O conflito recente envolvendo ataques dos Estados Unidos e de Israel ao Irã se tornou um marco para especialistas em tecnologia e segurança: pela primeira vez em larga escala, sistemas de inteligência artificial foram usados para acelerar operações militares complexas, comprimindo para minutos um processo que historicamente levava dias.
Só nas primeiras 12 horas do conflito, foram realizados quase 900 ataques a alvos iranianos, segundo o jornal britânico The Guardian. Mísseis israelenses mataram o líder supremo do Irã, o aiatolá Ali Khamenei.
O que a IA faz numa guerra
Os sistemas mais avançados analisam rapidamente grandes volumes de dados provenientes de imagens de drones, interceptações de telecomunicações e inteligência humana. A plataforma desenvolvida pela Palantir em parceria com o Pentágono usa aprendizado de máquina para identificar e priorizar alvos, sugerir armamentos e avaliar automaticamente os fundamentos legais de um ataque.
O modelo Claude, da Anthropic, foi integrado a esse sistema. Em 2024, a empresa firmou acordo para implantar sua tecnologia no Departamento de Defesa dos EUA e em outras agências de segurança nacional, com o objetivo de aprimorar a análise de inteligência e apoiar a tomada de decisões. Esse conjunto de etapas, da identificação do alvo até o lançamento do ataque, é o que especialistas chamam de "cadeia de ataque", e a IA está encurtando cada elo dessa cadeia.
Craig Jones, professor de geografia política da Universidade de Newcastle e especialista no tema, descreveu ao The Guardian: "A máquina de IA está fazendo recomendações sobre o que atacar, o que em alguns aspectos é mais rápido do que a velocidade do pensamento. Isso poderia ter levado dias ou semanas em guerras históricas. Agora tudo acontece ao mesmo tempo."
David Leslie, professor de ética e tecnologia na Queen Mary University of Londres, chamou o fenômeno de "a próxima era da estratégia militar", mas alertou para um risco: a "descarga cognitiva". Quando a máquina faz o trabalho analítico, os humanos responsáveis pela aprovação podem se sentir menos conectados às consequências reais da decisão. "Esses sistemas produzem um conjunto de opções para os tomadores de decisão humanos, mas eles têm uma janela de tempo muito mais estreita para avaliar a recomendação", disse.
Esse é o ponto central de preocupação acadêmica: a chamada "compressão de decisão" pode transformar especialistas militares e jurídicos em aprovadores automáticos de planos gerados por algoritmos.
Anthropic fora, OpenAI dentro
Nos dias anteriores aos ataques, o governo dos EUA anunciou que encerraria o contrato com a Anthropic, após a empresa recusar o uso de sua IA em armas totalmente autônomas ou na vigilância de cidadãos americanos. O sistema, porém, permaneceu em operação durante o período de transição. A rival OpenAI rapidamente assinou seu próprio acordo com o Pentágono para uso militar de seus modelos.
O Irã afirmou em 2025 usar IA em seus sistemas de mira, mas seu programa é considerado limitado — em parte pelas sanções internacionais que restringem seu acesso a tecnologia avançada.

