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Tag: Inteligência Artificial

  • Ucrânia abre dados do campo de batalha para treinar inteligência artificial militar de aliados

    Ucrânia abre dados do campo de batalha para treinar inteligência artificial militar de aliados

    Ucrânia abre dados do campo de batalha para treinar inteligência artificial militar de aliados

    A Ucrânia anunciou uma iniciativa pioneira: o compartilhamento de dados coletados em seu campo de batalha contra a Rússia com países aliados. O objetivo é acelerar o treinamento de modelos de inteligência artificial (IA) voltados para aplicações militares, aproveitando a vasta experiência acumulada ao longo de quase quatro anos de conflito. A medida visa impulsionar o desenvolvimento de novas tecnologias de defesa em um cenário global onde a inovação tecnológica militar avança rapidamente.

    O ministro da Transformação Digital do país, Mykhailo Fedorov, revelou que foi criada uma plataforma que garante acesso controlado a um grande volume de informações, incluindo imagens e vídeos de missões de combate, sem expor dados sensíveis. Parceiros estrangeiros poderão utilizar esse material para aprimorar softwares capazes de identificar equipamentos militares, reconhecer padrões táticos e guiar sistemas autônomos em operações.

    Um tesouro de dados em tempo real

    Fedorov destacou a singularidade do conjunto de dados ucraniano. “Hoje, a Ucrânia possui um conjunto único de dados de campo de batalha que não tem paralelo em nenhum outro lugar do mundo”, afirmou o ministro em mensagem publicada no Telegram. Esse banco de dados é resultado de milhões de imagens catalogadas, obtidas em dezenas de milhares de voos de drones empregados em operações militares.

    A relevância dessa iniciativa se dá em um momento crucial. Forças armadas globalmente estão intensificando o desenvolvimento de tecnologias baseadas em IA. Estes sistemas prometem automatizar tarefas complexas, como a identificação e ataque de alvos por drones, além de otimizar a análise de grandes volumes de informações coletadas em cenários de combate. O interesse dos aliados de Kiev e de empresas de tecnologia estrangeiras nos dados ucranianos reflete a raridade e a qualidade do material, produzido no maior conflito armado na Europa desde 1945, registrando o comportamento real de tropas e equipamentos em combate.

    Benefícios mútuos e avanço tecnológico

    A cooperação bilateral também trará vantagens diretas para a própria Ucrânia. Fedorov ressaltou: “Estamos prontos para trabalhar com parceiros em análises conjuntas, treinamento de modelos e no desenvolvimento de novas soluções tecnológicas”. Essa troca visa acelerar a criação de ferramentas que poderão ser utilizadas pelas forças ucranianas.

    Desde o início da invasão russa em grande escala em 2022, a Ucrânia tem posicionado o uso de drones e tecnologias digitais como um dos pilares de sua estratégia militar. O conflito tem servido como um laboratório para o desenvolvimento de sistemas autônomos, sensores avançados e ferramentas analíticas para operações de combate. Ao compartilhar seus dados, o governo ucraniano busca solidificar sua vantagem tecnológica e manter o crucial apoio financeiro e militar de seus aliados ocidentais, enquanto a guerra se aproxima de seu quinto ano.

  • Saúde de Xanxerê apresenta case de sucesso sobre uso de Inteligência Artificial em congresso estadual

    Saúde de Xanxerê apresenta case de sucesso sobre uso de Inteligência Artificial em congresso estadual

    Saúde de Xanxerê apresenta case de sucesso sobre uso de Inteligência Artificial em congresso estadual

    A Secretaria de Saúde de Xanxerê demonstrou um avanço significativo em seu atendimento ao apresentar um case de sucesso sobre a implementação de Inteligência Artificial (IA) durante o 10º Congresso de Secretarias Municipais de Saúde de Santa Catarina, realizado em Chapecó. A iniciativa, em parceria com a empresa Inovadora Sistemas, foca na otimização da comunicação com os pacientes por meio de um chatbot, tecnologia oficialmente implantada no município em fevereiro.

    O objetivo principal desta inovação é sistematizar e padronizar a comunicação, eliminando ruídos informacionais e acelerando o fluxo de dados. Atualmente, a plataforma está em operação nos setores de Regulação e Especialidades, organizando demandas de consultas e exames e oferecendo orientações claras e automatizadas aos cidadãos.

    Transformando o atendimento ao cidadão

    A secretária de Saúde, Francis Mara Zago Pegoraro, participou do evento e enfatizou a importância da tecnologia para a modernização dos serviços. “Identificamos a necessidade de ter uma comunicação mais assertiva com nossa população. O uso da IA nos permite dar agilidade ao atendimento sem perder a qualidade”, afirmou.

