Durante anos, discutimos a inteligência artificial como ferramenta de eficiência. Em 2026, essa narrativa precisa ser atualizada. A IA deixou de ser apenas software para se tornar infraestrutura: invisível, indispensável e profundamente concentrada. E toda infraestrutura carrega uma verdade incômoda já que ela não apenas sustenta a sociedade, ela a molda. Ao passo que a inteligência vira base do sistema, a questão deixa de ser tecnológica. Ela passa a ser de poder. Infraestruturas operam em silêncio. Só percebemos sua importância quando falham. Poucos pensam diariamente na rede elétrica, no sistema financeiro ou na internet, até que um apagão revela o quanto nossas escolhas, rotinas e possibilidades dependem delas. A inteligência artificial caminha rapidamente para esse mesmo lugar porque está embutida nos fluxos de informação, nas decisões corporativas, nos sistemas educacionais, nos processos de contratação, no crédito, na saúde e na visibilidade social.

O problema não é a presença da IA. É a naturalização da dependência

Empresas, governos e indivíduos passaram a depender de sistemas que não elegeram, não auditam plenamente e raramente compreendem em profundidade. Modelos treinados a partir de dados opacos, critérios de decisão invisíveis e arquiteturas técnicas concentradas em poucos atores criaram uma assimetria inédita entre quem usa e quem controla. A promessa de eficiência veio acompanhada de um deslocamento silencioso de poder. Infraestrutura nunca é neutra. Ela define fluxos, acessos, prioridades, e também exclusões. Quem controla a infraestrutura define o que circula com facilidade e o que encontra fricção; o que se torna padrão e o que permanece à margem. Quando a inteligência passa a operar nesse nível, ela deixa de apenas responder perguntas e começa a organizar a realidade. É nesse contexto que surgem as tentativas de regulação. Iniciativas como o AI Act europeu sinalizam um esforço legítimo de recuperar a governança sobre sistemas que já operam em escala social. Mas também expõem um descompasso estrutural. Pensa comigo: instituições regulam em ritmo linear; tecnologias evoluem exponencialmente, e só depois a regulação surge como reação, não como desenho antecipado. O risco central, portanto, não é a IA errar. Sistemas sempre erraram. O risco real é errar em escala, com legitimidade algorítmica e aparência de neutralidade técnica. Um erro humano é contextualizado; um erro algorítmico é replicado. Um viés individual é questionado; um viés automatizado ganha aura de objetividade. A escala transforma falhas em padrão. Aqui que mora o perigo, ou seja onde temos que prestar muita atenção. Além disso, quando decisões passam a ser mediadas por sistemas inteligentes, a responsabilidade se dilui. Quem responde por uma exclusão injusta, uma recomendação enviesada ou uma decisão automatizada com impacto real? O programador, o fornecedor, a empresa usuária, o gestor que confiou no sistema? A infraestrutura cria eficiência mas também cria zonas cinzentas de responsabilidade. Chegamos, assim, a um ponto de inflexão. A discussão sobre inteligência artificial em 2026 não é mais sobre adoção ou inovação. É sobre governança, legitimidade e contrato social. Trata-se de decidir quais decisões podem, e quais não devem, ser delegadas a sistemas inteligentes. Trata-se de definir limites antes que eles se tornem tecnicamente irrelevantes. A pergunta que se impõe neste início de ano não é se a inteligência artificial vai decidir por nós. Ela já decide… A pergunta mais importante é: quem decidiu que ela poderia decidir, em que condições e em nome de quais valores. Responder a isso não é tarefa de engenheiros apenas. É um debate político, cultural e ético. E quanto mais cedo o enfrentarmos, maior a chance de que a nova infraestrutura da inteligência sirva à sociedade com um todo, e não o contrário. Iona Szkurnik é fundadora e CEO da Education Journey, plataforma de educação corporativa que usa Inteligência Artificial para uma experiência de aprendizagem personalizada. Com mestrado em Educação e Tecnologia pela Universidade de Stanford, Iona integrou o time de criação da primeira plataforma de educação online da universidade. Como executiva, Iona atuou durante oito anos no mercado de SaaS de edtechs no Vale do Silício. Iona é também cofundadora da Brazil at Silicon Valley, fellow da Fundação Lemann, mentora de mulheres e investidora-anjo. Os artigos assinados são de responsabilidade exclusiva dos autores e não refletem, necessariamente, a opinião de Forbes Brasil e de seus editores.  

Uma nova geração de agentes de IA está surgindo, capaz de fazer muito mais do que responder perguntas ou gerar conteúdo. Esses sistemas podem planejar com antecedência, interagir com aplicativos e serviços e agir em nosso nome. Isso abre caminho para algo muito mais disruptivo: IA que ajuda ativamente a gerenciar o dia a dia. Desde a gestão de compras de supermercado e inventário doméstico até a coordenação de agendas e o planejamento de viagens, os agentes de IA têm o potencial de assumir muitas das tarefas rotineiras que silenciosamente consomem nosso tempo e atenção. Neste artigo, exploro três tarefas cotidianas nas quais os agentes de IA podem auxiliar e explico por que elas são importantes para organizações que buscam se preparar para um futuro orientado por agentes.

Primeiros passos com agentes de IA

Os agentes de IA representam o próximo passo além das ferramentas tradicionais de IA generativa. Ao contrário dos chatbots que respondem a comandos, os agentes podem executar fluxos de trabalho de várias etapas com pouca ou nenhuma intervenção humana. Eles podem monitorar entradas, tomar decisões com base em regras ou objetivos, interagir com ferramentas de terceiros e atualizar sistemas conforme as condições mudam.

1. Compras e gestão do estoque doméstico por IA

Fazer compras semanais no supermercado, controlar o estoque de itens essenciais e gerenciar entregas envolvem rotinas que muitas vezes podem ser automatizadas. Ter assistentes de IA verificando preços constantemente, aproveitando ofertas do supermercado e reabastecendo a despensa pode economizar tempo e dinheiro que seriam melhor investidos em outras atividades. Ferramentas e plataformas

• Plataformas de automação residencial: Apple Home , Samsung SmartThings ou, para uma solução de código aberto com foco na privacidade, considere o Home Assistant.
• Listas de compras inteligentes: Bring!, Lembretes da Apple , Lista de Compras da Alexa.
• Agentes de navegador: Zapier Agents , ChatGPT Atlas , Opera Neon.

Fluxo de trabalho As informações inseridas incluirão suas necessidades e preferências de compras domésticas, como uma lista de compras semanal, restrições alimentares, horários de entrega preferenciais e orçamentos, juntamente com dados de estoque em tempo real de suas plataformas de automação residencial. O uso de listas de compras inteligentes garante que seus agentes estejam sempre atualizados sobre o que está acabando e o que está disponível em abundância. As tarefas envolvem o monitoramento dessas listas e sinais de estoque para identificar itens que precisam ser reabastecidos e, em seguida, interagir com sites de supermercados para comparar preços, aplicar recompensas de fidelidade e concluir o processo de finalização da compra. Com agentes que utilizam computador, como o Atlas ou o Neon, os agentes podem selecionar horários de entrega de acordo com suas regras, gerenciar substituições quando necessário e, em seguida, atualizar automaticamente os sistemas de estoque e as listas de compras. O resultado será um ciclo completo de compras e gestão de estoque doméstico, otimizado para encontrar os melhores preços e atualizar automaticamente listas e registros de estoque para acompanhar a disponibilidade dos produtos.