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Os agentes de inteligência artificial (IA) já fazem parte da rotina de muitos profissionais. E uma nova pesquisa mostrou que essa parceria tem gerado satisfação nos trabalhadores.
Segundo o levantamento "The Emerging Agentic Enterprise: How Leaders Must Navigate a New Age of AI", realizado pela MIT Sloan Management Review e o Boston Consulting Group (BCG), 95% dos profissionais que atuam em organizações com uso intensivo dessa tecnologia relatam maior satisfação no trabalho.
Para Douglas Souza, CEO do CNEX e do MIT Sloan Management Review Brasil, essa satisfação não vem da tecnologia em si, vem do que ela devolve ao profissional: tempo, foco e relevância cognitiva. "Quando os agentes de IA absorvem as tarefas operacionais e repetitivas, as pessoas passam a atuar naquilo que de fato exige julgamento, criatividade e relação humana", afirma. "Esse deslocamento tem um impacto direto no senso de propósito."
Souza comenta, ainda, que esse dado de 95% revela que o medo de substituição cedeu espaço à percepção de ampliação - e isso é central na visão dele. "Os profissionais que trabalham em organizações com adoção avançada não se sentem ameaçados pelos agentes; eles se sentem potencializados por eles."
Isso acontece porque tais profissionais desenvolvem uma escala cognitiva: a capacidade de operar em mais frentes, com mais profundidade, sem aumentar proporcionalmente o esforço.
"O desafio das lideranças, a partir daí, é construir a cultura e as competências que tornam essa parceria sustentável, porque o ganho de satisfação só se mantém quando a organização investe ativamente no desenvolvimento das pessoas para esse novo modelo de trabalho."
IA como colega de trabalho
A pesquisa, aliás, mostra que 76% dos respondentes veem os agentes de IA mais como um colega de trabalho do que como uma ferramenta. E, nesse sentido, as organizações agora enfrentam um desafio novo, que é gerenciar um sistema que exige tanto abordagens de recursos humanos quanto técnicas de gestão de ativos.
"Esse é o ponto de maior ruptura conceitual de toda a pesquisa, e, na minha opinião, o mais relevante para quem lidera pessoas", afirma Souza. "Quando uma ferramenta falha, é um defeito técnico. Quando um agente produz um resultado inadequado, é uma oportunidade de treinamento, semelhante a um erro humano. Essa virada de mentalidade tem implicações práticas e profundas para o RH."
Na visão do especialista, há uma ampliação significativa de escopo do time de recursos humanos. "A área deixa de cuidar exclusivamente de pessoas e passa a ser responsável pela gestão de toda uma força de trabalho, humana e não humana. A antecipação dessa transição e desenvolvimento de competências para navegar nela, resultará na capacidade organizacional que vai além da tecnologia."
Globalmente, foram ouvidas 2.102 pessoas, representando 21 setores e 116 países. A amostra brasileira responde por 4% do total.
Avanço dos agentes de IA está acelerado
O avanço dos agentes de IA vem em grande velocidade, mostra o estudo. A adoção da IA ​​tradicional subiu para 72% nos últimos oito anos. A IA generativa alcançou 70% de adoção em apenas três anos. Em apenas dois anos, a IA agêntica já atingiu 35% de adoção, com outros 44% das organizações planejando implementá-la em breve.
Em relação aos agentes, Souza comenta que a evolução que se pode antecipar é estrutural. "Hoje, os agentes operam predominantemente como executores de tarefas bem definidas. Nos próximos anos, veremos sistemas com autonomia crescente para tomar decisões em contextos complexos, aprender com a experiência acumulada e, o que é ainda mais relevante, colaborar entre si sem intermediação humana nos processos de menor risco", detalha. "A questão que fica para as lideranças não é se vão adotar, mas como vão reorganizar suas estruturas para extrair valor real dessa transformação."
Como fica a gestão organizacional com a chegada dos agentes de IA
Nesse sentido, já começam a surgir desafios de gestão organizacional com a chegada dos agentes de inteligência artificial. "O erro mais comum que vejo nas organizações é tratar a adoção de agentes como um desafio tecnológico. Não é. É um desafio de governança, cultura e redesenho organizacional, e quem não entender essa distinção vai investir em uma ferramenta e perder a disrupção em si", afirma Souza.
Segundo a pesquisa, como consequência da IA agêntica:
66% esperam mudar o modelo operacional
45% esperam reduzir camadas de média gerência
43% pretendem contratar mais generalistas
29% esperam reduzir contratação em nível de entrada
Para Souza, esses dados descrevem uma lógica que, quando examinada com atenção, é quase inevitável. "Se os agentes passam a coordenar fluxos de trabalho que antes dependiam de camadas intermediárias de gestão, a função do 'middle management' se redesenha. O que permanece e se valoriza é a liderança de orquestrar, ou seja, a capacidade de tomar decisões em ambientes ambíguos e conduzir times híbridos com responsabilidade", explica.
Ele continua a explicação dizendo que o perfil do generalista que emerge aqui não é o do profissional menos especializado e, sim, do líder que transita entre contextos com um repertório amplo de experiências e uma visão sistêmica.
"Em termos de 'timing', para o mercado em geral, estimo uma aceleração significativa nos próximos dois a três anos. Isso especialmente quando consideramos que a pesquisa projeta que os agentes serão capazes de executar 46% das tarefas atuais dos profissionais nesse horizonte, quase o dobro do nível percebido hoje."

O avanço massivo da inteligência artificial (IA) no mercado de trabalho está mudando o cenário econômico de potências, como os Estados Unidos, e também de países menos desenvolvidos. O Federal Reserve (Fed), o banco central americano, demonstrou preocupação com a possibilidade de alta no desemprego decorrente da transição tecnológica. Isso não significa, porém, desaceleração imediata da atividade: ganhos de produtividade associados à inteligência artificial podem sustentar o crescimento econômico mesmo com redução no número de trabalhadores em determinadas funções.

Essa transição de mão de obra para inteligência artificial pode automatizar cerca de 25% das horas de trabalho nos Estados Unidos. Isso não implica, necessariamente, eliminação proporcional de postos, mas tende a reduzir a necessidade de mão de obra em determinadas tarefas e pressionar a reorganização das equipes.

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O crescimento pode se manter mesmo com pressão sobre o emprego se os ganhos de produtividade elevarem lucros e investimentos o suficiente para compensar eventual perda de renda do trabalho. A questão central passa a ser quem captura esse avanço tecnológico e como ele se distribui na economia, porque o consumo tende a ser afetado por aqueles que perdem emprego.

