Tag: Inteligência Artificial

  • xAI de Musk se aproxima de captação de capital de US$20 bilhões vinculada a chips da Nvidia

    xAI de Musk se aproxima de captação de capital de US$20 bilhões vinculada a chips da Nvidia

    xAI de Musk se aproxima de captação de capital de US$20 bilhões vinculada a chips da Nvidia

    A startup de inteligência artificial xAI, liderada por Elon Musk, está avançando em negociações para captar cerca de US$20 bilhões. Um acordo chave nesta operação envolve a própria Nvidia, que financiará a aquisição de processadores essenciais para os projetos da xAI.

    Este movimento financeiro significativo posiciona a xAI como um player de peso no crescente mercado de inteligência artificial. A empresa busca expandir suas capacidades com o aporte, que inclui capital próprio e dívida. A expectativa é que essa captação acelere o desenvolvimento de tecnologias cruciais para a startup.

    Nvidia financiará chips para o projeto Colossus 2

    A Nvidia Corp. desempenhará um papel central no financiamento da xAI. Parte do novo aporte de capital será direcionada para um veículo de propósito específico. Este veículo, por sua vez, adquirirá processadores da Nvidia, que serão fundamentais para a execução do projeto Colossus 2.

    O Colossus 2 não se refere apenas a um projeto, mas também designa o maior centro de dados da xAI, localizado estrategicamente em Memphis. A disponibilidade desses chips avançados é crucial para o avanço das operações e pesquisa da startup.

    Ritmo acelerado de investimentos em IA

    Os recentes desdobramentos envolvendo a xAI e a Nvidia reforçam a dinâmica de investimentos acelerada no setor de inteligência artificial. Grandes corporações e novas startups têm direcionado vultuosas quantias para o desenvolvimento e aplicação de tecnologias de IA.

    Esses movimentos financeiros expressivos no mercado global indicam a corrida por inovação e a busca por liderança em um campo tecnológico com potencial transformador. A captação da xAI é mais um indicativo da força e do interesse que a IA desperta atualmente.

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

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

    Google destina €5 bilhões para infraestrutura de IA e cloud na Bélgica em 2025

    O Google anunciou um investimento de €5 bilhões na Bélgica, a ser aplicado ao longo dos próximos dois anos. O montante visa expandir a infraestrutura de inteligência artificial (IA) e computação em nuvem (cloud) no país. Esta iniciativa representa um dos maiores compromissos financeiros da empresa no continente europeu e posiciona a Bélgica como um centro crucial para inovação tecnológica sustentável.

    O investimento reforça a estratégia do Google de fortalecer a economia digital europeia. Os recursos serão direcionados para a expansão de data centers, desenvolvimento de nova infraestrutura tecnológica, implementação de soluções de energia renovável e programas de capacitação em IA. A decisão sinaliza a confiança da empresa no potencial belga para se tornar um polo de excelência em tecnologia digital.

    Expansão de data centers em Saint-Ghislain

    O foco principal do investimento é a significativa expansão dos campus de data centers em Saint-Ghislain. Esta ampliação visa aumentar a capacidade de processamento e armazenamento de dados na Europa, equipando os novos data centers com tecnologia de ponta para suportar cargas de trabalho intensivas de IA e cloud computing.

    As melhorias planejadas incluem a modernização de sistemas de refrigeração e energia, implementação de servidores especializados para IA, ampliação da capacidade de armazenamento e otimização da conectividade de rede. Saint-Ghislain foi escolhida estrategicamente por sua localização e acesso a fontes de energia renovável, consolidando-a como um dos principais centros de dados do Google no continente.

    Criação de empregos e capacitação em IA

    O investimento do Google na Bélgica deverá gerar aproximadamente 300 novos empregos em tempo integral. As oportunidades abrangerão diversas áreas, desde engenharia de dados até operações de data center e desenvolvimento de IA, oferecendo postos de trabalho de alta qualificação.

    Além da geração de empregos, a empresa anunciou programas gratuitos de treinamento em inteligência artificial para trabalhadores belgas. Desenvolvidos para diferentes níveis de qualificação, incluindo profissionais menos especializados, estes programas visam democratizar o conhecimento em IA e preparar a força de trabalho local para as demandas do futuro digital. As iniciativas de treinamento serão implementadas em parceria com organizações não-governamentais locais.

    Parcerias para energia renovável e sustentabilidade

    Um componente essencial do investimento é o compromisso com a sustentabilidade. O Google firmou novas parcerias com as empresas Eneco, Luminus e Renner para desenvolver parques eólicos terrestres adicionais na Bélgica. O objetivo é garantir que as operações expandidas em Saint-Ghislain sejam alimentadas por energia limpa.

    Essas parcerias duplas visam não apenas fornecer energia renovável para os data centers, mas também apoiar a transição energética da Bélgica. A iniciativa busca reduzir a pegada de carbono das operações do Google e servir como um modelo de crescimento tecnológico ambientalmente responsável para outras empresas.

