No front internacional, a guinada do órgão público significa que as gigantes chinesas Huawei e ZTE viraram o jogo vencido até agora pelas poderosas norte-americanas Cisco, Qualcomm, Intel e Meta (dona de Facebook, Instagram e WhatsApp). Na trincheira nacional, é uma vitória das teles sobre os provedores de internet.

O que rolou?
Em 31 de dezembro de 2024, enquanto os brasileiros se preparavam para comemorar o Ano Novo, os conselheiros da Anatel abriram o chamado "circuito deliberativo", uma reunião extraordinária para assuntos urgentes. Foi usado, por exemplo, para interromper interferências no sinal de aeroportos e nas enchentes históricas do Rio Grande do Sul. Mas naquele dia:

O objetivo era redefinir os rumos de uma faixa de radiofrequência --elas funcionam como avenidas no ar por onde trafegam os dados da internet. Até então...
... A faixa do 6 Ghz era reservada a um uso que dispensa autorização. Na prática: qualquer equipamento que emita Wi-fi. Mas os conselheiros decidiram reparti-la e destinar quase 60% de sua capacidade a tecnologias de celular. Quer dizer que...
... Só poderá usar quem vencer o leilão de radiofrequência. Na prática: operadoras de telefonia. Tem até previsão de data: 2026. A canetada não chega a surpreender, mas irritou muita gente, porque...
... O Brasil destinou em 2020 a faixa dos 6 Ghz ao Wi-fi, o que a indústria diz que orientou investimentos para produção de equipamentos. Mas havia sinais de mudança, já que...
... Na Conferência Mundial de Radiocomunicação de 2023, a Anatel manobrou para incluir no documento de padronização internacional a possibilidade de dividir o 6 Ghz. Com isso...
... O Brasil contrariou os interesses dos EUA, que usarão toda a faixa para Wi-fi e pressionava os outros países do continente a fazer o mesmo. Na outra ponta, está o restante do mundo, liderados por China e União Europeia, que dividirão a banda entre Wi-fi e celular, com vistas ao 6G. O assunto é tão sensível que o Itamaraty acompanhou de perto as decisões. A virada de mesa, porém, era só uma possibilidade. Mas agora...
... Com o martelo batido, as associações de provedores de internet (Abrint) e de prestadores de pequeno porte (Neo) entraram com pedidos para anular a decisão na Anatel.

Mais de 242 milhões de crianças e adolescentes de 85 países tiveram a vida escolar interrompida por eventos climáticos extremos em 2024, segundo o Unicef (Fundo das Nações Unidas para a Infância). Só no Brasil, foram mais de 1,17 milhão de meninos e meninas impactados.
O dado inédito é do estudo Aprendizagem Interrompida: Um Retrato Global das Perturbações Escolares Relacionadas ao Clima, divulgado nesta quinta-feira (23), data em que é comemorado o Dia da Educação. É a primeira vez que o órgão da ONU examina os eventos climáticos que resultaram no fechamento de escolas ou na interrupção das aulas.
O estudo aponta que as enchentes foram o principal motivo para a interrupção das atividades letivas no Brasil. As fortes chuvas que atingiram o Rio Grande do Sul em maio do ano passado deixaram mais de 740 mil alunos sem aula, depois de 2.338 escolas estaduais serem afetadas.
O Unicef também destacou a seca na região amazônica, que fez com que mais de 100 escolas em áreas indígenas, juntamente com 1.600 escolas fora dessas áreas, ficassem sem aulas por tempo prolongado — impactando 436 mil estudantes.
Na análise global, as ondas de calor foram o risco climático predominante para o fechamento das escolas. Só em abril do ano passado, mais de 118 milhões de estudantes foram afetados pelas altas temperaturas.
Segundo o relatório, nesse período, as temperaturas chegaram a alcançar 47°C em algumas regiões do sul da Ásia, colocando as crianças em risco de insolação. Por isso, países como Bangladesh e as Filipinas registraram o fechamento generalizado de escolas e o Camboja decidiu reduzir o horário escolar em duas horas.
"Os corpos das crianças são particularmente vulneráveis. Eles aquecem mais rápido, suam com menos eficiência e esfriam mais lentamente que os adultos. As crianças não conseguem concentrar-se em salas de aula que não oferecem proteção contra o calor sufocante e não conseguem chegar à escola se o caminho estiver inundado ou se as escolas forem destruídas", disse Catherine Russell, diretora executiva do Unicef.
A Folha mostrou que economistas do Banco Mundial fizeram uma projeção de que o aumento de dias com altas temperaturas pode levar à queda de rendimento escolar das crianças brasileiras.
Estudos já mostraram que o excesso de calor prejudica a aprendizagem por afetar a concentração, memória e a saúde física e mental dos alunos. Em setembro, outro relatório do Unicef já havia apontado que as crianças brasileiras enfrentam atualmente em média cinco vezes mais dias de extremo calor do que as crianças de 50 anos atrás.
O órgão projetou ainda que entre 2050 e 2059 essa situação deve se agravar, com oito vezes mais crianças expostas a ondas de calor e três mais expostas a cheias fluviais, em comparação com a década de 2000.
"A educação é um dos serviços mais frequentemente interrompidos devido aos riscos climáticos. No entanto, é frequentemente ignorado nas discussões políticas, apesar do seu papel na preparação das crianças para a adaptação climática", disse Russell.
Apesar de os eventos climáticos extremos terem causado prejuízos educacionais em todas as regiões do mundo, o relatório destaca que 74% dos alunos afetados estavam em países com baixo desempenho escolar, como é o caso do Brasil.
"Globalmente, os sistemas educativos já estavam falhando com milhões de crianças. A falta de professores qualificados, as salas de aula sobrelotadas e as diferenças na qualidade e no acesso à educação têm criado, há muito tempo, uma crise de aprendizagem que os riscos climáticos estão exacerbando", diz o estudo.
Na Europa, as chuvas torrenciais e inundações foram os principais causadores da interrupção. Em setembro do ano passado, mais de 900 mil estudantes da Itália foram prejudicados pelas tempestades. Em outubro, mais de 13 mil crianças foram afetadas na Espanha.