No Brasil, o quadro é distinto. Levantamento da FGV Ibre mostra que 62,3% das empresas enfrentam dificuldades para preencher vagas ou manter trabalhadores. Nesse contexto, a automação aparece menos como substituição em massa e mais como estratégia para compensar gargalos de qualificação e sustentar a produção.

Levantamento do Goldman Sachs indica que no prazo de dez anos, de 6% a 7% dos trabalhadores americanos serão deslocados de suas funções atuais. Isso pode levar a um aumento de ao menos 0,5 ponto percentual na taxa de desemprego.

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Os especialistas vêm afirmando há anos que o mercado de trabalho está se transformando e que a mão de obra precisa se preparar para novas exigências. Se nos últimos anos as empresas já detectavam um gap tecnológico na formação profissional que impedia o preenchimento de vagas por falta de qualificação, a tendência é que esse fosso se aprofunde. Mesmo que a IA crie novos empregos, a requalificação exige tempo. Nesse intervalo, o mercado pode enfrentar aumento temporário do desemprego e maior pressão sobre trabalhadores com menor especialização tecnológica.

A diretora do Fed, Lisa Cook, destaca que trabalhadores recém-formados, que antes tinham vaga como iniciantes, estão vendo vagas de entrada sendo substituídas ou reduzidas com o avanço da automação.

O argumento de Cook é endossado por Thomas Davenport, do MIT, e Laks Srinivasan, do Centro de Impacto Social da Universidade Ashoka. Em um levantamento com mais de mil executivos no mundo, os pesquisadores descobriram que a IA está por trás de algumas demissões.

A pesquisa indica que parte das demissões ocorre não porque a IA já substitui plenamente os profissionais, mas porque as empresas antecipam ganhos futuros de eficiência e ajustam o quadro preventivamente — uma decisão estratégica que pode preceder a comprovação dos benefícios concretos da substituição tecnológica.

Executivos-chefes de grandes empresas como Ford, Amazon, Salesforce e J.P. Morgan já declararam que vários dos cargos administrativos em suas empresas desaparecerão em breve.
Para os pesquisadores, os executivos aproveitam a IA como desculpa para reduzir o quadro de funcionários, decisão que estariam tomando por outras razões em suas organizações.

Ao também pesquisar o assunto, a Citrini Research, uma casa de análise de investimentos global, abordou os temores do mercado com a capacidade disruptiva da inteligência artificial. De acordo com relatório da empresa em cenário hipotético ambientado em 2028, a economia americana sofrerá com diversos fatores, entre os quais os altos números de desemprego.

Para a Citrini, a capacidade disruptiva da inteligência artificial apagaria grande parte dos empregos de “colarinho branco”, o que contribuiria para a contração econômica.

“As capacidades de IA melhoraram, as empresas precisaram de menos funcionários, as demissões de profissionais de escritório aumentaram, os trabalhadores demitidos gastaram menos, a pressão sobre as margens levou as empresas a investir mais em IA, as capacidades de IA melhoraram… Era um ciclo vicioso sem freio natural”, diz o artigo da Citrini.

O cenário descrito é hipotético e pressupõe ausência de mecanismos de ajuste, como políticas de requalificação, expansão de novos setores intensivos em tecnologia ou aumento da demanda impulsionado por ganhos de produtividade.

A trajetória tecnológica é irreversível. A incógnita está menos na adoção da inteligência artificial e mais na velocidade com que economias e trabalhadores conseguirão se adaptar à nova configuração produtiva.

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Instalada a polêmica da queda de matrículas, o governo de São Paulo, maior responsável por puxar os números nacionais do Ensino Médio para baixo, declarou que a metodologia de contabilização das matrículas na etapa foi alterada em 2025. Antes, a Secretaria da Educação do Estado de São Paulo (Seduc-SP) registrava duas vezes tanto as matrículas de estudantes que cursavam mais de um itinerário formativo, quanto as daqueles que cursavam a “expansão” da carga horária em EaD.

Diante do gigantismo da rede paulista, com mais de 20% das matrículas estaduais do país no Ensino Médio, a eliminação das duplicidades acumuladas nos três ou quatro anos anteriores fez as matrículas caírem 16,97% (256.939 matrículas a menos), o que representa cerca de 60% do sumiço de matrículas do Ensino Médio estadual em nível nacional.

Quando se compara as variações nas matrículas para as últimas seis edições do Censo Escolar por estado, percebe-se que a tendência de queda na matrícula pública para os Anos Finais do Ensino Fundamental resulta de oscilações de matrícula em torno de ±5%. Já as do Ensino Médio, oscilaram com amplitude três vezes maior, comprometendo a confiabilidade dos números de matrícula do Censo Escolar entre 2021 e 2024. Esta é mais uma evidência do efeito desorganizador da reforma.

