Pesquisadores de segurança alertam que conteúdo sexual explícito gerado por IA sem consentimento segue se espalhando sem controle, com compartilhamento em mensagens diretas e armazenamento em nuvens privadas, o que dificulta detecção e denúncia. Um estudo coautorado pela Google com usuários da internet nos Estados Unidos, Austrália e Reino Unido, publicado em julho, aponta que o ponto de intervenção mais crítico está na origem das ferramentas usadas para criar as imagens falsas.
Em testes recentes, pesquisadores do White Circle afirmam que guardrails de geradores de imagens de texto de Google e OpenAI podem estar falhando à medida que os modelos ficam mais capazes. Um preprint divulgado no mês passado descreve vulnerabilidades em DALL·E 3, Nano Banana 2 e GPT-Image-2, com a equipe dizendo que, usando ferramentas disponíveis publicamente e chamadas via API, conseguiu gerar conteúdo explícito cerca de 13% das vezes.
O Wellhub revelou o Panorama do Bem-Estar Corporativo 2027 e indica que a adoção de inteligência artificial pode aumentar a carga de trabalho para quem já domina a tecnologia. No Brasil, 37% dos trabalhadores “avançados em IA” relatam que o uso da ferramenta elevou o volume de tarefas, ante 13% entre quem está nos primeiros estágios de adoção. O levantamento também mostra que, no recorte brasileiro, oito em cada dez usuários avançados orientam outras pessoas sobre as ferramentas.
Os dados ainda apontam diferenças nos relatos de esgotamento: 23% dos profissionais mais avançados dizem ter sintomas de burnout diariamente, contra 11% dos iniciantes. A pesquisa destaca que políticas claras e bem comunicadas sobre IA se associam a maior resiliência, e que 75% dos usuários avançados citam recursos de bem-estar como apoio para se adaptar ao ambiente impulsionado pela tecnologia. O estudo foi conduzido entre 12 e 19 de junho de 2026 com mais de 5 mil profissionais em dez países.
O pendant Friend 2, chatbot em formato de pingente sempre “listening”, chegou em julho custando US$ 249 e usa os “latest language models” da OpenAI. O dispositivo responde a comandos e também pode falar sem ser provocado, com um recurso de “silenciar” que exige toques no aparelho.
A Avi Schiffmann, criadora do Friend, afirmou que a próxima atualização vai tornar os chatbots mais “agentically” e mudar a personalização: em vez de personalidades únicas por usuário, todos conversariam com a mesma entidade, compartilhando contexto entre usuários. A proposta aponta para um “hivemind” do Friend, com mudanças que devem afetar como o sistema se comporta e como a privacidade é tratada.
A Dell entrou na corrida para permitir que agentes de inteligência artificial entendam o significado dos dados que acessam dentro das empresas. A companhia apresentou tecnologias para conectar informações de sistemas diferentes e indicar à IA quais termos, relações e fontes devem ser considerados em cada tarefa, com previsão de chegada dos principais recursos no primeiro semestre de 2027.
O foco é criar uma camada de contexto entre modelos de IA e dados corporativos, problema que ganhou força com a adoção de agentes em tarefas reais. Levantamento da Modern Data Company com mais de 540 profissionais em 66 países aponta que 57,3% das organizações já testam ou usam agentes, mas só 8,4% confiam nos dados para uso em produção, e falta de contexto aparece entre as principais barreiras.
A TOTVS apresentou como arquitetar a camada de dados para agentes de IA em ambientes corporativos, destacando o desafio de ter “muito dado” que não está preparado para ser acessado por loops de raciocínio que fazem consultas imprevisíveis. A empresa explicou que, em sistemas transacionais como ERP e CRM, os dados foram otimizados para aplicações determinísticas e com alta precisão, enquanto agentes usam raciocínio probabilístico e exigem preparação adicional.
A apresentação também abordou como decidir onde buscar dados e como preparar plataformas para a era “agentic”, combinando fontes transacionais e de dados. Segundo a TOTVS, é comum usar a plataforma de dados para processamento histórico e busca semântica (com apoio de vector database e protocolos como MCP), enquanto o acesso direto ao sistema transacional é indicado quando é necessário escrever dados, obter informações mais recentes ou executar regras de negócio codificadas no próprio sistema.
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