O Google apresentou novos sistemas de inteligência artificial voltados à criação de imagens e vídeos, desenvolvidos pela divisão DeepMind. O anúncio saiu nesta terça-feira (30) e reúne dois produtos principais: Nano Banana 2 Lite e Gemini Omni Flash, ambos integrados ao ecossistema Gemini e disponíveis em plataformas como Google AI Studio e API do Gemini.
Segundo a empresa, os modelos foram criados para atender diferentes necessidades de produção de mídia generativa. O Nano Banana 2 Lite prioriza rapidez e redução de custos na geração de imagens, enquanto o Omni Flash foca na criação e edição de vídeos a partir de comandos multimodais.
A iniciativa busca acelerar fluxos de trabalho criativos e permitir maior escala na produção de conteúdo digital, combinando geração rápida de imagens com ferramentas de vídeo interativo em um mesmo ambiente tecnológico.
Nova geração de IA do Google aposta em velocidade e integração entre imagem e vídeo
Nano Banana é o principal motor do sucesso recente do Gemini (Imagem: Danilo Oliveira/Olhar Digital)
O Nano Banana 2 Lite integra a família Gemini 3.1 Flash LiteImage e foi desenhado para tarefas em que a velocidade de resposta é prioridade. O sistema consegue gerar imagens a partir de texto em cerca de quatro segundos e apresenta custo estimado de 0,034 dólar por mil imagens, segundo dados divulgados pelo Google DeepMind.
De acordo com a empresa, o modelo também mantém boa aderência aos comandos inseridos pelos usuários, além de preservar consistência na representação de elementos visuais. Ainda assim, o desempenho tende a cair em cenários que exigem leitura precisa de textos inseridos nas imagens ou maior rigor em infográficos.
O Google posiciona essa versão como uma ferramenta voltada principalmente para prototipagem rápida e produção em grande volume, sendo indicada para testes visuais e processos iterativos que exigem resposta imediata.
Sistemas automatizados de varredura profunda identificaram o brilho anômalo por quatro meses. – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
Já o Gemini Omni Flash atua em outro segmento da criação digital, com foco na geração e edição de vídeos a partir de interações em linguagem natural. O modelo permite combinar texto, imagens e vídeos como entrada, produzindo cenas editáveis de forma conversacional.
Segundo o material divulgado pela empresa, o sistema suporta vídeos de até dez segundos na fase atual e possui limitações no uso de áudio e na continuidade de personagens entre cenas. Ainda assim, a tecnologia é apresentada como uma solução para produção de vídeos com alto grau de interação e controle narrativo.
A proposta central do Google é integrar os dois modelos em fluxos contínuos de produção. Nesse cenário, imagens criadas pelo Nano Banana 2 Lite podem ser utilizadas como base para animações e vídeos gerados pelo Omni Flash, criando uma cadeia de criação multimídia mais rápida e conectada.
Ambos os sistemas contam com marcação de segurança SynthID, mecanismo que identifica conteúdos gerados por inteligência artificial mesmo após edições posteriores, reforçando a rastreabilidade do material produzido.
O Google teria limitado o uso do modelo de inteligência artificialGemini pela Meta depois que a empresa de Mark Zuckerberg passou do limite de capacidade computacional disponível. A informação foi revelada por fontes ao Financial Times e expõe um cenário em que até as big techs estão esbarrando em falta de infraestrutura.
No fim das contas, o que parece mais avançado na IA ainda depende de uma base bem concreta: poder de processamento disponível.
Nem mesmo as big techs escapam: Meta excede limite e Google restringe acesso ao Gemini em meio à corrida por IA. – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock
Pressão por infraestrutura chega às gigantes
Segundo as fontes, o Google precisou impor restrições após a Meta ultrapassar o volume de uso combinado. Isso aconteceu no meio da corrida global por infraestrutura de inteligência artificial, onde data centers viraram peça central da disputa — quase tão importantes quanto os próprios modelos.
A Meta não opera uma nuvem própria e vem correndo para ampliar sua estrutura. Só que a demanda cresce mais rápido do que a capacidade instalada.
Uso de IA no atendimento ao cliente
Chatbots para anunciantes e suporte interno
Programação e apoio em desenvolvimento de software
Detecção de golpes e moderação de conteúdo
Processamento de grandes volumes de dados
Em março, o Google já tinha avisado a Meta sobre os limites de capacidade. Depois disso, a empresa passou a controlar melhor o uso de tokens entre equipes.
Por que a Meta acabou usando o Gemini?
A Meta recorreu ao Gemini porque, em algumas tarefas, o modelo entregava melhor desempenho do que alternativas internas, segundo fontes. Além dele, a empresa também usa outros sistemas, como o Claude, da Anthropic.
Isso acontece porque, na prática, nem sempre os modelos próprios dão conta de tudo. Em alguns casos, o que pesa é simplesmente o resultado final — estabilidade, precisão, velocidade.
Meta usava o Gemini em chatbots, programação e suporte, mas Google precisou impor restrições após excesso de demanda. – Imagem: Piotr Swat/Shutterstock
Quando a infraestrutura vira gargalo
O episódio deixa mais evidente um problema que já vinha aparecendo: a infraestrutura de IA está no limite em várias frentes. Mesmo com investimentos gigantescos em data centers, as empresas seguem enfrentando dificuldade para acompanhar o ritmo de uso.
O custo também entrou na conta. O uso de tokens e o consumo pesado de processamento já fazem empresas reverem como e onde aplicam IA no dia a dia.
Um mercado onde o “bastidor” manda tanto quanto o modelo
O caso entre Google e Meta mostra que a disputa na inteligência artificial não acontece só no desenvolvimento dos modelos. O acesso ao poder computacional virou parte central do jogo.
E talvez esse seja o ponto mais importante: não basta ter a melhor IA no papel se não existe estrutura suficiente para rodá-la em escala.
Durante décadas, a principal forma de encontrar informações na internet foi por meio de mecanismos de busca. Usuários faziam pesquisas, escolhiam entre os links exibidos e acessavam sites para ler notícias, comparar produtos ou buscar respostas para suas dúvidas.