O número de crianças vivendo na pobreza diminuiu no Brasil, ainda assim o país tem mais da metade da população de 0 a 17 anos nessa situação. Um estudo feito pelo Unicef identificou que 28,8 milhões de crianças e adolescentes brasileiras (55,9% do total) viviam sem direitos básicos em 2023 —em 2017, eram 34,3 milhões.

O Unicef (Fundo das Nações Unidas para a Infância) divulgou o relatório na manhã desta quinta-feira (16). O estudo considera as múltiplas dimensões da pobreza, ou seja, não considera apenas a renda das famílias das crianças, mas também se elas têm garantidos direitos fundamentais, como acesso à educação, água, saneamento e segurança alimentar.
Com base em dados da Pnad Contínua, o relatório registrou que o país teve uma "redução notável" da pobreza multidimensional entre crianças e adolescentes desde 2017, quando a análise foi feita pela primeira vez. Naquele ano, 62,5% dessa população enfrentava alguma privação de direitos.
Também houve redução do que o Unicef considera situação de pobreza extrema no período, passando de 13,8 milhões (23,8% da população dessa faixa etária) para 9,8 milhões (18,8%).
"A análise considera que as crianças e adolescentes estão em situação de pobreza quando algum de seus direitos fundamentais é parcialmente garantido. Já a pobreza extrema ocorre quando essas crianças têm esses direitos consistentemente violados", explica Liliana Chopitea, chefe de políticas sociais do Unicef no Brasil.
A análise indica que a redução de crianças em situação de pobreza foi impulsionada principalmente pela melhora no acesso à renda, o que foi proporcionado por políticas públicas como o Bolsa Família.
Em 2017, 25,4% das crianças viviam em privação de renda, ou seja, vinham de famílias que vivem com menos de R$ 355 mensais por pessoa. Em 2023, esse número caiu para 19,1%.
"Esta melhoria pode ser atribuída à expansão do programa Bolsa Família, dentre outros fatores. Além do aumento no valor do benefício, houve crescimento expressivo no número de famílias atendidas. Em termos absolutos, o estudo mostra que em 2019, 750 mil crianças e adolescentes saíram da pobreza devido ao Bolsa Família. Em 2022, esse número saltou para 2,9 milhões, até crescer mais uma vez para 4 milhões, em 2023", destaca o relatório.

Apesar dos avanços na renda, o relatório identificou que houve deterioração no acesso a direitos em áreas fundamentais, como educação e proteção ao trabalho infantil.

Em educação, a análise leva em conta quando as crianças e adolescentes estão privadas do acesso à escola na idade certa e a serem alfabetizadas. No período avaliado, houve retrocessos nas duas dimensões, que podem ser atribuídos a um efeito persistente da pandemia de Covid no sistema educacional brasileiro.

Os dados mostram que, em 2023, as taxas de crianças de 8 a 10 anos de idade que não tinham sido alfabetizadas foram consideravelmente mais altas do que o registrado em 2019.

Em 2023, 30% das crianças de 8 anos não estavam alfabetizadas. Em 2019, 14% da população dessa idade ainda não sabia ler e escrever.



"Esta disparidade sugere que as crianças que tinham entre cinco e sete anos de idade em 2020, e que, consequentemente, experimentaram interrupções educacionais críticas durante a pandemia, enfrentam um dano persistente em sua alfabetização", diz o documento.

O fechamento prolongado das escolas durante a pandemia também provocou um aumento nas taxas de atraso escolar, especialmente entre as crianças mais novas. Em 2019, 2% das crianças de 9 anos tinham atraso escolar. Em 2023, essa proporção subiu para 4,5%.
O relatório destaca ainda as desigualdades regionais do país, já que 95,3% das crianças que moram na zona rural enfrentam privações. Entre as crianças da zona urbana, 48,5% são afetadas. "Essa alta prevalência reflete as dificuldades contínuas enfrentadas por crianças e adolescentes em áreas rurais, onde o acesso a serviços básicos, como educação e infraestrutura é frequentemente limitado."

Na zona rural, 91,8% das crianças vivem sem acesso a saneamento básico e 21,2% sem acesso a água. Na zona urbana, essas privações atingem, respectivamente, 27,9% e 2,4% da crianças.

