IA prevendo assassinatos? Reino Unido analisa tecnologia “Minority Report”

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A ideia parece roteiro de filme de ficção (literalmente), mas é real. Um sistema com inteligência artificial (IA) prevendo se uma pessoa pode cometer um assassinato está em desenvolvimento pelo governo do Reino Unido. Basicamente, o programa do Ministério da Justiça britânico usa dados policiais e governamentais para tentar prever a probabilidade de um indivíduo tirar a vida de alguém.

Isso é bem semelhante ao filme “Minority Report”, de 2002, dirigido por Steven Spielberg e estrelado por Tom Cruise. Nele, um departamento especial conseguia antecipar crimes, mas também contava com a ajuda de humanos com poderes psíquicos. No caso, o Reino Unido quer usar IA e bancos de dados para fazer algo similar (sem auxílio de humanos mutantes, claro).

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O “Projeto de Previsão de Homicídios” utiliza informações do Computador Nacional da Polícia e outros bancos de dados detalhados. O objetivo é revisar características pessoais, histórico criminal, avaliações de risco feitas por oficiais de liberdade condicional e até registros de saúde mental e dependência química para identificar padrões que possam indicar riscos de homicídio.

Segundo documentos obtidos pela instituição beneficente britânica Statewatch, o Ministério da Justiça local afirma que este trabalho é apenas para fins de pesquisa. Ainda assim, levanta preocupações éticas importantes. Especialistas temem que ferramentas como essa possam reforçar preconceitos estruturais ao traçar perfis de indivíduos como potenciais criminosos violentos.

Prevendo discriminação

Como traz a reportagem do Euronews, Sofia Lyall, pesquisadora da Statewatch, alerta que a iniciativa pode ser profundamente invasiva. A instituição produz e promove pesquisas críticas, análises políticas e jornalismo investigativo para informar debates, movimentos e campanhas sobre liberdades civis, direitos humanos e padrões democráticos.

Para Lyall, usar dados tão sensíveis sobre saúde mental, vício e deficiência é alarmante. A pesquisadora pede ao governo que abandone o desenvolvimento dessa ferramenta e invista em serviços de bem-estar social mais humanizados – e que realmente atuem de modo responsável.

Essa ideia de IA prevendo assassinatos e crimes de um modo geral já foi vista em outros lugares. Já houve notícias nesse sentido na China, na Índia e nos Estados Unidos, por exemplo.

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Novidade no YouTube: IA cria trilha sonora livre de direitos autorais

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O YouTube está com uma novidade que promete facilitar a parte sonora para os criadores de conteúdo, livrando-os dos riscos relacionados a direitos autorais. Baseada em inteligência artificial (IA), a tecnologia cria músicas instrumentais personalizadas, o que também agiliza o processo, já que o youtuber não precisará pesquisar faixa por faixa entre as liberadas para uso.

O “Assistente de Música” está sendo integrado ao Creator Music, o mercado de licenciamento musical da plataforma lançado em 2023. Com ele, qualquer criador pode descrever exatamente o tipo de som que deseja – desde o clima da música até os instrumentos utilizados – e a IA faz o resto.

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Basta digitar algo como “uma melodia calma com piano e violino para um vídeo de viagem” ou até usar sugestões prontas fornecidas pelo sistema. Em poucos instantes, a IA do YouTube gera várias opções de trilhas personalizadas, todas gratuitas e livres de complicações com direitos autorais.

Em um vídeo postado pelo “Creator Insider”, um canal informal para compartilhar informações da equipe técnica do YouTube Creator com a comunidade de criadores de conteúdo em geral, vemos como a IA funciona. A ferramenta ajuda até mesmo a sincronizar as batidas com as imagens selecionadas:

IA gerando músicas

Vale lembrar que esta não é a primeira vez que o YouTube flerta com IA nas trilhas sonoras. No ano passado, eles testaram o Dream Track, uma ferramenta experimental que permitia criar pequenas faixas inspiradas no estilo de artistas famosos. Agora, o Assistente de Música amplia essa ideia, focando em trilhas instrumentais completas adaptadas às necessidades dos criadores.

