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Seis lições que a IA generativa tem nos deixado

Vivemos uma era em que a inteligência artificial generativa não é apenas um avanço tecnológico — é um revelador brutal. Mais do que ferramenta, ela é espelho. Um espelho de alta precisão que reflete com crueza não só o que somos, mas aquilo que, por conveniência ou covardia, escolhemos fingir ser.

Projetamos nela nossa obsessão por produtividade, nossa fixação por escala, nosso desdém pelo tempo e, principalmente, nossa crescente impaciência com tudo aquilo que é humano demais: o erro, a hesitação, a travessia lenta.

Desde o surgimento do ChatGPT, da Midjourney e de suas inúmeras derivações, temos nos encantado com a capacidade das máquinas de simular o humano. Mas talvez o que nos incomode de verdade não seja o espanto com o que elas fazem — e sim o que isso revela sobre nós. A IA não nos ultrapassa: ela nos desmascara.

A generatividade da máquina escancara a estagnação do humano.

Nunca foi tão fácil produzir — e, paradoxalmente, tão difícil emocionar. A IA generativa trouxe à tona uma constatação incômoda, muitas vezes velada sob o volume de entregas: grande parte do que já se criava antes era, na verdade, superficial, redundante, automatizado sem automação.

A diferença agora é que a mediocridade ganhou concorrência — e ela é rápida, gratuita, escalável e, ironicamente, mais eficiente do que muitos humanos que a alimentam.

A IA generativa torna a produção rápida, mas a mediocridade agora é mais eficiente e escalável (Imagem: Boy Anthony/Shutterstock)

De acordo com a Gartner, até 2026, 90% de todo o conteúdo digital será gerado por máquinas. Isso significa que, no novo paradigma, não competiremos mais por agilidade ou quantidade — mas por sentido, por significância.

O talento, antes diferencial, torna-se pré-requisito básico. O que nos distingue, no fim, não é mais a capacidade de entregar, mas a de interpretar, emocionar, transcender. Sentir, em profundidade, tornou-se um ato de resistência.

A IA tornou o conteúdo abundante. Mas não necessariamente relevante. Nunca se escreveu tanto — e nunca se disse tão pouco. Em meio a esse dilúvio de informações, a confiança tornou-se um recurso escasso, quase clandestino. Ela já não se conquista pelo conteúdo em si, mas pela reputação de quem o oferece e, sobretudo, pelas razões pelas quais o faz.

A inflação de conteúdo expôs a escassez de autenticidade.

O novo protagonismo não será dos que produzem mais, mas dos que dizem com propósito. Curadores, líderes de pensamento, vozes éticas e conscientes emergem como faróis em meio ao nevoeiro do conteúdo genérico.

A curadoria crítica — que separa o essencial do ruidoso, o verdadeiro do verossímil — assume papel de urgência civilizatória.

A IA não é neutra — e tampouco é ingênua.

Um dos maiores equívocos contemporâneos é tratar a inteligência artificial como algo imparcial, puro, inodoro. Isso é, no mínimo, perigoso. A IA aprende com o que já foi dito — e perpetua, com verniz de eficiência, os mesmos preconceitos que tentamos, há séculos, desconstruir. Racismo algorítmico, desigualdade de gênero, eurocentrismo epistêmico: tudo isso ganha fluidez, escala e polidez na voz da máquina.

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Tratar a IA como imparcial é perigoso, pois ela perpetua preconceitos históricos com a fluidez e eficiência da máquina (Imagem: Ole.CNX/Shutterstock)

Não faltam exemplos. O DALL·E, ao gerar imagens de liderança exclusivamente masculina e branca. Os sistemas de moderação enviesados. As bases de dados treinadas sobre conteúdos que refletem o mundo como ele é — e não como deveria ser. A tecnologia, sem a crítica humana, apenas reafirma a ordem vigente. E isso é tudo, menos inovação.