    Cleci Zanin, diretora de Controle e Avaliação, que também esteve presente, corroborou a visão de que este é apenas o começo de um processo de modernização maior para a saúde municipal.

    Expansão futura da tecnologia

    O planejamento da Secretaria de Saúde de Xanxerê inclui a expansão do uso do chatbot para as Unidades Básicas de Saúde (UBS) a médio prazo. Essa ampliação visa facilitar o agendamento e a triagem inicial dos pacientes de forma digital, tornando o acesso aos serviços de saúde mais prático para a comunidade.

    O 10º Congresso de Secretarias Municipais de Saúde reuniu gestores de todo o estado de Santa Catarina até o dia 13 de março, promovendo discussões sobre inovação, gestão e políticas públicas na área da saúde.

  • OpenAI revela o modelo de vídeo Sora 2 com física realista, áudio de alta qualidade e um novo aplicativo social

    OpenAI revela o modelo de vídeo Sora 2 com física realista, áudio de alta qualidade e um novo aplicativo social

    OpenAI revela o modelo de vídeo Sora 2 com física realista, áudio de alta qualidade e um novo aplicativo social

    A OpenAI apresentou o Sora 2, um avanço significativo na geração de vídeos por inteligência artificial que promete aproximar a tecnologia do uso cotidiano. O novo modelo se destaca pela introdução de física mais realista, controle aprimorado e, pela primeira vez, a capacidade de gerar áudio de alta qualidade integrado aos vídeos. Complementando o lançamento, foi anunciado um aplicativo para iOS, projetado para facilitar o compartilhamento de criações em vídeo com amigos.

    Internamente na OpenAI, o Sora 2 é considerado uma evolução crucial. Enquanto o modelo original foi um marco inicial de prova de conceito, o Sora 2 é equiparado ao “momento GPT-3.5 para vídeo”, indicando um ponto onde a tecnologia se torna verdadeiramente utilizável. Essa transição espelha o impacto que os modelos de linguagem tiveram anos atrás, abrindo portas para aplicações práticas e generalizadas.

    Avanços em física e controle

    O grande diferencial do Sora 2 reside na sua capacidade de simular processos físicos complexos com precisão notável. A inteligência artificial demonstra habilidade em reproduzir acrobacias, como manobras ginásticas e cambalhotas com pranchas de stand up paddle, com um realismo que impressiona. A simulação do comportamento de objetos, como o quique de uma bola de basquete na tabela, evidencia uma melhor compreensão das leis da física, mesmo que a animação de personagens possa apresentar ocasionalmente imprecisões.

    A OpenAI afirma que o Sora 2 é capaz de seguir instruções complexas e de múltiplas etapas através de diversas cenas, mantendo a coesão narrativa. O modelo também suporta uma ampla gama de estilos visuais, que vão desde o fotorealismo até o cinematográfico e o estilo anime. Os clipes demonstrativos, embora ainda não haja especificações técnicas oficiais sobre resolução ou duração máxima, aparentam ter qualidade de 720p a 30 FPS e duração entre cinco a dez segundos.

    Som de alta fidelidade e interatividade

    Um dos saltos mais significativos do Sora 2 é a integração de áudio de alta qualidade. O modelo agora é capaz de gerar ruídos de fundo, diálogos e efeitos sonoros com um realismo impressionante, buscando manter a sincronia perfeita entre imagem e som, similar ao que se observa no Veo 3 do Google.

    Uma funcionalidade inovadora permite que os usuários se insiram nos vídeos criados. Ao gravar a própria voz e aparência, é possível gerar participações (“cameos”) que aparecem em qualquer cena, mantendo a identidade visual e sonora do usuário. Animais e objetos também podem ser incorporados, e o vídeo de demonstração contou com a participação do CEO da OpenAI, Sam Altman.

    A OpenAI enfatiza que os usuários detêm controle total sobre suas participações, podendo autorizar o uso apenas por pessoas específicas e visualizar todos os vídeos nos quais aparecem. O acesso pode ser revogado ou a participação excluída a qualquer momento. Proteções adicionais foram implementadas para menores de idade, com controles mais rigorosos e menor visibilidade.

    Aplicativo social e acesso

    O Sora 2 está sendo disponibilizado através de um novo aplicativo para iOS, que permite a criação de vídeos, remixagem de conteúdos de terceiros e exploração de um feed personalizado. Inicialmente, o acesso é por convite nos Estados Unidos e Canadá, com planos de expansão para outros países em breve. Nesta fase inicial, o uso do Sora 2 será gratuito.