2. Gerenciando sua agenda pessoal

Os agentes são por vezes descritos como assistentes de IA e, tal como um assistente, podem gerir agendas, coordenar compromissos e manter o controlo das tarefas diárias. A IA agêntica é uma boa opção neste contexto, pois consegue conectar informações de múltiplas aplicações e fontes de mensagens, priorizar, planear e manter tudo atualizado. Ferramentas e plataformas

• Agentes de navegador: ChatGPT Atlas , Agentes Zapier.
• Aplicativos de calendário com tecnologia de IA: Reclaim AI , Toki AI Calendar.

Fluxo de trabalho As informações podem incluir sua disponibilidade, prioridades, compromissos e dados encontrados em e-mails, aplicativos de mensagens, calendários e listas de tarefas. Você também pode especificar regras e metas, como manter o tempo livre para a família nos fins de semana, reservar as noites para estudar ou agendar três sessões de academia por semana. As tarefas desempenhadas pelos agentes envolveriam a análise dos canais de comunicação para extrair datas, prazos e solicitações, a verificação da disponibilidade em calendários, a identificação e resolução de conflitos e a aplicação de regras de priorização, bem como, quando possível, a interação com serviços de terceiros e sistemas de reservas externos para agendar compromissos diretamente. O resultado deve ser um calendário ou agenda priorizada, organizada e sem conflitos, alinhada aos seus objetivos definidos e atualizada automaticamente quando novas necessidades e solicitações chegarem às suas caixas de entrada.

3. Planejamento e organização de viagens

Planejar uma viagem pode envolver navegar por uma infinidade de opções e oportunidades em busca do melhor custo-benefício e do itinerário ideal. Os agentes podem eliminar grande parte do trabalho árduo, pesquisando e comparando opções de forma autônoma, preenchendo formulários e até mesmo fazendo reservas.

Ferramentas e plataformas

Todos esses navegadores com agentes são potencialmente adequados para essa tarefa devido à sua capacidade de abrir várias abas e comparar diferentes sites de operadores e aplicativos de reservas:

• Agentes de navegador: ChatGPT Atlas , Perplexity Comet , Manus.

Fluxo de trabalho

As informações necessárias para que os agentes concluam essas tarefas incluem seus planos de viagem gerais, como quando pretende viajar, para onde deseja ir e seu orçamento. Você também pode fornecer preferências, como avaliações de hotéis, se precisa de voos diretos ou bairros ou atrações específicas que deseja visitar. Para permitir que os agentes façam reservas de forma autônoma, eles também precisarão de acesso a informações financeiras e dados pessoais, como números de passaporte. As tarefas incluem pesquisar voos, hotéis e opções de transporte local, analisar preços, tempos de viagem e conexão, e políticas de cancelamento, e identificar as melhores opções com base nos seus critérios. Os agentes irão preencher formulários para concluir reservas, selecionar assentos e quartos e agendar confirmações, idealmente com medidas de segurança para garantir que consultem você para obter permissão antes de tomar qualquer decisão final e gastar dinheiro. O resultado deve ser um itinerário de viagem completo, incluindo horários de voos e acomodações, além de detalhes das reservas, inserido automaticamente em seu calendário, com lembretes configurados para fornecer atualizações constantes sobre quaisquer fatores que possam afetar seus planos.

Qual o próximo passo?

Esses exemplos devem ajudá-lo a entender o tipo de tarefas para as quais os agentes podem ser úteis na organização e no gerenciamento de nossas vidas cotidianas. Existem centenas mais, e à medida que a IA ativa se torna mais sofisticada, podemos esperar que ferramentas e plataformas dedicadas a tarefas e atividades mais específicas se tornem disponíveis. Por ora, porém, é importante lembrar que os agentes de IA estão em um estágio inicial de desenvolvimento e não há garantia de que acertarão em tudo. Na verdade, é quase certo que não acertarão. Mas as ferramentas e os casos de uso abordados aqui oferecem pistas sobre como essa tecnologia provavelmente se encaixará em nossas vidas no futuro. Lembre-se apenas de ter extrema cautela com o que você compartilha com eles e com o quanto da sua vida você lhes dá controle. Para as empresas, a principal lição não é correr atrás da autonomia total, mas começar agora a desenvolver o conhecimento sobre agentes, estruturas de governança e controles com intervenção humana. As organizações que tratarem os agentes como colegas digitais experimentais hoje estarão em melhor posição para implantá-los de forma responsável em todas as funções essenciais do negócio amanhã.

O Google, da Alphabet, enfrenta uma investigação antitruste da União Europeia sobre o uso de conteúdo online de editoras e vídeos do YouTube para treinar seus modelos de inteligência artificial. A segunda investigação da Comissão Europeia sobre o Google em menos de um mês sublinha a crescente preocupação com o domínio das grandes empresas em novas tecnologias, o que poderia excluir rivais, mas também poderia agravar as tensões com os Estados Unidos, uma vez que as leis da UE adotadas nos últimos anos se tornaram um ponto sensível nas relações com Washington. A autoridade de defesa da concorrência da UE afirmou estar preocupada com a possibilidade de o Google estar utilizando conteúdo online de editoras para seus relatórios gerados por IA, conhecidos como AI Overviews, sem compensá-las adequadamente e sem lhes dar a opção de recusar. A empresa expressou as mesmas preocupações em relação ao uso que o Google faz de vídeos do YouTube enviados por seus usuários. "O Google pode estar abusando de sua posição dominante como mecanismo de busca para impor condições comerciais desleais às editoras, usando seu conteúdo online para fornecer seus próprios serviços baseados em inteligência artificial", disse a chefe antitruste da UE, Teresa Ribera, nesta terça-feira. "Um ecossistema de informação saudável depende de que as editoras tenham recursos para produzir conteúdo de qualidade. Não permitiremos que intermediários ditem essas escolhas", acrescentou ela. O Google rejeitou a queixa apresentada por editoras independentes em julho, o que desencadeou a investigação da UE. "Essa reclamação corre o risco de sufocar a inovação em um mercado que está mais competitivo do que nunca", disse um porta-voz do Google. "Os europeus merecem beneficiar das tecnologias mais recentes e continuaremos a trabalhar em estreita colaboração com as indústrias de notícias e criativas à medida que estas fazem a transição para a era da IA." A Independent Publishers Alliance, o Movement for an Open Web, cujos membros incluem anunciantes e editores digitais, e a organização britânica sem fins lucrativos Foxglove criticaram o Google. "O Google quebrou o acordo que sustenta a internet. O acordo era que os sites seriam indexados, recuperados e exibidos quando relevantes para uma consulta. Todos tinham uma chance", disse o advogado Tim Cowen, que assessora os grupos. "Agora, ele coloca seu AiO, o Gemini, em primeiro lugar e, para piorar a situação, explora o conteúdo dos sites para treinar o Gemini. O Gemini é o gêmeo maligno da Busca", acrescentou Cowen. Os AI Overviews são relatórios gerados por IA que aparecem acima dos hiperlinks tradicionais para páginas da web relevantes e são exibidos para usuários em mais de 100 países. A empresa começou a adicionar anúncios à ferramenta em maio passado. A política anti-spam do Google também está na mira da UE após uma investigação iniciada por editoras. A empresa corre o risco de uma multa de até 10% de sua receita anual global se for considerada culpada de violar as regras antitruste da UE. Na semana passada, a Comissão Europeia lançou uma investigação sobre os planos da meta de bloquear concorrentes de IA em seu sistema de mensagens WhatsApp, ressaltando o crescente escrutínio regulatório.  

