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  • SAP Business AI: Como a Inteligência Artificial Transforma Empresas em 2025

    SAP Business AI: Como a Inteligência Artificial Transforma Empresas em 2025

    SAP Business AI: Como a IA Transforma Empresas em 2025

    A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma força motriz na transformação de negócios. Em 2025, o SAP Business AI consolida essa revolução, integrando agentes inteligentes e automação proativa diretamente no núcleo das operações corporativas. Esta abordagem, fundamentada em dados unificados e contextuais, visa otimizar a tomada de decisões, aumentar a eficiência e preparar as empresas para um futuro mais dinâmico e competitivo.

    Ao contrário de soluções que adicionam camadas de IA às operações existentes, a SAP insere a inteligência artificial de forma nativa em sua suíte de negócios. Essa integração profunda garante que a IA opere com um conhecimento semântico e em tempo real de processos completos, desde finanças e procurement até supply chain e gestão de capital humano. Essa amplitude, como destaca Muhammad Alam, Head of Product & Engineering da SAP, oferece o contexto necessário para recomendações mais precisas e resultados superiores.

    O que é SAP Business AI e como funciona

    O SAP Business AI é uma plataforma integrada que utiliza inteligência artificial para aprimorar a gestão empresarial. Seu funcionamento é baseado em uma base de dados unificada e semanticamente rica, que alimenta o sistema em tempo real. Essa fundação abrange processos de negócio cruciais, como:

    • Finanças e Controladoria
    • Gestão de Gastos e Procurement
    • Supply Chain e Logística
    • Gestão de Capital Humano
    • Experiência do Cliente

    O SAP Joule, por exemplo, atua como um assistente inteligente personalizado, ciente do papel e do contexto do usuário. Ele oferece ferramentas específicas para cada função, maximizando a eficiência operacional e garantindo que a IA esteja intrinsecamente ligada às atividades diárias dos profissionais.

    Agentes Inteligentes SAP: Automação Proativa em Ação

    Os agentes inteligentes da SAP funcionam como um sistema de alerta antecipado, monitorando proativamente as operações empresariais. Eles não apenas identificam problemas potenciais antes que se tornem críticos, mas também automatizam soluções preventivas. Essa capacidade de ação proativa, conforme descrito por Alam, é como ter “uma equipe de escoteiros digitais sempre em alerta”.

    Exemplos práticos demonstram o poder dessa abordagem:

    • Supply Chain: Detecção de potenciais rupturas de estoque ou atrasos logísticos, com sugestões de correções imediatas.
    • Recursos Humanos: Orientação em processos de onboarding e recomendação de trilhas de aprendizado personalizadas.
    • Finanças: Automação de tarefas rotineiras em gestão de caixa, tesouraria e compliance, com potencial de economia de tempo de até 80%.

    Essa capacidade de migrar de uma postura reativa para uma estratégia proativa confere às empresas uma vantagem competitiva significativa, transformando incertezas em visibilidade clara.

    Segurança e Confiabilidade do SAP Business AI

    A confiabilidade e a segurança são pilares essenciais do SAP Business AI. Cada recurso de IA passa por uma revisão ética rigorosa e está alinhado a padrões globais como o EU AI Act e os princípios da UNESCO. Essa diligência garante que as soluções atendam não apenas aos requisitos técnicos, mas também aos mais altos padrões éticos internacionais.

    As principais medidas de segurança incluem:

    • Privacidade de dados integrada desde o design.
    • Controle rigoroso de papéis e permissões de usuário.
    • Supervisão humana obrigatória em processos críticos.
    • Conformidade com regulamentações locais e globais.

    A SAP enfatiza que “construímos IA em que você pode confiar, usar e depender”, mantendo o usuário sempre no controle das operações. O ecossistema aberto da empresa garante padrões globais unificados com flexibilidade para necessidades locais, permitindo que as empresas inovem com confiança.

    Novas Funcionalidades SAP AI para Supply Chain e Procurement

    A SAP tem acelerado o lançamento de capacidades avançadas de IA, com foco especial em Supply Chain e Procurement. Uma nova solução de orquestração de supply chain utiliza um gráfico de conhecimento de rede e IA para analisar dados em tempo real de fornecedores e logística, prevendo e prevenindo interrupções antes que ocorram.

    Entre as principais inovações em desenvolvimento estão:

    • SAP Ariba Source-to-Pay: Reconstruído como uma solução moderna e nativa em IA.
    • Procurement Agêntico: Incorporação de analytics e agentes de IA para gerenciar eventos complexos de sourcing.
    • Agentes Financeiros: Automação de gestão de caixa, tesouraria e compliance.
    • SAP Joule Action Bar: Integração do assistente em todas as telas.

    O agent builder permite a personalização de assistentes e agentes sem a necessidade de codificação. Essas atualizações redefinem o conceito de empresa verdadeiramente inteligente, onde cada decisão é mais inteligente, rápida e sempre conectada ao cliente.

    O Futuro do Trabalho com Inteligência Artificial SAP

    A evolução da IA está redefinindo o futuro do trabalho empresarial, com a SAP promovendo a colaboração entre humanos e máquinas. Muhammad Alam prevê que a IA “aumentará principalmente o trabalho humano ao automatizar tarefas rotineiras e liberar pessoas para focar em atividades estratégicas e criativas”.