A novidade do YouTube é uma das várias ferramentas de geração de música de IA disponíveis. Empresas como a Stability AI têm um modelo de difusão que pode criar áudio de fundo para projetos, e os modelos AudioCraft e MusicGen de código aberto da Meta também podem sintetizar sons e mídia usando prompts.

Via TechCrunch e The Verge

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Pare menos, produza mais: a força da IA na indústria

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Imagine o impacto de uma linha de produção interrompida no meio de um turno. O prejuízo vai muito além do maquinário parado: compromete prazos, eleva custos operacionais e afeta toda a cadeia de entrega. E isso ainda acontece com frequência. Segundo um estudo da AlphaBOLD, 82% das empresas industriais enfrentaram paradas não planejadas nos últimos três anos, com um custo médio de US$ 260 mil por hora de downtime.

Diante de um contexto tão desafiador, a pergunta já não é se é possível evitar essas falhas, mas como fazer isso de forma eficiente. A resposta está na aplicação da inteligência artificial à manutenção preditiva. A lógica é clara: uma vez que conseguimos prever um erro antes que ele aconteça, temos a chance de agir preventivamente. 

Com o uso de sensores, coleta de dados em tempo real e modelos de machine learning — tecnologia capaz de identificar padrões e aprender com eles —, antever problemas técnicos deixou de ser uma promessa futura para se tornar uma solução concreta, viável e mensurável.

IA e dados: a nova engrenagem da manutenção industrial

Ao integrar sensores inteligentes aos equipamentos industriais e monitorar variáveis como vibração, temperatura e pressão, é possível criar modelos preditivos com apoio da inteligência artificial, capazes de identificar comportamentos atípicos que precedem interrupções — como em sistemas de envase, que frequentemente apresentam anomalias imperceptíveis a olho nu.

Isso permite programar a manutenção no momento mais adequado, reduzindo o tempo de máquina parada e os custos com reparos e perdas operacionais.

Com inteligência artificial e dados, a indústria ganha previsibilidade e reduz o improviso na hora da manutenção (Imagem: DC Studio/Shutterstock)

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Auxiliada pela análise avançada de dados, que atua como um analista silencioso, presente o tempo todo, interpretando sinais e indicando o momento ideal para agir, a previsibilidade acaba sendo outro benefício valioso. Ao eliminar a dependência do acaso, é possível planejar melhor o uso de recursos, antecipar a reposição de peças e manter toda a cadeia produtiva operando coordenadamente.

Tecnologia acessível, vantagem estratégica

É importante destacar que a manutenção preditiva baseada em inteligência artificial não está restrita às grandes corporações. Com soluções cada vez mais acessíveis e escaláveis, empresas de médio porte também têm a oportunidade de adotar esse modelo, sem precisar reformular completamente seu parque industrial. O crucial é desenvolver a capacidade de coletar os dados certos e, principalmente, saber interpretá-los.

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Manutenção preditiva com IA já é acessível e transforma dados certos em decisões ágeis (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

Mas mesmo com o avanço da tecnologia e o aumento da oferta de soluções, ainda há uma barreira a ser superada: a mentalidade reativa. Insistir em modelos baseados apenas em manutenções corretivas ou em cronogramas fixos não condiz mais com a complexidade e a velocidade exigidas pela indústria atual. A boa notícia é que a tecnologia para mudar essa realidade já está disponível; ela não vem para substituir o conhecimento humano, mas para ampliá-lo com mais precisão, contexto e agilidade.

Empresas que conseguirem unir a experiência de seus profissionais com o poder analítico da IA estarão bem preparadas para operar com previsibilidade, eficiência e controle — pilares fundamentais para crescer de maneira sustentável em um setor desafiador.

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Um robô pode decidir seu futuro profissional

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Se você já mandou um currículo por um site de vagas, talvez um robô tenha avaliado seu perfil — e você nem percebeu. Diante de milhares de candidaturas por vaga, empresas recorrem à inteligência artificial para filtrar os currículos antes que cheguem a um recrutador de verdade.

A tecnologia tem acelerado o recrutamento ao filtrar milhares de currículos em segundos. No entanto, a automação também traz riscos: sistemas podem interpretar dados de forma errada, ignorar informações relevantes ou até inventar qualificações que o candidato não possui.

