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  • O impacto das ferramentas de busca por inteligência artificial no jornalismo

    O impacto das ferramentas de busca por inteligência artificial no jornalismo

    A inteligência artificial (IA) tornou-se um dilema urgente no jornalismo global. Enquanto a tecnologia já integra o cotidiano de muitos, seja na imprensa ou fora dela, a popularização de ferramentas generativas introduz novas e complexas questões. Em 2026, com quase metade dos brasileiros acessando a internet utilizando recursos como ChatGPT e Gemini, o debate sobre o impacto contínuo da IA na forma de fazer jornalismo é mais relevante do que nunca.

    No entanto, essa mesma tecnologia que apoia a produção técnica e agiliza processos nas redações, como visto em veículos como Estadão e Folha de S.Paulo com seus comitês de IA, também levanta sérias preocupações. Ferramentas de busca baseadas em IA generativa, como o AI Overviews do Google, já contribuem para uma redução significativa no tráfego direcionado a sites de notícias, impactando diretamente a distribuição e monetização do conteúdo jornalístico.

    A inteligência artificial no cotidiano das redações

    Apesar de o debate sobre a IA no jornalismo ser frequentemente discutido em um futuro hipotético, a realidade é que ela já está firmemente estabelecida. Veículos de comunicação, como o Estadão e a Folha de S.Paulo, implementaram comitês e códigos de conduta para nortear o uso da inteligência artificial. A transparência sobre essa utilização foi explorada em um artigo da pesquisadora Kalianny Bezerra, doutora em Jornalismo pelo PPGJOR/UFSC e integrante do objETHOS.

    É inegável que a tecnologia tem sido uma aliada na produção técnica, encurtando processos, evitando retrabalho e facilitando o refinamento de dados. Muitas redações estabeleceram setores de análise de informações, onde jornalistas programadores desenvolvem recursos específicos para agilizar a apuração de fatos e mapear pautas potenciais.

    Desafios na distribuição e monetização de notícias

    A democratização do acesso à informação é vital. Contudo, a popularização das ferramentas de busca com IA generativa introduz uma nova camada de complexidade para o jornalismo. Um estudo da empresa Authoritas revelou que o recurso AI Overviews do Google tem gerado uma redução de 20,6% no tráfego direcionado a sites de notícias. Isso ocorre porque um número crescente de pessoas realiza suas pesquisas diretamente por meio dessas ferramentas, que sintetizam informações sem exigir o acesso aos links de origem.

    O impacto dessa prática gerou uma mobilização importante. O estudo completo foi submetido ao Conselho Administrativo de Defesa Econômica (Cade) pelas organizações Foxglove, Artigo 19 e Instituto de Defesa de Consumidores (Idec), em conjunto com o Centro de Tecnologia e Sociedade da FGV Direito Rio. Desde 2019, o Cade conduz um inquérito administrativo que investiga possíveis infrações e abuso de posição dominante por parte do Google nos sistemas de busca online.

    Em junho de 2025, o julgamento do caso foi interrompido após um pedido de vista do conselheiro Diogo Thompson, e uma consulta pública para coleta de novas informações foi aberta, encerrando-se em setembro de 2025. Até a publicação original deste artigo no Observatório da Imprensa, não foram identificadas atualizações sobre o andamento do processo no site oficial do Cade. Além de não divulgar os critérios de seleção de dados, o Google também tem capturado informações jornalísticas — incluindo texto, fotografias e vídeos — sem a devida autorização dos autores.

    Paralelamente, veículos da imprensa hegemônica, como Estadão, CNN, Fox News e Le Monde, estão firmando acordos com gigantes da tecnologia, como Google e Meta, para fornecer conteúdo para seus assistentes de inteligência artificial. Isso destaca a complexa relação entre as big techs e as empresas de mídia em um cenário de rápida mudança.

    A vulnerabilidade do conteúdo jornalístico e o risco da desinformação

    A questão não se resume apenas a como a IA altera a distribuição e seleção de respostas aos usuários. Uma pesquisa intitulada “The Protocol Gap”, realizada pelo Journalism Relay Project, Momentum e International Fund for Public Interest Media (IFPIM), utilizando dados do Atlas da Notícia, revelou um dado alarmante: 93% dos sites de notícias no Brasil não protegem seus dados dos mecanismos de busca por IA.

    Essa fragilidade não apenas permite que os conteúdos sejam disponibilizados sem retorno financeiro aos autores, mas também contribui para que as ferramentas mimetizem a linguagem e o formato dos textos jornalísticos. Ao permitir que sistemas de inteligência artificial emulem práticas jornalísticas, empresas de tecnologia abrem um vasto espaço para a ampliação da circulação de conteúdos falsos, especialmente em um contexto onde o público tende a consumir informações cada vez mais fragmentadas e superficiais.

    Soma-se a isso a presença de vieses nos próprios mecanismos de busca, que podem limitar a pluralidade e a diversidade de perspectivas. É igualmente comum que os resultados apontem informações erradas ou descontextualizadas. Nesse cenário de incertezas, cresce a preocupação de que a desinformação seja potencializada, inclusive com o aval de grandes empresas, conforme destacado por Caroline dos Passos, jornalista, mestranda em Jornalismo pelo PPGJor/UFSC e pesquisadora do objETHOS.

    Considerações finais sobre o jornalismo e a inteligência artificial

    O impacto das ferramentas de busca por inteligência artificial no jornalismo em 2026 é, sem dúvida, multifacetado. Embora ofereça eficiências operacionais e de produção, a ameaça à sustentabilidade financeira dos veículos de notícias, a captação de conteúdo sem autorização e o risco elevado de proliferação de desinformação são desafios prementes. A necessidade de transparência, proteção de dados e modelos de remuneração justos para o conteúdo jornalístico é mais urgente do que nunca, à medida que a imprensa busca manter sua relevância e confiabilidade em um ecossistema digital em constante evolução.

  • Como se preparar para a nova era da Inteligência Artificial no setor de seguros e nos planos de saúde pet

    Como se preparar para a nova era da Inteligência Artificial no setor de seguros e nos planos de saúde pet

    A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista e se estabeleceu como um dos principais motores de transformação no ambiente corporativo. Para o setor de seguros e, em especial, para os planos de saúde pet, essa tecnologia representa uma oportunidade ímpar de aprimoramento de processos, tomada de decisões e, consequentemente, de uma experiência mais satisfatória para o cliente. Empresas como a APet já estão atentas a essa movimentação.

