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.
Assistente de IA no trabalho virou experimento pessoal: a autora criou “clones” de seus editores usando Gemini, tentando moldar sua própria comunicação e estilo para parecer uma colega melhor. O primeiro, o “Brian Bot”, foi montado com dados públicos e materiais como transcrições e páginas de relações públicas, mas gerou respostas que não batiam com o comportamento do Brian real e ainda reproduziu temas inventados, levando à interrupção do bot em menos de 24 horas.
Depois, a autora partiu para o “Sophie Bot”, alimentando o Gemini com cerca de um mês de conversas no Slack (sem conteúdo sensível). A IA gerou relatórios e prompts a partir de mais de 17.000 palavras, e as interações mostraram que os “bots” conseguem imitar a voz e o ritmo dos editores — ao mesmo tempo em que podem produzir falhas e exageros que tornam a experiência bem diferente da conversa humana.
Uso de IA generativa já aparece em mais de 80% das ocupações analisadas nos EUA, mas a adoção ainda fica concentrada em tarefas específicas. O levantamento do Federal Reserve Bank de St. Louis, com quase 14 mil trabalhadores entrevistados em quatro rodadas entre agosto de 2025 e maio de 2026, considera que a IA está presente na ocupação quando ao menos 20% dos profissionais dizem utilizá-la no trabalho.
O alcance não significa uso constante: apenas 40% das ocupações têm adoção acima de 50% e menos de 3% das tarefas analisadas são executadas com IA por mais da metade das pessoas. A pesquisa também mostra que funções ligadas à computação e ao trabalho intelectual lideram a adoção, enquanto atividades que dependem mais da presença física, como cuidar de animais, ficam na parte mais baixa; o estudo ressalta ainda que mede uso, não substituição de postos.
O Brasil tem uma taxa de adoção de inteligência artificial semelhante à dos Estados Unidos de dois anos atrás, segundo Pedro Henrique Ramos, diretor-executivo do Reglab. O estudo inédito do instituto aponta que a diferença vem diminuindo em tecnologias digitais, mas ainda persiste no caso da IA.
Apesar do ritmo mais lento, o Reglab projeta que a IA pode adicionar R$ 986,7 bilhões ao PIB brasileiro entre 2027 e 2030, o equivalente a 7,6% do PIB estimado para 2026. O levantamento atribui a demora a fatores como custo de crédito mais alto, heterogeneidade entre empresas e lacunas de qualificação, além de indicar que o ganho depende do tipo de tarefa exposta à tecnologia.
