O Spotify vai começar a vender livros físicos nos Estados Unidos e no Reino Unido a partir de março, segundo o Wall Street Journal. A expansão da operação para outros países ainda não foi divulgada.
A plataforma de streaming de música passará a vender edições impressas em capa dura e brochuras de títulos diversos a partir de uma parceria com a Bookshop.org, uma livraria on-line que apoia financeiramente livrarias independentes.
As operações de venda serão feitas dentro do aplicativo e o Spotify receberá uma taxa a cada compra, que não foi divulgada. Já a Bookshop.org ficará responsável por definir os preços de venda, manter o estoque e realizar a entrega dos livros.
Concorrência com a Amazon e TikTok
Essa entrada no mercado de livros amplia a concorrência do aplicativo com a Amazon, a maior varejista on-line de livros físicos do mundo. Essa disputa comercial começou em 2022 quando o Spotify passou a disponibilizar audiobooks, segmento liderado pela Amazon por meio do aplicativo Audible.
Mas o Spotify não é a primeira plataforma que se arrisca no comércio. O TikTok Shop, lançado no Brasil em maio de 2025, passou a integrar a venda de diversos artigos, inclusive livros, dentro da rede social de vídeos curtos. Apesar do sucesso do BookTok (segmento da rede social dedicado a conteúdos sobre livros), o TikTok ainda não conseguiu converter visualizações em vendas, e a adesão das editoras brasileiras ainda é limitada.
A HarperCollins, que entrou no TikTok Shop no último 13 de janeiro, vendeu pouco mais de 200 exemplares até o momento. Para Leonora Monnerat, diretora executiva da casa editorial, o principal valor da ferramenta está na visibilidade.
“Na HarperCollins Brasil, entendemos o TikTok Shop como um espaço de social commerce”, afirma. Ela se refere à estratégia de vender produtos dentro de redes sociais a fim de combinar compras com engajamento.
Segundo Monnerat, o desempenho de um título na plataforma costuma impactar outros canais, mas as vendas não necessariamente se convertem dentro do próprio aplicativo. “Quando um livro vai bem no TikTok, isso acaba puxando as vendas em todos os outros canais, como Amazon, outras lojas on-line e até livrarias físicas.”

A Amazon planeja usar inteligência artificial (IA) para acelerar o processo de produção de filmes e programas de televisão, mesmo diante dos temores de Hollywood de que a IA cortará empregos e remodelará permanentemente a indústria.

No Amazon MGM Studios, o veterano executivo de entretenimento Albert Cheng lidera uma equipe encarregada de desenvolver novas ferramentas de IA que, segundo ele, reduzirão custos e otimizarão o processo criativo.

A Amazon planeja lançar um programa beta fechado em março, convidando parceiros da indústria para testar suas ferramentas de IA. A empresa espera ter resultados para compartilhar até maio.

A equipe consiste principalmente de engenheiros de produto e cientistas, com um contingente menor das áreas criativa e de negócios.

A Amazon está adotando publicamente a inteligência artificial em resposta aos orçamentos de produção cada vez maiores, que limitam o número de séries e filmes que as empresas podem financiar. A tecnologia acelerará certos processos para produzir mais filmes e programas de TV com maior eficiência.

“O custo de criação é tão alto que é realmente difícil fazer mais e é realmente difícil assumir grandes riscos”, disse Cheng em uma entrevista. “Acreditamos fundamentalmente que a IA pode acelerar, mas não substituirá, a inovação e os aspectos únicos que (os humanos) trazem para a criação da obra.”

O movimento para adotar a inteligência artificial ocorre no momento em que atores de primeira linha, como Emily Blunt, expressaram temores sobre a ascensão da IA, e particularmente de que a atriz de IA Tilly Norwood tornaria seus trabalhos obsoletos.

A Amazon enfatizou que roteiristas, diretores, atores e designers de personagens estarão envolvidos em cada estágio da produção, usando a IA como uma ferramenta para aprimorar a criatividade.

Assim como muitas outras empresas de tecnologia, a Amazon também está pressionando quase todas as suas divisões para encontrar usos para a IA e apontou o sucesso da tecnologia como uma das razões pelas quais cortou cerca de 30 mil empregos corporativos desde outubro - sua maior demissão em massa na história. Isso incluiu vários cortes de empregos no Prime Video.

Cheng disse que a IA poderia ajudar o Prime Video a superar alguns dos desafios inerentes à produção de filmes e televisão em larga escala.

Cheng afirmou que proteger a propriedade intelectual e garantir que o conteúdo criado por inteligência artificial não seja absorvido por outros modelos de IA são essenciais para o funcionamento do AI Studio.

O estúdio, lançado em agosto passado, aponta sua série de sucesso, “House of David”, como um exemplo de como a IA poderá ser usada no futuro.

Para a segunda temporada do épico bíblico, o diretor Jon Erwin usou IA combinada com filmagens em “live-action” para criar cenas de batalha, editando as duas de forma integrada para expandir o escopo das sequências a um custo menor.

Já no mercado de software, o vetor de aceleração de vendas provocado pela evolução da inteligência artificial provocou um efeito colateral — com o uso da IA, surgiu o questionamento sobre a necessidade de contratar softwares como serviço.
A desconfiança teve início há mais de um ano, mas ganhou força na semana passada após a divulgação do balanço da Microsoft, na quarta-feira (28). Na mesma semana, a empresa de IA Anthropic apresentou um modelo capaz de realizar uma série de tarefas que dispensariam o uso de alguns programas e aplicativos.

