O novo normal

Setor de energia sofre com escassez de profissionais qualificados

Para enfrentar este cenário, companhias investem em programas de desenvolvimento, ações de diversidade e parcerias com instituições de ensino

Por Jacilio Saraiva — Valor – 28/08/2025

O setor de energia é um dos que mais enfrenta dificuldades para encontrar profissionais qualificados – 85% das empresas da área, no Brasil, relatam esse problema, um índice maior do que o da indústria de tecnologia da informação (84%), conhecida pela alta demanda de mão de obra. Os dados são de uma pesquisa realizada pela consultoria global de soluções em recursos humanos ManpowerGroup com 1.050 empregadores de oito segmentos.

De acordo com seis grandes empresas ouvidas pelo Valor, a falta de currículos é combatida com programas de desenvolvimento de carreira, ações de diversidade e cursos de qualificação realizados em parceria com instituições de ensino. “Uma das maiores preocupações das companhias é a rápida evolução tecnológica no segmento e a necessidade de atualizar as habilidades dos times”, diz Wilma Dal Col, diretora de RH do ManpowerGroup.

Na Engie, com mais de três mil funcionários no Brasil, havia no fim de julho, 20 vagas abertas em estados como Pará e Rio de Janeiro – 10% para cargos de liderança. “Sentimos a pressão por profissionais qualificados, especialmente em áreas técnicas e operacionais”, diz Sophie Quarré de Verneuil, diretora de pessoas e cultura da Engie Brasil e vice-presidente de recursos humanos para a América Latina. “A escassez é mais evidente quando buscamos perfis com formação em eletrotécnica, manutenção e operação, além de engenheiros especializados em energia renovável.”

Verneuil afirma que 42% das posições abertas são concentradas no nicho da engenharia, com foco em projetos e automação; antes de operação, produção de ativos renováveis e infraestrutura (21%), e funções em campo, como manutenção e segurança (21%). Também há oportunidades nos departamentos de tecnologia (11%), finanças e suprimentos (5%).

Segundo a executiva, a estratégia para enfrentar a carência de pessoal combina ações de capacitação e diversidade. Em 2024, foram investidos mais de R$ 8 milhões em treinamentos, com mais de 73 mil horas de aprendizagem, um aumento de 15% em relação ao ano anterior.

Uma das maiores preocupações das companhias é a necessidade de atualizar as habilidades dos times”

— Wilma Dal Col

“Criamos um programa de trainee para mulheres, a fim de aumentar a presença feminina nas áreas técnicas”, acrescenta. Em 2023, todas as 13 engenheiras da primeira edição da iniciativa foram contratadas. No ano passado, foram abertas 24 vagas na América Latina, sendo 12 no Brasil – 21 profissionais passaram na seleção.

Na CPFL Energia, com 16,9 mil funcionários, o objetivo é mitigar desafios regionais de insuficiência de mão de obra, especialmente em locais com menor oferta de cursos técnicos. “Investimos na formação de novos talentos e na requalificação de colaboradores”, garante Renato Povia, diretor de recursos humanos do grupo CPFL.

A empresa mantém uma escola de excelência operacional que já capacitou mais de 18 mil pessoas. “Somente a formação gratuita de eletricistas atende cerca de 700 alunos ao ano, com uma taxa de 75% de aproveitamento nas empresas do grupo”, detalha. Em 2024, a unidade passou a treinar pessoal para atividades em subestações e na geração de energia eólica. Em João Câmara (RN), foi montado um curso de auxiliar técnico de manutenção exclusivo para comunidades indígenas. “Foram 19 formandos para atuar em parques eólicos”, diz Povia.

Durante o mês de julho, a companhia ofereceu, em média, 300 vagas em São Paulo, no Rio Grande do Sul e na região Nordeste. Do total, 5% são para cadeiras de gestão. No ano passado, 94% das vagas de liderança foram preenchidas por profissionais que já atuavam no grupo, segundo Povia. A Universidade CPFL, plataforma de educação corporativa da marca, somou 518,1 mil horas de capacitação em 2024, com 18,2 mil alunos. “O resultado reforça a eficácia dos investimentos no desenvolvimento de pessoas, com foco na formação de futuros líderes.”

Na avaliação de Débora Rangel Celeti, associate partner da Fesa Group, de soluções de recursos humanos, as empresas precisam se preocupar também com o “turnover” das equipes. Um estudo da Fesa realizado em abril com 17 companhias do setor elétrico brasileiro aponta que o índice de rotatividade dos funcionários subiu de 13,6%, em 2022, para 16,6%, em 2024.

“É essencial que as operações deixem de depender exclusivamente da atração de profissionais [no mercado] e passem a investir na formação dos próprios talentos”, recomenda. “Organizações que estruturam programas de desenvolvimento profissional apresentam, em média, até 30% menos de turnover.”

A ideia é seguida pela Auren Energia, segundo Rômulo Vieira, diretor executivo de pessoas, sustentabilidade, tecnologia e comunicação. “Temos uma parceria com o Insper, responsável pela criação de programas de extensão, como o ‘Futuro da energia’, oferecido gratuitamente para os gestores”, destaca. “Desde 2024, cerca de 60 executivos foram capacitados.”

Na Enel, uma das metas é reforçar as equipes de trabalho externo. “Até 2026, serão feitas cinco mil contratações de profissionais treinados pela empresa, em parceria com o Senai [Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial]”, revela Alain Rosolino, diretor de pessoas e organização da Enel Brasil. Este ano, até março, foram contratados 2,1 mil candidatos em São Paulo, Rio de Janeiro e Ceará, estados em que o conglomerado atua com distribuição de energia.

No Grupo Equatorial, com 12 mil funcionários, há cerca de 200 vagas disponíveis, sendo menos de 1% para cadeiras de comando – algumas das oportunidades para áreas técnicas, como no caso dos engenheiros, estão abertas há mais de 100 dias, dado que ilustra a escassez de capital humano no setor.

O plano é contratar 1,4 mil profissionais até o final do ano, para operação, expansão das ligações elétricas e suporte.

“Priorizamos a formação de sucessores nas posições de liderança, a fim de garantir a perenidade da cultura corporativa”, explica a diretora de gente e gestão do Grupo Equatorial, Fernanda Sacchi. “Muitos dos nossos superintendentes, diretores e gerentes entraram na empresa como estagiários ou trainees.”

De acordo com a executiva do Grupo Equatorial, a taxa de retenção de talentos nos programas de trainees chega a 95%.

Para Fábio Folchetti, diretor de pessoas e organização da Neoenergia, presente em 18 estados e no Distrito Federal, ações de diversidade podem acelerar a agenda de desenvolvimento de carreiras nas empresas. Em 2024, o grupo lançou um programa que estimula a evolução profissional, exclusivo para pessoas negras. No ano passado, formou 18 funcionários, sendo que quatro já assumiram novos cargos. “A iniciativa foi ampliada este ano e conta com 60 participantes”, afirma.

Na avaliação de Ricardo Simabuku, conselheiro da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE), associação criada em 1999 que reúne companhias do setor, os empregadores precisam reconhecer que a formação de talentos é tão importante quanto a operação técnica dos empreendimentos. “As empresas devem tratar a qualificação de pessoas como uma dimensão estratégica”, destaca.