    O feed do aplicativo exibe vídeos de contatos e clipes com potencial para remix, com recomendações baseadas nos modelos de linguagem da OpenAI, ajustáveis por comandos textuais. A empresa destaca que o foco do aplicativo é incentivar a criação e a interação, alinhado à sua “Filosofia do Feed”. Para acessar o Sora 2 Pro, com vídeos de qualidade superior, é necessário um código de convite para o site Sora.com. Uma API para o modelo também está em desenvolvimento.

  • Unesp lança guia para orientar uso de ferramentas de inteligência artificial nas atividades de graduação

    Unesp lança guia para orientar uso de ferramentas de inteligência artificial nas atividades de graduação

    A Universidade Estadual Paulista (Unesp) deu um passo importante para guiar sua comunidade acadêmica no universo da inteligência artificial (IA). Foi lançado o “Guia para a Utilização de Inteligência Artificial na Graduação da Unesp: integridade, inovação e equidade“, um documento didático que visa orientar estudantes, gestores, servidores técnico-administrativos e docentes sobre o emprego responsável dessas tecnologias nas atividades de ensino, pesquisa e extensão.

    Com o objetivo de aprofundar as diretrizes para o uso ético e eficaz da IA, o guia surge como um norteador em um cenário de rápidas transformações tecnológicas. A Unesp, que conta com cerca de 35 mil alunos em 136 cursos distribuídos por 24 câmpus, reforça seu pioneirismo ao ser uma das primeiras instituições de ensino superior a formalizar normativas para o uso de IA generativa, seguindo um documento lançado em abril de 2024 e disposições específicas para a pós-graduação em setembro do mesmo ano.

    O que o guia oferece?

    O documento adota um formato de “guia” para facilitar o diálogo com todos os segmentos da comunidade universitária. Ele apresenta de forma clara e objetiva tópicos sobre o que é permitido (“se pode fazer”), o que é estritamente proibido (“nunca se deve fazer”) e o que pode ser considerado com cautela (“talvez se possa fazer”). Essa estrutura visa promover a integridade, a inovação e a equidade no uso da inteligência artificial.

    A organização do guia ficou a cargo dos professores Amadeu Moura Bego e Denis Henrique Pinheiro Salvadeo. Em sua apresentação, eles ressaltam a necessidade de equilibrar o desenvolvimento do pensamento crítico, da criatividade e do letramento digital com as competências técnicas exigidas pela tecnologia em constante evolução. Segundo eles, “é de fundamental importância estabelecer valores e diretrizes éticas claras para o uso de inteligência artificial (IA) na educação, priorizando uma abordagem centrada no ser humano”.

    É importante notar que essa divisão didática não deve ser interpretada como uma prescrição rígida, mas sim como um facilitador de entendimento, conforme apontam os organizadores.

    Transparência no uso de IA

    Uma seção inovadora do guia detalha como a própria inteligência artificial foi utilizada em sua elaboração. São nomeadas as ferramentas de IA empregadas, o perfil definido para a sua utilização, um resumo dos comandos (prompts) fornecidos e os documentos submetidos para a geração do esboço inicial. Essa etapa foi seguida por uma revisão humana minuciosa por todas as instâncias envolvidas no projeto.

    Essa transparência é um princípio fundamental que visa demonstrar o compromisso da Unesp com o uso aberto e compreensível da IA. A iniciativa busca servir de exemplo para outras instituições e para a própria comunidade acadêmica.

    Aprovação e disponibilidade

    O “Guia para a Utilização de Inteligência Artificial na Graduação” foi aprovado pelo Comitê Superior de Tecnologia da Informação (CSTI) da Unesp, órgão que assessora a Reitoria na governança digital da universidade. A expectativa é que esta primeira versão estimule discussões produtivas e a partilha de experiências positivas sobre o uso da IA no âmbito da graduação.

    O guia está disponível gratuitamente ao público em geral na página do Laboratório do Futuro da Unesp, no endereço www.unesp.br/laf.

  • Educadores da rede municipal participam de workshop de Inteligência Artificial em Caraguatatuba

    Educadores da rede municipal participam de workshop de Inteligência Artificial em Caraguatatuba

    Educadores da rede municipal participam de workshop de Inteligência Artificial em Caraguatatuba

    A Secretaria de Educação de Caraguatatuba deu início a uma série de formações focadas no uso da Inteligência Artificial (IA) na prática pedagógica. O primeiro evento, o ‘Workshop de Inteligência Artificial na Educação’, ocorreu na segunda-feira (9) na EMEF Antonio de Freitas Avelar, reunindo professores do Ensino Fundamental II e a equipe gestora da unidade.

