A Spotify ampliou o uso de desenvolvimento assistido por IA e mais que dobrou as mudanças mensais mescladas, de cerca de 8.100 para 17.000 ano a ano em agosto. Com o aumento do volume de alterações nos sistemas de produção, a empresa ajustou controles de qualidade e confiabilidade para lidar com a nova escala.
A companhia opera quase 3.000 serviços de produção para 777 milhões de usuários ativos mensais e relata desafios em processamento de conteúdo, automação de frota e capacidade de computação. Entre as respostas estão melhorias em monitoramento e testes, salvaguardas de rollout e capacidade de rollback, além da adoção do Honk, um agente de codificação em background que executa o Claude via Agent SDK em pods no Kubernetes.
Pesquisadores apresentaram na conferência KDD o estudo “GEO: Generative Engine Optimization”, voltado a melhorar a visibilidade de conteúdos nas respostas de mecanismos generativos. Nos testes descritos, intervenções específicas aumentaram a presença em até 40%, variando conforme o tema pesquisado.
O movimento é comparado ao SEO, mas com uma diferença: ao perguntar a uma inteligência artificial, muitas vezes o usuário recebe uma resposta pronta em vez de uma lista de opções. O texto destaca ainda como a construção de um “rastro público” — entrevistas, artigos, participações e fontes — pode influenciar o que sistemas como os buscadores associados ao ChatGPT encontram e citam, exigindo que assessorias e relações públicas considerem como esses dados são lidos e organizados.
A Starlink já permite que celulares se conectem diretamente aos satélites por meio da tecnologia Direct to Cell, sem a antena usada no serviço residencial. A proposta evoluiu de mensagens de texto para acesso a dados e chamadas via aplicativos, com operação feita em parceria com operadoras de telefonia que disponibilizam parte das frequências.
No Brasil, Vivo e Starlink participam de um ambiente experimental autorizado pela Anatel, com permissão válida até abril de 2029, mas ainda sem oferta comercial ampla. Enquanto isso, a SpaceX recebeu autorização da FCC para implantar até 15 mil satélites de nova geração, com novas frequências para ampliar cobertura e capacidade, inclusive em ambientes internos, aproximando a tecnologia de serviços móveis mais avançados.
A Anthropic afirmou que o Claude, seu modelo de IA, “descobriu autonomamente” um novo sistema enzimático semelhante à maquinaria por trás da ferramenta de edição gênica Crispr. A empresa diz que o resultado foi o primeiro obtido em seu recém-lançado wet lab, com apoio de cientistas apenas no prompt inicial e nos testes em laboratório.
Segundo a Anthropic, quase 1.000 agentes do Claude trabalharam por 21 horas e processaram 210 milhões de tokens até identificar um padrão incomum no banco de dados de sequências de DNA. A análise e os testes revelaram um sistema enzimático antes não caracterizado encontrado em bacteriófagos, e a companhia ainda tenta entender sua função, mas diz que quer compartilhar cedo para demonstrar capacidades e apoiar a comunidade científica.
Temor de um “apocalipse” impulsionado por IA tem ganhado força, e uma das teorias mais citadas envolve armas biológicas. Pesquisadores da Universidade Stanford e do Arc Institute mostraram que sistemas de IA podem projetar novos genomas virais, enquanto um relatório da Anthropic aponta tentativas de usar o Claude de formas que poderiam apoiar o desenvolvimento de armas biológicas.
Apesar do alarme, cientistas afirmam que o risco de uma praga criada por IA não está entre as principais preocupações. Eles destacam que o gargalo está na montagem do agente biológico e nos recursos para executá-la, e que humanos e controles ainda seriam barreiras; ao mesmo tempo, especialistas defendem reforçar proteções, incluindo medidas como legislação para aumentar a segurança na síntese de DNA e melhorias para mitigar riscos de vírus.
Executivos de grandes empresas de IA têm alertado publicamente para riscos associados à tecnologia que estão desenvolvendo. Dario Amodei, da Anthropic, defendeu que o avanço deveria ser desacelerado, enquanto Sam Altman, da OpenAI, respondeu no X que é preciso “pace the frontier”.