Segundo uma reportagem recente da CNN, esses erros não são raros. Um estudo da Universidade de Washington citado pela matéria identificou viés nos algoritmos, que tendem a favorecer nomes associados a pessoas brancas. Por isso, especialistas reforçam: a decisão final deve ser feita por humanos.

IA já entende seu currículo — mesmo sem palavras-chave

Antigamente, rechear o currículo com palavras certas era quase obrigatório. Quem deixasse de mencionar um termo técnico, como Python ou Excel avançado, corria o risco de ser ignorado pelos filtros automáticos. O jogo era encaixar os códigos da vaga no papel, mesmo que isso não refletisse tão bem a experiência real.

Estudo mostra que sistemas de IA podem favorecer nomes associados a pessoas brancas (Imagem: Midnight Studio TH/Shutterstock)

Agora, os robôs estão ficando mais espertos. Os sistemas mais modernos de IA não dependem apenas de palavras-chave. Eles leem o currículo de ponta a ponta, interpretam contextos e tentam descobrir quais habilidades o candidato possui.

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Isso significa que dá para ser encontrado sem usar os termos exatos da vaga. A IA analisa a trajetória, os cargos anteriores, o tipo de projeto e até o jeito como você descreve suas funções. Em vez de procurar uma agulha no palheiro, o robô tenta entender o palheiro inteiro.

LinkedIn lança IA que avalia seu perfil para cada vaga​

Um exemplo prático é o da plataforma de empregos LinkedIn, que recentemente apresentou o Job Match, uma ferramenta que utiliza IA para comparar seu perfil com os requisitos de vagas anunciadas. Em segundos, você descobre se é um bom candidato para a posição e quais pontos pode melhorar.

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Algoritmos do LinkedIn avaliam tudo: das palavras que você usa ao formato do seu perfil (Imagem: Song_about_summer/Shutterstock)

A tecnologia analisa seu histórico profissional, competências e até cursos realizados, sugerindo oportunidades que talvez você não tivesse considerado. Em vez de enviar currículos em massa, o sistema incentiva candidaturas mais estratégicas e alinhadas com seu perfil.​

Para quem busca recolocação ou deseja mudar de área, o Job Match funciona como um guia personalizado, indicando caminhos mais promissores no mercado de trabalho. A ferramenta está sendo implementada globalmente em inglês, com planos de expansão para outros idiomas.

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Machine Learning e Deep Learning: o que vem por trás dos algoritmos?

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A inteligência artificial (IA) é, sem dúvida, uma das inovações mais transformadoras da nossa era. Para se ter uma ideia da sua dimensão, um relatório da Grand View Research aponta que o mercado global de IA foi avaliado em mais de US$ 292 bilhões em 2024 — e o crescimento está longe de desacelerar. A expectativa é que esse setor registre uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de quase 36% entre 2025 e 2030.

Mas afinal, como chegamos até aqui? Embora a IA esteja cada vez mais presente no nosso cotidiano, nem sempre é fácil compreender como ela evoluiu até se tornar o que é hoje ou perceber, com clareza, o impacto real que já causa na vida das pessoas e nos negócios.

É nesse ponto que o Machine Learning e o Deep Learning entram em cena. Esses dois conceitos, que são subáreas fundamentais da IA, ajudam a explicar na prática como essa revolução está acontecendo. E por que vale a pena acompanhar de perto o que vem pela frente, especialmente no que se refere à personalização de serviços e à automação de processos.

O que é Machine Learning?

De forma resumida, o Machine Learning (aprendizado de máquina) desenvolve algoritmos capazes de aprender a partir de dados. Em vez de depender exclusivamente de regras pré-programadas, esses sistemas identificam padrões, fazem previsões e tomam decisões com base nas informações que recebem. Esse aprendizado pode ocorrer de duas formas principais:

⦁ Supervisionado: usado em tarefas de classificação, como identificar spam em e-mails ou a qual categoria pertence um determinado tipo de grão. Além de regressão, que pode prever o valor de um apartamento baseado em suas características e localização, por exemplo.

⦁ Não supervisionado: ideal para agrupar dados e descobrir relações escondidas sem a necessidade de rótulos definidos.