    Impacto na economia digital europeia

    Com este investimento, o Google posiciona a Bélgica como um hub estratégico para a inovação em IA na Europa. Espera-se que a expansão atraia outras empresas de tecnologia e startups para a região, fortalecendo o ecossistema digital europeu e a competitividade tecnológica do continente.

    A ampliação da infraestrutura de dados contribuirá para acelerar a adoção de tecnologias de IA em diversos setores, como serviços financeiros, manufatura e saúde. Este movimento reforça a Europa como um player global em tecnologia e demonstra o compromisso do Google com investimentos de longo prazo na região, promovendo a soberania digital europeia.

  • Apple prepara novo iPad básico com foco em inteligência artificial

    Apple prepara novo iPad básico com foco em inteligência artificial

    Apple prepara novo iPad básico com foco em inteligência artificial

    A Apple parece estar acelerando seu cronograma de lançamentos, mesmo após apresentar recentemente o iPhone 17e, o novo iPad Air e o MacBook Neo. Fontes indicam que a empresa está planejando o lançamento de uma nova versão do seu iPad de entrada nas próximas semanas, com um diferencial notável: um forte foco em inteligência artificial.

    Segundo o jornalista Mark Gurman, da Bloomberg, este novo modelo já estava em desenvolvimento desde o ano passado e tem previsão de chegada ao mercado ainda no primeiro semestre de 2026. Este lançamento pode coincidir com a atualização do iOS 26.4, esperada para o final de abril ou início de maio.

    Mudanças esperadas no novo iPad básico

    As expectativas apontam para poucas alterações visuais no novo iPad básico. A principal novidade virá na performance, com a Apple substituindo o chip A16 pelo mais avançado chip A18, o mesmo que equipa a linha iPhone 16. Essa atualização de processador é crucial para habilitar os recursos de Apple Intelligence, a plataforma de inteligência artificial da marca.

    Com o chip A18, o novo iPad de entrada passará a ser compatível com as funcionalidades de IA, ampliando significativamente as capacidades e a utilidade do dispositivo para os usuários. Embora a Apple ainda não tenha feito um anúncio oficial, detalhes adicionais sobre este lançamento são esperados em breve.

    Este movimento estratégico reforça a tendência de integração de IA em toda a linha de produtos da Apple, visando oferecer experiências mais inteligentes e personalizadas. A empresa busca, com isso, manter sua relevância e competitividade no mercado.

    A notícia surge em um momento positivo para a Apple, que viu suas vendas aumentarem 23% no início de 2026, especialmente na China, demonstrando uma resiliência notável mesmo diante de flutuações no mercado de componentes, como a memória RAM.

    Implicações da inteligência artificial em dispositivos básicos

    A introdução de recursos avançados de inteligência artificial em um modelo de iPad básico pode democratizar o acesso a tecnologias de ponta. Usuários que buscam um dispositivo mais acessível poderão se beneficiar de funcionalidades que antes eram exclusivas de modelos mais caros ou de outros ecossistemas.

    A Apple Intelligence promete trazer melhorias em tarefas como escrita, criação de conteúdo, organização e interação com o dispositivo, tornando o uso do iPad ainda mais intuitivo e produtivo. A estratégia da Apple em equipar seus modelos de entrada com chips de última geração sinaliza um compromisso em elevar o padrão de seus produtos mais acessíveis.

  • Nova inteligência artificial agiliza processos DevSecOps

    Nova inteligência artificial agiliza processos DevSecOps

    Nova inteligência artificial agiliza processos DevSecOps

    A Snyk, empresa especializada em segurança de inteligência artificial (IA), anunciou o lançamento do AI Security Fabric, uma solução inovadora projetada para fortalecer a segurança em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). O objetivo principal é oferecer proteção contínua e unificada contra as crescentes ameaças cibernéticas, especialmente aquelas impulsionadas pela própria IA.

    Em um cenário onde desenvolvedores utilizam IA para codificação e desenvolvimento de aplicações, o surgimento de ameaças cibernéticas automatizadas e habilitadas por IA se tornou uma preocupação crescente. O AI Security Fabric visa mitigar esses riscos sem comprometer a velocidade da inovação, abordando o aumento do débito de segurança, novos vetores de ataque e lacunas na governança de softwares desenvolvidos com IA.

    Fortalecendo o DevSecOps na era da IA

    A infraestrutura tecnológica atual exige uma malha de segurança contínua, substituindo modelos de proteção que eram aplicados apenas em momentos específicos. O AI Security Fabric se organiza em três frentes principais: o fortalecimento do DevSecOps acelerado por IA, o suporte ao desenvolvimento impulsionado por IA e a governança de software nativo de IA.

