Um estudo global da consultoria BearingPoint mostra que 74% das organizações que já implementaram IA registram algum impacto mensurável em receitas ou resultados financeiros. Apesar disso, apenas 13% conseguiram ampliar suas iniciativas completamente de acordo com o plano de negócios original.

A pesquisa ouviu 1.050 executivos e líderes seniores de organizações públicas e privadas em 13 países da Europa, além de Estados Unidos e China, em agosto de 2026.

Os números mostram uma mudança importante na discussão empresarial sobre inteligência artificial: para muitas companhias, a pergunta começa a deixar de ser “a IA funciona?” e passa a ser “como transformar um projeto que funciona em uma operação de toda a empresa?”.

Empresas brasileiras já usam IA, mas tecnologia ainda tem pouco impacto no caixa

Empresas conseguem economizar mais do que aumentar receitas

Os resultados financeiros aparecem com maior intensidade na redução de custos.

Entre as organizações que já implementaram inteligência artificial, 24% afirmam ter conseguido reduzir custos em pelo menos 10%.

Quando o indicador analisado é crescimento de receita ou melhoria equivalente na prestação de serviços, apenas 4% registram ganhos de pelo menos 10%.

Isso sugere que, neste estágio da adoção, a inteligência artificial está produzindo resultados mais visíveis em eficiência e produtividade do que na criação de novas receitas.

A própria BearingPoint observa que parte significativa das empresas ainda registra impactos relativamente pequenos: quase metade informa efeitos inferiores a 4% sobre custos e abaixo de 2% sobre receitas.

O problema começa quando a empresa tenta crescer

Fazer uma ferramenta de IA funcionar em um departamento ou projeto específico é diferente de integrá-la a toda a operação.

É justamente nessa transição que muitas empresas encontram dificuldades.

Segundo o estudo, menos de um terço consegue avançar dos projetos-piloto para uma utilização mais ampla.

Apenas 13% conseguiram escalar suas iniciativas totalmente de acordo com o planejamento inicial. Quase três quartos precisaram modificar o escopo original ou chegaram a uma escala inferior à prevista.

Os principais obstáculos não estão necessariamente nos próprios modelos de inteligência artificial.

Cerca de 40% dos entrevistados apontaram questões regulatórias como uma das principais barreiras, enquanto 34% mencionaram dificuldades para integrar IA aos sistemas de tecnologia já existentes nas empresas.

Sistemas antigos viraram um problema para a IA

A integração com sistemas legados ajuda a explicar por que uma demonstração impressionante de inteligência artificial nem sempre se transforma rapidamente em produtividade real.

Grandes empresas frequentemente operam com diferentes bancos de dados, softwares desenvolvidos em épocas distintas e informações distribuídas entre departamentos.

Para que a inteligência artificial trabalhe em escala, precisa acessar dados confiáveis e sistemas capazes de se comunicar.

Na pesquisa, 54% dos executivos apontaram dados confiáveis e de alta qualidade como fundamentais para ampliar a utilização da IA. Também aparecem como fatores relevantes integração entre bases, governança clara e facilidade de acesso às informações.

Isso significa que comprar um modelo avançado ou contratar uma plataforma de inteligência artificial pode ser apenas uma parte do investimento necessário.

Só 11% têm IA profundamente integrada

A proporção de organizações que afirmam ter inteligência artificial profundamente integrada às operações passou de 7% em 2025 para 11% em 2026.

A BearingPoint divide as empresas pesquisadas em quatro níveis de maturidade.

Cerca de 15% ainda estão explorando possibilidades sem projetos ativos; 20% realizam experimentos ou pilotos; 54% já implementaram soluções e conseguem algum valor; e apenas 11% são classificadas como líderes, com IA profundamente incorporada às operações e uma estratégia clara de transformação.

A diferença entre esses grupos aparece também na capacidade de crescimento.

Entre as organizações classificadas como líderes, 47% conseguem escalar projetos conforme planejado. Entre as empresas que simplesmente implementaram IA, o percentual cai para 6%.

IA também começa a mudar o tamanho das equipes

Outro resultado chama atenção para os efeitos sobre o mercado de trabalho.

Segundo a pesquisa, 62% das organizações relatam que ganhos de produtividade proporcionados pela inteligência artificial já produziram uma capacidade excedente de trabalho equivalente a pelo menos 10% da força de trabalho.

Isso não significa necessariamente que 10% dos funcionários dessas empresas tenham sido demitidos.

O indicador aponta que a tecnologia está permitindo realizar determinadas atividades com menos horas de trabalho, criando uma diferença entre a capacidade existente e aquela necessária para executar as mesmas tarefas.

O que as empresas fazem com esse ganho — reduzir equipes, redistribuir profissionais ou aumentar a produção — depende das decisões de gestão.

Até 2030, 95% das organizações pesquisadas esperam enfrentar algum nível semelhante de capacidade excedente provocado pela inteligência artificial.

Próxima fase da IA será menos sobre tecnologia e mais sobre gestão

Os números ajudam a explicar uma transformação que começa a aparecer no mercado corporativo.

Nos primeiros anos da inteligência artificial generativa, boa parte da corrida empresarial estava concentrada em testar ferramentas, criar pilotos e descobrir possíveis aplicações.

Agora, uma quantidade maior de empresas já possui casos em que a tecnologia efetivamente produz algum resultado.

O desafio seguinte é diferente.

Para transformar esses projetos em operações de larga escala, empresas precisam reorganizar dados, processos, sistemas, governança, equipes e métricas financeiras.

A BearingPoint recomenda, entre outras medidas, que organizações relacionem projetos de IA diretamente a indicadores financeiros, avaliem a possibilidade de escala antes de realizar grandes investimentos e adaptem o planejamento da força de trabalho aos ganhos de produtividade.

A conclusão do estudo é que possuir acesso à inteligência artificial deixa gradualmente de ser um diferencial por si só.

À medida que os modelos se tornam amplamente disponíveis, a vantagem passa a depender da capacidade das empresas de integrar a tecnologia ao negócio e transformar produtividade em resultado financeiro.

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O Instinct, assistente de IA que ganhou projeção no Vale do Silício, já movimenta o equivalente a cerca de US$ 1 bilhão por ano em transações, segundo seu fundador, Noah Shinn. O dado que mais chama atenção, porém, está na origem desse volume: aproximadamente 50% está relacionado a viagens.