A partir de 20 de janeiro de 2026, o Tratado de Budapeste entrou em vigor no Brasil, resultado de esforços empreendidos pelo Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) em 20251. Em 20 de outubro de 2025, o governo brasileiro depositou, junto à Organização Mundial da Propriedade Intelectual (OMPI), a carta de adesão ao Tratado de Budapeste sobre o Reconhecimento Internacional do Depósito de Microrganismos para Efeitos do Procedimento em Matéria de Patentes, passando a integrar o grupo que atualmente conta com 92 membros.
O mecanismo criado pelo Tratado de Budapeste é simples: Estados membros do tratado devem reconhecer, para fins de procedimento de patentes, um único depósito de material biológico realizado em qualquer Autoridade Depositária Internacional (IDA, da sigla em inglês International Depositary Authority). Esse depósito torna-se indispensável quando a invenção envolve um novo material biológico que não pode ser suficientemente descrito no relatório descritivo, de forma a garantir a sua reprodutibilidade. Nesses casos, o depósito do material biológico complementa a descrição contida no pedido de patente, garantindo o cumprimento do requisito de suficiência descritiva, essencial para a concessão da patente.
No contexto brasileiro, é importante destacar que a adesão do país ao Tratado de Budapeste não altera os prazos estabelecidos nas Diretrizes de Exame de Pedidos de Patente relativos ao depósito de material biológico. De acordo com as Diretrizes vigentes no INPI, o depósito de material biológico deve ser obrigatoriamente realizado até a data de depósito do pedido de patente, integrando o relatório descritivo. Nos casos em que haja reivindicação de prioridade unionista, e considerando que os direitos de prioridade sejam aplicáveis ao material biológico, o depósito correspondente deve ser efetuado até a data da prioridade reivindicada. Assim, mesmo com o reconhecimento internacional dos depósitos realizados perante as IDAs, permanece indispensável o cumprimento do prazo de depósito do novo material biológico para que o pedido de patente relacionado atenda aos requisitos de patenteabilidade no Brasil.
A adesão do Brasil ao Tratado de Budapeste marca, assim, um avanço significativo para o sistema nacional de patentes, especialmente para o setor de biotecnologia. Ao aderir ao tratado, o país passa a dispor de um mecanismo internacionalmente reconhecido que simplifica o processo de proteção de invenções envolvendo novos materiais biológicos, viabilizando a realização do depósito em território nacional. Isso elimina a necessidade de envio de amostras do material biológico ao exterior e confere maior agilidade e segurança no seu depósito.
Com a entrada em vigor do tratado no Brasil, o país poderá designar instituições nacionais para atuarem como IDAs, integrando o grupo que atualmente é composto por 52 autoridades. Para isso, essas instituições deverão atender aos requisitos técnicos e legais rigorosos estabelecidos no tratado, como garantir a viabilidade das amostras e assegurar a ausência de contaminação das mesmas. É relevante destacar que o Brasil já dispõe de diversas coleções de culturas com potencial para credenciamento como IDAs, desde que atendam aos critérios estabelecidos no tratado.
Com uma possível IDA no Brasil, pesquisadores, instituições e empresas nacionais esperam uma redução substancial de custos e a eliminação de barreiras logísticas que dificultam o depósito de materiais biológicos para fins de patente e o seu respectivo acesso. Essa iniciativa não apenas beneficiaria o Brasil, mas também os demais países da América do Sul, que passariam a contar com mais uma opção além da única IDA atualmente existente na região, localizada no Chile. Outro impacto positivo é o acesso facilitado, para fins de pesquisa, a amostras depositadas, incentivando a inovação e o desenvolvimento científico no país.
Pesquisadores, instituições e empresas nacionais esperam uma redução substancial de custos e a eliminação de barreiras logísticas que dificultam o depósito de materiais biológicos para patentes e seu respectivo acesso, iniciativa que beneficiaria também a América do Sul
É importante destacar que cada IDA possui autonomia para definir quais tipos de materiais biológicos está habilitada a receber e conservar, conforme sua infraestrutura, nível de biossegurança e capacidade técnica para garantir a viabilidade e a estabilidade das amostras depositadas. A IDA localizada no Chile, a Colección Chilena de Recursos Genéticos Microbianos (CChRGM), por exemplo, está apta a receber bactérias, leveduras e fungos não patogênicos, bolores e plasmídeos em hospedeiros.
Isso reforça a importância de selecionar cuidadosamente a IDA compatível com o material biológico objeto da invenção e, ao mesmo tempo, evidencia uma oportunidade estratégica para que futuras IDAs brasileiras se qualifiquem para receber outros tipos de materiais biológicos, ampliando a capacidade nacional de suporte ao sistema de patentes em biotecnologia e reduzindo a dependência de estruturas estrangeiras.
O cenário global reforça a relevância dessa iniciativa. Segundo a Base de Dados de Estatísticas da OMPI (WIPO Statistics Database (July 2025))8, os depósitos de microrganismos cresceram 93,9% entre 2020 e 2024, passando de 6.756 para 13.101. Em 2024, a China consolidou-se como líder absoluta, responsável por cerca de 76,9% dos depósitos globais, um total de 10.069 depósitos distribuídos entre as três principais IDAs do país. Na sequência, destacam-se os Estados Unidos e a República da Coreia, com 866 e 717 depósitos em 2024, respectivamente. Outros países relevantes incluem Alemanha (318), Reino Unido (236), Índia (149), França (133), Japão (131), México (79) e Polônia (71).
Entre 2001 e 2024, a China manteve a liderança em depósitos de microrganismos para fins de patente, seguida pelos Estados Unidos e pela República da Coreia. No acumulado do período, a China alcançou 66.107 depósitos, enquanto os Estados Unidos registraram 24.344 e a República da Coreia, 10.657. Tanto na análise histórica quanto na avaliação isolada de 2024, o pódio permanece inalterado, evidenciando forte concentração de depósitos nesses três países - tendência que deve se manter no curto prazo.
Ainda assim, a entrada em vigor do tratado no Brasil, em 20 de janeiro de 2026, abre uma oportunidade estratégica para o país. O credenciamento de IDAs nacionais poderá ampliar a viabilidade do depósito de materiais biológicos por depositantes brasileiros e facilitar o fornecimento de amostras para pesquisa. A expectativa é que o acordo fortaleça o ambiente nacional de inovação, conferindo maior segurança jurídica e eficiência ao sistema de propriedade industrial, em alinhamento com as melhores práticas internacionais.

“Isso ajuda a explicar nossa resiliência em um cenário de retração de apps voltados majoritariamente ao público heterossexual, além do forte engajamento entre públicos mais jovens”, afirma AJ Balance, chief product officer do Grindr. A geração Z, diz, representa uma parcela “significativa e crescente de nossa base de usuários globalmente”. O Brasil é um dos mercados mais relevantes do serviço.
Seja qual for o futuro dos relacionamentos, ele deve passar pela existência de recursos tecnológicos capazes de encurtar caminhos, filtrar afinidades e facilitar conexões. Nesse cenário, os aplicativos seguem em um processo contínuo de reinvenção, ajustando discursos, produtos e modelos de negócio para permanecerem relevantes em um cenário de fadiga digital e constante transformação social.
“O Brasil é um solo muito fértil para o consumo desse tipo de tecnologia”, afirma Ramone Gigliotti, do Inner Circle. Ela cita um dado do IBGE indicando que 51% da população brasileira acima de 25 anos é solteira. “Então, o mercado ainda tem muita demanda.”

Até pouco tempo, inteligência artificial, cibersegurança e eleições pertenciam a universos distintos. Em 2026, essa separação definitivamente deixa de existir. No Brasil, esses três vetores convergem em um ponto crítico: as eleições funcionarão como o primeiro grande teste real da capacidade do país de operar uma governança digital integrada, em ambiente de alto risco, no qual tecnologia, democracia e seus impactos econômicos e sociais se tornaram indissociáveis.

A agenda regulatória digital de 2025 consolidou esse diagnóstico. O fortalecimento da ANPD como agência reguladora, a entrada em vigor do ECA Digital, o avanço do marco regulatório de IA, a intensificação da agenda de cibersegurança e o novo regime de responsabilidade das plataformas imposto pelo STF reposicionaram o Direito Digital como elemento estrutural da economia e da política. Em 2026, esse movimento deixa de ser transição e passa a operar como condicionante concreta de investimentos, acesso a mercados, custo de capital e estabilidade democrática.

