Tag: Inteligência Artificial

  • Inteligência artificial, políticas públicas e novas competências profissionais pautam Fórum de Educação Executiva em Brasília

    Inteligência artificial, políticas públicas e novas competências profissionais pautam Fórum de Educação Executiva em Brasília

    Inteligência artificial, políticas públicas e novas competências profissionais pautam Fórum de Educação Executiva em Brasília

    A FGV Educação Executiva em Brasília sedia, entre 19 de março e 9 de abril de 2026, o 14º Fórum de Educação Executiva. O evento reunirá especialistas para debater temas cruciais da atualidade, como inovação, transformação digital, políticas públicas e o desenvolvimento profissional. Os encontros, realizados presencialmente na sede da instituição, a partir das 9h, abordarão desafios e tendências com foco na aplicação prática de novas tecnologias e nas mudanças do mercado de trabalho.

    O fórum se propõe a ser um palco para a discussão aprofundada sobre como a inteligência artificial está remodelando o cenário profissional e as estratégias governamentais. A programação foi estruturada em quatro painéis, cada um dedicado a explorar aspectos específicos dessa convergência, visando orientar tanto o setor público quanto o privado em suas jornadas de adaptação e crescimento.

    Inteligência artificial: do conceito à aplicação prática

    A abertura do fórum, em 19 de março, contará com a palestra “Inteligência Artificial do zero à prática”. Bruno Pimenta, executivo de tecnologia com vasta experiência em design, marketing digital, business intelligence e analytics, conduzirá a sessão. O objetivo é oferecer orientações estratégicas para a integração de ferramentas de IA no cotidiano profissional, abordando temas como engenharia de prompt e aplicações de tecnologias emergentes. A mediação ficará a cargo de Betovem Coura, doutor em Administração de Empresas e coordenador acadêmico da FGV.

    O futuro dos profissionais de TI com a evolução da IA

    No dia 26 de março, o painel “O futuro dos profissionais de TI com a evolução da IA” analisará o impacto da inteligência artificial generativa no setor de tecnologia da informação. Marcelo Magalhães, consultor e professor em estratégia e transformação digital, ministrará a palestra. O debate centrar-se-á na transição do perfil técnico executor para o de orquestrador de soluções, além de discutir as competências que se mostram essenciais em um ambiente cada vez mais automatizado. André Barcaui, doutor e pós-doutor em Administração, com experiência em gestão e tecnologia em empresas como HP e IBM, será o moderador.

    Novas habilidades para o profissional de relações governamentais

    A programação segue em 31 de março com o painel “Tech Skills: novas habilidades para o profissional de relações governamentais”. Camila Barbosa, cientista política e sócia da Prospectiva, abordará como o uso transversal da tecnologia pode expandir a atuação desses profissionais, integrando competências tecnológicas às já exigidas na área. A mediação será conduzida por Rodrigo Martins Navarro de Andrade, doutor em Administração e CEO da Associação Nacional da Indústria de Pneumáticos.

    Orçamento verde como instrumento de políticas públicas

    Encerrando o fórum, em 9 de abril, o painel “Green Budget: Painel Orçamentário de Gastos Climáticos como instrumento de coordenação de políticas públicas” discutirá como o orçamento verde pode fortalecer a coordenação de políticas voltadas ao enfrentamento das mudanças climáticas, preservação da biodiversidade e gestão de riscos. Virgínia de Angêlis, secretária Nacional de Planejamento do Ministério do Planejamento e Orçamento, e Dalmo Palmeira, assessor parlamentar, serão os palestrantes, com moderação de Mauro Santos, doutor em Economia e coordenador de políticas de infraestrutura e regulação no IPEA.

    O 14º Fórum de Educação Executiva visa ampliar o debate sobre temas estratégicos, promovendo a troca de conhecimento entre especialistas e profissionais para acompanhar as transformações tecnológicas, econômicas e institucionais que moldam o desenvolvimento do país. Os encontros ocorrem na FGV Brasília, localizada na Av. L2 Norte, Quadra 602, Módulos A, B e C – SGAN.

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

    O cenário da inteligência artificial recebe um novo e poderoso competidor: o GLM 4.7. Desenvolvido pela Zhipu AI, este modelo chega com a promessa de entregar resultados que rivalizam e, em muitos aspectos, superam gigantes estabelecidos como GPT-5 e Claude. Com foco em raciocínio complexo e desenvolvimento de software, o GLM 4.7 se apresenta como uma alternativa viável e inovadora, pronta para transformar fluxos de trabalho.

    Para aqueles que acompanham a evolução das IAs, o GLM 4.7 representa um salto significativo, especialmente em eficiência e profundidade de análise. As inovações trazidas por este modelo da Zhipu AI merecem atenção detalhada, desde sua arquitetura única até suas aplicações práticas no desenvolvimento de código.

    Potencial e inovações do modelo GLM 4.7

    A arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) é um dos pilares do GLM 4.7. Diferentemente de modelos densos, o MoE ativa apenas os parâmetros necessários para cada tarefa. Isso resulta em um processamento mais ágil, eficiente em termos de energia e computação, tornando a ferramenta acessível sem sacrificar a profundidade do raciocínio.

    Outro diferencial marcante é a vasta capacidade de retenção de contexto. Com suporte para janelas de contexto que podem atingir até 200 mil tokens, o GLM 4.7 mantém a coerência em conversas extensas e na análise de grandes bases de código. Desenvolvedores e analistas de dados se beneficiam dessa funcionalidade, pois o assistente pode compreender projetos inteiros, oferecendo sugestões mais holísticas.

    Raciocínio intercalado e preservação de pensamento

    O mecanismo de “pensar antes de agir” é uma das características mais impressionantes do GLM 4.7. Ele utiliza um processo de raciocínio intercalado, planejando a execução de tarefas complexas antes de gerar a resposta final. Isso minimiza drasticamente a taxa de erros em instruções com múltiplas etapas.

    Adicionalmente, a tecnologia de “Preserved Thinking” (Pensamento Preservado) garante que o sistema mantenha sua linha de raciocínio lógico ativa durante toda a interação. Em cenários que exigem ações sequenciais, como em agentes autônomos, essa memória de trabalho assegura que o objetivo inicial não se perca, eliminando a necessidade de reexplicar o contexto.

    Revolução no desenvolvimento de software e ‘Vibe Coding’

    No campo da engenharia de software, o GLM 4.7 demonstra uma competência notável. O conceito de ‘Vibe Coding’ foca na estética e usabilidade do código gerado, especialmente para interfaces de usuário (front-end). O sistema não apenas produz código funcional, mas também se preocupa com o design visual, criando páginas web e apresentações com layouts modernos.

    A precisão em tarefas de terminal e automação foi aprimorada. Testes indicam que a 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 ambientes de desenvolvimento populares é fluida, funcionando como um par programador sênior.

