A Spotify ampliou o uso de desenvolvimento assistido por IA e mais que dobrou as mudanças mensais mescladas, de cerca de 8.100 para 17.000 ano a ano em agosto. Com o aumento do volume de alterações nos sistemas de produção, a empresa ajustou controles de qualidade e confiabilidade para lidar com a nova escala.
A companhia opera quase 3.000 serviços de produção para 777 milhões de usuários ativos mensais e relata desafios em processamento de conteúdo, automação de frota e capacidade de computação. Entre as respostas estão melhorias em monitoramento e testes, salvaguardas de rollout e capacidade de rollback, além da adoção do Honk, um agente de codificação em background que executa o Claude via Agent SDK em pods no Kubernetes.
Pesquisadores apresentaram na conferência KDD o estudo “GEO: Generative Engine Optimization”, voltado a melhorar a visibilidade de conteúdos nas respostas de mecanismos generativos. Nos testes descritos, intervenções específicas aumentaram a presença em até 40%, variando conforme o tema pesquisado.
O movimento é comparado ao SEO, mas com uma diferença: ao perguntar a uma inteligência artificial, muitas vezes o usuário recebe uma resposta pronta em vez de uma lista de opções. O texto destaca ainda como a construção de um “rastro público” — entrevistas, artigos, participações e fontes — pode influenciar o que sistemas como os buscadores associados ao ChatGPT encontram e citam, exigindo que assessorias e relações públicas considerem como esses dados são lidos e organizados.
A Starlink já permite que celulares se conectem diretamente aos satélites por meio da tecnologia Direct to Cell, sem a antena usada no serviço residencial. A proposta evoluiu de mensagens de texto para acesso a dados e chamadas via aplicativos, com operação feita em parceria com operadoras de telefonia que disponibilizam parte das frequências.
No Brasil, Vivo e Starlink participam de um ambiente experimental autorizado pela Anatel, com permissão válida até abril de 2029, mas ainda sem oferta comercial ampla. Enquanto isso, a SpaceX recebeu autorização da FCC para implantar até 15 mil satélites de nova geração, com novas frequências para ampliar cobertura e capacidade, inclusive em ambientes internos, aproximando a tecnologia de serviços móveis mais avançados.
Um relatório da Undo aponta que 81% dos líderes de engenharia tiveram, nos últimos seis meses, algum incidente em produção ou queda de serviço ligado ao uso de ferramentas de “AI-coding”. Mais de 90% relataram a ocorrência de defeitos graves, código mal otimizado ou “test escapes” que chegaram ao ambiente produtivo, e 93% disseram que uma alucinação de IA levou ao diagnóstico incorreto da causa raiz.
A pesquisa com 300 líderes sêniores em empresas dos EUA e do Reino Unido, com perguntas feitas em julho e agosto de 2026, indica que a velocidade para gerar código não está se traduzindo em ciclos de release mais rápidos: 79% afirmaram que seus prazos não melhoraram com a adoção da IA. Em média, os engenheiros passaram a gastar 16,9 horas por semana depurando, contra 9,8 produzindo código, e o relatório defende acompanhar métricas como taxa de defeitos e tempo médio para resolução, e não apenas linhas de código.
A evolução da inteligência artificial nas empresas está levando do modelo reativo de perguntas e respostas para a era da IA agêntica, com sistemas formados por múltiplos agentes digitais que raciocinam, consultam bancos de dados, chamam APIs externas e coordenam tarefas em segundo plano. Com isso, a infraestrutura deixa de atender apenas ao funcionamento do modelo e passa a precisar de camadas de orquestração, segurança, gerenciamento de memória, bancos de dados vetoriais, middleware e APIs.
A mudança de paradigma também altera a forma de dimensionar recursos: em vez de uma proporção histórica de 1 CPU para 4 ou 8 GPUs focadas em inferência, cenários de alta concorrência podem fazer a demanda por CPU superar a do acelerador gráfico. A avaliação de capacidade passa a considerar throughput por rack sob restrições reais de energia, conectividade de baixa latência e densidade de núcleos para evitar gargalos de latência e custos operacionais elevados.