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Lideranças brasileiras falam da inteligência artificial (IA) como uma oportunidade histórica. Eles não estão errados, mas a visão está incompleta. Por um lado, a IA vai ampliar o acesso a diagnósticos médicos em áreas remotas, apoiar professores em escolas públicas com poucos recursos e aumentar a produtividade de pequenos agricultores. Por outro, ela pode substituir trabalhadores de call center no Recife, motoristas em Manaus e profissionais de serviços em São Paulo, num ritmo mais rápido do que a criação de políticas de requalificação.
A Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial é bem-intencionada. Seu desafio central não é reconhecer o potencial da inovação, mas responder à sua velocidade. A IA não está chegando no ritmo do ciclo de planejamento do governo. Ela está chegando no ritmo do Vale do Silício e de Shenzhen —e é na diferença entre esses dois relógios que a desigualdade se forma.
O Brasil parte de uma base relevante. Temos uma população jovem e conectada, um ecossistema tecnológico dinâmico e histórico de adoção de soluções em larga escala, como o voto eletrônico e o Pix. Esses exemplos mostram capacidade de execução e coordenação. Ao mesmo tempo, revelam uma lição importante: infraestrutura tecnológica precisa caminhar ao lado de instituições fortes, regulação eficaz e inclusão social.
Estudos internacionais estimam que parcela significativa das tarefas atuais poderá ser automatizada até o início da próxima década. No Brasil, isso tende a afetar de forma desproporcional mulheres, trabalhadores negros e populações do Norte e Nordeste concentradas em ocupações mais vulneráveis à automação. Sem políticas deliberadas, a IA pode reproduzir padrões históricos de exclusão.
Há ainda riscos sistêmicos. Sistemas de energia, água e finanças incorporam algoritmos em ritmo acelerado, enquanto a capacidade regulatória enfrenta limitações conhecidas. A aprovação da Lei de IA foi um passo relevante. Mas lei, por si só, não garante implementação. É preciso investir em capacidade técnica, coordenação institucional e transparência. A Agência Nacional de Proteção de Dados precisa ser fortalecida.
No plano internacional, o Brasil pode e deve exercer papel mais ativo nos fóruns que discutem governança tecnológica. Nosso peso demográfico e tradição diplomática credenciam o país a contribuir para regras que conciliem inovação, direitos e desenvolvimento.
A lacuna que enfrentamos é menos tecnológica e mais política. Setores que se beneficiam de uma expansão rápida da IA são organizados e influentes. Já os grupos potencialmente mais impactados têm menor capacidade de voz. Reduzir esse desequilíbrio exige diálogo social estruturado, participação e visão de longo prazo.
Se a IA é uma das transformações mais aceleradas da história econômica recente, o Brasil precisará investir de forma consistente em alfabetização digital e capacitação ampla —de professores a profissionais de saúde, de gestores públicos a trabalhadores da economia informal. Não se trata apenas de formar especialistas, mas de preparar a sociedade como um todo.
O futuro da IA no Brasil não está dado. Ele será definido por escolhas feitas agora — em políticas públicas, prioridades orçamentárias e mecanismos de governança. O país já demonstrou capacidade de inovação e coordenação quando houve clareza de propósito. O que falta é urgência.
A pergunta não é se o Brasil será transformado pela inteligência artificial. Será. A questão é se essa transformação será uma que os brasileiros escolheram e moldaram —ou uma que simplesmente lhes aconteceu. Essa é uma decisão política que demanda agilidade, liderança e compromisso com o interesse público.

O Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) lança, nesta segunda-feira, 2 de março, o novo sistema de certificação de conclusão do ensino médio, desenvolvido pelo Inep para a emissão dos certificados pelo Instituto Federal de São Paulo (IFSP). O processo inédito permitirá que o documento digital seja emitido com mais celeridade aos participantes do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) 2025 habilitados à certificação.
A inovação, que simplifica o acesso ao certificado, atende a quem se enquadra nos pré-requisitos necessários e deseja cursar o ensino superior. Entre as exigências, é preciso ter mais de 18 anos e ter alcançado, no mínimo, 450 pontos em cada área do conhecimento do Enem, além de ter obtido, pelo menos, 500 pontos na redação.

Temáticas em debate
Entre os principais temas da edição deste ano estão os impactos das mudanças regulatórias, a expansão do ensino híbrido e digital e os impactos provocados por novas competências, tecnologias e a inteligência artificial no mercado de trabalho. O auditório reunirá nomes como Rodrigo Capelato, diretor executivo do Semesp; Andréa Paiva, diretora de Pós-Graduação da FIAP; Leandro Prearo, reitor da Universidade Cruzeiro do Sul; Michelle Schneider, professora convidada da Singularity University; e Romero Tori, diretor acadêmico da Univesp, entre outros.