    O Google, da Alphabet, que já enfrenta um desafio regulatório sem precedentes, está tentando moldar a opinião pública e as políticas relativas à inteligência artificial, em meio a uma onda global de regulamentação do setor. Um executivo da empresa disse à Reuters que uma das prioridades é construir programas educacionais para treinar a força de trabalho na IA. “Fazer com que mais pessoas e organizações, incluindo governos, fiquem mais familiarizadas com a IA e usando ferramentas de IA facilita a melhor construção de políticas de IA, além de abrir novas oportunidades. É um círculo virtuoso”, afirmou Kent Walker, presidente de assuntos globais da Alphabet. Com o Google correndo para vencer nesse tema as outras Big Techs, incluindo a OpenAI, que é apoiada pela Microsoft, e a Meta, a empresa está ciente do forte escrutínio regulatório que enfrentará nos seus negócios existentes de publicidade e busca. Na União Europeia, o Google ofereceu vender uma parte de seu negócio de tecnologia de publicidade para agradar os reguladores, informou a Reuters. Nos EUA, o Departamento de Justiça está tentando forçar uma divisão do browser Chrome, embora isso possa ser mudado sob o governo de Donald Trump. Governos de todo o mundo estão impondo novas regulações sobre questões que podem ser exacerbadas com o uso da IA, como as relativas a direitos autorais e privacidade. A Lei de IA da União Europeia, que tem como objetivo avaliar os riscos e exigir a divulgação de sistemas de IA para propósito geral, recebeu resistência das gigantes da tecnologia, que podem receber multas multibilionárias. O Departamento de Justiça dos EUA também tentou frear os avanços do Google no setor de inteligência artificial, para solucionar uma ação federal que classificou o serviço de buscas como um monopólio ilegal. O CEO Sundar Pichai anunciou em setembro um fundo de US$ 120 milhões para construir programas de educação em IA. Executivos como Walker e Ruth Porat, presidente e diretor de investimentos, estão viajando pelo mundo para discutir recomendações de políticas com governos.

    A Meta planeja gastar entre US$ 60 bilhões e US$ 65 bilhões este ano para desenvolver infraestrutura de inteligência artificial (IA), disse o presidente-executivo da companhia, Mark Zuckerberg, nesta sexta-feira (24). Como parte do investimento, a Meta construirá um data center de mais de 2 gigawatts, que seria grande o suficiente para cobrir uma parte significativa de Manhattan. A empresa — um dos maiores clientes dos cobiçados chips de inteligência artificial da Nvidia — planeja terminar o ano com mais de 1,3 milhão de processadores gráficos. "Este será um ano decisivo para a IA", disse Zuckerberg em uma publicação no Facebook. "Este é um esforço enorme e, nos próximos anos, ele impulsionará nossos principais produtos e negócios." Zuckerberg espera que o assistente de IA da Meta — disponível em seus serviços, incluindo Facebook e Instagram — atenda mais de 1 bilhão de pessoas em 2025, enquanto seu Llama 4 de código aberto se tornará o "modelo de última geração". Grandes empresas de tecnologia têm investido dezenas de bilhões de dólares para desenvolver infraestrutura relacionada à IA depois que o sucesso meteórico do ChatGPT da OpenAI destacou o potencial da tecnologia. O presidente dos EUA, Donald Trump, anunciou na terça-feira (21) que OpenAI, SoftBank Group e Oracle formarão um empreendimento chamado Stargate e investirão US$ 500 bilhões em infraestrutura de IA nos Estados Unidos. No início deste mês, a Microsoft disse que planejava investir cerca de US$ 80 bilhões no ano fiscal de 2025 para desenvolver data centers, enquanto a Amazon.com disse que seus investimentos em 2025 seriam maiores do que os US$ 75 bilhões estimados em 2024. O aporte planejado pela Meta de até US$ 65 bilhões representaria um salto significativo em relação ao montante entre US$ 38 bilhões para US$ 40 bilhões estimado no ano passado. Como parte dos esforços de IA, a empresa disse que construirá uma engenharia de IA que começaria a contribuir com quantidades cada vez maiores de código para seus esforços de pesquisa e design. Ela também continuará a aumentar as equipes que trabalham em serviços de IA.

  A fabricante de chips Nvidia concluiu a aquisição da empresa israelense de inteligência artificial Run:ai, informou a startup nesta segunda-feira, após uma análise de concorrência sobre a operação. A Comissão Europeia concedeu aprovação incondicional à oferta de US$ 700 milhões (R$ 4,3 milhões) da Nvidia pela Run:ai, que ajuda desenvolvedores a otimizar a infraestrutura para IA, mais cedo em dezembro, após declarar em outubro que o acordo exigiria aprovação antitruste da União Europeia. O órgão anticoncorrencial da UE havia alertado que o acordo ameaçava a concorrência nos mercados onde as empresas atuam. A investigação sobre o acordo focou em práticas que poderiam fortalecer o controle da Nvidia sobre o mercado de unidades de processamento gráfico (GPUs), que são os chips procurados e frequentemente usados em tarefas relacionadas à IA. A Nvidia domina o mercado de processadores gráficos para IA, detendo participação de cerca de 80%. No entanto, a Comissão Europeia concluiu este mês que a aquisição da Run:ai, anunciada originalmente em abril, não levantaria preocupações com relação à concorrência. A Run:ai planeja tornar seu software de código aberto, disse a empresa em uma publicação. "Embora a Run:ai atualmente suporte apenas GPUs da Nvidia, a abertura do código do software permitirá estender sua disponibilidade para todo o ecossistema de IA", afirmou.

  Agentes autônomos são sistemas de inteligência artificial (IA) projetados para executar tarefas de forma independente, sem a necessidade de intervenção humana contínua. Eles são capazes de tomar decisões, planejar ações e adaptar-se a diferentes situações para alcançar objetivos específicos. Esses agentes utilizam técnicas avançadas de IA, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, para interagir com o ambiente e realizar suas funções. Entre os principais exemplos de agentes autônomos estão assistentes como Siri, Alexa e Google Assistant, alem de carros autônomos, como os desenvolvidos pela Tesla e Waymo, ou mesmo os especializados como no mercado financeiro que podem realizar negociações de ações e outros ativos, analisando dados de mercado em tempo real para tomar decisões de compra e venda.

Características dos Agentes Autônomos

Autonomia Podem operar sem supervisão humana direta, tomando decisões baseadas em dados e algoritmos predefinidos. Adaptabilidade Ajustam suas ações com base em mudanças no ambiente ou nas tarefas que precisam realizar. Interatividade Interagem com outros sistemas, usuários ou agentes para coletar informações e executar tarefas complexas. Aprendizado Contínuo Melhoram seu desempenho ao longo do tempo, aprendendo com experiências passadas e feedback.