Os dados mostram ainda desigualdades raciais persistentes no país. Tanto na pobreza total quanto na pobreza extrema, a situação é mais difícil para crianças negras.

Entre as crianças brancas há uma tendência de redução da pobreza, já que a incidência caiu de 49,8% para 45,2% no período. Entre as crianças negras, as taxas de privação passaram de 71,5% para 63,6%.

"Embora haja também uma tendência de redução, as taxas para crianças e adolescentes de raça negra permanecem consistentemente mais altas em comparação com a crianças e adolescentes de raça branca, destacando disparidades raciais significativas no que diz respeito às condições de vida e acesso a recursos essenciais", destaca o relatório.

Nesta semana, li uma reportagem publicada pela Folha sobre como os X Games de Inverno, realizados neste mês nos Estados Unidos, usariam, em caráter experimental, um juiz de inteligência artificial. Os humanos ainda decidiriam as pontuações oficiais e as medalhas, mas a ideia é que, no futuro, a ferramenta ajude os árbitros em esportes onde existe um julgamento –e muitas vezes as notas geram polêmica–, como surfe, ginástica ou saltos ornamentais. A reportagem inclusive cita que uma ferramenta de IA já foi usada por juízes em campeonatos mundiais de ginástica artística.
O CEO dos X Games acredita que a inteligência artificial não vai assumir o papel dos humanos na arbitragem, mas sim trazer objetividade a esportes subjetivos. Será? Concordo com sua fala de que pode ajudar onde "o olho não consegue acompanhar o que o atleta está fazendo".
O COI (Comitê Olímpico Internacional) lançou um programa de estudos sobre o tema e acredita que a inteligência artificial pode ser uma ferramenta de suporte aos atletas, ajudando a identificar novos talentos e a desenvolver sistemas de treinamento e equipamentos esportivos. Na arbitragem, crê, pode deixar a competição mais justa. Mas o presidente do COI disse que é preciso ter uma abordagem holística com o tema, feita de forma responsável.
Não vai ser simples, nem prático, e realmente espero que os gestores do esporte vejam essa como uma discussão longa e complexa. A inteligência artificial oferece oportunidades, mas também riscos.

Este working paper produzido pelo Comitê Científico do NCPI apresenta uma visão abrangente sobre a intersetorialidade nas políticas públicas para a promoção do desenvolvimento infantil. O material reúne evidências sobre a importância dessa abordagem, analisa políticas no Brasil e no mundo e discute desafios e estratégias para sua implementação. Ele oferece ainda recomendações para gestores públicos, com foco em governança colaborativa, articulação entre setores e fortalecimento de ações que ampliem oportunidades para todas as crianças brasileiras.

Na Base Nacional Comum Curricular (BNCC) e no seu Complemento sobre Computação estão previstas as competências digitais que devem ser desenvolvidas pelos estudantes brasileiros. Da mesma forma, outras normativas, recentemente divulgadas, enfatizam a obrigatoriedade da inclusão de componentes específicos sobre o ensino da computação nos currículos das redes, como a Política Nacional de Educação Digital (PNED) e a Estratégia Nacional de Escolas Conectadas (ENEC).

This report revisits WCET’s 2016 study on the relationship between the cost and price of distance education, reflecting on how the landscape has shifted post-pandemic. With 63.94% of students now taking at least one distance education course, the report analyzes findings from WCET’s 2024 survey, exploring current trends in tuition, fees, and the costs of offering online courses. That report concluded with a list of recommendations for policymakers and distance education leaders.

A satisfação no trabalho não se refere mais apenas à remuneração e aos benefícios. As pessoas mais jovens estão trocando de empregos em um ritmo muito mais rápido. Então, como as empresas têm enfrentado esse desafio e mantido seus funcionários felizes, produtivos e na folha de pagamento?

O ano de 2025 será marcado por um paradoxo: enquanto a tecnologia avança, os consumidores demonstram um desejo crescente por experiências que privilegiem o contato humano, a autenticidade e o bem-estar. Essa é a análise apresentada na 11ª edição do "The Future 100", relatório da agência de publicidade VML, que explora 100 tendências globais que moldarão negócios, comportamento e cultura no ano.
Baseado em uma pesquisa com 13.961 pessoas em 14 mercados, incluindo o Brasil, o estudo indica que entre as principais preocupações globais estão o aumento do custo de vida, a violência, o crime e as instabilidades políticas. Esses fatores refletem um clima de incerteza que, inevitavelmente, influencia o comportamento dos consumidores.

Em um período de tempo notavelmente curto, organizações de todos os setores implantaram inteligência artificial (IA) para produzir decisões que afetam a vida diária das pessoas. Como a IA pode ser caracterizada como "um espelho que reflete nossos preconceitos e falhas morais de volta para nós", às vezes essa prática resulta em erros infelizes e até trágicos . E o preconceito é apenas uma das inúmeras razões pelas quais a IA é considerada uma "caixa preta" com um problema de confiança . No ano passado, a Pew Research descobriu que 52% dos americanos estão mais preocupados do que animados com a IA na vida diária, em comparação com apenas 10% que dizem estar mais animados do que preocupados.