Escalamos a tecnologia — mas negligenciamos a governança.

Enquanto as aplicações de IA evoluem em ritmo exponencial, as regulamentações rastejam em compasso analógico. Essa assimetria é grave. Temos tratado a inovação como valor absoluto, sem ponderar sua ambiguidade essencial: toda tecnologia pode libertar ou aprisionar, democratizar ou explorar, dependendo de quem a controla — e com quais interesses.

Regulamentações acompanham devagar o avanço da IA, ignorando os riscos de controle e interesses envolvidos (Imagem: ImageFlow/Shutterstock)

O AI Act, aprovado pela União Europeia em 2024, é um alento. Mas ainda rascunha as complexidades envolvidas em temas como autoria intelectual, manipulação de massas, privacidade de dados e desinformação.

E no Brasil? A pauta ainda é periférica, quando deveria ser central. Enquanto isso, empresas seguem monetizando, sem freios, um campo que deveria ser tratado com responsabilidade e ética coletiva.

A ameaça real não é a IA — é a ausência de um projeto humano

A frase “a IA não vai roubar seu emprego, mas alguém que usa IA vai” tem servido como mantra nos corredores corporativos. Mas é raso demais para o abismo que se abre. A pergunta mais urgente não é quem será substituído — mas por que seguimos formando pessoas para serem substituíveis.

IA versus humanos
A frase “a IA não vai roubar seu emprego, mas alguém que usa IA vai” tem servido como mantra nos corredores corporativos. (Imagem: Leonardo Santtos/Shutterstock)

A IA escancara a obsolescência de funções humanas que sempre foram mais operacionais do que intelectivas, mais repetitivas do que reflexivas. É preciso redesenhar, com urgência, não apenas o que chamamos de trabalho — mas o que chamamos de valor, de criação, de inteligência. A IA é só o gatilho.
O que está em jogo é nossa própria relevância enquanto espécie criadora

A maior lição da IA generativa não é sobre a máquina — é sobre a humanidade que deixamos adormecer

Ela nos obriga a encarar nossa preguiça intelectual, nossa terceirização da autoria, nosso fascínio por atalhos. Nos lembra que ter acesso ao conhecimento não é o mesmo que compreendê-lo. Que escrever bem não é o mesmo que pensar bem. Que produzir rápido não é o mesmo que viver com profundidade.

IA e criatividade.
Cada vez somos mais confrontados pela IA com nossa preguiça intelectual e a ilusão de que rapidez e acesso ao conhecimento substituem reflexão e profundidade (Imagem: Bishop Iuliia/Shutterstock)

A inteligência artificial é uma ferramenta de poder imenso — mas perigosa quando utilizada por uma sociedade que ainda não aprendeu a lidar com sua própria ignorância, sua superficialidade e sua pressa.

No fim das contas, o maior legado da IA generativa pode ser paradoxal: nos forçar a lembrar o que significa ser humano. Não no sentido biológico, mas existencial. Preservar, diante da máquina que tudo simula, aquilo que nunca deveria ser simulado: o espanto, a dúvida, a experiência, a consciência. E, talvez, a beleza de não saber.

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Brasil na tecnologia: perdemos para os EUA, mas ganhamos do resto do mundo; entenda

Estadunidenses ganham quase o dobro de brasileiros que atuam na mesma função em empresas estrangeiras de tecnologia, revela o estudo Brazilian Global Salary.

Produzido pela TechFX, plataforma de câmbio para profissionais que prestam serviços ao exterior, o estudo ouviu 1,61 mil brasileiros entre novembro e dezembro de 2024, dos quais 1,43 mil atuam para empresas internacionais, destacando tendências salariais globais e o papel dos trabalhadores do país nesse cenário.

Segundo o levantamento, profissionais estadunidenses que atuam no ramo de tecnologia ganham, em média, 1,9 vez mais em comparação com brasileiros que desempenham a mesma função remotamente. Para chegar a esse dado, a empresa comparou dados coletados em sua pesquisa com informações sobre o salário médio dos estadunidenses da área, com base no estudo Stack Overflow 2024.

