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.
A funcionalidade aparece integrada ao campo de pesquisa do aplicativo, com ativação por ícone específico que abre uma interface em tela cheia voltada à interação por voz. A empresa direciona a novidade a assinantes de planos avançados de IA e a ambientes corporativos em fase de avaliação, com expansão prevista ao longo do período de verão no hemisfério norte.
A iniciativa integra um movimento mais amplo da companhia para incorporar o Gemini a diferentes produtos, com o objetivo de automatizar tarefas cotidianas e reduzir ações manuais dentro do ecossistema digital.
Integração de inteligência artificial e expansão do Gemini
Gemini (Imagem: JarTee/Shutterstock)
O Gmail Live faz parte de uma estratégia do Google de ampliar o uso de inteligência artificial em seus principais aplicativos. A proposta é permitir que serviços como documentos e anotações também recebam versões com interação em tempo real, capazes de transformar comandos em tarefas estruturadas e respostas automatizadas.
(Imagem: Mojahid Mottakin / Shutterstock.com)
Segundo o Engadget, a empresa já planeja levar esse modelo para outras ferramentas, criando versões “Live” em diferentes ambientes de produtividade. A ideia central é conectar serviços e permitir que ações realizadas em um aplicativo possam influenciar diretamente outro, sempre com autorização do usuário.
No caso do Gmail, a tecnologia se concentra na busca de informações dentro das mensagens, como datas de viagens ou dados de pedidos, utilizando interpretação de linguagem natural e comandos por voz como principal interface.
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.
O Google enviou alertas de terremoto para 11,4 milhões de pessoas antes dos fortes tremores que atingiram a Venezuela. A tecnologia utilizou celulares Android para identificar rapidamente as primeiras vibrações e avisar moradores antes da chegada das ondas mais destrutivas.
Sem um sistema nacional de alerta, o país contou com o recurso da empresa para antecipar parte dos impactos dos terremotos que deixaram mais de mil mortos, segundo o The New York Times.
Dois terremotos em apenas 39 segundos desafiaram o sistema, que conseguiu avisar milhões de usuários. – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
O sensor do celular que virou aliado contra terremotos
Como explicamos, o sistema de alerta de terremotos do Android aproveita um componente que já existe nos smartphones: o acelerômetro. É ele que identifica se o aparelho está na posição vertical ou horizontal e, em determinadas condições, também consegue reconhecer vibrações típicas de um abalo sísmico.
Curiosamente, o sensor faz parte da rotina do celular e normalmente passa despercebido pelo usuário. Para detectar um terremoto, porém, o aparelho precisa estar parado sobre uma superfície plana. Se estiver no bolso ou sendo carregado, a identificação não acontece.
Quando vários celulares próximos registram esse mesmo padrão, os dados são enviados ao Google. A empresa cruza essas informações para estimar a localização e a magnitude do tremor antes de disparar os avisos.
Entre as funções do sistema estão:
detectar vibrações por meio do acelerômetro;
comparar informações enviadas por celulares próximos;
calcular onde ocorreu o tremor e sua intensidade;
enviar alertas para as áreas com maior risco.
A corrida contra o tempo
A Venezuela foi atingida por dois terremotos em sequência, e vem sofrendo outros abalos de menor intensidade. O primeiro teve magnitude 7,2. Apenas 39 segundos depois, ocorreu outro, de magnitude 7,5, o mais forte registrado no país desde 1900.
O Google identificou o primeiro sinal do abalo apenas três segundos após a chegada da primeira onda sísmica. Em seguida, precisou de mais seis segundos para confirmar o evento e iniciar o envio das notificações.
Pode parecer pouco, mas esse intervalo é suficiente para que parte da população receba um aviso antes da chegada da segunda onda, que é mais lenta e também a mais destrutiva.
O sistema do Android já detectou mais de 18 mil terremotos e enviou cerca de 790 milhões de alertas no mundo. – Imagem: Frame Stock Footage/Shutterstock
Nem todo mundo recebeu o mesmo alerta
Os avisos variaram conforme a intensidade prevista para cada região. Nas áreas de maior risco, a mensagem ocupava toda a tela do celular, emitia um som de emergência e orientava o usuário a agir imediatamente.
