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 Gol Linhas Aéreas anunciou uma integração com o ChatGPT para que passageiros façam check-in e gerem o cartão de embarque diretamente no assistente de inteligência artificial da OpenAI. A companhia diz que será a primeira empresa aérea da América Latina a oferecer o serviço, que está em testes restritos e começa a valer para toda a base de clientes em 19 de outubro, sem custo adicional.
Para usar, o passageiro acessa o ChatGPT (app ou web), digita @gol e solicita a visualização das viagens, o que abre uma página de login no ambiente oficial da Gol. Após autenticar, é possível escolher assento, confirmar presença e gerar o cartão digital com QR para apresentação no aeroporto, com opção de download ou salvamento na carteira digital; a Gol afirma que segue protocolos de segurança e a LGPD e que credenciais e dados sensíveis não ficam disponíveis para o ChatGPT.
O Google começou a liberar o Gemini no aplicativo Google Planilhas para Android. A ferramenta usa inteligência artificial para analisar grandes volumes de dados pelo celular, com recursos para resumir tabelas, identificar padrões e extrair informações relevantes.
O recurso aparece com um ícone de brilho no app: ao tocar nele, o usuário pode pedir ao Gemini análises sobre os dados da planilha, como descobrir onde o dinheiro foi usado, encontrar transações incomuns e gerar gráficos automaticamente. A integração foca em análise e visualização rápida no Android, enquanto tarefas como geração de fórmulas e formatação avançada tendem a funcionar melhor na versão web.
Acompanhar metas costuma exigir planilhas, relatórios e dados de diferentes fontes, mas o desafio aparece quando é preciso cruzar as informações para entender se o objetivo está no caminho certo. A inteligência artificial pode simplificar esse processo ao organizar os números e sugerir a estrutura de um dashboard de acompanhamento. Para isso, a ferramenta precisa receber os dados disponíveis, explicar quais indicadores devem ser monitorados e definir como eles devem aparecer no painel.
Com o objetivo e o período de análise bem definidos, a IA pode sugerir métricas, fórmulas, categorias e até gerar código para construir a visualização. O texto também destaca que o dashboard não precisa exibir tudo: ele pode focar em valores realizados, percentual atingido, diferença para o esperado e projeções, além de indicar quais indicadores explicam desvios; ainda assim, os cálculos devem ser conferidos antes de usar os resultados em decisões.
O projeto Flint propõe uma linguagem de visualização voltada a cenários do “mundo IA”, facilitando a criação e a interpretação de gráficos. A proposta foca em tornar a construção de visualizações mais expressiva e consistente para análise de dados. A ferramenta é apresentada como uma alternativa para quem precisa comunicar resultados de forma clara em fluxos modernos de analytics e IA.
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