O Gemini está próximo de entrar no grupo de produtos do Google com mais de 1 bilhão de usuários. Durante a apresentação dos resultados do segundo trimestre de 2026, a empresa informou que seu assistente de inteligência artificial ultrapassou 950 milhões de usuários mensais.
Segundo o Google, a base de usuários do Gemini triplicou em relação ao ano anterior. Em fevereiro, o aplicativo havia superado 750 milhões de usuários ativos mensais, mostrando uma rápida expansão desde então.
O crescimento coloca o serviço em uma disputa mais direta com o ChatGPT, da OpenAI, que alcançou 1 bilhão de usuários mensais ativos em junho. A diferença entre as plataformas diminui à medida que os assistentes de IA passam a oferecer recursos mais avançados.
Google aposta no Gemini para ampliar sua presença em IA e competir de forma mais próxima com o ChatGPT. – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
Novos agentes impulsionam adoção do Gemini
Sundar Pichai, CEO da Alphabet, destacou durante a apresentação recursos como o Daily Brief e o Gemini Spark, agente personalizado disponível nos Estados Unidos e internacionalmente. “Os usuários adoram os novos recursos autônomos, como o Daily Brief e nosso agente personalizado, o Gemini Spark, que agora está disponível nos Estados Unidos e internacionalmente. Temos lançado recursos úteis como esse em um ritmo incrível”, disse Pichai durante a chamada.
Além dos usuários no Android, o Gemini também ganhou relevância no iPhone. Um dos destaques foi o lançamento do Nano Banana, modelo de geração de imagens que ajudou a ampliar o interesse pelo aplicativo.
Segundo dados da Appfigures, o Gemini foi baixado mais de 137 milhões de vezes no iOS nos últimos 12 meses, indicando maior alcance da ferramenta fora do ecossistema tradicional do Google.
Gemini avança na participação do mercado de IA
O relatório State of AI, da Sensor Tower, mostra que a participação do ChatGPT entre os assistentes de inteligência artificial caiu para menos de 50% pela primeira vez. No primeiro semestre de 2026, a fatia do Gemini chegou a 27,7%.
Entre os fatores associados ao crescimento do Gemini estão:
Expansão da base de usuários;
Recursos baseados em agentes de IA;
Integração com diferentes plataformas;
Ferramentas de criação, como geração de imagens.
Google transforma o Gemini em peça estratégica da IA, com expansão no Android, iPhone e outros serviços. – Imagem: RYO Alexandre/Shutterstock
Google amplia inteligência artificial na Busca
Enquanto os assistentes de IA ganham espaço, o Google também reforça a presença da tecnologia em sua principal ferramenta. A empresa informou que o modo de respostas com inteligência artificial da Busca ultrapassou 1 bilhão de usuários.
A companhia afirmou que o recurso gerou “um aumento incremental” nas consultas realizadas na plataforma. A estratégia é aproximar a pesquisa tradicional de uma experiência conversacional.
O Google também afirmou que reduziu os custos do modo de IA por meio de melhorias na engenharia de hardware, mesmo com a inclusão de novos modelos e funcionalidades. Com isso, a empresa tenta ampliar o uso da inteligência artificial em diferentes áreas de seus produtos.
Busca e custos operacionais
O modo de perguntas e respostas com IA do Google ultrapassou 1 bilhão de usuários neste trimestre, e a empresa afirma que isso tem gerado um aumento incremental nas consultas. Em paralelo, o grupo diz ter reduzido o custo do AI Mode via engenharia de hardware, mesmo com novos modelos sendo lançados.
Se esse ritmo se mantiver, a marca de 1 bilhão para o Gemini pode estar mais próxima do que parece. Resta acompanhar se as inovações seguirão atraindo usuários e mudando a forma como consultamos a internet.