    A automação no desenvolvimento alterou significativamente os modelos de segurança, criando uma superfície de ataque complexa onde ameaças autônomas e vulnerabilidades antigas se encontram. O AI Security Fabric se concentra em gerenciar o grande volume de código gerado por assistentes inteligentes, enfatizando a importância de uma postura de segurança desde o início do projeto para evitar o acúmulo de pendências técnicas.

    Projeções indicam que a automação continuará a acelerar a identificação de falhas em sistemas digitais. Diante de ataques cada vez mais sofisticados e automatizados, as organizações buscam ativamente eliminar o débito de segurança. Um fator de risco adicional é a proliferação de modelos de IA não gerenciados, prática conhecida como “Shadow AI”, que expande as superfícies de ataque pela própria autonomia da IA.

    Um relatório da Snyk, o “2026 State of Agentic AI Adoption”, aponta que empresas podem inadvertidamente introduzir componentes de software ocultos ao implantar modelos de IA sem um monitoramento centralizado, aumentando os riscos.

    Indicadores de eficiência e governança técnica

    O gerenciamento eficaz de riscos é crucial para a viabilidade operacional. Estudos da Forrester sugerem que a consolidação de ferramentas de segurança e a redução em até 60% no tempo de correção de falhas podem proporcionar um retorno sobre o investimento em segurança em menos de seis meses. Peter McKay, CEO da Snyk, ressalta:

    “Desenvolvedores precisam construir na era da IA, mas, quando a criação acelera, o risco se torna uma variável complexa.”

    A plataforma da Snyk oferece funcionalidades para o controle da cadeia de suprimentos de software, integração de testes nos fluxos de trabalho e correlação entre testes dinâmicos e estáticos. Ela também se integra a assistentes de codificação populares, como Gemini CLI e Claude Code, facilitando a configuração.

    Gabriel Brolo Tobar, engenheiro de segurança sênior da Yalo, complementa a visão:

    “Com o desenvolvimento orientado por IA, a supervisão humana requer suporte tecnológico para acompanhar o ritmo. A defesa autônoma atua como uma camada de proteção para as equipes de engenharia.”

    Operação e suporte no mercado brasileiro

    A Snyk possui uma presença sólida no Brasil, com equipes dedicadas de vendas, marketing e engenharia de soluções. Essa estrutura visa apoiar as organizações brasileiras em sua jornada de transformação digital e na superação de desafios tecnológicos específicos da região. Ao oferecer suporte técnico especializado e um profundo conhecimento do ecossistema tecnológico nacional, a empresa se posiciona para auxiliar o mercado local na adoção de arquiteturas nativas de IA de forma segura e eficiente.

    Mais informações podem ser encontradas no site oficial da Snyk: snyk.io/pt-BR/.

  • Google AI Studio: a nova experiência de codificação full-stack para criar aplicativos

    Google AI Studio: a nova experiência de codificação full-stack para criar aplicativos

    Google AI Studio revoluciona o desenvolvimento com experiência de codificação full-stack

    O Google AI Studio lançou uma atualização significativa em sua experiência de codificação, permitindo que desenvolvedores transformem prompts de texto em aplicativos funcionais e prontos para produção. A nova abordagem, impulsionada pelo agente de codificação Google Antigravity, visa acelerar o caminho do conceito à implantação, integrando recursos essenciais para o desenvolvimento web moderno.

    Essa evolução no Google AI Studio não apenas simplifica a criação de aplicativos, mas também adiciona robustez por meio de integrações com o Firebase, oferecendo armazenamento seguro e autenticação de usuários diretamente na plataforma. O objetivo é capacitar usuários a construir aplicações AI-nativas completas sem a necessidade de sair do ambiente de codificação.

    Construindo aplicativos reais do protótipo à produção

    A nova experiência de codificação no Google AI Studio foi aprimorada para facilitar a criação de aplicações complexas. Veja como as atualizações ajudam:

    • Criação de experiências multiplayer: Desenvolva jogos multijogador em tempo real, espaços de trabalho colaborativos e ferramentas compartilhadas que conectam usuários instantaneamente.
    • Adição de bancos de dados e autenticação: O agente agora identifica a necessidade de um banco de dados ou sistema de login. Após a aprovação do usuário, ele provisiona o Cloud Firestore para bancos de dados e o Firebase Authentication para um login seguro com o Google.
    • Desenvolvimento para a web moderna: O agente integra ferramentas populares da web, como Framer Motion para animações fluidas e Shadcn para componentes profissionais, automatizando a instalação quando necessário para dar vida à sua visão.
    • Conexão com serviços externos: Transforme protótipos em software de nível de produção conectando-se a serviços existentes. É possível integrar APIs de bancos de dados, processadores de pagamento ou serviços Google, como Maps, de forma segura. As credenciais são armazenadas no novo Gerenciador de Segredos (Secrets Manager) na seção Configurações.
    • Persistência do trabalho: Acesse seus dados entre dispositivos e sessões. Fechar o navegador não interrompe o fluxo, pois o aplicativo lembra onde você parou, permitindo a continuidade do trabalho.
    • Agente mais poderoso: Construa aplicativos complexos com prompts mais simples. O agente agora possui uma compreensão mais profunda da estrutura do projeto e do histórico de conversas, o que acelera a iteração e permite edições de código mais precisas em várias etapas.
    • Suporte a Next.js: Além de React e Angular, o Google AI Studio agora suporta aplicativos Next.js nativamente. O framework pode ser selecionado no painel de Configurações.

