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.
Alex Porcelli, cofundador e CEO da Aletyx, defendeu que arquiteturas agentic para IA precisam lidar com a falta de consistência e, principalmente, com a falta de accountability em decisões de alto impacto. Ele citou a evolução do uso de IA no desenvolvimento, dizendo que passou a “codar diferente” ao interagir com agentes, em vez de apenas usar IA para tarefas como resumos, scripts e testes.
O executivo destacou que domínio e conhecimento de regras ajudam a obter resultados melhores, mas não bastam para operar negócios, que dependem de políticas e regulações. Para ele, a solução passa por rastreabilidade e explicação do caminho que leva de entradas à saída, além de governança com versionamento do processo decisório para revisão, aprovação e auditoria.
A Doist, empresa por trás do Todoist e do Twist, diz que “menos IA pode entregar mais” ao desenhar automações com um fluxo híbrido: o modelo de linguagem entra apenas na fase de entender o pedido em linguagem natural e gerar um “manifest” de execução. Depois disso, a automação roda com código comum em gatilhos ou jobs recorrentes, buscando previsibilidade e consistência — já que modelos tendem a variar quando precisam executar repetidamente. A empresa afirma que vai levar o serviço Automations do beta fechado para lançamento em agosto ou início de setembro, e que a abordagem também reduz custos por evitar chamar modelos caros a cada execução.
A estratégia faz parte de uma filosofia de produto chamada “subtraction over addition”: facilitar o uso de IA não significa que toda ideia deve virar feature. A Doist também destaca que não quer depender de um único provedor de modelos, usando testes e avaliações para verificar se mudanças em modelos alteram o comportamento, além de controlar custos ao migrar de modelos maiores para menores sem perder o padrão de qualidade. Para times dev, o recado é claro: usar IA onde ela é melhor (interpretação/planejamento) e manter a execução determinística com software tradicional.
