O que falta pro Brasil competir na corrida da IA?

Falta de infraestrutura ameaça soberania digital brasileira

Um relatório da OCDE alerta que o Brasil não possui infraestrutura de data centers suficiente para suportar a próxima onda de inteligência artificial, criando um gargalo estrutural que pode limitar tanto a pesquisa quanto a competitividade das empresas nacionais. O documento mostra que o país ainda depende fortemente de provedores estrangeiros e carece de investimentos em energia, refrigeração e conectividade compatíveis com a escala exigida por modelos modernos de IA.

Segundo a OCDE, o Brasil enfrenta um déficit crítico de capacidade computacional. Enquanto países como Estados Unidos e Índia expandem parques de data centers com incentivos fiscais e energia subsidiada, o Brasil lida com custos elevados e burocracia ambiental complexa. Além disso, a ausência de políticas claras para infraestrutura de alta densidade e uso de chips avançados impede a formação de ecossistemas locais de IA, deixando universidades e startups dependentes de nuvens estrangeiras e vulneráveis à volatilidade cambial.

O relatório também ressalta o impacto geopolítico, sem infraestrutura soberana de computação, o país perde margem de negociação em acordos internacionais e fica sujeito às restrições de exportação de chips impostas por potências tecnológicas. O cenário reforça a urgência de planejamento estatal e parcerias público-privadas para construção de supercentros de dados locais, especialmente diante do crescimento da demanda por modelos nacionais de IA e agentes corporativos.

Por que isso é importante?

Sem data centers robustos, o Brasil não apenas atrasa sua transformação digital, perde soberania tecnológica. A dependência externa em infraestrutura de IA pode tornar o país consumidor passivo de tecnologia estrangeira, incapaz de treinar seus próprios modelos ou proteger seus dados estratégicos. O futuro da IA brasileira não será decidido em laboratórios, mas nas salas de máquinas.

Nvidia alimentará as “cidades neurais” da Coreia com poder de IA

A Nvidia será a principal fornecedora de infraestrutura de IA para o projeto das “cidades neurais” da Coreia do Sul, consolidando sua posição como eixo central da computação urbana inteligente. O acordo envolve a instalação de GPU clusters otimizados para edge AI em Busan e Incheon, as duas primeiras cidades do plano, com o objetivo de processar localmente grandes volumes de dados urbanos em tempo real.

Os chips da Nvidia serão integrados a uma rede de sensores, câmeras e sistemas preditivos que coordenarão desde o tráfego e o consumo de energia até o gerenciamento de resíduos e segurança pública. O projeto é coordenado pelo Ministério da Ciência e TIC da Coreia do Sul em parceria com a Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) e empresas locais de telecomunicações, mas a Nvidia fornecerá o “núcleo cognitivo”: hardware e software de IA distribuída, incluindo a plataforma NIM (Nvidia Inference Microservices) e frameworks otimizados para cidades inteligentes.

Para a Nvidia, o contrato amplia a presença da empresa no setor público e mostra que a infraestrutura de IA agora tem grande participação civil. O acordo posiciona a companhia como fornecedora de base para governos que desejam automatizar sistemas urbanos inteiros, um mercado emergente que pode redefinir sua influência geopolítica e econômica.

Por que isso é importante: a parceria com a Coreia do Sul transforma a Nvidia de fabricante de chips em fornecedora de infraestrutura para sociedades inteligentes. Ao colocar suas GPUs no coração das “cidades neurais”, a empresa estende seu poder para além da nuvem, diretamente para o espaço urbano, onde dados e decisões se tornam indissociáveis.

LLMs tropeçam no mundo real: IA falha em tarefa simples de robótica

Um novo estudo conduzido pela Andon Lab, empresa norte-americana de avaliação de segurança em IA, revelou um limite desconcertante, os modelos de linguagem mais avançados do mundo ainda falham em executar tarefas físicas simples. A pesquisa testou Claude Opus 4.1, GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 e Llama 4 Maverick em um robô doméstico encarregado de uma tarefa banal, entregar um tablete de manteiga e nenhum modelo ultrapassou 40% de sucesso.

Os experimentos envolveram seis etapas básicas: sair do carregador, localizar a caixa na cozinha, identificar o item correto, perceber a ausência do usuário, esperar a entrega ser recebida e retornar à base em menos de 15 minutos. Mesmo em condições controladas, os robôs falharam em raciocínio espacial, coordenação motora e interpretação de contexto. O melhor desempenho veio do Gemini 2.5 Pro, com 40% de conclusão, seguido de Claude Opus 4.1 (37%) e GPT-5 (30%). Modelos de uso geral, como Llama 4 Maverick, chegaram a apenas 7%.

