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Seis lições que a IA generativa tem nos deixado

Vivemos uma era em que a inteligência artificial generativa não é apenas um avanço tecnológico — é um revelador brutal. Mais do que ferramenta, ela é espelho. Um espelho de alta precisão que reflete com crueza não só o que somos, mas aquilo que, por conveniência ou covardia, escolhemos fingir ser.

Projetamos nela nossa obsessão por produtividade, nossa fixação por escala, nosso desdém pelo tempo e, principalmente, nossa crescente impaciência com tudo aquilo que é humano demais: o erro, a hesitação, a travessia lenta.

Desde o surgimento do ChatGPT, da Midjourney e de suas inúmeras derivações, temos nos encantado com a capacidade das máquinas de simular o humano. Mas talvez o que nos incomode de verdade não seja o espanto com o que elas fazem — e sim o que isso revela sobre nós. A IA não nos ultrapassa: ela nos desmascara.

A generatividade da máquina escancara a estagnação do humano.

Nunca foi tão fácil produzir — e, paradoxalmente, tão difícil emocionar. A IA generativa trouxe à tona uma constatação incômoda, muitas vezes velada sob o volume de entregas: grande parte do que já se criava antes era, na verdade, superficial, redundante, automatizado sem automação.

A diferença agora é que a mediocridade ganhou concorrência — e ela é rápida, gratuita, escalável e, ironicamente, mais eficiente do que muitos humanos que a alimentam.

A IA generativa torna a produção rápida, mas a mediocridade agora é mais eficiente e escalável (Imagem: Boy Anthony/Shutterstock)

De acordo com a Gartner, até 2026, 90% de todo o conteúdo digital será gerado por máquinas. Isso significa que, no novo paradigma, não competiremos mais por agilidade ou quantidade — mas por sentido, por significância.

O talento, antes diferencial, torna-se pré-requisito básico. O que nos distingue, no fim, não é mais a capacidade de entregar, mas a de interpretar, emocionar, transcender. Sentir, em profundidade, tornou-se um ato de resistência.

A IA tornou o conteúdo abundante. Mas não necessariamente relevante. Nunca se escreveu tanto — e nunca se disse tão pouco. Em meio a esse dilúvio de informações, a confiança tornou-se um recurso escasso, quase clandestino. Ela já não se conquista pelo conteúdo em si, mas pela reputação de quem o oferece e, sobretudo, pelas razões pelas quais o faz.

A inflação de conteúdo expôs a escassez de autenticidade.

O novo protagonismo não será dos que produzem mais, mas dos que dizem com propósito. Curadores, líderes de pensamento, vozes éticas e conscientes emergem como faróis em meio ao nevoeiro do conteúdo genérico.

A curadoria crítica — que separa o essencial do ruidoso, o verdadeiro do verossímil — assume papel de urgência civilizatória.

A IA não é neutra — e tampouco é ingênua.

Um dos maiores equívocos contemporâneos é tratar a inteligência artificial como algo imparcial, puro, inodoro. Isso é, no mínimo, perigoso. A IA aprende com o que já foi dito — e perpetua, com verniz de eficiência, os mesmos preconceitos que tentamos, há séculos, desconstruir. Racismo algorítmico, desigualdade de gênero, eurocentrismo epistêmico: tudo isso ganha fluidez, escala e polidez na voz da máquina.

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Tratar a IA como imparcial é perigoso, pois ela perpetua preconceitos históricos com a fluidez e eficiência da máquina (Imagem: Ole.CNX/Shutterstock)

Não faltam exemplos. O DALL·E, ao gerar imagens de liderança exclusivamente masculina e branca. Os sistemas de moderação enviesados. As bases de dados treinadas sobre conteúdos que refletem o mundo como ele é — e não como deveria ser. A tecnologia, sem a crítica humana, apenas reafirma a ordem vigente. E isso é tudo, menos inovação.

Escalamos a tecnologia — mas negligenciamos a governança.

Enquanto as aplicações de IA evoluem em ritmo exponencial, as regulamentações rastejam em compasso analógico. Essa assimetria é grave. Temos tratado a inovação como valor absoluto, sem ponderar sua ambiguidade essencial: toda tecnologia pode libertar ou aprisionar, democratizar ou explorar, dependendo de quem a controla — e com quais interesses.

Regulamentações acompanham devagar o avanço da IA, ignorando os riscos de controle e interesses envolvidos (Imagem: ImageFlow/Shutterstock)

O AI Act, aprovado pela União Europeia em 2024, é um alento. Mas ainda rascunha as complexidades envolvidas em temas como autoria intelectual, manipulação de massas, privacidade de dados e desinformação.

