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.
Empresas podem contratar ferramentas de inteligência artificial, treinar equipes e automatizar processos sem saber, na prática, quanto isso gerou de retorno. Para evitar que o investimento vire uma despesa difícil de justificar, consultorias e áreas de tecnologia sugerem acompanhar indicadores que transformem os efeitos da IA em números. O ponto de partida é definir qual problema a ferramenta deveria resolver e estabelecer uma linha de base antes da implementação.
A avaliação pode começar pelo tempo poupado: registrar quanto uma atividade levava antes e comparar com o período posterior, multiplicando a diferença pelo volume de execuções. A conta também considera redução de custos com terceirização, processamento, atendimento e retrabalho, além de descontar despesas ligadas à IA, como licenças, infraestrutura, treinamento e implementação. Quando a IA gera dinheiro novo, a análise deve incluir métricas como vendas adicionais, aumento de conversão e receita atribuída às iniciativas, sempre comparando com o que ocorreria sem a tecnologia.
Gemini e ChatGPT já permitem analisar planilhas e transformar bases em gráficos e insights a partir de comandos em linguagem natural. Quem trabalha com grandes volumes de dados pode usar os recursos para interpretar bases, identificar padrões, sugerir fórmulas e gerar análises sem depender de tarefas manuais demoradas.
No ChatGPT Plus, o envio de arquivos como XLSX e CSV possibilita perguntas sobre os dados, com cálculo de indicadores, identificação de tendências e valores discrepantes, além de criação de tabelas e gráficos. A integração com Excel e Google Sheets também permite criar, atualizar e interpretar arquivos diretamente na barra lateral; já o Gemini se destaca por rodar a análise dentro do próprio Google Sheets, com fórmulas, tabelas dinâmicas, filtros, formatações e até otimizações, incluindo desempenho de 70,48% no SpreadsheetBench anunciado pelo Google em março de 2026.
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.
Centros de Serviços Compartilhados (CSCs) brasileiros já consideram aplicar inteligência artificial: levantamento do IEG indica que 80% dos centros avaliam usar IA, mas apenas 10% utilizam a tecnologia hoje. O gap entre intenção e maturidade aparece junto do interesse em Hiperautomação, combinando IA, automação de processos, integração de sistemas e análise de dados.
Especialistas defendem que a IA só gera valor quando vem depois de uma base operacional bem estruturada, com padronização de processos, governança, integração e indicadores para orquestrar demandas de ponta a ponta. Casos citados incluem a Atlantica Hospitality International, com plataforma única e mais de 200 mil demandas anuais, a Ancar Ivanhoe, que digitalizou mais de 150 processos em seis meses, e o Grupo Ser Educacional, que reduziu o tempo médio de atendimento de 10 para 5 dias e economizou 15 mil horas por ano.
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