O desafio principal é que o Brasil ainda opera com coordenação regulatória limitada em um contexto que exige integração institucional. Além do papel central do Tribunal Superior Eleitoral nas eleições, a ANPD se consolida como regulador transversal relevante, acumulando a articulação entre proteção de dados, proteção de crianças e adolescentes no ambiente digital e, possivelmente, inteligência artificial. Já a cibersegurança permanece fragmentada, sem órgão central de coordenação, o que amplia riscos jurídicos, operacionais e institucionais, justamente quando o país entra em ciclo eleitoral de grande sensibilidade.

Não podemos correr o risco de respostas regulatórias reativas, descoordenadas ou potencialmente excessivas, fragilidades que já se observam em outras jurisdições e que começam a ser objeto de revisão no debate internacional, principalmente fora do contexto eleitoral.

No eixo da inteligência artificial, o debate regulatório amadureceu e passou a impactar diretamente decisões de negócios e processos eleitorais. O avanço do marco brasileiro de IA, combinado ao efeito extraterritorial da rediscussão do AI Act europeu, transforma a governança algorítmica em requisito de mercado. Organizações incapazes de demonstrar controle sobre dados, segurança de modelos e gestão de riscos enfrentam fricções contratuais, perda de confiança de consumidores e do mercado, dificuldades em operações de M&A e restrições de escala. A IA mal governada se torna passivo econômico, independentemente da vigência de nova legislação.

Ao mesmo tempo, cresce globalmente a percepção de que regulações excessivamente prescritivas podem reduzir a inovação, elevar custos de compliance e deslocar o desenvolvimento tecnológico para jurisdições mais flexíveis. O desafio global já não é apenas regular a IA, mas fazer isso sem congelar sua evolução ou criar barreiras à competição.

No ambiente eleitoral, esses riscos se intensificam. O TSE já trata o uso de IA generativa, deepfakes e de dados pessoais na propaganda política como vetores críticos de desinformação, impondo deveres de transparência, rotulagem e diligência a campanhas e plataformas. A governança da IA deixa de ser apenas tema corporativo e passa a integrar o núcleo da integridade democrática. O ponto de atenção é evitar que a responsabilização excessiva incentive práticas defensivas de moderação, com efeitos de overblocking e impactos diretos sobre a liberdade de expressão e o pluralismo informacional.

A cibersegurança aprofunda esse cenário. A convergência internacional puxada por NIS2 e Dora - Lei de Resiliência Operacional Digital - (setor financeiro) redefine padrões mínimos de resiliência operacional e projeta seus efeitos para além da União Europeia. No Brasil, a nova Estratégia Nacional de Cibersegurança e o avanço de um marco legal reforçam que incidentes cibernéticos são eventos de governança, com impacto direto sobre continuidade de negócios (especialmente em infraestruturas críticas) e serviços essenciais.

No ciclo eleitoral de 2026, ataques cibernéticos, vazamentos de dados e falhas de segurança passam a ser tratados como ameaças diretas à integridade do processo democrático. Casos recentes envolvendo órgãos centrais do Estado evidenciam que a vulnerabilidade cibernética deixou de ser risco apenas empresarial e se tornou também institucional, afetando confiança pública e estabilidade política.

É nesse ponto que a soberania digital emerge como variável central. Localização de dados, dependência de provedores globais, resiliência de infraestrutura e capacidade de resposta local passam a integrar o núcleo das estratégias corporativas e estatais. Soberania digital, porém, não se confunde com isolamento tecnológico. A ausência de estratégias claras (planos de saída de nuvem e mitigação de dependência) amplia riscos; por outro lado, políticas excessivamente protecionistas tendem a reduzir eficiência, inovação e competitividade.

As eleições de 2026 funcionarão, portanto, como o teste de estresse da governança digital brasileira. O uso de IA, a moderação de conteúdo, proteção de dados e o dever de diligência das plataformas expõem, em tempo real, a robustez (ou a fragilidade) do modelo nacional. Falhas de governança não afetam apenas direitos fundamentais, mas impactam diretamente a confiança nos ambientes digitais e a percepção de risco-país. Organizações e países que integram IA, cibersegurança e dados em seus modelos decisórios reduzem fricções e fortalecem sua resiliência institucional.

A governança digital deixou de ser tema jurídico ou técnico. Tornou-se variável estrutural de risco, competitividade, autonomia econômica e legitimidade democrática. Em 2026, tratar desse tema não é opção ideológica, mas exercício permanente de calibragem. Países e empresas que falharem nesse equilíbrio pagarão o preço, em capital, reputação, competitividade e estabilidade institucional.

Seeing the ‘mind’ as extending beyond the head can help us better understand the nature of transcendent experiences

Apenas três regiões metropolitanas são responsáveis por mais de 70% de toda a desindustrialização do Brasil e maioria dos empregos industriais do país já estão no interior, revela estudo.

Os hormônios influenciam no humor, na memória e tomada de decisão.

O número de ingressantes em programas de pós-graduação stricto sensu no Brasil chegou a 120,6 mil em 2024, o maior da última década. O total representa um crescimento de 12,45% em relação a 2023 e marca a retomada do sistema após uma trajetória de avanços e recuos.
A série histórica dos últimos dez anos ajuda a explicar esse resultado. De 2015 a 2 019, o número de ingressantes cresceu de forma gradual, passando de pouco mais de 103 mil para cerca de 118 mil. Em 2020, houve queda superior a 10%, seguida por nova retração em 2022. Em 2023, o ingresso voltou a crescer, de forma tímida, antes de alcançar, em 2024, o maior número de ingressantes da última década.
Os dados foram levantados pela Folha na Plataforma Sucupira, da Capes (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), que reúne informações oficiais sobre a pós-graduação stricto sensu no país. Foram considerados os ingressantes em cursos de mestrado e doutorado, acadêmicos e profissionais.
Para a presidente da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC), Francilene Procópio Garcia, o avanço no número de ingressantes é um sinal relevante de retomada. "A SBPC vê o aumento dos ingressantes na pós-graduação como um sinal importante de retomada da formação científica no país, após um período de instabilidade. Esse movimento indica que ainda existe demanda, vocação e confiança na ciência como caminho de futuro", afirmou.
O crescimento é liderado pela grande área multidisciplinar, que registrou aumento de 82% no número de ingressantes entre 2015 e 2024, passando de 13,4 mil para 24,5 mil novos alunos. Trata-se da maior variação percentual entre as grandes áreas no período.
Segundo Eduardo Winter, coordenador de avaliação da área interdisciplinar da Capes, o desempenho da área está associado ao seu estágio de desenvolvimento no sistema. "As áreas que compõem a grande área multidisciplinar são algumas das mais jovens do Sistema Nacional de Pós-Graduação e têm maior possibilidade de crescimento quando comparadas a áreas mais antigas e consolidadas", disse.
Outras áreas também registraram crescimento no número de ingressantes ao longo da década. As ciências sociais aplicadas ampliaram em mais de 30% o número de novos alunos entre 2015 e 2024, enquanto as ciências humanas cresceram cerca de 22%. A área da saúde apresentou aumento próximo de 18% no mesmo período.
Em sentido oposto, áreas disciplinares perderam espaço no número de ingressantes. As engenharias registraram queda de quase 14% de 2015 a 2024. Também houve retração nas ciências agrárias e nas ciências exatas e da Terra, além de recuos mais moderados em linguística, letras e artes e em ciências biológicas.
imediatamente em mais bolsas. Em 2024, a área multidisciplinar aparece como a terceira maior em número de bolsas da Capes, com 12,3 mil, atrás de ciências da saúde (15,2 mil) e ciências humanas (14,7 mil). "O aumento no número de ingressantes somente irá gerar resultados no aumento de bolsas após 2 a 4 anos, em média, para mestrados e doutorados", disse Winter.
A retomada do ingresso ocorreu em um sistema que também ampliou sua capacidade institucional ao longo da década. De 2015 a 2024, o número total de programas de pós-graduação stricto sensu passou de 3.946 para 4.635, um crescimento de 17,46%.
Para Garcia, o crescimento do ingresso amplia o debate sobre as condições de sustentabilidade da pós-graduação. "Formar mais mestres e doutores é uma necessidade estratégica, mas não é suficiente. O Brasil precisa transformar ingresso em trajetória, titulação e inserção qualificada. Caso contrário, corremos o risco de ampliar a evasão de cérebros", disse.
O recente patamar de ingressantes recoloca a pós-graduação stricto sensu em trajetória de expansão no país. A consolidação desse avanço dependerá de políticas capazes de acompanhar a expansão do sistema, reduzir os descompassos entre áreas e sustentar, no médio e no longo prazo, a formação, a permanência e a fixação de doutores no país.