Gráfico mostra a diferença entre salários de profissionais de TI no Brasil e no mundo (Imagem: Reprodução)

Entretanto, quando comparados a vagas ocupadas por pessoas de outras partes do mundo, os brasileiros levam vantagem. De acordo com o estudo, os desenvolvedores do Brasil ganham, em média, 10% a mais do que outras nacionalidades que exercem as mesmas funções no exterior

Na visão de Alan Sikora, CTO e fundador da TechFX, estas variações reforçam crescente valorização dos talentos nacionais dentro do mercado tecnológico cada vez mais globalizado. “Mesmo com desafios, os brasileiros estão conquistando posição relevante no mercado internacional, o que abre caminhos para quem busca oportunidades fora do país, seja por conta de salários alinhados a moedas fortes ou a busca por flexibilidade e autonomia”, explica.

Tecnologia aquecida

  • Procurando avaliar o setor de tecnologia de forma mais minuciosa, o estudo também trouxe as diferenças salariais correlacionadas à especialização nas linguagens de programação mais bem pagas no mercado global;
  • Segundo o levantamento, dos 1,25 mil profissionais do segmento que responderam à pesquisa, apenas 9,2% são desenvolvedores da linguagem Ruby e tendem a receber mais;
  • Outras opções que aparecem em destaque, com vencimentos mensais altos, são as linguagens Elixir e Go;
  • Mesmo com a valorização crescente em tecnologias emergentes, elas também representam baixo índice de pessoas que contam com essa expertise, sendo 1,68% e 6,24%, respectivamente. 

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Quanto mais rara a linguagem, maior o salário — mas poucos dominam as mais bem pagas, revela estudo da TechFX (Imagem: amgun/Shutterstock)

Além disso, a pesquisa também avaliou a relação entre o salário médio dos profissionais atrelada à sua especialização e os anos de experiência na área. Dentro deste escopo, o conhecimento em Engenharia de Confiabilidade de Sites (SRE, na sigla em inglês) lidera os salários médios das carreiras tecnológicas, com profissionais recebendo US$ 9,94 mil (R$ 57,16 mil) mensais e acumulando experiência média de 14,26 anos

Já a especialização em aprendizado de máquina combina bons salários (US$ 6,25 mil/R$ 35,93 mil) com experiência média mais baixa (6,15 anos), o que pode indicar um caminho promissor para profissionais iniciantes. Outro destaque do estudo foi a variabilidade salarial observada na área de cibersegurança, com desvio padrão de US$ 5,21 mil (R$ 29,99 mil), indicando diferenças significativas entre os profissionais. 

“A tecnologia oferece oportunidades únicas de crescimento e mobilidade para talentos do Brasil, mas ainda existem desafios a serem superados, como o acesso à educação em linguagens de maior demanda e especializações estratégicas“, completa Sikora.

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Pare menos, produza mais: a força da IA na indústria

Imagine o impacto de uma linha de produção interrompida no meio de um turno. O prejuízo vai muito além do maquinário parado: compromete prazos, eleva custos operacionais e afeta toda a cadeia de entrega. E isso ainda acontece com frequência. Segundo um estudo da AlphaBOLD, 82% das empresas industriais enfrentaram paradas não planejadas nos últimos três anos, com um custo médio de US$ 260 mil por hora de downtime.

Diante de um contexto tão desafiador, a pergunta já não é se é possível evitar essas falhas, mas como fazer isso de forma eficiente. A resposta está na aplicação da inteligência artificial à manutenção preditiva. A lógica é clara: uma vez que conseguimos prever um erro antes que ele aconteça, temos a chance de agir preventivamente. 

Com o uso de sensores, coleta de dados em tempo real e modelos de machine learning — tecnologia capaz de identificar padrões e aprender com eles —, antever problemas técnicos deixou de ser uma promessa futura para se tornar uma solução concreta, viável e mensurável.