    Benchmarks: Números comprovam a eficácia

    Os resultados em plataformas de avaliação como o SWE-bench, que mede a habilidade de resolver problemas reais de engenharia de software, colocam o GLM 4.7 no topo do ranking de código aberto. Houve uma melhoria de dois dígitos em comparação com versões anteriores, consolidando sua liderança.

    No teste “Humanity’s Last Exam” (HLE), conhecido por sua dificuldade para IAs, o modelo alcançou uma pontuação que demonstra capacidade de generalização e lógica abstrata. Esses dados indicam que o GLM 4.7 está preparado para desafios que exigem rigor técnico e criatividade simultaneamente.

    Comparativo direto: desempenho frente à concorrência global

    Em comparação com o GPT-5 e o Claude Sonnet, o GLM 4.7 se destaca pelo equilíbrio entre pragmatismo e potência. Em tarefas de raciocínio matemático e lógica dedutiva, os testes mostram paridade técnica ou até uma leve vantagem para o modelo da Zhipu AI.

    Além do desempenho, a relação custo-benefício é um ponto forte. Com um preço por milhão de tokens significativamente menor que seus rivais ocidentais, o GLM 4.7 democratiza o acesso a inteligência de ponta, permitindo que empresas e desenvolvedores independentes integrem capacidades avançadas de IA sem comprometer o orçamento.

    Integração com agentes e ferramentas externas

    A habilidade de uso de ferramentas externas (Tool Use) é outro ponto forte do GLM 4.7. O sistema navega na web, executa código Python em ambientes isolados e interage com APIs de forma autônoma com alta taxa de sucesso. Comparado a outros modelos, a fluidez com que ele alterna entre geração de texto e ação prática é notável.

    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 sem intervenção humana constante. A arquitetura foi otimizada para reduzir alucinações durante o uso de ferramentas, garantindo ações precisas e seguras.

    Em suma, o GLM 4.7 da Zhipu AI surge como um marco na evolução das IAs, oferecendo um conjunto robusto de capacidades que desafiam o status quo e abrem novas possibilidades para desenvolvedores e empresas. Sua combinação de raciocínio avançado, eficiência e custo-benefício o posiciona como um forte concorrente no mercado global de inteligência artificial.

  • The pentagon’s AI-first doctrine and its implications for modern warfare: lessons from the conflict with Iran

    The pentagon’s AI-first doctrine and its implications for modern warfare: lessons from the conflict with Iran

    A adoção da doutrina AI-First pelo Pentágono marca uma transformação profunda na maneira como as guerras são concebidas e travadas. Longe de ser apenas uma ferramenta de apoio, a inteligência artificial (IA) está se tornando uma infraestrutura estratégica fundamental, permeando a cadeia de comando, a coleta de inteligência e o planejamento de operações em múltiplos teatros.

    Esta mudança conceitual redefine a vantagem estratégica na era algorítmica. Um exemplo prático e contundente dessa implementação pode ser observado na recente confrontação entre os Estados Unidos e o Irã, onde sistemas de IA foram empregados para acelerar análises e decisões cruciais no campo de batalha.

    A doutrina AI-first: uma mudança estratégica

    A doutrina AI-First do Pentágono baseia-se na premissa de que a vantagem estratégica em futuras guerras dependerá, em grande parte, da capacidade dos estados de integrar algoritmos avançados ao cerne dos sistemas de tomada de decisões militares. Dentro dessa estrutura, os Estados Unidos buscam preservar e expandir o que o documento define como Dominância Militar de IA – uma superioridade ancorada na inovação tecnológica, dados operacionais e uma indústria civil de IA avançada.

    A estratégia instrui os ramos de defesa dos EUA a se tornarem uma “força de combate baseada em IA”, acelerando a experimentação com modelos avançados, removendo barreiras burocráticas e priorizando a vantagem assimétrica em dados e poder computacional. Os EUA possuem vantagens estruturais únicas, incluindo um ecossistema de inovação líder e repositórios de dados operacionais acumulados ao longo de décadas de atividade militar e de inteligência. A integração dessas vantagens visa superar os rivais na corrida armamentista algorítmica.

    Um componente central desse conceito é a integração da IA ao processo de decisão operacional, desde o processamento de inteligência até o planejamento de sistemas de combate complexos. Projetos como sistemas de gerenciamento de batalha baseados em IA, desenvolvimento de capacidades para coordenar enxames de sistemas não tripulados e o uso extensivo de simulações operacionais com IA foram definidos para demonstrar o novo ritmo de implementação tecnológica.

    A implementação não se limita a declarações estratégicas. O Pentágono começou a implantar plataformas dedicadas, como o GenAI.mil, que permite a integração de modelos generativos e ferramentas analíticas em redes classificadas e não classificadas. Essa iniciativa visa expandir o acesso a ferramentas de IA para milhões de militares e funcionários governamentais, incorporando as capacidades de IA nos processos de trabalho diários do sistema de defesa. A doutrina reflete o entendimento de que a velocidade de processamento de informações e o encurtamento dos ciclos de decisão se tornarão fatores decisivos em futuros conflitos.

    Da análise de suporte à aceleração operacional

    A integração da IA em sistemas de defesa, que inicialmente se enraizou em campos como manutenção preditiva, análise de inteligência e suporte administrativo, está agora expandindo seu papel sob o conceito AI-First. Esses sistemas se tornam ferramentas que permitem a aceleração de processos operacionais.

    Modelos avançados são capazes de sintetizar vastas quantidades de dados de uma variedade de sensores, sistemas de inteligência e informações de código aberto, produzindo insights em tempo real. Essas capacidades permitem que comandantes priorizem alvos, examinem diferentes cenários operacionais e conduzam avaliações de situação com uma velocidade significativamente maior do que os processos analíticos humanos tradicionais. Esse desenvolvimento muda a natureza da tomada de decisões militares, transformando a IA de mero suporte analítico em um componente ativo que aprimora o planejamento e o gerenciamento de complexos sistemas de combate.

    Estudo de caso: o uso da IA no conflito com o Irã

    A confrontação entre os Estados Unidos e o Irã oferece um exemplo tangível da translação do conceito AI-First para a atividade operacional. Durante ataques a alvos iranianos, foi reportado que as forças armadas dos EUA utilizaram sistemas de IA para análise de inteligência, identificação de alvos e execução de simulações operacionais, incluindo o modelo de linguagem grande Claude da Anthropic.

    Segundo o Instituto Nacional de Estudos de Segurança Nacional (INSS), o Comando Central dos EUA (CENTCOM) integrou o modelo ao lado de sistemas de armas convencionais, como mísseis Tomahawk, aeronaves stealth e drones baseados em IA. O sistema auxiliou no processamento em tempo real de dados recebidos de diversos sistemas de sensores, encurtando o tempo necessário para a análise de inteligência e a geração de insights operacionais. A IA também foi utilizada para executar cenários “e se”, permitindo aos planejadores de operações examinar diferentes cursos de ação em um tempo relativamente curto. Essas capacidades demonstram o potencial da IA para acelerar os processos de tomada de decisão em situações de combate complexas.