    O principal objetivo desta iniciativa é capacitar educadores, coordenadores pedagógicos e gestores para que compreendam e apliquem ferramentas de IA no dia a dia escolar. A proposta visa modernizar e otimizar os processos de ensino e aprendizagem na rede municipal.

    Conceitos e ferramentas de IA aplicadas à educação

    Durante o workshop, os participantes tiveram a oportunidade de aprender conceitos fundamentais de IA. Além disso, foram apresentadas ferramentas práticas que auxiliam em diversas frentes do trabalho docente. Isso inclui o planejamento de aulas, a produção de materiais didáticos, a elaboração de avaliações e a utilização de recursos que promovem a personalização do ensino.

    O encontro foi ministrado por Cláudia Burihan, uma especialista em Tecnologia Educacional e responsável pela área pedagógica do Setor de Informática Educativa. A formação contou com o apoio e participação ativa da coordenadora pedagógica Adriana Martins de Almeida Auraf, da diretora Sandra Maria da Silva Medeiros e do vice-diretor Leandro de Souza Andrade.

    Próximos passos e continuidade das formações

    A Secretaria de Educação de Caraguatatuba anunciou que os workshops de Inteligência Artificial continuarão a ser realizados semanalmente. As formações acontecerão em outras unidades da rede municipal, conforme o agendamento das escolas. Esta continuidade reforça o compromisso da secretaria em promover a atualização profissional dos educadores e a integração de novas tecnologias no ambiente educacional.

    Para mais informações sobre as ações da Secretaria Municipal de Educação, acesse o site oficial ou siga o perfil no Instagram @seduc_caragua.

  • 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 de inteligência artificial generativa ganhou um novo e poderoso competidor: o GLM 4.7, desenvolvido pela Zhipu AI. Lançada como uma resposta direta às crescentes demandas por modelos de linguagem com raciocínio complexo aprimorado, esta nova ferramenta promete entregar resultados que rivalizam e, em muitos casos, superam gigantes já estabelecidos no mercado. O GLM 4.7 posiciona-se como uma alternativa viável, especialmente para quem busca inovações em programação e lógica.

    Com foco em arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE), o GLM 4.7 oferece um processamento mais ágil e direcionado. Essa abordagem ativa apenas os parâmetros necessários para cada tarefa, resultando em notável eficiência energética e computacional, tornando a ferramenta acessível sem comprometer a profundidade do raciocínio. Para os desenvolvedores, a capacidade de reter contexto em janelas extensas, que podem atingir até 200 mil tokens, é um diferencial crucial. Isso permite ao modelo compreender projetos inteiros de uma só vez, mantendo a coerência em longas interações e na análise de grandes bases de código.

    Arquitetura e raciocínio avançado do GLM 4.7

    A inovação na arquitetura de MoE é um dos pilares do GLM 4.7. Ao contrário de modelos densos tradicionais, o sistema ativa seletivamente seus parâmetros, otimizando o uso de recursos. Essa característica garante desempenho superior e eficiência energética.

    Um dos mecanismos mais notáveis é o “pensar antes de agir”. O GLM 4.7 emprega um processo de raciocínio intercalado, planejando a execução de tarefas complexas antes de gerar a resposta final ou executar um comando. Essa metodologia reduz drasticamente a taxa de erros em instruções sequenciais.

    A tecnologia de “Preserved Thinking” (Pensamento Preservado) é outro avanço importante. Ela permite que o sistema mantenha sua linha de raciocínio lógico ativa durante toda a interação. Em cenários que exigem agentes autônomos realizando ações sequenciais, essa memória de trabalho garante que o objetivo inicial seja mantido, eliminando a necessidade de reexplicar o contexto a cada nova etapa.

    Revolução no desenvolvimento de software e ‘Vibe Coding’

    No campo da engenharia de software, o GLM 4.7 demonstra competência acima da média. O conceito de “Vibe Coding” foca na estética e usabilidade do código gerado, especialmente para interfaces de usuário (front-end). O modelo 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 também 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, posicionando a IA como um colega programador sênior.

    Benchmarks e desempenho comparativo

    Os números confirmam a eficácia 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 alcança o topo do ranking de código aberto. Resultados preliminares indicam uma melhoria de dois dígitos em relação a versões anteriores.