IA e dados: a nova engrenagem da manutenção industrial

Ao integrar sensores inteligentes aos equipamentos industriais e monitorar variáveis como vibração, temperatura e pressão, é possível criar modelos preditivos com apoio da inteligência artificial, capazes de identificar comportamentos atípicos que precedem interrupções — como em sistemas de envase, que frequentemente apresentam anomalias imperceptíveis a olho nu.

Isso permite programar a manutenção no momento mais adequado, reduzindo o tempo de máquina parada e os custos com reparos e perdas operacionais.

Com inteligência artificial e dados, a indústria ganha previsibilidade e reduz o improviso na hora da manutenção (Imagem: DC Studio/Shutterstock)

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Auxiliada pela análise avançada de dados, que atua como um analista silencioso, presente o tempo todo, interpretando sinais e indicando o momento ideal para agir, a previsibilidade acaba sendo outro benefício valioso. Ao eliminar a dependência do acaso, é possível planejar melhor o uso de recursos, antecipar a reposição de peças e manter toda a cadeia produtiva operando coordenadamente.

Tecnologia acessível, vantagem estratégica

É importante destacar que a manutenção preditiva baseada em inteligência artificial não está restrita às grandes corporações. Com soluções cada vez mais acessíveis e escaláveis, empresas de médio porte também têm a oportunidade de adotar esse modelo, sem precisar reformular completamente seu parque industrial. O crucial é desenvolver a capacidade de coletar os dados certos e, principalmente, saber interpretá-los.

IA e manutenção preditiva.
Manutenção preditiva com IA já é acessível e transforma dados certos em decisões ágeis (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

Mas mesmo com o avanço da tecnologia e o aumento da oferta de soluções, ainda há uma barreira a ser superada: a mentalidade reativa. Insistir em modelos baseados apenas em manutenções corretivas ou em cronogramas fixos não condiz mais com a complexidade e a velocidade exigidas pela indústria atual. A boa notícia é que a tecnologia para mudar essa realidade já está disponível; ela não vem para substituir o conhecimento humano, mas para ampliá-lo com mais precisão, contexto e agilidade.

Empresas que conseguirem unir a experiência de seus profissionais com o poder analítico da IA estarão bem preparadas para operar com previsibilidade, eficiência e controle — pilares fundamentais para crescer de maneira sustentável em um setor desafiador.

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Machine Learning e Deep Learning: o que vem por trás dos algoritmos?

A inteligência artificial (IA) é, sem dúvida, uma das inovações mais transformadoras da nossa era. Para se ter uma ideia da sua dimensão, um relatório da Grand View Research aponta que o mercado global de IA foi avaliado em mais de US$ 292 bilhões em 2024 — e o crescimento está longe de desacelerar. A expectativa é que esse setor registre uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de quase 36% entre 2025 e 2030.

Mas afinal, como chegamos até aqui? Embora a IA esteja cada vez mais presente no nosso cotidiano, nem sempre é fácil compreender como ela evoluiu até se tornar o que é hoje ou perceber, com clareza, o impacto real que já causa na vida das pessoas e nos negócios.

É nesse ponto que o Machine Learning e o Deep Learning entram em cena. Esses dois conceitos, que são subáreas fundamentais da IA, ajudam a explicar na prática como essa revolução está acontecendo. E por que vale a pena acompanhar de perto o que vem pela frente, especialmente no que se refere à personalização de serviços e à automação de processos.

O que é Machine Learning?

De forma resumida, o Machine Learning (aprendizado de máquina) desenvolve algoritmos capazes de aprender a partir de dados. Em vez de depender exclusivamente de regras pré-programadas, esses sistemas identificam padrões, fazem previsões e tomam decisões com base nas informações que recebem. Esse aprendizado pode ocorrer de duas formas principais:

⦁ Supervisionado: usado em tarefas de classificação, como identificar spam em e-mails ou a qual categoria pertence um determinado tipo de grão. Além de regressão, que pode prever o valor de um apartamento baseado em suas características e localização, por exemplo.

