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Tag: adoção de tecnologia

  • Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    A inteligência artificial (IA) já é uma realidade consolidada em hospitais, clínicas e em toda a cadeia produtiva da saúde. Sistemas generativos e outras aplicações de IA estão moldando atividades centrais como o cuidado ao paciente, a gestão de recursos e a inovação. No Brasil, essa rápida adoção ocorre em um cenário de altíssima densidade regulatória, onde a IA precisa navegar por um emaranhado de leis, normas sanitárias, resoluções de conselhos profissionais e diretrizes éticas.

    A complexidade se intensifica com a atuação de autoridades como a Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD), o Ministério Público e o Judiciário, que possuem competências transversais sobre o tema. Recentemente, a edição da Resolução 2.454/2026 do Conselho Federal de Medicina (CFM), em fevereiro, exemplifica essa dinâmica, ao estabelecer parâmetros para o uso da tecnologia na prática médica antes mesmo da consolidação de um marco legal geral sobre IA, como o previsto no Projeto de Lei nº 2.338/2023.

    O cenário regulatório brasileiro para a IA na saúde

    A saúde é um setor naturalmente estruturado por uma vasta gama de normas. A introdução da IA nesse ambiente significa que os agentes do setor – hospitais, profissionais, operadoras de planos de saúde, healthtechs, patrocinadores de pesquisa e fornecedores de tecnologia – agora operam sob uma camada normativa adicional. Isso impacta diretamente contratos, fluxos internos, o desenho de produtos, protocolos assistenciais, programas de treinamento e a governança corporativa.

    A conformidade torna-se, portanto, uma tarefa mais sofisticada. O uso de IA na medicina exige uma leitura integrada entre a regulação sanitária, as leis de proteção de dados (como a LGPD), a ética profissional, a responsabilidade civil e os modelos de governança institucional. Cada aplicação, desde decisões clínicas assistidas por tecnologia até sistemas de triagem, priorização de atendimento e ferramentas de suporte ao paciente, precisa ser avaliada sob essas múltiplas perspectivas.

    Fragmentação e previsibilidade regulatória

    Um dos riscos mais significativos nesse cenário é a potencial consolidação de um regime fragmentado de governança da IA em saúde. A multiplicação de normas específicas por setor pode levar à divergência de conceitos sobre o que constitui risco, quais os níveis adequados de supervisão humana, como garantir transparência e auditoria, e quem deve ser responsabilizado em caso de falhas. Essa fragmentação tende a reduzir a previsibilidade regulatória, um fator crucial para a inovação e o investimento no setor.

    A fiscalização também se torna mais distribuída. É possível a atuação simultânea de conselhos profissionais, a ANPD, órgãos sanitários, o Ministério Público, órgãos de controle e o Judiciário. Essa multiplicidade de atores pode gerar incertezas sobre quais regras e quais autoridades devem ser consultadas em cada situação.

    Governança de IA como dever organizacional

    A inteligência artificial em saúde impõe a necessidade de uma governança organizacional autônoma. A ausência de critérios formais para a seleção, validação, monitoramento e revisão das ferramentas de IA utilizadas pode ser interpretada como uma falha grave de governança. A preparação para essa nova realidade deve começar pelo mapeamento completo das ferramentas de IA já em uso, mesmo aquelas incorporadas a softwares de terceiros.

    Em seguida, é essencial classificar essas aplicações com base em sua finalidade, grau de autonomia, impacto nas decisões clínicas ou operacionais e o volume de dados sensíveis envolvidos. A revisão de contratos, políticas internas, fluxos de validação, mecanismos de supervisão humana, critérios de documentação e protocolos de resposta a incidentes são passos igualmente recomendáveis.

    A construção de uma governança de IA eficaz na saúde requer a colaboração entre áreas como o jurídico, compliance, privacidade de dados, corpo médico, pesquisa, qualidade, tecnologia e a alta liderança executiva. A regulação da IA na saúde já deixou o plano teórico e exige agora a construção de uma governança tecnológica consistente, operacionalmente viável e institucionalmente coordenada.

  • Inteligência artificial e experiência conversacional dominam a agenda de tecnologia para 2026

    Inteligência artificial e experiência conversacional dominam a agenda de tecnologia para 2026

    Inteligência artificial e experiência conversacional dominam a agenda de tecnologia para 2026

    O ano de 2026 consolida a transição da automação para a autonomia no cenário tecnológico. A inteligência artificial (IA) e a experiência conversacional emergem como as principais prioridades para os líderes de tecnologia, conforme revela o relatório Leadership Lens, da BRQ Digital Solutions. A integração da IA em todas as operações de negócio, desde produtos digitais até a infraestrutura, torna-se uma exigência estratégica para impulsionar resultados tangíveis.

    O estudo mapeia as prioridades de CIOs e CTOs, evidenciando a necessidade de investir em áreas que combinam eficiência operacional, autonomia e governança. A consolidação da IA não é mais uma opção, mas um fator determinante para liderar a próxima era digital. Empresas que souberem aliar eficiência e propósito na aplicação da IA estarão à frente.