    O desempenho no “Humanity’s Last Exam” (HLE), um teste rigoroso projetado para desafiar IAs, demonstra uma capacidade de generalização e lógica abstrata que diferencia o GLM 4.7 de modelos focados puramente em geração de texto. Esses dados sugerem que a ferramenta está apta a enfrentar desafios que demandam criatividade e rigor técnico.

    Comparativo direto: GLM 4.7 contra GPT-5 e Claude

    Ao ser comparado com o GPT-5 e o Claude Sonnet, as distinções se tornam evidentes. Enquanto alguns modelos priorizam segurança restritiva ou criatividade literária, o GLM 4.7 equilibra pragmatismo com potência. Em tarefas de raciocínio matemático e lógica dedutiva, os testes mostram paridade técnica e, em alguns casos, uma leve vantagem para o modelo da Zhipu AI.

    A relação custo-benefício também é um fator importante. Com um preço por milhão de tokens significativamente menor que seus rivais ocidentais, a barreira de entrada para empresas e desenvolvedores independentes é reduzida. Isso democratiza o acesso a uma IA de ponta, permitindo que startups integrem capacidades avançadas sem comprometer orçamentos operacionais.

    Integração com agentes e ferramentas externas

    A habilidade de utilizar ferramentas externas (Tool Use) é outro ponto forte do GLM 4.7. O sistema é capaz de navegar na web, executar código Python em ambientes isolados e interagir com APIs de forma autônoma com alta taxa de sucesso. Comparado a outras IAs, a fluidez com que ele alterna entre geração de texto e ação prática é notável.

    Essa competência é fundamental para a criação de agentes autônomos que realizam tarefas como pesquisa de mercado, compilação de relatórios e envio de e-mails, tudo sem intervenção humana constante. A arquitetura foi otimizada para reduzir alucinações durante o uso de ferramentas, garantindo que as ações executadas sejam precisas e seguras.

  • Desbloqueie operações regulatórias com uma linha de montagem digital com IA para ciências da vida

    Desbloqueie operações regulatórias com uma linha de montagem digital com IA para ciências da vida

    Desbloqueie operações regulatórias com uma linha de montagem digital com IA para ciências da vida

    O futuro da medicina promete tratamentos personalizados entregues rapidamente. Embora a inteligência artificial (IA) não possa criar curas instantâneas, ela tem o potencial de eliminar atrasos desnecessários no processo regulatório. A jornada de um novo tratamento do laboratório até o paciente é longa e complexa, mas a IA está começando a otimizar essa rota, transformando meses de trabalho manual em questão de dias.

    O atraso na aprovação de terapias inovadoras, que poderia beneficiar pacientes hoje, é frequentemente causado pelas salvaguardas destinadas a protegê-los. A questão central é como tornar a agilidade observada em eventos como o desenvolvimento de vacinas contra a COVID-19 um padrão. A IA surge como uma resposta, capaz de acelerar significativamente as etapas regulatórias.

    Os gargalos na conformidade regulatória atual

    Atualmente, equipes regulatórias gastam dias vasculhando milhares de documentos em busca de desalinhamentos de dados. Um simples erro de formatação, como uma dosagem apresentada de maneira diferente em relatórios distintos, pode gerar questionamentos de agências reguladoras, adicionando meses ao cronograma de aprovação. Dados de ensaios clínicos, literatura científica, registros de fabricação e vigilância de segurança precisam ser cientificamente defensáveis e formatados para atender às exigências das agências.

    As ferramentas atuais são projetadas para organizar e armazenar documentos, e não para interpretar relações entre dados, identificar inconsistências em larga escala ou sintetizar informações para submissões. Esse processo manual consome um tempo valioso que poderia ser dedicado ao diálogo científico colaborativo. A IA está mudando esse cenário com agentes capazes de automatizar o trabalho regulatório em escala, integrando-se aos sistemas existentes sem a necessidade de substituí-los.

    Uma plataforma unificada para agentes de IA

    Muitas empresas abordam a IA de forma fragmentada, combinando modelos de diferentes fornecedores e utilizando código customizado para conectar sistemas. Essa abordagem funciona para aplicações mais simples, mas falha quando agentes de IA precisam operar rapidamente em vastos bancos de dados clínicos, sistemas de fabricação e repositórios de literatura, mantendo rigorosos controles de auditoria.

    Uma plataforma nativa de IA, com governança, segurança e trilhas de auditoria integradas, trata os dados como um produto pronto para consumo direto pelos agentes. A camada de IA e a camada de dados operam como um tecido unificado, permitindo que os agentes acessem informações em sistemas existentes através de protocolos padrão de saúde, como FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), HL7 e DICOM. Isso elimina a necessidade de migração de dados e manutenção de código, garantindo que os agentes tenham acesso direto às informações de que necessitam.