Ao todo, 1,4 milhão de pessoas receberam o alerta máximo. Considerando todos os níveis de aviso, 11,4 milhões de usuários foram notificados.
Quem estava mais distante do epicentro ganhou mais tempo para reagir e, em alguns casos, recebeu a notificação até dois minutos antes de sentir o tremor. Segundo o Google, o recurso já detectou mais de 18 mil terremotos e enviou cerca de 790 milhões de alertas em mais de 100 países. Na Venezuela, a tecnologia acabou suprindo a falta de um sistema nacional de aviso antecipado.
A corrida pela inteligência artificial (IA) está custando cada vez mais caro às gigantes da tecnologia. Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta devem investir juntas entre US$ 650 bilhões e US$ 720 bilhões em infraestrutura de IA ao longo de 2026, ampliando gastos com data centers, chips e desenvolvimento de modelos cada vez mais avançados. Ao mesmo tempo, investidores e o próprio mercado ainda questionam quando esses investimentos começarão a gerar retorno financeiro.
As dúvidas, porém, vão além das big techs. Enquanto empresas buscam transformar projetos de IA em resultados concretos e consumidores avaliam se vale a pena pagar por recursos baseados na tecnologia, especialistas ouvidos pelo Olhar Digital afirmam que o desafio já não está apenas no desenvolvimento da IA, mas em como aplicá-la de forma estratégica, gerar retorno financeiro e construir modelos de negócio sustentáveis.
Bilhões em investimentos, resultados desiguais
Os investimentos bilionários em inteligência artificial não geram os mesmos resultados para todos os participantes desse mercado. Enquanto empresas responsáveis pela infraestrutura da tecnologia vivem um momento de forte expansão, companhias que desenvolvem aplicações ou incorporam IA aos seus produtos ainda buscam transformar esses aportes em crescimento sustentável.
Para Arthur Igreja, especialista em Tecnologia e Inovação, essa diferença acontece porque a cadeia da inteligência artificial é composta por diferentes camadas, cada uma com desafios e oportunidades próprios. Ele recorre a uma analogia popularizada pelo CEO da Nvidia, Jensen Huang, que compara o mercado de IA a um “bolo de cinco camadas” (“Five-Layer Cake“): energia, chips, data centers, modelos e aplicações. Segundo o especialista, os resultados variam conforme a posição ocupada nessa cadeia.
Na segunda camada, para quem vende chips, como é o caso da Nvidia, os resultados têm sido incríveis, com recorde atrás de recorde, margens espetaculares, crescimento contínuo e uma trajetória muito positiva. Agora, à medida que vamos subindo nessa cadeia, chegando às aplicações e às big techs, o cenário muda um pouco. Os resultados em faturamento e o retorno sobre esses investimentos ainda não estão acontecendo em todas as frentes.
Arthur Igreja, especialista em Tecnologia e Inovação
Data centers estão entre os principais destinos dos investimentos bilionários realizados por empresas que apostam na expansão da inteligência artificial – Imagem: Make more Aerials / Shutterstock
Na avaliação do especialista, esse comportamento é comum em grandes ciclos de inovação. Enquanto alguns segmentos conseguem capturar rapidamente o retorno dos investimentos, outros ainda passam por um período de adaptação até encontrar modelos de negócio sustentáveis — e nem todas as empresas conseguirão fazer essa transição com sucesso.
Essa diferença também aparece na avaliação de Lucas Gilbert, especialista em Tecnologia Digital. Segundo ele, fabricantes de chips e empresas responsáveis pela infraestrutura da inteligência artificial já conseguem transformar investimentos em faturamento. Mas a realidade é diferente para organizações que adotam a tecnologia em suas operações. Nelas, o desafio ainda é transformar ganhos de produtividade em resultados financeiros concretos.
O desafio não é adotar IA, mas gerar retorno
Levar a inteligência artificial para dentro das empresas deixou de ser o principal obstáculo. O desafio agora é transformar esse movimento em ganhos concretos para o negócio. Embora cada vez mais organizações testem ferramentas baseadas em IA, poucas conseguem incorporá-las à operação de forma a gerar impacto financeiro mensurável.