E no Brasil? A pauta ainda é periférica, quando deveria ser central. Enquanto isso, empresas seguem monetizando, sem freios, um campo que deveria ser tratado com responsabilidade e ética coletiva.

A ameaça real não é a IA — é a ausência de um projeto humano

A frase “a IA não vai roubar seu emprego, mas alguém que usa IA vai” tem servido como mantra nos corredores corporativos. Mas é raso demais para o abismo que se abre. A pergunta mais urgente não é quem será substituído — mas por que seguimos formando pessoas para serem substituíveis.

IA versus humanos
A frase “a IA não vai roubar seu emprego, mas alguém que usa IA vai” tem servido como mantra nos corredores corporativos. (Imagem: Leonardo Santtos/Shutterstock)

A IA escancara a obsolescência de funções humanas que sempre foram mais operacionais do que intelectivas, mais repetitivas do que reflexivas. É preciso redesenhar, com urgência, não apenas o que chamamos de trabalho — mas o que chamamos de valor, de criação, de inteligência. A IA é só o gatilho.
O que está em jogo é nossa própria relevância enquanto espécie criadora

A maior lição da IA generativa não é sobre a máquina — é sobre a humanidade que deixamos adormecer

Ela nos obriga a encarar nossa preguiça intelectual, nossa terceirização da autoria, nosso fascínio por atalhos. Nos lembra que ter acesso ao conhecimento não é o mesmo que compreendê-lo. Que escrever bem não é o mesmo que pensar bem. Que produzir rápido não é o mesmo que viver com profundidade.

IA e criatividade.
Cada vez somos mais confrontados pela IA com nossa preguiça intelectual e a ilusão de que rapidez e acesso ao conhecimento substituem reflexão e profundidade (Imagem: Bishop Iuliia/Shutterstock)

A inteligência artificial é uma ferramenta de poder imenso — mas perigosa quando utilizada por uma sociedade que ainda não aprendeu a lidar com sua própria ignorância, sua superficialidade e sua pressa.

No fim das contas, o maior legado da IA generativa pode ser paradoxal: nos forçar a lembrar o que significa ser humano. Não no sentido biológico, mas existencial. Preservar, diante da máquina que tudo simula, aquilo que nunca deveria ser simulado: o espanto, a dúvida, a experiência, a consciência. E, talvez, a beleza de não saber.

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Brasil na tecnologia: perdemos para os EUA, mas ganhamos do resto do mundo; entenda

Estadunidenses ganham quase o dobro de brasileiros que atuam na mesma função em empresas estrangeiras de tecnologia, revela o estudo Brazilian Global Salary.

Produzido pela TechFX, plataforma de câmbio para profissionais que prestam serviços ao exterior, o estudo ouviu 1,61 mil brasileiros entre novembro e dezembro de 2024, dos quais 1,43 mil atuam para empresas internacionais, destacando tendências salariais globais e o papel dos trabalhadores do país nesse cenário.

Segundo o levantamento, profissionais estadunidenses que atuam no ramo de tecnologia ganham, em média, 1,9 vez mais em comparação com brasileiros que desempenham a mesma função remotamente. Para chegar a esse dado, a empresa comparou dados coletados em sua pesquisa com informações sobre o salário médio dos estadunidenses da área, com base no estudo Stack Overflow 2024.

Gráfico mostra a diferença entre salários de profissionais de TI no Brasil e no mundo (Imagem: Reprodução)

Entretanto, quando comparados a vagas ocupadas por pessoas de outras partes do mundo, os brasileiros levam vantagem. De acordo com o estudo, os desenvolvedores do Brasil ganham, em média, 10% a mais do que outras nacionalidades que exercem as mesmas funções no exterior

Na visão de Alan Sikora, CTO e fundador da TechFX, estas variações reforçam crescente valorização dos talentos nacionais dentro do mercado tecnológico cada vez mais globalizado. “Mesmo com desafios, os brasileiros estão conquistando posição relevante no mercado internacional, o que abre caminhos para quem busca oportunidades fora do país, seja por conta de salários alinhados a moedas fortes ou a busca por flexibilidade e autonomia”, explica.

Tecnologia aquecida

  • Procurando avaliar o setor de tecnologia de forma mais minuciosa, o estudo também trouxe as diferenças salariais correlacionadas à especialização nas linguagens de programação mais bem pagas no mercado global;
  • Segundo o levantamento, dos 1,25 mil profissionais do segmento que responderam à pesquisa, apenas 9,2% são desenvolvedores da linguagem Ruby e tendem a receber mais;
  • Outras opções que aparecem em destaque, com vencimentos mensais altos, são as linguagens Elixir e Go;
  • Mesmo com a valorização crescente em tecnologias emergentes, elas também representam baixo índice de pessoas que contam com essa expertise, sendo 1,68% e 6,24%, respectivamente. 