    Acelerando a conformidade e o controle de qualidade

    A IA está removendo gargalos manuais, ao mesmo tempo em que mantém o julgamento humano e a responsabilidade essenciais para a ciência regulamentada. Ferramentas focadas em pesquisa processam grandes volumes de dados para criar resumos estruturados de evidências. A IA generativa, então, completa rascunhos iniciais para que especialistas revisem e finalizem, resultando em submissões estruturadas em poucos dias.

    Para conformidade e controle de qualidade, a IA pode cruzar milhares de páginas com diretrizes de agências como a FDA e a EMA, identificando anomalias e potenciais questionamentos regulatórios antes da submissão. Casos de inconsistência são automaticamente encaminhados às equipes responsáveis.

    Resposta ágil a questionamentos regulatórios

    Quando agências solicitam esclarecimentos, a IA pode buscar e recuperar informações relevantes em todo o conjunto de dados e redigir respostas iniciais para refinamento dos especialistas. O que antes levava semanas de busca por documentos, agora pode ser resolvido em horas de revisão especializada, com trilhas de auditoria completas e transparência.

    O sucesso da IA nessas operações depende de seu acesso tanto a dados estruturados (resultados de ensaios em bancos de dados) quanto a conteúdo não estruturado (artigos de pesquisa, correspondências regulatórias). Plataformas que unificam as camadas de IA e dados, como o Gemini Enterprise em conjunto com o Vertex AI e o BigQuery do Google, permitem esse acesso unificado. Isso agiliza o fluxo de informações necessárias para a tomada de decisão e para a conformidade, com governança e controles de auditoria integrados.

    O impacto na inovação e no acesso do paciente

    Empresas farmacêuticas e de dispositivos médicos estão aplicando o mesmo raciocínio de otimização de tempo-para-mercado em trabalhos regulatórios. A automação de partes significativas da preparação de dossiês regulatórios já está resultando em reduções mensuráveis nos prazos de submissão.

    Essa mudança libera os especialistas para se concentrarem na avaliação de segurança, análise de risco-benefício e na argumentação científica, enquanto a IA cuida da montagem de documentos e recuperação de evidências. A IA agentic estabelece a base para transições de dossiês estáticos para fluxos contínuos de submissões regulatórias. Isso permite que os registros evoluam de forma síncrona com novas evidências e descobertas de vigilância pós-comercialização, transformando a revisão regulatória em um intercâmbio científico em tempo real.

    O resultado final é um acesso mais rápido dos pacientes a tratamentos baseados na evidência mais forte e atualizada, fortalecendo o caso para aprovação e reduzindo a espera entre a descoberta e a entrega.

  • Como equipes de segurança combatem hackers impulsionados por IA

    Como equipes de segurança combatem hackers impulsionados por IA

    A nova fronteira dos ataques cibernéticos: hackers com superpoderes de IA

    A segurança cibernética entrou em uma nova era, onde a inteligência artificial (IA) se tornou uma ferramenta poderosa tanto para atacantes quanto para defensores. Recentemente, o governo mexicano foi alvo de um ataque massivo, com 150GB de dados de contribuintes roubados. O que antes exigiria meses de trabalho para uma equipe qualificada, foi orquestrado por um único indivíduo com o auxílio de um assistente de IA, o Claude Code. Este incidente, que explorou dezenas de vulnerabilidades em dez instituições, demonstra como a IA democratizou a capacidade de realizar grandes roubos de dados.

    Essa nova realidade, onde um único hacker pode executar ataques complexos com a ajuda de assinaturas de IA comerciais e persistência, exige uma mudança de paradigma na defesa. A capacidade de personalizar ataques, automatizar a exploração e a movimentação lateral, e realizar stuffing de credenciais em escala está nas mãos de mais indivíduos. Contudo, essa mesma tecnologia de IA pode conceder poderes semelhantes às equipes de proteção.

    A ascensão dos hackers equipados com IA

    Os atacantes já estão explorando as vantagens da IA há algum tempo. Relatórios indicam um aumento expressivo em ataques habilitados por IA. Segundo o CrowdStrike’s 2026 Global Threat Report, houve um aumento de 89% ano a ano em ataques com IA. O tempo médio entre o acesso inicial e a movimentação lateral agora é de apenas 29 minutos, com casos registrados de breakout em 27 segundos.