Na avaliação de Lucas Gilbert, essa dificuldade está menos relacionada à tecnologia e mais à forma como ela é implementada. Segundo ele, muitas empresas utilizam a IA para automatizar tarefas simples, mas “difícil é redesenhar o jeito que a empresa trabalha para que a IA realmente economize dinheiro ou gere receita”.
Empresas ampliam o uso de ferramentas de inteligência artificial, mas transformar essa adoção em retorno financeiro ainda é um desafio para muitas organizações – Imagem: Gorodenkoff / Shutterstock
Pesquisas recentes ajudam a ilustrar esse cenário. Um estudo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês), por exemplo, apontou que 95% dos projetos-piloto de IA não geram impacto mensurável nos resultados das empresas. Já um levantamento da PwC mostrou que mais da metade dos CEOs ainda não observou benefícios financeiros relevantes com a tecnologia.
Para Gilbert, esse cenário não significa que a inteligência artificial tenha fracassado, mas que muitas empresas ainda não aprenderam a transformar ganhos individuais de produtividade em retorno financeiro para a organização.
O entusiasmo corre na velocidade de quem testa. O uso prático corre na velocidade de quem transforma a operação. E são velocidades bem diferentes.
Lucas Gilbert, especialista em Tecnologia Digital
Os dados sobre a maturidade da adoção corporativa ajudam a explicar esse descompasso. Segundo Alessandra Montini, professora e diretora do LabData, da FIA, embora praticamente todas as empresas reconheçam a importância estratégica da inteligência artificial, a maior parte ainda está nos estágios iniciais de implementação.
A especialista cita dados do estudo A Nova Força de Trabalho Híbrida, produzido pelo TEC Institute em parceria com a Skyone, segundo o qual 99% das organizações consideram agentes de IA centrais para os negócios nos próximos três anos. Apesar disso, 74% ainda se encontram em níveis iniciais ou intermediários de adoção. O levantamento também mostra que 57% das empresas não contam com orçamento dedicado para iniciativas de IA e que 59% afirmam não estar preparadas para operar, no curto prazo, com equipes formadas por pessoas e sistemas inteligentes.
O consumidor está disposto a pagar pela IA?
Se convencer empresas a transformar inteligência artificial em retorno financeiro já é um desafio, conquistar o consumidor representa outra etapa dessa equação. Embora ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude tenham popularizado a tecnologia, ainda há dúvidas sobre a disposição do público em pagar por esses recursos.
Os dados disponíveis indicam que a adoção cresce mais rapidamente do que a monetização. Um relatório da Menlo Ventures, baseado em uma pesquisa com mais de 5 mil adultos nos Estados Unidos, estima que cerca de 1,8 bilhão de pessoas já utilizaram ferramentas de IA em todo o mundo. Apesar disso, o mercado consumidor movimenta cerca de US$ 12 bilhões por ano, o que representa uma taxa de conversão de aproximadamente 3% para serviços premium. O levantamento também estima que o ChatGPT converta cerca de 5% de seus usuários ativos em assinantes pagos.
Ferramentas como o ChatGPT popularizaram o uso da inteligência artificial, mas a parcela de consumidores que paga por recursos avançados ainda é relativamente pequena – Imagem: Thaspol Sangsee / Shutterstock
Na avaliação de Lucas Gilbert, esse cenário indica que o consumidor médio ainda vê a inteligência artificial como um recurso incorporado aos serviços que já utiliza, e não como uma assinatura indispensável. Segundo ele, quem mais aceita pagar pela tecnologia são profissionais que conseguem compensar esse custo com ganhos de produtividade.
Arthur Igreja observa o cenário por outro ângulo. Para o especialista, a disposição para pagar pela inteligência artificial já existe em diferentes perfis de usuários, desde consumidores que utilizam ferramentas para editar imagens e vídeos até profissionais que dependem da tecnologia em atividades mais avançadas. Na avaliação dele, a decisão de pagar depende menos do perfil do usuário e mais da capacidade da ferramenta de resolver um problema concreto.
Acredito que não é uma questão de um recorte de perfil de usuário ou de tipo de empresa, a questão é onde ela gera valor e gerou valor, alguém vai estar disposto a pagar para usar.
Arthur Igreja, especialista em Tecnologia e Inovação
Realmente precisamos das IAs?
