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Tag: transformação digital

  • ChatGPT, Gemini ou Grok: qual a inteligência artificial mais acessada?

    ChatGPT, Gemini ou Grok: qual a inteligência artificial mais acessada?

    ChatGPT, Gemini ou Grok: qual a inteligência artificial mais acessada?

    O cenário da inteligência artificial generativa está cada vez mais dinâmico. Um levantamento recente realizado pela Andreessen Horowitz (a16z) aponta que o ChatGPT lidera com folga entre as plataformas mais acessadas mundialmente. No entanto, a pesquisa também destaca um mercado em crescente fragmentação, com ferramentas especializadas ganhando terreno significativo. Isso indica que a IA deixou de ser apenas uma novidade para se consolidar como uma infraestrutura essencial na economia digital.

    A popularidade de ferramentas como Gemini, Canva e DeepSeek no topo do ranking não é por acaso. Ela demonstra que os usuários estão ativamente integrando a inteligência artificial em suas rotinas. Seja para automatizar tarefas, aprimorar a criação visual ou acelerar o desenvolvimento de software, a IA se tornou uma aliada indispensável no dia a dia.

    Fragmentação do mercado e novas dinâmicas de competição

    O relatório da a16z evidencia uma mudança estrutural no uso da tecnologia. O estudo aponta que a inteligência artificial generativa consolidou seu papel como a “infraestrutura invisível da economia digital”. A presença de empresas chinesas e de modelos de código aberto intensifica a competição global, focando agora no tempo de uso e na retenção de dados. A “permissão algorítmica”, tão importante quanto o tráfego orgânico, emerge como um novo diferencial.

    Plataformas mais acessadas e suas especialidades

    O ranking das plataformas de IA mais acessadas abrange um espectro variado de funcionalidades e perfis de uso. Ele vai desde assistentes universais até ferramentas focadas em nichos específicos como design e programação.

    • Assistentes universais e produtividade: ChatGPT, Gemini e Notion se destacam na escrita, organização e análise de informações.
    • Criação visual e design: O Canva é um dos principais nomes nesta categoria.
    • Desenvolvimento e programação: DeepSeek e Google AI Studio são exemplos relevantes.
    • Análise de informações e busca em tempo real: Perplexity e Grok oferecem capacidades avançadas de busca e interpretação de dados.
    • Produção de conteúdo e interpretação de texto: O Claude foca em processar e gerar grandes volumes de texto.
    • Entretenimento e interação social: Character.ai, especializado em experiências conversacionais e roleplay com personagens virtuais.

    Essa diversificação reflete a maturidade do mercado e a capacidade da IA em atender a demandas cada vez mais específicas, sinalizando uma nova era na qual a tecnologia é peça central nas rotinas profissionais e na economia digital global.

  • Maioria das empresas europeias usa IA, mas startups alertam sobre desafios de escala

    Maioria das empresas europeias usa IA, mas startups alertam sobre desafios de escala

    Maioria das empresas europeias adota inteligência artificial

    Um marco significativo foi alcançado no continente europeu: mais da metade das empresas, especificamente 54%, já utiliza inteligência artificial (IA) em suas operações. Este número representa um aumento substancial em relação aos 33% registrados há dois anos. Contudo, apesar da rápida adoção, a pesquisa “Unlocking Europe’s AI Potential”, que analisou 17.000 negócios em toda a Europa, aponta que a maioria ainda não explorou todo o potencial transformador da tecnologia.

    A pesquisa revela um cenário de rápida implementação, mas alerta para uma potencial oportunidade perdida. Enquanto a adoção básica de IA cresceu consideravelmente, o uso de IA avançada – que envolve a integração em processos centrais, desenvolvimento de soluções customizadas e implementação de sistemas autônomos – avançou apenas um ponto percentual, atingindo 22%. Empresas que utilizam IA de forma avançada relatam ganhos de produtividade 55% maiores em comparação com aquelas que se limitam ao uso básico.

