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Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

Brasil em Destaque: Quase 90% das empresas brasileiras não têm política de governança para Inteligência Artificial

O Brasil está abraçando a inteligência artificial... às cegas. Segundo uma nova pesquisa da IBM com líderes empresariais no país, 89% das empresas brasileiras ainda não possuem nenhuma política de governança para IA. Ou seja, enquanto investem em modelos, automações e integrações com sistemas críticos, estão operando sem diretrizes claras sobre segurança, ética, transparência ou uso responsável da tecnologia.

A pesquisa ouviu mais de 400 executivos e escancara um paradoxo, 73% das empresas brasileiras já usam IA para suportar decisões estratégicas ou automatizar operações, mas apenas uma minoria possui mecanismos para avaliar riscos ou garantir que as decisões tomadas por essas ferramentas respeitem critérios legais e sociais. Muitas organizações sequer sabem explicar como seus modelos tomam decisões, um problema grave em setores como finanças, saúde e governo.

Esse vácuo de governança é ainda mais alarmante se comparado ao cenário global. Países como EUA, Reino Unido, China e membros da União Europeia vêm estruturando políticas públicas e frameworks de avaliação de riscos para IA. No Brasil, o movimento é disperso e ainda sem regulação federal consolidada. Faltam normas técnicas, incentivos claros e capacitação sobre IA ética, e o setor privado também não está puxando essa discussão.

Sem governança, empresas ficam expostas a falhas sistêmicas, vieses discriminatórios, vazamentos de dados e decisões opacas que podem gerar crises de reputação, processos jurídicos e perda de confiança. E no médio prazo, o Brasil corre o risco de se tornar um mercado desorganizado e pouco confiável para investimentos em IA de alto impacto.

Por que isso importa: IA sem governança é como deixar uma turbina rodando no escuro. A pressa para adotar modelos poderosos precisa ser acompanhada por estruturas sólidas de responsabilidade. Sem isso, o entusiasmo se transforma em risco e o Brasil, em vez de liderar a revolução da IA, pode acabar como exemplo do que não fazer.

Meta apresenta a proposta da sua equipe de ‘superinteligência’ude recebe modo de voz, semelhante ao ChatGPT e Gemini

Mark Zuckerberg quer transformar a Meta na empresa que vai colocar uma “superinteligência” pessoal no seu bolso. A proposta foi revelada em um carta pública e detalhada em uma nova página oficial. A Meta quer construir uma IA muito mais poderosa que os humanos, mas voltada para “ajudar” indivíduos, não empresas. É uma tentativa de se posicionar de forma ética e estratégica ao mesmo tempo, num momento em que o debate sobre superinteligência está esquentando.

Segundo Zuckerberg, essa IA pessoal será de código aberto, adaptável e gratuita, integrada aos apps da Meta (como Instagram, WhatsApp e Quest). Ele afirma que a IA mais poderosa do mundo não será um sistema fechado, nem estará disponível apenas para governos ou corporações, será distribuída amplamente. Zuck ainda afirma “não vamos competir por automação do trabalho”, em um recado direto para rivais como OpenAI e xAI.

Para isso, a Meta está dobrando sua infraestrutura de IA, com planos para treinar modelos com mais de 600 mil GPUs H100 até 2026, o maior esforço computacional já anunciado publicamente. O foco será continuar escalando a família LLaMA, hoje já em sua terceira geração, e alimentar um ecossistema de desenvolvedores e pesquisadores abertos. Mas apesar do discurso sobre “abertura”, a Meta não menciona quais partes do sistema serão realmente open source, nem quais usos estarão permitidos.

O anúncio também é uma resposta estratégica a movimentos recentes da OpenAI, que começa a fechar seu ecossistema com os novos agentes autônomos, e à pressão regulatória crescente sobre o tema de superinteligência. A Meta quer ser vista como a alternativa transparente, mas também quer ser a mais rápida. Ao prometer escala e acesso, Zuckerberg reposiciona a Meta não como uma rede social em decadência, mas como a principal fornecedora de inteligência do século 21.

Por que isso importa: se a IA pessoal da Meta realmente chegar com o poder prometido, o jogo muda. A computação deixa de ser uma interface e passa a ser um interlocutor. A promessa de Zuckerberg é tentadora, uma IA só sua, que entende você, fala com você e decide com você. Mas também levanta a pergunta, quando uma IA sabe tanto sobre você, quem é que está no controle de verdade?

Google diz que assinará o código de práticas de IA da UE

Depois de meses de silêncio estratégico, o Google finalmente cedeu à pressão da União Europeia e anunciou que vai assinar o Código de Boas Práticas para IA da UE, tornando-se uma das primeiras Big Techs a formalizar esse compromisso. A decisão sinaliza uma mudança de tom importante, já que até então a empresa demonstrava resistência à ideia de regulação prévia antes da entrada em vigor do AI Act.