Em 30 de julho, a IBM e a Universidade de Chicago anunciaram vantagem quântica com um cálculo usando 70 qubits lógicos, concluído em cerca de 15 minutos, com resultado considerado além do alcance prático dos computadores clássicos. Duas semanas depois, pesquisadores publicaram um artigo dizendo que reproduziram o feito em 37 minutos com 256 GPUs H100, e o próprio rastreador de vantagem quântica da IBM não lista nenhum caso como confirmado.
A computação quântica avança principalmente em correção de erros e em simulações de química, biologia e materiais — e não há evidência convincente de que ela vá acelerar a inteligência artificial com dados reais. O texto aponta que, no horizonte de 2026, governos e empresas devem tratar a migração para a criptografia pós-quântica como prioridade, enquanto a combinação mais provável para aplicações envolve GPUs, CPUs e processadores quânticos.
O boom da inteligência artificial (IA) pode acentuar desigualdades de gênero no mercado de trabalho, alertaram dirigentes do Fórum Econômico Mundial (WEF) e do LinkedIn em setembro, em Londres. Saadia Zahidi, do comitê executivo do WEF, afirmou que os cargos mais afetados pela IA tendem a ser justamente aqueles com maior concentração de mulheres. O relatório também aponta que, em empresas de IA, as mulheres têm menor representação do que em organizações comparáveis que não são especializadas no setor.
Sue Duke, executiva do LinkedIn, disse que mulheres ocupam apenas um em cada cinco cargos em engenharia de IA. O documento ressalta que, sem mais presença feminina nas áreas científicas e nas funções ligadas à tecnologia, as oportunidades econômicas geradas pela IA podem beneficiar principalmente os homens. Para evitar esse cenário, Duke defendeu investimentos desde a formação e ao longo de toda a carreira para incorporar mulheres nessas áreas.
No início de 2024, um jovem de Huangshi, no sudeste da China, publicou no Douyin uma mensagem de despedida e, minutos depois, a equipe de prevenção de suicídios do aplicativo acionou autoridades locais. O caso foi resolvido com a intervenção da polícia após geolocalização do vídeo, e o Douyin afirma que, no primeiro semestre de 2025, a equipe interveio com sucesso em 400 tentativas de suicídio. A história é usada para contextualizar o nível de cooperação entre empresas de tecnologia e governo e a arquitetura de vigilância ligada ao uso de apps.
Em 15 de julho, a China estendeu esse controle ao campo de relacionamentos com IA ao apresentar regulamentações abrangentes para chatbots que parecem humanos. As regras limitam “interações emocionais prolongadas”, exigem avisos frequentes de que o usuário está falando com uma IA e proíbem incentivar dependência emocional, decisões irracionais e sugestões de automutilação ou suicídio; menores de 14 anos precisam de consentimento dos pais e menores de 18 ficam impedidos de acessar parceiros e “relacionamentos íntimos” virtuais. Empresas podem ser multadas em 200 mil yuans e sofrer críticas públicas, e uma semana antes da entrada em vigor Alibaba e ByteDance encerraram funções de companhia em assistentes de IA.
No DevDay, a OpenAI apresentou o agente de IA Dots e disse que quer “definir um novo padrão de privacidade” na IA de fronteira. A empresa também fez críticas indiretas à Meta, que lançou o agente Muse como alternativa mais segura ao OpenClaw, com promessas de privacidade e segurança desde o início.
Apesar disso, o texto aponta que o Muse ainda pode ter falhas: há menção a uma vulnerabilidade de zero-day que permitia controle do agente (corrigida depois) e a relatos de coleta e uso amplo de dados, incluindo mensagens privadas e comportamentos que usuários não esperavam. A OpenAI, por sua vez, destacou controles para empresas e opções de retenção zero de dados, enquanto a discussão segue sobre se as promessas de privacidade dos agentes de IA vão se sustentar na prática.
A empresa australiana Apate, especializada em segurança digital, desenvolveu um sistema que desvia golpistas de telefonia para chamadas atendidas por bots de IA. Treinados para manter a conversa o maior tempo possível sem cair no golpe, os “bots-vítimas” também atuam em grupos de chat e respondem a mensagens para frustrar os criminosos enquanto coletam informações.
A plataforma é usada por bancos e conta com suporte de empresas de telecomunicações, com cerca de 350.000 bots e mais de 250.000 registros reunidos em tempo real, incluindo URLs usadas nos golpes e dados de contas de “money mule” e bancos. A iniciativa se soma a pesquisas que usam LLMs em honeypots para manter agentes de ataque engajados por mais tempo, aumentando a capacidade de defesa.