    O hiato entre adoção e transformação

    A diferença entre a adoção de IA e a transformação efetiva impulsionada por ela é cada vez maior. A transição de usuários básicos para avançados é crucial, pois poderia destravar aproximadamente €191 bilhões em Valor Bruto Adicionado (GVA) para a Europa. Esse diferencial é ainda mais evidente quando se observa a IA agentic, capaz de planejar e executar fluxos de trabalho complexos de forma autônoma, reduzindo ciclos de inovação de anos para meses. No entanto, apenas 24% das empresas europeias conhecem a IA agentic, e somente 3% dessas a implementaram.

    “Ciclos de inovação que antes levavam uma década agora se desenrolam em meses. Para acompanhar o ritmo, a Europa deve agir com a velocidade e a ambição que demonstrou ao longo de sua história.” – Tanuja Randery, Managing Director para Europa, Oriente Médio e África na AWS.

    Os primeiros a adotar essas tecnologias experimentam tomada de decisão mais ágil, maior eficiência operacional e melhor escalabilidade. A expectativa é que esses benefícios se multipliquem à medida que a tecnologia amadurece.

    Desafios que impedem a escalada da IA na Europa

    As empresas europeias identificaram obstáculos claros que freiam a adoção mais profunda e a escalabilidade da IA:

    • Complexidade regulatória: Navegar por 27 diferentes estruturas regulatórias na Europa consome 42% dos gastos totais com tecnologia em conformidade. Oito em cada dez empresas viram seus custos de compliance aumentarem nos últimos três anos, recursos que poderiam ser investidos em inovação.
    • Lacuna de habilidades: A falta de conhecimento em IA nas equipes de trabalho, sistemas educacionais e liderança é um entrave fundamental. Metade das empresas aponta essa carência como um obstáculo, e aquelas que a reportam têm 35% menos chances de serem adotantes avançadas de IA.
    • Acesso a financiamento: Quatro em cada dez empresas não possuem um orçamento dedicado para IA, e um quinto relata incentivos limitados ou falta de suporte externo para inovar. O acesso a capital e a confiança para implementá-lo permanecem desafios continentais.

    Startups: o sinal de alerta antecipado da Europa

    As startups europeias, muitas vezes na vanguarda da inovação, sinalizam um risco iminente. Cerca de 38% delas considerariam mudar sua base para fora da Europa para escalar, um número que sobe para 51% entre as startups de maior crescimento. A perda desses negócios significaria a evasão de empresas mais preparadas para a IA de próxima geração, incluindo a IA agentic – 78% das startups se dizem prontas para essas ferramentas, comparado a apenas 19% das empresas em geral.

    A saída de empresas de ponta pode levar à perda de talentos, cadeias de suprimentos, investimentos futuros e a próxima geração de líderes tecnológicos na Europa.

    Um plano para acelerar o futuro da IA na Europa

    A Europa possui os pilares para liderar na IA: pesquisa de classe mundial, um setor de tecnologia avaliado em quase US$ 4 trilhões e aproximadamente 40.000 empresas de tecnologia financiadas. Para impulsionar a transformação, três ações são propostas:

    1. Setor público como principal adotante de IA: Governos que implementarem IA em serviços públicos e simplificarem a aquisição pública podem facilitar a implantação de soluções por startups, scale-ups e PMEs.
    2. Incentivar o investimento em IA: Simplificar o acesso ao capital de crescimento, oferecer incentivos governamentais para empresas que escalam a partir da Europa e reformular regras baseadas em tamanho para não penalizar empresas em crescimento.
    3. Construir prontidão para IA: Integrar a alfabetização em IA nos sistemas educacionais, apoiar parcerias público-privadas para requalificação da força de trabalho e fornecer fundos dedicados para ajudar empresas a desenvolverem estratégias de IA.

    A AWS tem se comprometido a apoiar esses esforços, com investimentos como $1 bilhão em créditos de nuvem para startups de IA generativa e $100 milhões ao longo de cinco anos para iniciativas educacionais focadas em IA e computação em nuvem. A janela para agir está se fechando. As empresas europeias abraçaram a IA, mas agora necessitam das condições e da confiança para se transformarem junto com ela.