    Entre o campo de batalha e o Silicon Valley: a disputa ético-legal

    A adoção acelerada de sistemas de IA no sistema de defesa dos EUA tem sido acompanhada por disputas significativas entre o governo e as empresas de tecnologia. A Anthropic, que forneceu o modelo usado em operações de combate, opôs-se a algumas das exigências do Pentágono para remover mecanismos de segurança relacionados a usos como armas autônomas e sistemas de vigilância em larga escala.

    A empresa argumentou que os sistemas de IA não são suficientemente confiáveis para a operação de armas totalmente autônomas e que o uso de IA para vigilância em massa de civis não é moral ou regulatoriamente legítimo, traçando uma “linha vermelha” nessas exigências. Em contraste, o Pentágono emitiu um ultimato para remover essas restrições e chegou a ameaçar designar a Anthropic como um “risco na cadeia de suprimentos”, um passo incomum. Essas disputas refletem tensões mais amplas entre considerações de segurança nacional e questões éticas, legais e de governança no campo da IA, com discussões internas na indústria e oposição de funcionários a certos usos militares.

    Implicações estratégicas: rumo à guerra algorítmica

    O uso de sistemas de IA em conflitos militares marca uma nova etapa no desenvolvimento da guerra moderna. Enquanto os sistemas de IA antes serviam principalmente como ferramentas de apoio, agora eles se tornam multiplicadores de força que permitem o processamento de informações em uma escala e velocidade impossíveis para sistemas humanos sozinhos. Ao mesmo tempo, essa integração também levanta questões complexas relacionadas à responsabilidade, supervisão e arcabouços legais.

    À medida que os sistemas de IA influenciam cada vez mais as decisões operacionais, incluindo aquelas relativas ao uso da força, ajustes serão necessários no direito internacional, nas regras de engajamento e nos mecanismos de prestação de contas. A evolução da relação entre instituições de defesa, formuladores de políticas e a indústria de tecnologia determinará, em grande parte, as regras do jogo na era da guerra baseada em IA.

    Implicações políticas e de segurança para Israel

    A experiência americana demonstra que a integração sistemática da inteligência artificial no núcleo da atividade militar altera as regras do jogo no campo de batalha. Para Israel, que possui uma vantagem significativa no campo da inovação em defesa, esse contexto acarreta diversas implicações estratégicas.

    Primeiramente, há a necessidade de transitar de uma abordagem centrada no desenvolvimento de tecnologias de IA discretas para uma abordagem sistêmica, similar à doutrina AI-First americana. Nela, a inteligência artificial é integrada sistematicamente à cadeia de comando, aos processos de processamento de inteligência e ao planejamento de operações em múltiplos teatros. Essa transição exige uma integração mais profunda entre a comunidade de defesa, as indústrias de defesa e o setor de alta tecnologia civil, juntamente com investimentos em infraestruturas de dados e poder computacional avançado.

    Em segundo lugar, à luz da aceleração global da corrida armamentista de IA, Israel deve fortalecer sua cooperação estratégica com os Estados Unidos neste campo. Essa colaboração pode incluir pesquisa e desenvolvimento, integração entre sistemas operacionais de IA e um aprofundamento do diálogo estratégico sobre o uso responsável da inteligência artificial em sistemas militares. Por fim, juntamente com as vantagens operacionais, a integração de sistemas de IA na guerra também levanta complexas questões legais e éticas. Israel, que está na vanguarda do enfrentamento de ameaças de segurança e tecnológicas, pode desempenhar um papel significativo na moldagem de arcabouços de governança e padrões internacionais para o uso responsável da IA em sistemas de defesa, enquanto preserva sua vantagem tecnológica e operacional.

    A doutrina AI-First do Pentágono reflete uma mudança profunda na concepção americana de guerra. A inteligência artificial não é mais percebida como uma ferramenta tecnológica suplementar, mas sim como uma infraestrutura estratégica que molda a forma como os militares planejam e conduzem campanhas. O conflito com o Irã demonstra como esse conceito está começando a ser concretizado na prática, com a IA se integrando mais profundamente à cadeia de comando, síntese de inteligência e planejamento operacional.

    Uma nova realidade se forma, na qual a fronteira entre o julgamento humano e o suporte algorítmico se torna mais dinâmica e flexível. Para nações como Israel, isso representa tanto uma oportunidade quanto um desafio: há a necessidade não apenas de desenvolver capacidades de IA discretas, mas de adotar uma abordagem sistêmica, integrar inteligência, comando e sistemas de combate, e criar uma infraestrutura avançada de dados e poder computacional. Ao mesmo tempo, é preciso fortalecer a cooperação estratégica e avançar sua influência nos padrões internacionais para o uso seguro da IA militar.

    Dessa forma, será possível preservar a vantagem tecnológica e operacional, mantendo a legitimidade e preparando-se para uma era em que a IA se torna um multiplicador de força estratégico no campo de batalha. Em qualquer caso, a forma como as relações evoluírem entre as instituições de defesa, os formuladores de políticas e a indústria de tecnologia determinará, em grande parte, as regras do jogo na era da guerra baseada em IA.

  • Bancos: Inteligência Artificial no DNA da Defesa Cibernética em 2026

    Bancos: Inteligência Artificial no DNA da Defesa Cibernética em 2026

    Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Segurança Bancária

    Em 2026, a defesa cibernética no setor bancário não é mais uma questão de se, mas de como. A Inteligência Artificial (IA) emergiu como um componente central nas estratégias das instituições financeiras para combater o crime organizado e proteger seus ecossistemas. A colaboração e a tecnologia avançada são as chaves para fortalecer a segurança em um cenário cada vez mais complexo.

    A IA não é apenas uma ferramenta acessória; ela está intrinsecamente ligada às novas tecnologias que moldam as ferramentas de cibersegurança. Isso permite que os bancos escalem suas defesas e respondam de forma mais eficaz às ameaças crescentes, garantindo a proteção dos clientes e a integridade das operações financeiras.

    Ação Conjunta e Cooperação Setorial

    Representantes de bancos e provedores de tecnologia concordam que o compartilhamento de informações é fundamental. Essa cooperação, inclusive entre setores distintos, é vista como uma maneira eficiente de combater o crime organizado. Daniel Santana, diretor de segurança cibernética do Itaú Unibanco, enfatiza a importância da ação coordenada entre a proteção cibernética e a proteção contra fraudes, que gera resultados positivos para todo o ecossistema.

    “Precisamos expandir e compartilhar as informações, conectando o que nós temos hoje com outros setores, porque sabemos que ataques estão em todos os setores. Isso faz diferença para prevenir ataques”, ressaltou Santana. A integração e o fortalecimento do ecossistema são essenciais para que a maior conexão entre seus elos não crie riscos sistêmicos.

    Fortalecendo os Elos Fracos Contra Fraudes

    Luiz Paulo Azevedo Bittencourt, líder de segurança institucional do Banco do Brasil, destaca que as medidas regulatórias implementadas pelo Banco Central contribuem para o fortalecimento do setor. Ele reforça a ideia de que a segurança reside nos elos fortes, pois as fraudes tendem a ocorrer nos elos mais vulneráveis.