Exemplos de Agentes Autônomos

Assistentes Virtuais Assistentes como Siri, Alexa e Google Assistant são exemplos de agentes autônomos que ajudam os usuários em tarefas diárias, como definir lembretes, responder perguntas e controlar dispositivos domésticos inteligentes1. Veículos Autônomos Carros autônomos, como os desenvolvidos pela Tesla e Waymo, utilizam agentes autônomos para navegar, tomar decisões de direção e evitar obstáculos sem intervenção humana2. Robôs Industriais Na manufatura, robôs autônomos são usados para montar produtos, realizar inspeções de qualidade e otimizar processos de produção, aumentando a eficiência e reduzindo erros humanos3. Agentes de Negociação Em mercados financeiros, agentes autônomos podem realizar negociações de ações e outros ativos, analisando dados de mercado em tempo real para tomar decisões de compra e venda4. Sistemas de Diagnóstico Médico Agentes autônomos são usados em sistemas de saúde para analisar dados de pacientes, sugerir diagnósticos e recomendar tratamentos, auxiliando médicos na tomada de decisões clínicas

A recente atualização do WhatsApp trouxe a Meta IA, um assistente virtual que utiliza inteligência artificial para ajudar os usuários em diversas tarefas. No entanto, nem todos ficaram satisfeitos ou seguros com essa novidade e muitos estão buscando maneiras de desativar ou minimizar a presença da Meta IA no aplicativo.

Aqui está um passo a passo para ajudar você a desativar a Meta IA no WhatsApp.

#1 Excluir a Conversa com a Meta AI A maneira mais simples de reduzir a presença da Meta AI é excluir a conversa com o assistente virtual. No Android: Pressione e segure a conversa com a Meta AI e, em seguida, toque no ícone da lixeira. No iPhone: Deslize a conversa para a esquerda e selecione a opção “Apagar”. #2 Arquivar a Conversa Se você preferir não excluir a conversa, pode arquivá-la para que ela não apareça na sua lista de chats. No Android: Pressione e segure a conversa com a Meta AI e toque na seta para baixo para arquivá-la. No iPhone: Deslize a conversa para a esquerda e toque em “Arquivar”. #3 Ocultar o Botão da Meta AI Abra o WhatsApp e vá para as configurações. Selecione “Conversas”. Desative a opção “Mostrar botão Meta AI”. #4 Não Interagir com a Meta AI Simplesmente ignore o assistente virtual. A Meta AI não interfere nas suas conversas pessoais e as mensagens trocadas com o assistente são geradas pela inteligência artificial em resposta ao que você envia. #5 Contestar o Uso de Dados Para aqueles preocupados com a privacidade, a Meta oferece a opção de contestar o uso de seus dados pela Meta AI. Você pode enviar um formulário com o número de telefone associado à sua conta no WhatsApp para garantir que suas mensagens não sejam utilizadas para o desenvolvimento ou aprimoramento dos modelos de IA.

A Scale AI anunciou nesta terça-feira que levantou US$ 1 bilhão em uma rodada de financiamento liderada pela empresa de capital de risco Accel, com a participação de Nvidia, Amazon e Meta, avaliando a startup de dados de inteligência artificial em quase US$ 14 bilhões. As principais empresas de tecnologia estão correndo para incorporar a IA em seus produtos e serviços. As startups que atendem ao aumento da demanda por chips de IA e aprendizado de máquina têm sido um ponto positivo em um mercado de financiamento privado que, de outra forma, seria moderado.

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Fundada em 2016, a Scale AI fornece grandes quantidades de dados rotulados com precisão, o que é fundamental para o treinamento de ferramentas sofisticadas como o ChatGPT da OpenAI. A empresa também ajuda sua clientela - incluindo Microsoft, Morgan Stanley, OpenAI e Cohere, a criarem e refinarem conjuntos de dados. A rodada de financiamento da empresa sediada em São Francisco é a mais recente de uma série de transações na área de IA. As startups de IA levantaram US$ 19,15 bilhões em financiamento de capital de risco no primeiro trimestre, em comparação com US$ 16,36 bilhões no mesmo período do ano anterior, de acordo com dados da PitchBook. A Scale AI disse que usará o capital para desenvolver recursos de dados com seus clientes corporativos e o Departamento de Defesa dos EUA e a Casa Branca. O governo dos EUA vem formando parcerias com empresas focadas em IA e lançou várias iniciativas para inovação na área. Outros investidores de alto nível que participaram da última rodada de financiamento da Scale incluíram Coatue, Tiger Global Management, Intel Capital e AMD Ventures. Em 2021, a startup levantou US$ 325 milhões em uma rodada de financiamento que supostamente a avaliou em cerca de US$ 7,3 bilhões.

A OpenAI, companhia apoiada pela Microsoft, está trabalhando em um software que pode gerar vídeos de um minuto de duração com base em instruções de texto, informou a empresa nesta quinta-feira (15).

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O software, chamado Sora, está atualmente disponível para análise de uma equipe que ajuda a identificar falhas no sistema de inteligência artificial, bem como para uso por artistas visuais, designers e cineastas para obter opiniões sobre o modelo, disse a empresa em comunicado. "O Sora é capaz de gerar cenas complexas com vários personagens, tipos específicos de movimento e detalhes precisos do objeto e do plano de fundo", diz o comunicado, acrescentando que ele pode criar várias tomadas em um único vídeo. Além de gerar vídeos a partir de instruções de texto, o Sora pode animar uma imagem estática, informou a empresa em comunicado. O Sora é um trabalho em andamento, e a empresa acrescentou que o modelo pode confundir os detalhes espaciais de uma solicitação e ter dificuldade em seguir uma trajetória específica da câmera.

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A OpenAI informou que também está desenvolvendo ferramentas que podem discernir se um vídeo foi gerado pelo Sora.

A fabricante norte-americana de chips Nvidia planeja iniciar produção em massa no segundo trimestre de 2024 de um chip de inteligência artificial que projetou para a China. A nova linha é destinada a para cumprir regras de exportação impostas pelos Estados Unidos, disseram duas pessoas familiarizadas com o assunto nesta segunda-feira (8).

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O chip H20 é o mais poderoso dos três chips voltados para a China que a Nvidia desenvolveu para atender às restrições anunciadas em outubro. O dispositivo foi originalmente programado para ser lançado em novembro passado, mas esse plano foi adiado, com fontes dizendo à Reuters na época que o atraso foi devido a problemas que os fabricantes de servidores estavam tendo na integração do chip. Uma das pessoas disse que o volume inicial de produção será limitado, e que a Nvidia deverá atender principalmente aos pedidos dos principais clientes. A Nvidia não comentou o assunto. A Reuters informou anteriormente, citando fontes, que as empresas chinesas estão relutantes em comprar o H20 e estão testando alternativas domésticas. Isso se deve ao medo de que os EUA possam novamente aumentar as restrições. No ano passado, o líder do mercado chinês de busca na internet, Baidu, encomendou chips de IA da Huawei Technologies em uma mudança em relação à Nvidia, informou a Reuters.

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Além do H20, a Nvidia planeja dois outros chips que cumprem as novas restrições - o L20 e o L2. A fabricante de chips ainda não anunciou a venda de nenhum dos três. A Nvidia está apostando nos chips para ajudar a preservar sua participação de mercado da China. A posição é ameaçada depois que as restrições de exportação dos EUA a impediram as vendas de produtos no país, incluindo os chips avançados A800 e H800 AI. Os próprios A800 e H800 foram apresentados como alternativas para os clientes chineses em novembro de 2022. A alternativa foi apresentada cerca de um mês depois que os EUA restringiram pela primeira vez as exportações de microprocessadores e equipamentos avançados para a China. O H20, o L20 e o L2 incluem a maioria dos recursos mais recentes da Nvidia para o trabalho de IA. Mas com poder de computação reduzido para cumprir as novas regras de Washington, de acordo com a análise da SemiAnalysis das especificações dos chips.

