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.
Centenas de bilhões de dólares por ano estão sendo direcionados para infraestrutura e bens de capital ligados à inteligência artificial, com expansão de centros de dados, compra de processadores avançados e desenvolvimento de sistemas proprietários. Estudos citados por Goldman Sachs e análises da Statista apontam que a escala desses investimentos reacende a discussão no mercado sobre a velocidade do retorno financeiro.
Os primeiros ganhos aparecem com provedores de nuvem e semicondutores, impulsionados pela demanda corporativa por capacidade computacional para modelos de linguagem e processamento de dados. Além disso, empresas de setores tradicionais começam a capturar resultados ao aplicar IA em automação e processos específicos, como análise preditiva em serviços financeiros, assistentes virtuais no atendimento e otimização de rotas e estoques na logística — embora a maioria ainda enfrente dificuldades para escalar projetos por custos e integração com sistemas legados.
Empresas que usam o ChatGPT em várias atividades podem acabar repetindo as mesmas instruções em conversas diferentes, como definir tom de texto, organizar informações e indicar documentos de referência. Para reduzir esse retrabalho, surgem os Custom GPTs: versões personalizadas do ChatGPT configuradas para seguir orientações específicas e, quando aplicável, usar arquivos fornecidos pelo próprio usuário como base.
A personalização permite criar um assistente voltado a uma necessidade, em vez de começar cada conversa do zero. Marketing pode configurar um GPT para revisar textos conforme um manual de marca, enquanto RH pode organizar informações sobre processos internos usando documentos da empresa; ainda assim, o conteúdo de referência precisa ser revisado e atualizado, e tarefas com decisões importantes ou dados confidenciais exigem checagem antes do uso.
O Gemini Spark, agente de inteligência artificial do Google, foi criado para executar tarefas de forma autônoma, trabalhando em segundo plano para conectar aplicativos e automatizar fluxos mesmo sem você estar usando o computador ou o celular. O recurso é baseado no modelo Gemini 3.6 Flash e funciona na infraestrutura em nuvem do Google, com acesso a serviços como Gmail, Google Agenda, Drive, Docs, Sheets, Keep e Tasks mediante autorização do usuário.
O Spark organiza automações com Tasks (objetivo), Schedules (quando executar) e Skills (instruções e preferências para reutilizar). Ele pode ser usado no site do Gemini, nos apps do Gemini para Android e iPhone, no app dedicado para macOS e também integrado ao Chrome com Auto Browse, além de exigir assinatura do Google AI Pro ou AI Ultra e conta pessoal do Google (não funciona com contas corporativas ou educacionais do Workspace).
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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