A Alphabet chega à divulgação de seus resultados do segundo trimestre sob pressão crescente de investidores, à medida que o adiamento do lançamento de um modelo estratégico de inteligência artificial (IA) se soma às preocupações sobre o retorno dos elevados investimentos em infraestrutura de data centers. O cenário contrasta com o entusiasmo registrado meses atrás, quando a empresa superou expectativas, impulsionada pelo forte desempenho de sua divisão de computação em nuvem.
A controladora do Google divulgará seus resultados financeiros do segundo trimestre na quarta-feira (22). Entre os fatores que têm chamado a atenção do mercado está o adiamento do lançamento do Gemini 3.5 Pro, seu próximo modelo principal de IA.
Inicialmente previsto para junho, o modelo foi desenvolvido para reforçar a competitividade da empresa no mercado de ferramentas de programação baseadas em IA e aplicações de IA agêntica. Apesar disso, a empresa diminuiu a ansiedade nesta terça-feira (21) ao lançar outras atualizações para o Gemini.
O atraso do lançamento do Gemini 3.5 Pro ocorre em momento em que modelos chineses de código aberto vêm aumentando a concorrência com os principais laboratórios estadunidenses na disputa por clientes. Ao mesmo tempo, crescem os receios em torno dos altos custos envolvidos no desenvolvimento da IA, alimentando preocupações de que as grandes empresas de tecnologia possam estar investindo em capacidade além da demanda futura.
“Embora o Google esteja perdendo o barco na programação com IA — e essa é uma preocupação real e crescente… a estratégia do Google gira totalmente em torno do ecossistema”, afirmou, à Reuters, Dave Wagner, gestor de portfólio da Aptus Capital Advisors.
Empresa liberou novas versões do Gemini nesta terça, mas segue sem anunciar o Gemini 3.5 Pro – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock
Investimentos elevados e queda das ações
Em abril, a Alphabet elevou sua projeção de investimentos em capital para 2026, passando a estimar gastos entre US$ 180 bilhões e US$ 190 bilhões (R$ 915,4 bilhões/R$ 966,2 bilhões);
Paralelamente, anunciou planos para captar aproximadamente US$ 85 bilhões (R$ 432,3 bilhões) por meio de ofertas de ações, incluindo um investimento da Berkshire Hathaway;
Desde o fim de abril, as ações da Alphabet acumulam queda de cerca de 9%, período em que a companhia havia registrado um crescimento de 63% nas vendas de sua divisão de nuvem;
Com esse desempenho, os papéis ficaram atrás das demais empresas que compõem o grupo conhecido como “As Sete Magníficas”.
Além da pressão sobre os investimentos e do desempenho recente das ações, a empresa também perdeu profissionais de destaque para concorrentes. Entre eles estão o co-líder do projeto Gemini, Noam Shazeer, e o vencedor do Prêmio Nobel John Jumper, descrito como um executivo-chave do Google DeepMind.
Apesar dos desafios, analistas avaliam que a principal vantagem competitiva da Alphabet na corrida pela IA continua sendo sua ampla rede de distribuição voltada ao consumidor, combinada com seus modelos de IA, infraestrutura de computação em nuvem e chips personalizados.
No acumulado de 2026, as ações da companhia ainda registram valorização próxima de 13%, desempenho que coloca a Alphabet como a segunda empresa com melhor performance entre as integrantes das chamadas “As Sete Magníficas”.
Mercado espera novo avanço da receita
Para o segundo trimestre, analistas projetam uma desaceleração apenas moderada no crescimento da receita em comparação com os três primeiros meses de 2026, mantendo a divisão de nuvem como principal motor dos resultados.
Segundo dados compilados pela LSEG, a expectativa é de que a Alphabet registre receita de US$ 116,9 bilhões (R$ 594,7 bilhões) entre abril e junho, representando crescimento de 21,3% em relação ao mesmo período do ano anterior.