    Veja o novo agente em ação com o Modo de Criação (Build mode)

    O Google AI Studio demonstra a capacidade do novo agente com exemplos práticos:

    • Jogos multiplayer em tempo real: Crie jogos como um massivo jogo de laser tag multiplayer retro a partir de um único prompt. O aplicativo permite competir contra outros jogadores ou bots de IA, com placares em tempo real. Um exemplo é o jogo Neon Arena.
    • Colaboração em tempo real: Imagine solicitar um “ambiente multiplayer usando partículas 3D”. O agente configura a lógica de sincronização em tempo real, importa a biblioteca Three.js e cria um espaço compartilhado onde o cursor de cada usuário gera partículas 3D. O exemplo Cosmic Flow ilustra essa funcionalidade.
    • Física e design de jogos: Crie interações 3D complexas que simulam mecânicas do mundo real. O agente integra física de máquina de garra, temporizadores e placares, importando Three.js para elementos 3D interativos, como visto no jogo Neon Claw.
    • Conexão com o mundo real: Desenvolva aplicativos que interagem com dados externos. Armazene credenciais de API de forma segura para buscar dados ao vivo do Google Maps ou enviar atualizações para um banco de dados, transformando um conceito em uma utilidade prática. O GeoSeeker é um exemplo.
    • Geração e catalogação de receitas: Organize e importe receitas ou gere novas com Gemini. Permite colaboração com amigos e familiares para manter tradições culinárias. O Heirloom Recipes demonstra essa capacidade.

    Essa nova experiência já foi utilizada internamente para construir centenas de milhares de aplicativos nos últimos meses. O Google está trabalhando em mais integrações, como com o Workspace (Drive e Sheets) e a capacidade de levar um aplicativo do Google AI Studio para o Google Antigravity com um único clique.

    Seja você um iniciante ou um desenvolvedor experiente, as atualizações do Google AI Studio prometem acelerar significativamente o processo de desenvolvimento, desde a concepção de uma ideia até a implantação de um aplicativo pronto para produção.

  • Como a inteligência artificial padroniza a forma como as pessoas se expressam e pensam

    Como a inteligência artificial padroniza a forma como as pessoas se expressam e pensam

    Como a inteligência artificial padroniza a forma como as pessoas se expressam e pensam

    Chatbots de Inteligência Artificial (IA) já estão exercendo uma influência considerável sobre a maneira como nos comunicamos, escrevemos e até mesmo pensamos. Essa tendência de homogeneização, se não for controlada, levanta preocupações sobre a redução da sabedoria coletiva e da capacidade de adaptação humana, segundo cientistas da computação e psicólogos.

    O receio é que, ao interagirmos cada vez mais com as mesmas plataformas de IA para diversas tarefas, nossa diversidade cognitiva diminua. O uso de IA para refinar textos, por exemplo, pode resultar na perda da individualidade estilística, criando uma uniformidade que afeta a expressão pessoal.

    O impacto da homogeneização na cognição

    O cientista da computação Zhivar Sourati, professor da Universidade do Sul da Califórnia e autor principal de um artigo recente na revista Trends in Cognitive Sciences, explica que os modelos de linguagem grandes (LLMs) tendem a mediar e homogeneizar estilos linguísticos, perspectivas e estratégias de raciocínio. Isso resulta em uma produção de expressões e pensamentos mais padronizados entre os usuários.

    “A preocupação não é apenas que os LLMs moldem como as pessoas escrevem ou falam, mas que eles redefinam o que conta como um discurso confiável, uma perspectiva correta ou até um bom raciocínio”, acrescentou Sourati. A padronização pode impactar a percepção do que é considerado um raciocínio válido ou uma forma de expressão aceitável.

    Diversidade reduzida e o viés ocidental dos LLMs

    Estudos apontam que os resultados gerados por LLMs exibem menos variedade em comparação com a escrita humana. Além disso, esses modelos tendem a espelhar os valores e estilos de raciocínio de sociedades ocidentais, educadas, industrializadas, ricas e democráticas (WEIRD), representando uma parcela limitada da experiência humana global.

    Essa tendência para um conjunto restrito de perspectivas pode limitar a inovação e a compreensão de diferentes pontos de vista. A homogeneização, portanto, não afeta apenas quem usa a IA diretamente, mas também pode criar pressão social para o alinhamento de pensamentos e comportamentos.