    O setor financeiro opera como um ecossistema, e os fraudadores buscam explorar vulnerabilidades, inclusive através da cooptação de pessoas. “Precisamos atuar juntos para não capitalizar o crime organizado”, alertou Bittencourt. A capacitação das equipes é primordial, especialmente diante do aumento da sofisticação e do uso de tecnologias por parte dos criminosos.

    O Desafio da Engenharia Social e a Proteção ao Cliente

    A lógica da segurança cibernética mudou. Se antes a fragilidade dos sistemas era o principal vetor de golpes, hoje a engenharia social domina o cenário, com usuários de todos os perfis caindo em armadilhas diariamente. Bittencourt aponta que os bancos devem focar em proteger o cliente, inclusive, dele mesmo, sem comprometer a experiência do usuário.

    “Daqui a pouco, a olho nu, não vamos conseguir identificar se é fake ou real — as possibilidades do outro lado crescendo exponencialmente. É a experiência com segurança e com olho no futuro.”

    A capacidade de distinguir o real do falso se torna cada vez mais desafiadora, exigindo uma abordagem de segurança com visão de futuro e focada na experiência do usuário.

    IA e o Futuro da Defesa Cibernética

    Daniel Santana, do Itaú Unibanco, vê na IA uma oportunidade sem precedentes para escalar a defesa cibernética. “Grande parte das ferramentas de ciber tem no DNA as novas tecnologias”, afirmou. Danilo Coelho, diretor-executivo de dados, produtos e novos negócios da Quod, concorda com a necessidade de impulsionar o compartilhamento de informações para prevenir fraudes, como no caso de contas laranjas, que muitas vezes iniciam de forma lícita.

    Coelho ressalta a importância do uso intensivo de dados com criticidade e governança, garantindo que sejam usados de forma correta e ética. A agilidade e a segurança nos processos são cruciais para responder rapidamente às ameaças. No entanto, um dos maiores gargalos identificados é a falta de mão de obra qualificada para lidar com essas novas tecnologias e estratégias de defesa.

  • Comissão aprova criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial no Brasil

    Comissão aprova criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial no Brasil

    Comissão aprova criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial no Brasil

    A Comissão de Comunicação (CCom) da Câmara dos Deputados aprovou, em 18 de março de 2026, o Projeto de Lei 2.688/2025, que estabelece o Marco Regulatório para o Desenvolvimento e Uso da Inteligência Artificial (IA) no Brasil. A iniciativa visa criar uma resposta legislativa específica para os desafios impostos por uma prática grave e crescente que impacta direitos fundamentais, como dignidade, privacidade e integridade, especialmente de mulheres, crianças e adolescentes. Além disso, busca assegurar a preservação da segurança, da ética, da transparência e da soberania tecnológica nacional.

    O PL define direitos, deveres, princípios, mecanismos de governança e normas de transparência civil e penal para o desenvolvimento e uso da IA no país. O texto impõe um conjunto de obrigações para as plataformas de IA, que incluem a identificação e rastreamento de conteúdos artificiais, revisão humana de decisões automatizadas, obrigações de transparência e auditabilidade, além da proteção de dados pessoais.

    Sistemas de alto risco e deveres do poder público

    O projeto prevê obrigações específicas para sistemas de IA considerados de alto risco. Estes deverão elaborar avaliações de impacto algorítmico e realizar auditorias periódicas. Para o Poder Público, a proposta institui a obrigatoriedade de realizar avaliação prévia de impacto sobre direitos fundamentais e análise de riscos antes da adoção de tais sistemas.

    Urgência na regulação: o caso Grok

    O relator do projeto, deputado Jadyel Alencar (Republicanos – PI), ressaltou a urgência da regulação, destacando o uso de tecnologias de IA para a produção de imagens e vídeos envolvendo crianças e adolescentes, ou pessoas adultas, sem consentimento, em contextos sexuais ou eróticos. Ele citou como exemplo emblemático o caso recente envolvendo a ferramenta de IA Grok, da rede social X (antigo Twitter). Uma pesquisa do Center for Countering Digital Hate (CCDH) apontou que, nos primeiros 11 dias após o lançamento da funcionalidade de geração de imagem do Grok, em 29 de dezembro de 2025, foram produzidos mais de três milhões de conteúdos sexualizados, sendo 23 mil deles envolvendo crianças. As estimativas indicam que, a cada 41 segundos durante o período analisado, uma imagem imprópria envolvendo crianças foi criada.

    A presidente da Comissão, deputada Maria Rosas (Republicanos-SP), elogiou a aprovação, enfatizando a relevância do tema diante do crescimento vertiginoso do uso da IA no país.

    Outras aprovações na Comissão de Comunicação

    Na mesma reunião, a CCom aprovou outros dois projetos:

    • PL 3.698/23: Dispõe sobre a identificação de ameaças e a repressão de ilícitos contra a infraestrutura de telecomunicações. O deputado Jadyel Alencar (Republicanos-PI) alertou que, em 2023, foram roubados ou furtados 5,4 milhões de metros de cabos, um aumento de 15% em relação a 2022, motivado pelo alto valor de metais como o cobre no mercado de sucata. O objetivo é viabilizar repasses a órgãos de inteligência e segurança pública para a identificação, prevenção e repressão desses ilícitos.
    • Substitutivo ao PL 4.614/2025: Aprimora a tipificação, as penas e as medidas contra organizações criminosas digitais. A proposição introduz o conceito de organização criminosa digital na Lei nº 12.850/2013, com pena de reclusão de quatro a oito anos, além das penas dos delitos praticados. Prevê aumento de pena com o uso de ferramentas avançadas de anonimização ou ataques a instituições financeiras, serviços públicos essenciais ou infraestruturas críticas. Altera a Lei nº 9.613/1998 para aumentar a pena em casos de lavagem de dinheiro com criptoativos ou plataformas digitais vinculada a organizações criminosas digitais. Reforça a obrigação de colaboração de provedores de aplicações de internet com autoridades na investigação de crimes cibernéticos, conforme a Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet).

    Ambos os projetos seguirão para análise das Comissões de Ciência, Tecnologia e Inovação, de Finanças e Constituição, Justiça e Cidadania (no caso do Marco da IA) e da Comissão de Segurança Pública e Combate ao Crime Organizado e de Constituição e Justiça e de Cidadania (no caso do PL 4.614/2025), antes de serem votados no Plenário da Câmara.

  • O uso ético da inteligência artificial na Justiça

    O uso ético da inteligência artificial na Justiça

    O uso ético da inteligência artificial na Justiça

    A inteligência artificial (IA) já não é uma questão de se irá ingressar na esfera judicial, mas sim sob quais limites constitucionais, processuais e éticos sua admissão é compatível com a integridade do sistema de justiça. O debate crucial não reside na mera presença de tecnologia, mas em como ela pode interferir na formação do juízo, na seleção de informações e na estrutura das decisões, sem comprometer a responsabilidade humana e o devido processo legal.