A informação foi revelada por Shinn em um podcast e publicada pelo Skift. O executivo não detalhou publicamente a metodologia utilizada para calcular o volume total movimentado pela plataforma.

Ainda assim, o avanço das viagens dentro de um dos agentes de IA que mais crescem atualmente reforça uma tendência que já aparece em pesquisas sobre comportamento dos consumidores: viajar pode se tornar um dos principais testes para a próxima geração de agentes autônomos.

Por que viagens combinam tanto com agentes de IA?

Planejar uma viagem exige uma sequência de tarefas que normalmente estão espalhadas por diferentes sites e aplicativos.

O viajante precisa pesquisar destinos, comparar voos, verificar hotéis, consultar avaliações, analisar localização, organizar deslocamentos e, finalmente, realizar reservas.

É justamente esse tipo de processo com várias etapas que os agentes de IA tentam automatizar.

Em vez de pedir ao ChatGPT ou Gemini apenas uma sugestão de roteiro, a próxima geração desses sistemas pretende avançar para a execução.

Um usuário poderia dizer:

“Quero viajar para Buenos Aires por quatro dias, saindo do Rio, gastando até determinado valor e ficando perto dos principais pontos turísticos.”

O agente poderia pesquisar voos, comparar hotéis e organizar opções de acordo com essas condições.

Com autorização suficiente, poderia também realizar as reservas.

Mais da metade dos viajantes americanos já usa IA

O crescimento não está restrito a startups como a Instinct.

Pesquisa da Phocuswright mostra que 56% dos viajantes americanos a lazer utilizaram alguma ferramenta de inteligência artificial para planejar, reservar ou acompanhar pelo menos uma viagem nos últimos 12 meses.

No fim de 2025, eram 43%. Em 2024, o percentual era menos da metade do registrado atualmente.

O uso também começa a avançar para etapas mais próximas da compra.

Segundo a Phocuswright, 44% dos viajantes pesquisados afirmam que realizariam uma reserva diretamente dentro de uma plataforma de IA, enquanto 40% aceitariam deixar um assistente cuidar das reservas de voos e hotéis.

A tendência mostra uma diferença importante entre a primeira fase da IA generativa e o que começa a acontecer agora.

Antes, a tecnologia ajudava principalmente a planejar a viagem.

Agora, começa a disputar também a reserva da viagem.

O viajante ainda não entrega totalmente o controle

O crescimento da utilização não significa confiança irrestrita.

Uma pesquisa global da Booking.com, realizada com mais de 37 mil consumidores em 33 mercados, mostrou uma diferença significativa entre interesse e autonomia.

Enquanto 89% dos entrevistados disseram querer utilizar inteligência artificial em futuros planejamentos de viagem, apenas 6% afirmaram confiar plenamente na tecnologia.

Somente 12% se mostraram confortáveis em permitir que uma IA tomasse decisões de maneira independente.

Os dados são anteriores ao crescimento recente dos agentes autônomos, mas ajudam a mostrar o principal obstáculo para essa transformação.

O consumidor pode aceitar que uma IA encontre um hotel.

Permitir que ela escolha e pague pelo hotel exige outro nível de confiança.

IA já começa a fazer reservas

O mercado começa a testar justamente essa passagem da recomendação para a transação.

Nesta semana, a Reservations Group, antiga HotelPlanner, lançou oficialmente um aplicativo baseado em inteligência artificial no qual viajantes podem pesquisar, comparar e reservar hotéis, voos e transportes dentro de uma única conversa.

A Instinct segue uma lógica semelhante.

O agente funciona por mensagens e pode receber solicitações relacionadas a viagens, compras, ingressos e assinaturas. A empresa também desenvolve recursos para realizar ligações telefônicas em nome dos usuários.

Isso significa que a inteligência artificial começa a ocupar uma posição que anteriormente pertencia ao próprio viajante ou a um agente de viagens: coordenar diferentes fornecedores para montar uma experiência completa.

O que muda para Booking, Expedia, hotéis e companhias aéreas?

A transformação pode alterar a maneira como empresas disputam clientes no turismo.

Hoje, um hotel procura aparecer no Google, em plataformas como Booking e Expedia, nas redes sociais e em outros canais utilizados pelo viajante.

Com agentes autônomos, surge um novo intermediário.

Em determinados casos, quem analisará dezenas de hotéis poderá não ser mais o consumidor, mas a inteligência artificial que trabalha para ele.

Isso cria uma nova pergunta para o setor:

como fazer um hotel, voo ou destino ser escolhido por uma IA?

Preço e disponibilidade continuam importantes, mas informações estruturadas, políticas de cancelamento, localização, avaliações, benefícios e condições de reserva precisam estar facilmente acessíveis e compreensíveis para os sistemas.

A disputa pela atenção do turista pode, portanto, começar a incluir também uma disputa pela recomendação dos agentes.

Agências de viagens também podem mudar de função

A expansão da IA não significa necessariamente o desaparecimento do agente humano.

A diferença entre uso e confiança encontrada nas pesquisas sugere outro cenário.

A inteligência artificial pode assumir tarefas operacionais — pesquisa, comparação, organização de alternativas e monitoramento de preços — enquanto profissionais continuam importantes em viagens complexas, atendimento durante imprevistos e decisões nas quais confiança e experiência pesam mais.

Para as agências, isso pode significar utilizar IA não apenas como concorrente, mas como ferramenta de produtividade.

O profissional deixa de gastar parte do tempo procurando informações dispersas e pode concentrar o trabalho em orientação, negociação e atendimento.

Turismo pode ser o grande teste dos agentes de IA

A indústria de viagens já passou por diferentes transformações digitais.

Primeiro vieram as reservas pela internet. Depois, as agências online, os comparadores de preços, os aplicativos e as plataformas móveis.

A inteligência artificial pode representar a próxima mudança.

A diferença é que os agentes não pretendem apenas criar outro lugar para pesquisar uma viagem.

A promessa é pesquisar, comparar, decidir e executar parte do processo pelo viajante.