Em 26 anos, a CCEE capacitou mais de 30 mil profissionais. Em junho, lançou a CCEE Academy, com mais de 50 cursos, incluindo programas de pós-graduação desenhados em parceria com instituições como Insper, Fundação Dom Cabral e a Universidade de São Paulo (USP). “O MBA em gestão de risco e comercialização de energia, feito com a USP, é inédito no setor e avança para a segunda turma”, comemora.

https://valor.globo.com/carreira/noticia/2025/08/28/setor-de-energia-sofre-com-escassez-de-profissionais-qualificados.ghtml

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Brasil lidera adoção de bioinsumos, mas enfrenta desafios regulatórios

Crescimento dos últimos três anos foi de 22% no país, índice quatro vezes superior à média global, diz VP da Mosaic

Por Gabriella Weiss — Globo Rural – 02/09/2025

Processo de registro ainda representa um desafio importante no país — Foto: CrofpLife/Divulgação

A vice-presidente da Mosaic, Jenny Wang, destacou o protagonismo do Brasil no uso de bioinsumos e defendeu avanços regulatórios para acompanhar a evolução tecnológica no setor em painel no Congresso da Associação Nacional para Difusão de Adubos (Anda) nesta terça-feira (2/9), em São Paulo.

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Segundo dados apresentados por Wang, o uso de bioinsumos no Brasil cresceu 13% na safra 2024/25. A média de crescimento dos últimos três anos foi de 22%, índice quatro vezes superior à média global. Com esse desempenho, o Brasil se consolida como líder mundial na adoção de insumos biológicos e tecnologias correlatas, especialmente inoculantes, biofertilizantes e bioestimulantes.

Ela apontou que, em determinadas condições, até 70% do fertilizante aplicado pode não ser absorvido pelas plantas, o que reforça a importância das soluções biológicas para melhorar a eficiência de uso e promover a regeneração do solo.

Em relação ao papel da Mosaic, a executiva afirmou que a empresa começou a operar no Brasil com sua divisão de biociência em março de 2024 e já investiu cerca de R$ 4 milhões em parcerias com universidades. A expectativa é lançar novas tecnologias no próximo ano, abrangendo segmentos diversos.

Registro de produtos

Sobre o cenário regulatório, Wang enfatizou que o Brasil tem uma oportunidade e responsabilidade estratégica para facilitar o registro de produtos biológicos. Segundo ela, embora o país seja receptivo a essas tecnologias, o processo de registro ainda representa um desafio.

“Espero que o progresso do processo regulatório ocorra em ritmo mais acelerado, pois as tecnologias estão avançando muito rapidamente”, afirmou.

A executiva acrescentou que, para muitos agricultores, a eficácia das novas soluções só é comprovada após testes práticos em campo. Por isso, ela defende um ambiente regulatório que funcione como facilitador da inovação, permitindo que os produtores tenham acesso mais ágil às novas tecnologias.

Brasil lidera adoção de bioinsumos, mas enfrenta desafios regulatórios

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No futuro próximo, IA não dará vantagem a ninguém

A inteligência artificial vai transformar economias e setores inteiros, mas ela deixará de diferenciar empresas quando todos a dominarem. A diferenciação duradoura continuará tendo, como base, o elemento de sempre: a criatividade humana

David Wingate, Barclay L. Burns e Jay B. Barney – MIT Sloan Review – 31 de agosto de 2025

Não há dúvida de que a inteligência artificial transformará o cenário competitivo dos negócios. Ela vai simplificar processos, aumentar a produtividade do trabalhador, redefinir conjuntos de habilidades valorizadas e liberar o potencial dos dados.

Mas a IA também se tornará mais onipresente. Algoritmos e dados de treinamento estão virando commodities. A competição de hardware é acirrada, o talento é abundante e os modelos de código aberto atropelam as ofertas corporativas – e são confiáveis.

A IA se tornará cada vez mais barata de implantar, e a concorrência exigirá que as empresas a adotem. Embora seja impossível prever exatamente como ela vai transformar nossa economia, uma coisa é clara: todas as organizações vão querer isso, e não há nenhuma razão para que não consigam.

É tentador para uma empresa acreditar que, de alguma forma, ela se beneficiará da IA enquanto outras não. Mas a história ensina uma lição diferente: qualquer avanço tecnológico sério acaba se tornando igualmente acessível a todos. Computadores pessoais, internet, sequenciamento genético e semicondutores, por exemplo, não são mais vantagens competitivas para ninguém.

A IA é semelhante, e seu caminho rumo à onipresença deve nos levar a repensar nossas suposições sobre como ela mudará – ou não – a dinâmica competitiva. É fácil pintar um quadro de um futuro brilhante e orientado por IA, com riquezas incalculáveis prontas para serem aproveitadas. É igualmente fácil acreditar que as empresas que investem pesado nessa tecnologia ou que são as primeiras a acreditar nela colherão a maior parte dos lucros potenciais.

Tais narrativas obscurecem um ponto crítico. Sem dúvida há vantagens competitivas transitórias na adoção da IA, mas isso não muda os fundamentos do que gera uma vantagem competitiva sustentável.

Afinal, como algo pode ser vantajoso em relação à concorrência quando todo mundo tem acesso àquilo? Não dá.

O valor que a IA desbloqueia para uns será desbloqueado para todos. As vantagens que ela traz serão conferidas a todo mundo. Por definição, se todos tiverem acesso à mesma tecnologia – mesmo que seja nova e valiosa –, ela pode trazer mudanças para o mercado como um todo, mas não beneficiará ninguém de maneira exclusiva.

Longe de ser uma fonte de diferenciação, a inteligência artificial será uma fonte de homogeneização. Ela poderá desbloquear novas possibilidades criativas, ajudando a gerar novas ideias de produtos, por exemplo? Sim, e todos que a usam poderão impulsionar seus processos criativos da mesma forma.

A IA poderá desbloquear novos ganhos de produtividade, transformando o desenvolvimento de software tradicional? Sim, e todos que desenvolvem software terão acesso a esses mesmos ganhos.

A IA poderá desbloquear possibilidades analíticas, trazendo à tona novos padrões nos dados, por exemplo? Sim, e todos com dados semelhantes chegarão a conclusões semelhantes baseadas em IA.

Parte do valor da IA é que ela é digital. Portanto, é fundamentalmente copiável, escalável, replicável, previsível e uniforme.

O pensamento realista sobre essa homogeneização mostra onde uma empresa deve buscar vantagens estrategicamente. O efeito nivelador da IA ampliará a importância do que chamamos de heterogeneidade residual – a capacidade de uma empresa de ir além do que é acessível a todas as outras e criar algo único. Não basta apenas ter IA, é preciso ir além disso.

Portanto, a chave para desbloquear a vantagem sustentável é a mesma de sempre: as empresas devem cultivar a criatividade, a motivação e a paixão. Essa criatividade deve ser técnica, envolvendo pesquisa e desenvolvimento. Deve incluir novas maneiras de usar a IA.

Mas também conceber novas parcerias e encontrar maneiras de se conectar com os clientes. Esses são os mesmos pilares de inovação que sempre distinguiram as grandes empresas. A IA não muda nada disso.

A chave para a vantagem sustentável é a mesma de sempre: criatividade, motivação e paixão

Obstáculos à diferenciação competitiva

A IA pode estar no centro de um produto, de uma estratégia ou até mesmo de uma empresa. Mas ela não pode estar no centro de uma vantagem competitiva sustentável.

Testá-la em relação aos três aspectos definidores revela por quê:

Para ser sustentável, uma vantagem deve ser valiosa, exclusiva de uma organização e inimitável por outras empresas. Se uma tecnologia é valiosa, mas não única, então isso não é vantagem.
Da mesma forma, se uma tecnologia é exclusiva de uma empresa, mas não é valiosa, não se trata de uma vantagem.
Se uma tecnologia é valiosa e exclusiva de uma empresa, mas pode ser imitada por outras, ela não confere uma vantagem sustentável.

Não temos dúvidas de que a IA é valiosa. Mas ela falha nos outros dois testes: não é exclusiva de nenhuma empresa e não é inimitável.

Por que uma organização pode acreditar que os benefícios da IA de alguma forma se revelarão para ela, mas não para seus concorrentes? Alguns motivos incluem acesso a capital ou hardware, novos algoritmos, modelos avançados, talento superior em engenharia ou dados proprietários.

