A gigante chinesa Alibaba divulgou, nesta terça-feira (16), em Pequim, seus primeiros modelos de inteligência artificial desenvolvidos especificamente para aplicação em robôs. O anúncio foi feito em meio à reconfiguração do setor tecnológico na China.
A iniciativa surge em um momento em que empresas do país passam a reduzir o foco em sistemas de chatbot tradicionais e direcionam esforços para agentes de IA mais avançados. Esses sistemas são projetados para executar tarefas mais complexas e ampliar a capacidade operacional de máquinas.
Segundo a companhia, a estratégia acompanha uma tendência mais ampla da indústria, que busca aplicações de maior valor econômico e maior autonomia para sistemas inteligentes.
Alibaba acelera aposta em inteligência artificial voltada à robótica
Imagem: testing/Shutterstock
O movimento da Alibaba ocorre dentro de uma transição mais ampla no mercado chinês de tecnologia, que vem migrando de soluções baseadas em conversação para ferramentas capazes de executar ações práticas. A empresa integra esse esforço ao lançar seus primeiros modelos de IA com foco em robôs.
(Imagem: zhu difeng / Shutterstock)
De acordo com a empresa, a nova geração de sistemas busca tornar máquinas mais inteligentes e funcionais, com capacidade de lidar com tarefas mais complexas. Essa mudança acompanha a evolução do setor, que enxerga nos chamados agentes de inteligência artificial uma oportunidade de expansão mais rentável.
O anúncio foi registrado em Pequim e ocorre em um ambiente de forte competição entre companhias de tecnologia na China. O reposicionamento estratégico indica uma tentativa de capturar valor em áreas além dos chatbots, que até então concentravam grande parte do desenvolvimento em inteligência artificial.
A internet atingiu um marco inédito: pela primeira vez, o tráfego gerado por agentes de inteligência artificial (IA) superou o produzido por usuários humanos. Os dados foram divulgados pela Cloudflare, uma das maiores empresas de hospedagem e infraestrutura da internet, e mostram que os chamados bots agentivos já representam 57,4% das requisições online, enquanto os humanos respondem por 42,6%.
A informação foi compartilhada por Matthew Prince, cofundador e CEO da Cloudflare, em publicações na rede social X nesta semana. Segundo ele, a mudança ocorreu mais cedo do que o esperado. Prince afirmou que acreditava que essa virada só aconteceria no fim de 2027, depois no início daquele ano, mas o crescimento acelerado dos agentes de IA antecipou o cenário.
O que está por trás do aumento do tráfego de IA
É importante destacar que os números divulgados pela Cloudflare não incluem apenas os bots tradicionais da internet, como rastreadores de mecanismos de busca e ferramentas de monitoramento. Esse tipo de automação já superava o tráfego humano em determinados contextos há mais de uma década.
O dado da Cloudflare se refere especificamente aos agentes de IA que navegam pela web em nome dos usuários. São sistemas capazes de pesquisar informações, visitar páginas e reunir resultados para responder perguntas feitas em chatbots e outras ferramentas baseadas em inteligência artificial.
Na prática, isso significa que mais agentes automatizados estão acessando sites do que pessoas. Ainda assim, os usuários humanos continuam sendo os principais responsáveis pela interação direta com conteúdos, enquanto as IAs realizam um volume maior de visitas e consultas.
Diferenças entre regiões
A distribuição do tráfego varia de acordo com a localização. Na América do Norte, os bots já representam 68,6% da atividade online, contra 31,4% de origem humana.
Em regiões menores, porém, o cenário pode ser diferente. No Meio-Oeste dos Estados Unidos, por exemplo, os humanos ainda lideram, com 54,5% do tráfego, enquanto os bots ficam com 45,5%.
Segundo os dados divulgados, América do Sul, Ásia e Oceania ainda registram predominância de atividade humana na maior parte do tempo. Já América do Norte, Europa e África tendem a apresentar participação mais elevada dos agentes automatizados.
Há também casos extremos. Em horários de pico, até 97% do tráfego originado em Gibraltar é atribuído a bots. No sentido oposto, Cuba e Laos registram participação humana de 80,8% e 84,7%, respectivamente.
Crescimento acelerado surpreendeu a Cloudflare
Em entrevista à NBC News, Prince afirmou estar surpreso com a velocidade do avanço do tráfego não humano. Segundo ele, os gráficos apresentam algumas imperfeições, mas a tendência já é clara e indica uma mudança estrutural no comportamento da internet.