A previsão também aponta que as vendas da divisão de computação em nuvem mantenham um ritmo de expansão de 64%, enquanto a receita com publicidade deverá crescer de forma mais moderada, em 13,7%.
O desempenho da área de nuvem vem sendo impulsionado pela expansão dos contratos relacionados aos chips personalizados de IA desenvolvidos pelo Google, incluindo acordos bilionários firmados com a Meta e a Anthropic.
O Google trabalha em um novo chip de IA que poderá ajudar a empresa a rodar modelos de inteligência artificial com mais eficiência. O projeto, chamado internamente de “Frozen v2”, deve ampliar a capacidade de processamento usada pelo Gemini.
Segundo a Reuters, o desenvolvimento faz parte da estratégia da companhia para enfrentar limitações de computação que já afetaram contratos do Google Cloud.
Google aposta em hardware próprio para acelerar o Gemini e ampliar sua capacidade na disputa pela liderança em inteligência artificial. – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock
Frozen v2 terá partes do Gemini no próprio hardware
A principal novidade do chip é a possibilidade de incorporar elementos do Gemini diretamente ao hardware. A ideia é tornar a execução dos modelos mais eficiente, reduzindo a dependência de estruturas tradicionais de processamento.
Entre os detalhes divulgados estão:
O Google trabalha com previsão de uso do chip a partir de 2028;
O design ainda está sendo finalizado pelos engenheiros;
A eficiência pode ser de seis a dez vezes superior à dos atuais chips personalizados de IA da empresa;
O projeto será uma nova linha de hardware e não substituirá as TPUs.
Google prepara uma nova geração de chips para IA em meio à crescente demanda por capacidade computacional. Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar Digital
Google também enfrenta desafios com Gemini
O Frozen v2 não chega para eliminar as unidades de processamento tensorial (TPUs), tecnologia já utilizada pelo Google em tarefas de inteligência artificial. A proposta é criar uma alternativa especializada para atender às necessidades dos modelos mais avançados.
Além da corrida por novos chips, o Google trabalha para aprimorar seus modelos de IA. A Reuters citou um relatório da Bloomberg segundo o qual a empresa adiou o lançamento de uma nova versão do Gemini após o sistema não atingir metas internas, principalmente em programação.
O desenvolvimento do Frozen v2 mostra que a disputa por inteligência artificial envolve não apenas criar modelos melhores, mas também construir a infraestrutura necessária para colocá-los em funcionamento.
O Google adiou o lançamento do Gemini 3.5 Pro, seu modelo de inteligência artificial mais avançado, enquanto tenta melhorar principalmente recursos de programação. O atraso aumentou a preocupação interna sobre a capacidade da empresa de acompanhar rivais como OpenAI e Anthropic.
Segundo a Bloomberg, funcionários e pesquisadores avaliam que a demora acontece em um momento em que novos modelos de IA avançam rapidamente e mudam a disputa entre as grandes empresas de tecnologia.
O Gemini 3.5 Flash recebeu avaliações positivas por velocidade, mas alguns clientes apontam limitações em tarefas mais complexas. – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock
Novo Gemini passa por ajustes antes do lançamento
O Gemini 3.5 Pro deveria representar um salto importante para o Google, mas a empresa decidiu ampliar o período de desenvolvimento para aprimorar suas capacidades, principalmente na criação e análise de códigos.
Funcionários atuais e antigos ouvidos pela Bloomberg afirmam que a companhia enfrenta dificuldades para alinhar diferentes áreas envolvidas em inteligência artificial. Equipes do Google DeepMind, Google Cloud e outros departamentos trabalham em soluções próprias, o que pode tornar decisões e lançamentos mais lentos.
A empresa também precisa integrar a tecnologia a produtos amplamente usados, como busca, mapas e YouTube.
Em comunicado, um porta-voz do Google afirmou: “Estamos enviando rapidamente uma ampla variedade de modelos, mantendo-os altamente econômicos para os clientes”.