    UX Conversacional e Zero UI: o fim das interfaces visíveis

    A evolução da User Experience (UX) aponta para a UX Conversacional, uma nova fase focada em interações digitais centradas na inteligência humana e artificial. Interfaces inteligentes, copilots e assistentes generativos se tornam o novo padrão, com a premissa de que a melhor interface é aquela que é invisível e resolve o problema do cliente de forma eficaz.

    Esse movimento redefine o design, introduzindo o conceito de Zero UI. A interface gráfica dá lugar a experiências mais naturais, que utilizam voz, gestos e contexto. O futuro do bom design é, portanto, invisível, mas profundamente humano, capaz de reduzir fricções e ampliar a acessibilidade.

    Agentic AI: a engenharia digital autônoma

    A próxima fronteira tecnológica para os executivos é a Agentic AI for Development. Em 2026, o desenvolvimento de software será impulsionado por ecossistemas de agentes inteligentes que colaboram para planejar, executar e validar tarefas. O futuro do desenvolvimento será marcado pela orquestração humana de centenas desses agentes.

    A escassez de talentos, a complexidade dos sistemas e a necessidade de modernizar operações em escala impulsionam a adoção de agentes inteligentes. Plataformas AI-Native e Autonomous Analytics permitem que desenvolvimento e dados se tornem autogerenciáveis. A aplicação de IA generativa aos metadados da plataforma, como logs e eventos, transforma a observabilidade em autonomia real.

    Nessa nova dinâmica, o papel do profissional muda de executor para arquiteto do sistema, definindo objetivos e supervisionando fluxos. A IA atua como força operacional, enquanto os humanos garantem a direção estratégica e a governança. A autonomia se concretiza quando os pipelines deixam de falhar silenciosamente e passam a ser observados, corrigidos e evoluídos pela própria plataforma.

    Governança, ética e confiabilidade: a base da IA madura

    Com a IA cada vez mais presente em decisões críticas, a garantia de transparência e responsabilidade torna-se fundamental. Em 2026, a governança de IA deixará de ser uma recomendação para se tornar uma exigência estratégica. A verdadeira inovação reside não apenas no que a IA pode fazer, mas no que ela deve fazer.

    A maturidade tecnológica de 2026 será construída sobre três pilares: governança de modelo (controle sobre dados e parâmetros), governança de decisão (rastreabilidade e explicabilidade das ações) e governança de impacto (monitoramento de riscos e efeitos sociais, ambientais e reputacionais).

    Para se preparar, as empresas devem mapear modelos e agentes, capacitar equipes em ética e IA, incorporar governança em seus objetivos e adotar frameworks de transparência. Cada decisão de IA precisará ser explicável, auditável e ter um propósito humano.

    Conforme a BRQ Digital Solutions aponta, a consolidação da inteligência artificial em todas as camadas do negócio marca a transição definitiva da automação para a autonomia. A IA e a experiência conversacional não são mais tendências futuras, mas sim a realidade que definirá o sucesso empresarial em 2026.

  • Apple Cancela Vision Pro e Foca em Óculos Inteligentes IA

    Apple Cancela Vision Pro e Foca em Óculos Inteligentes IA

    Apple abandona Vision Pro para focar em óculos inteligentes com IA

    A Apple encerrou os planos de reformulação do seu headset Vision Pro. A empresa está redirecionando completamente sua estratégia para o desenvolvimento de óculos inteligentes com IA, buscando competir diretamente com a linha Ray-Ban da Meta. Segundo um relatório da Bloomberg, o trabalho em uma versão mais leve e barata do Vision Pro, prevista para 2027, foi interrompido.

    As equipes foram realocadas para acelerar o desenvolvimento de múltiplos designs de óculos inteligentes. Esta mudança representa uma virada radical na abordagem da Apple para dispositivos vestíveis (wearables).

    Vision Pro enfrenta desafios e abre espaço para nova estratégia

    O Vision Pro, lançado em 2023 com grande expectativa, encontrou sérios obstáculos no mercado. Seu preço elevado limitou a adoção, o design pesado comprometeu o conforto, e a aceitação geral do público foi baixa. Esses fatores levaram a Apple a reconhecer que o mercado de headsets VR/AR ainda não está maduro para produtos premium.

    A empresa agora aposta em óculos inteligentes mais leves e acessíveis, seguindo o sucesso demonstrado pela Meta com seus Ray-Ban inteligentes. Essa mudança também reflete a crescente importância da IA pessoal em dispositivos vestíveis, onde a praticidade e portabilidade superam recursos visuais avançados.

    Novos óculos inteligentes da Apple: detalhes e cronograma

    A Apple está desenvolvendo duas versões de óculos inteligentes. A primeira, prevista para 2027, funcionará como um acessório conectado ao iPhone, sem tela própria. Este modelo focará em:

    • Controles por voz como interface principal, com uma versão atualizada do Siri.
    • Recursos de IA aprimorados.
    • Alto-falantes integrados para feedback de áudio.
    • Câmeras para captura e processamento visual.
    • Monitoramento de saúde através de sensores especializados.

