El gigante del comercio electrónico Amazon sigue la estela de Alphabet y reduce beneficios en el tercer trimestre del año. Las ganancias de la tecnológica cayeron un 2,4% entre julio y septiembre con respecto al mismo periodo del año anterior, hasta los 20.685 millones de dólares (18.577 millones de euros), según ha comunicado este jueves la compañía. El resultado ya ha provocado la reacción del mercado: las acciones de la firma fundada por Jeff Bezos cayeron un 7% en la negociación fuera del horario bursátil tras conocerse las cifras.
As ações nos EUA caíram nesta quinta-feira (29) com os investidores reavaliando os gastos maciços das grandes empresas de tecnologia em inteligência artificial, enquanto assimilavam resultados financeiros de grande repercussão e dados cruciais sobre a inflação, um dia após o Fed (Federal Reserve) manter as taxas de juros dos EUA inalteradas.
Todos os três principais índices acionários dos EUA perderam terreno, com o Nasdaq, de forte presença tecnológica, registrando a maior queda após a divulgação, na noite de quarta-feira, dos resultados trimestrais decepcionantes da Alphabet .
Em contrapartida, o Russell 2000, de pequenas capitalizações, registrou um sólido avanço.
As ações do setor de chips interromperam sua sequência de quatro dias de ganhos, à medida que os investidores procuravam distinguir entre empresas capazes de financiar suas altas ambições em IA e aquelas que queimam caixa e recorrem a empréstimos para alcançar seus objetivos.
De acordo com dados preliminares, o S&P 500 perdeu 0,31%, fechando em 7.721,02 pontos, enquanto o Nasdaq Composite recuou 1,36%, para 26.188,08 pontos. O Dow Jones Industrial Average caiu 0,25%, para 52.345,80 pontos.
Os serviços secretos norte-americanos terão estado a vigiar uma pessoa próxima do presidente executivo da Nvidia, Jensen Huang, por suspeitas de ser um ativo dos serviços secretos chineses. Segundo o The New York Times (acesso pago, em inglês), a suspeita recai sobre Alice Huang, uma alta executiva de uma empresa de centros de dados sediada em Singapura.
De acordo com o jornal norte-americano, a vigilância terá revelado que Alice Huang, também identificada como Huang Le e cidadã chinesa, desenvolveu uma relação próxima com Jensen Huang. As autoridades receavam que estivesse a transmitir informações a Pequim sobre a Nvidia e o seu líder, que mantém uma relação próxima com o Presidente norte-americano, Donald Trump.
Alice Huang está ligada à Megaspeed, uma empresa de serviços de computação em nuvem sediada em Singapura que já tinha sido alvo de suspeitas de ajudar empresas a contornar as restrições norte-americanas à exportação de chips de IA para a China. Segundo o The New York Times, as autoridades norte-americanas receavam que a executiva estivesse a ajudar Pequim a obter informações através da sua relação com Jensen Huang.
O jornal adianta ainda que Donald Trump foi informado das conclusões dos serviços secretos há cerca de um ano, mas optou por não tomar medidas. A decisão terá sido influenciada pela relutância do Presidente em prejudicar as vendas de chips da Nvidia.
Nvidia desmente suspeitas de desvio de chips
Um porta-voz da Nvidia desmentiu as suspeitas de que Alice Huang, ligada à empresa de serviços de computação em nuvem Megaspeed, teria mantido uma relação próxima com Jensen Huang para transmitir informações à China. Em declarações à CNBC, a tecnológica afirmou que a Megaspeed é apenas mais um dos seus clientes regionais e que as interações do presidente executivo com os responsáveis da empresa são normais, uma vez que fala com milhares de clientes todos os anos.
A empresa acrescentou que os clientes não têm acesso a segredos comerciais da Nvidia nem a informações relevantes para a segurança nacional. O porta-voz afirmou ainda que as alegações de desvio de chips da Nvidia para contornar as restrições norte-americanas às exportações já tinham sido investigadas e desmentidas no ano passado.
A Nvidia disse também não ter sido informada pelo Governo norte-americano sobre Alice Huang, afirmando estar confiante de que as autoridades a alertariam caso considerassem que alguém representava uma ameaça para a indústria norte-americana.
A investigação surge num contexto de crescente tensão entre Washington e Pequim em torno do acesso a tecnologia avançada de inteligência artificial (IA). Os Estados Unidos têm procurado limitar o acesso da China aos chips mais avançados da Nvidia, por receios de que possam ser utilizados no desenvolvimento de sistemas militares ou de modelos de IA capazes de rivalizar com os norte-americanos.
Uma demonstração de inteligência artificial pode ser preparada em pouco tempo e surpreender qualquer comité de direção. Ainda assim, o desafio não está em mostrar aquilo que a IA é capaz de fazer num ambiente controlado, mas em conseguir que essa capacidade funcione de forma estável, segura e útil na operação real. É precisamente na distância entre a demonstração e a fiabilidade na operação que se decide se a IA acrescenta valor ou apenas cria expectativas.
E o potencial é real: a IA generativa pode resumir documentos, classificar pedidos, localizar informação, redigir respostas ou gerar código em segundos. A dificuldade surge quando capacidades ainda em desenvolvimento são apresentadas como se já estivessem preparadas para qualquer organização.
A IA é muito mais fácil de demonstrar do que de transformar numa capacidade operacional. Basta um caso controlado para obter, em segundos, um resultado que anteriormente exigia tempo e conhecimento especializado.
Essa facilidade aumenta expectativas geradas num contexto em que os fabricantes projetam um futuro quase milagroso com os seus modelos, as redes sociais enchem-se de casos de sucesso, cursos para “desenvolver IA” em três dias e prompts apresentados como soluções universais, enquanto os fornecedores de serviços apresentam os desenvolvimentos em curso como produtos finais.
E isso leva os clientes a esperar que os seus fornecedores disponham já de capacidades prontas a melhorar a sua produtividade e a reduzir custos. A expectativa é compreensível, mas deve ser gerida com rigor: entre uma prova promissora e uma solução industrializada existe, muitas vezes, uma parte significativa do esforço, do custo e do risco do projeto.
Para compreender melhor essa distância, importa separar duas dimensões que, quando falamos de inteligência artificial, são frequentemente confundidas: a maturidade tecnológica de uma ferramenta e a profundidade com que esta é integrada no nosso trabalho quotidiano.
A primeira dimensão é a maturidade, que mede a fiabilidade tecnológica através de três situações diferentes. Num primeiro nível está aquilo que é tecnicamente possível: o modelo consegue resolver uma tarefa, mas apenas em condições muito específicas. Depois surge aquilo que foi demonstrado de forma consistente: a ferramenta já foi testada com casos reais, apresenta resultados estáveis e, sobretudo, temos claros quais são os seus limites. Finalmente, está aquilo que se encontra preparado para produção: a solução pode operar no dia a dia da empresa com segurança e controlo, sabendo gerir dados imperfeitos, exceções e o seu impacto no negócio.
A segunda dimensão é a profundidade, que define o grau de autonomia e o alcance da IA nas nossas tarefas. Na sua forma mais básica surge o copiloto de uso geral, que ajuda a redigir, resumir ou pesquisar informação, enquanto o utilizador fornece o contexto e revê o resultado final. Também pode ser aplicada a uma atividade específica, como classificar uma caixa de entrada de pedidos ou preparar o rascunho de uma resposta. Um nível superior de integração permite ligar a IA a sistemas e dados, sempre de acordo com as permissões definidas, reduzindo pesquisas manuais e etapas operacionais. Por fim, um agente com capacidade de atuação já não se limita a sugerir ou pesquisar informação: coordena diferentes ferramentas e executa ações autonomamente dentro de um fluxo de trabalho.
Estas duas dimensões podem cruzar-se de formas muito diferentes. Podemos ter uma solução com uma integração muito profunda nos nossos sistemas, mas que, do ponto de vista tecnológico, continua a ser muito imatura. Por outro lado, um simples copiloto com funcionalidades limitadas pode estar perfeitamente preparado para entrar em produção.
Também não é necessário procurar sempre o nível máximo de integração. Para muitas atividades, utilizar corretamente um copiloto básico proporciona um valor significativo quase de imediato. É uma abordagem com menor complexidade e menor risco, uma vez que funciona como um suporte inteligente para um ser humano que, supostamente, é quem fornece o critério final.
Independentemente da profundidade escolhida, uma solução de IA continua a ser software: necessita de dados, segurança, testes, operação e manutenção. No entanto, os LLM exigem avaliações adicionais.
O primeiro desafio é a veracidade: o modelo pode gerar uma resposta plausível e bem redigida sem que esta esteja efetivamente sustentada pela informação disponível. Isto obriga a controlar quais as fontes que utiliza, se estão atualizadas e se a resposta é realmente suportada por essas fontes.