    A discussão sobre a IA na Justiça, em 2026, transcende a especulação acadêmica para se tornar uma questão de governança concreta. O Poder Judiciário, historicamente, tem adotado ferramentas tecnológicas para otimizar processos, reduzir assimetrias informacionais e agilizar rotinas. Contudo, a IA apresenta um desafio diferente quando sua mediação tecnológica começa a influenciar a própria formação da decisão judicial, exigindo um exame rigoroso de suas condições de uso para garantir a conformidade com a Constituição, o processo justo e a ética pública.

    Definindo os limites da tecnologia na jurisdição

    A questão central é estabelecer as condições sob as quais o uso da IA permanece compatível com os pilares do Direito. Isso implica evitar posições extremas: a tecnofobia, que rejeita toda IA, e o solucionismo, que legitima qualquer delegação tecnológica pela eficiência operacional. O Direito brasileiro foca em garantias, competências e responsabilidades. Portanto, a pergunta fundamental não é se a máquina “ajuda”, mas se essa ajuda preserva a estrutura normativa do ato estatal, especialmente quando este impacta a liberdade, o patrimônio ou a igualdade processual das partes.

    A moldura constitucional, com garantias como o devido processo legal, o contraditório, a ampla defesa e a motivação das decisões, é mais exigente do que a discussão pública por vezes reconhece. O CPC, ao detalhar o regime de fundamentação, explicita o que não constitui uma decisão adequadamente motivada. Em matéria pericial, por exemplo, exige-se método e análise técnica conclusiva. Em essência, nenhuma tecnologia pode servir como atalho para uma decisão cuja racionalidade não possa ser reconstruída, contestada e atribuída a um responsável humano identificável.

    A resolução CNJ 615/25 e a governança da IA

    A Resolução CNJ 615/25 estabelece diretrizes cruciais para o desenvolvimento, utilização e governança de soluções de IA no Poder Judiciário. Longe de ser um mero slogan, a norma ancora o sistema em pilares como a centralidade da pessoa humana, a supervisão humana em todas as etapas, rastreabilidade, auditabilidade e a proteção de direitos fundamentais. Princípios como transparência, explicabilidade, contestabilidade e confiabilidade são explicitados, sinalizando que a inovação só é admissível sob um regime denso de responsabilidade e controle.

    O cenário atual, com 45,8% dos tribunais já utilizando IA generativa em 2025, segundo o Programa Justiça 4.0, demonstra que o debate ético não é especulativo. Ele se concentra na governança concreta de sistemas em uso ou em processo de adoção. Isso eleva a responsabilidade dos juristas, que lidam com a legitimidade presente da tecnologia, e não com um futuro distante. A supervisão humana, por si só, pode ser insuficiente se não houver condições reais de revisão crítica, tempo para discordar da máquina, compreensão de sua operação e preservação da autoridade intelectual do julgador.

    Supervisão humana: mais que uma formalidade

    Um agente público que apenas “confirma” o que não compreende, sob pressão de produtividade e sem trilha de auditoria, não está supervisionando; está homologando. Essa homologação acrítica de saídas algorítmicas não se alinha com a ideia constitucional de motivação nem com a responsabilidade funcional de quem decide. O ponto em que o debate ético encontra o núcleo do devido processo é precisamente este: se a IA participa da triagem de casos, da identificação de padrões decisórios ou da sugestão de minutas, ela pode influenciar o resultado antes mesmo da assinatura final.

    Essa influência só é legítima se mantida dentro de limites transparentes e auditáveis. A formação de uma “caixa-preta jurisdicional”, onde o itinerário cognitivo relevante está oculto em ferramentas cujos vieses ou falhas não são inteligíveis ou contestáveis, é inaceitável. A forma humana com substância opaca não satisfaz o constitucionalismo processual. A Resolução 615/25, ao vedar soluções que impeçam revisão humana e exigir auditorias regulares, aponta nessa direção.

    Regulação em construção: o caminho brasileiro para a IA

    Em março de 2026, o Brasil ainda aguarda uma lei geral de IA em vigor, similar ao AI Act europeu. A regulação atual é fragmentária, com avanços setoriais e institucionais. O PL 2338/23 foi aprovado no Senado em dezembro de 2024 e seguiu para a Câmara. O Executivo, em dezembro de 2025, encaminhou proposta complementar de governança. O sistema jurídico brasileiro tem construído sua disciplina de IA “de baixo para cima”, por setores e autoridades competentes, antes mesmo da consolidação legislativa geral.

    Essa abordagem converge com consensos internacionais, como a Recomendação da Unesco sobre Ética da IA, os princípios da OCDE e as diretrizes da Cepej (Conselho da Europa), que enfatizam a dignidade humana, a proteção de direitos e a supervisão humana. O AI Act europeu solidifica a lógica de abordagem baseada em risco. O ponto comum é que a ética da IA aplicada à justiça não é um ornamento moral, mas uma técnica institucional de contenção do arbítrio tecnológico.

    A delegação limitada como princípio ético

    A ética da IA na Justiça vai além da decisão final, envolvendo a proveniência intelectual do ato. À medida que sistemas generativos auxiliam em pesquisa, organização de argumentos e elaboração de minutas, é crucial distinguir apoio instrumental de substituição encoberta do labor intelectual. O problema não é usar tecnologia para ampliar capacidade cognitiva, mas dissolver, sem transparência, a autoria responsável do raciocínio jurídico.

    Uma decisão assinada por um magistrado pode padecer de déficit ético se o itinerário argumentativo decisivo foi terceirizado a sistemas cujo funcionamento não possa ser reconstruído criticamente. A categoria decisiva para os próximos anos será a de delegação limitada. A IA pode auxiliar, mas não substituir o núcleo indelegável do ato jurisdicional, que inclui a definição do problema, a seleção de material probatório e normativo, a fundamentação compreensível, o juízo sobre a suficiência das razões e a assunção pessoal da responsabilidade.

    A analogia com a medicina e a prova de IA

    A regulação ética da IA na medicina oferece uma analogia pertinente: a resolução CFM 2.454/26 admite a IA como ferramenta de apoio, mas preserva a autoridade final do médico e exige julgamento crítico. Da mesma forma, na Justiça, a tecnologia não pode destruir a imputabilidade racional do ato. Sistemas inteligentes podem ser auxiliares valiosos, mas seu uso só é ético quando a autoridade profissional permanece humana, identificável, crítica e responsável.

    A ilusão da “prova mágica” sobre o uso de IA, com detectores de texto e estilometria forense, precisa ser enfrentada. A própria OpenAI retirou seu classificador de texto por baixa acurácia. Esforços promissores em transparência focam em trilhas de proveniência e metadados, como no padrão C2PA. Contudo, isso complementa, mas não substitui, a governança jurídica, logs institucionais e a responsabilidade funcional. A ética séria na Justiça se fará com desenho institucional verificável, não com fetiche de detector.