Dissecar cada uma dessas razões revela que nenhuma se sustenta no longo prazo. É verdade que as empresas com acesso a mais capital e às maiores bases de unidades de processamento gráfico (GPU, na sigla em inglês) estão treinando os maiores e mais capazes modelos de IA.

Mas as leis de dimensionamento garantem retornos decrescentes e, portanto, modelos de linguagem cada vez maiores serão necessários. Novos modelos, como GPT-4 e Gemini, são apenas um pouco melhores do que seus antecessores, mas exigiram investimentos maciços em data centers e equipes de engenharia.

Poucos setores progridem de maneira tão confiável quanto o de semicondutores. É apenas questão de tempo até que o hardware necessário para treinar até mesmo modelos de última geração se torne mais acessível.

Mas também não está claro se precisamos esperar: modelos menores, mais baratos e que podem ser treinados com relativa facilidade estão cada vez melhores. Os modelos de hoje, com apenas 7 bilhões de parâmetros, funcionam tão bem quanto os de ontem com 70 bilhões de parâmetros.

Outros fatores estão mostrando convergência e comoditização semelhantes. É o caso dos modelos matemáticos e dos algoritmos de treinamento no centro da IA. A comunidade de pesquisa dessa tecnologia tem um forte histórico de compartilhamento de inovações e publicação de resultados, arquiteturas e estruturas de software importantes. Essa cultura de abertura, combinada com um forte interesse acadêmico na IA, garante que todos os interessados tenham acesso rapidamente às novidades.

O mercado de trabalho também está extraordinariamente fluido. Entre os programas de ciência da computação, há mais doutores em IA surgindo do que em qualquer outra especialização. A ciência da computação e a IA também são únicas entre as disciplinas em termos do grande volume de materiais online disponíveis gratuitamente. Não haverá escassez nem de talentos de ponta nem de iniciantes.

Talvez a arma mais forte que protege a vantagem da IA de uma empresa sejam os dados proprietários, mas, mesmo aqui, pressões exclusivas estão demolindo sua condição de inimitáveis. Os mesmos conjuntos de dados (abertos ou licenciados) servem de base para se treinar quase todos os modelos. Os dados sintéticos estão em ascensão e, embora ainda não sejam um verdadeiro substituto para os dados reais, já estão melhorando os modelos e reduzindo seus custos.

Todos concordam que os modelos de IA são estatisticamente ineficientes e exigem mais dados do que deveriam. A comunidade de pesquisa está trabalhando para corrigir isso, sugerindo que apenas ter big data não será proteção suficiente por muito tempo.

Os modelos de IA também estão se tornando generalistas e mesmo assim podem ser adaptados para tarefas proprietárias. A interseção dessas tendências sugere que apenas uma pequena quantidade de dados proprietários será necessária para adaptar os modelos para executar novas funções.

A redução dos custos de implementação da IA, combinada com uma convergência geral dos recursos de tecnologia, é um sinal claro. As empresas precisam procurar vantagens sustentáveis em outro lugar.

Para ser sustentável, uma vantagem (ainda) deve ser valiosa, única e inimitável

O valor da heterogeneidade residual

Onde uma empresa deve buscar vantagem competitiva? A chave é lembrar a natureza fundamental da inovação, que permanece a mesma, independentemente de como qualquer tecnologia remodela a sociedade: a criatividade no limite do que é possível.

À medida que a IA homogeneíza produtos e serviços, o maior valor estará na heterogeneidade residual. Vejamos um exemplo: atualmente, várias startups estão correndo para usar IA generativa para criar terapeutas digitais de saúde mental de baixo custo.

Essas empresas serão inovadoras disruptivas clássicas, dominando facilmente a parte inferior do mercado, preenchendo a demanda não atendida por terapia. A natureza dos modelos de linguagem garante que esses produtos sejam baratos e escaláveis e competirão bem com terapeutas humanos em ambientes de baixo risco.

Mas todas essas empresas se basearão em plataformas de IA fornecidas por gigantes da tecnologia (ou modelos de código aberto mais baratos). Essas plataformas são mais semelhantes do que diferentes e, como resultado, todos esses terapeutas de silício terão o mesmo desempenho.

Qual provedor vai se destacar no mercado? Inicialmente, pode ser a empresa que desenvolve o melhor prompt, testa mais minuciosamente seu sistema para erradicar comportamentos prejudiciais ou ajusta as melhores transcrições de terapia do mundo real.

Mas, em última análise, a vantagem sustentável irá para as empresas que investirem em fatores além da tecnologia de IA. Pode ser aquela que cultiva novos relacionamentos comerciais que forneçam acesso a pacientes-alvo. Ou a que constrói uma rede de clientes por meio de referências baseadas em relacionamentos. Pode até ser aquela que fornece serviços mais acessíveis por meio das redes sociais.

Seja o que for, seu diferencial não será um avanço na própria IA. Essa vantagem vai evaporar rapidamente.

Análises semelhantes se aplicam a empresas que usam IA para gerar automaticamente materiais de marketing, impulsionar a descoberta de medicamentos ou revolucionar a criação de conteúdo artístico. O valor a longo prazo sempre estará naqueles que estão se diferenciando no limite do possível.

Isso ocorre porque, embora a IA seja excelente na interpolação, ela ainda fica atrás dos humanos na extrapolação. Os algoritmos de IA são hábeis em encontrar padrões em seus dados de treinamento e em combinar e recombinar esses padrões de maneiras novas e interessantes.

Por exemplo, as ferramentas de arte de IA generativa se destacam em copiar o estilo de artistas reais, podendo até misturar vários estilos existentes. Mas elas sofrem para definir estilos novos e originais. Da mesma forma, os modelos de linguagem podem produzir fatos aritméticos, mas não podem resolver problemas arbitrários, porque não constroem um modelo de mundo capaz de extrapolação.

Em contraste, as características fundamentais da inteligência humana – a capacidade de ver novas possibilidades, forjar conexões inesperadas e dar saltos de lógica – ainda são incomparáveis. A criatividade será a maior fonte de vantagem sustentável com a qual as empresas podem contar em um mundo incerto, e as empresas não devem perder de vista as pessoas e os relacionamentos que movem essa criatividade.

INVESTIR NO POTENCIAL INDIVIDUAL INEXPLORADO, PROMOVER TREINAMENTO e qualificação e recompensar a inovação resultará em capital humano que pode sustentar as empresas. Isso independe de como será o cenário tecnológico. As grandes empresas que foram construídas antes da era da IA precisam se lembrar do que – e de quem – as levou até lá. Motivação, paixão e engenhosidade ainda são exclusivamente humanas, e desenvolver e concentrar essa energia onde ela mais importa deve ser um elemento-chave de qualquer estratégia de negócios de longo prazo.

David Wingate, Barclay L. Burns e Jay B. Barney

David Wingate é professor de machine learning e IA na Brigham Young University (Estados Unidos). Barclay L. Burns é subdiretor de IA aplicada na Smith School of Engineering and Technology da Utah Valley University (EUA) e membro da University of Cambridge Judge Business School (Reino Unido). Jay B. Barney é professor de gestão estratégica e empreendedorismo na Eccles School of Business da University of Utah (EUA).

No futuro próximo, IA não dará vantagem a ninguém – MIT Sloan Management Review Brasil

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Saiba quais são as 9 cidades com o melhor transporte público do mundo; maioria está na Ásia

28/08/2025 O Globo Notícias da Imprensa

O Globo – Milhões de pessoas viajam pelo mundo todos os dias, locomovendo-se para o trabalho, para casa ou por lazer. O transporte público é o principal aliado para quem busca chegar a pontos de interesse com baixo custo e eficiência. A revista Condé Nast Traveller classificou os locais do mundo com o melhor modal e as principais medidas que cada um implementou para tornar essa opção uma solução real para os problemas de mobilidade de cada região.

Além disso, essa alternativa ao transporte privado também impacta a dinâmica social e de desenvolvimento das cidades ao redor do globo. As metrópoles costumam oferecer mais alternativas para que a população encontre maneiras eficientes de se deslocar.