⦁ Não supervisionado: ideal para agrupar dados e descobrir relações escondidas sem a necessidade de rótulos definidos.

Machine learning: algoritmos que aprendem com os dados para tomar decisões (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)

Hoje, é praticamente impossível pensar em setores que não estejam sendo impactados por essa tecnologia. No setor financeiro, por exemplo, o Machine Learning é usado para análise de crédito, identificação de fraudes e previsões de mercado.

Já em plataformas como Netflix e Amazon, a tecnologia garante recomendações personalizadas, aumentando o engajamento dos usuários e, consequentemente, as vendas.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning (aprendizado profundo) é uma vertente mais avançada do Machine Learning, baseada em redes neurais artificiais profundas, que são estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essa tecnologia é especialmente eficaz em tarefas mais complexas, como:

⦁ Processamento de linguagem natural, como análise de sentimentos ou tradutores automáticos;
⦁ Reconhecimento de imagem e voz;
⦁ Sistemas de recomendação altamente sofisticados;
⦁ Robótica e jogos.

Seu principal método de aprendizado é o reforço, no qual o sistema ajusta seus comportamentos com base em tentativas, erros e recompensas, como um cão sendo treinado ou um algoritmo otimizando uma jogada em tempo real.

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Alguns exemplos populares são os grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, entre outros, que fazem parte da categoria de modelos de Deep Learning treinados com bilhões de parâmetros e dados. Na medicina, os avanços são igualmente expressivos, com diagnósticos por imagem mais precisos e algoritmos que ajudam a identificar padrões em grandes volumes de dados clínicos.

Quando usar Machine Learning ou Deep Learning?

Embora estejam interligadas, as duas abordagens têm características e aplicações distintas. Machine Learning é ideal para bases de dados estruturados, como planilhas e tabelas, onde os padrões são mais simples e diretos.

Já Deep Learning se destaca com dados complexos e desestruturados, como imagens, vídeos, áudios e textos, sendo especialmente eficiente quando é necessário um nível mais profundo de análise e interpretação.

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Deep learning usa redes neurais profundas para aprender com grandes volumes de dados (Imagem: metamorworks/Shutterstock)

No fim das contas, trata-se de escolher a tecnologia certa para cada desafio. Ambas são formas de ensinar a IA a nos ajudar – cada uma com seus pontos fortes. Reconhecer essas diferenças é o primeiro passo para aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial, seja para inovar nos negócios ou para transformar a nossa rotina pessoal.

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O que a tecnologia e o Big Data revelam sobre o inadimplente?

Nos últimos anos, a inadimplência se tornou um fenômeno cada vez mais complexo, impulsionado por fatores econômicos, sociais e comportamentais. Só para ter uma ideia, levantamento mais recente feito pelo Serasa mostra que, pelo menos, 73,1 milhões de pessoas estavam endividadas no país. 

Nos últimos anos, a inadimplência se tornou um fenômeno cada vez mais complexo, impulsionado por fatores econômicos, sociais e comportamentais. No entanto, a tecnologia e o Big Data estão mudando a forma como empresas, instituições financeiras e especialistas analisam e entendem o perfil do inadimplente moderno.

Hoje, já não basta apenas olhar para os dados tradicionais, como renda e histórico de crédito, é preciso mergulhar profundamente nos hábitos de consumo, na jornada digital e até mesmo na psicologia financeira desse público.

A tecnologia permite traçar um perfil muito mais detalhado do inadimplente. Com o uso de machine learning e inteligência artificial, empresas conseguem mapear padrões comportamentais e prever tendências antes que uma dívida se torne um problema crônico. Diferente do que se imaginava, o inadimplente atual não é apenas alguém que perdeu o emprego ou passou por uma emergência financeira. 