Claramente, a IA precisa provar ser uma tecnologia confiável. Para fazer isso, as empresas que usam IA devem garantir a interpretabilidade, auditabilidade e aplicabilidade das decisões que esses modelos analíticos tomam. A interpretabilidade permite que a tecnologia seja entendida. A auditabilidade permite a responsabilização. Finalmente, a aplicabilidade ameniza a dúvida, deixando a confiança em seu rastro.

Se as organizações querem colher benefícios comerciais reais de seus investimentos em IA, os clientes precisam confiar nela. A desconfiança social sistêmica na IA pode ser dissolvida somente quando perguntas sobre como essa tecnologia funciona — de clientes, reguladores e outras partes apropriadas — podem ser respondidas. Usar a responsabilização baseada em blockchain fornece um caminho operacional e atingível para a responsabilização e a aplicabilidade.

Na FICO, estamos usando a tecnologia blockchain para construir a confiança dos consumidores e do setor financeiro em geral na IA. O blockchain cria um registro imutável de cada aspecto do desenvolvimento do modelo de IA e garante que cada ação tomada esteja de acordo com os requisitos e padrões corporativos para IA Responsável. Em vez de sinalizar desconfiança em cientistas de dados, um sistema blockchain para gerenciamento de modelos de IA ilustra que a confiança não é uma questão pessoal — há uma razão para que coisas importantes na vida tenham contratos. O blockchain não serve para apontar culpados; ele é projetado para manter todos honestos, eficientes, seguros e dentro dos padrões. Com estruturas adequadas de governança e responsabilização em vigor, a inovação em IA tem um espaço seguro e aberto para prosperar.

Este artigo apresenta um estudo de caso sobre como a FICO adotou o gerenciamento de desenvolvimento de modelos de IA baseado em blockchain, como isso beneficia os negócios e como outras organizações podem adotar e lucrar com essa abordagem.

Quando o Blockchain conheceu a IA
Em 2021, a equipe de ciência de dados da FICO responsável por IA e inovação analítica começou a usar blockchain para governança de desenvolvimento de modelos, um movimento que desde então tem fornecido valor demonstrável. Essa equipe fornece tecnologia central para as plataformas de software da FICO, incluindo detecção de fraudes e soluções para gerenciamento de cartão de crédito, e é separada da organização analítica que desenvolve análises para o FICO Score. Ela descobriu que essa abordagem não apenas acelerou nosso tempo de comercialização com IA e inovação analítica, mas também ajudou a manter novos modelos em produção; o blockchain reduziu problemas de suporte e recalls de modelos em mais de 90%. Ela fez isso ajudando a automatizar o processo de manter o controle sobre os detalhes de desenvolvimento de modelos que se multiplicam rapidamente.

As sementes dessa abordagem foram desenvolvidas ao longo de mais de uma década de trabalho, enquanto a equipe trabalhava para documentar e gerenciar as inúmeras decisões incrementais que entram no complexo processo de desenvolvimento de um modelo: as variáveis ​​do modelo, o design do modelo, algoritmos, dados de treinamento e teste utilizados, os recursos latentes brutos do modelo , testes de ética e testes de estabilidade. Esse processo também inclui um enorme elemento humano: os cientistas que constroem diferentes partes dos conjuntos de variáveis, participam da criação do modelo e realizam testes de modelo. Cada pequena mudança pode impactar o desempenho do modelo, o uso responsável e os resultados das decisões.

A solução inicial que a equipe de ciência de dados encontrou foi começar a usar um documento de rastreamento analítico (ATD) para orientar seu processo de desenvolvimento. Originalmente contido em um documento do Word de várias páginas, essa abordagem detalhava cada aspecto dos requisitos, desenvolvimento e testes de um modelo. O ATD informava um conjunto de requisitos muito específicos vinculados ao padrão de desenvolvimento de modelos de IA da FICO. Depois que todos os elementos da construção foram negociados, ele se tornou o documento pelo qual a equipe definiu todo o processo de desenvolvimento do modelo.

Usar o ATD foi um divisor de águas, mas lidar com centenas de documentos volumosos de modelos ATD e realizar dezenas de reuniões para confirmar a adesão de cada modelo ao padrão gerou muita sobrecarga administrativa. Então, em 2021, a FICO colocou todo o processo ATD em um blockchain privado, fornecendo uma maneira muito mais fácil de criar uma trilha imutável de tomada de decisão para cada modelo. O blockchain elimina qualquer confusão sobre requisitos, algoritmos usados ​​e critérios de sucesso a serem atendidos, pois todos são comprometidos com a cadeia antes do início do desenvolvimento. Ele também se vincula permanentemente a ativos que demonstram adesão aos padrões, expõe recursos latentes e determina se eles introduzem viés no modelo, bem como identifica quem trabalhou nos recursos latentes, quais testes foram feitos, o gerente aprovador e a aprovação da gerência.

É importante ressaltar que o blockchain não produz apenas uma lista de verificação de resultados positivos; ele também inclui erros, correções e melhorias feitas ao longo do caminho.