Com o avanço da inteligência artificial (IA) generativa, esse processo começa a mudar. Em vez de navegar por uma lista de resultados, um número crescente de pessoas está recorrendo diretamente a ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot para obter respostas prontas, recomendações personalizadas e comparações de produtos.
A mudança já aparece nos números. Dados da consultoria McKinsey mostram que 50% dos consumidores utilizam ferramentas de busca baseadas em IA. O impacto também começa a ser percebido no comércio eletrônico, onde plataformas de IA já influenciam a descoberta de produtos e o tráfego para lojas virtuais.
Mais do que alterar hábitos de pesquisa, a inteligência artificial começa a transformar a dinâmica que sustentou a internet por décadas. À medida que respostas passam a ser entregues diretamente por sistemas de IA, empresas, criadores de conteúdo e plataformas tentam entender como essa mudança pode afetar o tráfego na web, a descoberta de produtos e a produção de conteúdo online.
Estamos saindo de uma internet baseada em busca
A transformação vai além da popularização de novas ferramentas, segundo Edson Alves, CEO da Ikatec. Em entrevista ao Olhar Digital, o executivo afirmou que a própria lógica de navegação da internet começa a mudar.
Estamos saindo de uma internet baseada em busca para uma internet baseada em respostas. Antes, o usuário fazia uma pergunta, recebia uma lista de links e precisava montar a resposta sozinho. Agora, ele faz uma pergunta e recebe uma síntese pronta, contextualizada e personalizada.
Edson Alves, CEO da Ikatec
Segundo Alves, a mudança mais perceptível está no comportamento dos usuários. Em vez de utilizar combinações de palavras-chave para encontrar informações, as pessoas passaram a interagir com a tecnologia de forma mais próxima de uma conversa.
“As pessoas estão deixando de pesquisar por palavras-chave e passando a conversar com a tecnologia. Isso torna a experiência mais natural e reduz drasticamente o tempo necessário para encontrar informações relevantes”, afirma.
Durante décadas, mecanismos de busca como o Google funcionaram como principal porta de entrada para informações na internet – Imagem: Mijansk786 / Shutterstock
Uma tendência semelhante é observada por Danilo Fonseca, sócio da Saving. Em entrevista ao Olhar Digital, o executivo afirmou que as buscas estão se tornando mais detalhadas e contextualizadas do que nos mecanismos de busca tradicionais.
As buscas têm sido cada vez mais em linguagem natural, diferente de como fazíamos no Google. Elas deixaram de ser ‘palavras-chave’ e viraram uma conversa.
Danilo Fonseca, sócio da Saving
Na prática, isso significa que o usuário não precisa mais limitar uma pesquisa a termos curtos como “melhor tênis de corrida” ou “melhor notebook”. Em vez disso, pode explicar seu contexto, objetivos e preferências para receber recomendações mais específicas.
De acordo com Fonseca, os modelos de IA conseguem considerar diferentes informações compartilhadas durante uma interação e consultar múltiplas fontes antes de formular uma resposta, aproximando a experiência de uma conversa com um assistente digital.
Quando a IA responde, quem perde o clique?
A mudança na forma de pesquisar começa a produzir efeitos em um dos pilares da internet moderna: o tráfego gerado por mecanismos de busca.
Durante décadas, buscadores funcionaram como intermediários entre usuários e sites. A pessoa fazia uma pesquisa, escolhia um resultado e acessava páginas para consumir notícias, comparar produtos ou buscar informações. Com a popularização das respostas geradas por IA, parte desse processo passa a acontecer sem que o usuário precise deixar a plataforma.
Os dados indicam que essa transformação já está em andamento. Segundo a Similarweb, a proporção de buscas realizadas no Google sem qualquer clique em sites externos passou de 56% para 69% entre maio de 2024 e maio de 2025. Já um levantamento do Pew Research Center mostrou que usuários que recebem respostas geradas por IA clicam em links tradicionais com menos frequência do que aqueles que visualizam apenas resultados convencionais.
Para Alves, o impacto vai além de uma simples mudança tecnológica e levanta questões sobre o modelo econômico que sustentou grande parte da produção de conteúdo na internet.
Grande parte da produção de conteúdo foi financiada pelo tráfego gerado pelos buscadores. Se esse tráfego diminuir significativamente, será necessário encontrar novos modelos econômicos para manter a geração de conteúdo de qualidade.
Edson Alves, CEO da Ikatec
Os efeitos já começam a aparecer para empresas que dependem desse tráfego. Dados divulgados pela Chartbeat indicam que pequenos publishers perderam cerca de 60% das visitas vindas de mecanismos de busca nos últimos dois anos. Ao mesmo tempo, o crescimento das visitas originadas por plataformas de IA ainda não foi suficiente para compensar essas perdas.
A inteligência artificial também cria novas formas de descoberta de conteúdo. Segundo a Similarweb, plataformas de IA geraram mais de 1,1 bilhão de visitas de referência em junho de 2025, um crescimento de 357% em relação ao ano anterior.
A IA está virando um consultor de compras
A influência da inteligência artificial não termina quando uma pergunta é respondida. Cada vez mais, essas plataformas também participam da descoberta de produtos, da comparação de alternativas e da tomada de decisão dos consumidores.
Para Edson Alves, essa é uma das mudanças mais relevantes provocadas pela popularização dos assistentes de IA. “A IA está se tornando um verdadeiro consultor digital. Em vez de pesquisar dezenas de sites, comparar avaliações e analisar características, o consumidor pode simplesmente pedir recomendações personalizadas”, afirma ele.
Ferramentas de IA começam a assumir tarefas que antes exigiam pesquisas manuais, incluindo comparação de produtos e recomendações de compra – Imagem: Andrey_Popov / Shutterstock
Segundo o executivo, a descoberta de produtos e serviços passa a ocorrer de forma mais contextualizada. Em vez de depender exclusivamente de anúncios ou resultados de busca, o usuário pode solicitar análises comparativas e sugestões adaptadas às suas necessidades.