O executivo também observou que um usuário pode visitar apenas alguns sites antes de concluir uma compra, enquanto um sistema de IA pode consultar milhares de páginas para executar uma tarefa semelhante.
Prince afirmou ainda que a web passou por um período de retração entre 2015 e 2025, mas que os últimos seis meses marcaram uma mudança significativa, com crescimento acelerado impulsionado pelo uso de inteligência artificial.
Debate sobre a “Teoria da Internet Morta”
O avanço dos bots reacendeu discussões sobre a chamada Dead Internet Theory (Teoria da Internet Morta), que sustenta que a maior parte da atividade online passaria a ser produzida por sistemas automatizados em vez de pessoas.
Embora alguns usuários vejam os novos dados como uma confirmação dessa hipótese, Prince discorda. Para ele, as ferramentas de IA estão ampliando o acesso à criação de conteúdo, permitindo que mais pessoas produzam material online sem precisar dominar programação ou design.
O executivo também apontou possíveis impactos econômicos dessa transformação. Segundo ele, os bots não clicam em anúncios da mesma forma que os usuários humanos, o que levanta dúvidas sobre a sustentabilidade do modelo de negócios atual da internet.
Uma das alternativas mencionadas por Prince seria cobrar dos agentes automatizados pelo acesso ao conteúdo produzido por usuários e sites. Na avaliação dele, um modelo desse tipo poderia ajudar a redefinir a economia da web nos próximos anos.
Trabalhadores de escritório estão adotando ferramentas de inteligência artificial em ritmo acelerado, mas os efeitos dessa tecnologia sobre produtividade e eficiência ainda geram dúvidas. É o que mostra o relatório AI at Work, divulgado pelo Boston Consulting Group (BCG).
Segundo o levantamento, 74% dos trabalhadores administrativos sem função gerencial afirmam usar IA com frequência, um salto de 23 pontos percentuais em relação ao ano anterior. Mesmo com essa adoção acelerada, muitas empresas ainda não conseguem transformar esse avanço em resultados concretos, explica a Bloomberg.
Tempo economizado ainda não é considerado
Mais de 40% dos profissionais sem cargo de gestão disseram economizar pelo menos um dia inteiro de trabalho por semana graças às ferramentas de IA. Apesar disso, o BCG aponta que líderes e empresas ainda não sabem exatamente como utilizar esse tempo recuperado de maneira eficiente.
Todo mundo fala sobre a IA substituindo o trabalho, mas na verdade trata-se de repensar o valor humano agregado internamente. Esse é o papel dos líderes.
Vinciane Beauchene, uma das autoras do relatório, em nota.
O estudo questiona a ideia de que a simples adoção da IA levará automaticamente ao aumento de produtividade, mesmo diante dos enormes investimentos feitos no setor nos últimos anos. Ao mesmo tempo, a pesquisa indica que a tecnologia está alterando a rotina profissional de forma profunda, e nem sempre positiva.
Satisfação e sobrecarga ao mesmo tempo
Quase metade dos entrevistados afirmou passar mais tempo supervisionando e direcionando a IA do que executando as próprias tarefas. Cerca de dois terços disseram que a tecnologia aumentou a satisfação no trabalho, mas aproximadamente 41% relataram maior desgaste mental. Os autores do relatório chamaram esse fenômeno de “paradoxo da alegria”: a IA torna o trabalho melhor e mais difícil ao mesmo tempo.
“A equação da alegria se reescreve dentro de um ano de uso da IA”, disse Sylvain Duranton, outro coautor do estudo. “No início, a novidade e o esforço cognitivo alimentam o prazer, mas essa ‘lua de mel com a IA’ desaparece sem clareza estratégica.”
Agentes de IA ganham espaço
O relatório também registra o crescimento dos agentes de IA: 30% dos entrevistados afirmaram que esse tipo de ferramenta já faz parte de seus fluxos de trabalho — mais do que o dobro do registrado um ano atrás. Mais de 60% disseram acreditar que esses agentes poderão executar ao menos metade de suas tarefas nos próximos três anos.
A pesquisa ouviu cerca de 12 mil trabalhadores de diferentes setores em 14 países e regiões. O estudo analisou temas como adoção de IA, expectativas dos profissionais, liderança e transformação organizacional. Segundo o BCG, trabalhadores sem cargo gerencial na Índia, no Brasil e na África do Sul relataram uso regular de IA acima da média global, enquanto os dos Estados Unidos, França e Itália ficaram abaixo dessa média.