O Google tenta integrar o Gemini a serviços como Busca, YouTube e Maps, processo que aumenta a complexidade do desenvolvimento. – Imagem: Carlos Alvarez/iStock
Programação vira uma das principais batalhas da IA
O desenvolvimento de ferramentas capazes de gerar código se tornou uma prioridade no setor. Dentro do Google, porém, a concentração de esforços ainda enfrenta obstáculos.
Entre os principais desafios estão:
Disputa interna por capacidade de processamento;
Ferramentas de IA criadas por equipes diferentes;
Receios anteriores sobre vazamento de códigos proprietários;
Equilíbrio entre velocidade, segurança e padrões internos.
O Google afirma que avançou no uso da tecnologia dentro da própria empresa. Segundo a companhia, 75% do código produzido atualmente é gerado com auxílio de IA, revisado por funcionários e aprovado antes de chegar aos produtos.
O atraso do Gemini acontece em um momento de forte competição, com novos modelos sendo lançados por OpenAI e Anthropic. – Imagem: Thrive Studios ID/Shutterstock
Google tenta recuperar ritmo diante dos concorrentes
Desde o lançamento do ChatGPT, no fim de 2022, o Google acelerou seus esforços em inteligência artificial e declarou um “código vermelho” para reduzir barreiras internas e responder ao avanço da tecnologia.
Mesmo assim, funcionários dizem que a empresa ainda enfrenta disputas internas por recursos e prioridades. Pesquisadores apontam que o Gemini tem como diferencial o acesso aos dados da busca do Google, enquanto Anthropic e OpenAI ganharam destaque com modelos considerados mais fortes em determinadas tarefas.
A insatisfação com a posição da empresa também contribuiu para a saída de pesquisadores para outros laboratórios, segundo ex-funcionários.
Enquanto aguardam o Gemini 3.5 Pro, clientes tiveram avaliações diferentes sobre o Gemini 3.5 Flash. Rodrigo Davies, gerente de produto da Figma, afirmou que o modelo encontrou um equilíbrio entre velocidade e qualidade.
Já Freddy Vega, CEO e fundador da Platzi, disse que a ferramenta ainda apresenta limitações em algumas tarefas e que sua equipe passou a utilizar o Claude 3.5 Sonnet, da Anthropic.
O desafio do Google agora não é apenas criar modelos mais avançados, mas transformar sua estrutura interna em uma vantagem competitiva em uma área onde velocidade e capacidade de adaptação se tornaram fatores decisivos.
Quem usa o Waze para escapar do trânsito ganhou novas ferramentas no Brasil. O aplicativo passou a receber funções com inteligência artificial que permitem conversar por voz, adaptar trajetos ao perfil do motorista e melhorar a navegação para motociclistas.
As novidades usam o Gemini, tecnologia de IA do Google, para interpretar pedidos feitos de forma mais natural e transformar informações do caminho em sugestões dentro do aplicativo.
Com IA do Gemini, o Waze transforma relatos de usuários em sugestões de melhorias para os mapas. – Imagem: Divulgação / Waze
Waze transforma avisos de trânsito em conversa por voz
Uma das principais mudanças é o Waze Map Mate, que permite avisar sobre problemas nas ruas usando apenas a voz. Em vez de procurar menus, o motorista pode descrever a situação enquanto dirige.
É possível informar acidentes, buracos, obras, congestionamentos e até mudanças em endereços com frases comuns do dia a dia. O Gemini interpreta o comando e cria uma sugestão de atualização para o mapa.
As informações, porém, não entram automaticamente no aplicativo. Antes disso, elas são analisadas pelos editores de mapas do Waze, responsáveis por verificar os dados enviados pelos usuários.
A novidade funciona em celulares Android e iPhone (iOS).