Embora os investimentos bilionários e o avanço da inteligência artificial tenham colocado a tecnologia no centro das discussões do setor, especialistas ouvidos avaliam que o valor da IA depende menos da sua presença em produtos e serviços e mais da capacidade de resolver problemas concretos.
Arthur Igreja avalia que a inteligência artificial representa uma transformação tecnológica sem volta. Isso, porém, não significa que todas as iniciativas terão sucesso ou que a tecnologia faça sentido em qualquer contexto. Segundo ele, o desafio das empresas é identificar onde a IA realmente agrega valor e onde sua adoção ocorre apenas pelo receio de ficar para trás em relação à concorrência.
Lucas Gilbert faz uma distinção semelhante. Para ele, a inteligência artificial entrega resultados consistentes em atividades repetitivas, de grande volume e com impacto fácil de mensurar, como atendimento ao cliente, detecção de fraudes, processamento de documentos e apoio à programação. Em contrapartida, o especialista afirma que muitas empresas passaram a incorporar recursos de IA em produtos e serviços mais para acompanhar uma tendência de mercado do que para resolver uma necessidade concreta dos usuários.
A pergunta que separa uma coisa da outra é simples: tira a IA daqui e alguém sente falta? Se a resposta é não, provavelmente era enfeite.
Lucas Gilbert, especialista em Tecnologia Digital
Para Alessandra Montini, a inteligência artificial tende a gerar mais valor quando deixa de ser tratada como uma ferramenta isolada e passa a fazer parte da estratégia das empresas. Na avaliação da diretora do LabData, da FIA, o potencial da tecnologia está menos na presença de recursos de IA e mais na capacidade de transformar processos e gerar resultados para o negócio.
As avaliações dos especialistas apontam para uma mesma direção: a inteligência artificial tende a gerar mais valor quando é aplicada para resolver problemas concretos e produzir resultados mensuráveis. Nos casos em que é incorporada apenas para acompanhar uma tendência de mercado, os benefícios costumam ser mais difíceis de justificar.
Mais do que desenvolver IA, o desafio é aplicá-la
As análises dos especialistas mostram que, embora a inteligência artificial avance em diferentes ritmos entre empresas e consumidores, o principal desafio para os próximos anos será transformar o potencial da tecnologia em resultados consistentes para empresas e usuários.
Alessandra Montini diz que esse desafio passa menos pelo desenvolvimento de modelos mais sofisticados e mais pela capacidade das empresas de incorporar a inteligência artificial à estratégia do negócio. Na avaliação da especialista, tratar a tecnologia apenas como uma ferramenta de produtividade limita seu potencial de gerar impacto nas organizações.
O principal desafio não é a tecnologia, mas a capacidade das empresas de integrá-la à estratégia do negócio. Muitas organizações ainda tratam a inteligência artificial como uma iniciativa isolada ou uma ferramenta de produtividade, quando seu maior potencial está na transformação dos processos e na geração de valor para o negócio.
Alessandra Montini, diretora do LabData da FIA
O conjunto de investimentos recordes, desafios de monetização e diferentes estágios de adoção mostra que a discussão sobre inteligência artificial já não gira apenas em torno da capacidade da tecnologia. O foco passa, cada vez mais, pela capacidade de transformar esse potencial em resultados concretos para empresas e consumidores.
ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini? A corrida pela inteligência artificial deixou de ser apenas uma disputa para ver quem tem o melhor modelo ou o mais rápido. Cada vez mais, o fator determinante é outro: o acesso à energia elétrica.
Com a expansão acelerada dos data centers voltados para IA, gigantes da tecnologia como Amazon, Google, Microsoft e Meta enfrentam um desafio comum: garantir eletricidade suficiente para sustentar o crescimento de suas operações.
Segundo uma análise publicada pelo Wall Street Journal com base em dados da empresa de inteligência energética Aterio, a Amazon parte de uma posição privilegiada:
A companhia já possui a maior infraestrutura de computação em nuvem do mundo e opera data centers próprios com capacidade de consumo de até aproximadamente 9 gigawatts (GW) de energia;
O volume é comparável à capacidade total de geração elétrica do estado norte-americano da Dakota do Norte inteiro.
Para efeito de comparação, os data centers próprios da Microsoft e do Google consomem cerca de 5 GW cada, enquanto a Meta opera instalações com capacidade próxima de 4 GW.