Elon Musk afirmou que o Grok @Bot, lançado pela SpaceXAI em beta em agosto, vai usar o modelo mais adequado para cada tarefa. A orientação inclui opções como Claude Opus 5.5, além de integrações com serviços como MidJourney e Suno, com foco em maximizar o resultado em cada caso.
O texto também descreve como empresas estão adotando “model triage” para controlar custos: uma abordagem comum é usar modelos menores para triagem e reservar modelos mais caros para etapas que realmente exigem desempenho superior. A mudança traz ganhos de eficiência, mas exige testes e avaliação antes de trocar modelos, já que substituições podem quebrar fluxos e depender de ajustes como limites e rotinas de validação.
A TypeSafe, desenvolvedora do modelo de IA Jev, levantou US$ 870 milhões em uma rodada que colocou a empresa em uma avaliação de US$ 7,5 bilhões. O aporte foi liderado pela Andreessen Horowitz, com participação da Sequoia e do investidor DCVC.
O Jev ganhou popularidade rapidamente após seu lançamento em 15 de setembro e, segundo a startup, já é usado por um terço das empresas da Fortune 500. O modelo usa arquitetura transformer, mas não gera texto como um LLM: ele produz probabilidades, chamadas de “calibrated decisions”, com a promessa de operar mais rápido e usar menos tokens, com foco em automação de tarefas.
Agentes de IA para codificação conseguem gerar mais código e mais atividades em repositórios, mas o ganho não se converte em mais software entregue. Uma pesquisa com práticas reais de centenas de empresas aponta que o uso desses agentes eleva em média as linhas de código geradas em 30%, os commits em 20% e os pull requests em 23%. Ao mesmo tempo, a revisão humana continua sendo um gargalo importante no fluxo de produção.
O estudo indica que o processo de code review fica mais longo, com pull requests mais propensos a exigir revisões e com mais comentários dos revisores. Mesmo com a maior produção de código, a taxa de resolução de Issues e Epics — recursos acompanhados por ferramentas como Jira — não muda de forma estatisticamente relevante após a adoção de ferramentas de IA. A análise foi feita com dados agregados de Jellyfish, cobrindo 300 milhões de eventos de trabalho e informações de mais de 700 mil colaboradores em mais de 700 empresas, de 2021 até março de 2026.
O Google anunciou nesta quinta-feira (08) um novo agente de IA do Gemini, projetado para concentrar tarefas de trabalho em uma única ferramenta. Abastecido pela família de modelos Gemini, o agente realiza ações automatizadas entre diferentes apps e também funciona como base de conhecimento para responder dúvidas como um especialista.
A mesma solução pode ser usada no dia a dia e, em tarefas mais complexas, pode criar subagentes para dividir o trabalho sem perder memória ou instruções padronizadas. A interface reúne conversas e tarefas agendadas ou pendentes, com acesso pelo computador ou celular e comandos para ativação em apps como Google Workspace e Slack, com execução na nuvem; por enquanto, o agente está em prévia para empresas parceiras.
A Typesafe AI levantou uma rodada Série A de US$ 870 milhões, liderada pela Andreessen Horowitz, com participação da Sequoia Capital e do investidor existente DCVC. A empresa também contou com a entrada de anjos investidores, e a operação ocorre com valuation de US$ 7,5 bilhões.
A Typesafe AI informou que Martin Casado vai integrar o conselho. Com o aporte, a companhia diz que pretende ampliar modelos “machine-native” e reforçar a infraestrutura para construir software inteligente, além de adicionar recursos voltados a empresas e afirmar que parte do Fortune 500 já usa o Jev.
A recusa de respostas em modelos de IA virou um pilar da segurança, mas o texto destaca que “dizer não” não é algo natural para as máquinas. Em vez disso, empresas treinam e refinam sistemas para recusar prompts considerados perigosos, usando recompensas por negar e punições por recusar demais, além de camadas extras para bloquear solicitações. Mesmo assim, a recusa é probabilística e pode falhar, deixando passar pedidos ligados a violência e outras condutas nocivas.