    Construindo a dogmática da trilha auditável

    O uso ético da IA na Justiça exige menos uma teoria abstrata da “máquina justa” e mais uma dogmática da trilha auditável. Na prática, isso significa políticas institucionais claras, distinção entre usos de baixo e alto risco, registro técnico do emprego de modelos, critérios para revisão humana obrigatória, possibilidade de contestação pelas partes e avaliação contínua de viés e erro. A Resolução 615/25 abriu esse caminho, que precisa ser preenchido com densidade operacional.

    Em suma, a Justiça pode usar IA, mas não pode terceirizar a juridicidade de seus atos à opacidade algorítmica. A ética da IA na jurisdição exige compatibilidade estrutural com a Constituição do processo: motivação real, supervisão humana não decorativa, contestabilidade efetiva, tratamento não discriminatório e preservação da autoria responsável do juízo. A tecnologia deve servir ao sistema de razões, garantias e responsabilidades da Justiça, sem reconfigurá-lo silenciosamente para um modelo mais rápido, porém menos inteligível e com menor legitimidade.

  • SAP Business AI: como a inteligência artificial transforma empresas em 2026

    SAP Business AI: como a inteligência artificial transforma empresas em 2026

    SAP Business AI: como a inteligência artificial transforma empresas em 2026

    Em 2026, a inteligência artificial (IA) se consolida como um pilar essencial para a competitividade empresarial. O SAP Business AI emerge como um diferencial, integrando IA nativamente ao núcleo das suítes de negócios para otimizar processos e agilizar decisões. Diferente de soluções que apenas adicionam ferramentas de IA, a SAP a incorpora em uma base de dados unificada e semanticamente rica, abrangendo finanças, supply chain, RH e experiência do cliente.

    Essa integração profunda, segundo Muhammad Alam, Head of Product & Engineering da SAP, fornece um contexto mais amplo para a IA, resultando em recomendações e resultados mais precisos. O sistema, consciente do papel e contexto do usuário, opera através de assistentes inteligentes como o SAP Joule. Ele oferece ferramentas específicas para cada função, maximizando a eficiência operacional em áreas como Contas a Receber, Planejamento e Atendimento ao Cliente.

    Agentes inteligentes: automação proativa em ação

    Os agentes inteligentes da SAP atuam como sentinelas digitais, monitorando operações empresariais proativamente. Eles identificam problemas antes que se tornem críticos e automatizam soluções preventivas, agindo de forma autônoma para prever resultados e garantir a continuidade dos negócios. Essa abordagem vai além de um simples copilot.

    Exemplos práticos incluem a detecção antecipada de rupturas de estoque ou atrasos logísticos na Supply Chain, com sugestões de correções imediatas. Na área de Recursos Humanos, orientam o onboarding de funcionários e recomendam trilhas de aprendizado personalizadas. Já em Finanças, automatizam a gestão de caixa, tesouraria e compliance, com potencial de economizar até 80% do tempo em tarefas rotineiras.

    Como explica Alam, é como ter uma equipe de “escoteiros digitais” em alerta constante. Com a SAP como torre de controle, a incerteza dá lugar à visibilidade, proporcionando uma vantagem competitiva ao permitir que as empresas passem de uma postura reativa para uma estratégia proativa.

    Segurança e confiabilidade no centro da IA da SAP

    A confiabilidade e a segurança são fundamentais para o SAP Business AI. Toda solução de IA da SAP passa por rigorosa revisão ética e está alinhada a padrões globais, como o EU AI Act e os princípios da UNESCO. Isso garante que as soluções atendam não apenas aos requisitos técnicos, mas também aos padrões éticos internacionais.

    As principais medidas de segurança incluem privacidade de dados integrada, controle de papéis e permissões de usuário, supervisão humana em processos críticos e conformidade regulatória. A SAP aprendeu com o cenário regulatório europeu que privacidade, segurança e ética são inegociáveis. Segundo Alam, a empresa constrói uma IA em que os usuários podem confiar e depender, mantendo sempre o controle.

    Novas funcionalidades de IA para Supply Chain e Procurement

    A SAP está acelerando o lançamento de capacidades avançadas de IA em sua Business Suite, com foco em Supply Chain e Procurement. Uma nova solução de orquestração da cadeia de suprimentos utiliza IA e um gráfico de conhecimento de rede para analisar dados em tempo real de fornecedores e logística, prevendo e prevenindo interrupções.

    Entre as inovações destacam-se o SAP Ariba Source-to-Pay, reconstruído como solução nativa em IA; Procurement Agêntico, com analytics e agentes de IA para gerenciar sourcing complexo; Agentes Financeiros para automação de caixa e tesouraria; e o SAP Joule Action Bar, que traz o assistente para todas as telas. O agent builder permite personalizar assistentes sem codificação.

    Muhammad Alam ressalta que a empresa está implementando IA em ritmo acelerado em toda a suíte e até integrando IA à robótica. Essas atualizações tornam cada decisão do funcionário mais inteligente, rápida e conectada ao cliente, redefinindo o conceito de empresa inteligente.

    O futuro do trabalho com inteligência artificial SAP

    A IA está redefinindo o futuro do trabalho empresarial, e a SAP posiciona-se na vanguarda com uma abordagem de colaboração entre humanos e máquinas. Segundo Muhammad Alam, a IA aumentará o trabalho humano, automatizando tarefas rotineiras e liberando profissionais para atividades estratégicas e criativas.

    As mudanças esperadas incluem a automação de tarefas repetitivas, a elevação do papel dos funcionários para supervisão e estratégia, o foco em gerenciamento de exceções e a colaboração contínua entre humanos e agentes inteligentes. Profissionais precisarão aprender a trabalhar com IA para prosperar, dependendo de agentes inteligentes para apoiar decisões e otimizar operações.

    A tendência é uma mudança em direção ao aumento da autonomia e ações proativas, impulsionando eficiências. O resultado será um ambiente onde “agentes lidam com as tarefas enquanto humanos estrategizam e verificam para garantir o sucesso”, tornando o trabalho humano mais valioso.

  • Nuclear + AI: NVIDIA e AtkinsRéalis impulsionam o futuro dos data centers

    Nuclear + AI: NVIDIA e AtkinsRéalis impulsionam o futuro dos data centers

    Nuclear + IA: NVIDIA e AtkinsRéalis impulsionam o futuro dos data centers

    A NVIDIA e a AtkinsRéalis anunciaram uma colaboração pioneira para explorar a criação de “fábricas de IA” em larga escala, alimentadas por energia nuclear. O objetivo é suportar a próxima geração de computação de inteligência artificial com uma fonte de energia estável e de baixo carbono, combinando a expertise em engenharia e nuclear da AtkinsRéalis com as ferramentas digitais e de IA da NVIDIA.

    Essa parceria visa utilizar ferramentas de IA, como as bibliotecas Omniverse da NVIDIA e sistemas de computação acelerada, para auxiliar engenheiros no design e teste de infraestruturas físicas em ambientes digitais 3D antes da construção. A AtkinsRéalis prevê que essa abordagem possa acelerar a implantação de centros de computação altamente eficientes, com energia proveniente de fontes nucleares.

