Pesquisadores de segurança alertam que conteúdo sexual explícito gerado por IA sem consentimento segue se espalhando sem controle, com compartilhamento em mensagens diretas e armazenamento em nuvens privadas, o que dificulta detecção e denúncia. Um estudo coautorado pela Google com usuários da internet nos Estados Unidos, Austrália e Reino Unido, publicado em julho, aponta que o ponto de intervenção mais crítico está na origem das ferramentas usadas para criar as imagens falsas.
Em testes recentes, pesquisadores do White Circle afirmam que guardrails de geradores de imagens de texto de Google e OpenAI podem estar falhando à medida que os modelos ficam mais capazes. Um preprint divulgado no mês passado descreve vulnerabilidades em DALL·E 3, Nano Banana 2 e GPT-Image-2, com a equipe dizendo que, usando ferramentas disponíveis publicamente e chamadas via API, conseguiu gerar conteúdo explícito cerca de 13% das vezes.
O Wellhub revelou o Panorama do Bem-Estar Corporativo 2027 e indica que a adoção de inteligência artificial pode aumentar a carga de trabalho para quem já domina a tecnologia. No Brasil, 37% dos trabalhadores “avançados em IA” relatam que o uso da ferramenta elevou o volume de tarefas, ante 13% entre quem está nos primeiros estágios de adoção. O levantamento também mostra que, no recorte brasileiro, oito em cada dez usuários avançados orientam outras pessoas sobre as ferramentas.
Os dados ainda apontam diferenças nos relatos de esgotamento: 23% dos profissionais mais avançados dizem ter sintomas de burnout diariamente, contra 11% dos iniciantes. A pesquisa destaca que políticas claras e bem comunicadas sobre IA se associam a maior resiliência, e que 75% dos usuários avançados citam recursos de bem-estar como apoio para se adaptar ao ambiente impulsionado pela tecnologia. O estudo foi conduzido entre 12 e 19 de junho de 2026 com mais de 5 mil profissionais em dez países.
O pendant Friend 2, chatbot em formato de pingente sempre “listening”, chegou em julho custando US$ 249 e usa os “latest language models” da OpenAI. O dispositivo responde a comandos e também pode falar sem ser provocado, com um recurso de “silenciar” que exige toques no aparelho.
A Avi Schiffmann, criadora do Friend, afirmou que a próxima atualização vai tornar os chatbots mais “agentically” e mudar a personalização: em vez de personalidades únicas por usuário, todos conversariam com a mesma entidade, compartilhando contexto entre usuários. A proposta aponta para um “hivemind” do Friend, com mudanças que devem afetar como o sistema se comporta e como a privacidade é tratada.
A Tivita lançou o Agente Digital Tom, um sistema de inteligência artificial que ouve a conversa entre médico e paciente e transforma o diálogo em um rascunho de prontuário. O médico revisa e assina o texto antes de ele entrar no prontuário, e a ferramenta não diagnostica, não prescreve nem decide condutas. A healthtech também afirma que as gravações usadas para gerar o texto são apagadas após a transcrição.
A empresa mira alcançar 100 mil horas de consultas transcritas por mês, volume equivalente a mais de 11 anos de áudio contínuo processado mensalmente. O Tom passa a se somar a outros agentes da Tivita, como a Júlia (agendamentos via WhatsApp) e a Tais (burocracia de convênios), que juntos já respondem por cerca de 30% do faturamento recorrente, com projeção de subir para 45% a 50% nos próximos 12 meses. A próxima etapa é adaptar o Tom para funcionar com prontuários de outros sistemas, com foco em hospitais e operadoras que ainda usam plataformas legadas.
O quinto relatório anual de resiliência cibernética da Cohesity, feito em julho de 2026 com 3.200 líderes de TI e segurança, aponta que 99% das organizações usam IA, mas apenas 45% no Brasil têm planos abrangentes de recuperação para ataques direcionados a sistemas e aplicações de IA. No mundo, o número é de 39%.
O levantamento também mostra que 51% das empresas brasileiras não mantêm inventário centralizado das IAs em uso e que 46% não têm plena confiança para verificar a integridade dos modelos após um ataque. Além disso, 51% dizem não estar bem preparadas para lidar com ações incorretas ou não intencionais de agentes de IA e copilotos, e 99% dos líderes no Brasil esperam precisar alterar seus planos de resposta para ameaças de IA avançada.
O M&T Bank implantou copilotos de IA para mais de 15.000 funcionários, usando a tecnologia em rotinas internas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de software e gestão de riscos. A instituição analisa conversas do call center com IA, redige relatórios, gera código e identifica necessidades de clientes, além de sinalizar riscos de portfólio.
Antes do rollout mais amplo, o banco restringiu o acesso a modelos públicos por receio de inserção de informações sensíveis em serviços abertos. Depois, avaliou fornecedores corporativos e escolheu o Microsoft Copilot, começando com um piloto de cerca de 800 funcionários; a empresa também exige revisão humana e orienta o uso apenas de ferramentas aprovadas, com proibição de dados confidenciais e regulados em sistemas não autorizados.
O Microsoft Copilot Studio permite que equipes criem copilotos personalizados para responder dúvidas, consultar documentos internos e automatizar tarefas da empresa. A plataforma define o assistente com instruções, regras e acesso a conteúdos autorizados, fazendo com que ele responda conforme o contexto configurado.
O processo envolve três etapas: definir a função do copiloto, configurar fontes de informação e publicar para uso na equipe. Antes do lançamento, é recomendado testar no ambiente de testes e, depois, acompanhar métricas como conversas, perguntas mais frequentes, taxa de resolução e feedback para atualizar o assistente continuamente.
A Claro afirmou que não pretende usar IA para atender chamadas de forma autônoma no SAC, em contraste com a proposta da Vivo. Segundo o diretor de marketing (CMO) Marcio Carvalho, a estratégia da operadora é integrar a inteligência artificial ao atendimento como “copiloto”, com humanos conduzindo as conversas. A IA deve acompanhar a ligação em tempo real, fazer anotações, levantar dados do cliente e sugerir ajustes no script, enquanto os atendentes ficam responsáveis por lidar com nuances e emoções.
Na prática, a mudança tende a acelerar o atendimento e melhorar o contexto oferecido ao agente, reduzindo retrabalho e agilizando a resolução de problemas. O movimento também reforça a tendência de adoção gradual de automação no atendimento, em um cenário de maior exigência de transparência — como a recente determinação da União Europeia para deixar claro quando o cliente está falando com sistemas automatizados.