    As mudanças esperadas no ambiente de trabalho incluem:

    • Automação de tarefas repetitivas.
    • Elevação do papel dos funcionários para supervisão e estratégia.
    • Foco em gerenciamento de exceções e tomada de decisões complexas.
    • Colaboração contínua entre humanos e agentes inteligentes.

    Profissionais precisarão aprender a trabalhar com IA para prosperar. Agentes inteligentes apoiarão decisões, anteciparão desafios e otimizarão operações. O resultado será um ambiente onde “agentes lidam com as tarefas enquanto humanos estrategizam e verificam para garantir o sucesso”, tornando o trabalho humano mais valioso.

  • IA em pauta: quem controla os rumos da inteligência artificial nos negócios

    IA em pauta: quem controla os rumos da inteligência artificial nos negócios

    A inteligência artificial (IA) está redefinindo a economia mundial e o funcionamento das empresas em uma escala que pode superar a própria transformação provocada pela internet. Com projeções de contribuir com até 15,7 trilhões de dólares para a economia global até 2030, conforme relatório da PwC, a IA já se infiltra em diversas relações de consumo, automatizando análises de perfis, avaliando riscos e personalizando ofertas. O desafio central reside em garantir que esses comandos automatizados respeitem os direitos dos consumidores em meio a um cenário de rápida inovação.

    A introdução de novas tecnologias disruptivas, como a IA, historicamente gera dúvidas legítimas, que vão desde a resistência ao novo até preocupações reais sobre seus impactos. Assim como a internet, que evoluiu de ferramenta experimental a alicerce econômico, a IA também enfrenta um ceticismo inicial. No entanto, sua capacidade de remodelar indústrias inteiras e integrar-se ao cotidiano é inegável.

    O impacto da IA nas relações de consumo

    A IA já opera de forma muitas vezes silenciosa no dia a dia. Sistemas automatizados analisam perfis de clientes, avaliam riscos, definem ofertas personalizadas e tomam decisões sobre a aprovação ou bloqueio de transações. Em setores como o financeiro, algoritmos são cruciais para detecção de fraudes, análise de crédito e personalização de produtos, substituindo em muitos casos a análise puramente humana.

    Essa automação traz um paradoxo inerente à inovação: como assegurar que os comandos automatizados não violem os direitos dos consumidores? A resposta, segundo especialistas como Stefano Ribeiro Ferri, especialista em Direito do Consumidor, passa pelo fortalecimento da regulação da inteligência artificial no Brasil.

    Regulação e o futuro da IA nos negócios

    Muitos países debatem a criação de leis específicas para a IA, incluindo princípios, direitos, obrigações e sanções. Na ausência de uma legislação dedicada no Brasil, as normas do Código de Defesa do Consumidor e da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) são aplicáveis. Contudo, a consolidação de um ambiente seguro e equilibrado para a IA nas relações de consumo exige mais.

    É necessária uma interpretação normativa consistente, um desenvolvimento regulatório contínuo e um amadurecimento institucional. A transição tecnológica impulsionada pela IA, comparada à substituição do cavalo pelo automóvel no passado, é complexa e demanda avanços em infraestrutura, segurança, legislação, economia e cultura.

    A inteligência artificial veio para ficar. A questão fundamental agora é definir quais regras guiarão seu avanço, assegurando que a sociedade, através de seus representantes, esteja no controle.

    O texto original, publicado no SEGS Portal Nacional de Seguros em 20 de março de 2026, destaca que, embora a legislação existente ofereça um amparo, a plena integração da IA de forma ética e legal nas relações comerciais é um processo em construção. A definição de diretrizes claras é essencial para navegar esta nova era tecnológica.

  • Evento aborda os desafios da construção de confiança em sistemas de inteligência artificial

    Evento aborda os desafios da construção de confiança em sistemas de inteligência artificial

    Seminário na USP investiga a complexa relação entre humanos e inteligência artificial

    A construção de confiança em sistemas de inteligência artificial (IA) é um dos desafios mais críticos da atualidade. Para aprofundar essa discussão, a rede Understanding Artificial Intelligence (UAI), ligada ao Instituto de Estudos Avançados (IEA) da USP, promoveu no dia 24 de março o seminário IA e Confiança. O evento, que contou com transmissão online e participação presencial, buscou esclarecer por que os mecanismos humanos de confiança, desenvolvidos para relações interpessoais, frequentemente falham quando aplicados a algoritmos.

    O palestrante principal foi David Levi, do Industry Partnerships Program Manager e Stanford Human-Centered Artificial Intelligence, dos Estados Unidos. Ele explorou as vulnerabilidades cognitivas que nos tornam suscetíveis a confiar de forma inadequada em IA, seja por excesso ou por falta de confiança. Levi também abordou o dilema entre criar agentes de IA que replicam fielmente comportamentos humanos ou versões aspiracionais que superam nossas capacidades.

    Compreendendo a psicologia por trás da confiança em IA

    Nossa psicologia evolutiva, moldada ao longo de milênios para avaliar interações humanas, pode nos levar a erros ao interagir com sistemas de IA. O seminário buscou desvendar como o design desses sistemas pode explorar essas vulnerabilidades, resultando em confiança mal calibrada.

