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 SleekFlow, plataforma global de IA para conversas com foco em geração de receita, captou US$ 23,5 milhões e planeja acelerar a expansão na América Latina. Fundada em 2019, a empresa atende mais de 7 mil empresas em 70 países e processa mais de 57 milhões de mensagens por mês.
A estratégia combina agentes de IA com comunicação omnichannel e automação de vendas e atendimento, conectando conversas a dados e sistemas como CRM e e-commerce. O AgentFlow permite criar agentes que identificam intenção, entendem contexto, acessam informações integradas, executam ações e encaminham interações para humanos quando necessário, com integrações como Shopify, HubSpot e VTEX e canais como WhatsApp Business API, Instagram e Telegram.
A Ploomes, startup de CRM para médias empresas, lançou o Estúdio IA para permitir que clientes criem interfaces e fluxos de trabalho personalizados dentro do CRM sem depender de programação. A solução inclui um construtor de telas que gera dashboards, formulários e miniaplicações a partir de descrições em texto, além de um integrador para montar automações com agentes e integrações com ferramentas como Slack e Gmail.
A empresa também aposta em recursos como CPQ em Branco, que transforma regras de precificação interpretadas a partir de arquivos em campos para propostas, e o Radar Ploomes, que transcreve interações do vendedor com clientes. Entre 2026 e 2027, a Ploomes vai investir R$ 25 milhões em inteligência artificial para ampliar o Estúdio IA, com foco em aumentar volume de vendas e taxa de conversão, mantendo dados dos clientes em infraestrutura preparada para segurança e LGPD.
A Salesforce lançou o Salesforce Enterprise AI Harness, apresentado como uma consolidação formal de conceitos e infraestrutura de IA que a empresa vinha desenvolvendo para alinhar diferentes partes do ecossistema. A companhia afirma que tarefas de negócios simples não têm “resposta completa” em um único sistema, citando que CRM, ERP, FSM e suporte atuam em frentes diferentes.
O Enterprise AI Harness reúne “seis capacidades confiáveis” com um novo AI control plane, incluindo Data 360, Informatica, MuleSoft e Agent Fabric, Tableau, Agentforce, Salesforce Guardian e a própria plataforma Salesforce. A proposta é oferecer uma camada comum para desenvolvedores verem, gerenciarem e controlarem agentes, conectando contexto, governança e segurança para permitir execução previsível e reutilização dessas capacidades na empresa.
A TOTVS apresentou como arquitetar a camada de dados para agentes de IA em ambientes corporativos, destacando o desafio de ter “muito dado” que não está preparado para ser acessado por loops de raciocínio que fazem consultas imprevisíveis. A empresa explicou que, em sistemas transacionais como ERP e CRM, os dados foram otimizados para aplicações determinísticas e com alta precisão, enquanto agentes usam raciocínio probabilístico e exigem preparação adicional.
A apresentação também abordou como decidir onde buscar dados e como preparar plataformas para a era “agentic”, combinando fontes transacionais e de dados. Segundo a TOTVS, é comum usar a plataforma de dados para processamento histórico e busca semântica (com apoio de vector database e protocolos como MCP), enquanto o acesso direto ao sistema transacional é indicado quando é necessário escrever dados, obter informações mais recentes ou executar regras de negócio codificadas no próprio sistema.
A HoneyBook lançou o HoneyBook MCP, um conector para a assistente de IA Claude, da Anthropic, com o objetivo de levar agentes autônomos para o dia a dia de negócios independentes. A proposta é conectar registros do CRM da HoneyBook diretamente ao Claude (ou a outros serviços que suportem MCP) para que o usuário faça perguntas sobre leads, pagamentos e status de clientes e receba respostas imediatas.
Além de responder, o MCP permite ações como atualizar etapas e datas com base em interações, enviar faturas, criar contratos a partir de templates e disparar lembretes por e-mail. A empresa também afirma que cada solicitação roda em um ambiente isolado (sandbox) e é removida ao final da sessão, com controles granulares sobre o que o Claude pode acessar.
O ChatGPT Work é um agente de IA pensado para ir além de conversas e responder perguntas. Em vez disso, ele consegue assumir tarefas, organizar etapas de um projeto e usar ferramentas conectadas para entregar um resultado pronto, incluindo pesquisa de informações, análise de arquivos e execução do trabalho de forma independente.
Entre os usos citados estão análise competitiva e de mercado, automação de rotinas e tarefas agendadas, criação de documentos e apresentações, triagem e rascunhos de respostas para e-mails, apoio em fechamentos financeiros, qualificação de leads no CRM, resumos e acompanhamento de projetos, desenvolvimento de sites e dashboards interativos e estudo/simplificação de conceitos complexos.
O Model Context Protocol (MCP) é um padrão proposto para facilitar a conexão de modelos de IA com sistemas corporativos. A ideia, inicialmente associada à Anthropic e depois adotada em plataformas como a OpenAI, cria uma “linguagem comum” para a IA se comunicar com serviços externos, como CRM, bases de conhecimento e bancos de dados.
Com a popularização da IA generativa, muitas empresas acabam com integrações sob medida difíceis de manter. O MCP promete reduzir essa complexidade ao permitir conectores reutilizáveis e maior interoperabilidade entre diferentes modelos, além de viabilizar automações mais completas em áreas como atendimento, RH, jurídico e finanças — desde que sejam tratados requisitos de segurança, permissões e autenticação.
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