    A IA também atrai uma nova geração de cibercriminosos. Tarefas tradicionalmente complexas, como escrever código de exploração ou depurar malware, agora podem ser simplificadas com simples comandos de IA. Um único ator malicioso pode gerar um conjunto completo de ferramentas com a assistência de uma IA. Isso reduz drasticamente a barreira de entrada técnica, permitindo que criminosos com menos conhecimento realizem feitos impressionantes.

    O caso do governo mexicano e a queda no nível de habilidade

    O ataque ao governo mexicano exemplifica essa tendência. Embora o hacker possuísse conhecimento para obter acesso inicial e contornar proteções, grande parte do trabalho complexo foi executado pela IA. Evidências, como o registro da conversa deixado em local público, sugeriram que a campanha foi parcialmente oportunista, com a IA guiando as ações subsequentes.

    A campanha FortiGate: IA em ação com baixas habilidades técnicas

    Um outro exemplo notório foi a campanha FortiGate, documentada em fevereiro de 2026. Um atacante com habilidades técnicas relativamente baixas comprometeu mais de 600 firewalls FortiGate em 55 países em cinco semanas. O acesso inicial foi obtido através de varredura de portas de gerenciamento expostas e o uso de credenciais comumente reutilizadas. Uma vez dentro, a IA assumiu o controle, criando planos de ataque, desenvolvendo ferramentas e, em alguns casos, executando ações ofensivas sem aprovação explícita do atacante.

    Nesses cenários, a IA mascarou a falta de habilidade técnica, fazendo com que o atacante parecesse mais competente. À medida que a IA se torna mais sofisticada, os atacantes precisam de menos conhecimento técnico para infligir danos significativos.

    A defesa precisa de seu próprio upgrade: IA contra IA

    Diante desse cenário, as equipes de defesa não podem mais depender das ferramentas e sistemas tradicionais. A IA demonstrou a capacidade de identificar e explorar cadeias complexas de vulnerabilidades em alta velocidade, tornando-as viáveis em larga escala. A mesma IA que auxilia atacantes na criação de exploits e no mapeamento de rotas de movimentação lateral pode e deve ser utilizada em benefício dos defensores.

    Limitações das defesas tradicionais

    A detecção baseada em assinaturas é ineficaz contra scripts gerados dinamicamente que nunca existiram antes. Análises estáticas de segurança (SAST) podem identificar padrões conhecidos, mas não conseguem prever cadeias de vulnerabilidade criadas em tempo real por uma IA.

    O poder da IA para os defensores

    A única maneira de identificar proativamente essas novas rotas de ataque, especialmente aquelas que até mesmo pentesters humanos não conceberiam, é empregar IA para testar as aplicações. A IA capacita os defensores com habilidades que antes eram inatingíveis. Um único engenheiro de segurança pode agora executar testes com uma velocidade, profundidade e cobertura que superam equipes de red teaming completas.

    Testes de penetração contínuos com IA permitem que todas as partes de uma aplicação sejam testadas em cada deploy. Agentes de IA podem explorar centenas de caminhos de ataque em paralelo, fornecendo feedback em tempo real. Isso permite que as equipes operem em uma escala sem precedentes, reduzindo drasticamente o tempo em que uma aplicação permanece vulnerável.

    Prontos para a batalha: equipando a defesa com IA

    Os recentes ataques destacam a necessidade urgente de as equipes de segurança adotarem suas próprias ferramentas de IA. Assim como Tony Stark utilizou o traje do Homem de Ferro e a inteligência de JARVIS para combater ameaças, os defensores precisam de um “traje de superpoder” para enfrentar hackers igualmente equipados.

    A solução proposta, como a Aikido Infinite, atua como esse traje de superpoder para equipes de segurança. O pentest contínuo com IA funciona como uma equipe dedicada de hackers de elite, testando incessantemente uma aplicação. Isso libera os profissionais de segurança de tarefas de triagem repetitivas para que possam focar em desafios mais estratégicos.

    Os atacantes já possuem suas “armas” aprimoradas por IA. Agora, é o momento dos defensores se equiparem com suas próprias contrapartes para garantir a segurança no cenário cibernético em constante evolução.

  • TSE aprimora regras para uso de inteligência artificial nas eleições de 2026

    TSE aprimora regras para uso de inteligência artificial nas eleições de 2026

    TSE atualiza regras para propaganda eleitoral e combate à desinformação

    O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) aprovou uma atualização significativa na Resolução nº 23.610/2019, definindo as diretrizes para a propaganda eleitoral e outras práticas de campanha nas eleições brasileiras de 2026. As novas regras estabelecem normas claras sobre o uso de inteligência artificial (IA) no processo eleitoral, com o objetivo de aumentar a transparência e a integridade do debate público no ambiente digital. A Conectas Direitos Humanos teve papel ativo no processo, apresentando contribuições que foram incorporadas à regulamentação.