Na prática, o código é voluntário, mas com forte valor simbólico e político. Ele antecipa diretrizes do AI Act e exige que empresas identifiquem riscos em seus modelos fundacionais, aumentem a transparência, implementem mecanismos de mitigação e evitem usos de alto risco. A adesão do Google acontece em contraste com o posicionamento da Meta, que se recusou a assinar o código, alegando falta de clareza jurídica e possíveis obstáculos à inovação.

Mesmo com ressalvas, o Google preferiu agir preventivamente, segundo executivos, aderir agora permite moldar a conversa regulatória e evitar confrontos legais mais duros quando o AI Act entrar plenamente em vigor. A empresa diz que já implementa práticas robustas de segurança e alinhamento em seus modelos, como o Gemini, e que o código pode ajudar a harmonizar padrões globais.

O movimento também tem peso geopolítico. Ao se posicionar ao lado dos reguladores europeus, o Google envia um recado aos EUA, onde o debate regulatório ainda é fragmentado, e assume protagonismo no esforço por uma IA segura e ética em escala global. É uma jogada diplomática tanto quanto estratégica, especialmente num momento em que o uso de IA generativa começa a ser questionado por governos, consumidores e concorrentes.

Por que isso importa: enquanto outras gigantes fogem do escrutínio regulatório, o Google aposta que jogar com as regras, ao menos por agora, é o melhor caminho para manter influência e acesso ao mercado europeu. A corrida por domínio em IA não será decidida apenas por benchmarks e modelos... mas por quem souber negociar com os árbitros.

Cientistas usam aprendizado de máquina quântica para criar semicondutores pela primeira vez

Essa nova abordagem, desenvolvida por pesquisadores da University of California em colaboração com o Lawrence Berkeley National Laboratory, representa um salto radical no modo como chips podem ser desenvolvidos, e pode abrir uma nova era para a computação.

A técnica combina duas frentes que, sozinhas, já são complexas, a codificação de dados em estados quânticos e a análise por modelos de machine learning treinados para extrair padrões úteis a partir desse espaço de dados de alta dimensionalidade. O objetivo?é criar materiais semicondutores com propriedades sob medida. Segundo os estudos, o método é até 20% mais eficiente do que abordagens tradicionais, economizando tempo de simulação e reduzindo os custos de fabricação.

Essa inovação quebra uma barreira importante na cadeia de produção de chips, o design de materiais. Em vez de depender exclusivamente de métodos heurísticos e experimentação física demorada, agora é possível usar QML para simular as propriedades de milhares de combinações atômicas, inclusive aquelas ainda não existentes, e prever com alta precisão quais estruturas vão funcionar melhor.

O impacto disso pode ser profundo, empresas de chips poderiam encurtar em anos os ciclos de desenvolvimento, acelerar a adoção de novos materiais (como semicondutores 2D ou biodegradáveis) e criar componentes mais personalizados para diferentes usos, de IA a wearables. Além disso, a própria indústria de quantum computing, ainda nascente, ganha um caso de uso concreto com retorno imediato.

Por que isso importa: não é só o que os chips fazem que está mudando, é como eles são criados. Ao unir IA e computação quântica, essa nova abordagem rompe o ciclo lento e caro da inovação em semicondutores. Em um cenário onde a eficiência e a velocidade são tudo, quem projetar o material perfeito primeiro, vence.

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Como os líderes podem alcançar sucesso em IA empresarial a longo prazo

Enquanto muitas empresas correm para aplicar IA em tarefas específicas, poucas conseguem transformar essa corrida em vantagem duradoura. O verdadeiro sucesso na adoção de IA corporativa não depende de modelos mais poderosos, e sim de liderança estratégica, alinhamento organizacional e execução disciplinada em escala.

A chave está em tratar IA como uma capacidade organizacional, e não apenas uma tecnologia. Isso significa criar uma visão clara, comunicar expectativas realistas, capacitar times com autonomia e promover interoperabilidade entre departamentos. As empresas que mais avançam, segundo o relatório, são aquelas que combinam arquitetura técnica sólida com um mindset de produto, iterando com agilidade e aprendendo rápido com os dados reais de uso.

Outro ponto essencial é alinhar IA aos objetivos de negócio, e não o contrário. Times de IA devem estar inseridos diretamente em áreas que geram valor, como atendimento, logística ou finanças, com métricas bem definidas e ciclos de feedback curtos. O artigo destaca que projetos isolados, mesmo quando tecnicamente sofisticados, raramente ganham escala se não tiverem donos claros, orçamento contínuo e integração com processos reais.

Por fim, a cultura organizacional precisa acompanhar a transformação. Isso envolve reduzir o medo de falhar, treinar líderes não técnicos para decisões baseadas em dados e criar governança que equilibre inovação com responsabilidade. As empresas vencedoras da próxima década não serão as que apenas usam IA, mas as que aprendem com ela mais rápido do que a concorrência.

Por que isso importa: enquanto o hype de modelos como GPT ou Claude chama atenção, a vantagem competitiva real está em quem consegue operacionalizar IA de forma confiável, ética e integrada. No Brasil, isso exige uma mudança urgente no estilo de liderança e na visão sobre tecnologia: IA não é um projeto de TI, é uma mudança organizacional profunda.

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