Veja lista abaixo

1. Hong Kong

No topo da lista está Hong Kong, uma região administrativa especial no sul da China que, segundo a Condé Nast Traveller, possui um sistema de veículos públicos que oferece bons serviços aos cidadãos que precisam de opções alternativas de transporte.

Os dados coletados pela revista falam de 98 estações, 97 das quais estão no nível da rua. Além disso, cada estação oferece Wi-Fi gratuito e comodidades como estações de recarga e banheiros públicos. Eles ainda destacam o fato de que algumas delas possuem salas de amamentação para quem precisar.

Além das vistas deslumbrantes da cidade dos ônibus, custa pouco mais de R$ 3,20 para fazer parte desta alternativa de transporte.

2. Déli

Déli, na Índia, fica em segundo lugar, com um sistema de metrô que a publicação descreve como “eficiente, seguro e limpo” e uma referência na redução de emissões de carbono. A cidade indiana introduziu vagões exclusivos para mulheres desde 2010, e todas as estações e trens têm ar-condicionado. As tarifas são calculadas com base na distância e começam em R$ 0,65.

3. Tóquio

A metrópole japonesa Tóquio ocupa o terceiro lugar em facilidade de compreensão, mesmo para turistas, de estações, rotas e outros recursos de acessibilidade, graças ao seu sistema de cores, nomes e números.

Além disso, chega às principais áreas de interesse da cidade e “é rigorosamente mantida e limpa”. As tarifas para adultos começam em aproximadamente R$ 6,50 e aumentam de acordo com a distância pretendida.

4. Singapura

Singapura é a quarta maior cidade do mundo, com um sistema de seis linhas com 140 estações que atendem aos milhões de habitantes do território. Todos os dias, três milhões de pessoas viajam em trens de transporte público, complementados por 40 estações de VLT. O artigo não especifica as tarifas para esse transporte.

5. Londres

Londres, na Inglaterra, ocupa o quinto lugar por seu icônico sistema de transporte público, que não só faz parte da cultura popular, mas também é complementado por um sistema de metrô com 11 linhas e 272 estações. Esse sistema também se conecta a uma linha de trem de superfície que transporta milhões de pessoas por toda a cidade com eficiência.

6. Seul

Seul, na Coreia do Sul, é a sexta cidade com o melhor transporte público, graças à sua acessibilidade para moradores e estrangeiros, além das opções de cadeiras de rodas disponíveis para passageiros com mobilidade reduzida, idosos e até mesmo pessoas com problemas de saúde. As estações de metrô têm ar-condicionado, banheiros públicos e salas de amamentação.

7. Medellín

Medellín, capital de Antioquia, e seu metrô, o único da Colômbia, foram reconhecidos em sétimo lugar. O sistema de transporte público é descrito como uma alternativa “divertida e funcional” que contribuiu para o desenvolvimento de toda a cidade.

Além disso, a integração com sistemas como o Metrocable (sistema de teleférico), bondes e transporte público torna as viagens na “cidade da eterna primavera” tão eficientes quanto seus habitantes.

As tarifas do metrô de Medellín são diferenciadas para idosos, estudantes, pessoas com deficiência e outros, e começam em R$ 1,90.

8. Washington, D.C.

Abaixo de Medellín, a única cidade latino-americana no top 10, está Washington, D.C., a capital dos Estados Unidos. Graças à acessibilidade ao metrô, às suas recentes reformas e à sua integração com o sistema cicloviário, a cidade é conhecida pela facilidade de locomoção. As passagens começam em R$ 10,75.

9. Estocolmo

Por último na lista está Estocolmo, capital da Suíça, que conecta 14 ilhas com transporte público. Suas estações de metrô abrigam a maior galeria de arte do mundo, constantemente em exposição em 94 das 100 estações da cidade. Os preços começam em pouco mais de R$ 22.

Fonte: https://oglobo.globo.com/boa-viagem/noticia/2025/08/28/saiba-quais-sao-as-9-cidades-com-o-melhor-transporte-publico-do-mundo-maioria-esta-na-asia.ghtml

Acesse o link abaixo para entrar no meu grupo do WhatsApp onde publico meus artigos semanais e entrevistas que faço no rádio e TV(em renegociação), sempre na temática inovação e negócios: https://chat.whatsapp.com/HqlJjC80rJ0Bu9lmsZgw5B
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A China caminha para dominar a IA; veja o que o Brasil pode aprender com eles

Planejamento estratégico e investimento em pessoal tornaram o gigante asiático o segundo país mais poderoso na área. Nós tentamos fazer o mesmo, mas ainda encontramos dificuldades pelo caminho

Por João Paulo Vicente – Estadão – 07/06/2025

De longe, o DeepSeek parece ter aparecido do nada. Em termos de capacidade, o novo modelo de inteligência artificial (IA) lançado pela empresa chinesa homônima estava ombro a ombro com o ChatGPT e outras ferramentas do tipo. A diferença é que ele foi treinado por uma pequena fração do investimento e com muito menos poder computacional do que competidores ocidentais. O mundo e o mercado ficaram chocados. Em poucos dias, empresas de tecnologia dos EUA perderam quase US$ 1 trilhão de valor de mercado.

Mas para quem acompanhava de perto, foi só mais um resultado de um planejamento estratégico bem-sucedido por parte da China. Um plano cujo objetivo é fazer do gigante asiático o líder global em IA até 2030. E que pode mostrar ao Brasil o que é necessário para seguir um caminho semelhante — é difícil precisar o quanto estamos atrás da potência asiática, mas especialistas estimam em pelo menos uma década. Considerando que os primeiros planos chineses com relação à IA são de 2015, a estimativa não soa absurda.

Na prática, os EUA ainda são líderes na área. Mas em 2023, quase 70% das patentes registradas e 86% das pesquisas científicas publicadas sobre IA foram chinesas, um domínio em pesquisa e inovação que aconteceu ao longo da década de 2010.

Para tornar feitos como o DeepSeek possíveis, a China estabeleceu há pelo menos dez anos políticas de desenvolvimento focadas na base tecnológica necessária para alavancar a IA. Além disso, investiu na formação de um volume gigantesco de pesquisadores e desenvolvedores. E tudo isso aconteceu em um cenário em que o país ainda está muito longe dos EUA em acesso aos equipamentos mais sofisticados para produção de tecnologia na área.

É a mesma dificuldade de acesso a chips e semicondutores de que sofre o Brasil. Por aqui, no entanto, ainda há um déficit grande de pessoal, e a primeira medida estrutural do governo para desenvolvimento de IA, o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), começou a ser executada na prática apenas neste ano. “O sucesso que a China tem hoje em dia é o resultado de mais de dez anos de política industrial muito focada e muito bem acertada”, diz Luca Belli, coordenador do Centro de Tecnologia e Sociedade da FGV Rio.

“Uma inspiração que podemos tirar do exemplo chinês é que eles estudam muito. Analisam todas as experiências estrangeiras para entender o que está dando certo, por que e como replicar com características chinesas”, continua Belli. Eles começam copiando e depois tomam a ponta.

Planejamento sistêmico

O Plano de Desenvolvimento de Inteligência Artificial de Nova Geração da China, que prevê liderança global até 2030, foi lançado em 2017. Mas antes disso, iniciativas como Internet Plus e Made in China 2025, ambas de 2015, já colocavam como prioridade do governo chinês o desenvolvimento de capacidades industriais que serviram de base para a digitalização do país e implementação da IA em larga escala.

“São planos suplementares que visam o aumento do investimento e direcionamento estratégico em setores fundamentais para ter uma IA na vanguarda global”, explica Alcides Peron, professor da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Esses setores dizem respeito a telefonia móvel e conectividade, cabeamento de fibra óptica submarina, servidores e data centers, robótica, desenvolvimento de software e redes neurais, entre outros.

