforço, método que tem ajudado modelos a simular melhor o raciocínio e a lidar com exceções. A empresa também aposta em dados do mundo real e em ambientes industriais para expor os agentes a cenários variados, reduzindo fragilidades criadas por regras manuscritas.

Cases, SDK e implicações para consumidores e comércio

Um dos exemplos exibidos pela Amazon foi a evolução da assistente Alexa, agora capaz de automatizar tarefas como agendar um serviço de reparo para um forno quebrado. A empresa também estuda agentes que automatizem compras, por exemplo adicionando itens ao carrinho com base em interesses e hábitos dos usuários.

Além do modelo, a Amazon anunciou um SDK que facilita o uso do Amazon Nova Act por desenvolvedores, permitindo orientar agentes com instruções específicas para navegar em uma internet feita para humanos. Um exemplo citado é instruir um agente a “não aceitar a oferta adicional de seguro” ao reservar um carro alugado, garantindo que regras e preferências do usuário sejam seguidas.

David Luan sintetiza a ambição: “O Nova Act é realmente como o primeiro passo nessa visão”. A frase resume a estratégia da Amazon de construir Agentes Avançados de IA que priorizem segurança, confiabilidade e utilidade prática, em vez de demonstrações espetaculares que funcionam apenas em parte.

Enquanto os desafios técnicos persistem — especialmente para tornar agentes robustos em solicitações abertas — a movimentação da Amazon reforça a tendência do setor em migrar do chat para a ação. Para consumidores, isso significa recursos mais automáticos e integrados, mas também levanta questões sobre controle, privacidade e como definir limites para ações automatizadas no comércio eletrônico.

No curto prazo, a oferta de SDKs e a integração com produtos como a Alexa devem acelerar experimentos de empresas e desenvolvedores brasileiros, e no médio prazo podem transformar fluxos de compra e serviços automatizados. A corrida por Agentes Avançados de IA segue quente, e a Amazon apostou que a combinação de modelos, robótica e aprendizado por reforço pode ser a base de agentes realmente úteis.

Como a inteligência artificial está redesenhando o mercado de trabalho

Impactos e caminhos para trabalhadores diante da automação

A adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial vem transformando processos, rotinas e modelos de negócios, e com isso surgem dúvidas sobre quais posições estarão mais expostas. Pesquisadores e críticos destacam que setores como tecnologia, finanças e serviços apresentam maior suscetibilidade, enquanto a necessidade de requalificação e políticas públicas ganha destaque em debates sobre o futuro do emprego.

Setores e funções mais vulneráveis

Especialistas apontam que tarefas repetitivas, rotineiras e padronizáveis são as primeiras candidatas a serem automatizadas. Na prática, isso inclui funções administrativas, operações de atendimento ao cliente, alguns tipos de análise financeira e atividades de suporte em tecnologia. Em contrapartida, funções que exigem criatividade, empatia e julgamento complexo tendem a ser menos afetadas.

O relatório citado na matéria original destaca que “setores como tecnologia, finanças e serviços estão entre os mais vulneráveis à substituição de funções por meio da automação e da inteligência artificial”. Essa observação serve como alerta para empresas e profissionais, levando muitos a priorizar habilidades que complementem a IA, em vez de competir diretamente com ela.

Ferramentas para decisões sobre força de trabalho

Para orientar investimentos em treinamento e realocação, pesquisadores do MIT propuseram métricas e modelos que ajudam líderes a identificar prioridades. Uma das referências citadas afirma que “uma análise do MIT destaca a importância do chamado ‘Iceberg Index’, que oferece uma inteligência mensurável para decisões cruciais sobre a força de trabalho”. O índice busca mapear não só as mudanças visíveis, mas também aquelas que ocorrem “abaixo da superfície”, permitindo decisões mais estratégicas sobre onde investir em capacitação.

Além do Iceberg Index, as organizações estão usando avaliações de habilidades, simulações e programas-piloto com IA para medir impacto antes de promover substituições em escala. A estratégia recomendada por especialistas é equilibrar investimentos em tecnologia com programas robustos de requalificação, priorizando funções críticas e de alto valor humano.

Investimento e contexto econômico

O cenário econômico que impulsiona a adoção da IA é alimentado por grandes aportes tanto do setor privado quanto de iniciativas públicas. Segundo a fonte consultada, “estima-se que os investimentos privados em tecnologia tenham alcançado quase meio trilhão de dólares na última década”. Esse volume de recursos acelera pesquisas, desenvolvimento e implementação de soluções que podem substituir tarefas atualmente realizadas por seres humanos.

Além disso, a matéria menciona que há “promessas bilionárias destinadas a projetos de IA e a investimentos em energia relacionada, além da ambição de tornar os EUA a ‘líder mundial indiscutível em inteligência artificial’”. Esse contexto reforça a tendência de rápida difusão de tecnologias avançadas, ao mesmo tempo em que aumenta a pressão por políticas públicas voltadas à transição de trabalhadores.

Na avaliação de observadores, o equilíbrio entre automação e manutenção do emprego dependerá de decisões empresariais e governamentais, bem como de iniciativas privadas de formação. Como ressalta o texto de referência, a adoção de IA exige planejamento para que a substituição tecnológica não se traduza em desemprego estrutural.

O debate também inclui vozes especializadas. Entre os comentaristas, está André Lug, identificado na fonte como “André Lug Fundador da Iglu Online e escritor do blog André Lug. Como especialista em Inteligência Artificial e criação de conteúdo, traz conteúdos sobre IA, produtividade e empreendedorismo.” Sua participação ilustra como profissionais do setor estão engajados na discussão sobre capacitação e adaptação.

Em resumo, enfrentar a onda de automação requer diagnóstico preciso, uso de indicadores como o Iceberg Index e investimentos coordenados em educação e políticas de apoio. Para trabalhadores e empresas, a recomendação é clara: priorizar requalificação, desenvolver habilidades complementares à IA e acompanhar indicadores que identifiquem onde a tecnologia avança mais rápido e quais competências manterão relevância no futuro próximo.