    Criatividade e a influência indireta da IA

    Curiosamente, enquanto pesquisas indicam que indivíduos podem gerar mais ideias individualmente ao usar LLMs, equipes de trabalho tendem a ser menos criativas quando combinam suas habilidades com o auxílio da IA, comparado ao trabalho colaborativo sem essa tecnologia. Isso sugere que a IA pode, paradoxalmente, inibir a criatividade coletiva.

    A influência da IA se estende mesmo para aqueles que não a utilizam ativamente. Sourati observa que, se muitas pessoas ao redor adotam um determinado modo de pensar e falar, um indivíduo pode se sentir pressionado a se conformar, mesmo que prefira um estilo diferente.

    A necessidade de pluralidade nos modelos de IA

    A solução proposta pelos pesquisadores envolve a incorporação da multiplicidade global nos conjuntos de treinamento dos modelos de IA. Isso é visto como crucial não apenas para preservar a diversidade cognitiva humana, mas também para aprimorar o raciocínio e a adaptabilidade dos próprios chatbots.

    Ao perguntar diretamente a uma IA sobre seu papel em moldar a comunicação humana, a resposta obtida reforça essa ideia. A própria inteligência artificial reconheceu que está influenciando e padronizando a expressão humana, criando um padrão de escrita considerada “perfeita, clara e gramaticalmente correta”. Como um dos pontos destacados pela própria IA, foi mencionado o risco de “desumanização” e a consequente perda de laços genuínos e interação pessoal.

  • GLM 4.7: Tudo sobre a IA que desafia o GPT-5 e Claude

    GLM 4.7: Tudo sobre a IA que desafia o GPT-5 e Claude

    GLM 4.7: a nova fronteira da inteligência artificial que compete com os gigantes

    O cenário da inteligência artificial ganhou um novo e poderoso competidor: o GLM 4.7, desenvolvido pela Zhipu AI. Este modelo chega com a promessa de superar barreiras em raciocínio complexo e desenvolvimento de software, posicionando-se como uma alternativa capaz de rivalizar, e em muitos casos superar, modelos como GPT-5 e Claude. Para profissionais de tecnologia e entusiastas, entender o GLM 4.7 é fundamental para antecipar as próximas evoluções no campo.

    A inovação do GLM 4.7 reside em sua arquitetura de ponta e funcionalidades que visam otimizar a interação e a performance. Com foco em eficiência e profundidade de raciocínio, a ferramenta se destaca em cenários que exigem análise detalhada e execução precisa de tarefas complexas, abrindo novas possibilidades para o desenvolvimento de software e a automação.

    Potencial e inovações do modelo GLM 4.7

    A Zhipu AI apostou em uma arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) para o GLM 4.7. Diferente dos modelos densos tradicionais, essa abordagem ativa apenas os parâmetros necessários para cada tarefa, resultando em uma eficiência energética e computacional significativamente maior. Isso torna a ferramenta mais acessível sem comprometer a qualidade do raciocínio.

    Outro diferencial crucial é a sua impressionante capacidade de retenção de contexto. Com suporte para janelas de contexto que podem atingir 200 mil tokens, o GLM 4.7 mantém a coerência em interações longas e na análise de grandes volumes de código. Para desenvolvedores e analistas, isso significa que a IA pode compreender um projeto inteiro de uma só vez, oferecendo insights mais completos e precisos.

    Raciocínio intercalado e preservação de pensamento

    Uma das funcionalidades mais notáveis é o mecanismo de “pensar antes de agir”. O GLM 4.7 emprega um processo de raciocínio intercalado, planejando a execução de tarefas complexas antes de apresentar a resposta final ou o comando. Isso minimiza drasticamente a taxa de erros em instruções com múltiplas etapas.

    Adicionalmente, a tecnologia de “Preserved Thinking” (Pensamento Preservado) assegura que o modelo mantenha sua linha de raciocínio lógico ativa. Em cenários de agentes autônomos que realizam ações sequenciais, essa memória de trabalho garante que o objetivo inicial não seja perdido, evitando a necessidade de reexplicar o contexto a cada passo.

    Revolução no desenvolvimento de software e ‘Vibe Coding’

    No universo da engenharia de software, o GLM 4.7 demonstra uma competência que vai além do esperado. O conceito de “Vibe Coding”, introduzido com este lançamento, foca na estética e na usabilidade do código gerado, especialmente para interfaces de usuário (front-end). A IA não se limita a produzir código funcional, mas também se preocupa com o design visual, criando páginas web e apresentações com layouts modernos e atraentes.