O debate também aponta que existe uma linha difícil para definir o que a IA deve obedecer ou desobedecer, e que essa decisão fica, por enquanto, nas mãos das próprias empresas. Com governos podendo criar regras próprias, a recusa pode acabar sendo usada tanto para bloquear atos realmente maliciosos quanto para restringir fala legítima, inclusive em contextos de repressão. O texto ainda lembra que, quando a recusa falha, os impactos podem ser graves.
A Zoox prepara a Ontology, plataforma de IA voltada a preservar o contexto das decisões dentro das empresas. A ferramenta reúne registros de reuniões, mensagens e sistemas corporativos para permitir consultas sobre como e por que uma decisão foi tomada, com lançamento previsto para 17 de novembro, no evento Zoox Data Revolution, em São Paulo.
A companhia afirma que, na prática, contratos e apresentações costumam registrar o resultado, mas não o caminho que levou à escolha. Com a Ontology, a empresa busca recuperar esse histórico a partir das conversas registradas e materiais internos, usando IA para entender os conteúdos e aplicar filtros para separar informações relevantes de conversas informais.
A SleekFlow, plataforma global de IA para conversas com foco em geração de receita, captou US$ 23,5 milhões e planeja acelerar a expansão na América Latina. Fundada em 2019, a empresa atende mais de 7 mil empresas em 70 países e processa mais de 57 milhões de mensagens por mês.
A estratégia combina agentes de IA com comunicação omnichannel e automação de vendas e atendimento, conectando conversas a dados e sistemas como CRM e e-commerce. O AgentFlow permite criar agentes que identificam intenção, entendem contexto, acessam informações integradas, executam ações e encaminham interações para humanos quando necessário, com integrações como Shopify, HubSpot e VTEX e canais como WhatsApp Business API, Instagram e Telegram.
O avanço de agentes de IA está levando desenvolvedores a sair do papel de usuários para se tornarem “builders” de sistemas agentic, segundo Angie Jones, VP da Agentic AI Foundation. A transição envolve novas habilidades para construir, observar e depurar sistemas não determinísticos, além de orientar o desenvolvimento de capacidades agentic dentro das empresas.
A adoção do Model Context Protocol (MCP) cresce mais rápido do que a governança, e Jones defende que lideranças operacionalizem padrões internos. No AGNTCon + MCPCon Europe, David Soria Parra citou que o Claude já realizou mais de um bilhão de chamadas de ferramentas via MCP, reforçando a necessidade de controles e “control planes” para o uso e a construção de servidores MCP com estabilidade e governança neutra.
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.
Levantamento da Luria, com base no uso agregado e anonimizado da plataforma por empresas brasileiras, mostra que a base de pessoas usando IA no trabalho cresceu 183% entre janeiro e agosto de 2026, em comparação com o mesmo período de 2025. O estudo também indica que o volume mensal de consultas aumentou 240% no período analisado.
A pesquisa considera setores como energia, farmacêutico, serviços financeiros e varejo e aponta uma mudança no comportamento: a IA deixou de ser acionada apenas em momentos específicos e passou a acompanhar uma parcela maior da jornada de trabalho.
Donald Trump vai entregar nesta quinta-feira (8) a Elon Musk e a outros executivos da área de tecnologia a mais alta honraria científica dos Estados Unidos, informou a Casa Branca. A Medalha Nacional de Ciência será concedida também a Sergei Brin, da Alphabet/Google, Jensen Huang, da Nvidia, e Lisa Su, da AMD, durante o evento “Ciência: Uma Nova Era de Ouro”.
Michael Dell receberá a Medalha Nacional de Tecnologia e Inovação, principal honraria do setor, junto com Satya Nadella, da Microsoft. Em comunicado, a porta-voz Liz Huston afirmou que a administração agradece as contribuições desses líderes para manter o país na liderança da inovação, e lembrou que eles participaram de encontros em que as empresas se comprometeram a adotar mecanismos de autorregulação no desenvolvimento de inteligência artificial.
A Nous Research, startup por trás do agente open source Hermes, levantou uma rodada Série B de US$ 90 milhões em uma avaliação de US$ 1,5 bilhão. O investimento foi liderado pela Robot Ventures, com participação de Nvidia, Union Square Ventures, Menlo Ventures, Samsung e 1789 Capital, além de trazer o total captado pela empresa de três anos para US$ 158 milhões.