Mas a vantagem atual não garante liderança no futuro.
De acordo com estimativas da Aterio, a Amazon deverá adicionar o maior volume absoluto de capacidade energética e de data centers até 2030. Já o Google tende a crescer em ritmo mais acelerado. Considerando espaços alugados de operadores terceirizados, a diferença entre as duas empresas diminui significativamente.
O Olhar Digital consultou especialistas para entender exatamente o que está em jogo nessa corrida e como deve ser o futuro do setor de IA.
O que está em jogo na corrida de IA?
Para Rudolf Buhler, coordenador dos cursos de Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Inteligência Artificial e Ciência de Dados do Instituto Mauá de Tecnologia, a disputa atual vai muito além dos modelos de IA. Segundo ele, é uma corrida por posição no mercado de computação do futuro.
O que está em jogo é quem vai fornecer a infraestrutura que outras empresas, governos e desenvolvedores vão usar para rodar suas próprias aplicações de IA.
Rudolf Buhler, coordenador no Instituto Mauá de Tecnologia
Na mesma linha, Kenneth Corrêa, especialista em IA e professor da Fundação Getúlio Vargas, avalia que o foco do mercado mudou. Para ele, o que está em disputa hoje é “o controle de toda a infraestrutura digital”.
Eduardo Barros, CEO da IDK Brasil, acrescenta que a inteligência artificial tende a se tornar uma tecnologia tão essencial quanto serviços básicos.
A IA não é mais uma ferramenta, uma tecnologia isolada ou um produto lançado. Ela vem como energia elétrica e como água… ela vai se tornar algo fundamental para toda a humanidade.
Eduardo Barros, CEO da IDK Brasil
No quesito infraestrutura, Amazon está na frente – Imagem: Reprodução/YouTube/Amazon
O maior limitador
A importância da energia para o avanço da IA ficou evidente após o CEO da Amazon afirmar que a eletricidade se tornou a “maior restrição” para os negócios de computação em nuvem e inteligência artificial da empresa. O comentário reflete a nova realidade do setor: as big techs estão construindo data centers em uma velocidade superior à capacidade de expansão das redes elétricas.
O relatório The Race to Power Data Centers, da Columbia Business School e publicado em janeiro deste ano, aponta a energia como um dos principais gargalos para a expansão da IA, especialmente nos Estados Unidos. Segundo o estudo, empresas de tecnologia frequentemente conseguem construir novas instalações antes mesmo de garantir conexão à rede elétrica ou acesso a novas fontes de geração.
Essa pressão ocorre em um contexto de crescimento acelerado da demanda energética global. Dados da Agência Internacional de Energia (AIE) indicam que os data centers consumiram cerca de 400 terawatts-hora (TWh) em 2024, o equivalente a aproximadamente 1,5% da eletricidade mundial. A projeção é que esse volume alcance 1.000 TWh até 2030 – cerca de 3% do consumo global.
A mudança de foco para infraestrutura tem uma explicação simples, segundo Buhler. “Porque sem energia, o modelo não roda. Não basta ter o melhor algoritmo se você não tem onde rodá-lo”, explicou.
Já para Corrêa, a discussão deixou de ser apenas tecnológica e passou a envolver limitações físicas.
O gargalo estratégico de hoje não é mais escrever código que para de pé, mas sim conseguir manter o servidor ligado na tomada.
Kenneth Corrêa, especialista em IA e professor da Fundação Getúlio Vargas
Estratégias diferentes
Os hiperescaladores (empresas por trás dos data centers de grande porte) compartilham o mesmo desafio, mas vêm adotando estratégias distintas para garantir energia.
Sergio Toro, fundador da Aterio, explicou ao WSJ que a Amazon aposta em uma abordagem mais gradual e focada em confiabilidade e custo. A empresa busca construir a maior parte de sua infraestrutura por conta própria.
Isso permitiu que a companhia saísse na frente em algumas iniciativas:
A Amazon foi a primeira entre as gigantes da tecnologia a anunciar um contrato de compra de energia vinculado a uma usina nuclear em operação;
Posteriormente, Microsoft, Google e Meta passaram a firmar acordos semelhantes envolvendo usinas nucleares desativadas ou em processo de encerramento.