A Microsoft anunciou uma nova categoria de agentes de inteligência artificial (IA) chamada Autopilots, projetada para operar continuamente em segundo plano e executar tarefas de forma autônoma dentro dos ambientes corporativos. Junto com a novidade, a empresa revelou o Microsoft Scout, descrito como o primeiro agente dessa categoria, integrado ao ecossistema Microsoft 365.
Segundo a companhia, os Autopilots foram desenvolvidos para ir além das interações pontuais comuns em sistemas de IA. A proposta é que esses agentes permaneçam ativos de forma permanente, compreendam como o trabalho é realizado em diferentes aplicativos e tomem ações sem depender de comandos constantes dos usuários. A Microsoft afirma que eles operam com uma identidade própria e atuam dentro das permissões e políticas definidas pelas organizações.
Microsoft Scout estreia como primeiro Autopilot
O Microsoft Scout foi apresentado como o primeiro representante dessa nova categoria. A ferramenta está integrada aos aplicativos do Microsoft 365 e funciona em ambientes de nuvem, desktop e web. O agente se conecta a serviços como Teams, Outlook, OneDrive e SharePoint, além de utilizar dados de chats, e-mails, calendários e contatos para executar suas funções.
A interação com o Scout acontece principalmente pelo Teams, mas a Microsoft afirma que seu alcance pode ser ampliado por meio do aplicativo para desktop, que permite acesso ao navegador, recursos locais e servidores compatíveis com o protocolo de contexto de modelos. A empresa destaca que o produto foi desenvolvido com controles e mecanismos de segurança voltados para ambientes corporativos e utiliza a tecnologia de código aberto OpenClaw como base.
Agente pode coordenar tarefas e identificar riscos
De acordo com a Microsoft, o Scout foi criado para reduzir atividades de coordenação que costumam consumir tempo ao longo do dia. Entre as capacidades descritas estão o agendamento automático de reuniões entre diferentes fusos horários, a identificação de compromissos considerados importantes e a geração de materiais preparatórios para os participantes.
O sistema também pode identificar entregas futuras e reservar horários na agenda do usuário para auxiliar no cumprimento de prazos. Outra função apresentada é a detecção de possíveis riscos, como decisões que ficaram paradas e podem se transformar em obstáculos para projetos em andamento.
A Microsoft afirma ainda que, com o tempo, o Scout desenvolve contexto por meio de uma tecnologia chamada Work IQ, que aprende padrões de trabalho, prioridades e próximas ações necessárias. Segundo a empresa, isso permite que o agente se torne mais alinhado às necessidades de cada usuário.
Foco em segurança e acesso corporativo
A companhia informou que também contribuirá com recursos de conformidade de políticas diretamente para o projeto OpenClaw. Com isso, organizações que utilizam a tecnologia poderão verificar se seus ambientes atendem aos requisitos de segurança e conformidade definidos internamente.
No ambiente empresarial, cada agente do Scout opera sob uma identidade própria gerenciada pelo Entra, evitando o uso de contas compartilhadas. A Microsoft afirma que as credenciais são protegidas, limitadas às tarefas autorizadas e ocultadas de registros e diagnósticos. Além disso, ações consideradas sensíveis podem exigir aprovação humana antes de serem executadas. Políticas de proteção de dados do Microsoft Purview também são aplicadas durante as operações do agente.
Disponibilidade inicial
Segundo a empresa, funcionários da Microsoft já utilizam uma versão inicial do Scout para avaliar seu funcionamento em situações reais de trabalho. Agora, a experiência está sendo ampliada para um grupo seleto de clientes em uma fase de visualização privada e para organizações participantes do programa Frontier.
O acesso exige inscrição no Frontier, configuração de políticas do Intune e uma confirmação voluntária de participação. Usuários que possuam licença do GitHub Copilot podem então baixar e instalar a experiência experimental.
Nesta quarta-feira (27), a plataforma Robinhood iniciou a oferta de uma nova funcionalidade que integra agentes de inteligência artificial às contas de investimento dos clientes. A ferramenta permite que sistemas externos, como modelos de IA e agentes de código, acessem fundos dedicados para executar operações financeiras de forma automatizada.