Uma pesquisa do Duolingo mostra que 91% dos brasileiros usam o celular no banheiro, sendo que a maioria deles gasta esse tempo nas redes sociais (84%), para conferir e responder mensagens (30%), jogar (20%) e ler notícias (15%). A pesquisa, realizada em parceria com a Opinion Box, foi feita com 1 mil pessoas de 18 a 30 anos, de todas as regiões do Brasil.
Os resultados também mostram que 36% das pessoas demoram 5 minutos por vez no banheiro, enquanto 28% passam 10 minutos e 18% costumam ficar mais de 10 minutos no local. Além disso, a pesquisa revelou que 69% dos entrevistados não consideram que o seu tempo gasto no telefone no banheiro seja produtivo.
A pesquisa faz parte de uma nova campanha de marketing da empresa, chamada “Lição Privada”. A ideia da nova ação é estimular um “melhor uso” do tempo no banheiro, como por exemplo fazer a lição no aplicativo. A campanha também contará com uma ação offline, na avenida Paulista, São Paulo.
A empresa instalará um banheiro real, que ficará disponível em frente ao Shopping Cidade São Paulo, nos dias 7 e 8 de março. Nele, os usuários que tiverem o aplicativo do Duolingo no seu telefone poderão relaxar e fazer sua lição com privacidade.

Determinação integra conjunto de regras que irão valer para as eleições de outubro, aprovadas nesta segunda-feira

Estamos no rumo de uma civilização digital, porém construída em alicerces da primeira fase da Revolução Industrial, que dependiam excessivamente de água e carbono
Por Edvaldo Santana
03/03/2026 05h02 Atualizado há um dia
Não custa relembrar do método aplicado por Arquimedes, por volta de 250 a.C., para calcular o Pi. Ele utilizou, em interações recursivas, polígonos regulares inscritos e circunscritos. Começou com o hexágono e foi dobrando o número de lados até chegar a 96 (eneacontágono). O valor do Pi estaria entre as razões dos diâmetros e circunferências desses polígonos.
A genialidade de Arquimedes conduziu a outro achado fascinante. Note que, para o mesmo círculo, o comprimento do lado de um eneacontágono é bem menor que do hexágono e, na medida que aumenta o número de lados, seus comprimentos são cada vez menores. Generalizando: quando o número de lados tende a infinito, seu comprimento tende a zero. Esse é o embrião da teoria do cálculo desenvolvida por Isaac Newton e Gottfried Leibniz no sec. XVII d.C.
Em janeiro de 2025, o CEO da Microsoft postou numa rede social que o “paradoxo de Jevons atacava novamente”. Para Satya Nadella, a inteligência artificial (IA) ficaria mais eficiente e seu uso seria explosivo. Penso como o CEO, e estou entre os que acham que a IA é um passo para elevar a produtividade. O problema é que Nadella não reparou no paradoxo por completo. Desprezou o fato de que o crescimento da eficiência aumentaria exponencialmente o uso dos insumos, entre eles a água, um recurso finito e cada vez mais escasso.
É útil falar de William Jevons, uma personalidade do século XIX. Entre 1850 e 1860, a sabedoria convencional acreditava que tornar a máquina a vapor mais eficiente reduziria o consumo de carvão. Jevons percebeu que era o oposto: as inovações que deixavam tais máquinas mais eficientes não reduziam, e sim aumentavam o consumo de carvão, que disparou durante aquele ciclo da Revolução Industrial. É que os ganhos de eficiência diminuíram os custos da energia a vapor, que ficou mais acessível. Isso permitiu que fosse aplicada num universo mais abrangente de indústrias, o que fez acelerar a demanda por carvão. Este é o paradoxo de Jevons, também conhecido como efeito rebote.
Na dedução do CEO da Microsoft, a IA, que tem o data center como cérebro, poderia crescer infinitamente, como os lados dos polígonos de Arquimedes, mas, espantosamente, não levou em conta que a água é finita.
A humanidade vive um dilema. Progressivamente viciamos nosso dia a dia a dispositivos que dependem da IA, que requer o uso intensivo de recursos escassos. Algumas soluções estão em curso, mas não cobrem todo espectro de problemas - e falo aqui apenas da água.