  • IBM adota estratégia ‘cliente zero’ para expandir uso de IA e gerar bilhões em economia

    IBM adota estratégia ‘cliente zero’ para expandir uso de IA e gerar bilhões em economia

    IBM adota estratégia ‘cliente zero’ para expandir uso de IA

    A IBM está demonstrando o valor da inteligência artificial (IA) através de um exemplo convincente: suas próprias operações. A companhia implementou a estratégia denominada ‘cliente zero’, focada em reduzir custos e aumentar a eficiência em diversas áreas, como aquisições, finanças, recursos humanos, vendas e marketing. Essa abordagem já resultou em economias significativas, acumulando US$ 4,5 bilhões entre o início de 2023 e o final de 2025, impulsionadas pela automação e ferramentas de IA.

    A iniciativa visa apresentar aos líderes empresariais o retorno sobre o investimento em IA com casos concretos. Tonny Martins, presidente da IBM América Latina, explica que a empresa se aproxima dos clientes com resultados tangíveis. “Em total, já acumulamos mais de 100 casos sob essa estratégia, que chamamos de ‘cliente zero’”, afirma Martins.

    IA na prática: redução de custos e aumento de produtividade

    A adoção da plataforma de IA no setor de recursos humanos foi particularmente impactante. O orçamento de RH diminuiu em 40% após a implementação de um sistema que agora gerencia 94% das solicitações, lidando com mais de 11,5 milhões de interações anualmente. Em tecnologia da informação interna, 86% das sessões de suporte não exigiram mais assistência humana, com uma queda de 74% no volume de chamados.

    Na área de vendas, uma das funções mais cruciais da empresa, as equipes registraram uma economia equivalente a 18.000 horas por mês. Esses resultados substanciais ilustram o poder da IA em otimizar processos e liberar o potencial humano para atividades de maior valor.

    Investimento estratégico em IA e parcerias

    A IBM tem direcionado seus esforços para a inteligência artificial, investindo US$ 60 bilhões em aquisições nos últimos cinco anos para expandir seu portfólio. A lista inclui empresas como DataStax, Seek AI e Hakkoda, adquiridas no último ano, e a mais recente aquisição da Confluent, uma empresa de streaming de dados em tempo real.

    A empresa se posiciona de forma distinta no mercado de IA. Ela não busca competir diretamente com gigantes de modelos de linguagem como OpenAI, Anthropic e Google, nem com provedores de infraestrutura como AWS, Microsoft e Google. Tampouco foca em concorrer de frente com empresas como SAP e Oracle na reestruturação de seus sistemas de gestão empresarial em torno da IA.

    A IBM se descreve como tecnologia-agnóstica, mantendo neutralidade em relação a plataformas, modelos ou sistemas. Em outubro de 2025, firmou uma parceria estratégica com a Anthropic e desenvolveu sua própria família de modelos de IA, Granite. Contudo, a companhia trabalha com as tecnologias que os clientes já utilizam ou preferem.

    Interoperabilidade e a simplificação de processos

    A abordagem da IBM é baseada na interoperabilidade, demonstrando como conectar diferentes ferramentas, gerenciar dados existentes e aplicar IA para melhorar processos. Um exemplo prático é a transferência de um funcionário entre países. Anteriormente, o processo envolvia múltiplos sistemas e pessoas. Com a IA, a tarefa é simplificada: o sistema acessa plataformas, cruza dados e submete autonomamente o processo para aprovações necessárias.

    “Isso permite que a equipe de RH foque em atividades de maior valor, como treinamento e engajamento”, explica Martins. Para alcançar resultados em larga escala, é fundamental que as empresas repensem seus fluxos de trabalho e possuam plataformas confiáveis e escaláveis.

    Princípios para a transformação digital com IA

    Martins destaca três princípios fundamentais para a adoção bem-sucedida da IA:

    • Governança: Define quem pode acessar o quê dentro da organização, apoiando aspectos críticos como segurança digital.
    • Orquestração: A capacidade de conectar sistemas e dados, independentemente da infraestrutura onde residem.
    • Soberania Digital: Garantir que as práticas de dados estejam em conformidade com regulamentações (como LGPD e GDPR) e princípios internos, incluindo o uso de IA.