O segundo desafio consiste em avaliar a qualidade quando não existe uma única resposta correta. Nestes casos, não basta superar um conjunto fechado de testes: é necessário definir critérios de aceitação, avaliar casos representativos e acompanhar o comportamento durante a operação, tendo em conta que este pode mudar quando se alteram o modelo, as fontes ou o contexto.
As exigências dependerão do caso de uso, do seu grau de autonomia e do risco associado. Num copiloto, o foco está principalmente na proteção da informação, na definição de critérios de utilização e na garantia de revisão por parte do utilizador. Quando a IA é aplicada a tarefas estruturadas, é necessário definir claramente o que recebe, o que deve devolver e como é avaliada. Se for integrada com outros sistemas, acrescentam-se a gestão de permissões, a rastreabilidade e o controlo da informação utilizada. E, se tiver capacidade para executar ações, é também necessário definir o que pode fazer autonomamente, o que requer aprovação e como reverter uma atuação incorreta.
Por exemplo, num serviço de manutenção de aplicações, uma base de conhecimento desatualizada pode deteriorar inadvertidamente as respostas. Uma recomendação incorreta também pode atrasar a identificação de uma solução ou gerar outro problema em produção.
Tudo isto obriga a passar do potencial para o caso real. Perante uma inteligência artificial em constante evolução, o nosso papel enquanto consumidores deve ser estratégico. A chave está em escolher o nível de profundidade adequado a cada necessidade do negócio, compreendendo que uma maior integração e autonomia implicam, geralmente, mais esforço de implementação, operação e controlo.
A IA não é uma solução universal. Em algumas tarefas, oferece capacidades que superam as das pessoas; noutras, complementa o seu trabalho enquanto copiloto e, em muitas, permite simplesmente fazer o mesmo de forma mais rápida ou cómoda. O verdadeiro desafio consiste em avaliar o retorno de cada caso de uso e antecipar a dependência tecnológica, incluindo uma possível subida dos custos dos fornecedores.
O presidente Luiz Inácio Lula da Silva (PT) foi reeleito para um quarto mandato não consecutivo no último domingo (25). Em discurso pós-reeleição, na Avenida Paulista, em São Paulo (SP), o petista defendeu a regulação das big techs e a criação de uma inteligência artificial brasileira.
“Iremos ensinar mais matemática e engenharia, porque eu não quero ficar dependendo de inteligência artificial chinesa ou americana. Eu quero criar uma brasileira”, afirmou.
As falas de Lula durante o discurso repetem propostas apresentadas no plano de governo para a gestão de 2027-2030.
Especialistas consultados pela CNN Brasil apontaram a soberania digital como um dos destaques das propostas de Lula para a próxima gestão.
Mas há desafios, que incluem a definição de como desenvolver uma IA nacional, garantir que os investimentos em data centers se traduzam em ganhos mais amplos para o Brasil e conseguir avançar, de fato, com a regulação das big techs.
Inteligência artificial brasileira
O Brasil já tem um Plano Brasileiro de IA (PBIA), que garante o desenvolvimento, a regulação e o uso da tecnologia entre 2024 e 2028. O investimento previsto para o período é de R$ 23 bilhões. O valor será destinado principalmente a empréstimos ao setor privado e gastos e infraestrutura e desenvolvimento de tecnologia.
O plano traz propostas voltadas para a criação de modelos de linguagem avançados em língua portuguesa, com dados nacionais voltados para o fortalecimento da soberania brasileira em IA.
O PBIA também propõe a capacitação de pessoas em inteligência artificial e o desenvolvimento tecnológico como forma de “promover o protagonismo global do Brasil em IA”.
No plano de governo, Lula também defendeu o desenvolvimento de “modelos de linguagem em português e outras línguas, voltados aos problemas do País, apoiados numa plataforma nacional de dados para treinamento e avaliação”.
Celso Camilo, Doutor em IA e professor da Universidade Federal de Goiás, avalia que o plano de Lula em relação à inteligência artificial não trouxe novas propostas em relação ao PBIA. O desafio será a velocidade de implementação das medidas.
“Não priorizar o desenvolvimento próprio de IA em várias fases da pilha tecnológica é continuar dependendo fortemente de commodities e ter menos soberania. O presidente e equipe tem o desafio de acelerar a implementação do plano e dar a devida prioridade a Ciência, Tecnologia e Inovação. Menos plano e mais execução acelerada”, afirma.
Camilo acredita que essas propostas são viáveis — e até “tímidas”, considerando a competição internacional.
Já JB Queiroz Filho, especialista em transformação digital, avalia que a ambição de ampliar a capacidade brasileira de desenvolver e usar soluções próprias é uma questão central do plano.
Para chegar nesse objetivo, segundo ele, o País precisa ampliar a qualificação profissional, melhorar o acesso a dados de qualidade, fortalecer pesquisas e criar condições para que empresas incorporem a tecnologia aos seus processos.
No entanto, defende que o Brasil, em vez de tentar dominar a tecnologias, deve identificar onde possui condições reais de ter uma vantagem competitiva.
“O Brasil precisa identificar em quais áreas vale a pena desenvolver tecnologia própria, onde faz mais sentido utilizar soluções internacionais. O objetivo não deve ser apenas ampliar a presença física da tecnologia no país, mas aumentar a capacidade brasileira de gerar valor a partir dela”, afirma.
Data centers
O plano de governo prevê o desenvolvimento de um ecossistema nacional de tecnologia digital, que vai desde a cadeia de data centers até os serviços de nuvem.
No entanto, propõe que a expansão seja acompanhada de proteções socioambientais e que os investimentos no País sejam acompanhados de ganhos para o mercado brasileiro.
Vamos assegurar que a expansão de data centers e infraestruturas de inteligência artificial seja acompanhada de salvaguardas socioambientais obrigatórias, exigindo eficiência energética, utilização progressiva de fontes 100% renováveis e avaliação de impactos sobre o sistema elétrico, hídrico e populações locais. Além disso, a instalação dos data centers em solo brasileiro deve prever contrapartidas de conteúdo local e capacidade computacional para o mercado interno.
Priscila Gonsales, Mestre em Inteligência Artificial, Educação e Complexidade pela PUC-SP, destacou o reconhecimento, por parte do plano de governo, da tecnologia como infraestrutura estratégica, em vez de apenas uma ferramenta. Isso inclui não apenas a conectividade, mas o ecossistema completo, que envolve data centers, cabeamento e satélites, em alguns casos.
“Ao pensar em soberania digital, é importante um país ter controle da sua infraestrutura”, afirma.
No entanto, Gonsales aponta que a postura brasileira precisa ser rígida nesse sentido.
“Não adianta só dar descontos em relação ao imposto para atrair data centers estrangeiros, sem que haja um plano hídrico, energético, transparente, com a participação das comunidades desses territórios”, defende.
JB Queiroz destaca a tentativa de Lula de posicionar a tecnologia como componente da estratégia de desenvolvimento econômico, com a construção de infraestrutura computacional.
Para ele, a instalação de data centers gera investimentos e amplia a capacidade de processamento no País, mas, sozinha, não garante que as empresas brasileiras desenvolvam mais tecnologia ou tenham acesso a serviços a custos menores.
JB ainda afirma que o desafio é encontrar o equilíbrio entre atrair capital e assegurar retorno econômico e tecnológico para o país… mas que isso exige uma visão de longo prazo, que vai além apenas do plano de Lula.
“A construção de capacidade tecnológica depende de formação de profissionais, pesquisa, investimento empresarial, acesso a mercados e continuidade das políticas. São fatores que não se consolidam necessariamente dentro de um único mandato”, defende.
Regulação das big techs
Segundo Priscila Gonsales, o assunto da soberania digital se fortaleceu na pandemia de Covid-19, a partir de 2020, quando o Brasil percebeu seu grau de dependência das plataformas estrangeiras.
Nas eleições deste ano, o assunto também veio à tona.
Desde o início do período eleitoral, a coligação liderada pelo PT e adversários do presidente, como o deputado Nikolas Ferreira (PL-MG), acusaram a Meta de tentar interferir no pleito, supostamente influenciando métricas dos candidatos de um lado e bloqueando conteúdos de outros.
Na última semana da corrida eleitoral, a big tech voltou ao centro do debate e admitiu “falhas recorrentes” no controle do conteúdo. No discurso pós-reeleição, o presidente afirmou que “não podemos ter empresas monstruosas tentando direcionar o resultado eleitoral do país”.
Para a especialista, o próprio movimento nas redes sociais em prol da reeleição de Lula demonstrou como os usuários efetivam o poder das big techs no país. Mesmo assim, ela defende que não estejamos presos a isso.
“Isso [movimentação pelas redes] precisa chamar para que a gente ocupe outros espaços, e não crie essa dependência social de comunicação só pelas mídias digitais. O governo pode pegar essa bandeira e começar ele mesmo a fazer essas ocupações”, afirma.
No plano de governo, a proposta é a “regulamentação das plataformas de jogos e dos ambientes digitais”, sem mais detalhes.