Machine learning: algoritmos que aprendem com os dados para tomar decisões (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)

Hoje, é praticamente impossível pensar em setores que não estejam sendo impactados por essa tecnologia. No setor financeiro, por exemplo, o Machine Learning é usado para análise de crédito, identificação de fraudes e previsões de mercado.

Já em plataformas como Netflix e Amazon, a tecnologia garante recomendações personalizadas, aumentando o engajamento dos usuários e, consequentemente, as vendas.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning (aprendizado profundo) é uma vertente mais avançada do Machine Learning, baseada em redes neurais artificiais profundas, que são estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essa tecnologia é especialmente eficaz em tarefas mais complexas, como:

⦁ Processamento de linguagem natural, como análise de sentimentos ou tradutores automáticos;
⦁ Reconhecimento de imagem e voz;
⦁ Sistemas de recomendação altamente sofisticados;
⦁ Robótica e jogos.

Seu principal método de aprendizado é o reforço, no qual o sistema ajusta seus comportamentos com base em tentativas, erros e recompensas, como um cão sendo treinado ou um algoritmo otimizando uma jogada em tempo real.

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Alguns exemplos populares são os grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, entre outros, que fazem parte da categoria de modelos de Deep Learning treinados com bilhões de parâmetros e dados. Na medicina, os avanços são igualmente expressivos, com diagnósticos por imagem mais precisos e algoritmos que ajudam a identificar padrões em grandes volumes de dados clínicos.

Quando usar Machine Learning ou Deep Learning?

Embora estejam interligadas, as duas abordagens têm características e aplicações distintas. Machine Learning é ideal para bases de dados estruturados, como planilhas e tabelas, onde os padrões são mais simples e diretos.

Já Deep Learning se destaca com dados complexos e desestruturados, como imagens, vídeos, áudios e textos, sendo especialmente eficiente quando é necessário um nível mais profundo de análise e interpretação.

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Deep learning usa redes neurais profundas para aprender com grandes volumes de dados (Imagem: metamorworks/Shutterstock)

No fim das contas, trata-se de escolher a tecnologia certa para cada desafio. Ambas são formas de ensinar a IA a nos ajudar – cada uma com seus pontos fortes. Reconhecer essas diferenças é o primeiro passo para aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial, seja para inovar nos negócios ou para transformar a nossa rotina pessoal.

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Entramos em uma nova era da energia nuclear – mas com uma diferença

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Com o avanço da inteligência artificial e o aumento da demanda energética — especialmente impulsionada pelos data centers de grandes empresas de tecnologia como Microsoft e Amazon — a energia nuclear está passando por um processo de revitalização. E a IA pode ter um papel central nesse novo capítulo, como mostra o portal The Wall Street Journal.

O Laboratório Nacional Argonne, do Departamento de Energia dos EUA, desenvolveu uma ferramenta inovadora chamada PRO-AID (Operador de Raciocínio Livre de Parâmetros para Identificação e Diagnóstico Automatizados).

Usando IA generativa e modelos de linguagem, o sistema é capaz de monitorar e diagnosticar o funcionamento de usinas nucleares em tempo real, imitando o raciocínio de operadores humanos para detectar e explicar falhas ou irregularidades.

Necessidade de modernização das usinas

Segundo o engenheiro Richard Vilim, da divisão de engenharia nuclear do Argonne, essa tecnologia é especialmente relevante porque a maioria das usinas nucleares dos EUA foi construída há mais de 30 anos e opera com sistemas tecnologicamente defasados.

Com uma média de idade de 42 anos, os 94 reatores em funcionamento ainda são responsáveis por cerca de 20% da eletricidade do país, mas muitos enfrentam desafios relacionados à modernização e à escassez de mão de obra qualificada.

Ferramenta que usa IA generativa vai monitorar e diagnosticar o funcionamento de usinas nucleares em tempo real (Imagem: Reprodução/PxHere)

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Como o PRO-AID ajudará

  • O PRO-AID pode ajudar a reduzir a necessidade de pessoal nas usinas, tornando a operação mais eficiente — o que é essencial diante da aposentadoria de técnicos experientes.
  • A ferramenta ainda não foi implementada em usinas comerciais, mas pode ser licenciada por empresas de tecnologia e fornecedores do setor.
  • Apesar do potencial, a adoção em usinas antigas enfrenta barreiras, como o alto custo de atualização e o impacto de desligamentos prolongados durante a instalação.