    Apesar de a IBM não divulgar receitas exclusivas de IA, seu impacto é evidente. O valor acumulado de contratos e assinaturas relacionados à IA, sob o título “Generative AI Book of Business”, cresceu de US$ 9,5 bilhões para US$ 12,5 bilhões entre o terceiro e o quarto trimestre de 2025, um aumento de US$ 3 bilhões em três meses.

    Desafios e oportunidades na capacitação de talentos em IA

    A escassez de profissionais de tecnologia da informação é um obstáculo para a adoção rápida da IA, com um déficit estimado de 530.000 pessoas no Brasil. Martins observa que essa falta de profissionais não é incomum em períodos de alta demanda por novas tecnologias e vê uma maior coordenação entre governos e empresas como uma oportunidade.

    A IBM planeja treinar 30 milhões de pessoas mundialmente até 2030, sendo 2 milhões no Brasil até o final de 2026. O foco é preparar trabalhadores para lidar com as ferramentas tecnológicas que entram no ambiente de trabalho, incluindo agentes de IA que operam quase autonomamente. A qualidade do “prompt” — a clareza e precisão da instrução dada à IA — é considerada um fator decisivo para obter respostas de alta qualidade.

  • SAP Business AI: Como a IA Transforma Empresas em 2025

    SAP Business AI: Como a IA Transforma Empresas em 2025

    SAP Business AI: Como a IA Transforma Empresas em 2025

    A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma força motriz na transformação dos negócios. Em 2025, o SAP Business AI consolida sua posição como um catalisador essencial para empresas que buscam otimizar processos, tomar decisões mais ágeis e operar com uma eficiência sem precedentes. A SAP não apenas adiciona IA a ferramentas existentes, mas a integra diretamente ao núcleo de sua suíte de negócios, aproveitando uma base de dados unificada e semanticamente rica que opera em tempo real.

    Essa abordagem profunda confere ao sistema o contexto necessário para gerar recomendações mais precisas e resultados superiores. O SAP Business AI funciona de maneira nativa e contextual, entendendo o papel e as necessidades de cada usuário dentro das aplicações que utilizam diariamente. O SAP Joule, por exemplo, atua como um assistente inteligente personalizado, otimizando a atuação de profissionais em finanças, logística, RH e atendimento ao cliente, maximizando a eficiência operacional.

    Agentes inteligentes SAP: automação proativa em ação

    Uma das inovações mais impactantes do SAP Business AI são seus agentes inteligentes. Eles operam como vigilantes digitais, monitorando proativamente as operações empresariais. Ao identificar potenciais problemas – como rupturas de estoque ou atrasos logísticos – antes que se tornem críticos, esses agentes não esperam por comandos. Em vez disso, automatizam soluções preventivas, assegurando a continuidade dos negócios.

    Essa capacidade de prever e agir transforma empresas de uma postura reativa de “apagar incêndios” para uma estratégia proativa e preparada para o futuro. Como explica Muhammad Alam, Head of Product & Engineering da SAP, “é como ter uma equipe de escoteiros digitais sempre em alerta”, garantindo visibilidade e uma vantagem competitiva significativa.

    Exemplos práticos da atuação proativa dos agentes:

    • Supply Chain: Detecção antecipada de rupturas de estoque ou atrasos logísticos, com sugestões de correções imediatas.
    • Recursos Humanos: Suporte no processo de onboarding e recomendação de trilhas de aprendizado personalizadas.
    • Finanças: Automação da gestão de caixa, tesouraria e compliance, com potencial de economizar até 80% do tempo em tarefas rotineiras.

    Segurança e confiabilidade: pilares do SAP Business AI

    Em um cenário onde a IA está profundamente integrada às operações empresariais, a confiabilidade e a segurança são inegociáveis. O SAP Business AI adota uma abordagem rigorosa, onde todos os recursos de IA passam por uma revisão ética minuciosa e aderem a padrões globais como o EU AI Act e os princípios da UNESCO. Essa conformidade garante que as soluções não apenas atendam aos requisitos técnicos, mas também aos mais altos 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 rigor regulatório europeu que privacidade e ética são fundamentais. Segundo Alam, “construímos IA em que você pode confiar, usar e depender”, mantendo o usuário sempre no controle.