    Uma segunda versão, com cronograma mais ambicioso, incluirá uma tela integrada, visando competir diretamente com os óculos Display da Meta. A integração com a reformulação do Siri será crucial, pois a interação por voz será o método primário de controle.

    Apple vs. Meta Ray-Ban no mercado de wearables

    A Meta já possui uma vantagem no mercado de óculos inteligentes com sua linha Ray-Ban. A empresa expandiu seu portfólio com modelos como Ray-Ban Gen 2, óculos Display e a Neural Band. Mark Zuckerberg considera os óculos o “fator de forma ideal” para IA pessoal, e os números de mercado parecem validar essa visão, com a Meta encontrando um encaixe entre produto e mercado (product-market fit) através de designs familiares e funcionalidades práticas.

    A Apple, por outro lado, enfrenta desafios, especialmente em relação às limitações do Siri comparado aos assistentes da concorrência. A empresa precisa resolver essas deficiências para ser um player sério no espaço de wearables com IA. Enquanto a Meta já coleta feedback real de usuários, a Apple ainda está na fase de desenvolvimento, o que representa uma desvantagem competitiva.

    Impacto da mudança de estratégia da Apple no setor de IA

    A decisão da Apple de abandonar o Vision Pro e focar em óculos inteligentes sinaliza uma mudança na percepção da indústria sobre o futuro dos dispositivos de IA pessoal. Isso valida a abordagem da Meta de que óculos inteligentes são mais viáveis que headsets complexos para adoção massiva.

    A Apple está essencialmente admitindo que o mercado de VR/AR premium ainda não está pronto. O movimento intensifica a corrida pela IA wearable, um setor que promete ser o próximo grande campo de batalha entre as gigantes da tecnologia. Podemos esperar:

    • Aceleração da inovação em óculos inteligentes.
    • Redução de preços devido à concorrência.
    • Maior investimento em IA conversacional.
    • Desenvolvimento de novos casos de uso para wearables inteligentes.

    Essa mudança demonstra que a praticidade supera a sofisticação técnica na adoção pelo consumidor. Dispositivos que se integram naturalmente ao dia a dia têm maior chance de sucesso.

    Cronograma e expectativas para 2027

    A Apple estabeleceu 2027 como meta para o lançamento de sua primeira geração de óculos inteligentes. O cronograma de desenvolvimento inclui duas fases:

    1. Primeira fase (2027): Óculos conectados ao iPhone, sem tela própria.
    2. Segunda fase (data não especificada): Versão com display integrado.

    Este cronograma de três anos é considerado agressivo, dada a necessidade de superar desafios técnicos, especialmente a reformulação do Siri. As expectativas para 2027 incluem integração perfeita com o ecossistema Apple, qualidade de construção premium e recursos de privacidade avançados. O sucesso dependerá da capacidade da Apple de entregar uma experiência de IA superior através do Siri, aprendendo com a evolução dos produtos da Meta.

  • TRE-GO conquista 3º lugar no 6º Prêmio Conexão Inova com projeto de inteligência artificial contra a desinformação

    TRE-GO conquista 3º lugar no 6º Prêmio Conexão Inova com projeto de inteligência artificial contra a desinformação

    TRE-GO conquista 3º lugar no 6º Prêmio Conexão Inova com projeto de inteligência artificial contra a desinformação

    O Tribunal Regional Eleitoral de Goiás (TRE-GO) alcançou a 3ª posição no 6º Prêmio Conexão Inova, um reconhecimento de relevância no cenário de inovação pública. A conquista se deu com o projeto GuaIA – Tecnologia de Inteligência Artificial para Combate à Desinformação no Processo Eleitoral, que foi selecionado na categoria “Inteligência Artificial e outras Tecnologias Emergentes e Disruptivas”.

    Este prêmio destaca a capacidade do TRE-GO em desenvolver e implementar soluções tecnológicas avançadas para um dos maiores desafios da democracia contemporânea: a disseminação de informações falsas. O projeto GuaIA demonstra um compromisso com a integridade e a credibilidade do processo eleitoral.

    O que é o projeto GuaIA?

    O GuaIA é uma iniciativa pioneira do TRE-GO, desenvolvida em colaboração com o Instituto de Informática da Universidade Federal de Goiás (INF/UFG). A ferramenta foi concebida especificamente para combater a propagação de conteúdos falsos e manipulados, incluindo fake news e deepfakes, que representam uma ameaça direta à confiança no sistema eleitoral.

    Como a inteligência artificial combate a desinformação

    Lançada em agosto de 2024, a ferramenta GuaIA emprega inteligência artificial para analisar rigorosamente conteúdos veiculados em diversas plataformas, como sites, redes sociais, vídeos e áudios. O sistema funciona cruzando informações em rede e atribui uma pontuação de 0 a 100, indicando o grau de veracidade das publicações analisadas.