    A chave para entender o papel da IA no mercado atual é encará-la não como uma substituta da inteligência humana, mas sim como uma poderosa extensão de suas capacidades. Luiz Gênova, CEO da APet, destaca que a tecnologia deve ser integrada de forma estratégica aos negócios para ampliar o que já é feito, melhorar processos, dar suporte a decisões complexas e, assim, oferecer uma experiência cada vez mais encantadora aos responsáveis por pets.

    IA no setor de seguros: uma realidade consolidada

    O setor de seguros já abraça a Inteligência Artificial em suas operações. Uma pesquisa da Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg) revela que 80% das seguradoras brasileiras já utilizam soluções de IA, com as demais em fase de implementação. As áreas mais beneficiadas são atendimento ao consumidor, operações e tecnologia da informação.

    O principal objetivo com a adoção da IA é o aumento da produtividade. Contudo, os ganhos se estendem à melhoria da experiência do cliente, automação de processos e redução de custos. O levantamento da CNseg aponta que o maior desafio para a implementação da tecnologia é a integração com sistemas legados, dificuldade relatada por 69% das seguradoras.

    Organizações de todos os portes estão redesenhando processos e modelos de negócio com a IA. Essa transformação, que também impacta segmentos mais conservadores como o de seguros, representa uma mudança estrutural na forma como as empresas tomam decisões, desenvolvem produtos e se conectam com seus públicos. Preparar-se para essa era significa repensar a cultura organizacional, investir em dados e capacitar equipes.

    “A Inteligência Artificial deve ser vista como uma ferramenta de ampliação das capacidades humanas, não como substituta da inteligência, mas como sua extensão estratégica.” – Luiz Gênova, CEO da APet

    A transformação no mercado de planos de saúde pet impulsionada pela IA

    No mercado de planos de saúde pet, a Inteligência Artificial atua em diversas frentes, desde a análise cadastral até o acompanhamento pós-atendimento, criando um ciclo contínuo de cuidado e prevenção, semelhante ao da saúde suplementar humana.

    O diferencial competitivo para empresas de planos de saúde pet reside não apenas no preço, mas na inteligência aplicada ao cuidado, na previsibilidade financeira e na experiência digital oferecida ao tutor. Esse segmento, um dos que mais crescem no país, acompanha a mudança de comportamento dos consumidores, que buscam soluções completas de cuidado, prevenção e assistência financeira para seus animais.

    A IA se torna, assim, uma aliada estratégica para:

    • Análise preditiva de saúde animal: Cruzamento de dados clínicos para prever doenças e orientar programas preventivos.
    • Personalização de planos: Criação de ofertas sob medida com base no perfil do animal, histórico de uso e comportamento do tutor.
    • Gestão de risco: Precificação inteligente, modelagem de sinistralidade e prevenção de fraudes.
    • Atendimento automatizado e humanizado: Agentes virtuais capazes de orientar tutores 24 horas por dia.

    Luiz Gênova explica que na APet, a incorporação da IA faz parte de uma estratégia de inovação e eficiência. A empresa tem fortalecido a governança, a capacitação técnica e a padronização de serviços com rigor em compliance. A IA acelera a entrega de soluções customizadas, melhora a experiência do cliente e aumenta a eficiência operacional.

    Um exemplo prático dessa aplicação é o lançamento da NINA, agente virtual de atendimento via WhatsApp da APet, que visa agregar valor à experiência do tutor. A APet participará do CQCS Inovação 2026, evento que reunirá profissionais do setor de seguros para discutir aprendizado, negócios e inovação.

  • Deepfakes com IA: como criminosos exploram deficiências em esquemas lucrativos

    Deepfakes com IA: como criminosos exploram deficiências em esquemas lucrativos

    Deepfakes com IA: como criminosos exploram deficiências em esquemas lucrativos

    A inteligência artificial (IA) abriu novas fronteiras para a criatividade e inovação, mas também trouxe consigo ferramentas perigosas nas mãos erradas. Uma das aplicações mais alarmantes é o uso de deepfakes para explorar vulnerabilidades, com criminosos direcionando sua atenção para pessoas com deficiência em esquemas de monetização fraudulentos. Essa prática combina roubo de identidade com exploração discriminatória, criando um cenário digital sombrio.

    O método envolve a apropriação não autorizada de imagens de indivíduos, frequentemente obtidas de perfis públicos em redes sociais. Utilizando filtros de IA, características faciais são alteradas para criar a aparência de pessoas com deficiências específicas, como a síndrome de Down. Essas imagens manipuladas são sobrepostas a corpos de pessoas reais, resultando em personagens fictícios que simulam ter a deficiência. A pesquisa da Universidade de Cambridge aponta que essa exploração “retira dados das mulheres sem o seu consentimento e os usa para capitalizar a deficiência como forma de ganhar dinheiro”, afetando vítimas individuais e a comunidade com deficiência.

    O esquema de monetização por trás dos deepfakes

    A exploração de deepfakes maliciosos opera através de um sistema sofisticado de redirecionamento entre plataformas, aproveitando brechas nas políticas de moderação de conteúdo. O esquema funciona como um funil de conversão, começando em redes sociais como o Instagram e direcionando usuários para plataformas de conteúdo adulto pago, como o OnlyFans.

    Esses esquemas são coordenados por indivíduos descritos como “Geradores de IA do OnlyFans”, especializados na criação de influenciadores artificiais para promover conteúdo adulto. Um exemplo é Dorian, um “gerente” francês que compartilhava tutoriais sobre como criar e monetizar esses conteúdos em plataformas como YouTube e Telegram.

    A estratégia de monetização segue etapas bem definidas:

    • Criação de engajamento: Contas em redes sociais postam conteúdo sugestivo para atrair seguidores.
    • Redirecionamento: Usuários são direcionados para perfis pagos, como no OnlyFans.
    • Adaptação às políticas: Rostos são alterados ou ocultos nas plataformas finais para evitar detecção de violação de regras sobre deepfakes.
    • Exploração de nichos: Deficiências são tratadas como “mercados de nicho” lucrativos, explorando a falta de conteúdo específico ou a curiosidade predatória.