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Quanto mais rara a linguagem, maior o salário — mas poucos dominam as mais bem pagas, revela estudo da TechFX (Imagem: amgun/Shutterstock)

Além disso, a pesquisa também avaliou a relação entre o salário médio dos profissionais atrelada à sua especialização e os anos de experiência na área. Dentro deste escopo, o conhecimento em Engenharia de Confiabilidade de Sites (SRE, na sigla em inglês) lidera os salários médios das carreiras tecnológicas, com profissionais recebendo US$ 9,94 mil (R$ 57,16 mil) mensais e acumulando experiência média de 14,26 anos

Já a especialização em aprendizado de máquina combina bons salários (US$ 6,25 mil/R$ 35,93 mil) com experiência média mais baixa (6,15 anos), o que pode indicar um caminho promissor para profissionais iniciantes. Outro destaque do estudo foi a variabilidade salarial observada na área de cibersegurança, com desvio padrão de US$ 5,21 mil (R$ 29,99 mil), indicando diferenças significativas entre os profissionais. 

“A tecnologia oferece oportunidades únicas de crescimento e mobilidade para talentos do Brasil, mas ainda existem desafios a serem superados, como o acesso à educação em linguagens de maior demanda e especializações estratégicas“, completa Sikora.

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Nova metodologia com IA revoluciona mapeamento do uso da terra

A inteligência artificial está transformando o modo como enxergamos o planeta. Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma nova metodologia de inteligência geoespacial que usa algoritmos avançados para mapear o uso da terra com precisão inédita. O sistema processa imagens de satélite em tempo recorde, permitindo um monitoramento quase em tempo real das mudanças ambientais.

A técnica, desenvolvida na Unesp de Tupã, foi testada em Mato Grosso e aprimorou a delimitação de áreas de vegetação natural e produção agrícola, classificando-as por tipo de cultura. Os resultados indicaram 95% de precisão no mapeamento.

Os pesquisadores apostam que a tecnologia pode revolucionar a gestão ambiental e urbana. Com decisões mais rápidas e baseadas em dados concretos, governos e empresas terão uma ferramenta poderosa para planejar o futuro da terra – e evitar impactos irreversíveis.

Agro sob lupa: como IA e satélites estão mudando o jogo

A precisão nos mapeamentos ambientais nunca foi tão alta. Isso porque, ao substituir a análise tradicional de pixels isolados por uma abordagem que identifica geo-objetos inteiros, os cientistas conseguiram reduzir erros comuns em imagens de satélite.

Nova metodologia de inteligência geoespacial melhora a precisão no monitoramento do uso da terra, facilitando a detecção de mudanças ambientais e a gestão territorial (Imagem: BEST-BACKGROUNDS/Shutterstock)

Além disso, a metodologia também otimiza o processamento de grandes volumes de dados geoespaciais, permitindo análises mais rápidas e detalhadas. Com isso, amplia significativamente a capacidade de monitoramento contínuo, aspecto essencial para o planejamento agrícola e a fiscalização ambiental.

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Segundo o professor Michel Eustáquio Dantas Chaves, da Unesp, em entrevista à Agência FAPESP, a inovação soluciona um dos principais desafios do mapeamento remoto: as indefinições nas bordas das imagens. Para isso, o modelo segmenta as imagens como peças de um quebra-cabeça, aprimorando a precisão sem a necessidade de resoluções espaciais mais altas.

Aplicação na prática: mapeamento em grande escala

O Mato Grosso, escolhido para testar a nova pesquisa, abrange parte da Amazônia, do Cerrado e do Pantanal. Essa diversidade de biomas resulta em uma ampla variedade de usos do solo, desafiando os métodos tradicionais de mapeamento.

Geoprocessamento de imagem de pesqusia sobre IA e solo.
A nova metodologia foi testada em Mato Grosso com dados da safra estratégica de 2016/2017 (Imagem: Michel Eustáquio Dantas Chaves/Divulgação)

Com 95% de precisão, o modelo conseguiu diferenciar culturas agrícolas, áreas urbanas e corpos d’água, além de identificar perturbações na vegetação. Além disso, a técnica mostrou potencial para estimar áreas cultivadas dentro de uma mesma safra, facilitando previsões de produtividade e ações de planejamento territorial.

Mais do que mapear terras e lavouras, a nova metodologia melhora a identificação de desmatamentos e degradações ambientais, permitindo respostas mais rápidas e precisas. Ao integrar inteligência geoespacial e aprendizado de máquina, a técnica reduz incertezas e contribui para uma gestão territorial mais eficiente, baseada em dados mais confiáveis.

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