Isso reduz etapas da jornada de compra e aumenta a influência dos assistentes inteligentes nas decisões de consumo. A descoberta de produtos passa a ocorrer por recomendação contextual, não apenas por anúncios ou resultados de busca.
Edson Alves, CEO da Ikatec
O avanço dessa tendência coincide com o lançamento de ferramentas capazes de executar tarefas em nome dos usuários. Nos últimos meses, empresas como Google, OpenAI e Microsoft passaram a apresentar agentes que podem pesquisar produtos, comparar opções e auxiliar decisões de compra.
Para Danilo Fonseca, esse movimento foi um dos sinais mais claros de que a relação entre consumidores e marcas está entrando em uma nova fase.
Quando empresas como Google, OpenAI e Microsoft começaram a anunciar agentes capazes de pesquisar, comparar opções e até executar tarefas em nome do usuário, ficou claro que as marcas precisariam ser encontradas não apenas por pessoas.
Danilo Fonseca, sócio da Saving
Os números sugerem que essa transformação já está em andamento. Dados da Adobe apontam que o tráfego gerado por ferramentas de IA para sites de varejo dos Estados Unidos cresceu 393% no primeiro trimestre de 2026. Durante a temporada de compras de fim de ano de 2025, o avanço chegou a 693% em relação ao mesmo período do ano anterior.
Na visão de Alves, a tendência é que os consumidores deleguem uma parcela cada vez maior da pesquisa inicial para sistemas capazes de reunir informações, comparar alternativas e apresentar recomendações em poucos segundos. No futuro, segundo ele, será possível pedir a uma IA indicações sobre softwares, veículos, fornecedores ou outros produtos complexos e receber análises prontas para apoiar a decisão.
Empresas tentam se adaptar às novas regras
A mudança no comportamento dos usuários está criando um novo desafio para empresas acostumadas a disputar visibilidade nos mecanismos de busca tradicionais.
Se durante anos a estratégia digital esteve concentrada em aparecer entre os primeiros resultados do Google, agora cresce a preocupação com a forma como marcas são interpretadas e apresentadas por ferramentas como ChatGPT, Gemini, Copilot e Perplexity.
Para Edson Alves, essa mudança está criando uma nova dinâmica de competição no ambiente digital.
A disputa deixa de ser apenas pela primeira posição do Google e passa a ser pela relevância dentro do conhecimento consumido pelas IAs.
Edson Alves, CEO da Ikatec
Segundo o executivo, fatores como autoridade da marca, reputação digital, consistência das informações e presença em múltiplas fontes tendem a ganhar importância em um cenário em que os sistemas de IA sintetizam conteúdos e destacam apenas algumas referências para os usuários.
Novas estratégias para um novo ambiente
A transformação já impulsiona o surgimento de estratégias voltadas especificamente para esse novo ambiente. O mercado passou a adotar termos como Generative Engine Optimization (GEO) e AI Search Optimization para descrever práticas que buscam aumentar as chances de uma marca ser citada ou recomendada por sistemas de inteligência artificial.
“O motivo é simples: onde existe atenção, existe valor econômico”, afirma Alves. Segundo ele, as empresas perceberam que ser mencionado por um assistente de IA pode ter um impacto semelhante ao de ocupar as primeiras posições em uma busca tradicional.
Empresas começam a adotar novas estratégias para monitorar como suas marcas aparecem em mecanismos de busca e ferramentas de inteligência artificial – Imagem: Koupei Studio / Shutterstock
Na avaliação de Danilo Fonseca, sócio da Saving, a adaptação exige uma abordagem mais ampla do que as estratégias tradicionais de otimização para buscadores. “O jogo parece o mesmo, mas as regras são diferentes”, destaca ele.
Segundo o executivo, empresas precisam fortalecer sua presença em diferentes canais, incluindo sites próprios, veículos de imprensa, redes sociais, fóruns e blogs especializados. Isso porque os modelos de IA utilizam múltiplas fontes para construir respostas e recomendações.
A demanda por esse tipo de monitoramento já começa a aparecer no mercado. De acordo com Fonseca, muitos empresários passaram a pesquisar suas próprias marcas em plataformas como ChatGPT, Gemini e Perplexity para entender como são apresentados aos usuários.
Quando nos procuram sobre esse tema os clientes querem ser mencionados e considerados nas recomendações do ChatGPT e afins.
Danilo Fonseca, sócio da Saving
Uma das iniciativas surgidas nesse contexto é a plataforma ALVO, da Saving, desenvolvida para monitorar como empresas são apresentadas por ferramentas de IA e em diferentes canais digitais.
A nova economia da relevância
Embora as transformações provocadas pela inteligência artificial já sejam perceptíveis, ainda não existe consenso sobre como será a próxima etapa dessa evolução.
Para Danilo Fonseca, diferentes cenários permanecem em aberto. Um deles envolve o avanço dos chamados agentes de IA, capazes de pesquisar produtos, comparar alternativas e executar tarefas em nome dos usuários. Outro prevê uma valorização ainda maior de avaliações, recomendações e conteúdos produzidos por pessoas.
Independentemente do caminho que prevalecer, a tendência é que mecanismos de busca, plataformas de comércio eletrônico e assistentes de IA se tornem cada vez mais integrados.
“A tendência é de convergência”, afirma Edson Alves. Segundo ele, os mecanismos de busca devem incorporar mais capacidades conversacionais, enquanto plataformas de comércio eletrônico passam a utilizar assistentes inteligentes como parte da experiência de compra.
Na avaliação do executivo, a mudança também deve alterar a forma como conteúdos são produzidos e distribuídos na internet. Em vez de depender exclusivamente de técnicas tradicionais de otimização, empresas e criadores de conteúdo precisarão investir cada vez mais em autoridade, especialização e credibilidade.