Por que o Blockchain funciona
O ATD percorreu um longo caminho desde os longos documentos do Word. A abordagem baseada em blockchain da FICO abstrai cada tarefa em uma interface fácil de usar que é integrada ao trabalho diário dos cientistas de dados. Um cientista independente que não quer usar esse método, simplesmente não pode — comprometer cada decisão de desenvolvimento com o blockchain é simplesmente a maneira como o trabalho é feito e um requisito para que os modelos sejam lançados.

A FICO descobriu que o valor comercial do registro imutável do blockchain é enorme. Alcançamos consistência em uma grande organização global de ciência de dados; o desenvolvimento de modelos em centenas de ativos analíticos de produção a cada ano é uniforme, minimizando confusão e desperdício.

Reduzir o desperdício importa, dados os altos custos de oportunidade da inovação perdida e os custos muito tangíveis do talento de desenvolvimento de IA e recursos de computação relacionados. É um segredo aberto em serviços financeiros que apenas uma fração dos modelos de IA desenvolvidos internamente é colocada em produção porque ninguém tem certeza do que há neles ou como eles funcionarão. Uma pesquisa da McKinsey & Co. de 2019 do setor de serviços financeiros descobriu que apenas 25% a 36% dos entrevistados implantaram IA em vários casos de uso dentro de suas empresas. Curiosamente, vimos esses números melhorarem, mas em todo o setor, ativos de IA não utilizados ainda se traduzem em centenas de milhões de dólares de esforço desperdiçado.

Em última análise, a FICO sabe por que o blockchain funciona por causa do que não acontece. Os modelos não são retidos da produção por causa da incerteza sobre seu risco ou da falta de artefatos que demonstrem a adesão aos padrões de IA Responsável da empresa. Os cientistas não inadvertidamente exploram modelos de produção para projetos de pesquisa ou, pior, liberam experimentos de ciência de dados "para o mundo". E aquele cientista de dados rebelde? Não se desperdiça tempo rejeitando trabalhos que se tornam desonestos, intencionalmente ou não; o blockchain mantém as equipes coesas, dentro do padrão e atendendo aos requisitos, produzindo com eficiência modelos que atendem aos padrões de qualidade e segurança da FICO. Além de ver os problemas de suporte do modelo caírem para quase zero, alcançamos a adesão absoluta e a aplicabilidade dos padrões de desenvolvimento de modelos de IA, mesmo em alta velocidade.

Tudo isso é a chave operacional para construir confiança na IA. Ajuda a FICO a produzir resultados que estão 100% em conformidade com nossos padrões, apoiados por ativos concretos de prova de trabalho. Isso significa que a experiência dos consumidores com essas ferramentas é consistente com nossos próprios padrões de IA Responsável.

Como a FICO fez o Blockchain funcionar para a IA
Colocar esse sistema em funcionamento não foi um problema de tecnologia, antes de tudo. Foi um problema de organização e pessoas. Lidar com isso foi seguido por obstáculos de design e tecnológicos que tiveram que ser superados, é claro, mas a primeira parte foi a mais difícil.

Aqui está o que aprendemos com esse processo.

Padrões Primeiro, Tecnologia Depois
Sem um padrão de desenvolvimento de modelo de IA para aderir, usar blockchain para registrar cada detalhe do desenvolvimento do modelo é inútil. Infelizmente, esse primeiro passo pode ser a parte mais difícil da jornada: para estabelecer padrões corporativos em torno da IA ​​responsável, decisões difíceis precisarão ser tomadas sobre o que será ou não feito, incluindo aprovações de quais algoritmos podem ou não ser usados, interpretabilidade do modelo, metodologias éticas de testes de IA e atendimento a requisitos regulatórios. Na FICO, isso envolveu algum evangelismo em torno do objetivo de garantir resultados analíticos consistentes para todos os clientes, independentemente da arte dos cientistas de dados individuais, e nomear um comitê que definiria os padrões de desenvolvimento e educaria toda a equipe sobre os métodos associados.

Fácil de usar não é negociável
Na FICO, não foi tão difícil fazer os cientistas de dados embarcarem na ideia de usar o sistema. A maioria deles apreciou a estrutura que ele oferece, o alinhamento automático do trabalho deles com os padrões de desenvolvimento de modelos de IA e as abordagens formalizadas para a IA Responsável, tudo isso protegendo a eles e seus produtos de trabalho.

O que foi difícil foi desenvolver a interface do usuário (UI) entre os cientistas de dados e o blockchain. O desenvolvimento da UI foi mais do que descobrir em quais campos e botões o usuário clicaria e quando; ele teve que ajudar os cientistas de dados a fazer a mudança mental do desenvolvimento em cascata linear e centrado no indivíduo para uma mentalidade de equipe na qual vários desenvolvedores e testadores pudessem fazer seu trabalho e validar o dos outros de forma eficiente e automatizada.

No final das contas, investimos tempo e recursos significativos para facilitar o uso do sistema pelos cientistas, de uma forma que enfatizasse o envolvimento intelectual em vez da supervisão trabalhosa, integrando uma interface de usuário elegante à maneira como o trabalho é feito.