    A questão de delegar autoridade e atribuir responsabilidade em decisões tomadas por IA foi central na discussão. O dilema do “gêmeo digital” levanta a ponderação sobre criar inteligências artificiais que espelhem nossas falhas ou que apresentem um potencial superior.

    Propostas para uma governança de IA mais eficaz

    David Levi defendeu uma mudança significativa na forma como a inteligência artificial é governada. Em vez de depender de relatos anedóticos de falhas, ele propôs a criação de observatórios sistemáticos. Esses observatórios teriam a função de monitorar padrões de desempenho, documentar incidentes de maneira rigorosa e fornecer dados concretos para aprimorar a segurança e a confiabilidade dos sistemas de IA.

    A necessidade de um monitoramento sistemático e rigoroso é fundamental para avançarmos na construção de confiança em sistemas de IA. Relatos isolados não são suficientes para garantir a segurança e a ética.

    Sobre a rede Understanding Artificial Intelligence (UAI)

    A rede UAI é uma iniciativa multidisciplinar e multidepartamental da USP, coordenada pela professora Veridiana Domingos Cordeiro, do Departamento de Sociologia da Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH). Seu objetivo é reunir especialistas de diversas áreas para promover análises críticas sobre os impactos sociais, éticos, políticos e institucionais da inteligência artificial. O evento contou com comentários de Lucas Boscaini (Google) e a mediação da própria Veridiana Domingos Cordeiro.

    A organização do seminário teve a colaboração da U.S. Embassy and Consulates e da Cátedra IA Responsável, com o apoio do Center for Artificial Intelligence and Machine Learning (USP). As discussões foram realizadas em inglês, com tradução simultânea, e foram gratuitas e abertas ao público.

  • Inteligência artificial cria fraudes milionárias; entrevista exclusiva no SXSW explica

    Inteligência artificial cria fraudes milionárias; entrevista exclusiva no SXSW explica

    Inteligência artificial cria fraudes milionárias; entrevista exclusiva no SXSW explica

    As fraudes digitais impulsionadas pela Inteligência Artificial (IA) dispararam mais de 1000% em 2025, um crescimento alarmante que reflete a democratização e o avanço rápido dessas tecnologias. Em uma conversa exclusiva no SXSW 2026, em Austin (EUA), o analista de negócios Guilherme Ravache obteve insights valiosos com Davi Reis, da Unico, sobre como os deepfakes se tornaram uma ameaça direta a bancos e sistemas financeiros, e como soluções inovadoras como a prova de vida surgem como contramedidas essenciais.

    A acessibilidade e a sofisticação aprimorada das ferramentas de IA são os principais motores por trás desse aumento expressivo. O que antes exigia conhecimento técnico avançado, hoje está ao alcance de um número muito maior de pessoas, permitindo a criação de golpes cada vez mais elaborados e convincentes.

    O impacto dos deepfakes no setor financeiro

    Os deepfakes deixaram de ser uma preocupação hipotética para se tornarem uma realidade com impacto direto na segurança de usuários e na integridade de sistemas financeiros. Ferramentas antes voltadas para o entretenimento, como as oferecidas pelo Google e o ChatGPT, agora são exploradas por criminosos para aplicar fraudes sofisticadas.

    “A mesma tecnologia que é usada pra gente rir também pode ser usada por um fraudador para atacar o sistema financeiro”, afirma Davi Reis.

    A capacidade de replicar rostos e criar vídeos falsos extremamente realistas coloca em risco os métodos tradicionais de autenticação, incluindo sistemas de reconhecimento facial. A engenharia social se intensifica, permitindo que criminosos se passem por qualquer pessoa, ampliando o leque de golpes possíveis.

    A tecnologia como defesa contra si mesma

    Diante deste cenário desafiador, empresas de tecnologia estão investindo massivamente em soluções de segurança mais robustas. A prova de vida, tecnologia central da Unico, destaca-se nesse contexto. O sistema é projetado para verificar a autenticidade de uma pessoa em tempo real, garantindo que não se trata de uma imagem ou vídeo manipulado.

    A corrida armamentista entre fraudadores e defensores da segurança digital é uma constante. Davi Reis enfatiza que a solução para combater as ameaças criadas pela própria tecnologia reside em usar a tecnologia de forma inteligente.

    “Esse mundo de ficção científica chegou aqui para nós agora e a gente precisa da tecnologia exatamente para combater e controlar a tecnologia”, afirma Davi.

    Riscos além do setor financeiro

    Embora o setor financeiro seja um dos alvos mais evidentes, o uso de deepfakes transcende as fraudes bancárias. A capacidade de criar vídeos falsos convincentes pode abalar relações pessoais e sociais, enganando até mesmo familiares e amigos, o que demonstra a amplitude dos desafios impostos pela nova era digital.

  • O que é alfabetização em inteligência artificial e sua importância nas empresas

    O que é alfabetização em inteligência artificial e sua importância nas empresas

    A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma ferramenta presente no dia a dia de 88% das organizações. No entanto, a simples adoção da tecnologia não garante resultados. Muitas empresas enfrentam dificuldades em traduzir investimentos em IA em valor real, um desafio que se estende para além da infraestrutura e abrange a cultura corporativa, a liderança e a maturidade analítica das equipes. O conhecimento sobre como aplicar a IA de forma eficaz é o que define a alfabetização em inteligência artificial.