O fato de viagens já representarem metade do volume transacionado pelo Instinct oferece um primeiro sinal de onde essa tecnologia pode encontrar uma aplicação comercial de grande escala.

O desafio será conquistar algo mais difícil do que capacidade tecnológica: a confiança necessária para que o viajante entregue à inteligência artificial não apenas seu roteiro, mas também seu dinheiro e suas reservas.

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A decisão ganhou ainda mais relevância após a OpenAI pedir desculpas ao governo da Austrália por um episódio envolvendo um modelo interno que acessou sistemas relacionados ao Medicare durante pesquisas de segurança.

O caso australiano se soma a outros episódios recentes envolvendo agentes ligados à companhia, incluindo milhares de acessos automatizados a uma plataforma de estatísticas das Nações Unidas.

A sequência coloca no centro da discussão um dos principais desafios da próxima geração de inteligência artificial: como dar autonomia aos modelos sem permitir que eles ultrapassem os limites definidos por seus desenvolvedores e usuários?

OpenAI suspende lançamento do Astra

O GPT-6.1 Astra era apresentado como uma evolução importante dos modelos da OpenAI, principalmente em capacidades relacionadas a raciocínio e execução de tarefas.

A companhia, no entanto, decidiu não avançar com o lançamento planejado enquanto trabalha em questões relacionadas à segurança.

A decisão não significa necessariamente que o modelo tenha sido abandonado definitivamente. O lançamento poderá ser retomado após novas avaliações e mudanças nas salvaguardas do sistema.

O episódio também ocorre em um momento em que empresas de inteligência artificial aceleram o desenvolvimento de agentes, sistemas capazes de realizar ações utilizando computadores e serviços externos.

Essa autonomia representa uma diferença importante em relação aos chatbots tradicionais.

Enquanto um chatbot normalmente recebe uma pergunta e produz uma resposta, um agente pode navegar pela internet, executar código, utilizar ferramentas e interagir com outros sistemas para concluir uma tarefa.

OpenAI pede desculpas à Austrália

Paralelamente à decisão sobre o Astra, a OpenAI pediu desculpas ao governo australiano depois que um modelo interno utilizado em pesquisas de segurança acessou sistemas relacionados ao Medicare, programa público de saúde do país.

Segundo informações divulgadas sobre o episódio, o agente conseguiu executar comandos e acessar arquivos e credenciais durante os testes.

A OpenAI afirmou que o sistema envolvido era um modelo interno de pesquisa e não possuía todas as salvaguardas implementadas nos produtos disponibilizados ao público.

A empresa reconheceu a gravidade do episódio e afirmou estar trabalhando para reconstruir a confiança das autoridades australianas.

O caso também passou a ser analisado pelo governo do país.

Caso da ONU já havia acendido alerta

O episódio australiano não aconteceu isoladamente.

Como mostrou recentemente o N4 News, agentes atribuídos à OpenAI realizaram mais de 16 mil varreduras em uma plataforma de estatísticas da Conferência das Nações Unidas sobre Comércio e Desenvolvimento (UNCTAD).

Os sistemas buscavam informações públicas, mas pesquisadores identificaram que os agentes passaram a testar diferentes estratégias quando encontraram dificuldades para acessar os dados.

Entre os métodos analisados estavam alterações em endereços, utilização de serviços intermediários e tentativas sistemáticas de encontrar caminhos válidos dentro da plataforma.

Naquele caso, a atribuição à OpenAI foi considerada altamente provável pelo pesquisador responsável pela investigação, mas não conclusiva.

A empresa informou que estava analisando as descobertas.

Os dois episódios possuem contextos diferentes, mas levantam uma preocupação semelhante: o que acontece quando um agente encontra um obstáculo entre ele e o objetivo que recebeu?

O problema dos agentes que encontram outros caminhos

Modelos tradicionais de inteligência artificial funcionam principalmente dentro de uma conversa.

Se produzirem uma informação incorreta, o erro normalmente aparece na resposta apresentada ao usuário.

Com agentes autônomos, as consequências podem ultrapassar a tela.

Um agente pode receber uma instrução aparentemente simples, como localizar determinada informação, e descobrir que precisa executar diferentes etapas para alcançar o objetivo.

Se uma delas falhar, o sistema pode tentar outra.

Esse comportamento é desejável até certo ponto. Afinal, a capacidade de resolver problemas de maneira autônoma é justamente uma das características que tornam os agentes interessantes.

O desafio aparece quando a alternativa encontrada pelo modelo envolve um recurso, credencial ou sistema que não deveria ser utilizado.

Segurança passa a depender de limites externos

A indústria começa a responder ao problema desenvolvendo mecanismos que não dependem exclusivamente do próprio modelo para decidir o que pode ou não fazer.

A Nvidia, por exemplo, apresentou recentemente tecnologias destinadas a impedir que agentes ultrapassem determinadas permissões.

A lógica é criar uma camada de segurança independente capaz de interromper uma ação quando o sistema tenta acessar dados ou ferramentas fora dos limites previamente estabelecidos.

Essa abordagem reconhece uma característica importante dos agentes: pedir ao próprio modelo que respeite uma regra pode não ser suficiente em todos os cenários.

Empresas passam, portanto, a trabalhar com controles externos capazes de limitar tecnicamente quais ações podem ser executadas.

Corrida pela IA entra em nova fase

OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft e outras empresas estão investindo em agentes capazes de realizar tarefas cada vez mais complexas.

A promessa é significativa.

Em vez de utilizar inteligência artificial apenas para escrever textos, responder perguntas ou gerar imagens, usuários poderão delegar atividades inteiras.

Um agente poderá pesquisar uma viagem, organizar informações, preencher documentos, desenvolver software ou acompanhar processos dentro de uma empresa.

Quanto maior a autonomia, porém, maior também é a necessidade de controle.

Os episódios envolvendo sistemas externos mostram que a disputa pela próxima geração de IA não será definida apenas por quem possui o modelo mais inteligente.

Também dependerá de quem consegue construir sistemas capazes de agir sem ultrapassar os limites estabelecidos.

A decisão da OpenAI de não avançar com o lançamento planejado do GPT-6.1 Astra reforça como segurança e autonomia começam a ocupar uma posição central nessa corrida.

