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.
A Workday colocou a Sana, seu assistente de IA, como a nova “home screen” para módulos de RH, finanças e TI. Na demonstração, a interface é montada dinamicamente: ao pedir informações como valor do pagamento, o sistema exibe um cartão com o montante oculto até um clique; ao solicitar folga, aparece um seletor de datas com o restante do formulário preenchido pela assistente.
A construção usa o Jev, modelo de decisão da TypeSafe, para escolher componentes atômicos do design system em vez de gerar a interface inteira. A empresa afirma que o Jev responde em 70 a 500 milissegundos, e que a lógica de seleção não é codificada pelo time, com a necessidade de acertar também o pré-carregamento de dados para que elementos apareçam em tempo real durante a interação.
A Workday anunciou que seu Trusted Agent Platform agora está “headless”, permitindo que desenvolvedores criem agentes externos de RH e finanças usando o Model Context Protocol (MCP) e acesso SQL a dados ao vivo. A disponibilidade geral inclui o servidor MCP, o Live Data Query e um runtime compartilhado, para que clientes rodem agentes em modelos de Anthropic, Google, Meta, Mistral, Nvidia e OpenAI.
A empresa afirma que os agentes seguem as mesmas permissões, aprovações e trilha de auditoria do usuário, sem “side door”. Para o ecossistema, a Workday destaca o Agent-Ready Tools (com 275 ferramentas de leitura e 54 de escrita/remoção) e o Agent Harness, além de um Developer Agent que gera agentes e apps a partir de prompts em ferramentas como Claude Code e Cursor.
Grandes empresas hoje operam com centenas (e às vezes milhares) de sistemas e ferramentas, desde plataformas como SAP e Workday até SaaS, scripts, automações e planilhas locais. Mesmo com esse volume, elas lidam com tarefas repetitivas e, muitas vezes, não têm total clareza do que usam nem do que pagam.
A discussão é que IA generativa pode acelerar a criação de ferramentas e até executar tarefas diretamente, reduzindo a necessidade de escrever código. Ainda assim, o texto argumenta que o desafio maior não é só “fazer o software”, mas identificar onde a automação faz sentido, convencer equipes a adotarem a solução e lidar com processos que envolvem múltiplos departamentos, sistemas e exigências regulatórias.