Pesquisadores de inteligência artificial (IA) estão às voltas com um problema básico em seu campo: como impedir que o chamado “lixo” de IA abale a confiança nos trabalhos científicos sobre a própria tecnologia de IA.

Nos últimos meses, as conferências de IA [nas quais os artigos científicos costumam ser apresentados] têm se esforçado para tentar restringir o uso de modelos de linguagem de grande escala (LLMs, na sigla em inglês) pelos pesquisadores para escrever e revisar artigos, depois de terem sido inundadas por uma enxurrada de conteúdo redigido por IA.

Cientistas advertiram que o aumento de material gerado por IA de baixa qualidade ameaça abalar a confiança e a integridade das pesquisas no setor com a inclusão de conteúdo inventado e afirmações falsas.

“Há um pouco de ironia no fato de que há tanto entusiasmo com a IA modelando outros campos quando, na realidade, nosso campo tem passado por esta experiência caótica, em razão do uso disseminado da IA”, disse Inioluwa Deborah Raji, uma pesquisadora de IA na Universidade da Califórnia, em Berkeley.

Recentes estudos colocaram em evidência como a própria tecnologia de IA tem sido usada nas pesquisas e artigos sobre IA. Em agosto, um estudo da Universidade de Stanford detectou que até 22% dos artigos sobre ciência da computação continham o uso de LLMs.

Uma análise da startup Pangram estimou que 21% das revisões da prestigiada Conferência Internacional sobre Representações de Aprendizado (ICLR, na sigla em inglês) em 2025 foram geradas integralmente por IA e mais da metade incluía algum tipo de uso de IA, como edição. Dos artigos apresentados, a empresa concluiu que 9% tinham mais da metade de seu conteúdo gerado por IA.

Em novembro, revisores da ICLR apontaram que um artigo suspeito de ser gerado por IA que havia se classificado entre os 17% melhores com base nas notas dos revisores.

Em janeiro, a startup de detecção de IA GPTZero publicou uma pesquisa que encontrou mais de 100 erros gerados por IA em 50 artigos em 2025 na conferência Sistemas de Processamento de Informação Neural (NeurIPS), considerada o canal mais prestigiado para publicar pesquisas de ponta em IA.

As preocupações cada vez maiores sobre como a comunidade de pesquisa usa a tecnologia levaram a ICLR a atualizar suas diretrizes de uso de IA. Isso incluiu o aviso de que os artigos, caso não divulguem se houve uso “extensivo” de LLMs, serão rejeitados.

Pesquisadores que usarem LLMs para criar revisões de baixa qualidade de artigos também serão penalizados, o que pode incluir a rejeição de suas próprias submissões de pesquisas.

“Se você está publicando artigos de qualidade realmente baixa que estão simplesmente errados, por que a sociedade deveria confiar em nós como cientistas?” disse Hany Farid, professor de ciência da computação na Universidade da Califórnia, em Berkeley.

O aumento no número de artigos sobre inteligência artificial produzidos por pesquisadores ficou ainda mais evidente em 2025, segundo especialistas.

A conferência NeurIPS informa ter recebido 21.575 submissões em 2025, acima das 17.491 em 2024 e 9.467 em 2020. Apenas um dos autores havia elaborado mais de 100 artigos na NeurIPS, quantidade muito maior do que um pesquisador médio costuma produzir.

Também houve um grande aumento nos artigos relacionados à ciência da computação no arXiv, um repositório on-line gratuito de pré-publicações de trabalhos, segundo Thomas G. Dietterich, professor emérito de ciência da computação na Universidade Estadual do Oregon, que também preside a seção de ciência da computação do arXiv.

Ainda assim, segundo cientistas de IA, é difícil dizer se esse aumento se deve ao uso de LLMs ou ao crescimento no número de pesquisadores ativos na área. Detectar conteúdo gerado por IA continua uma tarefa difícil, dada a falta de padrões ou métodos em todo o setor para analisar artigos de forma confiável.

Um sinal revelador é quando os artigos contêm referências “alucinadas” na bibliografia ou números incorretos, segundo Dietterich. Esses usuários ficam proibidos de enviar artigos para o arXiv por certo tempo, acrescentou.

Alguns especialistas em IA argumentam que a proliferação do uso de LLMs, impulsionada por incentivos comerciais, tem levado pesquisadores a se concentrar na quantidade em vez de na qualidade. Segundo críticos, a pesquisa sobre IA tem uma cultura de tentar publicar o maior número possível de artigos, o que tem levado alguns cientistas a pegar atalhos.

“Quando temos esses momentos de demonstrações [de novos produtos] incrivelmente impressionantes, salários incrivelmente elevados e essas empresas simplesmente ficando malucas, isso simplesmente atrai uma enxurrada de interesse de gente de fora [da IA tentando publicar artigos sobre IA]", disse Raji.

Segundo especialistas, existem diversas formas legítimas de usar ferramentas de IA para pesquisas, por exemplo, como revisores de texto ou assistentes de “brainstorm” que ajudem a explorar novas ideias.

“A qualidade da redação em artigos da China melhorou dramaticamente, e suponho que seja porque os LLMs são muito bons em reescrever o inglês para torná-lo fluente”, disse Dietterich.

No entanto, a questão de como a tecnologia deveria ser usada vêm se tornando mais importante, com empresas como Google, Anthropic e OpenAI chegando a promover seus modelos como “cocientistas”, capazes ajudar a acelerar a pesquisa em áreas como ciências da vida.

