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.
A DoorDash desenvolveu o SafeChat para lidar com abusos verbais no chat do marketplace, onde consumidores, entregadores (Dashers) e comerciantes se comunicam durante pedidos. A empresa afirma que precisa agir com baixa latência: são mais de 4 milhões de mensagens por dia e existe apenas uma fração de segundo para decidir se cada mensagem é segura, sem prejudicar a experiência.
O sistema combina uma etapa inicial com um classificador de ML treinado com dados internos, capaz de responder em menos de 100 ms em 90% dos casos e com custo apenas de infraestrutura. Para o pequeno volume de mensagens que não passam nessa triagem (menos de 10%), o SafeChat chama um LLM para pontuar e classificar eixos como nível de ameaça, grau de palavrões e conteúdo sexual, usando perguntas mais difíceis apenas quando necessário.
O LinkedIn anunciou que reduziu em 40% as visualizações de publicações de baixa qualidade após implementar um botão de denúncia para esse tipo de conteúdo. A plataforma também informou que recebeu mais de 1 milhão de reclamações de posts gerados por inteligência artificial e que agora notifica os autores quando a denúncia aponta possível texto genérico de IA.
O diretor de produtos Hari Srinivasan afirmou que os membros já veem menos “textos robotizados” no feed. Para evitar abusos, o LinkedIn ajustou o algoritmo e criou mecanismos que impedem que ondas de feedback negativo sejam usadas para silenciar injustamente outros usuários, além de introduzir um sistema de transparência restrito ao painel de análise de publicações.
O LinkedIn anunciou em 30 de julho o botão “Seems like AI slop” e informou que a ferramenta já foi bastante usada. Em um post na quinta-feira, o chief product officer Hari Srinivasan disse que “mais de 1 milhão de pessoas” clicaram no botão, disponível no menu de três pontos de uma publicação.
A empresa também afirmou que, após mudanças recentes, os usuários passaram a ver “40% menos views” em conteúdos que a plataforma classifica como AI slop. Além disso, o LinkedIn vai exibir uma mensagem para quem publica indicando que “alguns membros” disseram que o post parece gerado por IA, enquanto intensifica a moderação de comentários criados em escala com pouca ou nenhuma participação humana.
A Ars Technica relata que moderadores do subreddit r/AskHistorians, no Reddit, passaram a receber alertas em massa em um canal de Slack usado para triagem de mensagens. Em abril, dezenas de comentários e posts antigos (de até 10 anos) foram removidos automaticamente, e a equipe afirma que não conseguiu reverter o apagamento. A moderação suspeita que as ferramentas de moderação com IA do Reddit, recentemente atualizadas, tenham marcado links para o site Rare Historical Photos como spam, levando à exclusão de publicações que usavam imagens do serviço.
O caso importa porque mostra um risco prático: quando a moderação depende demais de IA, falsos positivos podem eliminar informações valiosas e difíceis de recuperar, afetando a “memória” de comunidades e a confiança dos usuários. Para devs e times de produto, o recado é reforçar validações, revisão humana e métricas que considerem erros de remoção, não apenas eficiência automatizada.