    Novas funcionalidades de IA para Supply Chain e Procurement

    A SAP tem acelerado o lançamento de capacidades avançadas de IA, com foco especial em Supply Chain e Procurement. A nova solução de orquestração de supply chain, por exemplo, utiliza um gráfico de conhecimento de rede e IA para analisar dados em tempo real de fornecedores e logística, prevendo e prevenindo interrupções antes que ocorram.

    Entre as inovações destacam-se o SAP Ariba Source-to-Pay reconstruído como solução nativa em IA, o Procurement Agêntico com agentes de IA para gerenciar eventos complexos de sourcing, e agentes financeiros para automatizar a gestão de caixa. O SAP Joule Action Bar também traz o assistente de IA para todas as telas, e um “agent builder” permite personalizar agentes sem necessidade de codificação.

    “Estamos enviando capacidades de IA em ritmo acelerado por toda a suíte”, afirma Muhammad Alam. A empresa integra IA até mesmo à robótica para automação do mundo real, redefinindo o conceito de empresa inteligente.

    O futuro do trabalho com Inteligência Artificial SAP

    A inteligência artificial está redefinindo o futuro do trabalho, e a SAP posiciona a colaboração entre humanos e máquinas no centro dessa evolução. A visão é clara: a IA aumentará o trabalho humano, automatizando tarefas rotineiras e liberando profissionais para se dedicarem a atividades estratégicas e criativas.

    As mudanças esperadas incluem a automação de tarefas repetitivas, a elevação do papel dos funcionários para supervisão e estratégia, e o foco no gerenciamento de exceções e tomada de decisões complexas. Profissionais precisarão aprender a trabalhar com IA para prosperar. 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, e não obsoleto.

  • Otimização, IA e IoT: USP promove evento online gratuito sobre transformação de negócios

    Otimização, IA e IoT: USP promove evento online gratuito sobre transformação de negócios

    Transformando indústrias e negócios com otimização, inteligência artificial e internet das coisas: assista a evento online gratuito da USP

    Em 2026, o cenário empresarial e industrial continua a ser moldado por tecnologias inovadoras. A otimização, a inteligência artificial (IA) e a internet das coisas (IoT) emergem como pilares essenciais para impulsionar a eficiência e criar novas oportunidades. Para discutir o impacto dessas ferramentas e apresentar casos de sucesso, o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, promove um evento gratuito e online.

    A transmissão ocorrerá na quinta-feira, 19 de março, a partir das 19 horas, pelo canal ICMC TV no YouTube. O evento é aberto a todos os interessados e não requer inscrição prévia, facilitando o acesso ao conhecimento sobre como essas tecnologias podem gerar impactos positivos em empresas e setores diversos.

    Especialistas debatem o uso estratégico de IA, IoT e otimização

    Quatro especialistas renomados estarão reunidos para debater o emprego de otimização, IA e IoT. Eles abordarão essas tecnologias não como fins em si mesmas, mas como meios para potencializar processos e objetivos empresariais e industriais.

    Entre os palestrantes estão os professores do ICMC, Cláudio Toledo e Júlio Cezar Estrella. Eles compartilharão suas expertises ao lado de Márcio da Silva Arantes, diretor executivo da Maximiza IA e pesquisador no Instituto SENAI de Inovação de Santa Catarina, e Roberto de Andrade (Bob), diretor executivo da startup de IA e robótica EverThink.

    Experiências práticas e aplicações de inteligência artificial

    Márcio da Silva Arantes, com doutorado pelo ICMC, foca no desenvolvimento e aplicação de soluções de IA para automação de processos, análise de dados e suporte à decisão em empresas. Sua atuação abrange setores como indústria, varejo, cidades inteligentes, saúde e agronegócio, com o objetivo de transformar dados em inteligência operacional e melhorar a eficiência das organizações.

    Roberto de Andrade (Bob) traz uma perspectiva multidisciplinar, combinando formação em psicologia pela USP com base tecnológica em automação e mestrado pela UFSC. É especialista em arquitetura de enxames de agentes (agent swarms), explorando a lógica de programação, tomada de decisão e comportamento emergente de múltiplos agentes autônomos. Bob também é conhecido por seu trabalho de divulgação científica no canal Inteligência Mil Grau no YouTube.