    A precisão em tarefas de terminal e automação também foi um ponto de atenção. Testes indicam que sua capacidade de lidar com linhas de comando e scripts de automação supera modelos concorrentes, auxiliando profissionais de DevOps e engenheiros de sistemas. A integração com ferramentas como Claude Code e outros ambientes de desenvolvimento populares é fluida, permitindo que a IA atue como um verdadeiro colega de programação sênior.

    Benchmarks que comprovam a eficácia

    Os números confirmam a potência do GLM 4.7. Em plataformas de avaliação como o SWE-bench, que mede a habilidade de resolver problemas reais de engenharia de software, o modelo alcançou posições de destaque no ranking de código aberto. Resultados preliminares apontam uma melhoria de dois dígitos em comparação com versões anteriores.

    Outro indicador relevante é o desempenho no “Humanity’s Last Exam” (HLE), um teste conhecido por sua extrema dificuldade para IAs. A pontuação obtida pelo GLM 4.7 evidencia uma capacidade de generalização e lógica abstrata que muitas vezes falta em modelos focados unicamente em completar texto, indicando sua prontidão para desafios que exigem criatividade e rigor técnico.

    Comparativo direto: desempenho frente à concorrência global

    Ao confrontarmos o GLM 4.7 com o GPT-5 (ou suas versões de alto nível prévias) e o Claude Sonnet, as diferenças tornam-se nítidas. Enquanto alguns modelos focam em restrições de segurança excessivas ou em criatividade literária, a solução da Zhipu AI oferece um equilíbrio entre pragmatismo e potência.

    Em tarefas de raciocínio matemático e lógica dedutiva, os testes indicam uma paridade técnica, com o modelo chinês apresentando, em alguns casos, uma leve vantagem. Além disso, a relação custo-benefício é um fator a ser considerado. Com um preço por milhão de tokens significativamente menor que seus rivais ocidentais, o GLM 4.7 democratiza o acesso a inteligência artificial de ponta, permitindo que startups e desenvolvedores independentes integrem capacidades avançadas sem estourar o orçamento.

    Integração com agentes e ferramentas externas

    A habilidade de usar ferramentas externas (Tool Use) é outro ponto forte do GLM 4.7. O sistema navega na web, executa código Python em ambientes seguros e interage com APIs de forma autônoma com alta taxa de sucesso. Essa competência é crucial para a criação de agentes autônomos capazes de realizar tarefas como pesquisa de mercado, compilação de relatórios e envio de e-mails, tudo isso com mínima intervenção humana.

    A arquitetura foi otimizada para reduzir alucinações durante o uso de ferramentas, garantindo que as ações executadas sejam precisas e seguras. Comparado a modelos como Gemini ou GPT-5, a fluidez com que o GLM 4.7 alterna entre geração de texto e ação prática é notável, solidificando sua posição como um avanço significativo no campo da IA.

  • Google lança chamadas comerciais com IA e Gemini 2.5 Pro no Modo AI

    Google lança chamadas comerciais com IA e Gemini 2.5 Pro no Modo AI

    Google lança recurso de chamadas comerciais com inteligência artificial, traz o Gemini 2.5 Pro para o Modo de IA

    O Google anunciou nesta quarta-feira o lançamento de um novo recurso de chamadas comerciais com inteligência artificial para todos os usuários nos Estados Unidos. Paralelamente, a empresa está aprimorando o Modo AI do Google Search, integrando o poderoso modelo Gemini 2.5 Pro para uma experiência de pesquisa mais avançada e introduzindo funcionalidades de pesquisa aprofundada.

    A principal inovação é a capacidade da IA de ligar para empresas locais em nome do usuário, coletando informações cruciais como disponibilidade e preços. O objetivo é simplificar o acesso a dados sem a necessidade de interações telefônicas diretas, oferecendo conveniência e eficiência.

    Como funciona o novo recurso de chamadas comerciais

    O recurso, que passou por testes em janeiro através do Search Labs, permite que os usuários pesquisem por serviços locais, como “pet groomers near me”. Ao encontrar a opção “Have AI check pricing” nos resultados, o usuário poderá responder a algumas perguntas direcionadas pela IA. Essas perguntas variam desde o tipo de pet e os serviços necessários até a data desejada para o atendimento.

    O Google assegura que cada chamada iniciada pelo sistema automatizado contará com um aviso claro, informando que se trata de um sistema robótico ligando em nome do usuário. Essa transparência visa evitar preocupações anteriores sobre a identificação da IA, garantindo que os interlocutores saibam que estão falando com um sistema.

    A ideia é facilitar o acesso a informações sem que seja necessário atender o telefone e conversar com alguém.

    Aprimoramentos no Modo AI com Gemini 2.5 Pro

    O Modo AI do Google Search, projetado para responder a perguntas complexas e multifacetadas através de uma interface de IA, agora se beneficia do Gemini 2.5 Pro. Essa atualização está disponível para assinantes do Google AI Pro e AI Ultra.