    Entre os pontos centrais da atualização, destaca-se a determinação para que plataformas de impulsionamento de conteúdo político-eleitoral ofereçam um campo obrigatório para que anunciantes declarem o uso de conteúdo gerado por inteligência artificial. Essa medida visa garantir a aplicação das regras de transparência já existentes para conteúdos manipulados ou sintéticos, facilitando o cumprimento e a fiscalização.

    Incorporação de propostas da Conectas e vedação de práticas preocupantes

    A Conectas Direitos Humanos contribuiu com sugestões por meio da Sala de Articulação contra Desinformação (SAD) e participação em audiências públicas. Três propostas específicas apresentadas pela organização foram diretamente incluídas na nova regulamentação:

    • Transparência no uso de IA: A exigência de declaração sobre o uso de IA no impulsionamento de conteúdo é vista como um passo importante para a rastreabilidade e combate à manipulação. A Conectas argumenta que isso reduz o descumprimento de regras por falhas de usabilidade e estabelece um padrão operacional verificável.
    • Vedação de “campeonatos de cortes”: A resolução proíbe a promoção ou o financiamento de concursos, torneios e desafios que incentivem a criação ou edição de conteúdos eleitorais para amplificar artificialmente o alcance. Essas práticas, muitas vezes disfarçadas de dinâmicas “gamificadas”, dificultavam a fiscalização do regime de propaganda paga.
    • Supressão de dispositivo problemático: Foi excluído um artigo da minuta original que poderia permitir o impulsionamento de conteúdos sensíveis, abrindo margem para vantagens indevidas e comprometendo a isonomia entre candidaturas, especialmente durante a pré-campanha.

    Fortalecimento do cumprimento de obrigações das plataformas

    Além das medidas específicas relacionadas à IA e à desinformação, a Resolução aprimorada também incorpora mecanismos para fortalecer o cumprimento de obrigações por parte das empresas de plataformas digitais. Embora o formato final de algumas dessas medidas tenha divergido da proposta inicial da Conectas, a organização avalia que o modelo de plano de conformidade aprovado pela TSE segue a lógica defendida em suas contribuições.

    A participação da sociedade civil, como a da Conectas e da rede SAD, foi fundamental para a atualização das normas. A rede SAD, que reúne organizações dedicadas ao enfrentamento da desinformação, apresentou contribuições a 14 dispositivos da minuta, vendo seis de suas 28 propostas serem incorporadas ao texto final, reforçando a preocupação com a manipulação da informação e a necessidade de medidas mais robustas.

  • Oracle planeja cortes de pessoal com avanço de ferramentas de IA na eficiência

    Oracle planeja cortes de pessoal com avanço de ferramentas de IA na eficiência

    A Oracle está se preparando para reduzir seu quadro de funcionários à medida que ferramentas de inteligência artificial (IA) impulsionam a eficiência na codificação. A medida surge em meio ao contínuo investimento da empresa em infraestrutura de data centers baseada em IA.

    Executivos da companhia destacam que as ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA permitem que equipes menores de engenharia entreguem aplicações com maior rapidez. Ao automatizar tarefas rotineiras de codificação, essas tecnologias possibilitam à Oracle manter sua produção enquanto diminui o número de colaboradores em certas áreas.

    Cortando custos e investindo em IA

    Essa otimização gerou especulações de que milhares de postos de trabalho podem ser afetados, embora números exatos não tenham sido confirmados. Os cortes parecem fazer parte de uma estratégia mais ampla para gerenciar os custos crescentes associados aos ambiciosos planos de infraestrutura de IA da Oracle.

    A empresa está investindo significativamente em data centers capazes de suportar cargas de trabalho de IA generativa, posicionando-se para atender à crescente demanda por serviços corporativos de IA. Relatórios indicam que os requisitos de financiamento para esses projetos podem atingir dezenas de bilhões de dólares.

    IA como motor de produtividade

    A liderança da Oracle tem buscado tranquilizar investidores, enfatizando que a IA está impulsionando ganhos de produtividade, e não sinalizando um declínio nos negócios. A companhia acredita que suas ofertas de software empresarial e nuvem estão bem posicionadas para se beneficiar da integração de IA.

    A empresa também considera que os temores sobre uma disrupção generalizada no setor de software como serviço (SaaS) são exagerados. A estratégia da Oracle sugere um movimento para otimizar operações e focar recursos em áreas de alto crescimento impulsionadas pela tecnologia.