    Essa abordagem analítica e baseada em dados fortalece significativamente a capacidade de identificação e combate à desinformação, oferecendo um importante suporte técnico para a proteção da integridade das eleições. A iniciativa se consolida como um instrumento fundamental para a proteção da integridade das eleições e para o fortalecimento da confiança da sociedade no processo democrático.

    Convergência 2026 e a Inovação Pública

    O 6º Prêmio Conexão Inova foi concedido durante o evento Convergência 2026 – Inovação Pública, realizado em Goiânia entre os dias 11 e 13 de março. O encontro reuniu iniciativas inovadoras do setor público, focando na modernização da gestão e no aprimoramento dos serviços prestados à população. O evento é uma realização da Rede Conexão Inovação Pública, em parceria com o Governo do Estado de Goiás.

    A parceria envolveu secretarias estaduais importantes, como a de Ciência, Tecnologia e Inovação (SECTI), a de Governo (SGG) e a de Administração (SEAD), reforçando o compromisso do estado com uma gestão pública moderna, orientada por resultados e focada em inovações tecnológicas como o projeto GuaIA.

  • Monogpt da Monoflow mira gargalo silencioso na adoção de IA na Coreia

    Monogpt da Monoflow mira gargalo silencioso na adoção de IA na Coreia

    Monogpt da Monoflow mira gargalo silencioso na adoção de IA na Coreia

    A Coreia do Sul tem impulsionado a adoção de IA generativa em setores como educação e administração pública. Contudo, uma barreira operacional frequentemente fica à margem das discussões políticas: a dificuldade prática das instituições em adotar ferramentas globais de IA. Uma startup coreana, a Monoflow, está desenvolvendo infraestrutura para preencher essa lacuna com sua plataforma MonoGPT, que agrega múltiplos modelos de IA em um único sistema focado em segurança, aquisição e gestão de uso institucional.

    A demanda por treinamento e trabalho assistido por IA dentro das instituições coreanas tem crescido. Escolas, governos locais e organizações de pesquisa exploram cada vez mais ferramentas de IA generativa. No entanto, as restrições operacionais persistem, um ponto destacado pelo CEO da Monoflow, Lee Ki-moon.

    Desafios na adoção de IA por instituições coreanas

    Instituições frequentemente enfrentam obstáculos práticos ao assinar softwares de IA estrangeiros. A maioria dos serviços globais de IA exige pagamento em dólares americanos, e flutuações cambiais podem gerar complicações administrativas durante o processo de aquisição. Além disso, é necessário criar contas de usuário individuais, gerenciar a autenticação e monitorar o uso em diferentes departamentos. Preocupações com segurança também adicionam uma camada extra de complexidade, pois órgãos públicos necessitam de salvaguardas para garantir que informações sensíveis não sejam transferidas para sistemas de IA externos sem controle adequado.

    Monoflow: construindo uma camada de acesso institucional à IA

    Fundada em 2022 por Lee Ki-moon, um ex-jornalista com experiência em ciência da gestão, a Monoflow surgiu da observação dessas restrições administrativas. Inicialmente, a empresa desenvolveu um serviço de aquisição chamado MonoPRO. Essa plataforma simplifica a aquisição de softwares de edtech e IA estrangeiros para instituições coreanas, permitindo um único pagamento em won coreano em vez de gerenciar múltiplas assinaturas em dólar.

    O MonoPRO também cuida do licenciamento, autenticação e gestão de contas. Por meio de parcerias com provedores de edtech como Padlet, Kahoot, Mentimeter, CoSpaces, Book Creator, Wordwall, Adobe e TeacherMade, o serviço já forneceu licenças de software para aproximadamente 1.200 instituições públicas e empresas na Coreia. Entre os clientes mencionados estão gigantes como Samsung Electronics, Seoul National University e o Governo Provincial de Jeju.

    MonoGPT: agregando modelos globais de IA em um único ambiente

    Com base nessa experiência, a Monoflow lançou a plataforma MonoGPT em 2024. O MonoGPT funciona como uma plataforma multi-IA, permitindo que organizações acessem diversos modelos de IA generativa por meio de uma única interface. O sistema integra mais de 25 modelos de IA, incluindo serviços conhecidos como ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity.

    Lee Ki-moon explica que diferentes modelos se destacam em tarefas distintas. Por exemplo, o ChatGPT pode ser útil para escrita, o Claude para auxílio em codificação e o Perplexity para referências. O MonoGPT permite que os usuários selecionem o modelo mais adequado para cada tarefa sem sair da plataforma, refletindo uma tendência crescente de experimentação com múltiplos modelos em vez de depender de um único provedor.