    Pesquisadores do ICMC e o curso sobre IA, otimização e IoT

    Os professores Cláudio Toledo e Júlio Cezar Estrella, do ICMC, são coordenadores do curso online “Inteligência Artificial, Otimização e Internet das Coisas para Indústrias e Negócios”. Cláudio, com pós-doutorado no MIT, possui vasta experiência em otimização matemática e IA aplicadas a desafios como planejamento de produção e rotas para veículos aéreos não tripulados.

    Júlio Cezar Estrella atua em linhas de pesquisa como provisionamento dinâmico de recursos computacionais em sistemas distribuídos, com foco em aplicações para IoT, smart cities e cloud computing. Ele também pesquisa a otimização de aplicações distribuídas e o uso estratégico de IA em operações de TI (IAOps).

    Para mais detalhes sobre o curso, as inscrições estavam abertas até 12 de abril. Informações adicionais sobre o evento e o curso podem ser obtidas pelo e-mail opaiot@icmc.usp.br ou pelo WhatsApp (16) 99962-7637.

    O evento, promovido pelo ICMC/USP, representa uma oportunidade valiosa para profissionais e estudantes compreenderem o potencial transformador da otimização, IA e IoT no cenário atual.

  • SKT capacita todos os funcionários com ferramentas de IA para impulsionar a automação

    SKT capacita todos os funcionários com ferramentas de IA para impulsionar a automação

    A SK Telecom (SKT) apresentou um plano ambicioso para acelerar sua transformação em Inteligência Artificial (IA), conhecido como AX (AI Transformation). O objetivo principal é capacitar todos os seus colaboradores a desenvolverem diretamente agentes de IA, impulsionando assim a inovação em diversos setores da empresa.

    Em um comunicado, o CEO Jung Jai-hun enfatizou que a transição para a IA não se inicia com tecnologias complexas, mas sim com pequenas melhorias propostas pelos próprios funcionários, que melhor compreendem os desafios em suas rotinas diárias. Ele incentivou a equipe a “buscar respostas no campo”, destacando a importância da experiência prática.

    Um roteiro interno para a automação

    A operadora sul-coreana detalhou um roteiro interno que inclui o lançamento de um sistema de suporte e treinamento para os colaboradores. A meta é que todos os funcionários, incluindo aqueles em funções não técnicas, sejam capazes de criar IA especializada para suas respectivas tarefas.

    Ferramentas de IA para todos os colaboradores

    Para viabilizar a criação desses agentes de IA, a SKT disponibilizará aos funcionários o acesso a diversas plataformas de IA. Entre elas estão:

    • A.dot Biz agent: uma ferramenta para desenvolvimento de agentes de negócios.
    • Polaris: focada em marketing e extração de dados especializados.
    • Playground: que auxilia na análise de dados de rede e codificação.

    Um sistema de gestão de AX foi implementado para integrar a IA à cultura corporativa. Este sistema catalogará ideias inovadoras submetidas pelos funcionários e fornecerá um painel para monitoramento em tempo real das iniciativas.

    Inovação e eficiência operacional impulsionadas pela IA

    A empresa também planeja consolidar suas capacidades de inovação interna por meio da realização de um hackathon no primeiro semestre do ano. No segundo semestre, a SKT selecionará uma segunda rodada de projetos AX para reconhecimento, compartilhando casos de sucesso e premiando o desempenho excepcional.

    Jung Jai-hun já havia delineado planos para otimizar a eficiência operacional e incentivado a equipe a romper com o modelo tradicional de negócios desde que assumiu o comando em outubro, após um incidente significativo de vazamento de dados de clientes no início de 2025. Em setembro de 2025, a empresa já havia unificado todas as suas unidades de IA em uma única entidade, demonstrando um compromisso contínuo com a estratégia de IA.

