A Apple anunciou o HomeView, uma tela inteligente de 7 polegadas que reúne entretenimento, videochamadas e controle da casa inteligente. O dispositivo estreia uma nova versão da Siri com inteligência artificial e respostas personalizadas para os moradores.
O HomeView custa US$ 299 nos EUA (cerca de R$ 1.490) e chega às vendas em 13 de novembro em mercados como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Austrália, Índia e Nova Zelândia, sem previsão para o Brasil no lançamento inicial. A interface ajusta brilho e informações conforme a iluminação e a distância do usuário, identifica até seis pessoas por reconhecimento facial e integra funções como chamadas FaceTime, comandos de voz e monitoramento de até nove câmeras.
A Apple anunciou a nova geração da Apple TV 4K com inteligência artificial integrada à Siri, chip A19 e suporte a som surround com quatro alto-falantes. A assistente fica mais “conversacional”, ajudando a encontrar filmes e séries por interface em tela cheia, com cartazes e recomendações ligadas ao que o usuário pede.
A Apple TV 4K também traz três microfones de longo alcance para controlar a reprodução e buscar conteúdos sem segurar o controle remoto, além de descrições de vídeos e resumos de notificações gerados por IA com processamento local via HomeKit Secure Video. No mesmo evento, o HomePod mini 2 ganhou melhorias de áudio, novas cores e suporte futuro à Siri com IA, com reconhecimento de até seis vozes e integração com Mensagens, lembretes e temporizadores.
A Apple apresentou o novo Apple TV 4K, o primeiro modelo em quatro anos, com disponibilidade a partir de sexta-feira, 13 de novembro. O aparelho traz o chip A19 e promete conectividade sem fio melhor do que a geração anterior, além de microfones integrados.
A Siri com recursos de IA será parte do lançamento, mas deve funcionar em beta nos Apple TV 4K de segunda geração e nos modelos mais novos. O novo Find My de rastreamento funciona com o controle Siri de segunda geração e mais recentes, enquanto o preço do lançamento é de US$ 299.
A Duolingo apresentou como sua equipe DevEx AI redesenhou o processo de code review usando educação e práticas para adoção de IA. A engenheira Sarah Deitke descreveu como o time foca em capacitar engenheiros a usar IA de forma efetiva nos fluxos de trabalho, incluindo a evolução para sistemas autônomos e agentes de IA. O tema também aborda como a mudança cultural afeta confiança, responsabilidade e a forma como tarefas “sagradas” como revisão de código são conduzidas.
Para apoiar essa transição, a empresa aplica workshops estruturados em formato de laboratório, com conteúdos pré-validados internamente, como uso de MCP servers, regras no Cursor, batching de requisições a LLMs e avaliações. A Duolingo também mantém dashboards de observabilidade de IA para acompanhar uso, custos e modelos por equipes e IDEs, além de oferecer office hours de 15 minutos para suporte prático. Em um all-hands, 95% da engenharia relatou ter aprendido algo novo e recomendado esse estilo de treinamento.
A Meta tentou reduzir equipes de engenharia com a adoção de “AI pods” — grupos menores de 3 a 5 pessoas apoiados por ferramentas e agentes de IA. Em um dos resultados divulgados, as mudanças de código nas plataformas internas teriam subido 220% ano a ano, mas o avanço em recursos entregues aos usuários cresceu apenas 36%. Ao mesmo tempo, incidentes técnicos e de segurança aumentaram 40%, e o tempo gasto pelos funcionários apagando “incêndios” subiu 70%.
Em uma análise com mais de 500 organizações, a taxa de pull requests teria aumentado 37% ao longo de quatro trimestres, enquanto o Developer Experience Index caiu de 67 para 65. A conclusão é que produzir mais código não garante mais valor, já que revisões, testes, deploy e operação podem virar gargalos. A recomendação é que o “right-sizing” de equipes (em geral, de 5 a 8 pessoas) seja feito por último, com experimentos incrementais de baixo risco para identificar tarefas que podem ser delegadas a agentes de IA.
Um relatório da DX, o “State of AI Impact in Engineering”, analisou organizações de engenharia em velocidade, efetividade, qualidade e impacto e encontrou um descompasso: apesar do investimento em IA ter crescido 28 vezes na maioria das empresas, métricas de velocidade (velocity) ficaram estagnadas e até caíram, especialmente em times com mais de 99 engenheiros. O deputy CTO da DX, Justin Reock, afirma que o custo subiu de forma exponencial, mas o ritmo de entrega não acompanhou.
O estudo também destaca tensões no Developer Experience Index (DXI), com manutenção de código melhorando, enquanto a “change confidence” piora — os times passam a confiar menos no que liberam em produção. Além disso, o tamanho médio das PRs (pull requests) aumentou de 42 linhas em julho de 2025 para 72 linhas um ano depois, e a entrega incremental foi o indicador que mais sofreu, sugerindo impacto na qualidade e na estabilidade das mudanças.