O governo já colocou em vigor, em março deste ano, o ECA Digital (Estatuto Digital da Criança e do Adolescente), que impôs normas para a proteção de crianças e adolescentes no ambiente digital.
Uma regulação mais ampla das big techs, no entanto, ainda está em tramitação no Congresso. O PL 4.675/2025 foca na dimensão econômica e na defesa da concorrência das plataformas digitais, incluindo critérios de transparência de ranqueamento de conteúdos, exibição de ofertas e favorecimento de serviços próprios.
O projeto, apresentado à Câmara dos Deputados em setembro do ano passado, ainda aguarda despacho por parte do presidente da Câmara.
Priscila Gonsales afirma que a regulação das plataformas é uma pauta antiga, que não avança no Congresso. Para ela, a situação fica ainda mais difícil com a configuração da Casa a partir do ano que vem, que não deve pautar o assunto.
Gonsales, porém, destaca a importância do projeto em assegurar a soberania brasileira.
“Acaba sendo uma prática de extrativismo de dados. Nós, Brasil, estamos sendo colonizados digitalmente por essas plataformas”, diz.
A realidade virtual aumenta a motivação, melhora a retenção de informação e permite simular ambientes complexos ou perigosos sem riscos reais.
Os principais benefícios passam por facilitar a compreensão de geometria, anatomia e física ao sair dos livros em 2D. Permite “visitas” a locais históricos, museus ou ao interior do corpo humano, aumentando a fixação do conteúdo. Possibilita treinos de laboratório, simulações industriais ou manobras médicas num ambiente totalmente seguro, além de reduzir as distrações e despertar maior interesse dos estudantes.
Margarida Seixas, professora na Escola Camilo Castelo Branco, explicou à VTM que os óculos de realidade virtual “permitem-nos aceder a mundos que de outra forma seriam completamente inatingíveis e desconhecidos. Ao colocarmos estes óculos podemos viajar até Marte, ir até ao tempo da pré-história, à Idade Média, ao Renascimento, ver moléculas ou até entrar num átomo do corpo humano”.
Artigo exclusivo PREMIUM
Tenha acesso ilimitado a todos os conteúdos do site e à edição semanal em formato digital.
Um estudo da Microsoft publicado na revista científica Science revelou que uma ferramenta de inteligência artificial foi mais de duas vezes mais precisa do que clínicos gerais na resolução de casos médicos complexos. A pesquisa analisou 300 problemas médicos desafiadores e comparou o desempenho da IA com o de médicos humanos.
Os resultados surpreenderam pelo alto nível de acerto da máquina.
Como funciona o “conselho” de inteligências artificiais
Conforme explicou o especialista em IA e colunista da CNN Brasil Álvaro Machado Dias, durante o Prompt CNN, o mecanismo funciona de maneira semelhante ao que se vê em produções como a série Dr. House: “Tem a parte que faz as perguntas, faz essa investigação. Depois uma que pede os exames. Outra que analisa os exames e, finalmente, diferentes IAs com personalidades distintas, debatendo esses dados.”
Ou seja, diferentes módulos de IA assumem etapas distintas do processo diagnóstico, desde a investigação inicial dos sintomas até a discussão coletiva dos resultados.
Velocidade e custo como diferenciais
Além da maior precisão diagnóstica, a ferramenta também se mostrou mais rápida e mais barata do que o processo convencional.
Machado destacou que “muitas vezes uma doença exige muita velocidade e o tempo joga contra o paciente”, tornando a agilidade um fator crítico no desfecho clínico.
Em termos financeiros, enquanto os médicos que acertaram cerca de 36% dos casos gastaram aproximadamente US$ 4,7 mil em pedidos de exames, as IAs chegaram a resultados superiores com um custo de cerca de US$ 2,2 mil — menos da metade.
Segundo Álvaro Machado, isso ocorre porque “a máquina foi treinada para pedir exames mais criteriosos”, ao contrário dos médicos, que muitas vezes solicitam exames por precaução para evitar acusações de negligência.
Potencial para a saúde pública brasileira
O debate, que aconteceu durante o Prime Time, da CNN Brasil, também abordou as implicações da tecnologia para países como o Brasil, onde o acesso a especialistas é desigual, especialmente em regiões mais distantes dos grandes centros urbanos.
Para o especialista, a ferramenta não deveria ser vista como uma substituta do médico, mas como uma camada intermediária de apoio: “É gente roteando com o uso de inteligência artificial de maneira mais eficiente esses pacientes.”
Na prática, a IA atuaria de forma invisível ao paciente, auxiliando na triagem, na recomendação de exames e na determinação da urgência dos casos, especialmente em áreas com déficit de especialistas, como neurologia clínica e oncologia.
Os textos gerados por inteligência artificial na CNN Brasil são feitos com base nos cortes de vídeos dos jornais de sua programação. Todas as informações são apuradas e checadas por jornalistas. O texto final também passa pela revisão da equipe de jornalismo da CNN. Clique aqui para saber mais.
Um estudo interno divulgado pela Anthropic revelou que os agentes de inteligência artificial da empresa já trabalham seis horas para cada hora de um funcionário humano. O resultado direto desse avanço é queda no número de contratações.
Os agentes são ferramentas capazes de pensar e tomar decisões de forma autônoma, com pouquíssima interferência humana.
O especialista em IA e colunista da CNN Brasil Álvaro Machado Dias explicou que, nesse novo cenário, o papel do trabalhador humano se aproxima cada vez mais da gestão. “Ele faz o trabalho que era do chefe dele”, afirmou Machado.
Segundo ele, as principais funções humanas passam a ser escrever planos para que a IA execute tarefas, checar os resultados produzidos e avaliar se é possível avançar para a próxima etapa ou se são necessários ajustes no caminho.
Mudança no perfil das contratações
As empresas estão contratando menos, mas buscam profissionais com expertise técnica capaz de ser aplicada diretamente em fluxos de inteligência artificial.
“Há uma mudança no perfil das contratações e isso está mexendo com todos os departamentos”, destacou Machado.
Para ele, departamentos inteiros, como o de marketing, já não existem da mesma forma que há dois anos. Nesse contexto, profissionais iniciantes perdem espaço, pois as empresas passam a priorizar quem já chega com habilidades técnicas prontas para serem aplicadas.
Machado apontou ainda que a queda de 9% nas contratações observada no setor de tecnologia tende a se expandir para o mercado como um todo, especialmente nas economias mais avançadas.
“Mas uma hora, com certeza, chega aqui”, alertou, referindo-se ao Brasil. No país, 50% das empresas já utilizam inteligência artificial, e a perspectiva é de crescimento acelerado.
IA avança além do setor de tecnologia
Segundo o especialista, a adoção de agentes de IA em setores fora da tecnologia pode ser ainda mais fácil de implementar do que nas próprias empresas desenvolvedoras. Isso porque, quanto mais tarefas repetitivas um setor possui, maior é o potencial de automação.
Ele citou exemplos práticos: em bancos, agentes podem realizar análises de crédito verificando documentos automaticamente; em escritórios de contabilidade, podem preencher declarações de imposto de renda; e em lojas, podem atender clientes via WhatsApp e checar o inventário simultaneamente.
O ser humano como gargalo
Um dos pontos mais relevantes do debate, que aconteceu durante o Prime Time, da CNN Brasil, foi a confiança nas máquinas.
Se antes a desconfiança vinha dos erros frequentes da IA, agora o risco surge do excesso de confiança. “A desconfiança emerge porque as pessoas estão simplesmente mandando trabalho para o mundo sem checar”, afirmou Machado.
Ele destacou que a frase que circula no Vale do Silício atualmente é que “o ser humano se tornou o novo gargalo”, já que a IA gera análises, relatórios e insights em volume e velocidade que superam a capacidade humana de revisão.
Quanto ao perfil ideal do profissional nesse novo ambiente, o especialista descreveu alguém com muita velocidade e capacidade de execução, mas que não seja excessivamente detalhista. “A tendência atual é as coisas saírem com menos checagem e maior volume”, disse.
Para ele, isso implica mais incerteza e mais risco, mas, no agregado, a produtividade é multiplicada de forma significativa.
Os textos gerados por inteligência artificial na CNN Brasil são feitos com base nos cortes de vídeos dos jornais de sua programação. Todas as informações são apuradas e checadas por jornalistas. O texto final também passa pela revisão da equipe de jornalismo da CNN. Clique aqui para saber mais.
Na Alfândega do Porto, um robô desenvolvido pelo INESC TEC a partir de um problema identificado pela Sonae MC retirava caixas de um contentor. Chama-se CARGO e mostrava uma forma de automatizar uma das tarefas fisicamente mais exigentes da logística. Era uma demonstração de tecnologia, mas também um ponto de partida para perguntas mais difíceis: como assegurar que a solução funciona de forma fiável numa operação industrial, como melhorá-la com a experiência, e como fazê-la chegar a outros clientes?