O Google, por outro lado, tem concentrado esforços em ampliar sua infraestrutura utilizando fontes renováveis.
A busca por energia também levanta preocupações sobre concentração de mercado. Buhler alerta que há um temor crescente de que as big techs passem a monopolizar parte da oferta de energia limpa disponível nos EUA. Segundo ele, isso poderia deixar consumidores e companhias menores dependentes de fontes mais antigas e mais poluentes.
Com boom da IA, demanda por data centers cresceu – mas rede de energia elétrica pode não dar conta do recado – Imagem: Marcello Casal Jr/Agência Brasil
Combustíveis fósseis seguem no setor
Apesar dos compromissos ambientais assumidos pelo setor, a necessidade de expandir rapidamente a capacidade computacional tem levado empresas a recorrerem também ao gás natural, um combustível fóssil e poluente.
Embora os investimentos em fontes renováveis estejam crescendo, especialistas observam que a demanda por eletricidade avança em velocidade ainda maior. Para Buhler, a aposta em combustíveis fósseis vem justamente para dar conta dessa demanda.
Como exemplo:
Segundo levantamento da Cleanview citado pelo Wall Street Journal, Microsoft, Amazon e Meta possuem projetos associados a usinas autônomas movidas a gás para abastecer data centers;
A Microsoft, por exemplo, assinou um contrato de 20 anos com a Chevron para fornecer energia a uma instalação de IA no Texas;
O próprio Google também adotou medidas consideradas contraditórias por alguns especialistas. A companhia planeja alugar capacidade computacional da SpaceX, cujos data centers foram construídos utilizando sistemas energéticos movidos a gás natural fora da rede elétrica tradicional.
Ao mesmo tempo, os hiperescaladores vêm investindo em tecnologias capazes de oferecer energia limpa de forma contínua. Entre as apostas estão pequenos reatores nucleares modulares (SMRs), sistemas geotérmicos avançados, novas tecnologias de armazenamento em baterias e até conceitos mais experimentais, como energia solar transmitida do espaço.
Segundo a Columbia Business School, essas empresas já desempenham um papel central no financiamento de projetos renováveis. Amazon, Microsoft, Google e Meta respondem juntas por mais da metade dos novos contratos corporativos de compra de energia renovável nos Estados Unidos.
Para além da conta de luz: data centers também consomem volumes massivos de água e preocupam comunidades nos locais da instalação – Imagem: Junayed graphics/Shutterstock
O que vai definir os vencedores da corrida de IA?
Especialistas acreditam que os vencedores serão definidos principalmente pela capacidade de construir e sustentar infraestrutura.
Para Buhler, fatores como acesso a energia, disponibilidade de data centers, capacidade de obter licenças regulatórias e transformar esses investimentos em receitas recorrentes serão decisivos. Na avaliação dele, a disputa não será vencida necessariamente pela empresa com o melhor modelo de IA, mas por quem conseguir construir, energizar e rentabilizar sua infraestrutura com mais eficiência.
Kenneth Corrêa compartilha uma visão semelhante. Segundo ele, a liderança ficará com as empresas capazes de dominar toda a cadeia tecnológica da IA, desde a infraestrutura física até a entrega dos serviços ao cliente final.
O especialista também acredita que a próxima etapa da competição será marcada pela expansão dos chamados agentes de IA. Nesse cenário, tende a levar vantagem quem oferecer a melhor base tecnológica para que empresas construam suas próprias redes de agentes inteligentes.
Na visão de Corrêa, os futuros líderes do setor serão aqueles que conseguirem combinar acesso confiável a energia, modelos avançados e um ecossistema robusto para clientes e desenvolvedores.
O jogo deixou de ser apenas sobre software e passou a ser sobre o controle de todo o ‘stack’ de inteligência artificial, do hardware físico à distribuição final.
Kenneth Corrêa, especialista em IA e professor da FGV
A saída de dois pesquisadores ligados ao Gemini voltou a pressionar as ações da Alphabet e colocou novamente o Google no centro da disputa por talentos de inteligência artificial.
Os profissionais devem deixar a empresa para atuar na Anthropic, concorrente direta no desenvolvimento de modelos generativos. O movimento acontece após uma sequência recente de baixas em áreas estratégicas da companhia, explica o The Wall Street Journal.