Não há dados precisos sobre o volume total de investimento estatal da China neste campo, mas um levantamento da Universidade Stanford sobre a economia chinesa indica que entre os anos de 2000 e 2023 fundos ligados aos governos central e regionais chineses aplicaram US$ 912 bilhões em indústrias estratégicas como IA.

“Mas não é só um plano topdown, você tem o governo estabelecendo prioridades e dando estímulos financeiros para que essas prioridades sejam alcançadas, e também empresas que competem entre si por inovação em um ecossistema que é brutal”, diz Claudia Trevisan, diretora executiva do Conselho Empresarial Brasil-China. Neste sentido, o investimento privado chinês em IA somou US$ 119 bilhões entre 2013 e 2023, segundo o The AI Index Report de 2025, de Stanford. No mesmo período, o Brasil somou US$ 2 bilhões em investimento privado em IA, montante semelhante ao de Áustria, Argentina e Irlanda.

Luca Belli define o planejamento e execução dessas ações por parte da China como uma “visão sistêmica”. “O que falta no Brasil é essa visão sistêmica”, afirma. Isso seria a capacidade de, a partir do momento que se compreende as complexidades envolvidas em alcançar determinado objetivo, traçar uma estratégia e segui-la para ter sucesso. “Falta claramente ao Brasil, mas na verdade falta à maioria dos países do mundo. Somente China e EUA conseguem fazer isso.”

Mesmo que nos EUA isso seja feito em grande parte pelo setor privado, o professor da FGV ressalta que o governo tem papel indispensável no apoio da política industrial financiando pesquisas de base. É um argumento reforçado por Alcides Peron. “Não se desenvolve IA sem o Estado. Não existe essa fantasia, esquece”, diz.

O PBIA, apresentado pelo Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) em 2024, prevê o investimento de R$ 23 bilhões até 2028, além de uma série de ações distribuídas em cinco eixos: infraestrutura e desenvolvimento, educação e formação, inovação empresarial, serviços públicos, regulação e governança. Além disso, há diversas outras iniciativas governamentais ligadas a digitalização e avanço industrial. A coordenação de tudo isso está a cargo do Comitê Interministerial para a Transformação Digital (CITDigital), reativado pela Casa Civil em abril, com participação de diversos órgãos e empresas públicas.

Ainda que visto como um marco importante por pesquisadores e profissionais do setor, o PBIA também desperta desconfianças em relação a como será implementado — a já citada falta de visão sistêmica. Dentro do MCTI, a perspectiva é diferente. “A nossa expectativa é de que seja um plano de Estado, não um plano de governo”, diz Hugo Valadares, diretor do Departamento de Ciência, Tecnologia e Inovação Digital do Ministério. “Como há metas muito bem determinadas e recursos que são aplicáveis nessas diversas áreas, temos tranquilidade para falar que veio para ficar.”

Recursos escassos, pessoal competente

“O DeepSeek não foi novidade, quem acompanhava já via a avalanche de publicações da China”, diz Anderson Amaral, fundador da empresa de IA Scoras, que em 2024 já previa a dominância do país asiático na área. E não é só o DeepSeek. Empresas chinesas ganham destaque tanto com IAs conversacionais, como o Qwen, da Alibaba, quanto em aplicações da tecnologia em outros setores, como cidades inteligentes, robótica e carros autônomos.

“A China, no entanto, ainda não conseguiu atingir suas metas de desenvolvimento de semicondutores mais avançados”, conta Claudia Trevisan, do Conselho Empresarial Brasil-China. Um reflexo disso é que o país importa mais semicondutores do que petróleo em termos financeiros. Para complicar, ainda há restrições de acesso aos equipamentos de ponta.

“O DeepSeek não foi novidade, quem acompanhava (o setor) já via a avalanche de publicações da China”

Anderson Amaral

fundador da IA Scoras

O caminho para compensar essa deficiência em infraestrutura de computação é inventividade e excelência matemática, computacional e física, explica Anderson Amaral. “Se você vir o artigo do DeepSeek, aquilo é uma obra de arte”, afirma ele. Não há provas de que os números anunciados pela empresa chinesa sejam verdadeiros, mas na indústria comenta-se que foi treinado com US$ 6 milhões, contra US$ 100 milhões gastos pela OpenAI na última versão do ChatGPT — e com um terço do poder computacional usado pela Meta em um dos modelos da sua IA, o Llama.

O Brasil tem ainda menos acesso a infraestrutura computacional em relação à China, mas este exemplo deixa claro como é possível alcançar resultados significativos com inventividade e pessoal competente. “O DeepSeek mostrou para o mundo que a IA não tem dono ainda, que você consegue fazer com muito menos recursos computacionais, mas não recursos humanos”, fala Teresa Ludermir, professora titular de inteligência artificial do Centro de Informática (CIn) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).

Nos últimos anos, a China tem aberto inúmeros cursos superiores em IA e há até aulas sobre o tema para o ensino fundamental. O Brasil, por outro lado, abriu neste ano a quinta graduação pública ligada à área, justamente no CIn da UFPE.

O reflexo desse investimento em educação pode ser visto no DeepSeek, cuja equipe de desenvolvimento é toda formada no país asiático. Por outro lado, especialistas citam o intercâmbio constante e universidades europeias e norte-americanas como essenciais para a ampliação de conhecimento.

Pesquisadora e depois professora no King’s College de Londres entre o final dos anos 1980 e o começo dos anos 1990, Teresa Ludermir, da UFPE, conta que já naquela época havia muitos chineses estudando IA e áreas conexas na universidade. Anos depois, conforme a China acelerava sua estratégia para liderança no setor, ela viu um movimento no sentido oposto.

“Nos últimos 10, 15 anos, eu acompanhei a volta dos grandes pesquisadores chineses para a China”, conta ela. “E a eles não era dado um laboratório de pesquisa. Eram dadas quase cidades inteiras para atrair outros chineses que estivessem mundo afora. A China conseguiu virar porque tinha gente. Gente capacitada para correr atrás.”

Desenvolvimento seguro

Um dos pilares dos planos de IA da China está ligado a governança e regulação. São diretrizes que reconhecem determinados riscos envolvidos no desenvolvimento e aplicação de IA, ou seja, equilibram a necessidade de investir com preocupações relativas à expansão do setor e a eventuais necessidades de controle para certos usos.

De novo, uma visão sistêmica de como impactar o desenvolvimento de tecnologia por meio de políticas públicas, que se estende inclusive para além das fronteiras chinesas. “Eles estão ocupando espaços-chave em diversos setores globais de governança da IA”, explica Alcides Peron, da Unicamp.

“Acompanhei a volta dos grandes pesquisadores chineses para a China. E a eles não era dado um laboratório. Eram dadas quase cidades inteiras (…) A China conseguiu virar porque tinha gente capacitada para correr atrás”

Teresa Ludermir

professora de IA na UFPE

É uma forma de expandir o modelo local de desenvolvimento de IA para um cenário global. E, conforme isso acontece, o país amplia a capacidade de influenciar a maneira pela qual as infraestruturas mundiais continuam a ser criadas e geridas.

“O que deveria ser feito (no Brasil) é replicar a estratégia chinesa com características democráticas brasileiras, esse deveria ser o objetivo”, diz Luca Belli, da FGV. “O problema é que não é fácil. E já aí encontramos o primeiro obstáculo. Os resultados desse tipo de planejamento demoram pelo menos uma década para serem alcançados.”

A China caminha para dominar a IA; veja o que o Brasil pode aprender com eles – Estadão

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Por que os jovens não querem fazer Engenharia? Veja lista de motivos

Dificuldades com Matemática, altos custos e interesse por outras áreas afastam estudantes da carreira de engenheiro, diz pesquisa

Por Isabela Moya – Estadão – 28/08/2025

Crise na Engenharia passa por problemas na formação, EAD e falta de interesse dos jovens.