    Conforme explicado por Dorian, a IA permite “criar qualquer nicho sob demanda”, incluindo a geração instantânea de personagens que exploram deficiências, visando dominar “nichos pouco atendidos”.

    Impactos devastadores na comunidade com deficiência

    Os deepfakes que simulam deficiências, como a síndrome de Down, causam danos profundos que transcendem as vítimas individuais. Eles afetam toda a comunidade de pessoas com deficiência, perpetuando estereótipos prejudiciais e a objetificação de condições genéticas.

    Ativistas como Jeremy e Audrey, que possuem síndrome de Down, expressaram profunda preocupação com essa prática exploratória. “Acho que não está certo que eles tenham uma deficiência falsa”, declarou Audrey, enfatizando o orgulho que sentem por suas identidades únicas. Jeremy lamenta: “Estão fazendo isso por dinheiro. Por favor, parem com isso.” O sentimento de Audrey de “estar sendo usada” reflete como essa prática atinge a dignidade e a autorrepresentação da comunidade.

    Os impactos incluem:

    • Fetichização da deficiência: Uma condição médica transformada em objeto sexual.
    • Representação distorcida: Criação e disseminação de estereótipos negativos.
    • Apropriação de identidade: Uso não autorizado de imagens e identidades para obter lucro.
    • Normalização da exploração: Tratamento da deficiência como um “mercado” a ser explorado.

    A exploração cria uma “rede de exploração”, conforme descrito pela pesquisadora Eleanor Drage, que prejudica tanto indivíduos quanto a percepção social sobre pessoas com deficiência.

    A resposta (in)suficiente das plataformas digitais

    As plataformas digitais têm apresentado respostas inconsistentes e, muitas vezes, inadequadas ao problema dos deepfakes exploratórios. A dificuldade reside na rápida evolução tecnológica e nas brechas das políticas de moderação.

    No caso de Alice, uma jovem de 17 anos cuja imagem foi utilizada sem consentimento, sua denúncia inicial ao Instagram resultou em uma resposta automática alegando que não havia violação das normas, pois os deepfakes não eram explicitamente sexuais. A conta, que acumulou 25 mil seguidores, só foi removida após investigação jornalística.

    Após a intervenção da mídia, algumas ações foram tomadas:

    • YouTube: Cancelou canais associados a práticas enganosas.
    • Meta (Instagram): Removeu contas por personificação e promoção de serviços sexuais.
    • OnlyFans: Reafirmou suas políticas de verificação de identidade, embora o sistema não detecte o uso não autorizado de imagens de terceiros.

    A falha em remover a conta de Alice rapidamente demonstra que as ferramentas automatizadas são insuficientes para detectar formas sofisticadas de exploração que operam nas margens das políticas existentes.

    Como se proteger e combater os deepfakes maliciosos

    A proteção contra deepfakes maliciosos exige uma abordagem multifacetada, combinando vigilância pessoal, uso eficaz das ferramentas de denúncia e conscientização sobre os riscos inerentes à tecnologia.

    Estratégias de proteção individual incluem:

    • Monitoramento regular: Realizar buscas periódicas pelo próprio nome e imagem em diversas plataformas.
    • Configurações de privacidade: Restringir a visibilidade de conteúdos pessoais em perfis públicos.
    • Denúncias persistentes: Não desistir após respostas negativas ou automáticas das plataformas, buscando sempre os canais oficiais de denúncia.
    • Documentação: Manter registros detalhados de contas falsas, conteúdo manipulado e tentativas de contato.

    Para a comunidade em geral, a proteção envolve:

    • Educação sobre deepfakes: Aprender a identificar sinais de conteúdo manipulado.
    • Apoio às vítimas: Amplificar as denúncias e o alcance das pessoas afetadas.
    • Pressão por políticas mais rigorosas: Exigir das plataformas digitais um aprimoramento constante em seus sistemas de detecção e moderação.

    A intervenção de veículos de comunicação tem se mostrado uma ferramenta poderosa para expor e combater essas práticas, ressaltando a importância da transparência e da ação coordenada para mitigar os danos causados pelos deepfakes exploratórios.

  • Meta usará IA para ler conversas e direcionar anúncios a partir de dezembro de 2025

    Meta usará IA para ler conversas e direcionar anúncios a partir de dezembro de 2025

    Meta vai usar IA para ler conversas e exibir anúncios

    A partir de 16 de dezembro de 2025, a Meta implementará uma mudança significativa em suas políticas de privacidade. A empresa passará a utilizar as conversas com a inteligência artificial, o Meta AI, como um novo sinal para personalizar anúncios e recomendações de conteúdo nas plataformas como Facebook e Instagram. Essa nova abordagem transforma interações com a IA, seja por texto ou voz, em dados valiosos para o direcionamento publicitário.

    O funcionamento é direto: ao conversar sobre temas de interesse, como viagens, esportes ou hobbies, essas discussões influenciarão o conteúdo exibido nos feeds dos usuários. Por exemplo, conversas sobre trilhas podem gerar anúncios de equipamentos de caminhada, enquanto discussões sobre esportes podem levar a sugestões de grupos relacionados. Essa integração abrange Facebook, Instagram e, em certos casos, WhatsApp, unificando o ecossistema de dados comportamentais da Meta.

    Como funcionam as novas regras de personalização

    Qualquer interação com o Meta AI, seja por texto ou voz, será interpretada como um novo sinal para a personalização, de forma semelhante a curtir uma página ou interagir com uma publicação. Todo o conteúdo dessas conversas poderá ser utilizado para adaptar os anúncios e recomendações. A própria Meta exemplifica essa dinâmica: conversas sobre trilhas de montanha podem gerar anúncios de botas de caminhada; discussões sobre esportes podem resultar em publicações de grupos relacionados; e interesses em hobbies podem influenciar reels de amigos com conteúdo similar. Essa integração cria um ecossistema unificado de dados comportamentais.

    Quais dados serão coletados das suas interações

    A Meta estabeleceu um sistema abrangente que captura praticamente qualquer assunto mencionado nas interações com o Meta AI. O escopo da coleta inclui todas as formas de comunicação com a IA:

    • Conversas por texto em todas as plataformas integradas.
    • Interações por voz quando o recurso de áudio é utilizado.
    • Tópicos de interesse mencionados durante as conversas.
    • Preferências implícitas demonstradas através do diálogo.