O Waze ganhou IA para criar uma navegação mais personalizada com base nos hábitos de cada usuário. – Imagem: Kemarrravv13/Shutterstock
Menos avisos e mais personalização no volante
Para quem acha que o aplicativo fala demais durante a viagem, o Waze adicionou o modo “Menos falante”. A opção reduz as mensagens de voz e mantém alertas importantes, como perigos, mudanças de faixa e conversões.
O motorista pode escolher entre quatro configurações: “Normal”, “Menos falante”, “Apenas alertas” e “Desativado”.
O Gemini também amplia as buscas dentro do aplicativo. Agora, o usuário pode pedir sugestões como estacionamentos próximos, postos com preços mais baixos ou cafeterias abertas.
Além disso, o Waze passa a considerar hábitos de direção para sugerir caminhos. “Ele sugere rotas com base nas suas viagens anteriores e na análise dos padrões de trânsito locais”, explicou a empresa.
Modo Moto leva navegação adaptada para motociclistas
Quem anda de moto também ganhou uma opção específica de navegação. O novo Modo Moto considera características diferentes dos veículos de duas rodas para indicar caminhos mais adequados.
A inteligência artificial ajuda a analisar situações que podem afetar o trajeto, enquanto uma equipe de editores motociclistas auxilia na atualização das informações.
O recurso considera fatores como:
buracos e lombadas;
fim de acostamentos;
pontes estreitas;
restrições para motocicletas;
atalhos disponíveis apenas para motos.
A atualização reforça a disputa entre aplicativos de navegação para oferecer experiências mais inteligentes. Serviços como Google Maps, Siri e Alexa também passaram a incorporar recursos de inteligência artificial recentemente.
Nesta quarta-feira (8), o Google anunciou uma nova função de edição de vídeos com inteligência artificial voltada a assinantes de seus serviços de IA. A ferramenta permite alterar gravações salvas no Google Fotos por meio de comandos em linguagem natural.
Chamado de Video Remix, o recurso utiliza o modelo Gemini Omni para aplicar transformações visuais em vídeos existentes. A novidade começou a ser disponibilizada para usuários nos Estados Unidos e em outros países selecionados.
A proposta da empresa é facilitar modificações que antes exigiam programas especializados de edição, oferecendo opções automáticas para mudar elementos visuais das gravações em poucos segundos.
Como funciona a nova ferramenta de edição
Entre uma das funcionalidades do app está a edição rápida e fácil de vídeos individuais
(Imagem: dennizn/Shutterstock)
O Video Remix está disponível dentro da aba Create, área do Google Fotos dedicada à criação de conteúdos. Nela, os usuários encontram modelos prontos que servem como ponto de partida para transformar seus vídeos.
Entre as possibilidades apresentadas pela empresa estão alterações como aplicar aparência de aquarela, melhorar a iluminação de uma cena escura ou substituir o cenário de uma gravação por outro ambiente.
De acordo com o Google, o processamento ocorre em poucos segundos após o usuário enviar uma solicitação, permitindo que a inteligência artificial faça ajustes sem a necessidade de dominar softwares tradicionais de edição.
Segundo a empresa, o modelo consegue interpretar uma variedade maior de entradas e compreender melhor características físicas presentes nas cenas, como efeitos relacionados à gravidade e ao movimento, o que ajudaria a produzir resultados mais realistas.
O sistema também permite a inclusão do próprio usuário em vídeos por meio de um avatar digital criado para essa finalidade. Esse recurso utiliza a marca d’água da ferramenta SynthID, desenvolvida pelo Google.
Disponibilidade para assinantes
O Video Remix começou a ser liberado em 8 de julho de 2026 para clientes dos planos Google AI Plus, Pro e Ultra. A distribuição inicial contempla os Estados Unidos e alguns mercados selecionados pela empresa.
A chegada da ferramenta amplia a presença de recursos de inteligência artificial dentro do Google Fotos, com foco em automatizar processos de edição que tradicionalmente dependiam de conhecimento técnico em programas específicos.
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.