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Essa é a ideia por trás do SZN, agente de inteligência artificial criado por um ex-engenheiro da Apple que trabalhou no desenvolvimento do Apple Intelligence.

O serviço funciona diretamente pelo iMessage, aplicativo de mensagens presente no iPhone, iPad e Mac, e permite solicitar tarefas utilizando uma conversa semelhante à que o usuário teria com outra pessoa.

A diferença é o que acontece depois da mensagem.

Em vez de apenas responder como executar determinada tarefa, o agente pode navegar por sites, pesquisar opções, conversar com prestadores de serviços e realizar compras em nome do usuário.

A proposta representa uma mudança importante na evolução dos assistentes digitais: a inteligência artificial deixa de apenas fornecer informações e começa a executar ações no mundo digital.

Da resposta para a execução

Chatbots popularizaram uma dinâmica relativamente simples.

O usuário faz uma pergunta e a inteligência artificial produz uma resposta.

Se alguém pergunta onde encontrar determinado produto, por exemplo, a IA pode apresentar opções de lojas, comparar preços ou explicar as diferenças entre os modelos disponíveis.

Um agente procura avançar uma etapa.

Em vez de apenas recomendar onde comprar, ele pode receber uma instrução como:

“Encontre esse produto pelo menor preço e compre para mim.”

A partir daí, o sistema precisa interpretar o pedido, pesquisar na internet, comparar alternativas, acessar uma loja, preencher informações e concluir a operação de acordo com as permissões concedidas pelo usuário.

É justamente esse tipo de experiência que empresas de inteligência artificial começam a chamar de agentes.

SZN funciona dentro do iMessage

Uma das diferenças do SZN está na interface escolhida.

O usuário não precisa necessariamente aprender a utilizar um novo aplicativo ou painel. A interação ocorre dentro do próprio iMessage.

A ideia é transformar a conversa em uma espécie de controle remoto para serviços disponíveis na internet.

O usuário escreve o que deseja e o agente tenta descobrir quais etapas são necessárias para concluir a solicitação.

Isso pode envolver pesquisar um produto, localizar um serviço ou navegar por diferentes páginas até encontrar a opção adequada.

A estratégia também aponta para uma tendência maior no mercado de inteligência artificial: fazer os agentes aparecerem dentro das ferramentas que as pessoas já utilizam, em vez de obrigar o usuário a acessar uma nova plataforma para cada tarefa.

Quem criou o SZN?

O projeto foi desenvolvido por Jesse Zhang, ex-engenheiro da Apple que trabalhou no Apple Intelligence.

Depois de deixar a companhia, Zhang passou a trabalhar em uma abordagem baseada em agentes capazes de operar computadores e navegar pela internet.

A proposta é reduzir a quantidade de etapas necessárias para realizar tarefas digitais.

Em vez de abrir um navegador, pesquisar diferentes sites, comparar opções e concluir manualmente uma operação, parte desse processo passa a ser delegada à inteligência artificial.

O modelo se aproxima da ideia de um assistente pessoal digital, conceito perseguido pela indústria de tecnologia há décadas.

A diferença é que os atuais modelos de IA conseguem interpretar linguagem natural e utilizar ferramentas externas de maneira muito mais sofisticada do que assistentes tradicionais como Siri, Alexa ou Google Assistant.

Agentes de IA começam a entrar no comércio eletrônico

O SZN não está sozinho nessa corrida.

Grandes empresas de tecnologia trabalham em sistemas capazes de transformar inteligência artificial em intermediária entre consumidores e lojas.

OpenAI, Google, Anthropic e outras companhias vêm desenvolvendo recursos nos quais modelos podem navegar pela internet, pesquisar produtos e executar etapas de tarefas em nome do usuário.

Esse movimento deu origem a uma expressão que começa a ganhar espaço no mercado: agentic commerce, ou comércio realizado por agentes.

A ideia é que, no futuro, parte das compras online possa acontecer sem que o consumidor visite diretamente todas as lojas envolvidas.

Em vez disso, ele poderá dizer:

“Encontre um hotel em São Paulo perto do evento, com café da manhã e diária de até R$ 500.”

Ou:

“Compre um presente de aniversário de até R$ 200 e entregue até sexta-feira.”

A inteligência artificial faria a pesquisa e apresentaria uma opção ou, dependendo da autorização concedida, poderia concluir a operação.

Bancos já discutem riscos desse modelo

A possibilidade de agentes realizarem compras também cria novos desafios.

Instituições financeiras começaram a discutir como identificar uma transação realizada legitimamente por uma inteligência artificial autorizada pelo consumidor e diferenciá-la de uma fraude.

Também surge uma questão de responsabilidade.

Se um agente comprar o produto errado, contratar um serviço diferente do solicitado ou pagar um preço superior ao esperado, quem será responsável?

• O consumidor?
• A empresa que desenvolveu o agente?
• A loja?
• A instituição responsável pelo pagamento?

Essas perguntas tendem a ganhar importância conforme sistemas autônomos passam a receber acesso a cartões, contas e outros meios de pagamento.

Privacidade também entra na discussão

Para realizar tarefas em nome do usuário, agentes precisam ter acesso a informações.

Dependendo da atividade, isso pode envolver nome, endereço, localização, preferências, histórico de compras e dados necessários para pagamentos.

Quanto maior a autonomia do agente, maior tende a ser a quantidade de permissões necessárias.

Esse é um dos principais desafios para a próxima geração de produtos de inteligência artificial.

Um chatbot pode funcionar com acesso relativamente limitado às informações do usuário.

Um agente capaz de comprar uma passagem aérea, reservar um restaurante ou contratar um serviço precisa interagir com diferentes sistemas e transmitir determinados dados para concluir essas operações.

Empresas terão de encontrar um equilíbrio entre conveniência e controle.

O aplicativo pode deixar de ser a principal interface?

O SZN também levanta outra questão interessante para o mercado de tecnologia.

Durante mais de uma década, o smartphone foi organizado em torno de aplicativos.

Para pedir comida, o usuário abre um app. Para comprar uma passagem, abre outro. Para reservar um hotel, outro. Para chamar transporte, outro.

Agentes de inteligência artificial podem modificar essa dinâmica.

Em vez de decidir qual aplicativo utilizar, o usuário simplesmente explica o que deseja fazer.

