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.
Uma onda de eventos extremos atingiu diferentes regiões da América do Sul nas últimas semanas, incluindo o terremoto de magnitude 7,4 na Colômbia, em agosto, que derrubou prédios e deixou centenas de vítimas. No Brasil, a região Sul convive com ciclones-bomba e tornados, além de estar na rota dos efeitos do super El Niño em formação no segundo semestre.
Na sismologia, a previsão avança com a transição de sismógrafos fixos para modelos móveis de alta precisão, capazes de detalhar ondas com impactos mais fortes e orientar evacuações em poucos minutos. Satélites, estações meteorológicas e medições na superfície também ampliam o mapeamento de áreas de risco, enquanto a inteligência artificial acelera a correlação de variáveis e a tradução de dados científicos em alertas; no Paraná, o SIMEPAR acionou a Defesa Civil com antecedência para orientar a população após um tornado em Rio Bonito do Iguaçu.
A DeepMind e a Google Research apresentaram, em um artigo na Nature, resultados do modelo WeatherNext, usado para prever ciclones. Em um caso de 2025 no Caribe, o sistema previu cinco dias antes da chegada que a tempestade atingiria a Jamaica como furacão categoria 5, com 80% de confiança, enquanto outros modelos divergiam sobre a trajetória. O trabalho indica que, em média, o WeatherNext oferece cerca de um dia a mais de antecedência do que modelos existentes.
Na prática, esse tempo extra pode mudar decisões críticas, como evacuações e logística de resposta, que dependem de janelas curtas. Os pesquisadores destacam também o desafio de treinar IA para eventos extremos — raros — e dizem que o modelo foi ajustado para aprender tanto padrões meteorológicos gerais quanto características específicas de ciclones, usando o que há de dados disponíveis.
A startup WindBorne Systems, que coleta dados com balões meteorológicos de longa duração e usa modelos de IA para previsões, levantou uma rodada Series B de US$ 37 milhões. A captação foi liderada por Khosla Ventures e Galvanize, com participação de TransLink Capital, Lux Capital e investidores anteriores, e a empresa foi avaliada em US$ 250 milhões. Fundada em 2019, a WindBorne opera cerca de 20 locais de lançamento e mantém aproximadamente 600 balões no ar, inclusive em áreas difíceis como o “olho” de tufões.
O foco agora é transformar previsões mais precisas em decisões práticas para empresas, indo além do mercado governamental. A companhia já vende dados para agências como o National Weather Service dos EUA e trabalha com a Força Aérea e a Marinha em parcerias de pesquisa; com a nova rodada, planeja ampliar o time comercial e facilitar a integração dos alertas meteorológicos aos fluxos de trabalho privados. A aposta é que ferramentas de IA reduzam o custo e a complexidade de “colocar a previsão para funcionar”.
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