Ainda assim, empresas da nova geração nuclear, como a TerraPower (fundada por Bill Gates) e a Oklo (apoiada por Sam Altman, da OpenAI), já utilizam IA para acelerar projetos e simulações de reatores.

Essas startups têm adotado abordagens digitais desde o início, integrando a IA desde a concepção até a modelagem e otimização dos sistemas.

Para analistas e especialistas, o uso de inteligência artificial representa um grande avanço para o setor nuclear, embora sua implementação total ainda leve tempo.

Como destacou Jacob DeWitte, CEO da Oklo: “A IA é um grande acelerador de produtividade — mas a energia nuclear ainda está apenas no começo dessa transformação.”

Ferramentas como o PRO-AID prometem mais eficiência e segurança, mas a adoção em larga escala ainda enfrenta desafios – Imagem: Christian Schwier/Shutterstock

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Siri continua a dar dor de cabeça para jurídico da Apple

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Ações judiciais apresentadas no Canadá e nos Estados Unidos acusam a Apple de enganar consumidores ao divulgar atualizações da Siri que ainda não estão disponíveis. Não são as primeiras ações a alegarem isso. E provavelmente não serão as últimas.

Segundo um dos processos, protocolado num tribunal federal da Califórnia, a empresa teria violado leis de propaganda enganosa e concorrência desleal.

Quem comprou iPhone 16 esperando Siri turbinada com IA alega se sentir enganado pela Apple

Os autores da ação alegam que não teriam comprado um iPhone 16 (ou que não teriam aceitado pagar tanto) se soubessem que os recursos prometidos em 2024 não estariam prontos até agora.

Apple anunciou atualizações na Siri durante a WWDC 2024, em junho de 2024 (Imagem: Apple/YouTube)

Uma queixa parecida foi apresentada recentemente na província canadense de Colúmbia Britânica, segundo o Vancouver Sun.

Esta não é a primeira vez que a empresa é processada pelo mesmo motivo. Em março, uma ação semelhante foi registrada na Califórnia. As ações coletivas podem ser unificadas, caso avancem na Justiça.

No geral, as ações pedem que a Apple indenize compradores do iPhone 16 que se sentiram enganados. Os valores ainda serão definidos em julgamento. Até agora, os advogados da Apple não se pronunciaram sobre os processos, segundo o MacRumors.

Propaganda da Siri turbinada com IA

A Apple promoveu as futuras novidades da Siri em eventos, em seu site, na TV — com comercial estrelado pela atriz Bella Ramsey (Game of Thrones, Last of Us), inclusive — e em outras mídias.

Imagem de anúncio da Apple sobre atualização da Siri com a atriz Bella Ramsey sorrindo e segurando um iPhone
Parte da campanha da Apple sobre atualizações na Siri foi um comercial com a atriz Bella Ramsey (Imagem: Apple)

Os recursos da Siri turbinada foram apresentados pela primeira vez na conferência WWDC 2024, em junho de 2024, como parte do pacote de novidades da Apple Intelligence (relembre aqui). Na época, a empresa prometeu que as funcionalidades seriam lançadas até junho de 2025.

No entanto, a Apple declarou, em março de 2025, que precisaria de mais tempo. Agora, a previsão é que os recursos sejam lançados apenas “no decorrer do próximo ano”. Ou seja, recursos anunciados em 2024 que eram para 2025 agora ficaram para 2026.

Tela de um iPhone com um texto explicativo sobre a integração da Siri com o Apple Intelligence
Tudo indica que Siri turbinada com IA vai ficar disponível apenas no iOS 19 (Imagem: PixieMe/Shutterstock)

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Inicialmente, os recursos eram esperados com a chegada do iOS 18.4, lançado na semana passada. Agora, tudo indica que só ficarão disponíveis no ciclo do iOS 19.