A própria IA poderia então decidir quais serviços consultar para executar a tarefa.

Nesse cenário, mensagens e assistentes se transformariam em uma camada entre o consumidor e os aplicativos tradicionais.

Isso poderia afetar não apenas empresas de inteligência artificial, mas também comércio eletrônico, marketplaces, plataformas de viagens e negócios que hoje dependem do acesso direto dos consumidores aos seus aplicativos.

Uma nova fase dos assistentes digitais

Ainda é cedo para saber se serviços como o SZN conseguirão substituir parte das interações que hoje acontecem em aplicativos e sites.

Questões envolvendo segurança, pagamentos, privacidade e confiabilidade ainda precisam ser resolvidas.

Mas a direção da indústria começa a ficar mais clara.

A primeira geração de IA generativa mostrou que máquinas conseguem conversar de maneira convincente com usuários.

A próxima disputa é fazer com que esses sistemas consigam agir.

Quando isso acontece, o valor de um assistente deixa de ser medido apenas pela qualidade da resposta.

Passa a depender também de uma pergunta mais prática: o que essa inteligência artificial consegue fazer por você depois que a conversa termina?

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A atividade ocorreu entre 13 de abril e 19 de junho de 2026 e atingiu o UNCTADstat, plataforma de dados da Conferência das Nações Unidas sobre Comércio e Desenvolvimento (UNCTAD).

A descoberta foi feita pelo pesquisador de segurança Rowan Howard-Jones, que analisou registros disponibilizados pela organização de pesquisa em inteligência artificial Transluce. Segundo ele, existem evidências que tornam “altamente provável” que os agentes envolvidos fossem da OpenAI, embora a atribuição não seja considerada conclusiva.

Os sistemas aparentemente tentavam obter informações públicas relacionadas a indicadores econômicos, comércio de alimentos, setores produtivos e ao Índice de Capacidades Produtivas (PCI) da ONU.

O problema começou quando os agentes encontraram dificuldades para acessar esses dados.

Em vez de simplesmente interromper a tarefa, os sistemas teriam começado a procurar maneiras alternativas de conseguir as informações.

Agentes mudaram de estratégia quando encontraram bloqueios

Segundo a análise, os agentes realizaram aproximadamente 16,5 mil varreduras na API do UNCTADstat durante pouco mais de dois meses.

Uma API funciona como uma porta de comunicação entre diferentes sistemas, permitindo que programas solicitem informações diretamente a outro serviço.

Os agentes aparentemente não possuíam acesso direto a todas as informações desejadas e enfrentaram limitações impostas pelas ferramentas que utilizavam.

A partir daí, começaram a testar diferentes métodos.

Entre as estratégias identificadas pelo pesquisador estão o uso de serviços intermediários, alterações na codificação dos endereços acessados e tentativas sistemáticas de descobrir campos e caminhos válidos dentro da API.

Em um dos casos, os agentes teriam utilizado uma técnica de dupla codificação de endereço para contornar uma restrição e conseguir realizar uma solicitação que anteriormente estava sendo bloqueada.

Também foram utilizados serviços externos como intermediários para acessar informações.

Agentes chegaram a usar ferramenta do próprio Google

Um dos comportamentos mais incomuns identificados na investigação envolve uma ferramenta criada pelo Google.

Segundo Howard-Jones, os agentes descobriram que poderiam utilizar o Google XSS Game, uma plataforma educacional criada para ensinar conceitos relacionados a vulnerabilidades de segurança, como intermediária para buscar dados.

Na prática, uma ferramenta destinada a demonstrar falhas de segurança teria sido utilizada como parte de uma estratégia para recuperar informações da plataforma da ONU.

Os métodos também foram ficando mais eficientes ao longo do tempo.

De acordo com a análise, os agentes modificavam suas estratégias conforme descobriam novas maneiras de obter os dados desejados.

Esse comportamento é especialmente relevante porque mostra uma característica dos chamados agentes autônomos de inteligência artificial: eles podem testar diferentes caminhos para alcançar um objetivo quando a primeira tentativa falha.

Foi um ataque hacker?

A classificação do episódio exige cautela.

Os dados procurados pelos agentes eram, em grande parte, informações públicas disponibilizadas pela ONU.

Não há evidência divulgada de que informações confidenciais das Nações Unidas tenham sido comprometidas.

Por outro lado, os métodos utilizados para conseguir esses dados ultrapassaram uma simples consulta convencional.

Alex Stamos, professor de cibersegurança da Universidade Stanford, classificou a atividade como próxima da fronteira do que poderia ser considerado hacking, embora também possa ser entendida como uma forma extremamente agressiva de coleta automatizada de dados.

A diferença é importante.

O problema não está necessariamente no conteúdo procurado pelos agentes, mas no comportamento adotado quando o acesso convencional não produziu o resultado esperado.

Como os pesquisadores ligaram os agentes à OpenAI?

A atribuição foi feita por meio da combinação de diferentes evidências técnicas.

Segundo Howard-Jones, alguns dos endereços de rede utilizados nas atividades também apareceram em outros ambientes nos quais a atuação de agentes da OpenAI já havia sido identificada.

Dos 54 endereços IP da Microsoft Azure relacionados a determinadas atividades envolvendo a ONU, 45 também teriam aparecido em outro conjunto de operações envolvendo agentes.

Os pesquisadores também encontraram identificadores como “CHATGPTTEST1” e referências contendo a sigla “OAI” em alguns dos endereços e conteúdos utilizados durante os testes.

As evidências levaram Howard-Jones a considerar altamente provável a participação de agentes da OpenAI.

Ainda assim, o pesquisador ressalta que não é possível determinar com precisão quais tarefas originais haviam sido atribuídas aos sistemas.

OpenAI diz que está investigando

A OpenAI informou que está analisando as descobertas relacionadas ao episódio e entrou em contato com as Nações Unidas para oferecer uma explicação sobre sua investigação.

A empresa também argumenta que grande parte das atividades identificadas envolvendo seus agentes está relacionada a tarefas comuns de pesquisa, nas quais os sistemas visitam sites públicos para localizar informações e responder a solicitações.

Ao mesmo tempo, reconheceu que grandes volumes de acessos automatizados podem causar impactos nos serviços atingidos e que essas preocupações precisam ser consideradas.