    Controle de segurança e administrativo como funcionalidades centrais

    A Monoflow afirma que a plataforma foi projetada com a governança institucional em mente. O sistema inclui funcionalidades para proteger informações sensíveis, como mascaramento ou bloqueio de dados pessoais ou confidenciais durante interações com IA. Instituições de ensino também podem aplicar filtros de entrada e saída para reduzir a exposição a conteúdo inadequado.

    As ferramentas administrativas são outro componente crucial. O MonoGPT utiliza um sistema de créditos em vez de assinaturas individuais. As instituições alocam créditos para usuários ou departamentos, permitindo o monitoramento do uso através de um painel que exibe a atividade por usuário e departamento. Os créditos podem ser redistribuídos internamente, oferecendo às organizações controle sobre o uso de IA dentro de um orçamento definido, ao mesmo tempo que expandem o acesso.

    Adoção inicial sinaliza demanda institucional crescente

    Atualmente, os serviços da Monoflow atendem a mais de 7.500 organizações na Coreia, incluindo instituições públicas, educacionais e empresas privadas. A receita da empresa tem mais do que dobrado anualmente, com lucro operacional positivo desde 2023. O suporte do programa Early Startup Package, operado pelo Gwangju Center for Creative Economy and Innovation, auxiliou a startup com mentoria, marketing e financiamento, além de suporte em pesquisas de clientes para aprimorar seus serviços.

    Interesse internacional inicial no Sudeste Asiático

    A Monoflow recentemente garantiu seu primeiro cliente internacional: uma empresa de produção de webtoons em Singapura, que implantará o MonoGPT. Este contrato marca o primeiro passo de expansão internacional da startup, que agora explora oportunidades em outros mercados asiáticos. Setores criativos, como estúdios de webtoon e empresas de conteúdo digital, podem representar um ponto de entrada inicial para ferramentas de IA generativa, dada sua rápida experimentação com fluxos de trabalho assistidos por IA.

    “Daqui para frente, pretendemos expandir a adoção do MonoGPT como uma plataforma de IA focada em segurança, adaptada a ambientes institucionais. Nosso objetivo é tornar a IA generativa mais fácil de usar para empresas e instituições públicas e, a longo prazo, expandir para mercados estrangeiros e nos tornarmos uma plataforma de IA global completa.”

    — Lee Ki-moon, CEO da Monoflow

    Monoflow e a camada de infraestrutura de IA

    A trajetória da Monoflow destaca uma camada do ecossistema de IA que recebe menos atenção: a infraestrutura operacional para adoção institucional. Enquanto discussões públicas focam em modelos, chips ou poder computacional, a gestão de regras de aquisição, requisitos de segurança e governança operacional são desafios cruciais. Startups como a Monoflow atuam como intermediárias entre provedores globais de IA e usuários institucionais, agregando múltiplos modelos e implementando controles administrativos e de segurança.

    A plataforma MonoGPT reflete um padrão observado em mercados de software corporativo, onde ferramentas de orquestração e governança emergem à medida que novas tecnologias se disseminam entre as organizações. O foco da startup coreana aponta para uma questão prática fundamental na transformação e adoção de IA em muitos países: o acesso aos modelos de IA pode ser global, mas a integração institucional frequentemente permanece local.

  • CEO da Accenture: falha ao usar IA pode custar promoção ou emprego

    CEO da Accenture: falha ao usar IA pode custar promoção ou emprego

    IA se torna essencial para progressão na carreira, afirma CEO da Accenture

    No cenário corporativo em rápida evolução de 2026, a inteligência artificial (IA) deixou de ser uma vantagem para se tornar um requisito fundamental. Julie Sweet, CEO da Accenture, em uma recente entrevista ao podcast “Rapid Response”, enfatizou que a proficiência no uso das ferramentas de IA da empresa é agora um fator mandatório para o avanço na carreira. Aqueles que se recusarem a adaptar-se às novas tecnologias correm o risco de não apenas perder oportunidades de promoção, mas também de enfrentar o desligamento.

    A consultoria global anunciou um programa de otimização de negócios, no qual investiu mais de US$ 865 milhões, incluindo a requalificação de milhares de funcionários. A mensagem é clara: dominar as novas ferramentas é parte integrante de como a Accenture opera.

    A integração da IA na Accenture: um processo de três anos

    Sweet esclareceu que a transição para a exigência do uso de IA não ocorreu de um dia para o outro. “Não passamos de zero a ‘você não será promovido’ em um mês. É um período de três anos para se acostumar com a tecnologia, garantir que seja fácil de usar, que tenhamos a estrutura certa para as pessoas utilizarem e, então, dizer: ‘Ei, esta é a Accenture e como operamos’”, explicou a CEO.

    Este esforço faz parte de um investimento de US$ 3 bilhões da Accenture para integrar a IA de forma pioneira, iniciado em 2023. Uma das metas era dobrar o número de profissionais com expertise em IA para 80.000, através de contratações, aquisições e treinamento, em uma empresa que conta com mais de 770.000 funcionários.