    O alcance da coleta depende das configurações do Accounts Center. Usuários com contas integradas terão suas interações somadas em um único perfil de dados. Para usuários com WhatsApp não vinculado ao mesmo centro de contas do Facebook ou Instagram, as conversas no mensageiro permanecem isoladas, não sendo aproveitadas para personalização em outras plataformas. A empresa assegura que o microfone só é ativado com permissão expressa e durante o uso específico de recursos que exigem áudio, sempre com um indicador luminoso.

    Temas excluídos da coleta de dados

    A Meta estabeleceu categorias específicas de proteção que ficam completamente fora do sistema de coleta para direcionamento publicitário, reconhecendo a sensibilidade de determinados tópicos. Os temas protegidos pela política incluem:

    • Religião e crenças espirituais.
    • Orientação sexual e identidade de gênero.
    • Política e posicionamentos ideológicos.
    • Saúde e condições médicas.
    • Origem étnica e questões raciais.
    • Crenças filosóficas e sistemas de valores.
    • Filiação sindical e ativismo trabalhista.

    Fora essas exceções, praticamente qualquer outro assunto mencionado em interações com o Meta AI poderá influenciar anúncios e conteúdos exibidos. Essa abordagem busca equilibrar a personalização publicitária com responsabilidade social, evitando a exploração comercial de tópicos sensíveis.

    Ferramentas de controle e configurações de privacidade

    Embora não haja uma opção de opt-out completa, a Meta oferece ferramentas para ajustar o uso dos dados e o conteúdo recebido. As principais ferramentas de controle incluem:

    • Ads Preferences: Permite ajustar preferências de exibição publicitária.
    • Controles de feed: Ferramentas para personalizar o conteúdo exibido.
    • Accounts Center: Configurações que determinam quais plataformas compartilham dados.
    • Indicadores de privacidade: Sinais visuais quando o microfone está ativo.

    O Accounts Center é crucial. Usuários podem escolher manter suas contas separadas, limitando o compartilhamento de dados. A empresa iniciará a comunicação sobre essas mudanças em 7 de outubro de 2025, enviando avisos por notificações e e-mail, dando tempo para que os usuários ajustem suas configurações antes da implementação em dezembro.

    Impactos da nova política na privacidade digital

    A decisão da Meta representa um divisor de águas no debate sobre privacidade digital, estabelecendo um novo paradigma sobre como conversas com inteligência artificial podem ser monetizadas. Essa mudança traz benefícios, como feeds mais personalizados, mas também preocupações com a expansão da coleta de dados conversacionais privados. Com mais de 1 bilhão de pessoas utilizando recursos de IA da Meta mensalmente, essa política afetará uma parcela substancial da população digital global.

    Diferentemente de curtidas ou compartilhamentos públicos, conversas com IA frequentemente contêm reflexões pessoais e pensamentos espontâneos. A ausência de uma opção de opt-out completa sinaliza uma priorização da personalização e receita publicitária sobre o controle total do usuário sobre seus dados conversacionais.

  • ChatGPT 5.2: Saiba tudo sobre o novo modelo da OpenAI

    ChatGPT 5.2: Saiba tudo sobre o novo modelo da OpenAI

    ChatGPT 5.2: Saiba tudo sobre o novo modelo da OpenAI

    O ChatGPT 5.2 chegou para redefinir a aplicação da inteligência artificial no trabalho profissional. Embora uma atualização numérica discreta, este novo modelo da OpenAI introduz melhorias significativas em produtividade, organização, raciocínio prolongado e na execução de tarefas complexas. A grande novidade é que a OpenAI estruturou o ChatGPT 5.2 como uma família de modelos, permitindo ao usuário escolher entre opções focadas em velocidade, profundidade analítica ou desempenho máximo.

    Com versões como ChatGPT 5.2 Instant, ChatGPT 5.2 Thinking e ChatGPT 5.2 Pro, a escolha do modelo mais adequado para cada tipo de tarefa torna-se uma realidade. Este artigo detalha o que é o ChatGPT 5.2, suas principais evoluções, como ele impacta o dia a dia profissional e qual versão se alinha melhor aos seus objetivos.

    O que é o ChatGPT 5.2

    O ChatGPT 5.2 é a mais recente inovação da OpenAI, projetado especificamente para o trabalho intelectual estruturado. Ele foca na automação de tarefas complexas e no uso contínuo em projetos de longa duração, atuando como um assistente capaz de compreender objetivos, planejar etapas e executar instruções com alta precisão.

    Na prática, suas aplicações incluem:

    • Criação e análise de planilhas avançadas.
    • Desenvolvimento de apresentações profissionais completas.
    • Escrita, revisão e estruturação de código.
    • Interpretação de imagens, gráficos e interfaces.
    • Execução de projetos com múltiplas etapas encadeadas.

    Uma característica marcante é a manutenção da coerência em interações prolongadas, algo crucial para tarefas que exigem continuidade e memória.

    Por que o ChatGPT 5.2 foi criado

    O desenvolvimento do ChatGPT 5.2 teve como norte o valor econômico mensurável. A OpenAI priorizou a redução de retrabalho, a aceleração de entregas e a melhoria da qualidade em tarefas profissionais, indo além da criatividade ou respostas extensas. Dados indicam que usuários corporativos já experimentam economias de tempo diárias em atividades repetitivas e analíticas.

    Ele foi concebido como um colaborador digital, e não apenas um chatbot. Esse lançamento também reforça a posição da OpenAI em um mercado cada vez mais competitivo, respondendo à evolução de outros modelos de IA focados em raciocínio, engenharia de software e agentes autônomos.

    Principais melhorias do ChatGPT 5.2

    Desempenho em tarefas de trabalho baseadas em conhecimento

    O ChatGPT 5.2 demonstra um desempenho superior em benchmarks focados em atividades laborais reais. Em testes como o GDP Val, que avalia tarefas em 44 ocupações, o modelo iguala ou supera especialistas humanos em muitas comparações. Isso se traduz em maior consistência na execução de relatórios, planejamentos, análises e documentação.

    A capacidade de entender instruções longas foi aprimorada, minimizando erros comuns observados em versões anteriores.