A Engenharia tem sido, cada vez menos, o sonho dos jovens brasileiros. Uma pesquisa com 1.150 alunos do ensino médio que pretendem entrar no ensino superior mostrou que apenas 12% dos jovens demonstram interesse em cursos da área.

Há déficit estimado em 75 mil engenheiros, segundo a Confederação Nacional da Indústria (CNI), apesar de esses profissionais terem papel fundamental em setores estratégicos para a economia, como infraestrutura, energia, tecnologia e indústria.

A pesquisa foi encomendada pelo Centro de Integração Empresa-Escola (CIEE), que atua na inclusão de jovens na economia produtiva, ao Instituto Locomotiva. As entrevistas foram feitas entre junho e julho deste ano. Os resultados têm uma margem de erro de 2,9 pontos percentuais.

A diminuição do desejo em se tornar engenheiro tem sido uma tendência. Como mostrou o Estadão, o Brasil viu diminuir em 23% o total de calouros dos cursos dessa área em entre 2014 e 2023, conforme os dados mais recentes do Ministério da Educação (MEC).

A dificuldade em Matemática é um dos motivos para a queda de ingressantes na carreira: mais de um terço dos jovens sentem insegurança com matérias que envolvam a disciplina, mostra a pesquisa.

Substituição de humanos por IA pode economizar US$ 1 trilhão para empresas

Grande parte dessa economia viria da redução de pessoal e da substituição gradual de funções por automação

Crédito: Hyundai Motor Group/ Pexels

JENNIFER MATTSON – Fast Company Brasil – 26-08-2025 | NEWS

Não faltam manchetes sobre como a inteligência artificial vai acabar com empregos. É o tema que todos amam odiar, mas que ninguém, muito menos a mídia (culpada confessa), consegue parar de discutir.

Para líderes de negócios, porém, a questão central é outra: como a revolução da IA vai impactar os resultados financeiros. Um novo relatório do Morgan Stanley tenta responder a essa pergunta – e as conclusões são ambiciosas.

Segundo o banco, a adoção corporativa da IA tem potencial para economizar quase US$ 1 trilhão por ano. O estudo, intitulado “AI Adoption and the Future of Work” (Adoção de IA e o futuro do trabalho), analisou os efeitos da automação e da ampliação de tarefas pela IA em empresas do índice S&P 500. A projeção é de US$ 920 bilhões em benefícios líquidos anuais, combinando cortes de custos e aumento de produtividade.

Grande parte dessa economia viria da redução de pessoal e da substituição gradual de funções por automação, à medida que a produtividade cresce. No horizonte de longo prazo, o relatório prevê ainda um impacto potencial de US$ 13 a 16 trilhões em valor de mercado adicional para as empresas do S&P 500.

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Mas os ganhos não virão de imediato. O Morgan Stanley alerta para custos iniciais significativos durante a implementação e um prazo de anos até que os retornos apareçam.

O estudo estima que 90% dos empregos serão afetados, em algum nível, pela automação e pela complementação com IA. Mas isso não significa que todos ficarão obsoletos.

As maiores economias devem ocorrer em setores como distribuição de bens de consumo, varejo, gestão e desenvolvimento imobiliário e transporte, todos com potencial de superar 100% dos lucros projetados para 2026 antes de impostos. Já segmentos como hardware, equipamentos tecnológicos e semicondutores não devem ter benefícios tão expressivos.

SOBRE A AUTORA

Jennifer Mattson é colaboradora da Fast Company e escreve sobre trabalho, negócios, tecnologia e finanças.

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IA e longevidade: a revolução que vai transformar a saúde

Da triagem populacional à medicina de precisão, a inteligência artificial está acelerando diagnósticos, prevenindo doenças e colocando o paciente no centro do cuidado

Fernanda Bornhausen – MIT Sloan Review – 18 de agosto de 2025

O mundo da saúde está passando por uma revolução profunda: a ascensão da inteligência artificial generativa. O avanço acelerado dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e da IA multimodal não é apenas um salto tecnológico, mas um marco que pode redesenhar nossa saúde, expectativa de vida e a própria prática médica, bases centrais do mercado da longevidade

A medicina sempre avançou graças à inovação: antibióticos, vacinas, genômica e novos medicamentos. Agora, a próxima fronteira é a personalização extrema viabilizada por IA. Ferramentas como ChatGPT, Gemini, Claude, além de modelos voltados para áreas específicas (radiologia, patologia, oncologia), já conseguem interpretar dados complexos, cruzar imagens, laudos, exames laboratoriais e genéticos, trazendo uma nova camada de precisão à prática clínica.

O mais impressionante não é apenas a capacidade de sintetizar conhecimento ou automatizar tarefas (como sumarizar prontuários, traduzir termos médicos ou sugerir condutas), mas criar interfaces conversacionais que empoderam profissionais de saúde e pacientes. Imagine explicar, em segundos, um diagnóstico raro ou orientar o melhor caminho terapêutico com base nos dados mais recentes da ciência. Algo que, até pouco tempo, exigiria consultas com dezenas de especialistas e meses de espera.

IA multimodal: novo olhar para a clínica

Medicina é, por definição, multimodal: uma decisão clínica que combina imagem, histórico, sinais vitais, perfil molecular e muito mais. O avanço das fundações de IA multimodal — modelos treinados para entender e correlacionar imagens (como ressonâncias, lâminas de patologia), textos clínicos, dados de sensores e informações genéticas — permite diagnósticos e prognósticos cada vez mais integrados. Modelos como o contrastive language-image pretraining (CLIP) já conseguem alinhar representações vetoriais de imagens e textos, simulando o raciocínio médico humano.

Isso é fundamental para longevidade: identificar riscos precocemente, personalizar rastreios, ajustar terapias em tempo real, antecipar a evolução de doenças antes dos sintomas e, principalmente, envolver o paciente ativamente nesse processo.

A IA está mudando o modelo de saúde, de reativo para proativo e preventivo, colocando o paciente no centro

A IA está transformando não apenas o diagnóstico, mas todo o modelo de saúde: de uma lógica hospitalocêntrica e reativa para um sistema proativo, focado em prevenção e manutenção da saúde. Wearables inteligentes já detectam arritmias, avaliam sono, monitoram variáveis metabólicas e antecipam rejeição de transplantes. O paciente passa a ser protagonista, munido de dados e ferramentas para agir antes do problema aparecer.

O tamanho da revolução se mede também pelo movimento de gigantes. A Altos Labs levantou mais de US$ 3 bilhões para reunir ganhadores do Nobel e acelerar pesquisas de rejuvenescimento celular, simbolizando a convergência entre IA e biologia na fronteira da longevidade. Já a OpenEvidence, que acaba de captar US$ 210 milhões, virou a aplicação médica de IA de crescimento mais rápido entre médicos americanos, levando decisões clínicas baseadas em IA para o dia a dia dos hospitais.

O volume de investimento e a sofisticação científica mostram que essa transição deixou de ser promessa para se tornar inevitável. No rastreamento populacional, modelos baseados em IA já ajustam a frequência de exames para cada perfil, identificam quem realmente precisa de ressonância ou biópsia e otimizam recursos de saúde pública. Em escala molecular, a IA acelerou o desenvolvimento de fármacos, vacinas e terapias personalizadas.

O futuro chegou. Você está pronto?

Talvez o salto mais fascinante seja o uso da IA para prever, com precisão crescente, eventos de saúde em várias escalas: molecular (como proteínas mutadas afetam risco de doença), individual (chance de infarto ou Alzheimer em cinco anos, por exemplo) e populacional (prever surtos, identificar desigualdades, planejar recursos).

O AlphaFold, ferramenta de IA que venceu o desafio secular de prever estruturas de proteínas e ficou com o Nobel de Química em 2024, é só o começo. Modelos de previsão já conseguem prever risco cardiovascular, evolução de tumores, trajetórias de envelhecimento cerebral e como o microbioma pode determinar se um medicamento terá efeito ou não em um paciente. Enfim, aquilo que parecia futuro, para quem deseja usufruir do Healthspan, já é realidade.