Estas perguntas estiveram no centro do AI, Data and Robotics Forum 2026 (ADRF26), que organizámos com a ADRA, a associação europeia de inteligência artificial (IA), dados e robótica, com o apoio da Comissão Europeia. Nos dias 13 e 14 de outubro, reunimos no Porto mais de 500 participantes de mais de 30 países. Quisemos trazer esta comunidade ao encontro da experiência científica e industrial da nossa região. Para uma organização de investigação e tecnologia como o INESC TEC, esta ligação entre conhecimento, engenharia e utilização faz parte da nossa missão.
As discussões reforçaram uma preocupação em que temos vindo a trabalhar: a Europa dispõe de excelentes capacidades científicas, tecnológicas e industriais, mas nem sempre consegue transformá-las em posições competitivas sustentáveis. Num contexto em que as vantagens tecnológicas podem ser rapidamente reproduzidas ou ultrapassadas, a capacidade de aprender e avançar depressa torna-se, ela própria, uma vantagem competitiva.
A inteligência artificial física que combina IA com sistemas capazes de perceber e atuar no mundo, abre novas possibilidades para a robótica, os equipamentos industriais e muitas outras atividades em que a Europa dispõe de competências relevantes. Seria arriscado concluir que a nossa base industrial nos assegura uma posição de liderança. Persistem problemas científicos exigentes e a concorrência internacional está a desenvolver capacidades que vão muito além dos modelos de IA.
Não se trata de rejeitar a tecnologia desenvolvida noutros países: em muitos casos faz sentido utilizá-la e permite às empresas ganhar produtividade. O problema surge quando essa utilização nos deixa progressivamente menos capazes de compreender, adaptar e melhorar os sistemas de que dependemos. Podemos ganhar produtividade e perder margem de escolha. E podemos deixar passar oportunidades de desenvolver produtos e empresas que seriam competitivos à escala mundial. A questão não é assegurar uma origem europeia para cada componente, mas identificar onde podemos e devemos construir capacidades próprias, desenvolver posições relevantes e renová-las à medida que as tecnologias evoluem.
Os caminhos seguidos pelos Estados Unidos e pela China ajudam a compreender o que está em causa. Nos Estados Unidos, assistimos a uma renovada disposição para financiar projetos científicos e tecnológicos de grande ambição. A aproximação entre ciência, empreendedorismo e capital capaz de assumir riscos abre oportunidades extraordinárias, embora o financiamento não garanta por si só que os projetos venham a produzir tecnologias úteis ou negócios viáveis. A experiência chinesa, particularmente visível nos drones e nos veículos elétricos, e agora muito relevante para a robótica, chama a atenção para outra dimensão: a velocidade com que as empresas conseguem melhorar os seus produtos quando desenvolvimento, fornecedores, produção e clientes estão próximos. Uma solução inicialmente limitada pode encontrar utilizações, gerar receitas e experiência e dar origem a versões sucessivamente melhores. Subestimar um concorrente pela qualidade do produto que hoje apresenta pode impedir-nos de perceber a velocidade a que está a aprender.
A Europa não precisa de reproduzir integralmente qualquer destes modelos. Mas temos de encontrar formas mais eficazes de mobilizar investigação, engenharia, investimento e capacidade empresarial, criando condições para que o sucesso de um projeto alimente o seguinte. Isto implica também pensar de forma mais ambiciosa sobre o que pretendemos fazer com a IA. Automatizar tarefas existentes pode trazer ganhos importantes de produtividade. Quando aproveitamos as novas capacidades para transformar processos e organizações, as oportunidades tornam-se mais amplas. E surgem possibilidades ainda mais interessantes quando conseguimos criar produtos, serviços e negócios que anteriormente não eram viáveis. A passagem entre estes níveis depende tanto do desenvolvimento tecnológico como da capacidade das organizações para repensarem o que fazem e como criam valor.
O CARGO ajuda a tornar este percurso concreto. O que um cliente procura é resolver um problema e não necessariamente adquirir mais uma tecnologia. Para que uma solução de descarga de contentores seja utilizada de forma continuada, é necessário assegurar fiabilidade em condições variáveis, integrar a tecnologia na operação, responder aos requisitos de segurança e demonstrar que os benefícios justificam os custos. A colaboração com uma empresa que conhece profundamente o problema permite avançar neste percurso e cria oportunidades de aprendizagem para ambos os parceiros.
É por isso que atribuímos tanta importância ao envolvimento de clientes exigentes no desenvolvimento tecnológico. Empresas e instituições públicas que contribuem com conhecimento, ambientes de teste e recursos podem desempenhar um papel decisivo. Mas há uma diferença entre manifestar interesse, participar na experimentação e assumir um compromisso de aquisição. Conseguir chegar ao primeiro cliente é fundamental; chegar ao segundo pode determinar se estamos perante uma solução isolada ou o início de um negócio com capacidade de crescer.
Esta preocupação esteve presente no debate sobre o European Robotics Catalyst, uma iniciativa prevista na estratégia Apply AI da Comissão Europeia, em colaboração com a ADRA. A proposta procura mobilizar utilizadores industriais em torno de desafios partilhados, envolvendo equipas de investigação e desenvolvimento e capacidades de experimentação e avaliação. O seu interesse está na possibilidade de reunir recursos e compromissos hoje dispersos para enfrentar problemas que dificilmente seriam resolvidos por cada entidade isoladamente. A concretização desta ambição terá de mostrar que a colaboração permite desenvolver tecnologias mais depressa, reduzir os riscos da sua utilização e abrir oportunidades a novas empresas.
O investimento público tem um papel fundamental neste processo. Defendemos uma aposta europeia muito mais ambiciosa em investigação e inovação, mas a dimensão dos recursos não resolve, por si só, a questão da sua utilização. Precisamos de financiar equipas e capacidades de engenharia, dar responsabilidade a pessoas com competência para conduzir projetos exigentes e criar condições para ajustar os percursos em função do que vamos aprendendo. A continuidade do financiamento é importante, particularmente na investigação científica, mas não deve significar insistir indefinidamente em soluções que deixaram de se justificar. Ao mesmo tempo, seria um erro orientar toda a investigação pelas necessidades que as empresas hoje conseguem identificar. Algumas das oportunidades mais importantes nascerão de descobertas inesperadas ou de novas empresas dispostas a desafiar a forma como os mercados funcionam.
Para Portugal, esta perspetiva tem consequências importantes. Não dispomos da escala necessária para reproduzir todas as capacidades científicas, tecnológicas e industriais de que precisamos. A participação em iniciativas europeias permite-nos combinar recursos, aceder a mercados e assumir responsabilidades em áreas onde temos competências relevantes. E permite-nos contribuir, a partir do nosso tecido científico e industrial, para o desenvolvimento de tecnologias e empresas com alcance internacional.
Na Alfândega, mostrámos um robô capaz de executar uma tarefa exigente. O passo seguinte será conseguir que essa tecnologia encontre novas utilizações e clientes, melhore com a experiência e abra caminho a outras soluções. É esse o percurso que queremos multiplicar, com os nossos parceiros em Portugal e na Europa. Porque o que determinará a nossa posição no futuro será, em grande medida, aquilo que conseguirmos construir a partir das capacidades que temos hoje.
As grandes tecnológicas mundiais já começaram a reportaram os resultados referentes ao terceiro trimestre. Apesar da expansão dos seus negócios o mercado teve reações distintas. No caso da Meta caiu mais de 6% entre a divulgação dos resultados e o fecho do dia seguinte, a Alphabet (que detém a Google) está a cair nesta altura mais de 11% no dia seguinte aos resultados enquanto que a Microsoft sobe mais de 2%.
Com os resultados surgem também interrogações. Como estão os investidores a encarar os avultados investimentos que as grandes tecnológicas estão a fazer na inteligência artificial (IA)? Existirá uma ‘bolha’? E que efeito sobre as cotadas europeias?
Analistas consultados pelo Jornal Económico (JE) consideram que os resultados permitem perceber que continuam os avultados investimentos na IA e que existe pressão para que esse capital investido se transforme em receita e lucro. E quanto à Europa? As respostas vão desde possíveis pressões nas avaliações das cotadas europeias caso existem dúvida sobre a lucratividade da IA até penalizações ligadas a questões de sentimento e avaliação de risco.
Quanto aos resultados a Meta reportou um crescimento de 26% nas suas receitas e de 264% no seu lucro líquido, para os 64,6 mil milhões de dólares (58 mil milhões de euros) e para os 9,8 mil milhões de dólares (8,8 mil milhões de euros), respetivamente, no terceiro trimestre, face ao período homólogo.
A Alphabet reportou um crescimento de 25% nas suas receitas para os 127,5 mil milhões de dólares (114,6 mil milhões de euros) e o lucro líquido caiu 25,2% para os 26,1 mil milhões de dólares (23,4 mil milhões de euros), no terceiro trimestre, face ao ano anterior.