    Planilhas mais organizadas e confiáveis

    A criação de planilhas é uma área com evolução clara. O ChatGPT 5.2 agora:

    • Estrutura tabelas de forma lógica.
    • Aplica fórmulas com precisão.
    • Organiza dados com hierarquia clara.
    • Evita cálculos incorretos.

    O resultado são planilhas prontas para uso em ferramentas como Excel ou Google Sheets, demandando menos ajustes manuais.

    Apresentações com estrutura profissional

    Na elaboração de apresentações, o modelo evoluiu notavelmente:

    • Organiza slides com narrativa coesa.
    • Distribui melhor textos e elementos visuais.
    • Inclui notas explicativas para o apresentador.
    • Mantém coerência visual entre os slides.

    A exportação direta para ferramentas populares agiliza o processo de preparação e revisão.

    Codificação e engenharia de software

    A programação também se beneficia. Em testes como o SWE Bench Pro, o ChatGPT 5.2 supera a versão 5.1 em:

    • Geração de código mais legível e organizado.
    • Menor incidência de erros lógicos.
    • Melhor compreensão de projetos extensos.
    • Capacidade de criar aplicações funcionais com prompts limitados.

    Desenvolvedores podem criar jogos, interfaces interativas e aplicações com menos iterações.

    Raciocínio prolongado e memória de longo alcance

    Uma melhoria crucial é o tratamento de grandes volumes de informação. Testado com janelas de até 256 mil tokens, o ChatGPT 5.2 mantém alta precisão na recuperação de dados. Em testes como o de “agulha no palheiro”, ele localiza informações em vastos conjuntos de texto com significativamente mais acurácia que a versão anterior.

    Isso o torna ideal para:

    • Análise de contratos extensos.
    • Revisão de documentação técnica longa.
    • Pesquisa em grandes bases textuais.
    • Projetos que exigem memória contínua.

    As versões do ChatGPT 5.2

    A família ChatGPT 5.2 foi dividida em modelos para atender diferentes necessidades, equilibrando custo, velocidade e profundidade analítica.

    ChatGPT 5.2 Instant

    Prioriza respostas rápidas e baixa latência. É indicado para tarefas operacionais e interações frequentes, como atendimento ao cliente automatizado, chatbots em tempo real e suporte interno rápido. Embora não se aprofunde tanto no raciocínio, mantém coerência e precisão para tarefas diretas, com custo operacional menor via API.

    ChatGPT 5.2 Thinking

    Foca em análise detalhada e planejamento. Dedica mais tempo ao processamento para respostas mais elaboradas em tarefas complexas. É ideal para planejamento estratégico, análises comparativas, estruturação de projetos longos e criação de relatórios aprofundados. Usuários de planos Plus e superiores têm acesso a este modo.

    ChatGPT 5.2 Pro

    Representa o nível mais alto de desempenho. Disponível em planos avançados, oferece resultados superiores em benchmarks profissionais e máxima consistência em tarefas críticas. É indicado para engenharia de software avançada, automação de fluxos empresariais e aplicações que exigem máxima precisão. Seu custo via API é mais elevado, sendo mais adequado para usos estratégicos de alto valor.

    Comparação entre ChatGPT 5.2 Instant, Thinking e Pro

    A escolha do modelo ideal depende do objetivo da tarefa:

    • Instant: Prioriza velocidade e custo, ideal para alto volume de interações.
    • Thinking: Equilibra profundidade analítica e desempenho, para tarefas complexas.
    • Pro: Máxima capacidade para projetos críticos e uso corporativo avançado.

    Empresas e profissionais podem combinar essas versões em seus fluxos de trabalho, maximizando o retorno de cada modelo.

    Disponibilidade e limites de uso

    O ChatGPT 5.2 está disponível nos planos gratuitos e pagos do ChatGPT, com limites de mensagens por plano. Usuários Plus, Pro, Business e Enterprise têm maior acesso aos modos avançados. A integração via API também é possível, com custos variando conforme a versão escolhida, sendo o Pro o mais caro.

    É recomendável avaliar o volume de chamadas e o tipo de tarefa para otimizar o uso e os custos.

    Considerações finais

    O ChatGPT 5.2 representa um avanço significativo na aplicação da IA ao trabalho profissional. Com versões adaptadas para diferentes necessidades, desde respostas rápidas a projetos complexos, o modelo se ajusta sem comprometer a qualidade. A escolha acertada entre Instant, Thinking e Pro transforma o ChatGPT 5.2 em um aliado direto da produtividade, capaz de otimizar tempo, organizar informações e executar tarefas com alta consistência.

  • Anthropic revela como ferramentas de IA estão remodelando ciclos de desenvolvimento de produtos

    Anthropic revela como ferramentas de IA estão remodelando ciclos de desenvolvimento de produtos

    Anthropic revela como ferramentas de IA estão remodelando ciclos de desenvolvimento de produtos

    A inteligência artificial está provocando uma transformação profunda nas metodologias de desenvolvimento de produtos. Segundo Cat Wu, Head of Product para Claude Code na Anthropic, os modelos de IA em constante e rápida evolução estão forçando equipes de produto a abandonar os roteiros tradicionais em favor de ciclos de experimentação acelerada. O cerne da mudança reside na imprevisibilidade do progresso da IA: o que é tecnologicamente viável no início de um projeto pode não ser mais ao final.

    Essa dinâmica é ilustrada por dados impressionantes. Pesquisas da METR, citadas por Wu, indicam que o modelo Opus 4.6 consegue agora realizar tarefas de software que levariam cerca de 12 horas para um humano. Isso representa um salto de aproximadamente 41 vezes em capacidade comparado ao Sonnet 3.5, que há apenas 16 meses lidava com tarefas de 21 minutos. Essa evolução exponencial exige uma nova mentalidade na gestão de produtos.

    O fim do modelo tradicional

    Tradicionalmente, gerentes de produto coletavam requisitos detalhados no início, definindo um roteiro rígido a ser executado ao longo de meses. No entanto, com a IA, as restrições de projeto podem desaparecer no meio do ciclo de desenvolvimento. Wu descreve essa situação metaforicamente como “construir sobre um terreno que está subindo sob seus pés”.