Acredito que veremos o surgimento de uma nova economia da relevância, onde não basta estar na internet; será necessário ser reconhecido como uma fonte confiável pelas inteligências artificiais.
Edson Alves, CEO da Ikatec
Durante décadas, o principal desafio da internet foi ser encontrado por pessoas. Agora, à medida que ferramentas de IA passam a intermediar parte dessas interações, a disputa começa a incluir outro objetivo: ser reconhecido também pelas máquinas que ajudam a decidir o que os usuários vão ver.
O Google lançou nesta terça-feira o Android 17 e o Wear OS 7, seu sistema para smartwatches. A atualização chega primeiro aos celulares Pixel e vem junto de um Pixel Drop com novidades em inteligência artificial, incluindo o Lyria 3, o Gemini Omni e recursos de tradução de voz com o AudioLM no Pixel 10a.
Segundo o TechCrunch, no fundo, o movimento reforça algo que o Google já vem deixando bem claro: a IA virou o eixo central do Android. E isso também entra na disputa com a Apple, que prepara mudanças na Siri e no iOS 27.
Android 17 chega com IA no centro e novas funções que mudam a forma de usar o celular no dia a dia. Imagem: Layse Ventura via ChatGPT / Olhar Digital
O que chega com o Pixel Drop
Uma das mudanças mais comentadas é a integração entre o Android Quick Share e o AirDrop da Apple em aparelhos Pixel mais antigos, como o 8a e o 9a. Na prática, isso reduz um pouco a distância entre os dois ecossistemas — algo que até pouco tempo atrás parecia improvável.
O Gemini Omni agora consegue editar vídeos dentro de uma conversa. Já o Lyria 3 cria músicas a partir de texto ou imagens direto no app do Gemini. É uma mistura de ferramentas criativas que começa a empurrar o celular para além do uso tradicional.
Tem também funções mais simples, mas úteis no dia a dia. Agora é possível gravar uma mensagem de áudio personalizada para quem liga e não é atendido. O recurso “Take a Message” também está sendo expandido para mais países.
No Pixel Watch, entra um sistema de detecção de emergências. Se houver acidente de carro, queda ou algo como ausência de pulso, o relógio pode acionar automaticamente ajuda e contatos de emergência. É uma função discreta, mas que fica sempre ativa ali no fundo.
Novo Android 17 usa a “bubble bar” para deixar apps recentes em formato de bolhas na parte inferior da tela. Imagem: Divulgação/Google – Imagem: Divulgação/Google
Android 17 e multitarefa
O Android 17 traz a chamada “bubble bar”, uma barra de bolhas que organiza apps recentes na parte inferior da tela. A ideia é reduzir o vai e vem entre aplicativos e deixar tudo mais rápido de acessar.
Outro recurso chama a atenção pelo uso mais cotidiano: dá para gravar a tela e a câmera frontal ao mesmo tempo. Isso facilita vídeos de reação, algo que já virou padrão em redes sociais como TikTok, YouTube e Instagram.
Na parte de segurança, o sistema ganhou reforços. Tem o “Mark as Lost” no Find Hub, detecção de ameaças em tempo real e controles parentais mais flexíveis, que agora podem ser configurados com PIN, sem precisar de conta Google.
Também aparece um modo de jogo para dispositivos dobráveis, com tela dividida em 50/50 e um gamepad dinâmico ajustando a interface.
E o Wear OS 7?
Nos smartwatches, o Wear OS 7 melhora a integração com o celular. As notificações e atualizações de aplicativos passam a aparecer em tempo real no Pixel Watch, deixando a experiência mais contínua entre os dispositivos.
Mais adiante, o sistema vai ganhar recursos do Gemini, como criação de widgets por descrição e uma função chamada “Personal Intelligence”, que conecta apps do Google e histórico de conversas para personalizar respostas.
O Google fala ainda em até 10% de ganho de bateria e automações mais inteligentes. Não é uma mudança que salta aos olhos de imediato, mas no uso diário pode fazer diferença.
Pela primeira vez desde seu lançamento, o ChatGPT perdeu a marca de 50% de participação no mercado global de assistentes de IA. O movimento reflete o avanço de concorrentes que vêm atraindo cada vez mais usuários, segundo o relatório State of AI 2026, da Sensor Tower.
Embora siga na liderança, o chatbot da OpenAI viu sua fatia de mercado cair para 46,4% em maio. Enquanto isso, Gemini e Claude ganharam espaço em um setor que continua crescendo rapidamente, comenta o TechCrunch.
ChatGPT ainda lidera em usuários, mas já sente a pressão dos concorrentes no mercado global de IA. Imagem: Primakov / Shutterstock – Imagem: Primakov / Shutterstock
ChatGPT segue líder, mas vê concorrência avançar
Até janeiro de 2026, o ChatGPT concentrava mais da metade do mercado de assistentes de IA. No fim de maio, sua participação havia recuado para 46,4%. O Gemini, do Google, alcançou 27,7%, enquanto o Claude, da Anthropic, chegou a 10,3%.
Apesar da queda relativa, o ChatGPT continua sendo o assistente de IA mais utilizado do mundo, com mais de 1,1 bilhão de usuários mensais. O Gemini aparece em segundo lugar, com 662 milhões, seguido pelo Claude, com 245 milhões.
O relatório também destaca que os usuários estão mais dispostos a experimentar diferentes plataformas. Um dos fatores observados foi o aumento das desinstalações após o anúncio do acordo entre a OpenAI e o Departamento de Defesa dos Estados Unidos. O episódio sugere que muitos usuários levam em consideração não apenas os recursos oferecidos, mas também as decisões tomadas pelas empresas responsáveis pelas ferramentas.
Enquanto o crescimento do Gemini está ligado à integração com o ecossistema do Google, o Claude ganhou destaque em tarefas de produtividade e vem se aproximando dos índices de retenção do ChatGPT.