Como parte da personalização de seus modelos para o uso em pesquisas científicas, as empresas e laboratórios de IA normalmente os treinam com conjuntos de dados extraídos de fontes acadêmicas. No entanto, se isso incluir volumes cada vez maiores de artigos gerados por IA, poderia acabar levando a resultados indesejados, como a degradação do desempenho do modelo, segundo Farid.

Pesquisas anteriores mostraram que os LLMs tendem a “colapsar” e produzir tolices quando o conjunto de dados contém muitos dados sem curadoria gerados por inteligência artificial, o que reduz a diversidade de conteúdos a partir dos quais um modelo de IA pode aprender.

“Há [...] um incentivo para as empresas de IA que estão pegando tudo indiscriminadamente quererem saber se essas coisas [os artigos] de fato não são geradas por IA”, disse Farid.

O chefe de ciência da OpenAI, Kevin Weil, ressalta que os LLMs são como qualquer ferramenta e precisam ser usados com responsabilidade. “Pode ser um acelerador em massa, que pode ajudá-lo a explorar novas áreas”, disse Weil. “Mas você precisa checá-lo. Ele não te exime de ser rigoroso.”

E os riscos não ficam por aqui. À medida que as forças armadas dos EUA e da China aumentam a sua utilização de IA - encurtando os ciclos de decisão e alterando os quadros de dissuasão no processo - cresce o risco de sistemas baseados em IA desencadearem inadvertidamente um conflito ou uma escalada catastrófica. À medida que a IA se torna mais central no sistema bancário global, a negociação automatizada baseada em IA poderá provocar um colapso dos mercados na ausência de mecanismos de proteção adequados. E é possível imaginar um sistema de IA poderoso e desalinhado (com objetivos diferentes dos pretendidos pelos seus criadores) a ameaçar causar danos gravíssimos à humanidade. Sendo as únicas superpotências mundiais da IA, os EUA e a China têm de se envolver diretamente para enfrentar estes e outros perigos.

Durante a administração Biden, percebi que a corrida pela liderança nas aplicações militares, de inteligência e comerciais, e pela adoção de modelos e aplicações de IA americanos e chineses por países de todo o mundo, só iria intensificar-se. Essa concorrência feroz torna a diplomacia essencial, mesmo em meio a tensões agravadas. Seria profundamente irresponsável que os EUA e a China avançassem a toda a velocidade sem se envolverem mutuamente na gestão dos riscos ou sem dialogarem sobre as enormes oportunidades que a IA oferece para enfrentar os desafios transnacionais - desde a crise climática até à saúde pública.

É certo que especialistas de referência em ambos os países têm participado em esforços diplomáticos de “Track 2” - ou de via 2 - isto é, conversações fora do âmbito governamental, que normalmente envolvem universidades, líderes empresariais e grupos da sociedade civil. Estes debates são valiosos e devem continuar. No entanto, em última análise, nada substitui o envolvimento direto entre governos, mesmo que seja bastante modesto no início. Além disso, esse envolvimento não pode esperar, tendo em conta a velocidade estonteante do avanço tecnológico e as dificuldades previsíveis de alcançar avanços diplomáticos que estejam à altura do momento. A gestão dos riscos da IA é um território inexplorado, pelo que os progressos não serão nem rápidos nem fáceis. Os EUA e a China precisam de começar a trabalhar.

Muitos analistas fazem paralelos com o controle de armas nucleares ao longo das décadas, e essa analogia tem algum mérito. As superpotências têm a responsabilidade de gerir os riscos associados a tecnologias poderosas e, no passado, cumprimos com êxito essa responsabilidade através de acordos de controle de armamentos - inclusive no auge da Guerra Fria. Mas a IA também apresenta desafios diferentes, exigindo abordagens mais inovadoras do que o controlo de armamentos.

Há várias razões para isso. Em primeiro lugar, a verificação é mais complexa. Contar mísseis e ogivas, com as suas assinaturas detetáveis, é uma coisa; contar algoritmos - sem falar em discernir todas as capacidades e aplicações de um determinado algoritmo - é outra completamente diferente.

Segundo, o desafio da dupla utilização manifesta-se de forma distinta no caso da IA. Sim, a divisão do átomo tem utilizações civis e militares. Em contrapartida, o mesmo modelo de IA que pode contribuir para o avanço da investigação científica e gerar crescimento econômico também pode ajudar a produzir efeitos letais aterradores.

Terceiro, os debates sobre o controlo de armamentos têm-se centrado principalmente na ameaça de Estados contra outros Estados, ao passo que os riscos da IA envolvem ameaças entre Estados, mas também ameaças não estatais e riscos associados ao desalinhamento da IA.

Quarto, pelo menos nos EUA, o desenvolvimento da IA não é impulsionado pelo governo, mas sim pelo setor privado - e por muitas que competem entre si. Isto significa que há um leque mais vasto de atores que tem de ser envolvido nas discussões destinadas a mitigar os riscos que a tecnologia representa.

Por último, a evolução e o impacto das capacidades da IA são muito menos claros que as armas nucleares. Quando exerci funções como conselheiro de Segurança Nacional, trabalhei para garantir que o governo dos EUA estivesse preparado para todos os cenários ao longo do espetro das incertezas. Isso exige um nível adicional de flexibilidade, subtileza e firmeza. O controle das armas nucleares não surgiu de um dia para o outro. Foram necessários anos para definir os controles de exportação, os regimes de testes, os protocolos de verificação e as salvaguardas relevantes - e foram precisas décadas de diplomacia para os manter. Com a IA, estamos na fase inicial de algo semelhante em termos de ambição, mas diferente em termos de substância e complexidade. Isso faz com que seja ainda mais importante avançar de imediato com medidas de redução de riscos.

Organização anunciou os Centros Colaborativos de Inovação (CCIs), modelo de parceria estruturada de longo prazo que visa inserir o Brasil nas rotas globais de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D)