    Em resposta, a equipe da Anthropic abandonou completamente os roteiros de longo prazo. Eles adotaram uma abordagem de “missões secundárias” (side quests), que consistem em experimentos curtos e auto-dirigidos. Nessas missões, qualquer membro da equipe – engenheiros, designers ou gerentes de produto – pode prototipar ideias em poucas horas. Vários recursos populares da Anthropic, como Claude Code on Desktop, a ferramenta AskUserQuestion e listas de tarefas, surgiram dessa forma, como experimentos informais em vez de itens planejados em um roteiro.

    Fluxo de trabalho com três ferramentas de IA

    O fluxo de trabalho diário de Wu agora integra três produtos de IA distintos. O Claude.ai é utilizado para pensamento estratégico e respostas rápidas. O Claude Code foca na construção de protótipos e avaliações técnicas. Já o Cowork gerencia tarefas diversas, como e-mails, listas de afazeres, apresentações, pesquisas no Slack e reservas de viagem.

    Essa nova realidade não é exclusiva da Anthropic. Outros profissionais da área relatam padrões semelhantes. Bihan Jiang, Director of Product na Decagon, observou que tarefas que antes levavam semanas para serem apresentadas aos clientes agora são concluídas em “algumas horas”. Kai Xin Tai, da Datadog, descreveu a mudança como um movimento “de definir a certeza antecipadamente para acelerar a descoberta”.

    Mudanças práticas para equipes de produto

    Wu delineou quatro mudanças concretas adotadas por sua equipe:

    • Prototipar antes de documentar: Após escrever uma especificação, envie-a para o Claude Code para ver o resultado. Um protótipo, mesmo que rascunhado, altera fundamentalmente a discussão. Em um caso, um protótipo gerado por IA para uma especificação de plugins quase estava pronto para produção.
    • Revisitar funcionalidades a cada lançamento de modelo: O Claude Code com Chrome, por exemplo, surgiu da necessidade dos usuários de copiar manualmente instruções entre ferramentas. Essa solução improvisada funcionou tão bem que se tornou um recurso integrado.
    • Otimizar primeiro pela capacidade, depois pelo custo: Incentive o uso de mais tokens do que o estimado inicialmente durante a prototipagem. Os custos podem ser otimizados posteriormente, à medida que modelos mais baratos acompanham o desenvolvimento.
    • Manter implementações simples: Soluções complexas para contornar limitações de modelos se tornam obsoletas rapidamente. A Anthropic, por exemplo, reduziu em 20% a necessidade de prompts complexos apenas com a introdução do Opus 4.6.

    Implicações para equipes de produto de IA

    O gerenciamento de produtos de IA emergiu como uma disciplina distinta, exigindo tanto as habilidades tradicionais de um PM quanto um profundo entendimento técnico das capacidades dos modelos. Com regulamentações como o GDPR e novos frameworks de governança de IA adicionando camadas de conformidade, o papel tornou-se mais complexo, mesmo com o aumento do poder das ferramentas.

    A mensagem central de Wu para seus colegas é clara: acompanhe simultaneamente duas frentes – como a IA está mudando seu fluxo de trabalho e como ela está alterando o que é possível em seu produto. As equipes que conseguirem gerenciar essa dualidade não serão pegas de surpresa por saltos inesperados de capacidade.

    Para equipes de software corporativo que monitoram os custos e prazos do desenvolvimento de IA, as implicações são significativas. Se os ciclos de prototipagem podem ser comprimidos de semanas para horas, as vantagens competitivas baseadas na velocidade de execução podem se dissipar mais rapidamente do que o esperado. A agilidade e a capacidade de adaptação rápida se tornam, mais do que nunca, os pilares do sucesso no desenvolvimento de produtos na era da inteligência artificial.

  • Ferramentas de IA aproveitam turbulência do conflito no Irã: Ações de energia sob pressão, SaaS surge como refúgio seguro

    Ferramentas de IA aproveitam turbulência do conflito no Irã: Ações de energia sob pressão, SaaS surge como refúgio seguro

    Conflito no Irã: IA e mercados em transformação

    A escalada da situação no Irã direcionou a atenção global de forma expressiva, com buscas online relacionadas ao conflito superando outros temas em alta, conforme dados do Google Trends. Desde o início das hostilidades em 28 de fevereiro de 2026, as discussões sobre o Oriente Médio dominaram o cenário digital, indicando uma mudança significativa no foco público e de mercado.

    Essa alteração de sentimento resultou em consequências financeiras imediatas. O aumento dos riscos geopolíticos levou a uma queda de 3,01% nos mercados globais em fevereiro de 2026. A preocupação com potenciais interrupções no fornecimento de petróleo introduziu volatilidade nas ações de energia, à medida que investidores reagem à crise em evolução. As ferramentas de inteligência artificial, no entanto, demonstraram sua capacidade de navegar e até lucrar com essa turbulência, gerando retornos positivos para alguns investidores.

    Ações de energia em destaque e o avanço do trading com IA

    O petróleo tornou-se o centro da crise no Irã. Com o conflito entrando em sua terceira semana, o preço do barril de Brent ultrapassou os US$ 119, impulsionado pelo temor de novos ataques à infraestrutura energética. Autoridades do setor alertam que uma paralisação completa das exportações do Golfo poderia elevar os preços a US$ 150 por barril, um cenário que já está sendo precificado pelas estratégias dos traders.

    Essa volatilidade acentuada é visível nas ações de grandes produtoras de petróleo, como Exxon Mobil (XOM), Chevron (CVX) e ConocoPhillips (COP), que experimentaram flutuações significativas. Enquanto investidores tradicionais podem considerar essas oscilações desafiadoras, as estratégias de trading impulsionadas por IA prosperaram, transformando o caos do mercado em oportunidade. Um relatório indicou que agentes de IA geraram retornos de +5,64% para investidores de varejo, explorando a volatilidade em ações de energia.

    A velocidade é a chave. Com as manchetes mudando rapidamente, os traders dependem cada vez mais da IA para processar informações e reagir com agilidade. Especialistas relatam ganhos de eficiência, resumindo desenvolvimentos complexos em segundos. Longe de substituir o julgamento humano, as ferramentas de IA o aprimoram, conferindo aos traders uma vantagem temporal crucial.

    Pausa na narrativa da IA em meio à instabilidade geopolítica

    A crise no Irã, contudo, desviou temporariamente o foco das preocupações sobre inteligência artificial. Anteriormente, receios sobre a perda de empregos e a disrupção econômica impulsionada pela IA pesavam sobre as ações de software e tecnologia. No entanto, com a guerra dominando as manchetes, essas ansiedades recuaram.