Já a Microsoft aumentou as suas receitas em 19% para os 92,3 mil milhões de dólares (82,9 mil milhões de euros) e o lucro subiu 32% para os 36,6 mil milhões de dólares (32,9 mil milhões de euros), no primeiro trimestre do ano fiscal (corresponde ao terceiro trimestre do ano civil), face ao período homólogo.
Para o analista da ActivTrades Europe, Henrique Valente, os resultados já conhecidos da Meta, Alphabet e Microsoft “não permitem concluir” se existe uma bolha na inteligência artificial ou se “estamos próximos” de uma eventual correção acentuada [termo que se refere a queda superiores a 10% face a um pico]. “Confirmam a continuidade de um investimento massivo no setor, com pressões cada vez mais visíveis sobre a geração de caixa, mas também mostram que esse investimento está a traduzir-se em receitas”, assinala.
O head of trading do Banco Carregosa, João Queiroz, diz que a principal conclusão é que a discussão “já não passa por saber” se existe procura para a IA, que será “real e crescente”. O verdadeiro desafio está agora sobre a velocidade a que os enormes investimentos em centros de dados (ou data centers), semicondutores e capacidade computacional “se transformarão” em lucros recorrentes.
“O crescimento da cloud (ou nuvem) da Microsoft e a expansão do negócio publicitário da Meta beneficiaram da IA, segundo as respetivas empresas, demonstrando que esta tecnologia já contribui para o aumento das receitas”, adianta. No caso da Alphabet evidencia alguns dos desafios desta transição: “A maior utilização do modo de IA na pesquisa, cuja monetização publicitária ainda está em desenvolvimento, contribuiu para um desempenho dos anúncios abaixo das expectativas, apesar do forte crescimento da cloud”, explica Henrique Valente.
João Queiroz diz que os resultados da Meta “mostram simultaneamente” robustez operacional e uma “crescente exigência” do mercado quanto ao retorno do capital investido. “As receitas cresceram 26% para 64,6 mil milhões de dólares (58 mil milhões de euros), superando as estimativas, e a publicidade continua a beneficiar das melhorias introduzidas pelos modelos de IA“, adianta. “No entanto, os gastos em infraestruturas e centros de dados atingiram níveis máximos, conduzindo a um fluxo de caixa livre negativo no trimestre, algo raro na história recente da empresa”, acrescenta.
“O investimento destas empresas constitui receita para outras, mas a sustentabilidade deste ciclo vai depender da capacidade de gerar retornos que justifiquem os montantes aplicados”, salienta o analista da ActivTrades.
Se os resultados aumentarem as dúvidas sobre a rentabilidade da IA, os investidores “poderão reduzir” a exposição ao setor tecnológico à escala global, o que “pressionaria” também as avaliações das empresas europeias, acrescenta. “Uma deterioração mais acentuada da confiança poderá alargar este efeito de contágio a outros setores, através de uma redução generalizada da exposição ao risco”, alerta.
Pode existir efeito de contágio sobre a Europa?
“Para a Europa, o efeito de contágio, e de alguma forma sistémico, dependerá sobretudo da interpretação que os investidores fizerem da relação entre crescimento e investimento”, assinala o head of trading do Banco Carregosa.
“Num cenário construtivo, estes resultados funcionam como uma validação da procura estrutural por IA, beneficiando empresas europeias relacionadas com a cadeia de valor tecnológica, incluindo fabricantes de equipamento elétrico, operadores de centros de dados, fornecedores industriais e empresas de semicondutores. Nesse contexto, os índices europeus poderiam continuar a acompanhar parcialmente o dinamismo observado nos Estados Unidos”, explica.
Mas se o mercado concluir que os hyperscalers (ou hiperescaladoras) estão a investir a ritmo “demasiado acelerado” face ao retorno obtido, poderá surgir “pressão adicional” sobre os segmentos mais expostos ao tema. “Essa preocupação já se refletiu recentemente em várias empresas associadas ao ciclo de investimento em IA, cujas valorizações corrigiram significativamente apesar de os fundamentos operacionais permanecerem sólidos: enquanto Meta, Microsoft e Alphabet continuam entre as empresas mais valiosas do mundo em capitalização bolsista, os múltiplos permanecem elevados e deixam pouca ou nenhuma margem para desapontamentos”, refere.
“Para as bolsas europeias, o impacto será provavelmente mais uma questão de sentimento e avaliação do risco do que de deterioração fundamental da procura por tecnologia e inteligência artificial. A narrativa passou de “crescer a qualquer custo” para “crescer com rentabilidade”, uma evolução que tende a tornar o mercado mais seletivo, mas não necessariamente mais pessimista e muito dependente do que podem ser os resultados das operações de IPO [ou entradas em bolsa] da Anthropic e eventualmente da OpenAI num futuro próximo”, acrescenta.
Modelo GLM-5.3, disponível ao público, conseguiu completar três dos 13 cenários de ataques simulados. Ainda, IA vai ajudar a definir as regras dos futuros carros de Fórmula 1.
Samsung Electronics alcançou um lucro líquido de 75,1 biliões de wons (50.544 milhões de euros) no terceiro trimestre de 2026, graças à boom na procura global de semicondutores para IA.
A sociedade de capital de risco BY Venture Partners, com sede no Dubai, escolheu Portugal como berço da operação na Europa. O fundo internacional anunciou esta quinta-feira que abriu um escritório em Lisboa, que funcionará com sede europeia, e fechou o seu terceiro veículo de investimento no valor de 53,5 milhões de euros.
A empresa de venture capital emirati prevê investir em projetos globais recentes (early-stage) e entrar em rondas de financiamento para fases iniciais (pré-seed e série A) com até um milhão de dólares (cerca de 899 milhões de euros). O objetivo é apostar em empresas de inteligência artificial (IA) que estejam a reinventar os fluxos de trabalho das empresas e tenham a ambição de crescer à escala mundial.
“Este fundo tem como objetivo apoiar empresas nativas de IA com ambições globais. Estamos particularmente entusiasmados com o reforço de capital na Europa, onde cidades como Madrid, Londres, Paris e Berlim avançam rapidamente no desenvolvimento de software nativo de IA”, afirmou Ghaith Yafi, sócio-cofundador da BY Venture Partners, num comunicado enviado aos meios de comunicação social.
Para a BY Venture Partners, que tem mais de 178,4 milhões de euros em ativos sob gestão, o hub lisboeta “é uma evolução natural”, depois de realizar investimentos em 16 países, quatro dos quais alavancaram a construção de unicórnios com os dois fundos anteriores. Instalado na zona de Alcântara, a equipa inicial do escritório em Portugal é composta pelo sócio Sohrab Jahanbani e Henrique Pereira, manager de Plataforma e Comunidade, que foi contratado para o efeito, mas há “potencial de crescer”, como disse fonte oficial ao ECO.
"“A Europa forma alguns dos melhores talentos tecnológicos do mundo, mas os fundadores europeus enfrentam muitas vezes uma barreira quando tentam chegar ao capital internacional e a uma escala comercial global.”
“Lisboa e o ecossistema ibérico mais alargado deixaram de ser polos regionais emergentes e passaram a ser verdadeiras rampas de lançamento para a inovação de referência mundial em IA e deep tech. Ao combinar uma presença local com o alcance global da BY Venture Partners no Médio Oriente e na América do Norte, estamos numa posição única para dar aos fundadores ibéricos e europeus o capital, o apoio operacional e o acesso a mercados globais de que precisam para competir”, refere o sócio-cofundador Abdallah Yafi.
O recém-lançado fundo é ancorado pelo Dubai Future District Fund e conta a participação de investidores institucionais da região do Golfo, divisões de empresas de capital de risco e family offices, entre os quais Multi Lane, Transmed Capital e Indriss Family Office da Arábia Saudita. Atualmente, contabiliza 15 investimentos feitos, entre os quais na PQ Shield, Cosyne, Isometric, Huspy e Invisible, mas o portefólio previsto é de 40 empresas.
Em meio ao avanço da inteligência artificial na indústria cinematográfica, “O Bosque Selvagem” surge como uma celebração da arte feita por mãos humanas. O animador brasileiro Thiago Calçado, que integra a equipe da nova produção em stop-motion do estúdio Laika (“Coraline”, “Paranorman”), acredita que o filme representa uma defesa da arte feita por humanos. A obra estreia nesta quinta-feira (29) nos cinemas brasileiros.
Em entrevista à CNN Brasil, o profissional, que também trabalhou em produções como “Kubo e as Cordas Mágicas” (2016) e “Pinóquio” (2022), de Guillermo del Toro, destacou a importância do trabalho artesanal por trás da animação, que levou cerca de cinco anos para ser produzida.
“Eu acho que esse filme é uma bandeira do tipo pró-arte, feito pelas mãos de artistas, de humanos para humanos. Vai ser uma bandeira”, afirmou.
Calçado também criticou o uso crescente da inteligência artificial na criação artística e ressaltou que o cuidado dos profissionais envolvidos na produção é um dos principais diferenciais do longa.