    A importância da energia nuclear para a IA

    A energia nuclear emerge como uma solução promissora para atender às demandas energéticas massivas de centros de dados de IA e computação de alto desempenho. Diferentemente de fontes intermitentes como solar ou eólica, as usinas nucleares podem operar continuamente, fornecendo a eletricidade constante que essas operações intensivas em energia exigem.

    O consumo de eletricidade por data centers globais atingiu aproximadamente 415 terawatt-hora (TWh) em 2024, volume suficiente para abastecer o Japão inteiro por um ano. Projeções indicam um crescimento para 800 TWh até 2026, impulsionado pela rápida expansão das cargas de trabalho de IA, que alguns analistas preveem aumentar em até 165% a demanda de energia dos data centers no mesmo período.

    Goldman Sachs estima a necessidade de uma nova capacidade nuclear de 85 a 90 gigawatts (GW) até 2030 para suprir a demanda global de data centers. A energia nuclear oferece uma fonte de energia contínua e estável, conhecida como energia de base, crucial para a operação confiável de sistemas de computação sem interrupções. Além disso, usinas nucleares apresentam emissões operacionais muito baixas em comparação com combustíveis fósseis.

    IA como ferramenta para projetar futuras usinas

    O acordo entre AtkinsRéalis e NVIDIA também destaca uma tendência emergente: a IA não é apenas uma consumidora de energia, mas também uma ferramenta poderosa para projetar e otimizar novas infraestruturas energéticas. As plataformas Omniverse e de análise de IA da NVIDIA permitem simular diversos aspectos de sistemas complexos, desde fluxo de calor até carga elétrica.

    Essa capacidade possibilita aos engenheiros projetar layouts e fluxos de trabalho com precisão, além de apoiar a modelagem de gêmeos digitais – réplicas virtuais de sistemas físicos para testes de desempenho. Essas ferramentas podem ser aplicadas desde o design de reatores nucleares e planejamento de segurança até a integração com instalações de computação, otimizando operações, reduzindo custos e melhorando a confiabilidade.

    A parceria foca em três áreas chave para o desenvolvimento de infraestrutura de IA alimentada por nuclear:

    • Integração Nuclear + IA: Ligação dos reatores CANDU® da AtkinsRéalis com data centers de IA, com a NVIDIA fornecendo ferramentas de computação e gêmeos digitais.
    • Entrega Acelerada de Projetos: Uso de IA, simulação e ferramentas Omniverse para agilizar design, construção e melhorar a segurança.
    • Engenharia de Data Center: Entrega de sistemas de energia, resfriamento e modulares pela AtkinsRéalis para implantação eficiente de instalações de IA.

    Analistas de energia acreditam que a aplicação de ferramentas digitais na energia nuclear pode acelerar novos projetos, incluindo os Pequenos Reatores Modulares (SMRs), vistos como uma fonte essencial de energia livre de carbono no futuro. Espera-se a comercialização completa da tecnologia SMR por volta de 2030.

    O boom dos data centers e a demanda energética global

    O crescimento exponencial da IA está remodelando a demanda energética global. As necessidades de energia dos data centers podem dobrar ou mais até 2030 em comparação com os níveis de 2024. Prevê-se que o consumo de eletricidade por data centers possa representar até 12% da demanda total de energia dos EUA até 2028.

    Globalmente, cerca de 15% da energia de data centers provém da energia nuclear, uma porcentagem em crescimento. Embora renováveis como eólica e solar também estejam expandindo sua participação, os combustíveis fósseis ainda respondem por aproximadamente 56% da energia de data centers mundialmente, resultando em emissões de carbono crescentes.

    Grandes empresas de tecnologia buscam suprir seus data centers com eletricidade de zero carbono, melhorar a eficiência energética e adotar novas tecnologias como a energia nuclear para atingir metas ambiciosas de emissões líquidas zero.

    Desafios e o futuro da energia para data centers

    Investimentos em energia nuclear estão em ascensão, com projeções de crescimento de capacidade global em cerca de 29 GW em 2025. Países como a França já obtêm mais de 70% de sua eletricidade de fontes nucleares e planejam expandir seu uso para instalações de IA.

    No entanto, a construção de infraestrutura nuclear é cara e demorada. Barreiras regulatórias, processos de licenciamento e aceitação pública podem atrasar a implantação. A percepção pública sobre a segurança nuclear também impacta os cronogramas dos projetos.

    Apesar dos desafios, a colaboração entre AtkinsRéalis e NVIDIA aponta para um futuro onde energia e computação estão intrinsecamente ligadas. A necessidade de energia confiável e de baixo carbono para suportar a IA é cada vez mais urgente. A energia nuclear oferece uma resposta potencial, capaz de fornecer energia ininterrupta e sem emissões.

    Empresas como Meta e Google já exploram soluções nucleares para seus data centers. A integração de ferramentas de design de IA com engenharia nuclear pode agilizar o planejamento, aumentar a segurança e reduzir os riscos de custo, sendo fundamental para a construção de infraestruturas de IA em larga escala de forma sustentável. Essa convergência pode redefinir as estratégias energéticas de data centers e atender à crescente demanda de energia da era da IA com soluções de baixo carbono.

  • Cade lança projeto de Inteligência Artificial para modernizar análise concorrencial e gestão institucional

    Cade lança projeto de Inteligência Artificial para modernizar análise concorrencial e gestão institucional

    Cade lança projeto de Inteligência Artificial para modernizar análise concorrencial e gestão institucional

    O Conselho Administrativo de Defesa Econômica (Cade) deu um passo significativo em direção à modernização de suas operações com o lançamento do projeto Defesa Econômica com Inteligência Artificial (D.E.I.A.). A iniciativa, anunciada em março de 2026, visa incorporar soluções de inteligência artificial (IA) aos processos internos da autarquia, prometendo otimizar a análise concorrencial e a gestão institucional.

    Com a DEIA, o Cade busca aprimorar a eficiência e a capacidade analítica de seus servidores. A tecnologia será utilizada para auxiliar em diversas atividades, desde a análise de documentos e triagem processual até a identificação de padrões e o suporte na instrução de processos. Ferramentas de IA serão desenvolvidas para atender demandas específicas do órgão, como a análise de atos de concentração e a detecção de práticas anticompetitivas.

    Integração de IA aos sistemas do Cade

    Uma das frentes de atuação centrais do projeto DEIA é a integração de funcionalidades inteligentes ao Sistema Eletrônico de Informações (SEI). Isso inclui recursos como a classificação automática de documentos, a geração de sugestões de minutas, a extração e sumarização de conteúdos e ferramentas de análise preditiva. Estas últimas focam em otimizar a gestão de prazos e riscos processuais.