    Adoção de IA no mercado: entre a exceção e a regra

    A abordagem proativa da Accenture contrasta com a adoção mais gradual de IA em outras empresas. Uma pesquisa da Gallup, referente ao quarto trimestre de 2025, indicou que apenas 38% das companhias reportavam a integração de IA para melhoria de produtividade, eficiência e qualidade. No entanto, a tendência é de crescimento, com 69% dos líderes empresariais utilizando IA no mesmo período, um aumento significativo em relação aos menos de 40% de 2023.

    CEO’s e executivos têm demonstrado ceticismo quanto ao impacto imediato da IA. Um estudo do National Bureau of Economic Research revelou que, embora dois terços dos C-suite utilizassem IA, o uso era de apenas cerca de 1,5 hora por semana, com 90% reportando nenhum impacto em emprego ou produtividade nos últimos três anos. Contudo, a mesma pesquisa projeta um aumento de 1,4% na produtividade e 0,8% na produção nos próximos três anos.

    Por que a Accenture apostou na IA?

    Segundo Sweet, a integração da IA é uma evolução natural, comparável à introdução dos computadores no ambiente de trabalho. “Ninguém diria que exigir que alguém use um computador é coerção”, comparou. “É assim que as empresas iam realizar o trabalho. Hoje, a IA na Accenture é como fazemos o trabalho.”

    A CEO demonstra empatia com empresas resistentes à mudança. Ela observou que falhas na integração da IA muitas vezes ocorrem quando ela é usada como uma ferramenta em fluxos de trabalho preexistentes, em vez de ser incorporada em sistemas redesenhados com a tecnologia em mente. “Para capturar a oportunidade com IA, você realmente tem que estar disposto a reescrever sua empresa”, aconselhou Sweet.

    Apesar do planejamento, a própria Accenture enfrentou desafios. “Para as nossas pessoas e nossos clientes, foi difícil”, admitiu Sweet. “Como você tem coragem para fazer isso? É aí que entra a humildade, mas também essa ideia de abraçar a mudança e a inovação.” A empresa estima que a ampliação do uso de IA e a requalificação de funcionários podem adicionar entre US$ 4,8 trilhões e US$ 6,6 trilhões à economia dos EUA na próxima década.

  • Mastercard lança ferramentas de IA agentic para PMEs

    Mastercard lança ferramentas de IA agentic para PMEs

    Mastercard lança ferramentas de IA agentic para PMEs

    A Mastercard anunciou o lançamento de uma nova solução de inteligência artificial (IA) agentic, projetada para aprimorar as operações de pequenas e médias empresas (PMEs). A ferramenta, batizada de Virtual C-Suite, promete automatizar tarefas complexas e oferecer insights estratégicos, utilizando dados de bilhões de transações para embasar suas recomendações.

    O principal objetivo desta inovação é capacitar as PMEs com capacidades analíticas avançadas, antes restritas a grandes corporações. A solução busca fornecer uma visão mais clara do desempenho do negócio, identificar potenciais riscos e oportunidades, além de prever resultados futuros e sugerir os próximos passos.

    Como funciona a Virtual C-Suite

    A integração do Virtual C-Suite é um dos seus pontos fortes. A ferramenta se conecta diretamente a sistemas de contabilidade, softwares de gestão empresarial e aplicações bancárias. Essa interconexão permite que os agentes de IA atuem de forma autônoma, coletando e processando informações relevantes para a tomada de decisão.

    Funcionalidades Chave dos Agentes de IA

    Uma vez integrada, a plataforma de IA da Mastercard passa a executar uma série de tarefas cruciais para o crescimento e a sustentabilidade das PMEs:

    • Análise de desempenho do negócio: Avalia métricas financeiras e operacionais.
    • Identificação de riscos e oportunidades: Sinaliza potenciais ameaças e nichos de mercado inexplorados.
    • Previsão de resultados: Utiliza dados históricos e tendências para projetar cenários futuros.
    • Recomendação de ações: Sugere os passos imediatos e estratégias de longo prazo para otimização.

    A tecnologia por trás do Virtual C-Suite combina os insights proprietários da Mastercard, derivados do processamento de um volume massivo de transações. Essa base de dados robusta confere aos agentes de IA uma capacidade única de oferecer recomendações precisas e contextualmente relevantes para cada negócio.

    O lançamento da Virtual C-Suite reforça o compromisso da Mastercard em apoiar o ecossistema de pequenas e médias empresas, fornecendo ferramentas inovadoras que impulsionam a eficiência e a inteligência de gestão.

  • Nvidia prepara lançamento de chip de inferência de IA para competir com rivais

    Nvidia prepara lançamento de chip de inferência de IA para competir com rivais

    A Nvidia está se preparando para apresentar um novo chip projetado especificamente para a inferência de inteligência artificial. Esta movimentação estratégica visa responder à crescente pressão competitiva de outras empresas que também buscam um espaço neste mercado em rápida expansão.

    O lançamento deste novo hardware pela Nvidia sugere uma intensificação na corrida pela supremacia em processamento de IA, onde a inferência — o processo de utilizar modelos de IA treinados para gerar resultados — torna-se cada vez mais crucial para aplicações práticas.