Ano passado, o HARC, centro de estudo da Universidade de Houston, previu que em 2030 os data centers do Texas consumiriam 161 bilhões de galões de água/ano ou 609 bilhões de litros, que se equiparam a quatro vezes a represa de Guarapiranga e a 17% do sistema Cantareira. Os conflitos locais já acontecem mundo a fora. Nos Estados Unidos, as comunidades rurais da Geórgia e do Oregon enfrentam escassez hídrica e suspeitam que tenha sido acentuada pelos data centers. Coisa semelhante, talvez mais grave, ocorre em áreas rurais do Arizona, como em Marana, Mesa e Phoenix. Em 2023, Marana, de forma inédita, rejeitou um data center em seu território. E há restrições relevantes em diferentes partes da Europa.
No Brasil os conflitos seguem na surdina. Boa parte do Estado de São Paulo encontra-se em racionamento de água, mas a restrição em cidades como Barueri, Santana do Parnaíba, Vinhedo e a capital não alcançam os data centers.
A Universidade de Houston estima que em 2030 os data centers do Texas consumiriam 609 bilhões de litros de água/ano, que se equiparam a quatro vezes a represa de Guarapiranga e a 17% do sistema Cantareira. Os conflitos locais já proliferam
A assimetria de informações impera na IA. Em agosto passado, o Google anunciou que o sistema Gemini consumiria apenas 0,26 mililitros de água (5 gotas) por interação (prompt). Aparentemente uma tremenda vitória ambiental. Mas o número sonega que uma simples consulta em IA pode consumir 20 vezes mais energia que numa busca tradicional. E, se as tarefas forem complexas, esse consumo pode ser de 150 a 200 vezes maior. Se as 164 bilhões de buscas diárias do Google forem processadas por IA, o consumo saltaria para 4,26 milhões de litros ao dia. A IA é, assim, uma cativante vampira d’água. Aliás, já reparou que uma busca simples pelo celular tem sido rotineiramente “jogada” para a IA? É o ardil que nos leva à dependência.
Quando se olha as perspectivas para o Brasil, o quadro é mais alentador. Alguns dos data centers que já vieram ou que querem vir utilizam processos bem menos gastadores de água para resfriamento. Mas, sem transparência, precisamos confiar cegamente no que é prometido. Não há regulação, tampouco fiscalização.
Um episódio marcante aconteceu em Caucaia/CE, onde é previsto um data center de grande porte. Pelas informações divulgadas, o consumo diário de água será de apenas 30 mil litros, outra aparente vitória ambiental. Ocorre que em 16 dos últimos 21 anos Caucaia enfrentou escassez hídrica. Ainda assim, o governo local garantiu reserva d’água para o data center, o que soa estranho. O interessante é que o empreendedor faz questão de construir o data center próximo ao rio, o que despertou a curiosidade do cacique Roberto Anacé, conforme matéria no El País: “Se é tão pouca água, por que querem ficar tão perto do rio?”
Estamos no rumo de uma civilização digital, porém construída em alicerces da primeira fase da Revolução Industrial, que dependiam excessivamente de água e carbono. Se não mudarmos o ritmo e a direção, com uma engenharia que substitua esses alicerces por algo compatível com um planeta de recursos finitos, o colapso não seria um temor, e sim um projeto.
Volto a falar de Jevons, um dos fundadores da teoria marginalista e pioneiro na criação dos números-índices, sem os quais não seria calculada a inflação. Jevons foi também um lógico influente. Ajudou a popularizar a lógica algébrica de George Boole. Outra de suas admiráveis contribuições, em 1869, foi o “piano lógico”, uma máquina capaz de resolver problemas complexos de lógica mais rapidamente que o humano. O piano lógico é um dos precursores do computador. Sua interface era um teclado, daí o “piano”. O processamento das informações já utilizava portas lógicas, a base absoluta da IA. Jevons, como Arquimedes, estava bem à frente. Um dia será lembrado como um ator essencial para a IA. Será que as Big Techs sabiam disso?