Na manhã desta quarta-feira (13), o Google liberou a versão Pro de seu novo modelo de inteligência artificial, o Gemini. Focado em desenvolvedores e empresas, o lançamento chega ao mercado com três principais melhorias em ferramentas da plataforma:

• "Gemini Pro API": a chave de programação gratuita, exclusiva e de fácil acesso disponível no Google AI Studio
• "Image 2 Text": a ferramenta de leitura e conversão de imagens, vídeos e produtos digitais em diferentes conteúdos de texto
• "Duet AI for Security Operations": o assistente virtual do Google agora conta com um sistema unificado de segurança de forma mais eficaz

Gemini Pro API no AI Studio ou Vertex AI

Desenvolvedores interessados em experimentar o Gemini Pro podem utilizar a nova API por meio do AI Studio, uma ferramenta gratuita do Google WorkSpace. Para níveis mais avançados, programadores e empresas podem facilmente transferir seu código do AI Studio para o Vertex AI, obtendo recursos adicionais de personalização e funcionalidades do Google Cloud.

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O Vertex AI, a interface mais avançada de programação do Google, melhorou a ferramenta de conversão de imagem para texto. Agora, além de transformar fotos em anúncios, legendas e até mesmo propagandas complexas, será possível gerar logos, emblemas, marcas e abstrações.

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Duet AI Security Operations

O Duet AI, ferramenta de assistência para desenvolvedores do Google, já está disponível com códigos e chats alimentados por IA. Então, além de ajudar os usuários a construir aplicativos dentro de seu editor de código, os desenvolvedores podem contar com a segurança de operações e um suporte integrado em relação à privacidade, segurança e compliance.

Afinal, o que é o Google AI Studio?

O Google AI Studio é uma ferramenta gratuita que permite desenvolvedores, programadores e entusiastas a criarem rapidamente comandos, códigos, aplicativos, entre outros produtos digitais com uma chave de API. Para entrar no Google AI Studio basta ter uma conta do Google e aproveitar a cota gratuita, que permite 60 solicitações por minuto. Quando estiver pronto, o usuário pode clicar em "obter código" para transferir seu trabalho para o local de escolha. A primeira versão do Google Gemini Pro está disponível em mais de 180 países e 38 idiomas, incluindo o Brasil. Em comunicado à imprensa, o Google anunciou o lançamento do Gemini Ultra, o modelo mais amplo e capaz de IA da Big Tech, para o início de 2024.

A participação de Andreas Braun, CTO da Microsoft, em um evento de tecnologia na Alemanha, o “AI in Focus - Digital Kickoff”, gerou uma verdadeira euforia e aumentou a expectativa em torno da nova versão do ChatGPT, a 4. Braun afirmou que na próxima semana um novo modelo de linguagem natural desenvolvido pela OpenAI, empresa que recebeu investimento recente de US$ 10 bilhões da Microsoft será lançado. Segundo a agência de notícias alemã Heise, quatro integrantes das equipes de desenvolvimento da Microsoft estavam presentes no evento para apresentar o novo modelo que já integra a nova ferramenta Azure, dando origem ao Azure-OpenAI. A nova versão é esperada há algum tempo, mais especificamente desde o início de fevereiro. Sam Altman, CEO da empresa não concorda em dar detalhes da nova ferramenta. Tentou, até mesmo reduzir as expectativas afirmando que ela poderia gerar algum tipo de frustração. Leia mais: Maioria dos brasileiros usou ChatGPT por curiosidade e gratuidade “Na nova versão, teremos formatos e possibilidades totalmente diferentes, isso inclui vídeos e modelos multimodais capazes de captar informações de diferentes fontes. Esse novo pacote incluiria vídeos, imagens e outras referências que o sistema pudesse vasculhar na internet.” Outro avanço destacado por Braun é a capacidade de o sistema lidar melhor com a linguagem natural, um grande desafio para os sistemas de IA. Além disso, a versão 4 funcionará em vários idiomas. São muitas as perguntas sobre o ChatGPT-4, mas a verdade é que ele é muito aguardando, principalmente depois das informações trazidas pelo executivo da Microsoft.

Aproveitar a Inteligência Artificial (IA) em todos os departamentos: esse é o objetivo que a Audi estabeleceu para se tornar uma empresa orientada por dados, uma vez que a companhia agora emprega software que usa inteligência artificial para abrir novas fontes de inspiração para designers. Leia mais: Cinco motivos para fugir de SUVs e investir no Audi A3 Leia mais: Audi reformula logotipo – o que simbolizam suas quatro argolas? Pessoas criativas estão sempre em busca de inspiração. O mesmo vale para os designers que criam novas rodas no Audi Design Studio em Ingolstadt, na Alemanha. Mas onde encontrar fontes inexploradas de inspiração? O conceito de “pensar fora da caixa” é conhecido, mas é difícil de implementar, uma vez que no processo criativo as pessoas tendem a recorrer ao familiar. É exatamente nesse ponto abordado pelo software baseado em IA FelGAN, um desenvolvimento interno do departamento de TI da Audi e da Audi Design. O projeto permite um conjunto praticamente ilimitado de ideias aos designers, cuja interação com o software os permite descobrir motivos de perspectivas completamente novas, dando-lhes sugestões para que possam evoluir e trabalhar em suas criações. Em termos concretos, o FelGAN funciona propondo rapidamente um grande número de projetos fotorrealistas ou recombinando projetos existentes de maneira direcionada. Dessa forma, o sistema funciona como uma espécie de hub de ideias para a equipe de design de rodas da Audi, permitindo a troca de novas versões e variações. A ferramenta permite que os designers experimentem facilmente formas, cores, estruturas de superfície e outros parâmetros em tempo real. O nome “FelGAN” é uma mistura da palavra alemã para aro (Felge) e “GAN”, sendo este último um acrônimo para Generative Adversarial Networks. Os GANs são uma forma especial de programa de computador de autoaprendizagem em que dois algoritmos competem como oponentes durante o chamado treinamento, tornando-se cada vez melhores na competição entre si. Funciona assim: Um dos dois algoritmos, o “gerador”, faz imagens artificiais de um tema específico – no caso do FelGAN, uma roda do veículo. O discriminador – ou competidor, por assim dizer – vê uma seleção de imagens, consistindo em fotos reais de rodas ao lado de imagens do gerador. Agora o discriminador decide se cada imagem é uma criação do gerador ou uma foto real. Este processo é repetido várias vezes até que o treinamento seja concluído. Ambos os algoritmos são projetados para aprender com seus erros e melhorar continuamente. Após várias tentativas, as criações do gerador são tão reais que nem mesmo o olho humano consegue, ou mal consegue, distingui-las das fotos reais. A interface de usuário intuitiva, baseada na tecnologia Streamlit, cria ciclos de desenvolvimento curtos e feedback rápido entre o design e a equipe de TI. Para que os projetistas não precisem depender de hardware local de alto desempenho ao usar a solução de software, os componentes do aplicativo de IA – que exigem muito poder de processamento – são executados na nuvem.