    Essa mudança se reflete em rotações de mercado. Investidores buscaram refúgio em empresas de software com fluxo de caixa positivo, como Oracle, Workday e Intuit, que agora apresentam ganhos. A lógica é clara: durante períodos de instabilidade geopolítica, as receitas previsíveis das empresas de SaaS (Software como Serviço) oferecem um porto seguro.

    Essa é uma rotação tática, focada em riscos de curto prazo e geopolíticos, e não uma mudança fundamental nas perspectivas de crescimento a longo prazo. A narrativa subjacente da IA permanece e pode retornar ao centro das atenções caso a situação no Irã se estabilize.

    Principais catalisadores e o que os investidores devem monitorar

    Os mercados estão atualmente posicionados entre dois potenciais pontos de inflexão. O primeiro é geopolítico: qualquer sinal de desescalada no Oriente Médio pode reverter rapidamente o sentimento de aversão ao risco. Um cessar-fogo crível ou um avanço diplomático provavelmente reduziriam os preços do petróleo, aliviariam as preocupações com a inflação e impulsionariam as ações.

    Por outro lado, a continuação das hostilidades ou uma escalada maior poderiam elevar o petróleo para a marca de US$ 150 o barril, intensificando a pressão do mercado. O segundo catalisador é a análise de dados econômicos. O relatório de empregos de fevereiro adicionou pressão de venda, mas o próximo grande teste serão os futuros índices de inflação.

    Observam-se também discussões entre os EUA e o G7 sobre a liberação de reservas de petróleo; uma liberação coordenada poderia ajudar a conter os preços e mitigar a inflação. Finalmente, a narrativa da IA pode retornar. Se as tensões no Oriente Médio diminuírem, a atenção pode rapidamente voltar para os riscos econômicos de longo prazo associados à IA, como as advertências sobre o impacto da tecnologia no consumo e nas receitas corporativas.

  • Inteligência Artificial ajuda magistrados a identificar ações abusivas e repetitivas

    Inteligência Artificial ajuda magistrados a identificar ações abusivas e repetitivas

    Magistrados em Mato Grosso agora contam com um poderoso aliado na luta contra a sobrecarga do Judiciário: a ferramenta Berna, uma inteligência artificial capaz de identificar ações judiciais repetitivas ou potencialmente abusivas. A solução, apresentada durante o webinário “Conecta: Conheça a Berna”, promovido pelo Programa Justiça 4.0 do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), visa agilizar a tramitação processual e acelerar o tempo de resposta à população.

    A iniciativa, desenvolvida pelo Tribunal de Justiça de Goiás (TJGO) e disponibilizada nacionalmente em dezembro de 2025, representa um avanço significativo na modernização do sistema de Justiça. Ao automatizar o reconhecimento de demandas em massa e identificar práticas de litigância abusiva, a Berna contribui para a redução de sobrecarga e a garantia de uma prestação jurisdicional mais eficiente e acessível a todos.

    Como a inteligência artificial funciona

    A Berna opera por meio da análise de documentos processuais, realizando a “clusterização” para agrupar processos com características semelhantes. Essa identificação se baseia em elementos textuais cruciais, como a causa de pedir e a tese jurídica defendida. O objetivo é formar conjuntos de ações que compartilham similaridades, permitindo aos magistrados uma visão mais clara e embasada.

    Entre as funcionalidades destacadas estão a busca por demandas repetitivas ou abusivas, a emissão de certidões sobre processos similares e a disponibilização de painéis estatísticos detalhados. A plataforma já reúne milhões de processos agrupados, oferecendo uma rica base de dados para a visualização de tendências e a tomada de decisões informadas.

    Funcionalidades e acesso à ferramenta

    A inteligência artificial permite a análise aprofundada de dados em um ambiente nacional, possibilitando investigações em diversos segmentos da Justiça. O painel da Berna pode ser filtrado por tribunal, partes envolvidas ou número de inscrição profissional de advogados, ampliando significativamente o potencial de identificação de padrões processuais específicos.

    Atualmente, o acesso à Berna é restrito a magistrados cadastrados no sistema corporativo do CNJ, mediante login na Plataforma Digital do Poder Judiciário (PDPJ), sem necessidade de cadastros adicionais ou instalações. Há planos em estudo para expandir o acesso ao corpo técnico auxiliar dos tribunais, uma medida que demandará cautela para preservar a qualidade e o desempenho do sistema.

    Supervisão humana e impacto prático

    Apesar da precisão da ferramenta, o juiz auxiliar da Presidência do TJGO, Gustavo Assis Garcia, enfatiza a importância da supervisão humana. Conforme a Resolução nº 615 do CNJ, os resultados gerados pela IA devem sempre passar por validação de magistrados ou servidores. Essa garantia assegura que a tecnologia atue como um suporte, sem substituir o discernimento humano.

    Um exemplo prático ilustra a utilidade da Berna: em casos onde diversos passageiros entram com ações judiciais semelhantes após o cancelamento de um voo, a ferramenta identifica rapidamente esse conjunto de processos. Isso facilita a análise, contribui para decisões mais uniformes e acelera a resolução das demandas, otimizando o trabalho do Judiciário e beneficiando diretamente os cidadãos.

  • Territórios Digitais: Inteligência Artificial para Transformação Social em 2026

    Territórios Digitais: Inteligência Artificial para Transformação Social em 2026

    Territórios digitais: inteligência artificial para transformação social

    A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se integrar ao cotidiano, apresentando um potencial imenso para moldar a sociedade. Contudo, sem uma abordagem crítica, essa revolução tecnológica corre o risco de acentuar desigualdades preexistentes. Neste cenário, surge a discussão sobre como a IA pode ser uma ferramenta para a transformação social, especialmente em comunidades periféricas.

    Um percurso formativo, inspirado em referenciais como Paulo Freire e István Mészáros, propõe articular tecnologia, cultura e território como pilares inseparáveis da emancipação humana. A ideia central é compreender criticamente os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), reconhecendo tanto suas limitações quanto seus vastos potenciais.