As melhorias prometidas incluem uma Siri mais inteligente, capaz de entender o contexto pessoal do usuário, identificar o que está na tela e controlar aplicativos de forma mais precisa. A ver quando esses recursos vão sair das páginas de roteiro para anúncios.

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OpenAI quer lançar mais modelos de IA — mas enfrenta desafios

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A OpenAI está se preparando para uma nova fase de expansão, com o lançamento de uma série de modelos e recursos inovadores. Informações obtidas pelo The Verge revelam que uma das novidades é o GPT-4.1, uma versão aprimorada do revolucionário GPT-4o.

O GPT-4o, lançado no ano passado, surpreendeu ao demonstrar a capacidade de processamento em tempo real de áudio, visão e texto. Agora, o GPT-4.1 surge como um aperfeiçoamento dessa tecnologia.

OpenAI planeja grande atualização em breve

  • Além do GPT-4.1, a OpenAI planeja introduzir o modelo de raciocínio “o3” em sua versão completa e o “o4 mini”, com a possibilidade de este último ser lançado ainda nesta semana.
  • Indícios dessa movimentação foram detectados pelo engenheiro de IA Tibor Blaho, que encontrou referências a esses modelos em uma recente atualização da plataforma ChatGPT.
  • A expectativa em torno desses lançamentos foi intensificada por uma publicação enigmática do CEO da OpenAI, Sam Altman, no X, onde ele promete um anúncio “interessante”.
  • No entanto, a empresa mantém o mistério, sem confirmar se a publicação está relacionada aos novos modelos.
A corrida pela supremacia na IA se intensifica, e a OpenAI busca consolidar sua liderança com modelos cada vez mais sofisticados e versáteis. (Imagem: jackpress / Shutterstock.com)

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Apesar do entusiasmo, a OpenAI enfrenta desafios logísticos, com relatos de atrasos em lançamentos anteriores devido a problemas de capacidade. Altman alertou para a possibilidade de novos atrasos e instabilidade nos serviços, citando a sobrecarga da infraestrutura devido à popularidade crescente da IA, especialmente os recursos de geração de imagens.

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IA vai transformar como você compra na Amazon, diz CEO

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A inteligência artificial (IA) generativa vai reinventar praticamente toda experiência do cliente. Pelo menos, é o que disse o CEO da Amazon, Andy Jassy, na sua carta anual para acionistas. Segundo ele, a tecnologia também vai criar experiências.

“Se suas experiências com o cliente não estiverem planejando usar esses modelos inteligentes […] você não será competitivo”, escreveu o CEO.

Para CEO, IA é crucial para futuro da Amazon – a ‘maior startup do mundo’

Pelo segundo ano seguido, Jassy destacou a importância da IA generativa para o futuro da Amazon em sua carta anual. Ele também reafirmou o plano de manter a empresa funcionando como “a maior startup do mundo”, buscando soluções reais para os clientes e assumindo riscos com menos burocracia.

CEO quer que Amazon continue funcionando como ‘a maior startup do mundo’ (Imagem: JarTee/Shutterstock)

Atualmente, mais de mil aplicações de IA generativa estão sendo desenvolvidas na Amazon. Elas vão transformar áreas como compras, assistentes pessoais, streaming de vídeo e música, saúde, publicidade, leitura, dispositivos domésticos e até programação.

Inicialmente, a IA tem sido usada para aumentar produtividade e reduzir custos. Isso deve ajudar empresas a economizar dinheiro. Para Jassy, algumas das maiores mudanças trazidas pela IA ainda estão por vir. E não vão demorar uma década para aparecer.

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Algumas das maiores mudanças trazidas pela IA ainda estão por vir, segundo CEO da Amazon (Imagem: El editorial/Shutterstock)

“Está avançando mais rápido do que quase qualquer coisa que a tecnologia já viu”, afirmou o CEO. Ele também disse que a IA vai ficar mais barata com o tempo, graças a avanços em chips como os Trainium, desenvolvidos pela Amazon.

Além disso, o CEO defendeu que, para lidar com inovações disruptivas como a IA, os funcionários devem trabalhar juntos, presencialmente, sempre que possível. Por isso, desde janeiro, os 350 mil funcionários corporativos da Amazon voltaram ao escritório cinco dias por semana.