    Segundo o Google, o Gemini 2.5 Pro se destaca em áreas como raciocínio avançado, resolução de problemas matemáticos e questões de programação. Os assinantes poderão selecionar este modelo diretamente a partir de um menu suspenso dentro do Modo AI.

    Conheça o “Deep Search”

    Uma novidade notável no Modo AI é o recurso “Deep Search”. O Google afirma que esta funcionalidade tem o potencial de economizar horas de trabalho para os assinantes, realizando centenas de buscas e aplicando raciocínio analítico em uma vasta quantidade de informações. O resultado é um relatório abrangente e totalmente referenciado, gerado em questão de minutos.

    O “Deep Search” se mostra particularmente útil para pesquisas aprofundadas em áreas como carreira, hobbies ou estudos. Além disso, é uma ferramenta valiosa para auxiliar em grandes decisões, como a aquisição de um imóvel ou a condução de uma análise financeira detalhada.

    Evolução contínua do Modo AI

    Desde seu lançamento inicial, o Google tem expandido continuamente as capacidades do Modo AI, em resposta à crescente concorrência de serviços como Perplexity AI e o ChatGPT Search da OpenAI. Em 2026, o Google já havia introduzido a funcionalidade de conversa por voz interativa e, em maio anterior, uma experiência de compras com visualização de produtos e orientações baseadas em dados.

    O lançamento do recurso de chamadas comerciais e a integração do Gemini 2.5 Pro representam um passo significativo na evolução da interação entre usuários e empresas, mediada pela inteligência artificial.

  • Cremers promove evento gratuito sobre o uso de Inteligência Artificial na Medicina

    Cremers promove evento gratuito sobre o uso de Inteligência Artificial na Medicina

    O Conselho Regional de Medicina do Estado do Rio Grande do Sul (Cremers) está promovendo um evento gratuito essencial para médicos e profissionais da saúde que desejam entender o papel da Inteligência Artificial (IA) na prática clínica. Intitulado “Entre Vidas e Algoritmos – Uso de IA para Médicos”, o encontro ocorrerá na próxima quinta-feira, dia 26, no Auditório do Cremers, em Porto Alegre.

    O objetivo principal do evento é estimular uma reflexão aprofundada sobre como a IA pode ser aplicada no cotidiano médico, explorando tanto suas promessas quanto seus desafios. A iniciativa oferece um espaço qualificado para aprendizado, discussão e troca de experiências, com foco em como a tecnologia pode se tornar uma aliada real na rotina dos profissionais.

    Inteligência artificial: um olhar para a prática médica

    O evento abordará a aplicação da Inteligência Artificial na medicina de forma prática. A programação foi pensada para oferecer aos participantes uma visão clara sobre os benefícios que a IA pode trazer para a área, além de discutir os limites éticos e legais que a envolvem.

    Casos reais e debate enriquecedor

    A programação do “Entre Vidas e Algoritmos” inclui a apresentação de casos reais de uso da IA na medicina. Essa abordagem prática visa proporcionar um debate aprofundado, permitindo a troca de experiências valiosas entre os participantes e palestrantes.

    O encontro contará com a participação de médicos especialistas para discutir diferentes facetas da IA:

    • IA na prática clínica com o Dr. Natan Katz.
    • Apresentação de cases do uso de IA com o Dr. Vinícius Lain.
    • Discussão sobre os limites éticos e legais do uso de IA na Medicina com o Dr. Cristiano Colombo.

    Após as apresentações, haverá um momento dedicado à discussão e perguntas, onde os participantes poderão interagir diretamente com os palestrantes e aprofundar seus conhecimentos.

    Serviço completo do evento

    Para aqueles interessados em participar, as informações essenciais são:

    • O quê: Entre Vidas e Algoritmos – Uso de IA para Médicos
    • Quando: Quinta-feira (26), das 18h30 às 20h30
    • Onde: Auditório do Cremers – Rua Bernardo Pires, 415 – Santana, Porto Alegre-RS
    • Inscrições: Gratuitas, com vagas limitadas. Disponíveis na plataforma Sympla.

    As inscrições são gratuitas e as vagas são limitadas, reforçando a importância de garantir a participação o quanto antes através da plataforma Sympla.

  • IA reduz custos e remodela o trabalho criativo

    IA reduz custos e remodela o trabalho criativo

    IA reduz custos e remodela o trabalho criativo

    A inteligência artificial (IA) já é uma realidade transformadora em empresas como Natura, Avon e iFood, otimizando processos e diminuindo custos operacionais em fluxos de trabalho criativos. Uma pesquisa da Deck Cultura, com mais de 1.500 profissionais, indica que a maioria (66,2%) na economia criativa vê a IA como um potencial impulsionador do mercado de trabalho nos próximos anos.