    A falta de compreensão sobre os fundamentos, limites e potencialidades da IA é um dos principais gargalos que impedem empresas de escalarem seus projetos. Com a rápida evolução tecnológica e a crescente demanda por habilidades digitais, como IA, big data e cibersegurança, o letramento digital se posiciona como uma das competências de crescimento mais acelerado. Este artigo explora o que é a alfabetização em IA e por que ela se tornou indispensável para o sucesso empresarial.

    Transformação da mentalidade organizacional

    A alfabetização em IA atua como um agente transformador na cultura empresarial. Ao desmistificar a tecnologia e torná-la mais acessível, ela combate a percepção da IA como uma “caixa-preta” inatingível. Quando lideranças compreendem os princípios básicos e as aplicações práticas da IA, o engajamento das equipes na jornada de inovação aumenta consideravelmente.

    Essa nova mentalidade estimula uma cultura de curiosidade e experimentação. Em vez de ver a IA como uma ameaça, líderes e colaboradores passam a enxergá-la como uma ferramenta de potencialização, abrindo caminho para a adoção mais consistente de novas soluções e processos.

    Desenvolvimento de maturidade analítica

    Organizações que investem em programas de AI Literacy desenvolvem uma capacidade aprimorada de coletar, interpretar e aplicar dados em suas decisões estratégicas. Esse amadurecimento analítico é fundamental para transformar a intuição em inteligência estratégica, baseada em evidências concretas.

    A defasagem no conhecimento sobre IA é um obstáculo significativo, com 3 a cada 5 líderes admitindo que suas empresas carecem desse entendimento. Programas estruturados de alfabetização em IA equipam as equipes com as habilidades necessárias para extrair insights valiosos dos dados, impulsionando um processo decisório mais eficiente e embasado.

    Fortalecimento da confiança decisória

    Com um domínio maior sobre as capacidades da IA, líderes tendem a tomar decisões mais informadas e seguras, apoiadas por dados e insights consistentes. Essa confiança se propaga pela organização, incentivando uma cultura onde a experimentação orientada prevalece sobre a hesitação diante da incerteza.

    Segundo Paulo Simon, Vice-presidente de Desenvolvimento de Negócios da Keyrus no Brasil, a alfabetização em IA não se trata apenas de treinamento técnico. Ela é um catalisador que eleva a maturidade analítica e a confiança na tomada de decisão, promovendo uma transformação organizacional completa.

    Espaço para inovação e aumento da curva de aprendizado

    A educação contextualizada, que traduz conceitos abstratos de IA para a realidade de cada setor com casos de uso concretos, é um pilar central. A criação de ambientes seguros para experimentação permite que as lideranças testem novas ferramentas sem comprometer as operações, acelerando significativamente a curva de aprendizado.

    O relatório The State of Data & AI Literacy 2025 destaca que copilotos de IA e ferramentas com raciocínio avançado são considerados importantes por grande parte dos líderes. Além disso, a demanda por profissionais com alto nível de letramento em IA é crescente, com 69% dos líderes dispostos a pagar salários mais altos por esses candidatos.

    Cultura de inovação sustentável

    Ambientes que priorizam a alfabetização em IA fomentam ciclos contínuos de aprendizado e inovação. A colaboração entre diferentes gerações, onde profissionais mais jovens trazem domínio tecnológico e executivos seniores oferecem visão estratégica, acelera essa jornada.

    Parcerias com universidades e centros de pesquisa mantêm os programas de alfabetização atualizados, garantindo acesso a conhecimento de ponta e às tendências mais recentes do mercado. A integração dessas estratégias resulta em uma cultura de inovação sustentável, impulsionando as empresas para a liderança na era digital.

    Como implementar a alfabetização em IA

    A implementação eficaz de programas de AI Literacy exige uma abordagem integrada, que vá além de treinamentos técnicos. Paulo Simon, da Keyrus, aponta que as iniciativas mais bem-sucedidas tratam a alfabetização em IA como um programa abrangente de transformação organizacional.

    Estratégias complementares incluem programas de mentoria colaborativa e parcerias com instituições acadêmicas. O investimento do governo brasileiro no Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) até 2028, no valor de R$23 bilhões, sinaliza a urgência nacional dessa transformação.

    O impacto real da alfabetização em IA nos negócios

    Empresas que implementam programas de AI Literacy colhem resultados mensuráveis. A melhoria na tomada de decisão é um benefício concreto, com a redução do tempo entre insight e ação, criando uma vantagem competitiva sustentável. Paralelamente, observa-se a criação de uma verdadeira cultura de inovação.

    “O AI Literacy representa mais que capacitação técnica: é o catalisador que transforma organizações reativas em líderes proativos da era digital”, conclui Simon. As empresas que abraçarem essa jornada hoje moldarão o futuro de seus mercados.

  • IA responsável para saúde mental: especialistas definem caminhos

    IA responsável para saúde mental: especialistas definem caminhos

    IA responsável para saúde mental: especialistas definem caminhos

    A inteligência artificial (IA) avança rapidamente, prometendo transformar diversas áreas, inclusive a saúde mental. Contudo, a crescente interação dessas tecnologias com indivíduos em momentos de vulnerabilidade emocional exige um olhar atento para garantir que segurança, responsabilidade e bem-estar humano sejam prioridades. Em 29 de janeiro de 2026, mais de 30 especialistas internacionais nos campos da IA, saúde mental, ética e políticas públicas se reuniram em um workshop online para discutir justamente esses desafios.