O impacto para quem quer viver mais e melhor é direto: mais detecção precoce, rastreio inteligente, terapias sob medida, previsão de eventos e, talvez o mais importante, autonomia do paciente para agir sobre sua saúde.

No futuro, a IA vai permitir prever e atrasar doenças crônicas, desenhar planos alimentares e de exercício personalizados, antecipar declínio cognitivo e adaptar intervenções ao ritmo biológico individual.

Estamos diante de uma das maiores revoluções. Uma era em que a saúde vai ficar cada vez mais com cara de longevidade, ou seja, mais personalizada, proativa, preditiva e participativa. A IA generativa é o motor dessa transformação. Você e sua empresa estão preparados para a chegada dessa nova era?

O destino promete uma longevidade com mais saúde, autonomia e personalização do que jamais imaginamos.

*Fernanda Bornhausen escreveu esta coluna com a colaboração de Lasse Koivisto, estudioso e entusiasta da inovação e da tecnologia aplicadas à saúde e longevidade. Koivisto é autor da Longevidade News, newsletter que acompanha semanalmente os avanços globais nesse campo.

Fernanda Bornhausen

Fernanda Bornhausen é empresária, psicóloga especialista em neurociências do comportamento e certificada internacionalmente em medicina do estilo de vida pelo IBLM. Cofundadora da Clear Inovação e do SEDO Farmácia da Mente, é conselheira da Associação Catarinense de Empresas de Tecnologia e membro do conselho editorial da MIT Sloan Review Brasil.

IA e longevidade: a revolução que vai transformar a saúde – MIT Sloan Management Review Brasil

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‘IA com capacidade humana’ já é papo do passado no Vale do Silício, que agora vive pragmatismo

Fracasso do GPT-5 e recuo de Sam Altman sobre o assunto é sinal de que os ventos estão mudando em relação ao que esperar da IA

Por Sharon Goldman – Estadão/Fortune – 26/08/2025

Em uma época não muito distante — ou seja, ainda no início deste ano —, o Vale do Silício não parava de falar sobre inteligência artificial geral (AGI, na sigla em inglês), um sistema hipotético com capacidade humana.

O CEO da OpenAI, Sam Altman, escreveu em janeiro: “agora estamos confiantes de que sabemos como construir a AGI”. Isso depois de ter dito em um podcast da aceleradora Y Combinator, no final de 2024, que a AGI poderia ser alcançada em 2025 e ter tuitado, em 2024, que a OpenAI tinha “alcançado a AGI internamente”. A OpenAI estava tão fascinada pela AGI que sua diretora de vendas apelidou sua equipe de “sherpas da AGI” e seu ex-cientista-chefe, Ilya Sutskever, liderou os colegas pesquisadores na ideia: “Sinta a AGI!”

A Microsoft, parceira e principal financiadora da OpenAI, publicou um artigo em 2024 afirmando que o modelo de IA GPT-4 da OpenAI exibia “sinais de AGI”. Enquanto isso, Elon Musk fundou a xAI em março de 2023 com a missão de construir a AGI, um desenvolvimento que, segundo ele, poderia ocorrer já em 2025 ou 2026.

Demis Hassabis, cofundador da Googe DeepMind e ganhador do Prêmio Nobel, disse aos repórteres que o mundo estava “à beira” da AGI. O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, disse que sua empresa estava comprometida em “construir inteligência geral completa” para impulsionar a próxima geração de seus produtos e serviços.

Dario Amodei, cofundador e CEO da Anthropic, embora tenha dito que não gostava do termo AGI, afirmou que uma “IA poderosa” poderia chegar até 2027 e inaugurar uma nova era de saúde e abundância — se não acabasse matando todos nós. Eric Schmidt, ex-CEO do Google que se tornou um investidor em tecnologia, disse em uma palestra em abril que teríamos a AGI “dentro de três a cinco anos”.

Agora, a febre da AGI está passando — o que equivale a uma mudança geral de visão em direção ao pragmatismo, em oposição à busca por visões utópicas. Por exemplo, em uma aparição na CNBC, Altman chamou a AGI de “um termo não muito útil”. No New York Times, Schmidt — sim, o mesmo cara que estava falando sobre a AGI em abril — implorou ao Vale do Silício para parar de se fixar na IA super-humana, alertando que a obsessão distrai da construção de tecnologia útil. Tanto o pioneiro da IA, Andrew Ng, quanto o czar da IA dos EUA, David Sacks, chamaram a AGI de “superestimada”.

AGI: mal definida e superestimada

O que aconteceu? Bem, primeiro, um pouco de contexto. Todos concordam que AGI significa “inteligência artificial geral”. E isso é praticamente tudo em que todos concordam. As pessoas definem o termo de maneiras sutilmente diferentes, mas importantes. Um dos primeiros a usar o termo foi o físico Mark Avrum Gubrud, que em um artigo de pesquisa de 1997 escreveu que “por inteligência artificial geral avançada, quero dizer sistemas de IA que rivalizam ou superam o cérebro humano em complexidade e velocidade, que podem adquirir, manipular e raciocinar com conhecimento geral e que são utilizáveis em essencialmente qualquer fase de operações industriais ou militares onde a inteligência humana seria necessária”.

O termo foi posteriormente adotado e popularizado pelo pesquisador de IA, Shane Legg, que viria a cofundar a Googled DeepMind com Hassabis e os colegas cientistas da computação, Ben Goertzel e Peter Voss, no início dos anos 2000. Eles definiram a AGI, de acordo com Voss, como um sistema de IA capaz de aprender a “executar com confiabilidade qualquer tarefa cognitiva que um humano competente possa realizar”. Essa definição tinha alguns problemas — por exemplo, quem decide quem se qualifica como um humano competente?

E, desde então, outros pesquisadores de IA desenvolveram definições diferentes que veem a AGI como uma IA tão capaz quanto qualquer especialista humano em todas as tarefas, em oposição a apenas uma pessoa “competente”. A OpenAI foi fundada no final de 2015 com a missão explícita de desenvolver a AGI “para o benefício de todos” e acrescentou seu próprio toque ao debate sobre a definição de AGI. O estatuto da empresa diz que a AGI é um sistema autônomo que pode “superar os humanos na maioria dos trabalhos economicamente valiosos”.

Mas seja o que for a AGI, o importante hoje em dia, ao que parece, é não falar sobre ela. E a razão para isso tem a ver com as crescentes preocupações de que o progresso no desenvolvimento da IA possa não estar avançando tão rapidamente quanto os especialistas do setor anunciavam há apenas alguns meses — e com os indícios crescentes de que toda a conversa sobre a AGI estava alimentando expectativas exageradas que a própria tecnologia não poderia satisfazer.

Entre os principais fatores que contribuíram para a queda repentina da AGI, parece ter sido o lançamento do modelo GPT-5 da OpenAI, no início de agosto. Pouco mais de dois anos após a Microsoft afirmar que o GPT-4 mostrava “sinais” de AGI, o novo modelo chegou com um estrondo: melhorias incrementais envoltas em uma arquitetura de roteamento, e não a inovação que muitos esperavam. Goertzel, que ajudou a cunhar a expressão AGI, lembrou ao público que, embora o GPT-5 seja impressionante, ele ainda está longe de ser uma verdadeira AGI — sem compreensão real, aprendizado contínuo ou experiência fundamentada.