Cooperação entre humanos e Inteligência Artificial

Outro benefício do FelGAN é que o software atribui um valor matemático a cada projeto feito pela IA. Referidos pelos desenvolvedores como “DNA”, esses valores podem ser usados ​​a qualquer momento para reproduzir designs. Mas isso não é tudo: os designers da Audi também podem alimentar o programa com seus próprios designs e fotos, adicionando-os à superfície experimental virtual. Isso é baseado em algoritmos especiais que determinam os valores de DNA apropriados para as imagens que os designers alimentam. Muitas vezes, os designers usam apenas elementos individuais das criações de FelGAN, refinando-os em um design geral harmonioso. Além do domínio das ferramentas do ofício, o olhar criativo e a experiência profissional desempenham um papel decisivo aqui. Por fim, os especialistas da Audi tornam o projeto virtual uma realidade, produzindo um protótipo da roda, seja em plástico ou alumínio, usando materiais de alta tecnologia. O FelGAN foi desenvolvido e implementado em colaboração totalmente interna dos departamentos de TI e design da Audi. A empresa está, assim, demonstrando sua expertise no setor de software, bem como no futuro campo da IA. Thomas Knispel, chefe de aprendizado de máquina e ciência de dados da Audi: “Na era moderna, os dados trazem imenso valor agregado para as empresas e seus funcionários. A Audi se comprometeu com o objetivo de se tornar uma empresa orientada por dados. Para isso, vamos usar IA em muitos departamentos. Portanto, nossa equipe de dados está sempre atenta a novas tecnologias.” No futuro, a tecnologia por trás do FelGAN pode ser expandida em uma plataforma abrangente de design de IA que também pode servir como fonte de inspiração para designers de outros departamentos da Audi. Além disso, um sistema de classificação de IA está sendo desenvolvido no qual cada aro gerado pelo FelGAN será avaliado em relação ao seu balanço de carbono. FelGAN é, portanto, um passo adiante da Audi para se tornar uma empresa digital e orientada por dados.

A Incode, plataforma de verificação e autenticação de identidade baseada em Inteligência Artificial (IA), fundada pelo mexicano Ricardo Amper, levantou cerca de U$220 milhões em sua rodada de investimento de Series B, uma das maiores da América Latina. Com o movimento, a empresa atinge uma avaliação de U$ 1,25 bilhão e adquire status de unicórnio. O financiamento ocorre menos de sete meses após o aporte de U$25 milhões em uma rodada de Series A, em março de 2021. 

A recente rodada foi liderada pela General Atlantic e SoftBank Latin America Fund, dois investidores proeminentes, com financiamento adicional de instituições financeiras como:  J.P. Morgan, Capital One Ventures e Coinbase. Também participaram do aporte a SVCI (Silicon Valley CISO Investments), um grupo de mais de 50 CISOs, líderes em tecnologia que estão unindo forças e fundos para impulsionar a próxima geração de inovação em cibersegurança, bem como os fundadores da dLocal, e investidores pré-existentes, como DN Capital, 3L Capital, Framework Ventures, Dila Capital, entre outros.

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Da saúde e da manufatura até o varejo, quase todos os setores foram impactados pela IA (inteligência artificial). Talvez a maioria dos consumidores pense que as empresas usam essa tecnologia principalmente para o marketing direcionado (e algumas realmente o fazem). No entanto, muitas outras áreas também estão sendo afetadas pela IA, uma vez que ela está ajudando companhias em todo o mundo a proteger funcionários e clientes, manter seu estoque e desenvolver novos produtos e serviços, entre outras funcionalidades. Mas como a IA está trabalhando nos bastidores para ajudar empresas e, assim, apoiar os clientes e consumidores que elas atendem? Siga todas as novidades do Forbes Tech no Telegram Veja, na galeria a seguir, 16 áreas da indústria que estão sendo aprimoradas pela inteligência artificial, segundo membros da Forbes Technology Council: Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube LinkedIn Siga Forbes Money no Telegram e tenha acesso a notícias do mercado financeiro em primeira mão Baixe o app da Forbes Brasil na Play Store e na App Store. Tenha também a Forbes no Google Notícias.

Em artigos anteriores mencionei alguns aspectos importantes para as empresas frente à pandemia e para o que virá a partir dela. Nosso cenário ainda é de muitas incertezas e seguimos vivendo em uma realidade na qual nós, como líderes, constantemente revisitamos nossas prioridades para cuidar da saúde e da segurança em primeiro lugar. Mas, conforme olhamos para frente, sabemos de uma coisa: o mundo pós-pandemia é híbrido, multidimensional e a hiperdigitalização veio para ficar. Acompanhamos ao longo de 2020 as empresas adotando amplamente a tecnologia para acelerar a transformação digital em seus processos de negócios, conforme se adaptavam a uma nova realidade de interação remota no comércio, nas comunicações e na aprendizagem. Junto a isso, os CEOs da América Latina passaram a ver como principais desafios a infraestrutura de tecnologia, os riscos cibernéticos e a regulação e esse novo mundo multidimensional, conforme IBV CEO Study 2021. E à medida que o mundo se recupera dos efeitos da pandemia, três conceitos-chave se destacam como os principais fatores de atenção para que as empresas possam perseverar e ter sucesso: confiança, talento e tecnologia.

• Confiança. É dito que a confiança se ganha com mil atos e se perde com apenas um. Eu não poderia estar mais de acordo com essa frase. Uma ação equivocada pode colocar em risco uma relação de muitos anos. E isso não se aplica só para a nossa vida pessoal, mas também para os negócios. A pandemia, por exemplo, trouxe novos riscos, ameaças e regulações, e com eles a necessidade de garantir relações de confiança para cada interação. A tecnologia pode ajudar a tratar desses temas de forma preditiva, com soluções que podem apoiar os negócios na geração de insights e a operar com mais segurança. Mas, se não temos confiança, não adianta ter a tecnologia.

Oito em dez (82%) profissionais de TI da América Latina acreditam que poder confiar na IA é crítico ou muito importante para seus negócios. Por isso é importante que as empresas tenham o compromisso com o uso ético e responsável da tecnologia e com a privacidade dos dados dos clientes: Confiança e Transparência — devem orientar o tratamento de dados e percepções do cliente, e também o desenvolvimento e implementação responsáveis de novas tecnologias, como os assistentes virtuais, entre outros. Ética e confiança da IA - Promover o diálogo global. Conduzir isso de forma consistente nas operações, desde a pesquisa e a tecnologia até o trabalho em políticas públicas e parcerias com organizações e líderes globais. Os dados dos clientes são dos clientes, e seus insights são seus insights. As empresas de tecnologia têm que ter o compromisso de adotar esses princípios para proteger os dados e percepções dos clientes, garantindo o uso responsável e transparente de IA e outras inovações transformadoras. Nós como líderes temos a obrigação de garantir que os dados dos clientes são realmente apenas deles, que as informações estão sendo tratadas eticamente e com transparência e que nosso ecossistema de parceiros também conta com os mesmos princípios de confiança em todas as interações.

• Talento. Como desenvolver novas capacidades, manter profissionais engajados e promover crescimento dentro da nova realidade – para pessoas, empresas e sociedade? É preciso olhar para o que cada um pode contribuir, quais as necessidades latentes e como podemos diminuir as barreiras para possibilitar que esse desenvolvimento aconteça. Ter um olhar amplo para os temas que nos impactam agora é o que fará a diferença no futuro: diversidade e inclusão, sustentabilidade empresarial, acesso à educação, democratização da tecnologia são meios para que talentos sejam colocados em ação e para que haja progresso com ganhos para todas as partes.

Somos nós como líderes que precisamos puxar esses temas nas nossas organizações, não só para o desenvolvimento da nossa própria força de trabalho, mas também para ajudar as próximas gerações a terem as oportunidades que vão nos ajudar a crescer como sociedade. Para dar um exemplo do que pode ser feito, no Brasil, IBM e Embrapii anunciaram em abril uma parceria para ajudar 10 mil estudantes brasileiros a se capacitarem com diversas habilidades, para trabalharem em tecnologias sob demanda. Professores das unidades da Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (EMBRAPII) receberão treinamento de especialistas para ampliarem seus conhecimentos em tecnologias como nuvem híbrida, IA, computação quântica e segurança cibernética, visando incorporar esse conhecimento ao currículo da sala de aula.