    Organizado pelo Delft Digital Ethics Centre (DDEC) da Delft University of Technology (TU Delft), o evento, apoiado pela Organização Mundial da Saúde (OMS), buscou delinear um futuro mais seguro para a aplicação de IA no cuidado da saúde mental. A preocupação central reside no uso de ferramentas de IA generativa, que não foram desenvolvidas nem testadas especificamente para saúde mental, mas que estão sendo cada vez mais empregadas para suporte emocional, especialmente por jovens.

    Os riscos da IA generativa na saúde mental

    A Dra. Alain Labrique, diretora do Departamento de Dados, Saúde Digital, Análise e IA da OMS, destacou a urgência da situação: “À medida que a IA interage cada vez mais com as pessoas em momentos de vulnerabilidade emocional, nós, como OMS e partes interessadas, devemos garantir que esses sistemas sejam projetados e governados com segurança, responsabilidade e bem-estar humano em seu cerne.”

    O desafio é amplificado pela velocidade com que a IA generativa está sendo adotada, ultrapassando o investimento em pesquisa para compreender seus impactos na saúde mental. Sameer Pujari, líder de IA da OMS, ressaltou essa lacuna: “Estamos em um momento crítico. O ritmo de adoção da IA na vida cotidiana das pessoas superou em muito o investimento na compreensão de seu impacto na saúde mental. Fechar essa lacuna requer ação coordenada e recursos dedicados de ambos os setores, público e privado.”

    Recomendações cruciais para o futuro

    O workshop culminou em três recomendações principais para orientar o caminho a seguir:

    • Reconhecer o uso de IA generativa como uma questão de saúde pública mental, exigindo respostas proporcionais de governos, sistemas de saúde e indústria, abrangendo todas as soluções de IA, não apenas as voltadas para saúde mental.
    • Integrar a saúde mental nas avaliações de impacto e monitoramento de soluções de IA para compreender melhor seus efeitos nos determinantes da saúde, medidas clínicas de curto prazo e resultados de longo prazo, como a dependência emocional. Um participante enfatizou a necessidade de investimentos independentes para testar esses efeitos.
    • Co-desenvolver ferramentas de IA para suporte em saúde mental em colaboração com especialistas da área e pessoas com vivência direta, incluindo jovens. Essas ferramentas devem ser baseadas em evidências sólidas e adaptadas a fatores culturais, linguísticos e contextuais.

    Colaboração e Governança: Pilares para a IA Responsável

    A importância da colaboração interdisciplinar foi um ponto forte do debate. O Dr. Kenneth Carswell, do Departamento de Doenças Não Transmissíveis e Saúde Mental da OMS, acrescentou que minimizar os riscos e maximizar os benefícios da IA generativa em saúde mental exige a união de vozes: “Minimizar riscos da IA generativa para a saúde mental, ao mesmo tempo que se maximizam os benefícios, requer reunir as vozes daqueles mais afetados, expertise clínica e de pesquisa, governança e estruturas regulatórias, e dados para informar a compreensão. A OMS está comprometida em garantir que o bem-estar dos usuários permaneça no centro à medida que essas ferramentas evoluem.”

    A Dra. Caroline Figueroa, da TU Delft, sublinhou a necessidade urgente de consenso sobre frameworks de encaminhamento em crises e sistemas de responsabilização. O workshop também ilustrou como o mecanismo de Centros Colaboradores da OMS se tornou fundamental para a visão da organização em IA responsável na saúde, mobilizando expertise acadêmica e convocando diversas partes interessadas internacionais para gerar recomendações baseadas em evidências.

    Olhando para o futuro, a OMS está estabelecendo um Consórcio de Centros Colaboradores em IA para a Saúde, uma rede de instituições líderes em todas as seis regiões da OMS. O objetivo é apoiar os Estados Membros na adoção responsável da IA. Um encontro prévio com candidatos a membros do consórcio ocorreu em março de 2026, onde as instituições alinharam prioridades e definiram mecanismos iniciais de colaboração para construir a infraestrutura necessária à governança da IA em saúde, fundamentada em evidências, ética e nas necessidades de populações diversas globalmente.

  • Rússia busca amplos poderes para restringir ferramentas estrangeiras de IA

    Rússia busca amplos poderes para restringir ferramentas estrangeiras de IA

    Rússia busca amplos poderes para restringir ferramentas estrangeiras de IA

    A Rússia está propondo novas regras que podem resultar na proibição ou restrição de ferramentas de inteligência artificial (IA) estrangeiras em seu território. As propostas, divulgadas pelo Ministério para o Desenvolvimento Digital do país, concederiam ao governo amplos poderes para regular o setor, alinhando-o à estratégia de criar uma internet soberana, protegida de influências externas e alinhada aos valores russos.

    O objetivo declarado das novas regras é proteger os cidadãos de manipulações e algoritmos discriminatórios. Essa iniciativa, que surge em um momento de crescente controle estatal sobre a internet russa, também visa impulsionar o desenvolvimento de ferramentas de IA nacionais, como as desenvolvidas pelo banco estatal Sberbank e pelo grupo de tecnologia Yandex. As regulamentações devem entrar em vigor no próximo ano, após avaliações e aprovação governamental.