Em um segundo momento da conversa, a preocupação deixava de ser apenas social. O irmão de Lenildo, Branco, relatou que as crianças passaram a realizar as tarefas escolares quase instantaneamente no celular, recorrendo a aplicações digitais para resolver exercícios e responder perguntas. Segundo ele, já não erravam praticamente nada. Nesse contexto, as tarefas propostas pelos professores pareciam ter perdido parte do sentido, em contraste com a experiência escolar de sua própria geração. “Na minha época não era assim”.
Esse relato de São Severino “dos Macacos” ecoa uma preocupação discutida recentemente na Stone Lecture, uma das principais palestras do Departamento de Economia de Cambridge, criada em homenagem ao economista britânico e laureado com o Nobel Richard Stone. O convidado foi o economista David Autor, professor do MIT, que vem refletindo sobre os efeitos da inteligência artificial no trabalho, renda e emprego. Uma das questões centrais da palestra foi o possível impacto cognitivo do uso intensivo de IA sobre as gerações mais jovens. Autor sugeriu que a geração hoje na universidade talvez tenha tido uma “janela de sorte”, por ter sido estimulada a aprender matemática de forma crítica, a desenvolver leitura e escrita e a lidar com erro e tentativa antes da difusão ampla dessas ferramentas.
Trata-se, por enquanto, de uma conjectura plausível, levantada por pesquisadores e educadores diante da rápida difusão de tecnologias que oferecem respostas imediatas. A inteligência artificial generativa, capaz de produzir textos e resolver exercícios matemáticos quase instantaneamente, pode reduzir o tempo dedicado à leitura, ao erro e à tentativa. Embora os ganhos de eficiência sejam claros, os efeitos de longo prazo sobre a formação cognitiva e educacional, sobretudo entre os mais jovens, permanecem em aberto.
Diante desse cenário, a questão central deixa de ser se a inteligência artificial deve ou não estar presente na educação e passa a ser como organizar o processo de aprendizagem em um ambiente no qual respostas estão disponíveis de forma quase instantânea. Uma reação possível é reforçar métodos tradicionais de ensino, como a realização de tarefas de leitura, redação e matemática sem o uso de meios eletrônicos, avaliações presenciais e provas orais. A ideia não é rejeitar a tecnologia, mas preservar espaços nos quais o esforço cognitivo, o raciocínio próprio e a argumentação continuem indispensáveis.

A bolha pontocom ainda nem tinha estourado em janeiro de 2001, quando dois desenvolvedores que trabalhavam em uma enciclopédia digital decidiram começar um projeto paralelo: uma outra enciclopédia digital, só que gratuita e colaborativa. E assim Jimmy Wales e Larry Sanger criaram a Wikipédia, atualmente o décimo website mais visitado do mundo, disponível em mais de 300 idiomas e com 65 milhões de artigos.
A enciclopédia colaborativa completa 25 anos de existência em um mundo bem diferente, a ponto de se ver metida em um paradoxo. As extensas discussões entre colaboradores voluntários, que caracterizam a produção de seus artigos, contrastam com a rapidez e simplicidade com que uma pessoa pode digitar uma pergunta na interface de aplicativos de inteligência artificial generativa, como o ChatGPT ou o Deepseek, e obter uma resposta direta e estruturada, ainda que não necessariamente correta.
O paradoxo é o seguinte: boa parte das fontes que alimentam os modelos linguísticos de IA são artigos da Wikipédia, que ficam disponíveis online com licença aberta. Ao mesmo tempo, o recurso às IAs generativas é considerado responsável por um declínio perceptível no acesso de usuários humanos, calculado em 8% entre 2024 e 2025 pela própria Fundação Wikimedia, que desde 2003 é responsável por manter o funcionamento do site. Outra análise, da empresa Similarweb, apontou uma queda de 23% no tráfego entre 2022 e 2025, uma perda de 1,1 bilhão de visitas por mês.
De um lado, ameaça. De outro, símbolo do sucesso de uma iniciativa comunitária e voluntária de produção de informação. “O interessante é que as IAs dependem da Wikipédia; nós sabemos disso, e elas também”, afirma o sociólogo João Alexandre Peschanski, diretor executivo da Wikimedia Brasil.
“Ao mesmo tempo, elas trazem um desafio financeiro importante, porque até hoje quem sustentou o projeto foi o público leitor, que agora pode se satisfazer com as respostas das IAs.”
Uma resposta da Fundação Wikimedia ao “tsunami” da inteligência artificial foi anunciada em janeiro. Trata-se de um acordo pelo qual as corporações proprietárias dos principais algoritmos de IA pagarão à Wikimedia para coletar o conteúdo da enciclopédia. Os valores exatos não foram divulgados. Muitos especialistas defendem uma regulamentação da para garantir a remuneração do conteúdo profissional pelas plataformas digitais.
Hoje, a enciclopédia é financiada principalmente por meio de microcontribuições individuais dos leitores, a partir de campanhas periódicas anunciadas em banners na plataforma. No Brasil, a contribuição máxima é de R$ 20. De acordo com a fundação, seu orçamento anual está em cerca de US$ 170 milhões por ano.
Peschanski afirma que a estratégia da Wikimedia para a IA, já divulgada em publicações online, consiste em “colocar os humanos em primeiro lugar”, o que, no caso da enciclopédia, se traduz em como usar as ferramentas apenas como acessórios para facilitar o trabalho da comunidade. “O diferencial da Wikipédia é que nossos processos são transparentes, além de cuidadosos e colaborativos”, afirma o sociólogo. “Isso significa que o mecanismo de produção de todo o material é claro e visível. Justamente esse acesso ao mecanismo é o que estamos perdendo com o conteúdo produzido por inteligência artificial.”