A Apple apresentou, nesta terça-feira (3), modelos atualizados do MacBook Air e do MacBook Pro, com seus mais recentes chips da série M5 e maior armazenamento, em uma tentativa de atrair compradores em um mercado de PCs em desaceleração, pressionado pelo aumento dos custos de memória.

A atualização inclui um novo MacBook Air equipado com o mais recente chip M5 da Apple e modelos mais avançados do MacBook Pro com os novos processadores M5 Pro e M5 Max, que, segundo a empresa, oferecem ganhos significativos de desempenho e capacidades de inteligência artificial no próprio dispositivo.

O MacBook Air de 13 polegadas começa em US$ 1.099 e agora vem com 512 gigabytes de armazenamento como padrão, o dobro do armazenamento básico da geração anterior. No site da Apple no Brasil, o modelo é anunciado a partir de R$ 13.999.

A maioria ou 80% das empresas no Brasil já utilizam alguma aplicação ligada à inteligência artificial (IA), mas os desafios da adoção não são poucos. Cerca de 70% dos gargalos concentram-se na cultura organizacional, habilidades críticas das equipes e na capacidade de direcionamento das chefias, enquanto 30% das dificuldades estão relacionadas a aspectos de tecnologia, dados e governança.
A conclusão é da pesquisa “Panorama de sentimento das lideranças 2026”, realizada pela Newnew, da área de educação corporativa. O levantamento, adiantado para o Valor, foi feito em outubro e novembro de 2025, com 339 executivos em cadeiras de decisão. Do total, a maioria pertence a empresas de serviços (44%) e tecnologia (30%) e comanda departamentos de operações (25%), inovação (17%), pessoas e cultura (15%).
“A discussão [sobre a IA] saiu do campo da adoção e entrou no campo da gestão”, analisa Mariana Achutti, CEO da Newnew. “O que emerge da pesquisa é que o desafio não está mais em decidir se a IA deve ou não ser usada, mas como estruturar a governança, métricas e habilidades humanas para que ela gere valor e não amplifique fragilidades [operacionais].”
Achutti diz que um dos recortes que mais chama a atenção no mapeamento é o que compara a alta adesão à IA com a “baixa clareza estratégica” sobre o tema. “Oitenta por cento das empresas utilizam a IA. Mas quando olhamos para o estágio da governança, 53% dizem que estão entre o ‘inexistente e o embrionário’”, aponta. “Isso indica que a adoção avançou mais rápido do que a construção de diretrizes e critérios de decisão.”
Produtividade em risco
Quando questionadas sobre os fatores que mais pressionam seu trabalho hoje, as lideranças apontam a saúde mental em primeiro lugar (41%), seguida da produtividade que não acompanha a aceleração das demandas (31%) e o “gap” de talentos (28%). A dificuldade de implementar novas tecnologias, como a IA, aparece atrás desses fatores, com 22%.
Para especialista, o principal desafio é estruturar governança, métricas e habilidades humanas para que a IA gere valor e não amplifique fragilidades — Foto: Freepik
Diante do resultado do estudo, a sugestão da executiva para as diretorias é estruturar a governança de IA como uma prioridade estratégica.
“Quando mais da metade das empresas [53%] relata que ainda está num estágio inicial [de governança], o risco não é tecnológico, mas reputacional e decisório”, conclui. Depois, deve-se investir no desenvolvimento de habilidades nas equipes, como pensamento crítico, gestão de mudanças, capacidade de interpretar e mensurar resultados da IA, enumera.
“Em seguida, precisam tratar a saúde mental e cognitiva como um tema de produtividade e qualidade de decisão, e não apenas como uma pauta de bem-estar”, recomenda. “O próximo salto [em direção à IA] não é digital; é humano e passa por desenvolver capacidade de decisão e responsabilidade coletiva.”

A inteligência artificial (IA) pode deslocar significativamente trabalhadores e perturbar economias impulsionadas pelo consumo, como a dos Estados Unidos, num futuro próximo, de acordo com Alap Shah, coautor de um relatório da Citrini Research que alimentou uma onda de vendas motivada pelo medo do impacto da tecnologia, e que agora defende um imposto sobre a IA para amortecer perdas de empregos.

Governos deveriam considerar a tributação de ganhos incrementais ou extraordinários provenientes da IA, disse Shah, diretor de investimentos da Lotus Technology Management, em entrevista à Bloomberg TV.

Sem isso, o aumento do desemprego atingirá o consumo, com os EUA provavelmente entre os países mais afetados. Shah esboçou um cenário em que 5% dos trabalhadores de escritórios poderiam ser demitidos em 18 meses.

“Geralmente temos posições vendidas em empresas que acreditamos que serão desestabilizadas pela IA”, disse na Ásia, nesta terça-feira. “Por outro lado, possuímos muitas ações de semicondutores que acreditamos que vão se beneficiar”.
Ações de empresas de tecnologia caíram nas últimas semanas devido aos temores de que a IA possa revolucionar os modelos de negócios. E o relatório de fim de semana da Citrini Research reforçou as preocupações com a disrupção generalizada e a perda de empregos.

O estudo imagina um mundo em 2028, no qual os rápidos avanços na inteligência de máquinas impulsionam a produtividade, mas tornam obsoletas grandes parcelas do trabalho humano, provocando demissões, colapso dos gastos do consumidor e derrubando índices de ações como o S&P 500.

Entre os desfechos discutidos, o deslocamento de trabalhadores cria um ciclo de retroalimentação negativo em que as empresas cortam empregos para reforçar margens, reinvestem as economias em IA, o que possibilita novos cortes. Isso enfraquece a demanda em setores baseados na intermediação, como finanças, seguros e software.

Plataformas voltadas ao consumidor que dependem de gastos discricionários — incluindo serviços de entrega de comida como o DoorDash e o Uber Eats — são vistas como as que correm maior risco.

O relatório contribuiu para uma onda global de vendas de ações de software, com um fundo negociado em bolsa relacionado caindo 4,8% e ampliando sua queda desde um pico em setembro, para cerca de 35%, devido a preocupações de que a IA possa canibalizar lucros.