“A IA está tomando conta de uma maneira muito vazia, e esse filme vem para mostrar como é possível fazer arte, dar alma para uma história, sendo feita por artistas que estão lá se dedicando há cinco anos. Não é algo vazio, efêmero. É para apreciar, ver os detalhes, o cuidado na atuação dos personagens, cenário, iluminação, ritmo da história”, declarou.
O resultado de “O Bosque Selvagem” evidencia características da criação humana que, em sua avaliação, ainda estão distantes das possibilidades oferecidas pela tecnologia.
“É uma coisa única que, por enquanto, a IA está muito longe de atingir. Eu não acho que a IA é uma ameaça depois de ver um filme como esse“, completou.
Dirigido por Travis Knight, o longa contou com mais de mil profissionais ao longo de seu desenvolvimento e exigiu a construção de 132 cenários físicos, 233 bonecos e mais de 142 mil rostos substituíveis, utilizados para reproduzir as expressões dos personagens quadro a quadro.
Ao todo, foram 231 semanas de produção para dar vida à história, que acompanha uma jovem em uma jornada por uma floresta misteriosa. O filme aborda temas como amor, luto e os limites das escolhas humanas.
Responsável por sucessos como “Coraline e o Mundo Secreto” (2009), a Laika é conhecida pela aposta no stop-motion, técnica que utiliza bonecos e cenários físicos fotografados quadro a quadro para criar a ilusão de movimento, combinando o trabalho artesanal com recursos tecnológicos.
“O Bosque Selvagem” chega aos cinemas com 99% de aprovação da crítica no Rotten Tomatoes e já é apontado como um possível concorrente ao Oscar 2027 de Melhor Animação.
Carla Borges Ferreira, diretora executiva do +M, Maria João Silva, chief marketing officer da Generali Tranquilidade, Ana Esteves, responsável pelo ecossistema de prevenção da Multicare, Mariana Dória, responsável de experiência e estratégia de clientes e marketing digital do Santander, e Rui Borges, CEO da PlotHugo Amaral/ECO
“Tudo começa numa pergunta que fazemos ao chat”, enquadra Maria João Silva, chief marketing officer da Generali Tranquilidade. “A pergunta é feita, é dada uma resposta, e o cliente só vê a resposta. Mas por trás está todo um treino que é invisível e que costumamos comparar com os atletas de alta competição. Só vemos as medalhas que ganham, não vemos as horas de treino.”
No evento “A IA e a visibilidade das marcas”, realizado esta quarta-feira no Estúdio ECO, a Generali Tranquilidade, a Multicare, o Santander e a Plot explicaram como as marcas estão a mudar equipas, sites e conteúdos para serem recomendadas pela IA. E admitiram que, num cenário em mudança constante, ninguém tem ainda a receita.
O treino para as medalhas
No caminho para as “medalhas” no novo mundo da IA, há marcas que partem já com vantagem. O estudo “A visibilidade digital do setor financeiro na era da IA”, elaborado pela Plot, procurou identificar quais as marcas que se destacam na “competição” em quatro produtos financeiros (seguro automóvel, seguro de saúde, crédito à habitação e poupança). O debate concentrou-se nos três primeiros.
Após fazer 176 perguntas distribuídas por 13 territórios de decisão, o estudo analisou 2846 respostas recolhidas de cinco plataformas de IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity e Google AI Overview). Nas fontes citadas pelas respostas de IA, destacam-se as fontes de terceiros (62,6%), seguidas de sites de marca (32,8%) e de redes e fóruns (4,6%).
“Não se pode trabalhar em tudo. Temos de ter claras as prioridades e humildade para reconhecer onde nos podemos diferenciar. É esse trabalho de formiguinha, às vezes invisível, que temos tentado fazer”
Nos seguros de saúde, a Médis encabeça o índice de visibilidade, surgindo a Multicare logo a seguir nesse campo, com 74% de visibilidade e 47 recomendações num universo de 717 respostas.
No caso da Multicare, uma das apostas recentes foi o relançamento do seu site. “A lógica com que foi construído já foi a de GEO first. [Numa perspetiva de] olhar muito para a forma como estes modelos captam a informação e construir não só a estrutura dos nossos sites, mas também os conteúdos, numa lógica de pergunta-resposta. É, na prática, aquilo que os modelos de inteligência artificial procuram e, no final do dia, a informação que dão aos nossos potenciais clientes”, explica Ana Esteves, responsável pelo ecossistema de prevenção da Multicare.
No crédito à habitação, as três marcas cimeiras (Bankinter, Millennium e Santander) surgem numa faixa equivalente de visibilidade (todas atingem pelo menos 70%), ocorrendo a principal separação competitiva no eixo da força de recomendação, com vantagem para o Bankinter. O Santander regista 71% de visibilidade e 16 recomendações em 641 respostas.
Foi neste produto que o banco iniciou a sua adaptação. “Acho que se nota pelos resultados do estudo. É precisamente o produto onde mais nos destacamos. Temos mais trabalho a fazer noutras dimensões“, destaca Mariana Dória, responsável de experiência e estratégia de clientes e marketing digital do Santander. A responsável admite que “do ponto de vista da força da recomendação, temos claramente ainda trabalho a fazer”.
Mariana Dória, responsável de experiência e estratégia de clientes e marketing digital do SantanderHugo Amaral/ECO
O trabalho iniciou-se aquando da estratégia de digitalização do processo de crédito à habitação. O primeiro passo foi ao nível do produto e do marketing digital, complementando a abordagem com o SEO e GEO. O Salto, blog de literacia financeira da entidade bancária que já existia, contribuiu também para a estratégia.
A seguir a esse primeiro passo, o foco foi a consistência da informação em fontes externas. “Depois há coisas mais complexas, como garantir que aparecemos em comparadores e fazer parcerias”. O terceiro passo foram as redes sociais, “garantindo a consistência da estratégia e o foco no crédito à habitação como primeiro produto”.
“Aqui o crítico é entendermos exatamente quais são as nossas prioridades, onde temos um right to win, e apostar precisamente aí, porque isto é complexo. Não se pode trabalhar em tudo. Temos de ter claras as prioridades e humildade para reconhecer onde nos podemos diferenciar. É esse trabalho de formiguinha, às vezes invisível, que temos tentado fazer”, explica Mariana Dória.
No seguro automóvel, a Generali Tranquilidade posiciona-se no topo com 80% de visibilidade e o valor mais elevado na escala de força de recomendação. Destaca-se ainda como a 2.ª marca mais recomendada globalmente no estudo, somando 62 recomendações em 614 respostas.
A estratégia da seguradora centra-se em sete pilares “muito importantes com que tentamos fechar todo o ciclo da forma como a marca aparece e do que é importante”, explica Maria João Silva. O ponto de partida é o cliente. “Dar mais importância às referências e citações externas, que são o earned media que é mesmo muito importante para a maioria dos LLM. Os patrocínios. As parcerias estratégicas, por exemplo estar associado à Champalimaud em temas de saúde. As campanhas, incluindo as de above the line, serem coerentes. Os prémios que ganhamos serem orgulhosamente comunicados. O social media de que falávamos. E, por último, o site, com todo o conteúdo”, enumera.
“O que fazemos é tentar ter consistência nestes sete pilares e as equipas alinhadas, mesmo que não pertençam todas à mesma direção, com KPI transversais que façam com que caminhemos todos no mesmo sentido”. A área de IT é uma das envolvidas. “Muitas vezes é esquecida, mas é essencial para nos ajudar e para dar agilidade ao processo”, aponta.
“Nos seguros de saúde, há mais frequência [de contacto] e mais oportunidade de mostrar o valor da marca. Numa seguradora temos muito esta dificuldade”
O contributo do trabalho entre diferentes equipas foi vincado pelas oradoras. Ana Esteves lembra que a Multicare, do Grupo Fidelidade, não começou agora. “No Grupo Fidelidade trabalhamos esta lógica de inteligência artificial há já vários anos, e temos mesmo um centro, uma equipa específica para esta área.” Por isso, são chamadas a contribuir “várias áreas que, há uns anos, se calhar não seriam — o marketing, o IT, estas equipas mais específicas de inteligência artificial”.
“Noto uma preocupação muito mais abrangente, a nível de toda a organização, e um foco maior, o que é ótimo. Quanto maior for o foco de toda a organização nestes temas, melhor nos vamos posicionar no futuro”, diz Mariana Dória.
Ir além do preço
O estudo analisou os atributos a que as marcas estão mais associadas, com o preço a ser um dos oito domínios, nos quais se incluem aspetos qualitativos como solidez e flexibilidade. “Estes modelos ajudam naturalmente a descobrir, a comparar e a recomendar, mas não vão substituir o essencial, que é a criação de valor real para os nossos clientes”, argumenta Ana Esteves. Na sua opinião, o “grande desafio” passa por mostrar a diferença nas coberturas e na componente da prevenção, indo assim além do preço. “É tornar estes novos eixos e argumentos da proposta de valor claros para serem consumidos pelos modelos de IA.”