• Tecnologia. Por fim, volto a dizer que a tecnologia tem um papel fundamental para habilitar novas formas de operar, que por sua vez permitem às empresas inovar e criar novas conexões e caminhos mais seguros, confiáveis e com potencial de sucesso. Ter uma base digital sólida não é apenas uma vantagem competitiva, mas uma prioridade e uma condição para existir. Estamos entrando em uma era em que a computação pode - e deve - acontecer em qualquer lugar, de data centers a nuvens públicas, até os limites da rede (edge).

Uma pesquisa da IBM conduzida pela Morning Consult, Global AI Adoption Index 2021, mostrou que 53% das empresas da América Latina estão adotando a IA, mas 80% ainda não utilizam IA na nossa região. Como podemos fazer para acelerar essa adoção? Na IBM achamos que a inteligência artificial deve ter um avanço pervasivo em toda a organização, estar incluída em todos os processos de negócio, front e back-end, fazendo as empresas mais eficientes e rentáveis; oferecendo melhores serviços e experiências para colaboradores, cidadãos e clientes, seja de forma online, por dispositivo móvel ou na loja. Por isso, acreditamos que o futuro é híbrido. A plataforma de nuvem híbrida permite às empresas e organizações tirarem proveito dos dados, de todas as fontes e em todas as formas. Um recurso de IA que entende, raciocina e aprende, usando todos esses dados, que pode levá-lo da análise de dados à previsão de resultados. Uma arquitetura segura, escalável e compatível com as regulamentações do setor. E, acima de tudo, incorpora continuamente novas inovações fornecidas pela nuvem, como a computação quântica. A sua empresa está preparada para o século digital? Tem os talentos, relações de confiança e tecnologia para se preparar para o futuro? É nosso dever como líderes puxar essas conversas, essas ações e colocar as nossas empresas no topo da jornada de transformação, para avançar como sociedade e deixar o Brasil no topo. Tonny Martins é gerente geral da IBM na América Latina. O executivo começou sua carreira como estagiário na empresa há 29 anos e ocupou diversas posições de liderança nos segmentos de Serviços, Soluções e Consultoria de Negócios. Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube LinkedIn Siga Forbes Money no Telegram e tenha acesso a notícias do mercado financeiro em primeira mão Baixe o app da Forbes Brasil na Play Store e na App Store. Tenha também a Forbes no Google Notícias. Os artigos assinados são de responsabilidade exclusiva dos autores e não refletem, necessariamente, a opinião de Forbes Brasil e de seus editores.

Os gastos corporativos com sistemas de inteligência artificial devem ultrapassar US$ 50 bilhões neste ano. No entanto, a grande maioria das empresas pode não ter muito retorno imediato sobre esse investimento recorde. Em uma pesquisa com mais de 3.000 gerentes de empresas sobre seus gastos com IA, apenas 10% relataram benefícios financeiros significativos de seu investimento até agora, constatou o novo relatório do “MIT Sloan Management Review”, revista digital de tecnologia e negócios, e do Boston Consulting Group, empresa de consultoria corporativa. LEIA MAIS: Nestlé reforça estratégia de digitalização com centro de inovação e tecnologia Os ganhos com a tecnologia não acompanharam o aumento da adoção do investimento, diz Shervin Khodabandeh, que liderou o estudo e é codiretor de negócios em IA do Boston Consulting Group na América do Norte. “Estamos vendo mais atividades, o que também significa mais investimento em tecnologia e ciência de dados”, diz Khodabandeh. “Mas a linha de impacto ainda não mudou realmente.” Os resultados devem ser preocupantes para as empresas que continuam a despejar dinheiro em projetos de IA em um ritmo vertiginoso, procurando usar as ferramentas alternativas para tudo, desde gerenciamento de contratos até fornecer energia a assistentes domésticos e carros autônomos. Mais de US$ 50 bilhões devem ser investidos em sistemas de IA globalmente neste ano, de acordo com o IDC, empresa de consultoria de mercado, acima dos US$ 37,5 bilhões em 2019. Em 2024, o investimento deve chegar a US$ 110 bilhões, prevê a entidade. Apesar dos bilhões investidos, projetos de IA fracassados são crescentes. A IBM desviou a prioridade de sua tecnologia Watson, sistema de computador de solução de questões, após atrair o desprezo por empreendimentos como um projeto de oncologia de US$ 62 milhões que fez sugestões imprecisas sobre tratamentos de câncer. A Amazon teve de parar com uma ferramenta de recrutamento de IA depois que ela mostrou preconceitos misóginos. E empresas menores descobriram que construir tecnologia é mais difícil do que parece, já que assistentes virtuais supostamente equipados com IA e agendadores de reuniões acabam dependendo de humanos reais nos bastidores. As empresas estão lutando para entregar projetos de IA e ter mais resultados, diz Khodabandeh, porque elas gastam demais em tecnologia e cientistas de dados, sem implementar mudanças nos processos de negócios que poderiam se beneficiar da IA ​​—uma conclusão que ecoa um relatório da “Harvard Business Review” publicado em junho. Tome a Uber como exemplo. No mês passado, os engenheiros da empresa de caronas concluíram que seus carros autônomos não conseguiam dirigir mais de 800 metros até encontrarem um problema. A inteligência artificial do programa ainda "luta com rotinas e manobras simples", de acordo com um relatório na “The Information”. Parte do motivo da falha, de acordo com um memorando interno, são ideias concorrentes sobre como implementar a tecnologia. LEIA MAIS: Honda deixará a F1 para se concentrar em tecnologia de emissão zero Mas, com a promessa da IA ​​de economia e melhorias em grande escala para os negócios, as empresas não vão parar de investir em tecnologia tão cedo. Os pesquisadores do BCG e do MIT descobriram que 57% das empresas disseram ter implantado seus próprios projetos de IA, em relação a 44% das empresas em 2018. Para que esses projetos dêem frutos, Khodabandeh diz que mais usuários de IA precisarão repensar como a tecnologia está integrada em seus negócios. “Claramente há muito exagero”, diz ele. “E parte desse exagero aparece nos dados.” Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube LinkedIn Siga Forbes Money no Telegram e tenha acesso a notícias do mercado financeiro em primeira mão Baixe o app da Forbes Brasil na Play Store e na App Store. Tenha também a Forbes no Google Notícias.