Para atingir esse estado final, as organizações devem se preparar para passar por um processo formal com requisitos de negócios e documentos de requisitos de produtos (BRDs e PRDs). Isso permite que os pensamentos e opiniões dos designers de software sejam alinhados sobre como os usuários irão interagir com o sistema e como o processo irá operar. Era importante garantir que todos se sentissem ouvidos e que o desenvolvimento não começasse até que as expectativas sobre forma, funcionalidade e operação estivessem alinhadas.

Mais crítico para a adoção, o atrito não era um resultado aceitável, forçando a criatividade do desenvolvimento de software desde o início. Por exemplo, tivemos que equilibrar a falta de necessidade ou desejo dos cientistas de dados em conhecer a tecnologia blockchain com o uso obrigatório da ferramenta com base nela. Da mesma forma, precisávamos de relatórios instantâneos sobre o estado de todas as tarefas de desenvolvimento e teste de modelos sem exigir que os cientistas de dados criassem relatórios.

Iterar em vitórias rápidas
Em seguida, prepare-se para fazer provas de conceito de designs iniciais para obter uma versão rápida do sistema funcionando e comece a navegar por casos de uso, como estabelecer requisitos, atualizações de desenvolvimento, atualizações de teste, atualizações de validação, rejeição/aprovação e como redefinir o estado dos requisitos quando um modelo é rejeitado. Deve haver um forte foco em como a completude é medida, já que nenhum modelo é lançado até que todos os requisitos sejam atendidos pelo desenvolvedor, testador e validador — como isso será analisado do blockchain e apresentado às partes interessadas?

Mantenha tudo junto, para sempre
Nenhuma aplicação analítica está realmente pronta; ela está em constante evolução, e os processos (particularmente para dependências) não podem ser esquecidos. Então, como um ponto técnico importante, é importante pensar sobre os repositórios que manterão grandes ativos de IA em armazenamento alternativo, com hashes, somas de verificação e outros mecanismos que confirmarão que o ativo referenciado no blockchain é apropriado e não corrompido. Qualquer armazenamento alternativo deve ser monitorado ativamente e alertas emitidos se houver atualizações ou migrações para outras pilhas de tecnologia dentro da organização.

Manutenção atinge diferentes
Finalmente, a realidade abrangente de um sistema de gerenciamento de desenvolvimento de modelo de IA baseado em blockchain é que ele é um software — software com requisitos para gerenciamento de segurança e vulnerabilidade, manutenção e atualizações. As equipes de software de TI lidam com essas questões todos os dias para aplicativos empresariais, mas com aplicativos de desenvolvimento de IA, os desenvolvedores de software precisam cultivar novas expertises ou fazer parcerias com outros recursos para obtê-las.

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A confiança pode ser ilusória ao trabalhar com IA. É compreensível que essas novas ferramentas poderosas precisem superar um alto padrão. Mas a desconfiança sistêmica na IA só pode ser dissipada quando clientes, reguladores e outras partes apropriadas estão confiantes em como a tecnologia funciona e que podem confiar em modelos específicos funcionando da maneira que deveriam. É isso que essa abordagem baseada em blockchain pode fornecer: responsabilidade, transparência e aplicabilidade. Ao manter todos honestos, ela dá aos usuários motivos para confiar nessas novas ferramentas poderosas.

Para o dado Brasil, foram considerados dois contextos. As enchentes no Rio Grande do Sul, que afetaram mais de 2 mil escolas da rede estadual de Educação - com isso 741 mil estudantes não tiveram acesso às aulas no período das enchentes. E a seca na região amazônica, que fez com que cerca de 1.700 escolas, incluindo mais de 100 localizadas em áreas indígenas, ficassem sem atividades por tempo prolongado - impactando 436 mil estudantes.

Desenvolver teoria é trabalho que se faz analisando dados. Não é glamoroso, e sobretudo, não é caro. Bastam uma base de dados, um computador decente, acesso a todas as publicações científicas do planeta (hoje em dia provido por qualquer universidade que se preze), um programa de análise estatística, uma pilha de cadernos e muitas canetas coloridas, no meu caso. Em suma: custa o meu salário, ao qual eu, como todo professor, faço jus dando aulas.
E aqui está o problema. O novo modelo de administração empregado por cada vez mais universidades privadas estadunidenses explora o financiamento trazido de fontes externas por seus pesquisadores para engordar os cofres da instituição. Funciona assim: para cada US$ 100 mil que os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) concedem a um projeto, eles pagam US$ 52 mil adicionais à universidade que sedia a pesquisa a título de infraestrutura e administração. Essa parte não é novidade, e operar prédios de laboratórios custa dinheiro.
O problema é que as universidades nos EUA agora notaram que elas podem recusar pagar os salários dos seus novos professores e obriga-los a se remunerar com sua verba externa de pesquisa. Na falta de alternativas, os recém-doutores desesperados atrás de emprego aceitam a exploração. Vejo novos colegas sendo "contratados" com apenas dois meses de salário garantidos pela universidade ao ano; os outros dez devem vir do seu financiamento externo. Detalhe: menos de 8% dos pedidos são financiados pelo NIH.
É uma mina de ouro para a universidade: para cada novo professor "contratado" quase sem salário, cerca de US$ 100 mil de salário são adicionados a um projeto de pesquisa, que a universidade deixa de pagar —e ainda ganha aqueles US$ 52 mil por cima. Se em cinco anos o novo professor não tiver financiamento, ele é despedido, e a universidade "contrata" outro para explorar. Em um sistema que produziu uma enormidade de novos cientistas nas últimas duas décadas, "contratar" professores é o novo modelo de enriquecimento universitário, às custas do contribuinte.
Incentivar produtividade entre professores e pesquisadores usando táticas empresariais é uma coisa, que eu já defendi e continuo defendendo. Mas é uma perversidade usar pesquisadores para perseguir a lógica capitalista de gerar lucros no que deveriam ser instituições de geração de conhecimento, sobretudo quando fazer ciência nem sempre requer os US$ 2 milhões de um grant típico do NIH (que trazem um milhão limpinho para os cofres da universidade).
Os reitores querem ciência cara, mas ciência, como a vida, se faz de várias maneiras. A diversidade sofre, e os novos pesquisadores, tadinhos, perdem neurônios e ganham buracos no estômago com a insegurança salarial. Buscar emprego como cientista em uma universidade nos EUA é algo que eu não recomendo no momento.