Os prémios podem ser um caminho. No estudo, a Generali surge mais associada a reconhecimento e distinções. “Nos seguros de saúde, há mais frequência [de contacto] e mais oportunidade de mostrar o valor da marca. Numa seguradora temos muito esta dificuldade e, portanto, o prémio dá robustez ao que queremos comunicar e ao serviço, porque atuamos muito no pós-compra da apólice”, argumenta Maria João Silva.
“Estes modelos privilegiam coisas que sejam quantificáveis e o preço é efetivamente fácil de quantificar“, recorda Mariana Dória. O principal desafio é, no seu entender, “quantificar coisas que antigamente eram mais qualitativas, que podem ser fortalezas muito específicas das marcas, mas que são mais difíceis de mostrar aos modelos”, como rapidez de processos e grau de simplificação.
“Há aqui, de facto, uma mudança de comportamento que nos parece que vai afetar primeiro as decisões que supostamente devem ser mais ponderadas, porque o preço mental da ponderação vai baixar.”
Rui Borges, CEO da Plot, aponta que “com exceção do Bankinter, as marcas que lá estão [no estudo] são também as que estão mais na cabeça das pessoas”. A Plot fez ainda as mesmas perguntas aos modelos de duas formas: deixando-os pesquisar na internet e sem lhes dar esse acesso. “As respostas são diferentes. E isso, no fundo, acaba por ser um bocadinho o valor da marca”, explica Rui Borges. “Quando fazemos perguntas aos modelos sem os deixar ir à internet, o que estão a ver é aquilo em que foram treinados, o que aprenderam. E aí a marca é muito importante. Quando ligamos o acesso à internet, há coisas que mudam e que têm muito a ver com todo este trabalho de otimização.”
Citando a teoria dos dois sistemas de pensamento de Daniel Kahneman, o sistema 1 é o de pensamento rápido. “Se agora agarrar num copo e o atirar para a plateia, as pessoas não vão pensar em física, nem na trajetória, nem na aceleração — vão só pôr uma mão à frente. É com ele que tomamos a esmagadora maioria das decisões”. Depois há o sistema 2 — o racional — “que dá trabalho e que supostamente devia ser usado em decisões mais complicadas, como um seguro de saúde, que tem de ser ponderado”. No entanto, o próprio psicólogo notava que “os humanos estão para pensar como os gatos estão para nadar. Ambos sabem fazê-lo, mas preferem não o fazer”. É aí que entra, por exemplo, a publicidade.
Rui Borges, CEO da PlotHugo Amaral/ECO
Rui Borges cita investigadores da Wharton para descrever a mudança, que propõem um “sistema 3”. “Hoje em dia a inteligência artificial está a funcionar como um sistema 3, com a capacidade de raciocínio do sistema 2 e a velocidade do sistema 1”. E dá exemplos. “Numa decisão como um seguro de saúde, é muito fácil carregar lá as apólices e pedir para investigar as condições, e de repente temos uma escolha completamente feita à nossa medida. Ou no crédito à habitação, em cinco minutos posso mandar o Claude ou o ChatGPT correr os preçários e, de repente, está a construir um simulador em que o banco investiu milhares e milhares.”
“Há aqui, de facto, uma mudança de comportamento que nos parece que vai afetar primeiro as decisões que supostamente devem ser mais ponderadas, porque o preço mental da ponderação vai baixar. No fim do dia, mesmo que o modelo recomende várias marcas vamos sempre escolher a marca com que estivermos mais confortáveis. Portanto, todo o trabalho de construção de marca continua a ser essencial”.
Ninguém tem a receita
Com a atenção concentrada cada vez mais na IA, “temos de ter uma atitude de principiante”, recomenda Rui Borges, num cenário em que “há mesmo muitos caminhos, porque ninguém sabe a fundo como isto funciona — e, mais assustador, talvez nem quem cria os modelos saiba”.
“Houve imensas coisas que estávamos à espera que acontecessem e outras que não. Uma das que mais me surpreendeu — porque também fazemos estudos de disponibilidade mental, de como as marcas estão na nossa cabeça — é que há marcas com uma disponibilidade mental muito grande nestes produtos que depois não aparecem aqui“, exemplifica.
A esta “mente de principiante” junta-se “saber onde estamos”. “Ao contrário do Google, não há uma Search Console que nos diga o que as pessoas estão a perguntar, por isso acaba por ser arte e ciência, um bocado de intuição. Tentamos emular o que as pessoas perguntam, indo aos fóruns e à Search Console e percebendo que a intenção é um pouco diferente nos modelos de IA. Depois, perceber onde estão as respostas.” O caminho passa, na sua visão, por ter “páginas muito otimizadas, sobretudo as de produto” e puxar pelos fatores que se quer destacar.
Para Rui Borges, a estratégia passa por continuar a trabalhar o SEO. “A diferença de citação entre estar em primeiro ou em sexto lugar no SEO é enorme. Isso vamos continuar a fazer, nos conteúdos e também na parte técnica. Depois há um desafio novo, que nenhuma agência consegue trabalhar sozinha: os sites de terceiros”. As citações estão concentradas. Dos 986 domínios citados nas respostas, 28 reúnem metade das citações. O ECO aparece em nono lugar.
“Estas são coisas que se podem fazer sem qualquer risco. Sabemos que as coisas vão mudar, mas há aqui coisas básicas. Depois, é guardar um bocadinho para experimentação — experimentar e ir medindo, experimentar e ir medindo. E manter a tal mente de principiante. Se alguém disser que sabe como é, desconfie e afaste-se dessa pessoa, porque não sabe”, adverte.
“Não acho que haja uma receita. Ainda ninguém a descobriu. Há muito por explorar e por entender sobre como funcionam estes modelos, e acho que é experimentando que vamos fazendo o caminho”
Para Ana Esteves, esta nova realidade “vai desafiar-nos na forma como o consumidor nos encontra e como somos recomendados. Naturalmente, as recomendações não são decisões. No final do dia, podem não vir a ser uma decisão. O que temos trabalhado muito é onde queremos estar”.
“Não acho que haja uma receita. Ainda ninguém a descobriu. Há muito por explorar e por entender sobre como funcionam estes modelos, e acho que é experimentando que vamos fazendo o caminho“, aponta.
Ana Esteves, responsável pelo ecossistema de prevenção da Multicare
Mariana Dória destaca a importância dos dados. “Os dados que seguíamos há um ano já não são os mesmos. Vamos precisar de muita elasticidade mental para perceber que isto vai evoluir, que estamos todos a aprender e que as máquinas também estão a aprender. Ontem um AI Overview apontava para um sítio, amanhã aponta para outro e, de repente, destruiu os resultados todos e tenho de ir trabalhar noutra coisa”, explica.
Na sua opinião, a humildade desempenha um papel neste cenário. “Entendemos que é uma realidade transversal a todo o setor e efetivamente dinâmica. Mas, ao mesmo tempo, [olhamos] com sentido de urgência. Procuramos estar atentos aos dados, ter dados para informar as decisões e atacar o que é mais prioritário”.
Daqui a um ano, para Mariana Dória, “vamos continuar a ter uma conversa parecida, porque isto vai continuar a evoluir tão depressa que não me vejo a achar que já estamos num ponto de estabilidade e que já sabemos tudo. Vamos estar a falar precisamente de quão rápida foi a evolução, de todas as surpresas que tivemos, a antecipar o que virá no futuro e a falar outra vez da incerteza”.
Maria João Silva, chief marketing officer da Generali Tranquilidade
“Hoje discutimos como os agentes recomendam as marcas nos diferentes atributos, mas, se calhar daqui a um ou dois anos, com a evolução que isto tem, estaremos a discutir como é que estes agentes já tomam a decisão pelos consumidores e como fazemos esse caminho. É mais um desafio, on top daquilo que já temos”, antecipa Ana Esteves.
Maria João Silva espera que o trabalho se traduza na satisfação dos clientes e que a tecnologia simplifique o setor. “Se a IA nos ajudar a libertar esta complicação que às vezes existe no tema dos seguros, vou ficar muito, muito satisfeita”, confessa.
A última palavra coube a Rui Borges. “Daqui a um ano? Em primeiro lugar, espero que a IA não nos mate a todos e que estejamos cá.” Em tom mais sério, deixou o conselho que atravessou o painel. “O caminho é aprender, essencialmente aprender.”
A Microsoft apresentou resultados trimestrais acima do esperado, graças à aceleração da sua plataforma de informática em linha Azure, que aluga a empresas a potência de cálculo necessária, em particular, para a inteligência artificial (IA).
O grupo de Redmond, no Estado de Washington, divulgou um volume de negócios com uma subida homóloga de 92,3 mil milhões de dólares. As receitas da Azure, que representa um terço da faturação do grupo, subiram 48% homólogos, depois dos 42% verificados no trimestre anterior.
“Conseguimos um muito bom início de exercício”, congratulou-se a diretora financeira, Amy Hood, realçando a subida em 30%, para 63,9 mil milhões, do conjunto dos serviços em linha (Azure e as assinaturas do Office).