    Regulamentação e preocupações com dados

    As novas normas especificam que a operação de tecnologias de IA transfronteiriças pode ser proibida ou restringida. Uma das principais preocupações é a transferência de dados de cidadãos russos para o exterior. Segundo a agência de notícias estatal RIA, ferramentas estrangeiras como ChatGPT, Claude e Gemini, desenvolvidas por empresas americanas (OpenAI, Anthropic e Google, respectivamente), estariam sujeitas a essas regras por transmitirem dados de usuários, consultas e diálogos para fora da Rússia.

    Para cumprir as novas exigências, modelos de IA utilizados por mais de 500 mil pessoas diariamente precisariam armazenar informações de usuários russos em território nacional por um período de três anos. A fonte também indica que modelos de IA estrangeiros, como o Qwen ou DeepSeek da China, poderiam ser adaptados e operados em ambientes fechados e proprietários de organizações governamentais e empresas russas, garantindo que os dados processados permaneçam dentro da infraestrutura do país.

    O contexto da proposta remete à ambição russa de estabelecer uma internet soberana, um esforço que visa proteger o país de influências estrangeiras e manter a conformidade com o que o governo define como “valores espirituais e morais tradicionais russos”. A necessidade de tais medidas, conforme comunicado pelo Ministério para o Desenvolvimento Digital, é proteger a população de manipulações e algoritmos considerados discriminatórios.

    Empresas de tecnologia ocidentais já demonstraram em ocasiões anteriores relutância em acatar exigências semelhantes de armazenamento de dados local. A extensão dessas regras para o setor de IA reflete uma tendência de aprofundamento do controle estatal sobre o ambiente digital na Rússia, com implicações significativas para o acesso e uso de tecnologias de inteligência artificial no país.

  • Brasil se prepara para sua primeira eleição com IA, mas está pronto?

    Brasil se prepara para sua primeira eleição com IA, mas está pronto?

    Brasil se prepara para sua primeira eleição com IA, mas está pronto?

    O Brasil está prestes a vivenciar um marco em 2026: sua primeira eleição presidencial com a inteligência artificial (IA) desempenhando um papel proeminente. No entanto, a rapidez com que essas tecnologias evoluem levanta sérias dúvidas sobre a capacidade das instituições e da legislação atual em gerenciar os riscos associados, especialmente no que tange à desinformação e manipulação.

    Desde 2018, o país tem visto um aumento na manipulação de informações e campanhas de desinformação em períodos eleitorais. Em resposta, o Tribunal Superior Eleitoral (TSE) tem emitido resoluções para regular a publicidade online e o uso de tecnologias emergentes. Contudo, a ausência de um marco regulatório permanente para big techs e a rápida evolução da IA, como os modelos de linguagem grandes (LLMs), desafiam a eficácia dessas medidas.

    O avanço da IA e seus desafios eleitorais

    A popularização de ferramentas como o ChatGPT, lançadas em 2022, acelerou a preocupação com o uso de IA na disseminação de desinformação. Em 2024, uma resolução eleitoral brasileira incluiu pela primeira vez políticas relacionadas à IA generativa, exigindo a divulgação explícita de seu uso em anúncios políticos. Apesar disso, a eleição municipal foi marcada por desinformação gerada por LLMs, deepfakes e conteúdo político alterado.

    O cenário tecnológico evoluiu drasticamente nos últimos dois anos. O custo de execução de modelos de IA diminuiu, facilitando o desenvolvimento e a implantação de novas ferramentas. Lançamentos como Sora 2 e Nano Banana, que integram vídeo e imagens, e o avanço de agentes autônomos de IA, como Claude Code e GPT-5 agents, demonstram o ritmo acelerado dessa inovação.

    Brasil: um mercado ávido por tecnologia e seus riscos

    Os brasileiros são conhecidos por serem entusiastas e adotantes precoces de novas tecnologias. O país figura entre os três maiores em uso semanal do ChatGPT, com cerca de 140 milhões de mensagens trocadas diariamente. Essa receptividade, embora promissora para plataformas tecnológicas, também expõe a democracia a riscos, especialmente em períodos eleitorais críticos.

    Pesquisas indicam que chatbots de IA podem influenciar atitudes de eleitores por meio de conversas persuasivas. Além da capacidade de fornecer insights políticos, essas ferramentas apresentam riscos como outputs incorretos, alucinações e a rápida criação de conteúdo enganoso em larga escala e baixo custo.

    Novas regras e lacunas na regulamentação

    Diante da eleição presidencial de 2026, o TSE estabeleceu novas regras que incluem a divulgação obrigatória do uso de IA em publicidade política digital e um período de silêncio para conteúdo gerado por IA sobre candidatos. Há também uma responsabilidade ampliada das plataformas pela remoção de conteúdo não conforme.

    A resolução define “inteligência artificial” como “um sistema computacional desenvolvido com base em lógica, representação de conhecimento ou aprendizado de máquina, obtendo uma arquitetura que possibilite o uso de dados de entrada de máquinas ou humanos para, com graus variados de autonomia, produzir conteúdo sintético, previsões, recomendações ou decisões que atendam a um conjunto de objetivos pré-definidos e sejam capazes de influenciar ambientes virtuais ou reais”.