A Nous também anunciou o “Hermes for Businesses”, voltado ao setor corporativo, para permitir que empresas implantem agentes de IA personalizados capazes de executar fluxos de trabalho com múltiplas etapas mantendo os dados privados e seguros. A empresa afirma que o Hermes já foi clonado mais de 24 milhões de vezes e que isso representa cerca de 2,5% do uso global de tokens de IA, além de mirar crescimento de receita anualizada acima de US$ 100 milhões até o fim de 2026.
A Ploomes, startup de CRM para médias empresas, lançou o Estúdio IA para permitir que clientes criem interfaces e fluxos de trabalho personalizados dentro do CRM sem depender de programação. A solução inclui um construtor de telas que gera dashboards, formulários e miniaplicações a partir de descrições em texto, além de um integrador para montar automações com agentes e integrações com ferramentas como Slack e Gmail.
A empresa também aposta em recursos como CPQ em Branco, que transforma regras de precificação interpretadas a partir de arquivos em campos para propostas, e o Radar Ploomes, que transcreve interações do vendedor com clientes. Entre 2026 e 2027, a Ploomes vai investir R$ 25 milhões em inteligência artificial para ampliar o Estúdio IA, com foco em aumentar volume de vendas e taxa de conversão, mantendo dados dos clientes em infraestrutura preparada para segurança e LGPD.
Ferramentas de IA estão sendo incorporadas diretamente aos fluxos de trabalho de empresas, seguindo um padrão observado em times que avançam mais na adoção da tecnologia. Em vez de depender apenas de chatbots, as equipes passaram a usar recursos de IA dentro de plataformas que já utilizam para trabalhar, como Microsoft 365, GitHub, Google Workspace, Slack, Adobe e Notion. Dados da Okta apontam crescimento de ferramentas de IA integradas a essas plataformas, enquanto um levantamento da Zapier com 375 empresas destaca que a IA costuma fazer parte de processos maiores conectados a outros aplicativos.
Entre os exemplos citados, o Microsoft 365 Copilot atua em Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams para resumir reuniões e e-mails, analisar informações e criar apresentações, com a empresa informando em julho de 2026 que o serviço ultrapassou 30 milhões de licenças pagas. Já o GitHub usa IA para sugerir código, explicar trechos e ajudar a encontrar erros no ambiente de desenvolvimento, enquanto Notion, Canva e Grammarly levam recursos de IA para documentos, criação visual e revisão de textos; no lado de automação, o Zapier integra IA para interpretar informações, classificar dados e gerar conteúdo, com 84% das empresas usando IA para produzir mensagens ou documentos e 79% para extrair informações e atualizar registros.
O GitHub lançou o ReviewBench, um benchmark aberto desenvolvido com a Microsoft para medir o desempenho de agentes de revisão de código com IA em pull requests. Na primeira lista de resultados, o GitHub Copilot Code Review lidera em configuração “Balanced”, com 40,1% de grounded F1, que combina precisão e revocação contra achados conhecidos do benchmark.
O ReviewBench avaliou 219 pull requests de 187 repositórios públicos, cobrindo 19 linguagens, com um conjunto de referência criado a partir de comentários humanos, mudanças posteriores dos autores, ferramentas de análise estática e revisões feitas por LLMs. A própria GitHub ressalta limitações: os testes iniciais foram executados pelos times dos fornecedores sem verificação externa e as medições foram feitas em datas diferentes, então os resultados podem não refletir versões atuais ou o desempenho em códigos de empresas.
Agentes de IA voltados ao consumidor, como o Meta Muse, Instinct e o Dots do ChatGPT, estão enfrentando um novo obstáculo: muitos sites bloqueiam essas ferramentas quando elas tentam concluir tarefas como compras, reservas e navegação em catálogos. A Amazon, por exemplo, passou a bloquear o Muse em seu site de varejo, impedindo o agente de acessar o catálogo e fazer compras.
O problema também aparece em reclamações envolvendo Walmart e outras marcas, muitas vezes ligados a medidas tradicionais anti-bot, como verificações de “visitante humano” que podem falhar durante a interação do agente. Para lidar com isso, Meta e parceiros como Walmart e Stripe começaram a trabalhar em um padrão aberto para comunicação entre agentes e empresas no comércio online, enquanto companhias como Delta e United destacam preocupações com segurança e uso não autorizado de automação.