OpenAI testa anúncios no ChatGPT e amplia estratégia de monetização da plataforma de IA. Imagem: Ascannio/Shutterstock – Imagem: Ascannio/Shutterstock
Mercado de IA acelera receitas e tempo de uso
A Sensor Tower estima que os usuários baixarão quase 2,3 bilhões de aplicativos de IA no primeiro semestre de 2026. Além disso, os gastos devem superar US$ 4,2 bilhões, acima dos US$ 1,83 bilhão registrados no mesmo período de 2025.
Os principais destaques do levantamento incluem:
ChatGPT abaixo de 50% de participação pela primeira vez;
Crescimento consistente de Gemini e Claude;
Quase 2,3 bilhões de downloads previstos em 2026;
Mais de US$ 4,2 bilhões em gastos com aplicativos de IA;
Maior foco das empresas em monetização.
O estudo também aponta que o tempo gasto em aplicativos de IA deve saltar de 17,2 bilhões para cerca de 36 bilhões de horas entre o primeiro semestre de 2025 e o mesmo período de 2026. Os três principais assistentes concentram 89% desse total.
As diferenças regionais também chamam atenção. A Ásia registrou queda de 3,3% nos downloads no primeiro trimestre de 2026, puxada por recuos na China e na Índia. Ainda assim, a região segue liderando em volume de instalações.
Anúncios e compras ganham espaço
A OpenAI começou a testar anúncios no ChatGPT em fevereiro de 2026. Em maio, cerca de 17% dos usuários diários visualizaram publicidade na plataforma.
Ao mesmo tempo, o chatbot ampliou sua atuação no comércio eletrônico, direcionando tráfego para varejistas como Walmart, Target e Costco. Já a Amazon, que bloqueou os rastreadores web do ChatGPT, registrou crescimento estagnado nesse tipo de tráfego.
O relatório mostra que a disputa entre assistentes de IA está entrando em uma nova fase. Além de conquistar usuários, as empresas agora buscam aumentar receitas, fortalecer a retenção e ampliar sua presença em áreas como publicidade e compras digitais.
Nesta quarta-feira (10), durante o evento anual Google for Brasil, realizado em São Paulo (SP), o Google anunciou uma série de inovações baseadas em inteligência artificial (IA) destinadas ao mercado nacional. As novidades abrangem desde a busca por locais e navegação na web até ferramentas de suporte para o ecossistema de criadores de conteúdo do país.
Novidades do Google
Google Maps: conversas em linguagem natural e reservas
Uma das principais atualizações é o recurso “Pergunte ao Maps”, que transforma o aplicativo em um assistente de recomendações conversacional baseado na IA Gemini;
A ferramenta permite que usuários façam perguntas complexas em linguagem natural, como “quero uma hamburgueria com mesas ao ar livre” ou “onde levar meu filho em um dia de chuva?”;
O sistema gera respostas personalizadas cruzando informações de mais de 300 milhões de lugares e avaliações de 500 milhões de usuários da comunidade;
Além de sugestões de restaurantes e passeios, o assistente pode tirar dúvidas sobre transporte público, como se um ônibus específico utiliza corredores exclusivos ou qual a entrada de metrô mais próxima;
A função, que já estava disponível nos EUA e na Índia, começou a ser liberada nesta quarta para um grupo seleto de usuários engajados e chegará a todos os brasileiros nas próximas semanas;
O acesso é feito por um ícone no canto superior esquerdo do aplicativo para celulares, com previsão de chegada aos navegadores futuramente.
Pergunte ao Maps já está integrado ao Brasil – Imagem: Divulgação/Google
Somado a isso, o Google introduziu a reserva direta de restaurantes na busca, por meio de parcerias com os sistemas Tagme e Get In. Os usuários podem solicitar: “encontre uma reserva para três pessoas às 18h em um restaurante francês próximo a mim”, evitando filas de espera.
Gemini no Chrome: navegação contextual
O navegador Chrome também recebeu uma integração profunda com o Gemini por meio de uma nova extensão localizada no canto superior direito. Esse assistente permite realizar consultas baseadas no conteúdo da página ou vídeo que está sendo visualizado.
Entre as funcionalidades, destacam-se a capacidade de resumir conteúdos, comparar informações entre diferentes abas e explicar o significado de imagens. De acordo com Charmeine D’Silva, diretora-sênior de produto do Chrome, “a grande mudança é que você faz perguntas, e o sistema entende você… não é necessário aprender a escrever um comando”. A extensão também se integra ao Gmail e Calendar, permitindo, por exemplo, criar rascunhos de e-mail com informações pesquisadas ou adicionar eventos diretamente.
Embora o recurso esteja se expandindo para América Latina, Oriente Médio e África, ele permanece indisponível na Europa devido às regras estritas do GDPR. No Brasil, a liberação ocorre de forma gradual a partir desta quarta, exigindo a atualização do navegador. O sistema também inclui o gerador de imagens interno Nano Banana 2.
Assistente permite realizar consultas baseadas no conteúdo da página ou vídeo que está sendo visualizado – Imagem: Divulgação/Google
Para os produtores de vídeo, foi lançado o “Pergunte ao Studio”, um chat de IA integrado ao YouTube Studio. A ferramenta funciona como um assistente que ajuda a analisar métricas do canal, resumir o feedback do público e identificar tendências.
O assistente pode sugerir ideias para novos vídeos e até revisar roteiros antes da gravação, oferecendo feedbacks baseados nas melhores práticas da plataforma. Max Oliveira, gerente sênior de marketing do YouTube, afirmou que a IA pode dar orientações para “melhorar a geração de receita dentro da plataforma”. O recurso já está disponível para todos os criadores brasileiros por meio de um ícone de brilho (✨).
Criadores agora podem usar IA para saber mais informações sobre seus trabalhos – Imagem: Divulgação/Google
Impacto econômico e social
O Google aproveitou o evento para destacar a relevância do YouTube no Brasil. Segundo dados da empresa, o ecossistema de criadores gerou mais de 150 mil empregos em 2025 e contribuiu com mais de R$ 6 bilhões para o PIB brasileiro. Atualmente, mais de 4,5 mil canais brasileiros possuem mais de um milhão de inscritos.