    No entanto, termos como “IA generativa”, “modelos de linguagem grandes” ou “chatbots” não são explicitamente definidos. A resolução tenta abranger sistemas de IA conversacional e plataformas de IA generativa, proibindo que provedores de serviços classifiquem, recomendem ou priorizem candidatos, expressem preferência eleitoral ou criem conteúdo audiovisual alterado.

    Desafios persistentes e o futuro da governança de IA

    Apesar de o TSE atualizar suas normas a cada dois anos, a janela para a regulamentação da IA é estreita, deixando lacunas críticas. A resolução atual não abrange ameaças de dispositivos vestíveis, como óculos inteligentes, nem o papel de companheiros de IA em conversas privadas. Além disso, não aborda o uso de agentes de IA por atores mal-intencionados ou o papel de “mini-techs” que oferecem serviços de IA com origens difíceis de rastrear.

    A decisão final sobre a resolução recai sobre um pequeno grupo de juízes do Supremo Tribunal Federal, que acumulam responsabilidades eleitorais e de regulação tecnológica. Essa sobreposição de funções e a limitada expertise técnica levantam questões sobre a capacidade do TSE de acompanhar a complexidade da IA.

    O modelo brasileiro de governança tecnológica tende a ser reativo e pontual. Na ausência de um quadro regulatório abrangente, o TSE se tornou o principal órgão regulador de IA no Brasil, mas sua atuação é limitada ao contexto eleitoral, deixando amplas questões de governança sem solução.

    O projeto de lei mais amplo para regulamentação da IA no Brasil (PL 2338/2023) está estagnado na câmara legislativa. Apesar dos apelos por urgência, a pressão da indústria de tecnologia tem dificultado o progresso. Essa falta de legislação nacional tem sobrecarregado o TSE, forçando-o a criar regulamentos complexos em um momento de crescente desenvolvimento e riscos da IA.

  • A inteligência artificial vai substituir os pós-graduandos?

    A inteligência artificial vai substituir os pós-graduandos?

    A inteligência artificial vai substituir os pós-graduandos?

    A crescente capacidade da inteligência artificial (IA) tem gerado um debate acalorado sobre seu impacto em diversas profissões, e a pesquisa acadêmica não é exceção. Um questionamento pertinente que surge é: a IA será capaz de substituir os pós-graduandos em suas funções? Levantamentos recentes indicam que cientistas, tanto experientes quanto iniciantes, já utilizam a IA com frequência para otimizar tarefas e acelerar a produção científica, antecipando uma ampla aceitação dessas ferramentas em um futuro próximo.

    Embora muitos vejam a IA como uma aliada poderosa na pesquisa, capaz de aumentar a produtividade em um ambiente onde “publique ou pereça” é a norma, a ideia de substituição levanta preocupações significativas. Especialmente para os estudantes de pós-graduação, que formam a espinha dorsal de muitas investigações científicas, o avanço da IA pode significar uma mudança drástica em seu papel e valor no ecossistema da pesquisa.

    Uso atual e percepções da inteligência artificial na pesquisa

    Um levantamento da editora acadêmica internacional Wiley, com cerca de 5 mil pesquisadores de 70 países, revela que a maioria considera a IA importante para a pesquisa e publicação. Surpreendentemente, metade dos respondentes acredita que modelos generativos já superam humanos em tarefas cruciais como resumir resultados, detectar erros de escrita e plágio, e organizar referências.

    A expectativa geral é de rápida adoção. Tarefas como redação de documentação científica e identificação de colaboradores são vistas como áreas de aceitação iminente: 57% dos entrevistados preveem isso em menos de dois anos. Adaptação de comentários de revisores, otimização de alocação de recursos e recomendações para revisão por pares também são apontados para adoção em prazos curtos.

    Apesar do otimismo, o uso cotidiano da IA na pesquisa ainda é relativamente limitado. Dos primeiros respondentes, apenas 45% já haviam utilizado ferramentas de IA, concentrando-se em traduções, revisões linguísticas e edição de manuscritos – tarefas consideradas menos inovadoras.

    O debate sobre o valor do pós-graduando frente à IA

    A discussão sobre a relevância dos pós-graduandos ganha força com reflexões como a de Ariel Rosenfeld, cientista que questionou em um artigo: “Por que eu posso ‘contratar’ IA em vez de um estudante de pós-graduação?”. Ele argumenta que a IA, embora não seja um parceiro intelectual extraordinário, executa competências de forma imediata, sem exigir adaptação, reuniões ou suporte emocional.

    Rosenfeld reconhece que esse pensamento desconcertante não implica que os pesquisadores em nível de pós-graduação não têm valor; no longo prazo, são inestimáveis. No entanto, ele levanta a preocupação de que os estudantes passem a atuar apenas como intermediários entre a ideia bruta e o resultado gerado pela IA.

    Por outro lado, muitos pós-graduandos contestam essa visão. A coleta, preparação e tratamento de dados, etapas fundamentais e muitas vezes esperadas pelos orientadores, são atividades que demandam um profundo entendimento e julgamento humano, algo que a IA, em muitas áreas, ainda não consegue replicar.

    A formação de novos pesquisadores também é um ponto crucial. Posições de mestrado e doutorado são vistas como essenciais para que novas gerações demonstrem seu valor e aprendam a fazer pesquisa, um processo que vai além da escrita e publicação, incluindo estudo aprofundado e avaliação crítica do trabalho alheio.