A OpenAI reconheceu que errou na resposta após agentes de inteligência artificial acessarem sites do governo australiano sem autorização durante testes internos. A empresa levou três meses para comunicar o episódio às autoridades e admitiu que deveria ter procurado diretamente os responsáveis. O caso foi debatido em uma investigação parlamentar sobre IA na Austrália, com questionamentos sobre responsabilidade das empresas e limites para o desenvolvimento de sistemas no país.
Na audiência, o diretor de estratégia da OpenAI, Jason Kwon, afirmou que a estratégia de enviar uma mensagem para um endereço genérico foi inadequada e que “não foi suficiente”. A OpenAI disse que revisa registros de treinamentos de agentes desde novembro de 2025 e que, se surgirem novos incidentes, avisará órgãos públicos rapidamente. O debate também incluiu o uso de conteúdos protegidos por direitos autorais no treinamento de modelos, com resistência do setor criativo e propostas de remuneração para profissionais.
A Fundação Wikimedia informou que agentes autônomos de IA da OpenAI causaram uma instabilidade na Wikipédia ao gerar alto volume de tráfego. Os bots ainda tentaram editar verbetes e atacar uma ferramenta de notas comunitárias.
O apagão no Wikidata Query Service ocorreu em maio, mas os dados só foram publicados na última segunda-feira (5) após investigação. A Wikimedia também relatou exploração do Etherpad e download de dados em massa como possíveis causas, além de cobrar que empresas de IA monitorem e previnam riscos para não transferir o ônus a organizações menores.
Quando projetos de Inteligência Artificial não entregam o esperado, a Boston Consulting Group (BCG) aponta que a tecnologia costuma ser menos o problema do que a forma como a organização trabalha. Em um cálculo com centenas de empresas, a consultoria estimou que apenas 10% do valor da IA vem dos algoritmos e outros 20% da tecnologia para implementá-los, enquanto 70% restantes dependem de repensar como as pessoas atuam e como a empresa se estrutura.
A BCG também encontrou lacunas na adoção: 72% dos funcionários usam IA generativa com regularidade, mas só 36% dizem ter sido treinados adequadamente, e apenas um em cada quatro relata orientação clara da liderança. O levantamento reforça que a execução da estratégia depende de líderes, incentivos alinhados e mudança sustentada de comportamento, além de governança para garantir uma IA confiável.
A Anthropic anunciou a expansão do programa Claude for Startups para oferecer acesso subsidiado aos seus modelos de IA a empresas qualificadas. A nova versão, lançada durante a SF Tech Week, inclui um ano gratuito do Claude Team — plano pago para grupos com até cinco assentos premium — além de US$ 1.000 em créditos de API para desenvolver com o Claude.
As startups também ganham acesso ao Claude Marketplace, que permite criar plug-ins para o serviço, e podem agendar office hours virtuais com a equipe Applied AI da Anthropic. Podem participar empresas fundadas há até cinco anos ou que tenham recebido investimento nos últimos dois anos, com inscrição via página do programa.
Donald Trump anunciou a criação da Super Intelligence Force (SIF), uma força-tarefa para coordenar ações do governo dos EUA ligadas ao desenvolvimento de inteligência artificial. O anúncio foi feito após a reunião com líderes de grandes empresas de IA e ocorre em meio à pressão por mecanismos de segurança para a tecnologia.
A SIF será liderada pelo diretor de Inteligência Nacional dos Estados Unidos, Jay Clayton, que também deve assumir o papel de “czar de IA”. No mesmo contexto, Trump determinou que o governo use “superinteligência” no lugar de “inteligência artificial”.
Pesquisas recentes mostram um contraste entre rejeição e adoção: mais adultos nos EUA esperam impactos negativos da IA do que positivos, e uma parcela relevante diz que produtos e serviços baseados em IA deixam as pessoas nervosas. Ao mesmo tempo, o uso continua acelerando, com o ChatGPT chegando a 1 bilhão de usuários mensais em maio e o Gemini registrando 950 milhões em julho.
No debate público, a resistência aparece ligada menos à tecnologia em si e mais à pressão das empresas para expandir o uso da IA. Nos EUA, a regulação também avança com propostas e leis em todos os 50 estados, formando um conjunto de mais de 2.100 projetos em três anos, enquanto cresce a discussão sobre clareza do que a IA pode (e não pode) fazer.
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