  • Inteligência artificial só serve se gerar valor para empresa, diz líder global da Accenture

    Inteligência artificial só serve se gerar valor para empresa, diz líder global da Accenture

    A inteligência artificial (IA) é uma ferramenta poderosa, mas seu verdadeiro potencial para as empresas só se concretiza quando ela é capaz de gerar valor tangível. Essa é a visão de Teresa Tung, líder global de capacitação de dados da Accenture e uma das inventoras mais produtivas da consultoria, com 225 patentes registradas. Segundo ela, a má qualidade dos dados e a dificuldade em monetizar a tecnologia são os principais entraves para a adoção bem-sucedida da IA em companhias ao redor do mundo.

    Tung, que possui doutorado em ciência da computação, esteve no Brasil para dialogar com executivos de setores como o bancário, telecomunicações e de recursos naturais. Sua análise aponta que, embora a relação entre empresas e IA esteja em constante evolução, os desafios centrais permanecem consistentes, exigindo uma abordagem focada em resultados práticos e não apenas na implementação tecnológica.

    Desafios na jornada da inteligência artificial

    Um dos principais gargalos apontados por Teresa Tung é a baixa qualidade dos dados corporativos. Sem informações precisas sobre o comportamento dos clientes e o funcionamento do próprio negócio, a IA tem limitações significativas em sua capacidade de automatizar processos. Tung enfatiza que os modelos e agentes de IA, em sua essência, são semelhantes entre as empresas; portanto, o diferencial competitivo reside na qualidade e na singularidade dos dados.

    O segundo grande obstáculo é a dificuldade em transformar a capacidade da IA em valor real. “Só porque consigo fazer algo, não necessariamente isso vai me tornar mais produtivo ou gera novas fontes de receita. Vou ganhar dinheiro com isso?”, questiona Tung, resumindo a inquietação de muitas organizações. A expectativa é clara: é fundamental enxergar um retorno sobre o investimento.

    Como as empresas podem aprimorar suas bases de dados?

    Para superar esses desafios, Tung sugere que as empresas comecem por se questionar: quais dados podem ser utilizados de forma legal e ética com a IA generativa, especialmente considerando que muitos termos de uso foram estabelecidos antes do surgimento dessa tecnologia. Ela destaca a importância crucial dos dados não estruturados – aqueles que são coletados, mas não categorizados de forma tradicional.

    A especialista vê oportunidades significativas para as empresas que aprenderem a gerenciar melhor esses dados. Em vez de apenas olhar para os gigantes do Vale do Silício, como Google e Amazon, que investem massivamente em IA, Tung propõe uma estratégia de “seguidor rápido”. Empresas que não possuem recursos para um salto inicial podem garantir que seus dados e sistemas estejam preparados para adotar inovações assim que elas forem comprovadas e apresentarem resultados claros.

    Adoção de IA no Brasil e a estratégia de duas velocidades

    A líder da Accenture demonstrou-se impressionada com a adoção de IA pelas empresas brasileiras. Segundo ela, as companhias no Brasil compreendem a magnitude da mudança que a IA representa, e o setor bancário, em particular, não demonstra grandes diferenças em relação aos seus pares globais. Executivos brasileiros levantam as mesmas questões e buscam as mesmas respostas que seus colegas internacionais.

    Teresa Tung defende que as empresas operem em “duas velocidades”. Isso significa que, embora alguns dados exijam organização prévia para certas tarefas, outros tipos de dados podem ser utilizados de imediato. Ela cita o uso de dados sintéticos e “gêmeos digitais” como exemplos. A abordagem sugerida é prototipar rapidamente, demonstrar a funcionalidade e, somente depois, investir na modernização completa do ambiente de dados. Essa estratégia permite acelerar a experimentação e a validação do valor da IA.

    O impacto da IA no mercado de trabalho e em novos empregos

    A discussão sobre a IA frequentemente gira em torno da redução de mão de obra. No entanto, Teresa Tung aponta uma mudança de foco. Muitas empresas agora priorizam a realização de valor, que pode se traduzir em integrar clientes mais rapidamente ou oferecer propostas mais atraentes. O crescimento, e não apenas a extração de mais resultados com os mesmos recursos, tem sido o principal motor de investimento em IA.

    “Crescimento tem sido o principal motor de investimento em IA, não apenas extrair mais com os mesmos recursos. E isso cria novos tipos de empregos que não existiam.”