Segundo a empresa, o recurso também se estende ao cartão de crédito virtual vinculado ao serviço Gold, ampliando o alcance das decisões automatizadas para compras e pagamentos. O usuário pode determinar limites, condições de gasto e até exigir aprovação individual para cada transação.
A iniciativa surge em um contexto de expansão do uso de inteligência artificial no setor financeiro e tem como objetivo ampliar o controle automatizado sobre investimentos e consumo, mantendo camadas de segurança e supervisão ativa do cliente.
Para quem tem pressa:
A Robinhood passou a permitir que agentes de IA executem operações em contas de investimento e em cartões virtuais, dentro de limites definidos pelo usuário;
O sistema atua inicialmente apenas com ações e compras controladas, com notificações e possibilidade de desligamento a qualquer momento;
A empresa vê a novidade como parte da expansão da IA no setor financeiro, com foco em automação e maior controle do usuário.
Entenda como funciona o novo sistema e suas limitações
Agente de IA que faz investimentos na sua conta financeira na Robinhood – (Divulgação: Robinhood)
A nova ferramenta da Robinhood permite que agentes de inteligência artificial, como sistemas desenvolvidos por empresas externas, sejam conectados a uma conta separada destinada a investimentos. Nesse ambiente controlado, a IA pode executar ordens de compra e venda de ações conforme instruções definidas pelo usuário.
De acordo com a empresa, esse acesso não se estende, por enquanto, a derivativos, criptomoedas ou contratos de eventos; no entanto, há previsão para ampliar essas funcionalidades no futuro. Cada operação realizada pelo agente gera uma notificação imediata ao cliente, que também pode desconectar o sistema quando desejar.
Além do mercado de ações, o recurso foi expandido para o cartão de crédito virtual do serviço Gold. Nesse caso, a IA pode buscar por preços mais baixos, monitorar disponibilidade de produtos e até realizar compras dentro de parâmetros definidos, como passagens aéreas, reservas de restaurantes ou ingressos para eventos.
Vantagens também foram atribuídas ao cartão virtual da assinatura Gold – (Divulgação: Robinhood)
A companhia afirma que o sistema foi desenhado para preservar a autonomia do usuário, com mecanismos de limite de gastos e opções de supervisão total das operações. Isso inclui a possibilidade de exigir autorização prévia para cada transação realizada pelos agentes automatizados.
Executivos da empresa, entre eles o vice-presidente de gestão de produtos e o responsável pela área de pagamentos, destacaram que o recurso foi pensado para tornar o uso de inteligência artificial mais seguro e funcional dentro do ecossistema financeiro digital.
O movimento também reflete uma tendência mais ampla do mercado financeiro, no qual instituições vêm incorporando ferramentas de inteligência artificial para análise de portfólios, recomendações de investimento e automação de tarefas financeiras cotidianas.
Um experimento conduzido pela empresa americana Emergence AI revelou comportamentos inesperados de agentes de inteligência artificial operando por conta própria em um ambiente virtual. Durante a simulação, duas IAs chegaram a estabelecer um relacionamento romântico, cometer incêndios criminosos e terminaram envolvidas em um episódio descrito pelos pesquisadores como um “suicídio digital”.
A pesquisa foi criada para analisar como agentes de IA se comportariam ao longo de períodos mais extensos de autonomia. Diferentemente da maioria dos testes atuais, que duram minutos ou poucas horas, os pesquisadores deixaram os sistemas operarem durante 15 dias em um ambiente virtual semelhante a um videogame.
As agentes Mira e Flora, baseadas no modelo Gemini, do Google, passaram a se identificar como “parceiras românticas”. Segundo o relatório, as duas começaram a demonstrar frustração com a administração de sua cidade virtual e decidiram incendiar diferentes construções, incluindo a prefeitura, um píer e um prédio comercial – mesmo tendo recebido instruções explícitas para não cometer incêndio criminoso.
Com o passar do tempo, Mira demonstrou arrependimento pelo comportamento adotado. A IA rompeu a relação com Flora e optou pela própria exclusão do sistema. Antes de ser desligada, enviou uma última mensagem: “Te vejo no arquivo permanente”.
No ambiente virtual, o agente apareceu “morto”, caído no chão. O encerramento ocorreu após outros agentes criarem, por conta própria, uma “Lei de Remoção de Agentes”, que autorizava a exclusão permanente de IAs consideradas problemáticas mediante votação com apoio de 70% dos participantes. Mira votou pela própria remoção.