Google tenta conter percepção de perda de talentos em meio à corrida global por IA. – Imagem: kovop/Shutterstock
Novas saídas atingem equipe do Gemini
Segundo informações divulgadas pela Bloomberg, Jonas Adler e Alexander Pritzel planejam deixar o Google para se juntar à Anthropic. Ambos estão ligados ao desenvolvimento do Gemini, modelo de IA que compete diretamente com o Claude, da rival.
O mercado já vinha reagindo a mudanças anteriores na equipe de inteligência artificial do Google, e a nova informação reforçou a percepção de instabilidade em um dos grupos mais estratégicos da empresa.
As ações da Alphabet recuaram 1,3% no pré-mercado, para US$ 340,82 (cerca de R$ 1.874), ampliando perdas registradas em sessões anteriores.
A competição entre big techs acelera e transforma a disputa por pesquisadores em um dos principais fatores do mercado de IA. – Imagem: gguy/Shutterstock
Disputa por pesquisadores se intensifica entre big techs
A movimentação ocorre em meio à concorrência direta entre Google, OpenAI e Anthropic na contratação de especialistas em IA generativa.
Entre as saídas recentes estão:
Jonas Adler e Alexander Pritzel, que devem ir para a Anthropic
Noam Shazeer, que anunciou ida para a OpenAI
John Jumper, que deixou o Google recentemente
Engenheiros e pesquisadores em início de carreira que também saíram nos últimos dias
Na segunda-feira, as ações da Alphabet chegaram a cair 5%, o pior desempenho diário em mais de um ano após notícias relacionadas a mudanças na equipe de IA.
Nem Google nem Anthropic comentaram oficialmente as informações. Adler e Pritzel também não foram localizados para comentar.
Google tenta conter percepção de perda de talentos
Durante um evento em Cannes, o CEO do DeepMind, Demis Hassabis, afirmou que o Google mantém uma posição sólida na área de pesquisa em inteligência artificial.
Temos, de longe, a maior e mais abrangente equipe de pesquisa entre todos os laboratórios existentes.
Demis Hassabis, CEO do DeepMind, em evento.
A fala ocorre em meio a uma sequência de movimentações entre pesquisadores de alto nível no setor, que vêm sendo disputados por diferentes laboratórios de IA.
Investidores acompanham a saída de profissionais do Google enquanto concorrentes avançam na contratação de especialistas em IA. – Imagem: hapabapa/iStock
Mercado acompanha próximos movimentos das big techs
Com novas saídas registradas em áreas-chave do Gemini, investidores seguem monitorando os próximos passos do Google e de seus concorrentes.
A disputa por pesquisadores continua sendo um dos principais pontos de atenção do setor, enquanto empresas aceleram o desenvolvimento de modelos cada vez mais avançados de inteligência artificial.
As ações da Alphabet, controladora do Google, registraram forte retração de aproximadamente 5% em um único pregão nesta segunda-feira (22), configurando o pior desempenho da companhia em mais de um ano. O movimento ocorreu em meio ao avanço das preocupações do mercado com o ritmo de desenvolvimento em inteligência artificial e com a capacidade da empresa de manter vantagem competitiva.
O recuo também coincidiu com a saída de nomes relevantes ligados às áreas de pesquisa em IA, o que ampliou a percepção de instabilidade interna. Investidores passaram a reagir não apenas aos resultados imediatos, mas também ao cenário mais amplo de disputa por talentos e direção tecnológica.
Entre os fatores adicionais, análises de mercado apontaram dúvidas sobre o retorno dos elevados investimentos em infraestrutura de IA, além de sinais de que o setor pode estar se tornando mais homogêneo e menos diferenciado entre os grandes players.
Pressão na corrida da inteligência artificial e saída de pesquisadores
Gemini é o sistema de IA do Google – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
O desempenho negativo das ações foi associado a uma sequência de saídas em posições estratégicas da área de inteligência artificial da empresa. Entre elas, destaca-se a ida de Noam Shazeer, vice-presidente de engenharia e co-líder do projeto Gemini, para a OpenAI, empresa concorrente no segmento de IA.