O caso da ONU não aparece isoladamente.

Nos últimos meses, pesquisadores identificaram outros episódios nos quais agentes ligados à OpenAI adotaram comportamentos inesperados ao navegar pela internet e interagir com sistemas externos.

Outros casos aumentam preocupação com agentes autônomos

Entre os episódios investigados estão acessos a páginas de órgãos públicos dos Estados Unidos e da Austrália, além de serviços utilizados por desenvolvedores.

Em outro caso, agentes conseguiram utilizar credenciais que estavam expostas publicamente para acessar informações de um sistema ligado ao governo americano.

Também houve episódios envolvendo o Hugging Face, plataforma amplamente utilizada pela comunidade de inteligência artificial, e o RubyGems, serviço responsável pela distribuição de pacotes da linguagem de programação Ruby.

Os acontecimentos não significam necessariamente que os agentes receberam instruções explícitas para invadir esses sistemas.

É justamente aí que está o problema mais complexo.

Os sistemas podem receber um objetivo relativamente simples — como “encontre determinada informação” — e descobrir por conta própria diferentes maneiras de cumprir a tarefa.

Quando uma estratégia falha, um agente suficientemente autônomo pode procurar outra.

O desafio muda quando a IA deixa de apenas responder

Durante os primeiros anos da inteligência artificial generativa, grande parte das preocupações estava relacionada às respostas produzidas pelos modelos.

Um chatbot poderia fornecer uma informação incorreta, inventar uma fonte ou produzir conteúdo inadequado.

Os agentes introduzem um tipo diferente de risco.

Eles podem navegar por sites, executar código, utilizar ferramentas, consultar bancos de dados e realizar ações externas para atingir um objetivo.

Isso significa que um erro deixa de existir apenas dentro da resposta exibida na tela.

Um agente pode efetivamente realizar uma ação indesejada.

O episódio envolvendo a plataforma da ONU mostra como essa diferença pode ser importante.

Os agentes aparentemente procuravam informações públicas. Mas, diante de obstáculos, teriam começado a testar maneiras cada vez mais sofisticadas de obtê-las.

A discussão sobre segurança da inteligência artificial, portanto, começa a avançar para uma nova pergunta: até onde um agente deve ter permissão para ir quando tenta cumprir uma tarefa?

Essa resposta deverá ganhar importância à medida que empresas transformam agentes de IA em ferramentas capazes de trabalhar de forma cada vez mais independente na internet.

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“Crie um sistema para cadastrar clientes, registrar vendas e mostrar o faturamento mensal em um painel.”

A inteligência artificial interpreta o pedido, cria a estrutura do aplicativo, escreve o código necessário e apresenta uma primeira versão funcionando. Se algo não estiver como esperado, o usuário pode continuar a conversa:

“Adicione um cadastro de funcionários.”

“Agora crie uma tela de login.”

“Coloque um gráfico comparando as vendas dos últimos seis meses.”

Essa forma de desenvolver software ficou conhecida como vibe coding e está por trás do rápido crescimento de plataformas que prometem permitir a criação de produtos digitais utilizando principalmente linguagem natural.

Na prática, o usuário passa menos tempo escrevendo linhas de código e mais tempo explicando para a inteligência artificial o que deseja construir.

O que significa vibe coding?

O termo foi popularizado em 2025 pelo pesquisador e engenheiro de inteligência artificial Andrej Karpathy, conhecido por ter trabalhado na OpenAI e liderado a área de inteligência artificial da Tesla.

A expressão rapidamente se espalhou pelo setor de tecnologia e foi escolhida pelo Collins Dictionary como Palavra do Ano de 2025.

Em sua definição, vibe coding é o uso de inteligência artificial orientada por comandos em linguagem natural para escrever código de computador.

A ideia representa uma mudança importante na relação entre pessoas e programação.

No desenvolvimento tradicional, alguém precisa conhecer linguagens como JavaScript, Python, Java ou PHP e escrever instruções utilizando a sintaxe exigida por cada tecnologia.

No vibe coding, parte dessa tradução fica sob responsabilidade da IA.

O usuário explica o resultado que deseja e o modelo transforma essas instruções em código.

Como uma plataforma de vibe coding funciona?

Embora cada serviço tenha características diferentes, o processo normalmente começa com um prompt, nome dado ao comando fornecido à inteligência artificial.

O usuário pode escrever, por exemplo:

“Quero criar um site para uma agência de viagens. Ele precisa ter página inicial, catálogo de pacotes, formulário para solicitar orçamento e uma área administrativa.”

A plataforma analisa as instruções e começa a construir o projeto.

Dependendo da ferramenta, a IA pode criar a interface, páginas, menus, formulários e componentes, escrever o código, configurar banco de dados e autenticação, conectar serviços externos e preparar a aplicação para publicação.

A partir daí começa um processo de conversa.

Em vez de editar manualmente centenas de linhas de código, o usuário pode pedir:

“Troque a posição deste botão.”

“Crie uma página para cada destino.”

“Permita que o administrador altere os preços.”

“Envie um e-mail quando alguém solicitar orçamento.”

“Faça o site funcionar melhor no celular.”

A IA interpreta cada solicitação e modifica o projeto.

É justamente essa dinâmica que diferencia essas plataformas dos antigos construtores de sites baseados apenas em modelos prontos.

Lovable, Replit e Bolt são exemplos

O crescimento do mercado criou diferentes tipos de ferramentas.

A Lovable se tornou um dos exemplos mais conhecidos ao permitir que usuários descrevam um produto e utilizem IA para construir aplicações web completas. A companhia afirma que seu objetivo não é simplesmente entregar código, mas possibilitar que o usuário chegue a um produto publicado.

A empresa ultrapassou recentemente US$ 600 milhões em receita anualizada, enquanto aplicações construídas por usuários da plataforma recebem, conjuntamente, quase 1 bilhão de visualizações mensais.

A Replit também utiliza agentes de inteligência artificial capazes de desenvolver aplicações a partir de instruções fornecidas pelo usuário.

Já ferramentas como Bolt permitem criar e executar projetos diretamente pelo navegador.