O primeiro sindicato da Amazon no Canadá era composto por cerca de 230 trabalhadores de armazém em Laval, ao norte de Montréal. Mas a empresa contestou o esforço de sindicalização perante um tribunal trabalhista provincial. Argumentou que a certificação sindical deveria ser revogada porque os trabalhadores assinaram cartões sindicais para sinalizar seu apoio, em vez de votar por voto secreto. O tribunal decidiu contra a Amazon em outubro, pouco antes da alta temporada de compras de fim de ano.
A Amazon afirmou que o litígio sobre o assunto continuava.

Dispor de apenas um salário mínimo ou menos para sustentar toda uma família. Acordar e não ter o que comer. Trabalhar de sol a sol fazendo bicos, desde muito jovem. Fazer da merenda escolar a única ou principal refeição do dia. Não conseguir comprar bens de consumo básicos.
Estas situações estão associadas ao que entendemos por ser pobre. Mas a pobreza afeta muitos aspectos no bem-estar das pessoas além da medida monetária do quanto se ganha ou gasta.
Um entendimento mais amplo do conceito de pobreza pode classificar famílias que tenham a mesma renda em níveis diferentes, dependendo do nível de acesso a serviços que elas têm. Uma família de quatro pessoas vivendo com um salário mínimo, que viva em um local com acesso à água encanada, sistema de esgoto, boas escolas e posto de saúde eficiente, pode ter mais qualidade de vida que outra família de mesmo tamanho, mas sem acesso a estes serviços. Conhecer a distribuição de renda da população dá alguma visão do nível de pobreza em que as pessoas vivem, mas não é suficiente para entender quão multifacetadas podem ser as privações.
No último dia 16, o Unicef publicou um relatório que analisa a pobreza multidimensional vivenciada por crianças e adolescentes no Brasil. A metodologia do estudo incorpora oito dimensões para medir a pobreza infantil: educação, acesso à informação, trabalho infantil, moradia, água, saneamento, renda e segurança alimentar.
Utilizando dados da Pnad Contínua (IBGE), o estudo analisa o acesso das crianças e adolescentes a direitos básicos, classificando-os em sem privação, privação intermediária ou extrema. Considere crianças que vivem em domicílio com renda mensal de até R$ 209 por pessoa, sem água encanada ou acesso à internet e em situação de insegurança alimentar grave. Este seria um caso de privação extrema.
Os resultados descritos no relatório indicam que mais da metade da população brasileira até 17 anos (55,9%) vive em privação de algum direito. Ainda é muito, mas vem diminuindo: em 2017 eram 62,5%. A melhoria é proveniente, principalmente, das dimensões de renda e informação. Ou seja, diminuiu a proporção dessa população que vive em famílias com renda abaixo das linhas de pobreza monetária ou sem acesso à internet no último ano ou televisão em casa.
As privações extremas também diminuíram no período, com contribuições relevantes das dimensões renda, saneamento e moradia. Esta última dimensão indica que está caindo a quantidade de pessoas de até 17 anos que vivem em um quarto com mais de quatro pessoas ou em moradia cujas paredes e teto são de material inadequado.
Por outro lado, as dimensões de educação e segurança alimentar não apresentaram melhoras notáveis. O período analisado, que atravessa as consequências da pandemia de Covid-19, ainda deixa sequelas no bem-estar.
Atraso escolar, crianças não alfabetizadas na idade certa e em situação de insegurança alimentar ainda são uma realidade para milhões de brasileiros, com marcantes desigualdades raciais e regionais. Mesmo com avanços econômicos, combater a pobreza infantil exige reconhecer a complexidade das privações vividas por essas crianças, indo além de questões financeiras para garantir um futuro mais digno.

Líderes inteligentes espiritualmente são mais empáticos, o que se traduz em uma preocupação sincera em relação a fatores humanos, sociais e ambientais

Sheeran concorda alegremente. É uma das inúmeras selfies, fotos em grupo e mensagens de vídeo dos quais ele participará em sua rápida turnê de dois dias por escolas e programas de música para jovens em todo o Reino Unido. A ocasião é o lançamento oficial, neste mês, da Ed Sheeran Foundation, uma instituição beneficente que ele criou para promover o ensino de música em escolas públicas e melhorar o acesso à indústria musical. O itinerário começa em Cardiff, antes da viagem de 192 km até Coventry. No dia seguinte ele estará em Edimburgo pela manhã e em Belfast à tarde.