Muitas vezes, ele é um consumidor ativo, que mantém hábitos de compra regulares e faz uso de múltiplas formas de crédito, mas que enfrenta desafios na organização e priorização de pagamentos. Com base na análise de dados, podemos categorizar os inadimplentes em diferentes perfis:

  • Inadimplente circunstancial: geralmente motivado por imprevistos, como problemas de saúde ou perda de renda, tem histórico de bom pagador e tende a regularizar sua situação rapidamente quando possível. 
  • Superendividado crônico: possui múltiplos compromissos financeiros e dificuldades em gerenciar seus gastos, frequentemente acumulando novas dívidas para cobrir antigas.
  • Inadimplente estratégico: que prioriza certos pagamentos em detrimento de outros, muitas vezes com base na percepção de risco de cobrança ou impacto no seu dia a dia.
  • Inadimplente desinformado: tem dificuldade em compreender suas obrigações financeiras e pode estar fora do sistema bancário tradicional, sem acesso a boas opções de crédito.
Nem todo inadimplente está fora do mercado — muitos continuam consumindo, mas enfrentam desafios para equilibrar as contas e lidar com o acúmulo de dívidas. Imagem: shutterstock/shisu_ka

Graças ao Big Data, a previsibilidade da inadimplência atingiu um novo patamar. Com a análise de dados massivos, é possível identificar sinais precoces de dificuldades financeiras antes que um consumidor se torne inadimplente.

Algumas das principais métricas analisadas incluem padrões de pagamento e consumo, onde mudanças bruscas nos gastos podem indicar problemas financeiros iminentes; uso de crédito rotativo, que aponta uma dependência excessiva de cartão de crédito ou cheque especial; atividade digital, como interações com instituições financeiras, buscas por crédito e até padrões de navegação que podem indicar dificuldades financeiras; e comportamento em redes sociais, onde alguns algoritmos já conseguem captar mudanças de humor e indicadores de instabilidade financeira através da análise de postagens e interações online.

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A mesma tecnologia que permite entender melhor o inadimplente também tem revolucionado a cobrança e a renegociação de dívidas. As abordagens tradicionais, baseadas em ligações insistentes e cartas físicas, estão dando lugar a estratégias mais inteligentes e personalizadas.

Hoje, as empresas utilizam chatbots, notificações automáticas e inteligência artificial para criar abordagens mais eficazes, oferecendo condições personalizadas de renegociação baseadas no perfil de cada consumidor. Além disso, o uso de análise preditiva permite que as empresas entrem em contato no momento certo, quando há maior probabilidade de recuperação do crédito.

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Ferramentas digitais avançadas permitem prever sinais de inadimplência e adaptar abordagens de cobrança ao perfil de cada consumidor (Imagem: TippaPatt/Shutterstock)

Outros dois perfis também se destacam. O inadimplente estratégico faz escolhas conscientes sobre quais contas pagar, priorizando aquelas que impactam mais diretamente seu dia a dia. Já o inadimplente desinformado, muitas vezes fora do sistema bancário tradicional, tem pouco acesso a crédito de qualidade e dificuldade para compreender suas obrigações financeiras. Entender essas nuances é essencial para criar soluções mais eficazes de renegociação e inclusão financeira.

A grande questão que permanece é: até que ponto as empresas utilizarão esses dados para ajudar os consumidores a evitarem a inadimplência, em vez de simplesmente preverem e explorarem seu comportamento?

O futuro da relação entre consumidores e crédito dependerá da forma como essas informações serão utilizadas – se para criar um sistema financeiro mais inclusivo e sustentável ou apenas para potencializar estratégias de cobrança. Independentemente do caminho, uma coisa é certa: a tecnologia e o Big Data já estão transformando o mercado de crédito, e o perfil do inadimplente moderno nunca esteve tão visível aos olhos das empresas.

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