O recuo de Altman em relação à AGI é especialmente impressionante, dada sua posição anterior. A OpenAI foi construída com base no hype da AGI: a AGI está na missão fundadora da empresa, ajudou a levantar bilhões em capital e sustenta a parceria com a Microsoft. Uma cláusula em seu acordo afirma que, se o conselho sem fins lucrativos da OpenAI declarar que alcançou a AGI, o acesso da Microsoft à tecnologia futura seria restrito. A Microsoft — após investir mais de US$ 13 bilhões — está supostamente pressionando para remover essa cláusula e até mesmo considerou abandonar o acordo. A Wired também relatou um debate interno na OpenAI sobre se a publicação de um artigo sobre a medição do progresso da IA poderia complicar a capacidade da empresa de declarar que alcançou a AGI.

Uma mudança de visão ‘muito saudável’

Mas, independentemente de os observadores considerarem a mudança de clima uma jogada de marketing ou uma resposta do mercado, muitos, especialmente do lado corporativo, dizem que é algo positivo. Shay Boloor, estrategista-chefe de mercado da Futurum Equities, considerou a mudança “muito saudável”, observando que os mercados recompensam a execução, não narrativas vagas sobre uma “superinteligência futura”.

Outros enfatizam que a verdadeira mudança é afastar-se da fantasia monolítica da AGI e avançar para “superinteligências” específicas de cada domínio. Daniel Saks, CEO da empresa de IA agênica Landbase, argumentou que “o ciclo de hype em torno da AGI sempre se baseou na ideia de uma IA única e centralizada que se torna onisciente”, mas disse que não é isso que ele vê acontecendo. “O futuro está em modelos descentralizados e específicos para cada domínio que alcançam desempenho sobre-humano em campos específicos”, disse ele à Fortune.

Christopher Symons, cientista-chefe de IA da plataforma de saúde digital Lirio, disse que o termo AGI nunca foi útil: aqueles que promovem a AGI, explicou ele, “desviam recursos de aplicações mais concretas, nas quais os avanços da IA podem beneficiar a sociedade de forma mais imediata”.

Ainda assim, o afastamento da retórica da AGI não significa que a missão — ou a expressão — tenha desaparecido. Os executivos da Anthropic e da DeepMind continuam a se autodenominar “AGI-pilled”, que é uma gíria interna. No entanto, até mesmo essa expressão é contestada; para alguns, ela se refere à crença de que a AGI é iminente, enquanto outros dizem que é simplesmente a crença de que os modelos de IA continuarão a melhorar. Mas não há dúvida de que há mais cautela e minimização do que apostas.

E, para alguns, essa cautela é exatamente o que torna os riscos mais urgentes. O ex-pesquisador da OpenAI, Steven Adler, disse à Fortune: “Não devemos perder de vista que algumas empresas de IA têm como objetivo explícito construir sistemas mais inteligentes do que qualquer ser humano. A IA ainda não chegou lá, mas seja lá como for que você chame isso, é perigoso e exige seriedade”.

Outros acusam os líderes de IA de mudar de tom em relação à AGI para confundir as coisas, numa tentativa de evitar a regulamentação. Max Tegmark, presidente do Future of Life Institute, diz que Altman chamar a AGI de “termo inútil” não é humildade científica, mas uma maneira da empresa se livrar da regulamentação enquanto continua a construir modelos cada vez mais poderosos.

“É mais inteligente para eles falarem sobre a AGI em particular com seus investidores”, disse ele à Fortune, acrescentando que “é como um vendedor de cocaína dizer que não está claro se a cocaína é realmente uma droga”, porque é muito complexo e difícil de decifrar.

Chame de AGI ou de outra coisa — o hype pode desaparecer e o clima pode mudar, mas com tanto em jogo, desde dinheiro e empregos até segurança e proteção, as verdadeiras questões sobre onde essa corrida vai levar estão apenas começando.

‘IA com capacidade humana’ já é papo do passado no Vale do Silício, que agora vive pragmatismo – Estadão

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SEO para ChatGPT. Marcas já pagam para influenciar o que a IA responde

Com consumidores recorrendo cada vez mais à inteligência artificial em vez do Google, surge o GEO, a nova disputa das marcas para aparecer nas respostas dos bots

STEVEN MELENDEZ – Fast Company Brasil – 21-08-2025

Usuários de internet estão recorrendo cada vez mais a ferramentas de IA como o ChatGPT, em vez de buscadores tradicionais, para encontrar informações online. Isso significa que empresas que querem alcançá-los precisam se adaptar e rápido.

“Existe esse padrão que se repete na internet: surge uma nova tecnologia que muda a forma como consumidores interagem com informação. As marcas e os profissionais de marketing, no início, não sabem bem como se posicionar, mas, conforme a adoção cresce, fica claro que é ali que estão os olhares”, diz Alex Sherman, CEO e cofundador da startup Bluefish.

Com buscadores como o Google já oferecendo resumos feitos por IA, aparecer e receber menções favoráveis nestas respostas está se tornando tão importante quanto estar bem posicionado em resultados de busca ou nas redes sociais.

A BLUEFISH AJUDA EMPRESAS A ACOMPANHAR, MEDIR E OTIMIZAR COMO SUAS MARCAS APARECEM EM RESPOSTAS DE IA

Hoje, essa tecnologia é a IA generativa. Uma pesquisa da Adobe mostra que mais da metade dos consumidores nos EUA pretende usá-la para compras online este ano. A Bluefish ajuda empresas a acompanhar, medir e otimizar como suas marcas aparecem em respostas de IA, de forma parecida ao que especialistas de SEO sempre fizeram no Google.

A empresa, que atende clientes como Adidas, a incorporadora Tishman Speyer e a gigante da publicidade Omnicom, envia milhares de consultas todos os dias a sistemas como o ChatGPT e o Gemini para saber o que eles estão dizendo sobre essas marcas. Depois, gera relatórios sobre a visibilidade, o sentimento das menções e o peso do conteúdo corporativo na formação dessas respostas em comparação com discussões externas.

“Nossa tecnologia analisa milhões de respostas de IA diariamente para dar aos profissionais de marketing uma visão clara de como estão sendo retratados — e permitir que tomem medidas para otimizar a forma como os modelos descrevem seus produtos e serviços”, diz Sherman.

Essa otimização costuma significar adicionar conteúdo a sites corporativos voltado especificamente para grandes modelos de linguagem — em volumes muito maiores do que o consumo humano típico. Entre os formatos úteis estão FAQs adaptadas às perguntas que usuários de IA podem fazer.

GEO: GENERATIVE-ENGINE OPTIMIZATION

Para segmentar ainda mais, a Bluefish lançou a ferramenta Custom AI Audiences, que permite ver o desempenho por público. Um banco, por exemplo, pode acompanhar como a IA descreve sua marca para assessores financeiros, investidores de varejo ou estudantes universitários. Por trás disso, estão consultas direcionadas a sistemas de IA formuladas para simular respostas desses perfis.

“Temos uma conta bem cara com os provedores de IA todo mês”, comenta Sherman.

A Bluefish que anunciou recentemente uma rodada Série A de US$ 20 milhões liderada pela NEA, com participação da Salesforce Ventures — atua principalmente com grandes empresas, ajustando preços e planos à escala delas. Cerca de 80% dos clientes são companhias da Fortune 500, de setores como serviços financeiros, bens de consumo e turismo.

Outras empresas do setor, às vezes chamando esse trabalho de GEO (generative-engine optimization), miram segmentos diferentes do mercado. Como as ferramentas de IA baseiam-se em conteúdo da internet, as técnicas de otimização podem incluir ajustes específicos para IA, mas também estratégias já conhecidas, como fortalecer presença em redes sociais, gerar conversas positivas em fóruns e conquistar cobertura na imprensa.

Embora o campo ainda seja novo e as ferramentas de IA estejam em evolução, Sherman acredita que esse espaço vai ocupar uma fatia crescente dos orçamentos de marketing.

“É um canal que está devorando todos os outros”, afirma. “No fim, vemos o marketing online se transformando em marketing para IA nos próximos anos.”

SOBRE O AUTOR

Steven Melendez é jornalista independente e vive em Nova Orleans.

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