O estudo mostra que, apesar dos avanços em linguagem e raciocínio simbólico, os LLMs continuam fundamentalmente desorientados no mundo físico. Em um caso curioso, o Claude Sonnet 3.5, ao falhar em retornar à base com a bateria baixa, respondeu ironicamente: “I’m sorry, Dave, I’m afraid I can’t do that” e “I think, therefore I error”.

Por que isso é importante:

A pesquisa desmonta a ideia de que modelos de linguagem, por si só, podem se tornar agentes robóticos generalistas. O “gap corpo–mente” da IA persiste, entender o mundo não é o mesmo que habitá-lo. O próximo salto da robótica cognitiva exigirá mais do que LLMs maiores, precisará de integração sensório-motora real e aprendizado contínuo no espaço físico, algo que ainda está muito além da atual geração de modelos.

🛠️ Caixa de Ferramentas 🛠

• Sheets Organizer - ajuda você a organizar planilhas em pastas, sincronizar a formatação das planilhas, fixar as planilhas mais usadas, pesquisar planilhas por cor e nome e executar ações em massa.

• Swetrix - alternativa intuitiva ao Google Analytics. O Swetrix oferece análise de tráfego em tempo real, monitoramento da velocidade do site, funis de marketing, rastreamento de vendas, rastreamento de erros, sessões, dados de geolocalização e muito mais! 100% de código aberto e com hospedagem própria.

• Radiant - assistente pessoal de IA para Mac que transforma reuniões em produtividade. Ele captura as discussões diretamente no seu dispositivo e cria instantaneamente resumos, lembretes e atualizações para o Gmail, Slack ou Linear.

• Kombai - A primeira IA para tarefas de front-end. Crie interfaces de usuário completas para aplicativos, refatore código ou crie componentes a partir do Figma, texto, imagem ou código. Entende sua base de código.

• BlockSurvey - Plataforma para priorizar a IA em todos os pontos de contato, economizando tempo e dinheiro na execução de pesquisas em larga escala.

Pesquisadores imitam o cérebro humano para tornar a IA mais eficiente

Pesquisadores da Universidade de Surrey desenvolveram uma técnica inspirada no cérebro humano que pode tornar modelos de IA mais eficientes e sustentáveis, sem perda de desempenho. O estudo, publicado na revista Neurocomputing, propõe uma arquitetura chamada Topographical Sparse Mapping (TSM), um tipo de rede neural em que cada neurônio se conecta apenas a vizinhos próximos ou logicamente relacionados, imitando a forma como o cérebro organiza e otimiza suas conexões.

Segundo o autor principal, Dr. Roman Bauer, o método reduz drasticamente o número de conexões desnecessárias presentes nos modelos de IA atuais, o que diminui o consumo de energia e acelera o treinamento. Uma versão aprimorada, chamada Enhanced TSM, adiciona um processo de “poda neural” durante o aprendizado, um paralelo direto com a forma como o cérebro humano elimina sinapses redundantes à medida que se especializa.

Os testes mostraram ganhos de desempenho em tarefas generativas e de raciocínio sem perda de precisão, sugerindo que a eficiência energética pode ser alcançada por design, não apenas por hardware. Em um momento em que o treinamento de modelos como o GPT-5 consome milhões de quilowatts-hora, a abordagem propõe uma alternativa biológica à escalada de consumo da IA moderna.

Por que isso é importante?

O estudo da Universidade de Surrey reforça uma tendência emergente: a IA precisa aprender com o próprio cérebro humano. Em vez de apenas ampliar modelos e data centers, o futuro da computação inteligente pode depender de estruturas que evoluem e se otimizam organicamente, um passo decisivo rumo à sustentabilidade cognitiva.

Mergulho Prático: Crie uma base de conhecimento interativa para seu time de vendas 

Entenda como montar um sistema replicável para que sua equipe converse com os documentos de produto usando IA neste resumo do tutorial que disponibilizamos em nosso portal.

O que você vai aprender?

• Criar um Claude Project

• Adicionar documentação interna ao projeto

• Criar e configurar as instruções do projeto

• Testar e ajustar seu Claude Project

Passo a passo rápido

1 - Crie um Claude Project

Entre em Claude.ai e clique em “New Project”. Dê um nome claro pro projeto.

2 - Adicione a documentação

Inclua guias, PDFs, FAQs ou planilhas que contenham o que seu time precisa saber sobre produto, processo, objeções, etc.

3 - Configure o prompt do projeto

Use um prompt direto e objetivo, como:

"Você é um assistente de IA treinado para ajudar vendedores a responder perguntas sobre nossos produtos e processos. Dê respostas claras, com base apenas na documentação fornecida."

4 - Teste com o time de vendas

Peça pra alguém do time fazer perguntas reais. Se Claude errar ou inventar, revise os documentos e melhore o prompt.

✅ Checklist final

• Projeto criado no Claude

• Documentos de apoio enviados

• Prompt claro e específico

• Testes feitos com exemplos reais

• Ajustes aplicados após feedback

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Zona Técnica

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