Em contraste, as principais fabricantes de chips da Ásia avançaram para máximas recordes nesta terça-feira. A Taiwan Semiconductor Manufacturing, Samsung Electronics e SK Hynix ganharam, cada uma, mais de 2,5%.

Shah disse estar surpreso com a reação do mercado. “Achei que haveria uma reação pequena — definitivamente foi maior do que esperávamos”, afirmou.

Nos próximos cinco anos, ele disse que empregos em escritórios nos EUA serão um indicador fundamental dos efeitos da IA, com o impacto provavelmente aparecendo mais rapidamente ali devido ao mercado de trabalho dinâmico. Esses trabalhadores representam 50% do emprego e são responsáveis ​​por cerca de 75% dos gastos discricionários do consumidor, de acordo com o relatório da Citrini.

“É muito mais fácil demitir pessoas aqui do que em outras partes do mundo”, acrescentou.
A Citrini publica pesquisas macroeconômicas e temáticas de açõesã desde 2023. A plataforma conquistou um público fiel, com mais de 119.000 assinantes. Suas pesquisas abrangem temas que vão desde a guerra moderna e robôs humanoides até medicamentos GLP-1 e tendências macro mais amplas.

Adolpho Veloso concorre na categoria Melhor Fotografia pelo filme 'Sonhos de Trem' e reforça time de brasileiros indicados à premiação.

Let me tell you what that mission looks like in practice. Employees of ICE – the agency whose agents killed two people in Minneapolis in January – have used a screening tool powered by ChatGPT. The same company behind your friendly chatbot is helping the government decide who to hire for deportation raids.

Don’t bet that the Pentagon – or Anthropic – is acting in the public interest
Bruce Schneier
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And it’s not stopping there. OpenAI helped launch a $125m lobbying initiative, a Super Pac, to make sure no state can regulate AI. It’s attacking any politician who tries to pass safety laws. It wants Trump, and only Trump, to write the rules for the most powerful technology on earth. Every month, subscription money from users around the world flows to a company that is embedding itself in the repressive infrastructure of the Trump administration. That is not a conspiracy theory. It is a business strategy.

Things got even worse last week. When the Trump administration demanded that AI companies give the Pentagon unrestricted access to their technology – including for mass surveillance and autonomous weapons – Anthropic, the company behind ChatGPT’s main competitor, Claude, refused.

The retaliation was swift and extraordinary. Trump ordered every federal agency to stop using Anthropic’s technology. Secretary of war Pete Hegseth declared the company a “supply-chain risk to national security”, a designation normally reserved for Chinese firms such as Huawei. He announced that anyone who does business with the US military is barred from working with Anthropic. This is essentially a corporate death sentence, for the crime of refusing to help build killer robots.

Em um console instalado no 4º andar da Faculdade de Medicina da USP (Universidade de São Paulo), na avenida Dr. Arnaldo (zona oeste de São Paulo), o cirurgião ginecológico Sérgio Conti Ribeiro manipula os braços de um robô que, a cerca de 10 km dali, no Hospital Universitário, no Butantã, opera uma paciente de 63 anos com câncer de útero.
Na sala cirúrgica, 15 profissionais acompanham os movimentos dos braços robóticos e seguem as orientações transmitidas por Ribeiro em tempo real. Após uma hora e meia, útero, ovários e trompas são retirados com menos de 10 mililitros de sangramento.
Em uma cirurgia aberta, procedimento adotado em mais de 90% dos casos na rede pública de saúde, o volume pode ser até 30 vezes maior. "Na cirurgia robótica há grande precisão para identificar pequenos vasos e cauterizar antes do corte. O paciente praticamente não sangra", afirma o cirurgião.

Grande impacto econômico da inteligência artificial está concentrado em quem vende IA e seus aparatos
Adoção da tecnologia ainda não aparece nas finanças das empresas de outros setores

O Censo da Educação Superior é realizado anualmente pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep), por meio da Diretoria de Estatísticas Educacionais (Deed), conforme a Lei nº 9.448/1997. É o instrumento de pesquisa mais completo do Brasil sobre as Instituições de Educação Superior (IES) que ofertam cursos de graduação e sequenciais de formação específica, além de seus alunos e docentes. Essa coleta tem como objetivo oferecer à comunidade acadêmica e à sociedade informações detalhadas sobre a situação e as grandes tendências do setor.

What’s unsettled is not whether students can use AI, but how institutions want students to use it. In our view, unless colleges clearly shape AI’s role in teaching and learning, fast-moving technologies may begin to redefine education by default. The risk isn’t more AI, but a gradual shift in what counts as learning.

Students may spend less time asking hard questions, making their own judgments and building real expertise. In that case, college risks becoming less about understanding and more about producing papers and other content quickly.

Quando um país não escolhe conscientemente qual papel quer ocupar nessa cadeia, ele aceita o papel que sobra. E isso, sim, é o que pode nos levar a uma condição de dependência estrutural