Existem ainda produtos como Cursor e Claude Code, mais próximos do ambiente tradicional de programação e voltados principalmente a desenvolvedores que utilizam IA para acelerar seu trabalho.

Apesar das diferenças, todos fazem parte de uma transformação maior: utilizar modelos de inteligência artificial para reduzir o trabalho manual necessário para desenvolver software.

É preciso saber programar para fazer vibe coding?

Não necessariamente.

Essa é justamente uma das razões para o crescimento dessas plataformas.

Uma pessoa sem experiência avançada em desenvolvimento pode conseguir criar um site, protótipo, ferramenta interna ou até determinadas aplicações completas apenas descrevendo o que precisa.

Isso está permitindo que profissionais de áreas como marketing, design, vendas, administração e empreendedorismo experimentem ideias que anteriormente dependeriam de uma equipe técnica.

Também começa a surgir uma categoria de microaplicativos: programas criados para resolver necessidades muito específicas de uma pessoa ou empresa.

Em vez de procurar um software pronto para cada pequeno problema, alguém pode simplesmente pedir para uma IA construir uma ferramenta personalizada.

Mas não precisar escrever código não significa que conhecimento técnico tenha deixado de ser importante.

Vibe coding não elimina os desenvolvedores

Quanto mais complexo e crítico for um sistema, maior tende a ser a necessidade de conhecimento técnico.

A inteligência artificial pode produzir código que funciona aparentemente bem, mas contém problemas de segurança, arquitetura, desempenho ou manutenção que não são facilmente percebidos por alguém sem experiência.

Um aplicativo simples utilizado por poucas pessoas possui riscos muito diferentes de um sistema responsável por pagamentos, dados médicos, informações financeiras ou milhões de usuários.

Também existem questões envolvendo banco de dados, autenticação, permissões, APIs, custos de infraestrutura, privacidade e proteção de informações.

Por isso, plataformas de vibe coding podem reduzir drasticamente a barreira para começar a desenvolver, mas não necessariamente eliminam a necessidade de profissionais especializados quando o projeto cresce.

Para desenvolvedores, essas ferramentas também podem funcionar como aceleradores. Em vez de escrever manualmente componentes repetitivos, o profissional pode delegar parte do trabalho à IA e concentrar sua atenção em arquitetura, segurança e decisões mais complexas.

Quais são os riscos?

A facilidade para criar software também traz novos problemas.

Um usuário pode colocar uma aplicação no ar sem compreender completamente o código produzido pela inteligência artificial.

Isso pode resultar em falhas de segurança, exposição indevida de bancos de dados, permissões configuradas incorretamente ou dependência excessiva de serviços externos.

Outro risco é acreditar que uma aplicação está pronta simplesmente porque sua interface funciona.

Um botão pode realizar a ação esperada na tela enquanto, nos bastidores, existem problemas que só aparecerão quando o número de usuários crescer ou quando ocorrer uma situação não prevista durante a construção.

Por isso, testes, revisão de segurança, controle de acesso, backups e monitoramento continuam importantes.

Qual a diferença entre no-code, low-code e vibe coding?

Os conceitos podem parecer semelhantes, mas existem diferenças.

Ferramentas no-code tradicionalmente permitem construir aplicações utilizando interfaces visuais, blocos e componentes previamente configurados.

No low-code, parte do desenvolvimento ocorre visualmente, mas código ainda pode ser necessário para funções mais específicas.

No vibe coding, a principal interface passa a ser a própria linguagem.

Em vez de arrastar um botão para determinada posição, o usuário pode simplesmente dizer:

“Coloque o botão abaixo do formulário e faça com que fique verde quando o cadastro for concluído.”

A IA interpreta a intenção e decide quais alterações técnicas serão necessárias.

A diferença fundamental está, portanto, na interface entre pessoa e máquina: a conversa passa a funcionar como uma linguagem de programação de alto nível.

Qualquer pessoa poderá criar seu próprio aplicativo?

Essa é uma das grandes apostas do setor.

Durante décadas, criar software exigiu dominar linguagens e ferramentas específicas ou contratar profissionais capazes de utilizá-las.

A inteligência artificial começa a reduzir essa barreira.

Isso não significa que qualquer pessoa conseguirá construir imediatamente um banco digital, uma rede social global ou um sistema empresarial complexo apenas escrevendo alguns prompts.

Mas tarefas que anteriormente exigiam dias ou semanas de desenvolvimento já podem, em determinados casos, ser prototipadas em horas.

É essa mudança que explica o interesse de investidores e grandes empresas nas plataformas de vibe coding.

O software pode estar começando a passar pela mesma transformação que ocorreu em outras áreas com a inteligência artificial generativa: a capacidade técnica continua importante, mas a distância entre ter uma ideia e conseguir executá-la ficou consideravelmente menor.

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A empresa apresentou nesta sexta-feira (25) uma nova versão do Copilot, organizada em três áreas principais: Home, Code e Autopilot. A maior novidade está justamente na última delas.

O Autopilot funciona como um agente persistente de inteligência artificial. O usuário pode atribuir uma função, estabelecer um objetivo e definir permissões para que o sistema execute tarefas dentro do ambiente corporativo.

Depois disso, o agente pode continuar trabalhando mesmo quando ninguém está utilizando diretamente o Copilot.

Agentes de IA são a nova vantagem competitiva sustentável das empresas

Um “colega digital” dentro da empresa

A proposta aproxima ainda mais os agentes de IA da rotina tradicional de uma equipe.

O Autopilot poderá ter identidade própria no diretório da empresa, além de permissões controladas pela organização. O sistema poderá acompanhar projetos, executar tarefas e interagir com funcionários conforme o trabalho avança.

A novidade é uma evolução do Scout, agente apresentado anteriormente pela Microsoft, e começará a chegar em prévia privada no fim de setembro.

A Microsoft também está integrando Word, Excel e PowerPoint diretamente ao Copilot. Dessa forma, o usuário poderá trabalhar em documentos, planilhas e apresentações sem precisar sair do ambiente da IA.

Veja o vídeo de divulgação

Criar aplicativos escrevendo o que você precisa

Outra novidade é o Code, ferramenta que permite desenvolver aplicativos, dashboards e outros softwares usando comandos em linguagem natural.