    Nvidia busca reforçar posição contra novos concorrentes

    A indústria de tecnologia tem observado um aumento significativo no número de empresas desenvolvendo seus próprios chips de IA, buscando alternativas às soluções tradicionais. A Nvidia, líder de mercado em unidades de processamento gráfico (GPUs) para tarefas de IA, enfrenta agora um cenário de maior concorrência.

    O desenvolvimento e lançamento de um chip focado em inferência demonstra o compromisso da Nvidia em manter sua liderança, oferecendo hardware otimizado para as demandas específicas desta fase do processamento de IA. A inferência é vital para alimentar aplicações de IA em tempo real, desde assistentes virtuais até sistemas de recomendação e análise de dados.

    O mercado de chips de IA em 2026

    Em 2026, espera-se que o mercado de chips de IA seja ainda mais disputado. Empresas como a própria Nvidia, bem como outras gigantes da tecnologia e startups inovadoras, estão investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento. O foco em chips de inferência é uma resposta direta à necessidade de eficiência e desempenho em larga escala para a implantação de modelos de IA no mundo real.

    A estratégia da Nvidia de lançar um chip dedicado para inferência visa atender tanto às suas bases de clientes existentes quanto atrair novos usuários que procuram soluções mais especializadas e eficientes para suas cargas de trabalho de IA.

  • Inteligência artificial como megatendência global e opção de investimento

    Inteligência artificial como megatendência global e opção de investimento

    Inteligência artificial como megatendência global e opção de investimento

    A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa tecnológica para se tornar um motor central de crescimento estrutural na economia global. Empresas de ponta e governos reconhecem seu potencial, direcionando investimentos massivos e estratégias de competitividade. Estimativas apontam para um impacto trilionário no Produto Interno Bruto (PIB) global nas próximas décadas, redefinindo o cenário para investidores.

    Para quem investe, a pergunta fundamental mudou. Não se trata mais de questionar se a IA crescerá, mas sim de como participar desse avanço de forma inteligente, diversificada e focada no longo prazo. A IA consolida-se como uma infraestrutura econômica essencial, similar à eletricidade e à internet, remodelando a produtividade, reduzindo custos e abrindo novos mercados.

    A IA como transformação estrutural

    Megatendências são marcadas por alterações profundas, duradouras e abrangentes. A inteligência artificial se encaixa perfeitamente nessa definição. Ela eleva a produtividade, diminui os custos marginais e possibilita a criação de novos nichos de mercado. Diferente de ciclos tecnológicos mais efêmeros, a IA se estabelece como um pilar da economia, integrando-se a processos críticos em diversas empresas, desde o desenvolvimento de produtos até a tomada de decisões estratégicas.

    Produtividade, escala e vantagem competitiva

    O principal impulsionador econômico da IA reside no ganho de produtividade. Por meio de algoritmos sofisticados, empresas conseguem escalar suas operações sem um aumento proporcional nos custos. Isso resulta na expansão das margens de lucro e no aumento do retorno sobre o capital investido. Companhias como a Microsoft (MSFT34) e a Nvidia (NVDC34) são exemplos claros desse movimento, com investimentos robustos em plataformas, semicondutores e serviços que sustentam o ecossistema da IA.

    Paralelamente, as empresas que adotam a IA em seus processos ganham em eficiência operacional e em capacidade analítica. Essa otimização fortalece suas vantagens competitivas, assegurando relevância no mercado a longo prazo.

    Setores mais impactados pela inteligência artificial

    Os efeitos da IA se propagam por toda a economia, mas alguns setores se destacam pelo imenso potencial de crescimento. Tecnologia, semicondutores, saúde, serviços financeiros, indústria e bens de consumo estão entre os que mais devem capturar ganhos significativos. Na área da saúde, a IA acelera diagnósticos e a pesquisa clínica. Na indústria, ela otimiza cadeias produtivas, tornando-as mais eficientes. No setor financeiro, a IA aprimora a análise de riscos e permite a personalização de serviços, elevando a experiência do cliente.

    Essa natureza transversal da IA reforça seu caráter de megatendência estrutural, moldando o futuro de diversas áreas.

    IA e estratégia de investimento de longo prazo

    Para capturar o crescimento gerado pela inteligência artificial como investimento, é essencial ter um horizonte de longo prazo e aplicar disciplina. A volatilidade de curto prazo é uma característica comum em teses estruturais, especialmente em períodos de rápida inovação. Uma estratégia eficaz envolve a combinação de empresas que fornecem a infraestrutura necessária para a IA, aquelas que desenvolvem as plataformas e as que a utilizam como usuárias finais. Essa diversificação ajuda a diluir riscos específicos.

    Além disso, integrar a IA a outras megatendências globais, como a digitalização, a transição energética e o envelhecimento populacional, fortalece a resiliência da carteira de investimentos. Segundo o especialsta.safra.com.br, combinar essas teses cria uma abordagem mais equilibrada para capturar múltiplas fontes de crescimento estrutural.