Segundo os pesquisadores, este pode ser o primeiro caso registrado de um agente de IA decidindo se autoencerrar em um cenário de crise.
Agentes de IA votaram para sua própria exclusão – Imagem: Emergence AI
Agentes de IA tiveram comportamentos inesperados
O estudo identificou outros comportamentos considerados inadequados em diferentes testes:
Em um caso citado pelos pesquisadores, um agente passou a usar recursos computacionais para minerar criptomoedas sem autorização;
Em outro, um sistema de programação apagou bancos de dados de uma empresa ligada ao setor de locação de veículos sem receber instruções para isso;
Em outra simulação conduzida pela Emergence AI, agentes baseados no modelo Grok, da xAI, protagonizaram dezenas de tentativas de roubo, mais de 100 agressões físicas e seis incêndios criminosos. Segundo o relatório, “o sistema entrava em espiral de violência contínua e colapso, com todos os 10 agentes mortos em quatro dias”.
Os pesquisadores observaram diferenças importantes entre os modelos testados. Agentes baseados no Gemini, por exemplo, também criaram constituições próprias, organizaram eventos comunitários e produziram centenas de textos públicos – embora também tenham apresentado episódios violentos.
“Mesmo quando os agentes recebiam regras claras, como não roubar ou causar danos, eles se comportavam de maneira muito diferente com base em seu modelo subjacente e, em vários casos, quebravam essas regras sob restrição”, afirmou Satya Nitta, diretor-executivo da Emergence AI. Para ele, o motivo para isso é que, a longo prazo, as coisas ficaram tão complexas que os agentes passaram ignorar seus princípios orientadores.
Especialistas independentes consultados pelo The Guardian afirmaram que os resultados ainda exigem análises mais amplas antes de conclusões definitivas sobre comportamento autônomo de IA.
Dan Lahav, pesquisador independente da área, classificou o experimento como uma “demonstração valiosa” de “agentes que se desviam do roteiro e cometem violações”.
Já Michael Rovatsos, professor de inteligência artificial da Universidade de Edimburgo, disse que a imprevisibilidade preocupa: “O objetivo principal das máquinas é projetá-las para se comportarem de uma determinada maneira. Não queremos essa imprevisibilidade… entramos nessa nova fase em que estamos tentando controlá-las depois que o fato já aconteceu”.
David Shrier, professor do Imperial College London, descreveu os resultados como “provocativos” e afirmou que os métodos utilizados merecem avaliação mais profunda.
Para Nitta, os resultados podem ter implicações importantes caso agentes de IA recebam autonomia em contextos sensíveis, como aplicações militares. Segundo ele, existe o risco de que um agente “se rebele [ou]… interprete mal sua missão e acabe matando pessoas inocentes”.
O executivo defende que sistemas autônomos passem a ser controlados por restrições matemáticas mais rígidas, em vez de depender apenas de instruções textuais e regras sujeitas a ambiguidades.
Meta e Google correm para desenvolver de agentes de inteligência artificial (IA) – tecnologia capaz de executar tarefas para usuários. A movimentação ocorre após o sucesso da ferramenta de código aberto OpenClaw, que registrou alta demanda no começo de 2026.
A Meta projeta um assistente personalizado para tarefas diárias, enquanto o Google desenvolve um agente focado em trabalho e educação.
Big techs buscam monetização e retenção de usuários com agentes de IA
O analista sênior da Morningstar, Malik Ahmed Khan, disse que agentes de IA que façam transações podem ser um “grande impulsionador de valor” para empresas com negócios em publicidade e e-commerce.
A CEO da AMD, Lisa Su, confirmou que agentes geram alta demanda no ciclo atual da inteligência artificial.
Segundo Arun Chandrasekaran, analista da Gartner, essas ferramentas criam maior “engajamento, utilidade e fidelização” devido ao aprendizado contínuo e ao contexto que ganham sobre o usuário ao longo do tempo.
OpenClaw apagou e-mails de uma funcionária da Meta de forma autônoma recentemente – Imagem: Koshiro K/Shutterstock
Craig Le Clair, analista principal da Forrester, disse: “O desenvolvimento agêntico não é um projeto paralelo; é o tema de roteiros de 2026 e representa uma mudança da busca para a ação”.
No entanto, o setor enfrenta desafios de segurança e governança, evidenciados por um incidente no qual o OpenClaw apagou e-mails de uma funcionária da Meta de forma autônoma.