O debate ganhou força após pesquisadores apontarem que ferramentas de IA podem ajudar a projetar, criar e até viabilizar a liberação de bioweapons, incluindo vírus letais, fungos que destruiriam plantações ou toxinas que poderiam ser inseridas em água. O texto cita casos anteriores, como um “molecule generator” que gerou 40 mil moléculas em menos de seis horas com potencial para agentes de guerra química, além de um relatório recente em que a Anthropic reconheceu tentativas de explorar seus modelos para aumentar transmissibilidade de vírus e montar um “atlas” de toxinas.
Vijay Pande, que geriu quase US$ 4 bilhões na a16z por mais de uma década, deixou a empresa em junho do ano passado para lançar a VZVC, uma gestora menor e focada em poucas apostas concentradas por ano. A VZVC, cofundada com Zach Werner, não tem associados e depende fortemente de IA para operar no cotidiano.
Pande também discute o desafio da biotecnologia baseada em dados: ao contrário de textos, dados biológicos não podem ser simplesmente “raspados” da internet, o que leva muitas empresas a construírem conjuntos próprios e isolados. Ele relaciona isso ao uso de IA em medicina, citando o papel de modelos e machine learning para apoiar a escolha de alvos, acelerar etapas como ensaios clínicos e avançar em abordagens de precisão e medicina personalizada.
A Insilico Medicine usou modelos computacionais para propor um medicamento promissor para fibrose pulmonar e, em comunicado, afirmou que a molécula foi “descoberta por” sua plataforma de IA generativa. Mas, ao registrar a patente para proteger a nova estrutura química, a empresa não mencionou a IA e nomeou cinco humanos, incluindo o CEO Alex Zhavoronkov, como inventores.
O impasse aponta uma regra central do direito de propriedade intelectual nos EUA: mesmo quando a IA é decisiva na descoberta, os tribunais entendem que apenas humanos podem ser inventores. O debate foi reforçado por um caso envolvendo a IA DABUS, em que um tribunal de apelações em Washington, DC, concluiu que a lei descreve “individual” como pessoa humana, e que máquinas não podem ser inventoras.
O Google anunciou o AI Co-Scientist, um sistema que usa agentes de IA para investigar como a resistência a antibióticos se espalha entre espécies bacterianas. A proposta foi guiada por um brief de uma página e um objetivo: entender um dos fatores ligados a infecções resistentes a medicamentos.
O sistema dividiu a tarefa em sub-agentes, com um responsável por formular hipóteses a partir da literatura, outro por criticá-las como um revisor e outro por ranquear as melhores opções. Ao final, o Co-Scientist concluiu que genes de resistência “caronam” em vírus bacterianos para alcançar novos hospedeiros, e a hipótese foi confirmada por pesquisadores da Imperial College London.
Pesquisadores do Arc Institute, na Califórnia, usaram inteligência artificial para criar sequências genéticas de vírus que não existem na natureza. O estudo, publicado na revista Science, treinou um modelo com padrões de DNA de milhões de organismos e, depois de sintetizar as sequências em laboratório, inseriu-as em bactérias. Ao todo, 16 vírus gerados pela IA se mostraram viáveis e capazes de infectar bactérias.
O avanço pode acelerar aplicações em medicina e biotecnologia, mas também levanta preocupações sobre o uso indevido de IA para desenvolver agentes biológicos perigosos. Para o setor de saúde e pesquisa, o recado é reforçar governança, biossegurança e controles mais rigorosos no uso de modelos capazes de gerar material biológico.
Pesquisadores do Arc Institute, na Califórnia, usaram um modelo de IA chamado Evo para desenhar vírus que não existem na natureza e demonstrar que eles conseguem se replicar. O sistema foi treinado com cerca de 9 trilhões de nucleotídeos de milhões de organismos e, após um novo ajuste para o bacteriófago Phi X-174, gerou cerca de 700 mil sequências potenciais; 285 foram sintetizadas e testadas em laboratório. No fim, 16 genomas projetados pela IA produziram vírus viáveis e capazes de infectar outras bactérias, com alguns se multiplicando até mais rápido que o vírus natural.
O avanço pode acelerar aplicações em biotecnologia e medicina, como o desenvolvimento de vetores para terapias gênicas. Ao mesmo tempo, reacende preocupações de biossegurança: especialistas apontam que modelos capazes de gerar genomas podem, no futuro, ser usados para criar variantes mais perigosas, e cobram mecanismos regulatórios e avaliação de risco mais alinhados ao ritmo da IA na área biológica.