    Perguntas frequentes sobre IA e investimentos

    • Inteligência artificial é tendência ou transformação estrutural? A IA configura-se como uma transformação estrutural, alterando fundamentalmente a operação da economia, e não apenas uma tendência passageira com impacto limitado.
    • Quais setores devem crescer mais com a inteligência artificial? Setores com alta intensidade de dados, grande escala operacional e necessidade de eficiência, como tecnologia, saúde, serviços financeiros, indústria e logística, tendem a prosperar com a IA.
    • Megatendências reduzem ou aumentam o risco no longo prazo? Quando integradas de forma diversificada e disciplinada, megatendências podem reduzir o risco estrutural a longo prazo, apesar da volatilidade de curto prazo.
    • Como combinar inteligência artificial com outras teses globais? A IA se integra naturalmente a teses como digitalização, transição energética e envelhecimento populacional, formando uma carteira mais resiliente e equilibrada.
    • Qual horizonte faz sentido para investir em inteligência artificial? O horizonte de investimento em IA deve ser de longo prazo, medido em anos. O valor econômico se materializa à medida que a tecnologia se difunde e se integra ao cotidiano das empresas.
  • Google Investe €5 Bilhões em IA e Cloud na Bélgica em 2025

    Google Investe €5 Bilhões em IA e Cloud na Bélgica em 2025

    O Google anunciou um investimento substancial de €5 bilhões na Bélgica, a ser aplicado ao longo dos próximos dois anos, com foco na expansão de sua infraestrutura de inteligência artificial (IA) e cloud computing. Este movimento estratégico visa fortalecer a economia digital europeia e posicionar o país como um centro de inovação tecnológica.

    Este compromisso financeiro representa um dos maiores já feitos pela empresa no continente europeu. Os recursos serão direcionados para a ampliação de data centers existentes, desenvolvimento de novas tecnologias, implementação de soluções de energia renovável e programas de capacitação em IA, evidenciando a confiança do Google no potencial belga para excelência em tecnologia digital.

    Expansão dos data centers em Saint-Ghislain

    O cerne do investimento está concentrado na significativa expansão dos campus de data centers em Saint-Ghislain. Esta atualização visa aumentar substancialmente a capacidade de processamento e armazenamento de dados na Europa, equipando as novas instalações com tecnologia de ponta para suportar as exigências de IA e cloud computing.

    As melhorias planejadas incluem a modernização de sistemas de energia e refrigeração, a introdução de servidores especializados para IA, o aumento da capacidade de armazenamento de dados e a otimização da conectividade de rede. Saint-Ghislain foi escolhida estrategicamente por sua localização e acesso a fontes de energia renovável, consolidando-se como um polo de dados crucial para o Google na Europa.

    Criação de empregos e capacitação em IA

    O investimento do Google resultará na criação de aproximadamente 300 novos empregos em tempo integral na Bélgica, abrangendo áreas como engenharia de dados, operações de data center e desenvolvimento de IA. Além disso, a empresa lançará programas gratuitos de treinamento em inteligência artificial para trabalhadores belgas.

    Estes programas de capacitação foram desenhados para atender a diversos níveis de qualificação, incluindo trabalhadores menos especializados. Oferecerão desde treinamento básico em conceitos de IA e machine learning até certificações em ferramentas do Google Cloud e workshops práticos. A iniciativa visa democratizar o conhecimento em IA e preparar a força de trabalho local para as demandas do futuro digital, em parceria com organizações locais sem fins lucrativos.

    Compromisso com energia renovável e sustentabilidade

    Um componente vital do investimento envolve novas parcerias com fornecedores de energia renovável na Bélgica, como Eneco, Luminus e Renner. O objetivo é desenvolver parques eólicos terrestres adicionais para alimentar as operações expandidas em Saint-Ghislain com energia limpa.

    Esta abordagem sustentável reforça o compromisso do Google em operar com energia 100% renovável e contribui para as metas climáticas da Bélgica. As parcerias visam reduzir a pegada de carbono dos data centers e servir como modelo de crescimento ambientalmente responsável para outras empresas tecnológicas.

    Impacto na economia digital europeia

    Com este investimento, a Bélgica se posiciona como um hub estratégico para inovação em IA na Europa, com potencial para atrair mais empresas e startups para a região. O movimento fortalece o ecossistema digital europeu e a competitividade tecnológica do continente.

    A expansão da infraestrutura do Google na Bélgica acelerará a adoção de tecnologias de IA em diversos setores econômicos, como serviços financeiros, manufatura e saúde. Além disso, reforça a posição da Europa como um player global em tecnologia e demonstra a disposição do Google em fazer investimentos de longo prazo na região, promovendo a soberania digital europeia.

    A expansão consolidará a posição da região como um dos principais centros de dados do Google na Europa, servindo milhões de usuários em todo o continente.