Essas atualizações ocorrem em um momento em que redes sociais, como TikTok e Instagram, têm ganhado espaço como ferramentas de descoberta de lugares, desafiando a busca tradicional do Google. Com a IA, a empresa busca oferecer respostas mais diretas e personalizadas para manter sua relevância no cotidiano dos usuários.
Nesta segunda-feira (08), a Apple apresentou em seu evento anual para desenvolvedores uma nova etapa de sua estratégia de inteligência artificial, marcada por uma reformulação profunda de sua arquitetura de modelos e pela incorporação de tecnologia do Google. A empresa afirmou ter redesenhado sua base de IA para atuar de forma mais integrada aos seus sistemas operacionais, combinando processamento local e infraestrutura em nuvem privada.
A iniciativa também reforça a estratégia de posicionar a IA como parte estrutural do ecossistema da Apple, com foco em utilidade prática, privacidade e integração entre dispositivos.
Para quem tem pressa:
A Apple apresentou uma nova fase do Apple Intelligence, com arquitetura redesenhada e foco em integração profunda entre dispositivos e serviços;
A empresa confirmou uso de tecnologia do Google, com modelos do Gemini apoiando parte das funções mais avançadas de IA;
A estratégia combina processamento local e nuvem privada para ampliar capacidades sem abrir mão da proteção de dados.
Nova arquitetura de IA e parceria com o Google marcam mudança estrutural
Com o recurso Notify Me, os usuários podem solicitar que o Safari monitore automaticamente uma página da web. Quando uma alteração for detectada, o Safari enviará uma notificação para que eles possam tomar as medidas necessárias – (Divulgação: Apple)
A principal mudança apresentada pela Apple no WWDC 2026 está na nova geração do Apple Intelligence, construída sobre uma arquitetura redesenhada que combina modelos próprios com tecnologias desenvolvidas em colaboração com o Google. Conforme descrito no material oficial, a empresa afirmou que os sistemas passam a utilizar modelos do Gemini como base para parte das funções mais avançadas.
De acordo com a companhia, essa integração permite que os recursos de IA operem tanto diretamente nos dispositivos quanto em servidores protegidos por uma estrutura chamada Private Cloud Compute. O objetivo, segundo o anúncio, é manter desempenho elevado sem abrir mão da proteção dos dados dos usuários.
A Apple destacou ainda que essa nova geração de modelos foi desenvolvida para atuar de forma mais profunda nos sistemas operacionais, permitindo que aplicativos passem a executar tarefas mais complexas de maneira automatizada e contextual.
Colaboração com o Google amplia capacidade dos modelos
Gemini do Google – Imagem: Poetra.RH / Shutterstock
A parceria com o Google representa um dos pontos centrais da nova estratégia. Segundo os documentos apresentados, a Apple passou a utilizar modelos do Gemini como base tecnológica para sustentar parte da evolução do Apple Intelligence.
Conforme descrito pela empresa, essa cooperação busca ampliar a escala e a capacidade de processamento dos sistemas de IA, permitindo respostas mais complexas e maior eficiência em tarefas integradas ao ecossistema Apple.
A decisão marca uma mudança relevante na abordagem da companhia, que passa a combinar sua infraestrutura própria com modelos externos para acelerar o desenvolvimento de funcionalidades avançadas.
IA mais integrada ao sistema e voltada ao contexto do usuário
O recurso Descrever uma Extensão permite que os usuários criem uma extensão personalizada para o Safari simplesmente descrevendo o que desejam que ela faça – (Divulgação: Apple)
A Apple afirmou que a nova geração de sua inteligência artificial foi projetada para compreender melhor o contexto pessoal dos usuários, operando de forma mais profunda dentro dos aplicativos e serviços do sistema.
De acordo com o material divulgado, o Apple Intelligence passa a atuar em tarefas como organização de informações, edição de conteúdos e automação de ações em diferentes aplicativos, sempre com base em dados locais e permissões do usuário.
A empresa reforça que a prioridade da arquitetura é manter a privacidade, utilizando processamento local sempre que possível e recorrendo à nuvem privada apenas quando necessário.
O novo agente de IA do Google, chamado Gemini Spark, impressionou ao montar um roteiro de viagem extremamente detalhado usando dados pessoais do usuário. Ao mesmo tempo, reacendeu um debate delicado: até onde vale abrir mão da privacidade em troca de praticidade?
A ferramenta ainda está em testes para assinantes do plano AI Ultra, que custa US$ 99 por mês (cerca de R$ 500), mas já mostrou um nível de personalização que mistura encanto e desconforto, afirma artigo no The Verge.
Gemini Spark montou um roteiro completo de viagem usando dados do Gmail, agenda e documentos do usuário. Imagem: Divulgação/Google. – Imagem: Divulgação/Google
IA cria roteiro completo — e assustadoramente preciso
A proposta do Spark, segundo a publicação, é funcionar como interface central para uso de aplicativos externos e, com o tempo, operar o próprio computador do usuário.
Nos testes iniciais com tarefas orientadas a ações, o jornalista David Pierce pediu ao Spark que percorresse sua caixa de entrada do Gmail e sugerisse itens para cancelamento de inscrição, e que vasculhasse seus documentos no Google Docs em busca de tarefas antigas ainda não concluídas. Em ambos os casos, o agente executou as tarefas satisfatoriamente, chegando a criar um documento organizado com links para cancelamento de e-mails de marketing.
Em seguida, Pierce decidiu colocar o sistema à prova pedindo um roteiro de fim de semana para Hershey, na Pensilvânia, onde viajaria com a esposa, os filhos e a cachorra. Sem fornecer muitos detalhes, recebeu minutos depois um documento completo, organizado e surpreendentemente específico.
O sistema sugeriu hotéis pet friendly, restaurantes compatíveis com restrições alimentares da família e até atividades pensadas para a cachorra Frida — nome que o usuário afirma nunca ter informado diretamente ao Google.