A chegada da IA está longe de ser a primeira transformação do mundo digital a afetar a enciclopédia colaborativa. Na origem, ela é fruto de um mundo em que mal se começava a falar em “web 2.0”, aquela em que a coleção de páginas quase estáticas e acessadas por meio de diretórios começava a dar lugar a blogues e outros websites que remetiam uns aos outros por meio de “hiperlinks”.
A Wikipédia sobreviveu à derrocada dessa fase e à ascensão de um mundo digital fechado atrás dos muros de redes sociais. Tudo isso com uma interface que não passou por reformas profundas e um logotipo que é, para todos os efeitos, o mesmo desde 2003.
Nesse meio-tempo, aquilo que era malvisto por professores e pesquisadores, uma “proposta bem pouco provável”, nos dizeres de Peschanski, tornou-se ferramenta de ensino e o principal website de referência do mundo. De acordo com uma pesquisa da revista Nature, publicada em 2005, o índice de falhas na Wikipédia é semelhante ao de nomes tradicionais como a Encyclopaedia Britannica.
Liberdade e abertura não significam a ausência de regras. A Wikipédia conta com uma série de diretivas e princípios. Há três fundamentais: as informações devem ser verificáveis, ou seja, remeter a fontes confiáveis; não deve haver pesquisa original, específica para um artigo; e, principalmente, o “ponto de vista neutro”, resumido com estas palavras na versão de língua inglesa: “representar com justiça, proporcionalmente e, tanto quanto possível, sem viés editorial, todas as perspectivas relevantes publicadas por fontes confiáveis sobre um tema”.
Como não é fácil determinar o que é proporção, justiça, ausência de viés, relevância das perspectivas e confiabilidade das fontes, desses três decorrem inúmeras outras orientações. A citação de fontes também está sujeita a regulações e há mecanismos que permitem restringir a possibilidade de editar, o que cria uma pequena hierarquia entre os colaboradores mais assíduos e os usuários que entram apenas para fazer breves edições.
Episódios que suscitam polêmicas mais radicais, como a guerra em Gaza ou a política americana atual, podem ser parcial e temporariamente trancados. Verbetes que empresas criam para promover seus produtos, fazendo publicidade disfarçada, podem ser removidos.
Em mais uma característica pela qual a Wikipédia contrasta com a lógica operativa da internet de hoje, todas essas práticas tornam o processo de edição mais demorado. Há uma dose de ironia nesse vagar, já que o termo “wiki” vem da língua havaiana e significa “rápido”.
As páginas de edição receberam esse nome porque foram desenhadas, na virada do século, para permitir edições ágeis por múltiplos usuários. Os editores da versão em inglês contabilizam os debates em torno de algum artigo na unidade “TOMATS”, acrônimo para “The Old Man and the Sea” (“O velho e o mar”), livro de Ernest Hemingway. Cada Tomats corresponde à extensão da obra, ou seja, 26.531 palavras.
Peschanski ressalta o potencial formativo do projeto da Wikipédia, capaz de inspirar nas pessoas um espírito comunitário e a possibilidade de chegar a consensos. Pessoas que começam a fazer edições e correções por serem especialistas em determinada área passam a ter de interagir com usuários leigos, apresentando referências para sustentar suas posições.
No caso de artigos sobre pessoas notórias e assuntos que geram cizânia, editar a Wikipédia exige uma forma de socialização que contrasta com a formação de bolhas, típica das redes na atualidade.
“Vejo a Wikipédia como um experimento de democracia da informação. É um projeto colaborativo, em licença livre, que respeita direitos autorais, sem propaganda. Só vai haver um único artigo sobre Lula e um sobre Bolsonaro, então a redação tem que ser definida por consenso”, resume o sociólogo. “É uma ideia até ingênua, que parte do princípio de que as pessoas chegam de boa-fé, quando as redes estão cheias de gente querendo ‘trolar’ e vandalizar. Com todos os problemas, nossa comunidade é quase um kibutz.”
No Brasil, o número de pessoas que fazem edições nas páginas oscila entre 5 mil e 15 mil. O principal fator que determina os picos e vales é o calendário escolar: quando os alunos estão nas escolas e faculdades, alguns professores propõem trabalhos que incluem editar artigos e participar de discussões.
Por outro lado, em 2021, uma pesquisa encomendada pela fundação revelou vieses demográficos na versão lusófona, semelhantes aos já identificados para outros idiomas. Os editores são predominantemente pessoas de classe mais alta, com muitos anos de educação formal e brancos. O maior desequilíbrio é o de gênero, já que apenas 11,1% das editoras se apresentaram como mulheres.
O problema já havia sido observado na versão em inglês em 2010, com causas como ataques machistas nas páginas de discussão, a sensação entre mulheres de que suas propostas são menos aceitas e menos tempo livre para se dedicar à atividade voluntária. Desde então, diversas iniciativas foram tomadas para diminuir o desequilíbrio. Entre elas estão as “Editatonas”, maratonas de edição de artigos com tema feminino, e cursos como o “Wikipédia em chave de gêneros”, realizado por universidades brasileiras no ano passado.
Para marcar a efeméride, a Fundação Wikimedia realizou uma comemoração online internacional em 15 de janeiro, considerado oficialmente como o dia do aniversário. No fim do ano passado, o fundador Jimmy Wales lançou o livro “The Seven Rules of Trust: A Blueprint for Building Things that Last” (As sete regras da confiança: um projeto para construir coisas que durem), que propõe aplicar os princípios que deram certo para a Wikipédia a outros temas candentes da atualidade. O ramo brasileiro da fundação lançará também, em breve, o livro “A Wikimedia no Brasil: o poder e os desafios do conhecimento livre”.