    Bruna Cardoso, diretora da Diretoria de Administração e Planejamento (DAP), destacou o papel da IA como uma aliada para a modernização. “A inteligência artificial não substitui o trabalho técnico realizado pelos servidores, mas pode ser uma aliada importante para ampliar nossa capacidade analítica e otimizar rotinas”, afirmou. Ela ressaltou que a tecnologia será empregada de forma estratégica, sempre sob supervisão humana e alinhada aos princípios de transparência e responsabilidade no serviço público.

    Capacitação e segurança da informação

    Além do desenvolvimento tecnológico, o projeto DEIA dedica atenção especial à capacitação de servidores e colaboradores. O objetivo é disseminar o conhecimento sobre o uso responsável e eficaz das ferramentas de IA no contexto da defesa da concorrência. Promover um ambiente institucional preparado para explorar as potencialidades da tecnologia com segurança é uma prioridade, com foco em governança de dados e segurança da informação.

    A iniciativa DEIA está inserida no Plano de Transformação Digital do Cade, com recursos provenientes do Fundo de Defesa de Direitos Difusos (FDD) e previsão de conclusão até dezembro de 2026. Este plano já gerou outras entregas importantes para a autarquia.

    Outras transformações digitais no Cade

    O Plano de Transformação Digital já viabilizou a implementação do aplicativo Cade Digital, que centraliza funcionalidades como a busca de jurisprudência, acesso a decisões e documentos do Tribunal. Outras novidades incluem o acesso externo ao SEI para acompanhamento de processos e visualização de documentos, além de informações sobre as sessões, como calendário e transmissões.

    O Painel de Business Intelligence (BI) do Circuito Deliberativo Virtual também foi aprimorado, permitindo um acompanhamento mais ágil dos processos e decisões. A segurança dos sistemas foi reforçada com a aquisição de um novo equipamento de firewall. Adicionalmente, a terceira versão do sistema de Busca de Jurisprudência trouxe avanços em aprendizado de máquina e IA, com indexação automática de documentos e agendamentos periódicos para atualização e inclusão de novos conteúdos.

  • Adobe Firefly expande criação de vídeo e imagem com novas capacidades de IA e modelos personalizados

    Adobe Firefly expande criação de vídeo e imagem com novas capacidades de IA e modelos personalizados

    Adobe Firefly aprimora a criação com IA generativa e modelos customizados

    A Adobe está expandindo as capacidades do Adobe Firefly, seu estúdio criativo de IA, integrando novas funcionalidades para a criação de vídeos e imagens. A plataforma agora oferece acesso expandido a modelos personalizados de IA, permitindo que criadores transformem seu estilo único em modelos reutilizáveis, treinados com suas próprias imagens. Essas novidades visam acelerar fluxos de trabalho criativos, proporcionando mais controle e fluidez na produção de conteúdo.

    Essas atualizações representam um passo significativo na evolução da IA generativa, indo além da simples geração de imagens a partir de texto. O Firefly agora funciona como um ambiente integrado, reunindo os principais modelos de IA do mercado com ferramentas de edição multimodal, permitindo que os usuários explorem, itere e desenvolvam ideias em tempo real. A Adobe busca consolidar o Firefly como a solução central para quem deseja levar um projeto do conceito à conclusão de forma mais rápida e eficiente.

    Seu estilo, escalado com modelos personalizados

    A identidade visual é um ativo crucial para profissionais criativos e marcas. Para manter essa consistência em diferentes mídias e campanhas, a Adobe introduziu os modelos personalizados no Firefly, agora em beta público. Essa funcionalidade permite treinar um modelo de IA com imagens próprias para capturar um estilo específico, um personagem recorrente ou um visual fotográfico particular.

    Ao fazer upload de seus ativos, o Firefly analisa e treina um modelo alinhado à sua estética. Os modelos personalizados são particularmente eficazes para:

    • Estilos de ilustração, garantindo consistência em traços, preenchimentos e cores.
    • Criação de personagens, assegurando que o mesmo personagem apareça de forma idêntica em diferentes cenas.
    • Estilos fotográficos, replicando um visual específico em múltiplas imagens.

    Esses modelos preservam detalhes essenciais como paletas de cores, iluminação e características de personagens, permitindo a exploração de novas direções criativas sem perder a coerência visual. Uma vez treinado, o modelo personalizado se torna uma base reutilizável para novos projetos e campanhas, oferecendo uma vantagem competitiva para equipes que produzem conteúdo em alto volume.

    “Seu estilo é sua assinatura. Não importa quem você é, leva anos de investimento para construir uma identidade visual. Manter isso em todas as mídias, campanhas, formatos e plataformas exige intenção.”

    Os modelos criados são privados por padrão, garantindo que o conteúdo gerado permaneça inteiramente sob o controle do usuário.

    Mais escolha e controle com modelos de terceiros

    O Firefly agora dá acesso a mais de 30 modelos de IA líderes de mercado, provenientes de empresas como Google (Nano Banana 2 e Veo 3.1), Runway (Gen-4.5), Adobe (Firefly Image Model 5) e Kling (2.5 Turbo). Essa diversidade de modelos, cada um com seus pontos fortes específicos para motion, ilustração, fotorrealismo ou design estilizado, oferece aos criadores a flexibilidade de escolher a ferramenta ideal para cada tarefa.

    A plataforma se destaca por ser o único ambiente onde é possível gerar conteúdo com um modelo, refinar com outro, comparar resultados e continuar a edição com as ferramentas profissionais da Adobe. Atualmente, a Adobe oferece gerações ilimitadas de vídeo e imagem para explorar essa vasta gama de modelos disponíveis no Firefly.

    Da geração à edição fluida

    A integração entre geração e edição é um dos pilares do Firefly. Novas capacidades foram introduzidas para facilitar a transformação de ideias em resultados estruturados e editáveis. O recurso Quick Cut, por exemplo, converte filmagens brutas em um primeiro corte estruturado em minutos. As funcionalidades expandidas de edição de imagem tornam mais fácil adicionar ou remover objetos, estender cenas e refinar visuais gerados.

    Esse fluxo contínuo, do conceito à finalização, é aprimorado com a introdução de assistentes de IA conversacionais, codinome Project Moonlight. Essa interface, que funciona em diversas aplicações da Adobe como Photoshop e Express, permite que os usuários descrevam o que desejam realizar em um chat. Os agentes de IA trabalham em conjunto com o usuário, executando ações que podem ser refinadas e adaptadas, tornando a criação mais intuitiva e alinhada à evolução natural das ideias.

    O Project Moonlight, atualmente em beta privado, entende o estilo do usuário e oferece controle sobre o trabalho, utilizando os próprios ativos e bibliotecas do criador. A Adobe continua coletando feedback de criadores para moldar o futuro dos fluxos de trabalho criativos baseados em agentes.

    Firefly: O estúdio de IA criativo tudo-em-um

    A Adobe Firefly consolida-se como um ecossistema completo, unindo a força dos modelos de IA mais avançados do mercado, ferramentas de edição profissional e uma nova abordagem conversacional. A plataforma foi desenvolvida para capacitar criadores a produzirem com mais velocidade, controle e consistência, transformando a maneira como o conteúdo é concebido e executado.