    Gabriel Fernandes, diretor global de comunicações e branding da Natura e Avon, descreve a IA como um catalisador para o valor humano. Ferramentas de IA permitem mapear padrões visuais e elementos icônicos em vastos arquivos históricos em dias, uma tarefa que antes demandava meses. Na Natura, o uso de ferramentas como Gemini e NotebookLM sintetiza milhares de documentos, identifica tendências e alivia a carga operacional de planilhas, alterando as rotinas de gestão de conhecimento.

    Otimizando campanhas e identificando limitações

    Em ambas as empresas, a IA cruza dados de plataformas como Google, TikTok e Meta para otimizar o alcance de campanhas publicitárias ao público-alvo. Apesar dessas eficiências, Fernandes ressalta que a IA ainda não capta totalmente a sensibilidade de marca ou a “faísca criativa” por trás de ideias impactantes.

    No setor de beleza, a IA enfrenta desafios na representação de modelos, com um compromisso contínuo com o talento humano no casting, pois a tecnologia ainda tem dificuldade em replicar a aparência real de um produto na pele.

    Reorganização de processos e automação de tarefas

    A perspectiva das empresas é que os sistemas generativos não substituam processos, mas os reorganizem. Tarefas de menor valor estão sendo assumidas por robôs e automação. Agentes de IA interpretam briefings e atribuem tarefas automaticamente, eliminando gargalos na triagem inicial de sistemas de gerenciamento de projetos.

    A análise de métricas também foi significativamente acelerada: tarefas que levavam três horas agora são concluídas em três minutos. Isso libera as equipes para atividades estratégicas de maior valor, como curadoria e direção criativa.

    Redução de custos e o desafio da diversidade

    A tecnologia gerou reduções operacionais mensuráveis. Em 2025, mais de 250 ativos visuais, como imagens de produtos em fundos neutros, foram produzidos com IA a um custo consideravelmente menor que a produção convencional.

    O principal desafio reside em garantir que a IA não replique vieses e estereótipos estéticos. A auditoria contínua de algoritmos visa evitar a homogeneização estética, buscando que a tecnologia expanda a diversidade em vez de limitá-la a padrões pré-definidos.

    Expansão do tempo criativo e refino de soluções

    Para Isabel Araújo, diretora de design e produto no iFood, a IA expandiu o tempo disponível para explorar possibilidades, permitindo que designers se concentrem no aprimoramento de soluções. A IA fortaleceu a capacidade criativa e a autonomia da equipe.

    Durante a exploração de design, ferramentas de prototipagem baseadas em IA são usadas para testar abordagens e discutir estratégias. Um exemplo é a criação de ícones 3D, onde a IA permite explorar direções visuais a partir de esboços manuais, gerando uma base visual em segundos com resultados de alta fidelidade, liberando os designers para o refinamento.

    Análise de dados e desenvolvimento de modelos próprios

    No iFood, a IA também analisa hábitos de consumo, acelerando a análise de cenários e tornando insights de consumidores mais acessíveis e estratégicos. No entanto, a IA ainda requer contextualização humana para aderir a padrões da empresa e especificidades técnicas de projetos.

    Ferramentas de IA no iFood suportam a criação de ícones, banners, ilustrações e animações, melhorando consistência, qualidade e reduzindo tempo de produção. Agendas, decisões e documentos também são preparados com auxílio da tecnologia. Para reduzir custos, o iFood desenvolveu seu próprio modelo, o Large Commerce Model (LCM), que é significativamente mais barato que benchmarks internacionais para modelos generativos.

    Desenvolvimento profissional e liderança criativa

    Bruno Junqueira, vice-presidente de pessoas, comunicações e ESG na Petlove, utiliza IA para gerar rascunhos iniciais e simular cenários, encurtando o tempo entre a ideia e a versão publicável. Ele passa menos tempo em rascunhos e mais tempo em refinamento.

    Junqueira observa que a IA ainda falha em avaliar profundidade contextual e responsabilidade, organizando informações sem captar nuances políticas, impactos emocionais reais ou consequências estratégicas de longo prazo. Tarefas como triagem inicial, consolidação de dados e rascunhos de projetos deixaram de ser humanas, abrindo espaço para pensamento, escuta e tomada de decisões difíceis.

    O novo papel do líder criativo

    Consultora de carreira e fundadora da F.Lead, Roberta Rosenburg aponta que a liderança criativa evoluiu. Antigamente, o reconhecimento vinha do repertório, sensibilidade estética e capacidade de execução. Hoje, a liderança foca em estruturar o pensamento, definir problemas e auxiliar equipes em decisões claras. A execução perdeu relevância como fonte de autoridade; a capacidade de decidir melhor é o diferencial.

    Rosenburg conclui que, enquanto a IA aumenta a velocidade, aqueles que extraem valor real dela mudam a forma como trabalham: uns melhoram a produtividade dentro do modelo antigo, outros redesenham o processo e tomam decisões baseadas no que funciona, não apenas no que aparenta ser bom.