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Amazon vai fazer de tudo para manter preços baixos, mas aumentos devem ser repassados

Outro ponto importante: a política de tarifas dos Estados Unidos. O CEO comentou, em entrevista à CNBC, que a Amazon fará tudo para manter os preços baixos. Mas espera que aumentos de custo sejam repassados pelos vendedores aos consumidores.

Donald Trump falando
Itens podem ficar mais caros na Amazon por conta de tarifaço anunciado por Trump (Imagem: Chip Somodevilla/Shutterstock)

Ele explicou que a empresa comprou estoques com antecedência durante o governo Trump e renegociou contratos com fornecedores para lidar com tarifas. Trump anunciou uma pausa de 90 dias em algumas tarifas na quarta-feira (09). Mas também um aumento para 145% nas tarifas para a China.

A Amazon cancelou alguns pedidos de fornecedores na China após tarifaço, segundo o Wall Street Journal. Jassy confirmou que a empresa está em contato com a Casa Branca para discutir sobre o tema.

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Nasce o primeiro bebê de fertilizado com robô de IA

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Cientistas anunciaram nesta quarta-feira(9) o nascimento do primeiro bebê concebido com fertilização realizada por um robô de inteligência artificial. O processo de injeção intracitoplasmática de espermatozoides (ICSI) – que hoje é um método de reprodução assistida bastante comum – foi realizado de forma totalmente automatizada e digitalmente controlada em um feito inédito na medicina.

Entenda:

  • Nasceu o primeiro bebê concebido com fertilização automatizada por um robô de IA;
  • A técnica de reprodução assistida por injeção intracitoplasmática de espermatozoides (ICSI) é bastante comum, mas, até então, nunca havia sido realizada de forma automatizada e digitalmente controlada;
  • A paciente foi uma mulher de 40 anos que já havia tentado fertilização in vitro (sem sucesso), e a gravidez transcorreu sem complicações;
  • Cinco óvulos foram fertilizados com a técnica do robô de IA – cada um em menos de dez minutos;
  • A expectativa é tornar o procedimento ainda mais rápido.
Técnica usa robótica e IA para automatizar processo de fertilização assistida. (Imagem: Dimytry Nevodka/Shutterstock)

Detalhada no periódico Reproductive Biomedicine Online, a técnica foi realizada por uma equipe de especialistas de Nova York e do México. No artigo, os pesquisadores explicam que a fertilização artificial com robô de IA foi conduzida em uma mulher de 40 anos que já havia passado por uma fertilização in vitro antes, mas o procedimento foi malsucedido.

Leia mais:

Técnica com robô de IA torna a fertilização mais eficiente

A nova técnica de ICSI mistura robótica e algoritmos avançados de IA para automatizar todas as etapas do procedimento padrão. O método utiliza lasers, por exemplo, para imobilizar e guiar os espermatozoides até o óvulo.

Com isso, é possível “aumentar a precisão, melhorar a eficiência e garantir resultados consistentes” no processo, como explica Jacques Cohen, embriologista e líder da equipe, em comunicado.

Fertilização automatizada levou menos de 10 minutos

Ao todo, o estudo envolveu a fertilização de oito óvulos: cinco com o sistema automatizado, e três com a ICSI manual. Quatro dos cinco óvulos fertilizados com o robô de IA se desenvolveram normalmente. Um blastocisto – embrião com 5 a 7 dias após fecundação – foi congelado e, depois, transferido outra vez para o útero da paciente.

Fertilização de óvulos com robô de IA levou menos de 10 minutos. (Imagem: Conceivable Life Sciences)

Cada óvulo levou pouco menos de dez minutos para ser fertilizado com a ICSI automatizada, e a equipe controlou todo o processo remotamente de Nova York e Guadalajara. A gravidez não teve complicações e o bebê nasceu completamente saudável, e a equipe espera que, com alguns refinamentos, a técnica seja realizada em menos tempo no futuro.

“Com a IA, o sistema seleciona o esperma de forma autônoma e imobiliza precisamente sua parte média com um laser pronto para injeção, executando esse processo rápido e preciso com um nível de precisão além da capacidade humana”, explica Gerardo Mendizabal-Ruiz, que também liderou a pesquisa.

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