A conclusão foi exposta pelo físico teórico, futurista e escritor Michio Kaku, autor de uma série de best-sellers na área, durante painel no Fórum Econômico Internacional América Latina e Caribe 2026. “Os computadores quânticos são bilhões de vezes mais rápidos do que um computador digital. O computador digital de hoje calcula todos os caminhos entre A e B individualmente. Os computadores quânticos fazem isso simultaneamente, [ou seja], passam por todos os caminhos possíveis ao mesmo tempo. Se você entender isso, você entenderá a essência da próxima revolução.”

O avanço rápido dos grandes modelos de linguagem (LLM, na sigla em inglês) nos dois últimos anos levou alguns a argumentarem que em breve a inteligência artificial tornará o ensino superior obsoleto, em especial na área de ciências humanas. Por essa avaliação, os jovens se dariam melhor se, em vez de cursarem uma faculdade, fizessem seu aprendizado diretamente no local de trabalho.
Discordo com veemência. Aprender por meio da experiência prática é algo valioso e sempre foi. Mas funciona melhor quando as pessoas têm uma boa noção de que tipos de empregos e capacidades terão demanda. Se existe uma coisa de que podemos ter certeza, é de que o futuro do trabalho é extremamente incerto. Aconselhar os jovens a abrirem mão da faculdade em troca de entrar mais cedo no mercado de trabalho é, no mínimo, equivocado.
Geoffrey Hinton, que é considerado de maneira generalizada como um dos pioneiros da IA moderna, certa vez comparou o avanço em sua área a conduzir um barco no meio do nevoeiro): você consegue ver o que está imediatamente à frente, mas não o que vem depois. Por conseguinte, o principal desafio para os educadores é preparar os estudantes para que possam operar com eficiência em condições similares. A resposta não é treiná-los para realizar tarefas específicas que podem se tornar obsoletas logo, mas torná-los o mais adaptáveis que for possível. Tentar preparar pessoas para um conjunto fixo de desafios, quando esses desafios estão em mudança constante, é uma estratégia fadada ao fracasso. Queremos pilotos habilidosos, capazes de navegar por rotas com que não têm familiaridade e de lidar com barreiras inesperadas.
Sob essa perspectiva, a educação - em especial o ensino superior - tem um papel mais importante do que nunca. Como não sabemos que qualificações terão mais demanda no futuro, uma volta aos fundamentos é imprescindível. A educação na área de humanas dá ênfase a como pensar, em vez de ao que fazer. Ela ensina os estudantes a raciocinar, a ler com atenção, a escrever com clareza e a avaliar indícios. Essas habilidades continuarão a ser relevantes por muito mais tempo do que competências técnicas limitadas.
Isso não significa ignorar a tecnologia. Pelo contrário, os estudantes devem aprender a trabalhar com a IA. Mas o objetivo deve ser torná-los usuários com visão crítica e condições de avaliar de maneira bem informada as ferramentas de IA, e não consumidores passivos. Continua a ser essencial ensinar matemática básica, lógica e raciocínio; interagir com textos fundamentais; e aprender como os argumentos são construídos e testados. Essas são as habilidades que permitem a uma pessoa se manter à frente da tecnologia em rápida evolução.
Este princípio levanta duas questões práticas: o que devemos ensinar e como devemos ensinar? A primeira questão é difícil e é inevitável que provoque controvérsias. Pode existir um consenso geral sobre a importância dos conceitos fundamentais, mas os detalhes mudarão com o tempo. A introdução de calculadoras e computadores não eliminou a necessidade de ensinar aritmética. Os estudantes ainda aprendem a fazer cálculos manualmente, mas hoje a demorada tarefa de resolver contas matemáticas é deixada para as máquinas.
A IA exige um ajuste semelhante que abrange muitos campos. Hoje os grandes modelos de linguagem executam com extrema eficiência tarefas como resumir textos ou identificar suas ideias principais - elementos tradicionais do ensino. O mesmo se aplica cada vez mais à programação, à resolução de problemas quantitativos e até mesmo à redação de textos. Embora essas atividades não devam desaparecer do currículo, o objetivo precisa mudar. Os estudantes precisam compreender os conceitos e a lógica que as sustentam, em vez de dominar cada etapa de sua execução.
Como não se sabe que qualificações terão mais demanda, uma volta aos fundamentos é imprescindível. A educação na área de humanas dá ênfase a como pensar, em vez de ao que fazer. Ensina a raciocinar, a ler com atenção, a escrever com clareza e a avaliar indícios
Os estudantes que terão êxito serão aqueles que conseguirem usar as ferramentas de IA de forma eficaz para atingir objetivos bem definidos. O mesmo se aplica à boa gestão: o sucesso depende de definir prioridades, estruturar os problemas e empregar os recursos disponíveis de maneira inteligente. Essas são habilidades conceituais, e não simplesmente técnicas.
A segunda questão de cunho pedagógico diz respeito à forma como se faz o reforço e a avaliação do aprendizado. A compreensão exige alguma prática, mas a inteligência artificial torna mais fácil do que nunca para os alunos evitarem fazer esse trabalho eles mesmos. Por isso, precisamos de uma mudança radical nos métodos de avaliação. Dissertações para fazer em casa, listas de exercícios e provas sem supervisão são cada vez mais ineficientes. Elas precisarão ser substituídas por questionários e provas presenciais, exames orais e resolução de problemas em tempo real, seja no papel ou na lousa.
Essas mudanças têm implicações de longo alcance. Elas exigem presença física, turmas menores e mais interação direta entre alunos e professores. Em muitos aspectos, isso significaria um retorno a modelos de ensino mais antigos, com a reversão de parte da escala e da padronização introduzidas por tecnologias anteriores. E poderia até mesmo marcar o início de um novo auge para a educação em ciências humanas.
Mas esse modelo também levanta preocupações sérias. Ele joga mais responsabilidades para os professores, que precisam estar dispostos a garantir que padrões sejam seguidos e a tomar decisões difíceis. Talvez o desafio mais grave diga respeito à desigualdade. O ensino extremamente personalizado e em turmas pequenas é caro. Instituições de elite podem ser capazes de oferecê-lo, mas as grandes universidades públicas terão dificuldades em fazer o mesmo. Uma reorientação motivada pela IA na direção do ensino que se apoia de forma intensiva na presença física pode prejudicar aqueles que mais dependem da educação pública.
Alguns argumentam que a própria IA reduzirá a necessidade de educação formal ao fornecer informações e orientação personalizada sob demanda. Mas isso pressupõe que os usuários saibam o que perguntar e como interpretar as respostas. As pessoas mais motivadas ou talentosas podem se dar bem nesse tipo de ambiente, mas também o fariam em qualquer outra situação. A educação formal é mais importante para o vasto grupo que ocupa o meio da escala.
Se a IA for beneficiar a sociedade, precisaremos de mais, e não de menos, investimento em educação. A IA eliminará empregos, mas também criará outros. A educação deve estar entre os setores que se expandirão. À medida que a IA se tornar disponível de maneira generalizada, a qualidade da educação dependerá menos do acesso e mais das expectativas e da garantia de aplicação das regras. Turmas menores, mais professores e interação pessoal são dispendiosos, mas os ganhos de produtividade prometidos pela IA tornam esses investimentos factíveis e compensadores.

A maioria dos profissionais de recursos humanos no Brasil (75%) já utilizam a inteligência artificial (IA), principalmente em tarefas operacionais. Os principais usos são observados na triagem de currículos, apontada por 61,5% dos executivos do setor; na gestão de cargos e carreiras, com recomendações de trilhas de ascensão (44,7%), no apoio a desligamentos (39%) e em processos de onboarding ou integração de novos empregados (34%).
Os dados são da pesquisa “Censo do RH”, realizada pela HRtech WallJobs, em parceria com a Faculdade Eseg, do Grupo Etapa. O levantamento ouviu 525 profissionais de RH, sendo 46,3% de empresas de grande porte, com mais de 301 empregados. Do total, 31,6% ocupam cargos de liderança e 30% acumulam de 11 a 20 anos de experiência no setor.

À medida que fecham agências, os bancos têm migrado clientes de baixa renda (ou segmento “massificado”, como eles preferem) para um atendimento totalmente digital, e criado superapps para atender esse público.

“Quando a gente olha 2025, a gente finalizou a migração dos clientes para o superapp, dentro da estratégia de ‘one Itaú’. Foram 15 milhões de clientes migrados. E não é só um processo de migração de plataforma, é um processo de uma oferta de full bank digital para esses clientes”, disse o CEO do Itaú, Milto Maluhy Filho.

No Bradesco, já são 19 milhões usuários nesse modelo “full digital” e o objetivo é terminar o ano com mais de 40 milhões.

Apesar dos esforços de fechar agências, as despesas dos incumbentes se mantiveram pressionadas. No Bradesco, o gasto operacional total subiu 8,5% em 2025, para R$ 64,350 bilhões. É o dobro da inflação do ano passado (4,26%). A conta foi puxada por gastos com pessoal (+9,7%), enquanto as despesas administrativas caíram (0,2%). Em “instalações”, rubrica que contempla manutenção e conservação de bens e aluguéis, houve queda de 20%; enquanto em “outras”, onde entram água, energia e gás, viagens, materiais, segurança e vigilância, a queda foi de 18,2%.

Cadernos apresentam textos objetivos e informativos sobre direito de migrantes, refugiados e apátridas; enfrentamento ao trabalho infantil; e enfrentamento à violência sexual contra crianças e adolescentes

Por que cantar é surpreendentemente bom para a saúde

This study examines the views of early adopters of generative AI (GenAI) in secondary education, exploring emerging practices and perceptions across five EU Member States. The study, based on the views of educators, school leaders, students, and policymakers, highlights that GenAI offers new opportunities for teaching and learning while also posing important challenges By understanding the experiences and considerations of these early adopters, the study provides valuable insights into key aspects of an effective and responsible approach to adopting GenAI in secondary education. The findings inform recommendations for policymakers and school leaders, emphasising the importance of ethical uses and highlighting the need to redefine AI literacy and digital education competence in the lights of this emerging technologies.

Seis anos após o MEC (Ministério da Educação) autorizar a oferta de mestrados e doutorados à distância, a modalidade não decolou na pós-graduação stricto sensu no país. Num universo de 4.751 programas de pós-graduação, a única autorização concedida foi a um mestrado profissional, que entrou em funcionamento em 2025, após aprovação pela Capes (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior).
O curso é o mestrado profissional em Energia e Sociedade, ofertado pelo Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (Cefet-RJ). Vinculado à área de avaliação interdisciplinar da Capes, o programa ainda não formou nenhum mestre. A titulação dos primeiros está prevista para este ano.