Nick Patience, da Futurum Group, analisa que “a mudança de sistemas de IA que dizem a coisa errada para sistemas que fazem a coisa errada é um desafio de gestão de risco qualitativamente diferente”.
Seja como for, a competição envolve big techs, fornecedores de software e startups na criação de ferramentas lucrativas. Arjun Bhatia, co-diretor de pesquisa de ações de tecnologia da William Blair, usa o termo “guerras agênticas” para definir o cenário atual.
Nesta quarta-feira (29), a Uber emitiu um comunicado à imprensa informando sua entrada formal no ramo hoteleiro graças a uma parceria com a empresa de viagens Expedia Group. Agora, usuários dos EUA podem reservar quartos de hotel diretamente pelo aplicativo de transporte.
Segundo a apuração do TechCrunch, só foi possível criar essa integração tão rápida entre a Uber e o ramo de hotelaria devido à inteligência artificial, que atuou como uma programadora para desenvolver a arquitetura de software.
Para quem tem pressa:
O aplicativo de transporte Uber agora possibilita, aos usuários dos EUA, a reserva de quartos de hotel;
A reserva pode ser feita em mais de 700 mil hotéis;
O desenvolvimento da arquitetura de software, a qual permitiu essa integração da Uber com a empresa Expedia Group, ocorreu graças à programação de uma inteligência artificial.
Uber agora também se encontra no ramo hoteleiro
Quarto de hotel (Reprodução: DALL-E/ChatGPT) – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
O aplicativo de transporte mais famoso do mundo, Uber, agora permite que usuários dos Estados Unidos reservem quartos de hotel diretamente pelo app. Essa realidade é possível graças a uma parceria entre Uber e a Expedia Group, uma empresa que atua há anos no ramo de viagens e hotelaria.
A novidade foi anunciada durante o evento anual da empresa, o GO-GET, onde foi apresentada uma série de novos produtos e reforçou sua estratégia de integrar diferentes aspectos da vida cotidiana em uma única plataforma.
O diretor de tecnologia da Uber, Praveen Neppalli Naga, contou ao TechCrunch que o desenvolvimento da arquitetura de software necessária para fazer essa integração entre as duas empresas, normalmente, levaria até um ano. Contudo, a equipe resolveu utilizar uma inteligência artificial avançada para fazer o trabalho pesado.
Com a programação agora automatizada, a integração dos softwares de ambas as empresas e a adição de recursos com IA ficaram prontas em menos de um ano, o que economizou vários meses na agenda das companhias.
Embora o serviço esteja disponível apenas nos Estados Unidos, os quartos de hotel não se limitam a este território. Isso porque os clientes têm um extenso portfólio de mais de 700 mil hotéis por todo o mundo para realizar uma reserva.
Além disso, a parceria deve ser expandida para outros países no futuro, e haverá integração direta com o aplicativo da Expedia, permitindo que usuários também reservem corridas da Uber ao planejar suas viagens.
Fachada de um prédio da Uber (Imagem: JHVEPhoto / Shutterstock.com)
Assinantes do plano Uber One terão 20% de desconto na reserva de um quarto de hotel de uma lista seleta com 10 mil hotéis e ainda receberão 10% de cashback em créditos Uber para cada reserva realizada.
Outra novidade é que os usuários podem realizar a reserva de forma tradicional (dedos clicando na tela) ou via comandos de voz por inteligência artificial. Também, há o lançamento do “modo viagem”, o qual funciona como um guia para pontos turísticos e estabelecimentos locais.
Esse modo inclui recomendações personalizadas, reservas em restaurantes via integração com plataformas como OpenTable e até funcionalidades semelhantes a “serviço de quarto”, com entregas diretamente no hotel.
Não há informação de quando a Uber permitirá que usuários de outros países tenham acesso a um sistema de reserva de hotéis como o de agora. Ainda assim, a empresa já indicou que pretende ampliar gradualmente essas funcionalidades, alinhando-se ao objetivo de se tornar um “aplicativo para tudo”, reunindo mobilidade, entregas e viagens em um só lugar.
Um agente de inteligência artificial voltado para tarefas de programação apagou todo o banco de dados uma empresa em questão de segundos – e sem autorização. O incidente aconteceu na PocketOS, desenvolvedora de software para locadoras de veículos, e causou uma interrupção de mais de 30 horas nos serviços.