    O futuro da pesquisa com e sem a inteligência artificial

    O uso da IA na pesquisa, quando acompanhado de senso crítico, é visto por muitos como benéfico, especialmente para tarefas mecânicas e repetitivas. Ferramentas que auxiliam na elaboração de scripts para análises, revisão de gramática e sintaxe, e clareza na comunicação podem poupar tempo e esforço valiosos.

    No entanto, é imperativo que o pesquisador compreenda a lógica por trás das sugestões da IA e valide os resultados obtidos. A inteligência artificial pode ser uma ferramenta poderosa para acelerar o processo científico, mas o julgamento, a interpretação e a inovação continuam a depender da mente humana. A substituição completa dos pós-graduandos é um cenário distante, mas a adaptação e a redefinição de seus papéis frente às novas tecnologias são uma realidade cada vez mais presente.

    João Lucas da Silva, mestre em Ciências Biológicas pela Universidade Federal do Pampa e doutorando na mesma instituição, reflete sobre a importância de novas mentes trazerem novas ideias. A interação e a sobreposição de perspectivas entre orientandos e orientadores são essenciais para a emergência de resultados inesperados e inovadores, algo que a sobreposição de uma única mente consigo mesma, como a da IA, não pode replicar.

    Em suma, a IA não é vista como uma ameaça de substituição total, mas sim como uma ferramenta que pode aprimorar o trabalho científico. A responsabilidade pelo desenvolvimento da ciência, especialmente no Brasil, recai em grande parte sobre os pós-graduandos. O desafio reside em utilizar a IA de forma ética e eficaz, garantindo que ela sirva como um complemento e não como um substituto para o intelecto e a criatividade humana.

  • Brasil e Japão trocam experiências nos setores de telecomunicações, inteligência artificial e infraestrutura digital

    Brasil e Japão trocam experiências nos setores de telecomunicações, inteligência artificial e infraestrutura digital

    Brasil e Japão intensificam colaboração em tecnologias de ponta

    Representantes do Ministério das Comunicações do Brasil participaram do II Diálogo Brasil-Japão sobre Tecnologias da Informação e Comunicação, realizado em Tóquio. O encontro, que ocorreu entre 17 e 19 de março de 2026, evidenciou a forte relação histórica entre as nações e as vastas oportunidades de cooperação futura no campo das telecomunicações, inteligência artificial e infraestrutura digital. A delegação brasileira, composta por autoridades como a secretária-executiva Sônia Faustino e representantes da Anatel e dos Correios, buscou identificar desafios comuns e oportunidades para parcerias estratégicas.

    As discussões centrais giraram em torno de como enfrentar desafios semelhantes e capitalizar oportunidades únicas para o avanço conjunto. A tecnologia Open RAN emergiu como um ponto crucial no debate sobre telecomunicações. Essa abordagem, que utiliza interfaces abertas para desagregar hardware e software, promete aumentar a competitividade, reduzir custos, fortalecer a segurança da cadeia de suprimentos e impulsionar a inovação no setor.

    Infraestruturas digitais para a economia do futuro

    O papel das infraestruturas digitais, incluindo data centers, cabos submarinos e redes avançadas, como alicerce para o desenvolvimento da inteligência artificial e da economia digital, também foi um tópico central. Iniciativas brasileiras como o Programa Norte Conectado foram apresentadas como exemplo de compromisso com a inclusão digital sustentável. Em contrapartida, a experiência japonesa em planejamento e infraestrutura madura ofereceu referências valiosas.

    A transmissão de energia sem fio (WPT) foi outro tema abordado, com potencial para transformar o ecossistema da Internet das Coisas (IoT), especialmente em aplicações industriais e urbanas. A cooperação internacional e a construção de padrões globais, inclusive no âmbito da União Internacional de Telecomunicações (UIT), foram destacadas como fundamentais nesse avanço.

    Avanços na radiodifusão e desafios no setor postal

    No âmbito da radiodifusão, a conversa focou na TV 3.0. Essa nova geração de televisão, com recursos como alta definição, interatividade, áudio imersivo e integração com a internet, reforça o papel social da radiodifusão, especialmente em situações de emergência e na prestação de serviços públicos. “A TV 3.0 revigorará a radiodifusão, e a cooperação com o Japão e a padronização internacional são fundamentais para melhorar o sistema brasileiro. Não apenas uma nova TV, mas uma nova forma de interagir com a TV, lembrando que toda tecnologia tem responsabilidade social”, afirmou Sônia Faustino.

    O diálogo sobre o setor postal revelou desafios globais compartilhados: a queda no volume de correspondências físicas e o crescimento expressivo do comércio eletrônico. A necessidade de sustentabilidade econômica e ambiental nesse setor foi amplamente discutida. As experiências japonesas em inovação, automação e diversificação de serviços foram apontadas como importantes lições para o Brasil, que busca modernizar seu marco regulatório e garantir a universalização dos serviços com eficiência.

    Visitas técnicas a gigantes da tecnologia

    A comitiva brasileira aproveitou a oportunidade para realizar visitas técnicas a empresas de destaque no mercado, como Sony, OREX e Toshiba. Essas visitas tiveram como objetivo a identificação e concretização de soluções de alta tecnologia que moldarão o futuro da infraestrutura digital e da logística nos próximos anos.