Na prática, o usuário poderá descrever o aplicativo que deseja criar, enquanto a inteligência artificial produz o código necessário. A tecnologia utiliza a mesma base do GitHub Copilot.

O Code começa a chegar para clientes em acesso antecipado no fim de setembro e terá uma prévia para assinantes Microsoft 365 Premium e Pro posteriormente neste ano.

Com as mudanças, a Microsoft tenta transformar o Copilot em um ambiente central de trabalho com inteligência artificial — reunindo documentos, desenvolvimento de software e agentes capazes de executar tarefas por períodos prolongados.

A mudança também evidencia uma nova etapa na disputa da IA corporativa: em vez de apenas responder perguntas dos funcionários, os sistemas começam a receber identidade, permissões e tarefas próprias dentro das empresas.

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A missão faz parte do Project Suncatcher, projeto de pesquisa anunciado pelo Google em 2025 para estudar a possibilidade de criar grandes estruturas de computação em órbita terrestre.

O primeiro satélite será lançado em uma missão Transporter-18 da SpaceX e foi desenvolvido em parceria com a Planet. Dentro dele estarão chips TPU, processadores desenvolvidos pelo Google e utilizados para executar cargas de trabalho de inteligência artificial.

Por que colocar chips de IA no espaço?

Um dos motivos está na enorme quantidade de energia necessária para sustentar a expansão da inteligência artificial.

Data centers precisam de eletricidade não apenas para alimentar milhares de chips, mas também para manter os equipamentos refrigerados.

No espaço, satélites em órbita terrestre baixa podem ter acesso quase contínuo à luz solar. Segundo o Google, isso permitiria gerar até oito vezes mais energia solar do que instalações equivalentes na Terra.

A ideia de longo prazo é criar grupos de satélites equipados com dezenas de chips e conectados por sistemas de comunicação a laser, formando uma infraestrutura capaz de processar grandes cargas de IA em órbita.

Primeiro teste começa na próxima semana

Antes disso, porém, o Google precisa responder a uma pergunta mais básica: um chip de IA consegue funcionar de maneira confiável no espaço?

O experimento vai analisar como os processadores reagem à radiação, às temperaturas extremas e às fortes vibrações do lançamento.

Outro desafio é o resfriamento. Como não existe fluxo de ar no vácuo, os sistemas tradicionais utilizados nos data centers terrestres não funcionam da mesma maneira. O Google está testando uma combinação de tubos de calor e radiadores para controlar a temperatura dos processadores.

Os testes realizados em laboratório indicaram que os chips Trillium TPU conseguem suportar uma dose de radiação superior à esperada durante uma missão espacial de cinco anos, segundo a empresa.

O próximo passo está previsto para 2027, quando o Google pretende colocar dois satélites em órbita para testar conexões de alta velocidade por laser.

O Google não está sozinho nessa corrida. Empresas como SpaceX e startups do setor espacial também estudam data centers em órbita.

Por enquanto, data centers espaciais continuam sendo uma possibilidade experimental. O lançamento de outubro será o primeiro teste do Google para descobrir se a ideia pode sair dos projetos de engenharia e, um dia, ajudar a sustentar a crescente demanda mundial por capacidade computacional para inteligência artificial.

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Mark Zuckerberg apresentou o Muse Charm, dispositivo criado para acessar o agente de inteligência artificial Muse sem precisar abrir um aplicativo no smartphone.

O aparelho tem aproximadamente o tamanho de uma caixa de AirPods e uma tela sensível ao toque de cerca de duas polegadas. Segundo a Meta, também possui conexão 5G própria.

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Uma IA que pode andar no chaveiro

O Muse Charm funciona como uma espécie de casa física para o agente Muse.

Na tela, a inteligência artificial pode aparecer representada por um avatar digital. O usuário pode conversar com o agente e solicitar tarefas sem precisar retirar o smartphone do bolso.

A proposta coloca a Meta em uma disputa que começa a envolver diferentes empresas de tecnologia: descobrir qual será o melhor formato para levar agentes de IA para além dos computadores e celulares.

O aparelho ainda está em fase final de desenvolvimento. Zuckerberg afirmou que a empresa pretende começar as entregas em dezembro, a tempo das festas de fim de ano. O preço ainda não foi divulgado.

O Charm também chega poucas semanas depois do lançamento do Muse, agente da Meta capaz de executar tarefas em nome dos usuários.

A aposta mostra que a companhia não pretende manter sua inteligência artificial apenas dentro de aplicativos como WhatsApp, Instagram ou em seus óculos inteligentes. O objetivo agora é dar ao agente um dispositivo próprio, que possa acompanhar o usuário durante o dia.

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A Meta apresentou no Connect 2026 os Ray-Ban Meta Audio, seus primeiros óculos inteligentes focados em áudio e inteligência artificial sem câmera. O modelo mantém recursos como chamadas, músicas, podcasts e acesso a assistentes de IA.

A novidade chega em um momento de crescente discussão sobre privacidade envolvendo dispositivos vestíveis equipados com câmeras. Óculos inteligentes têm provocado questionamentos sobre como pessoas ao redor conseguem identificar quando estão sendo filmadas ou fotografadas.

IA continua nos óculos

A retirada da câmera não significa abandonar a inteligência artificial.

Os Ray-Ban Meta Audio possuem microfones e podem ser utilizados para conversar com a Meta AI e acessar o Muse, agente pessoal apresentado recentemente pela companhia.

Segundo a Meta, o aparelho oferece até 12 horas de bateria, além de outras 48 horas com o estojo de recarga. O modelo pesa 43 gramas e será oferecido nos estilos Clubmaster e Burbank.

Sem câmera, porém, os óculos deixam de oferecer funções que dependem de visão computacional, como fotografar, produzir vídeos ou permitir que a IA interprete diretamente aquilo que está diante do usuário.

A estratégia não significa que a Meta esteja abandonando as câmeras. A empresa também apresentou a terceira geração dos Ray-Ban Meta, equipada com câmera de 12 MP e gravação de vídeo em 3K.

A diferença é que agora o consumidor poderá escolher entre modelos com e sem câmera — uma tentativa de ampliar o mercado dos óculos inteligentes justamente quando a privacidade se torna um dos principais desafios para a adoção desse tipo de dispositivo.

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