ChatGPT apontou probabilidade 'média a grande' de uso de IA. TJSP disse que advogado deveria apontar 'indícios reais de uso antiético da tecnologia'

O estudo global “Future 100: 2025”, produzido pela VML Intelligence, chegou. Ele é o guia essencial para orientar marcas em estratégias ao longo do ano – e além – tendo como base 100 tendências que impactam 10 setores diferentes e que irão ajudar você a se manter à prova do futuro.

Mapear as habilidades dos funcionários é uma prática que começa a ser explorada por empresas no Brasil. Em pesquisa da consultoria Mercer, 43% disseram estar fazendo isso. A identificação das competências é baseada nas atividades diárias das equipes (72%), a partir da análise dos gerentes (67%) e por autoavaliação (16%). Uma minoria realiza o trabalho com a ajuda de ferramentas de inteligência artificial (3%) e exames de desempenho no final do ano (3%), enquanto apenas 8% remuneram os empregados de acordo com as habilidades registradas.
O levantamento foi realizado com 88 companhias no Brasil, sendo 39% com até mil empregados; 28% com mil a 4,9 mil e 33% com mais de cinco mil funcionários. Do total, 18% pertencem ao setor de serviços e 15% são de tecnologia. A Mercer considera que registrar e explorar as aptidões dos profissionais de forma estratégica será cada vez mais importante para que as organizações enfrentem novos desafios de negócios, mantenham e atraiam mão de obra qualificada.
“Os dados mostram que as empresas ainda estão em um processo inicial de mapeamento e de uso massivo das habilidades dos times”, analisa Rafael Ricarte, diretor de negócios de carreira da Mercer. “As ações estão mais concentradas em projetos de avaliação de desempenho e de desenvolvimento de carreira; e menos nas atividades de recrutamento, seleção e remuneração.”
O especialista diz que chama a atenção no levantamento, o alto percentual (54%) de entrevistados que acreditam que a inteligência artificial [IA] generativa irá refletir na força de trabalho, impactando, em maior ou menor grau, todas as funções corporativas.
A pesquisa também aponta que 64% dos empregadores não trabalham com um catálogo de habilidades, continua o especialista. “Em pleno 2025, quando grande parte da diferenciação dos profissionais acontece por conta de habilidades e de ‘entregas’, e não só pelo currículo, faz falta ter um mapeamento adequado das competências necessárias para o futuro dos negócios”, afirma.
Diante dos dados obtidos, Ricarte recomenda mais planejamento para os departamentos de recursos humanos. Em um mundo corporativo dinâmico e cheio de incertezas, já é hora de pensarmos nas organizações de uma maneira mais fluida, com as competências disponíveis no quadro; e menos estática, olhando apenas para cargos e posições, sugere. “Se temos, por exemplo, um executivo de RH com habilidades de negociação requeridas para uma atividade na área de TI, ele pode ser deslocado por um tempo definido ou para a disseminação de conhecimentos necessários”, explica. “Também devemos pensar as contratações da mesma forma - sobre quais habilidades a empresa mais precisa no momento, ao invés de procurar somente pela formação dos candidatos.”
Na Copastur, empresa de viagens corporativas com mil funcionários, o mapeamento de habilidades acontece desde 2020 já no processo seletivo. “O segredo para fortalecer a nossa cultura, aumentar o engajamento e garantir produtividade está em reconhecer quem faz parte da equipe”, explica Elaine Dantas, CHRO (chief human resources officer ou diretora de RH) da companhia.
O trabalho leva em conta as análises do gestor direto sobre os funcionários, autoavaliações semestrais e encontros individuais mensais com as lideranças. “Também utilizamos ferramentas de IA para analisar os perfis profissionais”, acrescenta.
O modelo tem impactado as promoções e recrutamentos na empresa, segundo Dantas. Todos os funcionários e cargos são mapeados e quase 70% da folha está elegível para movimentações de carreira. Nos últimos dois anos, mais de 400 profissionais passaram por algum tipo de progressão. “Noventa por cento das promoções na alta liderança são realizadas internamente”, diz a diretora, que destaca que as habilidades “mais desejadas” nos inventários são as comportamentais. “O volume significativo de recrutamento interno demonstra a eficácia de identificar e promover talentos dentro da organização.”
É o caso de Gustavo Noronha, head operacional da Buffly, marca da Copastur voltada a viagens no segmento de esportes digitais (e-sports). Ele entrou no grupo em 2005, com 15 anos, como mensageiro. Até 2009, foi promovido quatro vezes, chegando a consultor sênior. Depois de um intercâmbio para estudar inglês na Irlanda, voltou à empresa em 2015. Em 2022, iniciou o projeto de criação da Buffly e, no ano passado, passou a liderar a divisão. “O meu mapeamento destacou habilidades como comunicação, proatividade e agilidade na tomada de decisões”, diz. “Já os focos de melhoria são no planejamento e na gestão do tempo.”

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