Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
Empresas podem contratar ferramentas de inteligência artificial, treinar equipes e automatizar processos sem saber, na prática, quanto isso gerou de retorno. Para evitar que o investimento vire uma despesa difícil de justificar, consultorias e áreas de tecnologia sugerem acompanhar indicadores que transformem os efeitos da IA em números. O ponto de partida é definir qual problema a ferramenta deveria resolver e estabelecer uma linha de base antes da implementação.
A avaliação pode começar pelo tempo poupado: registrar quanto uma atividade levava antes e comparar com o período posterior, multiplicando a diferença pelo volume de execuções. A conta também considera redução de custos com terceirização, processamento, atendimento e retrabalho, além de descontar despesas ligadas à IA, como licenças, infraestrutura, treinamento e implementação. Quando a IA gera dinheiro novo, a análise deve incluir métricas como vendas adicionais, aumento de conversão e receita atribuída às iniciativas, sempre comparando com o que ocorreria sem a tecnologia.
Gemini e ChatGPT já permitem analisar planilhas e transformar bases em gráficos e insights a partir de comandos em linguagem natural. Quem trabalha com grandes volumes de dados pode usar os recursos para interpretar bases, identificar padrões, sugerir fórmulas e gerar análises sem depender de tarefas manuais demoradas.
No ChatGPT Plus, o envio de arquivos como XLSX e CSV possibilita perguntas sobre os dados, com cálculo de indicadores, identificação de tendências e valores discrepantes, além de criação de tabelas e gráficos. A integração com Excel e Google Sheets também permite criar, atualizar e interpretar arquivos diretamente na barra lateral; já o Gemini se destaca por rodar a análise dentro do próprio Google Sheets, com fórmulas, tabelas dinâmicas, filtros, formatações e até otimizações, incluindo desempenho de 70,48% no SpreadsheetBench anunciado pelo Google em março de 2026.
Acompanhar metas costuma exigir planilhas, relatórios e dados de diferentes fontes, mas o desafio aparece quando é preciso cruzar as informações para entender se o objetivo está no caminho certo. A inteligência artificial pode simplificar esse processo ao organizar os números e sugerir a estrutura de um dashboard de acompanhamento. Para isso, a ferramenta precisa receber os dados disponíveis, explicar quais indicadores devem ser monitorados e definir como eles devem aparecer no painel.
Com o objetivo e o período de análise bem definidos, a IA pode sugerir métricas, fórmulas, categorias e até gerar código para construir a visualização. O texto também destaca que o dashboard não precisa exibir tudo: ele pode focar em valores realizados, percentual atingido, diferença para o esperado e projeções, além de indicar quais indicadores explicam desvios; ainda assim, os cálculos devem ser conferidos antes de usar os resultados em decisões.
Centros de Serviços Compartilhados (CSCs) brasileiros já consideram aplicar inteligência artificial: levantamento do IEG indica que 80% dos centros avaliam usar IA, mas apenas 10% utilizam a tecnologia hoje. O gap entre intenção e maturidade aparece junto do interesse em Hiperautomação, combinando IA, automação de processos, integração de sistemas e análise de dados.
Especialistas defendem que a IA só gera valor quando vem depois de uma base operacional bem estruturada, com padronização de processos, governança, integração e indicadores para orquestrar demandas de ponta a ponta. Casos citados incluem a Atlantica Hospitality International, com plataforma única e mais de 200 mil demandas anuais, a Ancar Ivanhoe, que digitalizou mais de 150 processos em seis meses, e o Grupo Ser Educacional, que reduziu o tempo médio de atendimento de 10 para 5 dias e economizou 15 mil horas por ano.
:quality(85)/569b1346-d9ed-4156-9f13-d68fb49eac23.jpeg)