A startup Buzz Solutions, da StartX, de Stanford (Califórnia), acaba de lançar sua solução de IA para ajudar as companhias elétricas a detectar, de maneira mais rápida, linhas de energia e falhas na rede elétrica para que os reparos possam ser feitos antes do início dos incêndios. A plataforma exclusiva utiliza inteligência artificial e tecnologia de visão mecânica para analisar milhões de imagens de linhas de alta tensão e torres de drones, helicópteros e aeronaves para encontrar falhas perigosas, além de vegetação exagerada, dentro e ao redor da infraestrutura da rede para ajudar as concessionárias a identificar áreas problemáticas e repará-las antes que um incêndio comece. LEIA MAIS: Forbes promove primeiro webinar sobre Saúde Mental nas empresas. Participe O sistema pode fazer a análise pela metade do custo e a um tempo menor em comparação aos humanos, em um período de horas a dias, não meses a anos. O Departamento de Silvicultura e Proteção contra Incêndios da Califórnia determinou que as linhas de transmissão da PG&E foram as culpadas pelo enorme incêndio de Kincade em Sonoma, na Califórnia, no ano passado. Problemas de linhas de alta tensão e equipamentos vêm sendo a causa dos incêndios florestais mais recentes, e a temporada de incêndios florestais começou novamente. Detectar falhas nos equipamentos da rede elétrica de maneira rápida, à medida que o clima fica mais quente e com mais ventos, pode ajudar as companhias a salvar vidas e economizar bilhões de dólares. A Buzz Solutions já possui pilotos sendo treinados nas principais empresas de serviços públicos do país. Atualmente, as empresas de energia revisam o status das linhas de energia todos os anos, colaborando com outras organizações para capturar milhões de imagens de linhas de energia, torres e vegetação circundante com o auxílio de drones, helicópteros e aeronaves. O processamento das imagens leva de seis a oito meses e envolve técnicos e engenheiros que mapeiam manualmente todos os dados juntos, procurando por culpados e falhas, sinalizando-os para uma inspeção pessoal. No entanto, durante o processo, as linhas podem ser interrompidas, causando incêndios florestais e forçando o desligamento ou causando impactos maiores. CONFIRA: Forbes elege as empresas mais promissoras em inteligência artificial Por outro lado, a IA da Buzz Solutions e a tecnologia de visão mecânica revisam as imagens de inspeção capturadas por tais ferramentas variadas que são armazenadas na nuvem. A IA analisa as imagens através de seus algoritmos proprietários para detectar falhas em todos os principais componentes das linhas de transmissão e distribuição. O algoritmo também procura áreas onde a vegetação pode estar invadindo o equipamento e apresentando risco de incêndio. Essa análise é feita em horas ou dias, pela metade do custo do processo tradicional. As companhias podem tomar medidas para avaliar as imagens sinalizadas e reparar ou substituir o equipamento antes que causem incêndio. “É definitivamente hora de avançar usando a IA para reduzir a ameaça de incêndio. Acreditamos que a indústria de serviços elétricos está pronta para utilizar uma abordagem melhor para manter seus equipamentos em boas condições de funcionamento e pessoas e propriedades seguras”, disse Kaitlyn Albertoli, cofundadora e CEO da Buzz Solutions. A Buzz Solutions também fornece modelos e análise preventivas a partir de dados históricos, dados de ativos e falhas e dados meteorológicos para determinar com antecedência onde falhas e áreas de alto risco provavelmente ocorrerão no futuro. “Nossa visão é usar tecnologia inovadora para proteger nossa infraestrutura elétrica e meio ambiente hoje e ajudar a prever onde os problemas surgirão no futuro. Isso é ainda mais importante uma vez que somos seriamente afetados pelas mudanças climáticas”, acrescentou Vikhyat Chaudhry, cofundador e CTO, COO da Buzz Solutions. De acordo com autoridades da região, o verdadeiro custo dos incêndios florestais nos Estados Unidos é mais complicado e envolve mais dinheiro do que se poderia pensar. Existem custos diretos de combate ao fogo e perdas diretas a partir do fogo, fumaça e água, além de custos de reabilitação, custos indiretos e alguns custos adicionais incomuns. VEJA TAMBÉM: Insitro arrecada US$ 143 milhões para unir biologia e inteligência artificial Os custos com incêndios são quantificados com mais facilidade quando há impactos imediatos e diretos. A categoria inclui gastos federais, estaduais e locais. Esses custos, por sua vez, podem ser divididos em gastos com aviação, motores, equipes de combate a incêndios e agentes pessoais. Além dos gastos de eliminação do incêndio, outras despesas diretas incluem perdas de propriedades privadas (seguradas e não seguradas), danos às linhas de serviços elétricos, danos às instalações de lazer, perda de recursos da madeira e ajuda aos moradores que tiveram que deixar a área. A maioria desses custos acontecem durante ou imediatamente após o incêndio. Os custos imediatos de reabilitação de emergência são realizados nos dias, semanas e meses após o incêndio e são claramente relacionados ao próprio incêndio. Os gastos de reabilitação a longo prazo são mais difíceis de quantificar. As bacias hidrográficas danificadas podem levar muitos anos para se recuperar e exigir atividades de restauração significativas. Inundações após o incêndio podem causar danos adicionais à paisagem já prejudicada, e os impactos subsequentes podem incluir um aumento de espécies invasoras e forte erosão do solo. Os custos indiretos de incêndios florestais incluem taxas tributárias perdidas, como impostos sobre vendas e municípios, além de impostos comerciais e perdas de propriedades que se acumulam ao longo do tempo. Por exemplo, propriedades que escapam aos danos causados ​​pelo fogo ainda podem sofrer desvalorização à medida que a área se recupera. Tais custos indiretos, às vezes, são rotulados como custos de impacto. Gastos adicionais, às vezes chamados de custos especiais, abrangem discussões como o valor de uma vida humana. Enquanto a EPA coloca o valor de uma vida humana em US$ 7 milhões, o setor de saúde paga uma média de US$ 316 mil ao longo de uma vida média, considerado por eles como um valor médio de uma vida humana na América. VEJA: Por que o programa de inteligência artificial GPT-3 é incrível, mas superestimado A perda de vidas humanas, problemas contínuos de saúde para jovens e idosos com sistemas respiratório ou imunológico fracos e cuidados de saúde mental se enquadram nessa categoria, mas raramente são quantificados. A extensa perda de beleza estética e cênica, a existência da vida da natureza e outras também são difíceis de quantificar. A síntese de estudos de caso revela uma quantidade de custos totais de incêndios florestais entre 2 e 30 vezes maiores que os custos de supressão relatados. Portanto, o enorme incêndio Kincade, que queimou 78 mil acres e causou a evacuação de 200 mil pessoas, custou US$ 725 milhões, provavelmente custará muitos bilhões de dólares quando tudo tiver realmente acabado. Essa é uma área em que a tecnologia realmente faz a diferença, e a nova solução de IA é uma parte importante disso. Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube LinkedIn Participe do canal Forbes Saúde Mental, no Telegram, e tire suas dúvidas. Baixe o app da Forbes Brasil na Play Store e na App Store. Tenha também a Forbes no Google Notícias.

A WEG fechou acordo para a aquisição do controle da startup Mvisia, especializada em soluções de inteligência artificial aplicada à visão computacional para a indústria, segundo comunicado ao mercado hoje (23). Com o fechamento da operação, que não teve valor divulgado, a WEG passa a ter 51% do capital social da Mvisia, com possibilidade, prevista em contrato, de aumentar sua participação nos negócios futuramente. VEJA TAMBÉM: Inscreva-se no Canal Forbes Pitch, no Telegram, e fique por dentro de tudo sobre empreendedorismo "A aquisição faz parte da estratégia da companhia de incluir novos recursos à WEG Digital Solutions e à plataforma IoT WEGnology, lançada recentemente com o objetivo de atender as demandas da Indústria 4.0", afirmou a companhia. Trata-se da terceira aquisição da WEG desde que a companhia anunciou, em junho de 2019, a criação de uma nova estrutura de negócios digitais. A Mvisia foi fundada em 2012 no Centro de Inovação, Empreendedorismo e Tecnologia da Universidade de São Paulo (USP). (Com Reuters) Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube LinkedIn Inscreva-se no Canal Forbes Pitch, no Telegram, para saber tudo sobre empreendedorismo. Baixe o app da Forbes Brasil na Play Store e na App Store. Tenha também a Forbes no Google Notícias.