    Ela destaca que a IA também impulsiona a criação de novos tipos de empregos, como os de anotação de dados e engenheiro de conhecimento. Para os profissionais, isso representa um reinício, com vastas oportunidades para aqueles dispostos a aprender e se adaptar às novas demandas do mercado.

    Agentes autônomos: o futuro próximo?

    Sobre a adoção de agentes 100% autônomos, Tung ressalta que a resposta depende da definição. Agentes que realizam pesquisas ou interagem com outros sistemas para resolver tarefas específicas, como processar uma fatura, já estão em uso. Contudo, o fator humano continua essencial. Nesses cenários, um agente realiza o trabalho inicial, mas um profissional humano valida a precisão e aprova a ação final.

    A executiva acredita que a colaboração humano-IA persistirá. Embora possa haver menos necessidade de codificação manual para o fluxo de dados, a curadoria da informação e a supervisão humana continuarão sendo cruciais para garantir a confiabilidade e a eficácia das soluções de inteligência artificial.

  • Inteligência artificial como megatendência global e opção de investimento

    Inteligência artificial como megatendência global e opção de investimento

    Inteligência artificial como megatendência global e opção de investimento

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

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

    A IA como transformação estrutural

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

    Produtividade, escala e vantagem competitiva

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

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

    Setores mais impactados pela inteligência artificial

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

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

    IA e estratégia de investimento de longo prazo

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

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

    Perguntas frequentes sobre IA e investimentos

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

    OpenClaw: a nova febre da inteligência artificial entre governos locais na China

    OpenClaw vira febre da inteligência artificial entre governos locais da China

    A inteligência artificial (IA) avança a passos largos no setor público chinês. O OpenClaw, uma ferramenta inovadora capaz de operar computadores e realizar tarefas de forma autônoma, mesmo quando o usuário não está presente, está se tornando uma verdadeira febre entre os governos locais da China. A adoção desta tecnologia promete revolucionar a eficiência e a automação de processos administrativos.

    A capacidade do OpenClaw de executar tarefas sem supervisão direta do usuário representa um salto significativo em termos de produtividade. Essa funcionalidade é particularmente atraente para órgãos governamentais que buscam otimizar o uso de recursos e agilizar a prestação de serviços à população.

    Como funciona o OpenClaw?

    O agente de IA, OpenClaw, destaca-se por sua habilidade em interagir com sistemas computacionais de maneira semelhante a um usuário humano. Ele pode realizar uma série de atividades, desde as mais básicas, como gerenciar arquivos e executar softwares, até tarefas mais complexas que exigem navegação e interação contínua com o sistema.

    Superar as etapas iniciais de instalação e configuração foi um dos desafios mencionados por usuários. O processo envolveu desde o cadastro e pagamento até a implementação de um “gateway” de segurança. No entanto, o esforço parece valer a pena, dado o potencial da ferramenta.

    “Depois de superar uma série de obstáculos — desde o cadastro e pagamento até a configuração de um ‘gateway’ — Wang, um diretor de conteúdo de 35 anos de uma das maiores empresas de tecnologia da China, finalmente conseguiu instalar e executar o OpenClaw em seu computador.”

    A experiência de Wang, um profissional de uma gigante de tecnologia chinesa, ilustra a jornada de adoção da ferramenta. Apesar das barreiras técnicas iniciais, a implementação bem-sucedida abre portas para uma nova era de automação governamental.

    O impacto da IA nos governos locais

    A popularidade do OpenClaw entre os governos locais chineses sinaliza uma tendência clara: a busca por soluções tecnológicas que aprimorem a gestão pública. A inteligência artificial, com sua capacidade de processamento e aprendizado, oferece um caminho promissor para tornar os serviços governamentais mais eficientes, transparentes e acessíveis.

    A automação de tarefas repetitivas e a capacidade de análise de grandes volumes de dados pelo OpenClaw podem liberar os servidores públicos para se concentrarem em atividades de maior valor estratégico e na tomada de decisões complexas. O ano de 2026 marca, portanto, um ponto de inflexão na digitalização da administração pública chinesa.

  • 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.