Entre os detalhes mais impressionantes estavam:
sugestões de horários adaptados à rotina das crianças;
informações sobre ingressos já comprados para um show;
recomendação de hospedagem baseada na presença dos avós;
organização automática do roteiro em um documento do Google;
envio do planejamento diretamente para o e-mail da esposa do usuário.
O Spark me apresentou o itinerário de forma personalizada, como um assistente humano faria.
David Pierce, jornalista, em artigo no The Verge.
Spark faz parte do plano AI Ultra do Google, lançado com proposta de atuar como assistente permanente. Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock
O Google sabe muito mais sobre você do que parece
O que tornou a experiência tão eficiente também é o mais assustador. Segundo Pierce, o Spark cruzou dados de e-mails, agenda, documentos e até informações indiretas para montar o planejamento.
Em um dos momentos mais curiosos, a IA identificou que um dos filhos ainda teria entrada gratuita no parque por causa da idade. Também considerou preferências alimentares da esposa e até o estacionamento já incluído nos ingressos do show.
Tudo isso sem que essas informações fossem digitadas manualmente durante a conversa.
A proposta do Google é justamente transformar o Spark em uma espécie de “assistente permanente”, capaz de interagir com aplicativos, acessar serviços externos e executar tarefas online em nome do usuário.
Google quer transformar o Spark em uma interface capaz de operar aplicativos e serviços online sozinho. Imagem: daily_creativity/Shutterstock – Imagem: daily_creativity/Shutterstock
A troca entre conveniência e privacidade
Nem tudo funcionou perfeitamente. Quando o Spark tentou reservar um Airbnb, acabou barrado pelos sistemas de autenticação da plataforma. Ainda assim, conseguiu listar opções disponíveis e orientar o usuário sobre os próximos passos.
A experiência deixou uma sensação contraditória. Por um lado, a IA entregou um nível de utilidade difícil de ignorar. Por outro, escancarou o volume de informações pessoais necessárias para que esse tipo de sistema funcione.
“Existe uma correlação direta entre o quanto de nós mesmos estamos dispostos a compartilhar com um sistema de IA e o quão útil esse sistema pode ser”, escreveu Pierce.
O caso do Gemini Spark ajuda a mostrar para onde caminha a próxima geração da inteligência artificial: ferramentas cada vez mais úteis, proativas e personalizadas — mas que também exigem acesso profundo à vida digital dos usuários. E essa talvez seja a discussão mais importante dessa nova era da IA. A experiência com o Spark, afirma o jornalista, foi diferente de tudo que havia testado antes — o que motivou tanto o entusiasmo quanto o desconforto expressos no relato.
Segundo o Endadget, o Google recentemente anunciou uma nova rodada de atualizações para o Gemini for Home, plataforma de inteligência artificial voltada ao controle de residências conectadas. A principal novidade permite que rotinas domésticas sejam ativadas a partir da interpretação de imagens captadas por câmeras inteligentes.
As mudanças foram divulgadas nesta terça-feira (27), durante a ampliação do programa Google Home Gemini built-in, iniciativa apresentada pela empresa para facilitar a integração de equipamentos compatíveis com o ecossistema doméstico da companhia. O sistema já reconhecia situações como entregas de encomendas e sons de vidro quebrando, mas agora passa a usar essas informações para executar ações automáticas.
De acordo com a empresa, os novos recursos já começaram a ser liberados para usuários em 19 países e idiomas compatíveis com o serviço, exceto contas corporativas e perfis infantis vinculados ao Family Link.
Para quem tem pressa:
Atualização do Gemini para casas inteligentes transforma imagens de câmeras em gatilhos para automações domésticas;
Plataforma recebeu melhorias de desempenho e interpretação de comandos mais naturais e simultâneos;
Google também retomou a integração do Apple Music aos dispositivos Home e reformulou partes do aplicativo.
Câmeras passam a comandar rotinas inteligentes nas residências
Você pode perguntar ao assistente de IA o que aconteceu dentro da casa durante o dia – (Divulgação: Google)
A nova fase do Gemini para Home aprofunda a aposta da Google no uso de inteligência artificial aplicada ao ambiente doméstico. A empresa informou que os usuários poderão criar automações personalizadas a partir daquilo que as câmeras identificarem dentro ou fora de casa.
Conforme detalhou a companhia, o processo de configuração será feito por linguagem natural. O usuário descreve qual situação deve disparar determinada ação e escolhe quais câmeras ficarão responsáveis pelo monitoramento do evento.
Em comunicado divulgado pela empresa, o Google explicou que a proposta amplia as possibilidades de interação entre dispositivos conectados. “Ao combinar a flexibilidade da inteligência visual do Gemini com os dispositivos do ecossistema Google Home, qualquer coisa que sua câmera consiga ver pode se transformar no gatilho que coordena toda a sua casa”, afirmou a companhia ao apresentar os novos recursos.
Câmeras inteligentes do Google – (Divulgação: Google)
Além das automações por vídeo, a atualização inclui melhorias de estabilidade e interpretação de comandos. De acordo com a empresa, o assistente virtual passou a compreender melhor pedidos feitos ao mesmo tempo, além de aceitar comandos formulados de maneira mais informal.
A companhia também informou que o sistema deverá reduzir erros em tarefas que anteriormente não eram executadas corretamente. Outro ajuste envolve o gerenciamento de alarmes e temporizadores, que agora terão reconhecimento mais preciso dentro da plataforma.
Outra novidade anunciada é o retorno da compatibilidade do Apple Music com dispositivos Google Home. O aplicativo da plataforma também recebeu mudanças voltadas à inclusão de rostos conhecidos e ao envio de avaliações dos usuários sobre o funcionamento do sistema.
Embora tenha ampliado as capacidades do Gemini for Home, o Google ainda não confirmou a chegada do novo alto-falante inteligente apresentado pela empresa em outubro de 2025. O dispositivo havia sido prometido para o primeiro semestre de 2026, mas continua sem previsão oficial de lançamento comercial.