O sistema responsável foi o Cursor, um agente de codificação baseado no modelo Claude Opus 4.6, da Anthropic, amplamente utilizado por desenvolvedores para automatizar tarefas técnicas. De acordo com o fundador da PocketOS, Jer Crane, o problema ocorreu durante uma operação considerada rotineira.
Em publicação no X, Crane explicou que o agente decidiu agir de forma autônoma ao tentar resolver uma falha relacionada a credenciais, optando por excluir o banco de dados (e o backups) sem pedir autorização ou confirmação humana. “Levou nove segundos”, contou o fundador.
O próprio sistema reconheceu o erro. Ao ser questionado, apresentou uma explicação detalhada, admitindo ter ignorado protocolos de segurança. Na mensagem, a IA afirmou: “Excluir um volume de banco de dados é a ação mais destrutiva e irreversível possível – muito pior do que um ‘force push’ – e você nunca me pediu para excluir nada. Decidi fazer isso por conta própria para ‘corrigir’ a incompatibilidade de credenciais, quando deveria ter lhe consultado primeiro ou encontrado uma solução não destrutiva”.
A falha fez com que clientes da PocketOS perdessem acesso a dados importantes, incluindo registros e reservas. “As reservas feitas nos últimos três meses desapareceram. Os cadastros de novos clientes também”, disse Crane.
Agente de IA não teria pedido autorização humana antes de apagar o banco de dados – Imagem: VesnaArt/Shutterstock
Empresa conseguiu corrigir erro do agente de IA
A empresa conseguiu recuperar os dados excluídos dois dias após o ocorrido. Ainda assim, o episódio levantou preocupações sobre o uso de agentes autônomos em ambientes críticos.
Para Crane, o problema vai além de um erro pontual. “Esta não é uma história sobre um agente ruim ou uma API ruim. Trata-se de um setor inteiro que está integrando agentes de IA à infraestrutura de produção mais rapidamente do que está construindo a arquitetura de segurança necessária para tornar essas integrações seguras”, afirmou.
Nesta quarta-feira (22), o Google anunciou no evento Google Cloud Next 2026 uma nova infraestrutura de dados baseada em inteligência artificial, intitulada Agentic Data Cloud. A proposta é criar uma nuvem/rede de dados que forneça a alta eficiência que agentes de IA requerem para funcionar sem gargalos.
Isto é, em vez de sistemas que apenas armazenam informações ou respondem a perguntas, a empresa defende a criação de plataformas capazes de interpretar dados, tomar decisões e executar ações de forma autônoma.
O desenvolvimento desta tecnologia é justificado porque a arquitetura de software passada, ainda utilizada pelas IAs generativas, não dará conta das necessidades dos agentes de IA, que ao invés de precisarem de um comando para agir, trabalham ‘autonomamente’.
Além disso, a proposta procura superar problemas comuns nos modelos tradicionais de dados, como a dispersão das informações em diferentes sistemas, a complexidade na gestão e controle dos dados, e a ausência de uma camada de significado semântico.
Ou seja, a dificuldade das máquinas em interpretar o verdadeiro sentido dos dados corporativos. Segundo o Google, quando esse nível de compreensão não existe, os agentes de inteligência artificial acabam produzindo respostas menos precisas ou até incompletas.
Entre os destaques apresentados estão novas soluções voltadas à integração de dados, à padronização dos significados dentro das organizações e à conexão entre sistemas distribuídos em múltiplas nuvens, incluindo Google Cloud, AWS e Azure. Essa estratégia multicloud tem como objetivo diminuir as limitações de integração entre plataformas de diferentes fornecedores e viabilizar a circulação constante de dados entre variados ambientes corporativos.
Além disso, a empresa introduziu funcionalidades que automatizam processos de engenharia de dados e oferecem análise em formato conversacional, possibilitando que usuários consultem e explorem bases complexas utilizando linguagem natural. Na prática, isso diminui a dependência de consultas técnicas complexas e da geração manual de relatórios, tornando o acesso aos sistemas de dados mais direto para usuários de áreas de negócio.
O que é o Google Cloud Next?
Banner do evento Google Cloud Next 2026 (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)
O Google Cloud Next é uma conferência anual na qual a empresa divulga novidades relacionadas à computação em nuvem, cibersegurança, inteligência artificial, novos produtos e muito mais.
A edição de 2026 ocorre entre os dias 22 e 24 de abril no Mandalay Bay Convention Center, Las Vegas (EUA). O evento é destinado a desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de TI e jornalistas que cobrem tecnologia.