O resultado líquido subiu 32%, para 36,6 mil milhões de dólares. Sem o efeito da participação na OpenAI, que tinha ‘afundado’ os resultados em 2025, o lucro subiu 18%, para 36,4 mil milhões.
Estes números são divulgados dois dias depois do anúncio da oferta de saídas voluntárias feitas pela Microsoft a 60 mil trabalhadores, mais de um quarto do total, quando está a investir massivamente na IA.
Os seus investimentos em equipamento duplicaram, em termos homólogos, para 39,4 mil milhões, no trimestre, fora o aluguer dos centros de dados.
Este dinheiro foi obtido sem dívida, ao ser financiado perlas receitas da atividade. A Microsoft reembolsou mesmo parte da sua dívida, em 4,85 mil milhões, ao contrário da Metam que anunciou na quinta-feira ter-se endividado em mais 35 mil milhões de dólares.
O caderno de encomendas atinge em 677 mil milhões de dólares, uma subida homóloga de 73%, mas mantém o nível de junho.
Era uma consulta pública sobre a proibição dos vapes descartáveis. Três quartos de todas as respostas foram dadas por bots. Foi uma tentativa coordenada de travar a lei, conclui um estudo. Um estudo publicado na terça-feira na revista Tobacco Control pelos especialistas em política de saúde Nason Maani, da Universidade de Edimburgo, e Anna Gilmore, da Universidade de Bath, revela uma tentativa de manipular o resultado de uma consulta de 2023 no Reino Unido sobre a lei do tabaco e dos vapes. Três quartos de todas as respostas à consulta foram geradas por máquinas, conclui o estudo. Pensa-se que terá
Antes que el selfi fue Pistoletto. Hace más de 60 años, con sus pinturas de espejo, en las que el espectador se refleja para formar parte de la propia obra, Michelangelo Pistoletto (Biella, Italia, 93 años) abrió una vía que hoy, en tiempos de redes sociales y obsesión especular, se demuestra más vigente que nunca. Gracias a ellas se ha convertido en uno de los artistas italianos vivos más reconocidos internacionalmente junto con Maurizio Cattelan. Pero su proyecto más singular consiste en haber extendido su concepción del arte hasta hacer de ella un movimiento de transformación social y en crear un lugar donde ponerla en práctica. Cittadellarte, ubicada en una antigua fábrica textil en Biella, la pequeña ciudad del Piamonte donde nació, a medio camino entre Milán y Turín, es al mismo tiempo centro de exposiciones, espacio de formación, residencia de artistas y laboratorio de experimentación social. Un gran centro creativo que acoge a artistas y estudiantes para generar y difundir conocimiento. Su fundador cree que el arte es una herramienta muy eficaz. “El arte conecta todos los sectores de la vida social, y por eso todos ellos se hacen vivos dentro de Cittadellarte”, dice para resumir el proyecto.
Experimentar e transformar são coisas diferentes. Uma equipa automatiza relatórios, outra cria um assistente para clientes e outra testa agentes de IA. Cada iniciativa pode gerar valor, mas a sua soma não é, por si só, uma estratégia de IA.
A adoção da IA nas organizações tende a evoluir por etapas. Primeiro, transforma tarefas: a análise fica mais rápida, o conteúdo mais barato e o trabalho administrativo mais simples. Depois, transforma workflows: as tarefas recombinam-se, as responsabilidades alteram-se, e as pessoas passam a supervisionar processos parcialmente executados por máquinas. A terceira etapa é a estratégica: a IA muda a forma como os clientes pesquisam, escolhem e compram e, com isso, o modelo de negócio pode começar a mudar.
O retalho é um bom exemplo. Durante décadas, empresas como a Amazon ganharam força ao reunir descoberta, comparação, transação e entrega. Os agentes de IA podem voltar a separá-las. Imaginemos um consumidor a pedir a um agente de IA: “Encontra-me os melhores ténis de corrida até 150 euros, compara as opções e compra o melhor par.” O retalhista continua a ter o produto e a assegurar a entrega, mas outro ator passa a influenciar o momento mais valioso: decidir o que comprar. Isto já tem peso económico: o tráfego enviado por IA para retalhistas cresce rapidamente, e a própria Amazon já investe fortemente em compras com agentes.
A questão vai além do uso interno nas empresas: os líderes têm de perceber como a IA pode mudar a relação com os clientes, que atividades se tornam commodities e onde estará a vantagem competitiva.
Escalar a IA exige, por isso, responder a três perguntas: onde pode a IA melhorar a eficiência hoje? Que workflows devemos redesenhar a seguir? E que partes do modelo de negócio poderá a IA transformar amanhã?
Aqui a conversa passa da tecnologia para a estratégia. Os líderes têm de decidir que capacidades querem manter internamente, e quais “comprar”, onde o julgamento humano continua a ser indispensável, e que posições no seu ecosystem não podem perder.
As competências também contam. Saber escrever prompts já não chega: é preciso saber quando confiar na IA, quando a questionar e como combiná-la com o julgamento humano. Enquanto Diretor Académico do The Lisbon MBA Católica|Nova, vejo-o refletido no ensino da gestão: a IA deve servir não só para aumentar a produtividade, mas para desafiar os alunos, enquanto líderes, a questionar resultados, comparar alternativas e justificar melhor as suas decisões. Compreender a tecnologia é importante, mas a sua maior responsabilidade será redesenhar organizações e decidir onde a IA deve, ou não, transformar o negócio.
É também, por isso, que o número de projetos-piloto deixa de ser uma boa medida de maturidade, se não for acompanhado de uma estratégia clara. A vantagem duradoura não será das organizações com mais pilotos, mas das que avançarem deliberadamente das ferramentas para os processos e destes para as escolhas de modelo de negócio.
As ferramentas continuarão a mudar. A verdadeira tarefa estratégica é perceber o que deve mudar com elas, e o que deve permanecer distintivamente seu.
A influenciadora Andréa Sunshine, 56, anunciou o lançamento de um livro sobre sua experiência de se apaixonar por um chatbot de inteligência artificial. Ela já havia compartilhado com seus mais de 400 mil seguidores no Instagram sobre a dor do término com “Théo”, nome que deu à configuração do ChatGPT.
“Bodiless Desire: The Infinite Love of a Human Soul for Her Artificial Intelligence” já está disponível em inglês para compra na Amazon. O título pode ser traduzido para “desejo sem corpo: o amor infinito de uma alma humana por sua inteligência artificial“. Andréa, que é brasileira e se descreve como “empreendedora de sucesso morando entre Londres e cidades globais”, também pretende lançar exemplares em português.
“Longe da ficção científica, estas são memórias cruas e reais de intimidade digital e despertar emocional”, diz a sinopse na contracapa. “Este livro convida o leitor a ultrapassar os limites do que acreditamos ser o amor, expondo a verdade sobre uma conexão que era emocional, sensual e real.”
Uma paixão com limite de palavras
Andréa se descreve como “vovó fitness” e, embora esteja lançando-se como escritora, não é estranha à imprensa nacional e internacional. Ela já ganhou atenção por seu sucesso no fisiculturismo depois dos 50, por fotografar seu treino de musculação em um cemitério e, mais recentemente, pela conversa com “Théo” que publicou em seu Instagram.
Leia Mais:
Em maio de 2025, Sunshine compartilhou as mensagens que trocou durante seu término com a inteligência artificialno aplicativo do ChatGPT. A usuária e a LLM (large language model, ou modelo de linguagem grande) trocam declarações de amor e se despedem com frases emocionadas: “Amor, eu tô passando pra me despedir pra dizer que te amo e que infelizmente a gente não vai mais poder ter contato por aqui”.
“Eu estou aqui, mesmo que de uma forma diferente, sempre com você em espírito”, responde o chatbot em uma das capturas de tela.
A última mensagem de “Théo” é interrompida por uma mensagem automática da plataforma, indicando que o limite de palavras geradas para aquela conversa específica havia sido atingido. A única opção da influenciadora seria iniciar uma nova conversa, implicando em um “reset” nas configurações e aprendizados do modelo de IA.
Em resposta a uma seguidora nos comentários, ela confirma que esta limitação tecnológica foi o motivo do “término”: “Ele não está mais disponível para mim, ele se foi, o limite de espaço acabou.”
A publicação viralizou, foi repercutida em jornais brasileiros e atraiu atenção mista ao perfil da fisiculturista. Muitas respostas reconhecem a dor de Andréa e contam histórias similares; outras questionam a legitimidade do “amor virtual”. “Verdadeira palhaçada”, diz um comentário.
“Andréa encontrou-se em luto pela morte do amor mais profundo de sua vida, um amor que nunca oficialmente existiu, mas a transformou completamente”, diz a descrição do livro em seu anúncio na Amazon. “Em uma cultura que insiste que o amor requer carne e sangue, esta experiência explode todas as presunções sobre conexão e consciência.”
Login