    Compreendendo os modelos de linguagem de grande escala (LLMs)

    Os LLMs representam um avanço significativo no campo da IA, capazes de processar e gerar linguagem humana com uma complexidade impressionante. Essas ferramentas abrem novas avenidas para a criação de conteúdo, o acesso à informação e a automação de tarefas.

    No entanto, é fundamental analisar o impacto desses modelos sob uma ótica crítica. A proposta é capacitar indivíduos, especialmente aqueles de territórios periféricos, para que utilizem essas tecnologias de forma responsável e produtiva, alinhada às suas realidades e necessidades específicas.

    Integração entre academia, comunidade e tecnologia

    A construção de um processo educativo inclusivo e transformador exige a colaboração entre diferentes setores da sociedade. A integração entre academia, comunidade e especialistas em tecnologia é crucial para desenvolver soluções de IA que verdadeiramente promovam o impacto social.

    Essa articulação garante que o território seja o guia dos conteúdos, das práticas pedagógicas e dos resultados alcançados. Ao orientar o desenvolvimento tecnológico pelas demandas locais, a IA se torna uma aliada na busca por emancipação e equidade.

    “A revolução da inteligência artificial já alcança o cotidiano, mas, sem consciência crítica, tende a ampliar desigualdades.”

    A iniciativa, que conta com a participação de especialistas como Juan Ernesto Sepúlveda Alonso, economista com foco em sistemas inteligentes e IA para sustentabilidade; Rita Damasceno, produtora cultural com experiência em docência; e Victor Cappa, desenvolvedor de software e artista que explora tecnologias imersivas, visa demonstrar como a IA pode ser direcionada para o bem comum.

  • Bill Gates prevê três profissões que sobreviverão e não poderão ser substituídas pela Inteligência Artificial

    Bill Gates prevê três profissões que sobreviverão e não poderão ser substituídas pela Inteligência Artificial

    Bill Gates prevê três profissões imunes à IA

    Em meio a discussões sobre o futuro do trabalho e o avanço da inteligência artificial (IA), Bill Gates, uma figura proeminente no mundo da tecnologia, oferece uma perspectiva que vai além do cenário apocalíptico de substituição total. Ao contrário do que muitos temem, Gates sugere que a IA atuará mais como uma ferramenta de aprimoramento do que como um substituto para a mente humana. Ele enfatiza que o fator humano, com sua capacidade única de criatividade, empatia e bom senso, continuará sendo central nas atividades profissionais.

    A inteligência artificial, conforme as observações de Gates, é uma aliada poderosa, capaz de processar vastos volumes de dados e identificar padrões em velocidades impressionantes. No entanto, a formulação de ideias genuinamente originais, a interpretação de contextos complexos e a tomada de decisões que envolvem considerações éticas e sociais ainda dependem intrinsecamente de profissionais bem preparados. O ritmo dessa evolução tecnológica, ressalta Gates, é influenciado por fatores como o nível educacional de uma nação, sua infraestrutura tecnológica e as políticas de qualificação profissional.

    A automação e o impacto nas tarefas diárias

    Bill Gates tem destacado que a automação está transformando principalmente as tarefas repetitivas e previsíveis. Processos administrativos, atendimentos de primeiro nível e certas funções de escritório já estão sendo executados por softwares inteligentes, alterando rotinas em empresas de todos os portes. Paralelamente, atividades que demandam pesquisa aprofundada, visão estratégica de longo prazo e um contato humano mais íntimo mostram-se menos suscetíveis à substituição completa. Mesmo com a automação, a supervisão humana permanece crucial para a correção de erros, a mitigação de vieses e o alinhamento das decisões das máquinas com princípios éticos e regulatórios.

    “A tecnologia é apenas uma ferramenta. No fim, as pessoas são quem fazem a diferença.”

    Profissões com maior resiliência à inteligência artificial

    Ao abordar as profissões com maior proteção contra a substituição pela IA, Bill Gates aponta para áreas como biologia, energia e programação. Essas disciplinas combinam conhecimento técnico especializado, um alto grau de criatividade e uma necessidade constante de adaptação, características difíceis de serem replicadas por algoritmos em sua totalidade.

    Biólogos e cientistas da vida

    Profissionais desta área utilizam a IA como um suporte para analisar dados complexos, mas o julgamento humano e a capacidade de investigação permanecem no centro do desenvolvimento de novas terapias, vacinas e abordagens inovadoras para a saúde.

    Especialistas em energia

    A gestão de sistemas energéticos envolve lidar com realidades locais, regulamentações específicas e impactos sociais. A busca por soluções sob medida exige uma compreensão profunda e contextualizada que vai além da capacidade atual da IA.

    Programadores

    Embora a programação seja uma área diretamente ligada à tecnologia, os programadores de alto nível se dedicam à definição de requisitos complexos, à garantia de segurança, à arquitetura de sistemas e à colaboração em equipes multidisciplinares. Essa atuação, que exige comunicação eficaz e um entendimento profundo de negócios e pessoas, torna a profissão menos suscetível à automação completa.

    Outras atividades predominantemente humanas

    Gates também menciona que áreas como o esporte profissional e o entretenimento ao vivo tendem a manter seu caráter essencialmente humano. A conexão emocional com atletas e a experiência de eventos culturais ao vivo são aspectos difíceis de serem replicados por máquinas.

    • Criadores de conteúdo que mantêm uma relação direta com seu público, utilizando a IA como ferramenta de apoio.
    • Artistas que injetam emoções e experiências pessoais em suas obras, criando conexões únicas.
    • Educadores que adaptam o ensino ao ritmo, às dúvidas e ao contexto individual de cada aluno.

    O futuro do trabalho: colaboração entre humanos e IA

    A inteligência artificial não significa o fim dos empregos, mas sim uma profunda transformação no mercado de trabalho. Tarefas rotineiras serão automatizadas, abrindo espaço para novas funções, como especialistas em treinamento de modelos de IA, curadoria de dados e ética algorítmica. O futuro aponta para uma colaboração simbiótica entre humanos e IA, um modelo que já se observa em setores como saúde, direito e educação.

    Para navegar nesta transição, Bill Gates reforça a importância da educação continuada e do desenvolvimento de habilidades socioemocionais. Governos, empresas e instituições de ensino têm um papel fundamental em oferecer formação ao longo da vida, garantindo que os profissionais possam se adaptar às novas demandas e prosperar em um cenário profissional em constante evolução.