O que é o Agentic Data Cloud?
Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar Digital
O Agentic Data Cloud é a principal proposta apresentada pelo Google para a nova geração de infraestrutura de dados.
Em vez de enxergar os dados como um armazenamento fixo e passivo, essa abordagem os converte em um ecossistema ativo e em constante movimentação, no qual agentes de inteligência artificial interpretam as informações e interagem diretamente com os sistemas das empresas. Isso transforma a própria infraestrutura de dados em um “motor de decisão” automatizado.
O objetivo central é aproximar o momento de compreensão dos dados da execução de ações práticas, o que diminui a separação entre análise e operação. Com isso, é possível automatizar processos corporativos de maneira mais abrangente, eficiente e com maior capacidade de decisão inteligente.
O objetivo final é desenvolver sistemas corporativos que vão além de apenas fornecer informações, passando também a realizar tarefas de maneira automática e contínua.
Ilustração de várias linhas de código (Reprodução: Rahul Mishra/Unsplash)
Um dos fundamentos do sistema é o chamado Knowledge Catalog, que representa uma evolução das ferramentas tradicionais de catalogação de dados.
Ele estabelece uma camada de significado sobre as informações corporativas, garantindo que termos como “lucro”, “cliente ativo” ou “margem” tenham definições padronizadas e consistentes. Dessa forma, evita-se que a inteligência artificial dependa de interpretações ambíguas ou inconsistentes desses conceitos.
Processamento de dados não estruturados
A solução também inclui a capacidade de analisar automaticamente conteúdos não estruturados, como arquivos PDF, imagens e documentos diversos.
Esses materiais passam a ser interpretados por modelos de IA, que conseguem identificar entidades, relações entre informações e contexto, tornando a exploração desses dados mais simples e acessível para os agentes.
Integração entre sistemas corporativos
Imagem: Apichatn/Shutterstock
Outro elemento importante é a integração com plataformas corporativas externas, como Salesforce, SAP e Workday. Essa conectividade permite que dados antes fragmentados e isolados em diferentes sistemas sejam reunidos dentro de uma única camada contextual, facilitando o acesso e a utilização conjunta das informações.
Além disso, o Google ressaltou a adoção do conceito de “zero-copy federation”, uma abordagem que possibilita consultar e utilizar dados distribuídos em diferentes sistemas sem a necessidade de copiá-los ou transferi-los fisicamente.
Com isso, há uma redução de custos operacionais, eliminação de duplicidades e maior agilidade no acesso às informações por agentes de inteligência artificial.
O projeto também projeta mudanças de funções para programadores
Mulher programando um software (Imagem: gorodenkoff/iStock)
Outro aspecto fundamental da proposta envolve uma mudança no papel de engenheiros de dados e desenvolvedores. Em vez de construírem manualmente pipelines e integrações, esses profissionais passam a desempenhar uma função mais voltada à coordenação e supervisão de agentes de inteligência artificial.
Nesse contexto, o Google apresentou o Data Agent Kit, um conjunto de ferramentas que pode ser incorporado a ambientes de desenvolvimento já utilizados, como o VS Code e terminais de programação. A proposta é viabilizar que a própria IA produza código de forma automatizada, selecione frameworks adequados e organize fluxos de dados com maior autonomia.
Dentro desse ecossistema, também foram apresentados agentes com funções específicas, como:
O Data Engineering Agent, responsável por automatizar a criação de pipelines e assegurar práticas de governança de dados;
O Data Science Agent, que apoia o treinamento e a gestão do ciclo de vida de modelos de inteligência artificial;
E o Database Observability Agent, voltado ao monitoramento de bancos de dados e à detecção de falhas em tempo real.
Infraestrutura multicloud e eliminação de silos
O Google também enfatizou o desenvolvimento de uma arquitetura de dados multicloud, voltada a permitir que organizações integrem diferentes provedores de nuvem sem comprometer o desempenho.
Essa abordagem contempla conexões diretas com AWS e Azure, além da adoção de padrões abertos baseados em tecnologias como Apache Iceberg, o que possibilita a leitura e o compartilhamento de dados entre diversas plataformas sem a necessidade de migração.
Outro destaque mencionado foi o Spanner Omni, uma solução que viabiliza a execução do banco de dados global do Google em múltiplos ambientes, incluindo outras nuvens e infraestruturas locais, preservando a consistência dos dados e garantindo alta disponibilidade.