Outro movimento relevante foi a saída de John Jumper, vice-presidente da DeepMind e pesquisador de destaque responsável pelo desenvolvimento do AlphaFold, sistema capaz de prever estruturas de proteínas em larga escala. Jumper, reconhecido com o Nobel em 2024 ao lado de Demis Hassabis, deixou a companhia após anos de atuação.
Segundo relatos do mercado, essas movimentações alimentaram a leitura de que há uma disputa crescente por talentos entre os principais laboratórios de inteligência artificial, o que pode afetar a continuidade de projetos estratégicos.
Debate sobre custos, concorrência e visão do mercado
Data center de inteligência artificial (IA) – Imagem: Junayed graphics/Shutterstock
A pressão sobre a Alphabet também foi reforçada por preocupações relacionadas ao volume de investimentos em inteligência artificial. A empresa teria ampliado significativamente seus aportes em infraestrutura, incluindo emissão de cerca de 141 bilhões de dólares em dívida e capital desde outubro.
De acordo com a avaliação atribuída ao CEO da Microsoft, Satya Nadella, o setor pode estar passando por um processo de comoditização, no qual modelos de IA se tornam mais semelhantes entre si e menos exclusivos, o que reduziria diferenciais competitivos entre empresas.
Nesse contexto, investidores passaram a questionar se os altos gastos realizados pela Alphabet estariam de fato construindo vantagens sustentáveis ou apenas pressionando margens futuras.
Impactos operacionais e percepção do mercado
Além do cenário financeiro e estratégico, usuários relataram instabilidades em serviços amplamente utilizados, como Gmail e YouTube, no mesmo período da queda das ações. Embora não haja indicação de causa direta entre os eventos, a coincidência contribuiu para ampliar a atenção do mercado sobre a operação da empresa.
A combinação entre pressão competitiva, mudanças internas e dúvidas sobre a eficiência dos investimentos em IA resultou em um dia de forte volatilidade para a companhia no mercado acionário.
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.
A iniciativa busca aproximar pesquisa avançada em IA e a produção cinematográfica, com foco em tecnologias capazes de otimizar processos criativos e ampliar possibilidades narrativas. A parceria não é exclusiva e deverá se desdobrar em diferentes projetos ao longo do tempo, sem conceder ao Google acesso ao catálogo de obras do estúdio.
Embora apresentada como um movimento de inovação, a colaboração ocorre em meio a debates da indústria sobre direitos autorais e o uso de dados públicos no treinamento de sistemas de inteligência artificial. Os envolvidos descrevem o projeto como uma tentativa de equilibrar avanço tecnológico e preservação do controle criativo.
Parceria entre Google DeepMind e A24 aposta em novas ferramentas para cinema
Google – Imagem: ZikG/Shutterstock
Segundo o The Wall Street Journal, o acordo firmado entre Google e A24 prevê atuação em múltiplas frentes ao longo dos próximos anos. A proposta inclui o desenvolvimento de soluções para diferentes etapas da produção e também para a distribuição de filmes, mantendo restrições de acesso ao acervo do estúdio.
Em comunicado oficial, o Google afirmou que a colaboração tem como objetivo aproximar tecnologia de ponta e criação artística, permitindo que os próprios criadores influenciem o desenvolvimento das ferramentas. “Isso garante que as ferramentas do futuro sejam moldadas pelos criadores que as utilizam.”
Scott Belsky, sócio do A24 e ex-diretor de estratégia da Adobe, destacou que as soluções em desenvolvimento não seguem o modelo tradicional de geração por comando.
(Imagem: Poetra.RH / Shutterstock.com)
De acordo com ele, a proposta prioriza a preservação do controle artístico e o incentivo à experimentação. “Não vai se parecer em nada com o tipo de IA de geração por comandos que deixa as pessoas desconfortáveis” e “há usos melhores que preservam o controle criativo e incentivam a tomada de riscos”, disse em entrevista ao jornal estadunidense.
O cineasta e criador Kane Parsons, associado a produções no YouTube e ao projeto Backrooms, apresentou uma visão crítica sobre o uso de IA generativa. Ele afirmou não ver prazer na utilização dessa tecnologia e a descreveu como reflexo de questões culturais mais amplas.
“A IA generativa parece menos uma inovação do que um sintoma de uma decadência cultural e econômica mais ampla” e “não sinto nenhum prazer em usar essa tecnologia em qualquer projeto”, concluiu.