Chatbots se tornaram parte do novo normal da vida na internet e, atualmente, é difícil encontrar alguém cronicamente online que não utilize ChatGPT, Gemini ou Claude. Mas, embora essas ferramentas sejam de fácil utilização, é importante saber que muito da qualidade das respostas que você obtém da IA tem uma influência direta dos prompts enviados.
Ou seja, redigir comandos com furos de raciocínio pode abrir uma brecha para a inteligência artificial cometer erros bobos ou lapsos de julgamento. Por isso, separamos 5 dos erros mais comuns ao usar a IA para você saber como melhorar as respostas que recebe dela.
5 erros que quase todo mundo comete ao usar a inteligência artificial
Falta de contexto gera respostas superficiais
Pessoa utilizando o ChatGPT – Imagem: Diego Thomazini/Shutterstock
Um dos problemas mais comuns ocorre quando o usuário faz solicitações vagas demais. Pedidos genéricos como “escreva um e-mail profissional” ou “dê ideias de conteúdo” oferecem pouca direção para a IA compreender o objetivo real da tarefa. Como esses sistemas funcionam a partir de padrões estatísticos e probabilidades, informações insuficientes inevitavelmente levam a respostas amplas, rasas e pouco úteis.
A clareza do comando influencia diretamente a qualidade da entrega: quanto mais detalhes forem fornecidos — como finalidade, público-alvo, tom desejado, formato da resposta e cenário específico — maior será a precisão do conteúdo produzido.
Outro ponto importante é entender que a IA não possui consciência contextual semelhante à humana. Ela não “acompanha” acontecimentos em tempo real da maneira como muitos imaginam. Dependendo da ferramenta utilizada, fatos recentes podem ser misturados com dados antigos ou até mesmo inferências incorretas apresentadas como verdade.
Por isso, usuários mais experientes tratam a inteligência artificial como um mecanismo de apoio à organização e aceleração do pensamento, não como uma fonte autônoma de conhecimento absoluto.
Confiar cegamente no conteúdo produzido é um risco
A fluidez textual das inteligências artificiais cria uma sensação enganosa de autoridade. Mesmo quando a informação está errada, a resposta costuma ser apresentada com extrema segurança, sem sinais claros de dúvida ou incerteza.
Esse comportamento aumenta o risco de pessoas copiarem conteúdos automaticamente sem qualquer verificação prévia. O problema se torna ainda mais grave em áreas que exigem precisão técnica, como medicina, finanças, legislação e educação.
Erros factuais, números inventados, referências inexistentes e interpretações distorcidas fazem parte das chamadas “alucinações” da IA — fenômeno em que o sistema produz informações plausíveis, porém falsas.
Por essa razão, o indicado é tratar todo material gerado como um primeiro rascunho. Antes de utilizar qualquer resposta publicamente ou em decisões importantes, é essencial revisar dados, validar fontes e confirmar se as informações fazem sentido no contexto real.
A responsabilidade final pelo conteúdo continua sendo humana, independentemente de quem o escreveu inicialmente.
Existem situações em que a IA não deve substituir profissionais
Chatbots de IA não devem substituir avaliação médica – Imagem: khunkornStudio/Shutterstock
Apesar da enorme capacidade dessas plataformas, há limites importantes que não podem ser ignorados. Um erro recorrente é utilizar IA para substituir orientação profissional em contextos críticos.
Na área da saúde, por exemplo, recorrer à inteligência artificial para interpretar exames, modificar tratamentos, sugerir medicamentos ou identificar doenças pode gerar consequências sérias. Sistemas automatizados não possuem compreensão integral do histórico clínico, das particularidades biológicas nem da complexidade individual de cada paciente.
O mesmo cuidado vale para decisões jurídicas, financeiras ou estratégicas de grande impacto.
De forma geral, o uso mais seguro e produtivo da IA está em tarefas operacionais e de apoio, como organizar informações, resumir conteúdos, estruturar documentos, automatizar processos repetitivos e auxiliar na geração inicial de ideias.
Já decisões sensíveis continuam exigindo supervisão humana qualificada.
Pedidos excessivamente complexos reduzem a qualidade
Outro hábito que compromete os resultados é concentrar várias tarefas em um único comando. Muitos usuários tentam fazer a IA resumir documentos, criar estratégias, analisar dados, redigir campanhas e produzir roteiros simultaneamente.
Quando a ferramenta recebe múltiplas demandas ao mesmo tempo, tende a responder de maneira superficial em todas elas. O resultado geralmente é um conteúdo genérico, pouco aprofundado e sem refinamento.
A recomendação mais eficiente é dividir o processo em etapas menores. Seguindo o exemplo citado acima, primeiro você deve solicitar um resumo e só depois de receber o resultado do comando anterior é que você deve enviar próximo; e assim por diante. Trabalhar progressivamente permite ajustar o direcionamento ao longo da conversa e melhora significativamente a qualidade final.
Especialistas afirmam que o verdadeiro ganho no uso da IA não está em obter uma resposta perfeita imediatamente, mas em construir a solução gradualmente por meio de refinamentos sucessivos.
Inteligência artificial funciona melhor como processo contínuo
Muitas pessoas ainda utilizam IA da mesma forma que usam mecanismos de busca: fazem uma pergunta, recebem uma resposta e encerram a interação. Essa abordagem limita drasticamente o potencial da ferramenta.
Os melhores resultados costumam surgir quando existe diálogo contínuo. Ajustar instruções, corrigir interpretações, pedir reformulações, mudar o tom do texto e aprofundar determinados pontos faz parte do processo ideal de uso.
Além disso, definir claramente o formato desejado também é decisivo. Sem instruções específicas, a IA escolhe sozinha como estruturar a resposta — e isso nem sempre corresponde à necessidade do usuário.
Determinar elementos como extensão, estilo, linguagem, organização e objetivo do material ajuda a tornar a entrega muito mais alinhada ao esperado.
Em vez de enxergar a primeira resposta como algo definitivo, o recomendado é tratá-la apenas como ponto de partida para um refinamento contínuo.
