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Google apresenta o Agentic Data Cloud, nova plataforma de dados para agentes de IA

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Nesta quarta-feira (22), o Google anunciou no evento Google Cloud Next 2026 uma nova infraestrutura de dados baseada em inteligência artificial, intitulada Agentic Data Cloud. A proposta é criar uma nuvem/rede de dados que forneça a alta eficiência que agentes de IA requerem para funcionar sem gargalos.

Isto é, em vez de sistemas que apenas armazenam informações ou respondem a perguntas, a empresa defende a criação de plataformas capazes de interpretar dados, tomar decisões e executar ações de forma autônoma.

O desenvolvimento desta tecnologia é justificado porque a arquitetura de software passada, ainda utilizada pelas IAs generativas, não dará conta das necessidades dos agentes de IA, que ao invés de precisarem de um comando para agir, trabalham ‘autonomamente’.

Além disso, a proposta procura superar problemas comuns nos modelos tradicionais de dados, como a dispersão das informações em diferentes sistemas, a complexidade na gestão e controle dos dados, e a ausência de uma camada de significado semântico.

Ou seja, a dificuldade das máquinas em interpretar o verdadeiro sentido dos dados corporativos. Segundo o Google, quando esse nível de compreensão não existe, os agentes de inteligência artificial acabam produzindo respostas menos precisas ou até incompletas.

Entre os destaques apresentados estão novas soluções voltadas à integração de dados, à padronização dos significados dentro das organizações e à conexão entre sistemas distribuídos em múltiplas nuvens, incluindo Google Cloud, AWS e Azure. Essa estratégia multicloud tem como objetivo diminuir as limitações de integração entre plataformas de diferentes fornecedores e viabilizar a circulação constante de dados entre variados ambientes corporativos.

Além disso, a empresa introduziu funcionalidades que automatizam processos de engenharia de dados e oferecem análise em formato conversacional, possibilitando que usuários consultem e explorem bases complexas utilizando linguagem natural. Na prática, isso diminui a dependência de consultas técnicas complexas e da geração manual de relatórios, tornando o acesso aos sistemas de dados mais direto para usuários de áreas de negócio.

O que é o Google Cloud Next?

Banner do evento Google Cloud Next 2026 (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

O Google Cloud Next é uma conferência anual na qual a empresa divulga novidades relacionadas à computação em nuvem, cibersegurança, inteligência artificial, novos produtos e muito mais.

A edição de 2026 ocorre entre os dias 22 e 24 de abril no Mandalay Bay Convention Center, Las Vegas (EUA). O evento é destinado a desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de TI e jornalistas que cobrem tecnologia.

O que é o Agentic Data Cloud?

Ilustração de robô humanoide com inteligência artificial digitando em computador desktop num escritório — Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar Digital

O Agentic Data Cloud é a principal proposta apresentada pelo Google para a nova geração de infraestrutura de dados.

Em vez de enxergar os dados como um armazenamento fixo e passivo, essa abordagem os converte em um ecossistema ativo e em constante movimentação, no qual agentes de inteligência artificial interpretam as informações e interagem diretamente com os sistemas das empresas. Isso transforma a própria infraestrutura de dados em um “motor de decisão” automatizado.

O objetivo central é aproximar o momento de compreensão dos dados da execução de ações práticas, o que diminui a separação entre análise e operação. Com isso, é possível automatizar processos corporativos de maneira mais abrangente, eficiente e com maior capacidade de decisão inteligente.

O objetivo final é desenvolver sistemas corporativos que vão além de apenas fornecer informações, passando também a realizar tarefas de maneira automática e contínua.

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Vantagens do Agentic Data Cloud

Conhecimento semântico unificado

imagem mostra vários códigos de um programa, exibidos em uma tela — Ilustração de várias linhas de código (Reprodução: Rahul Mishra/Unsplash)

Um dos fundamentos do sistema é o chamado Knowledge Catalog, que representa uma evolução das ferramentas tradicionais de catalogação de dados.

Ele estabelece uma camada de significado sobre as informações corporativas, garantindo que termos como “lucro”, “cliente ativo” ou “margem” tenham definições padronizadas e consistentes. Dessa forma, evita-se que a inteligência artificial dependa de interpretações ambíguas ou inconsistentes desses conceitos.

Processamento de dados não estruturados

A solução também inclui a capacidade de analisar automaticamente conteúdos não estruturados, como arquivos PDF, imagens e documentos diversos.

Esses materiais passam a ser interpretados por modelos de IA, que conseguem identificar entidades, relações entre informações e contexto, tornando a exploração desses dados mais simples e acessível para os agentes.

Integração entre sistemas corporativos

Nuvem Ia Shutterstock 2511939495 1024x645 — Imagem: Apichatn/Shutterstock

Outro elemento importante é a integração com plataformas corporativas externas, como Salesforce, SAP e Workday. Essa conectividade permite que dados antes fragmentados e isolados em diferentes sistemas sejam reunidos dentro de uma única camada contextual, facilitando o acesso e a utilização conjunta das informações.

Além disso, o Google ressaltou a adoção do conceito de “zero-copy federation”, uma abordagem que possibilita consultar e utilizar dados distribuídos em diferentes sistemas sem a necessidade de copiá-los ou transferi-los fisicamente.

Com isso, há uma redução de custos operacionais, eliminação de duplicidades e maior agilidade no acesso às informações por agentes de inteligência artificial.

O projeto também projeta mudanças de funções para programadores

programadora — Mulher programando um software (Imagem: gorodenkoff/iStock)

Outro aspecto fundamental da proposta envolve uma mudança no papel de engenheiros de dados e desenvolvedores. Em vez de construírem manualmente pipelines e integrações, esses profissionais passam a desempenhar uma função mais voltada à coordenação e supervisão de agentes de inteligência artificial.

Nesse contexto, o Google apresentou o Data Agent Kit, um conjunto de ferramentas que pode ser incorporado a ambientes de desenvolvimento já utilizados, como o VS Code e terminais de programação. A proposta é viabilizar que a própria IA produza código de forma automatizada, selecione frameworks adequados e organize fluxos de dados com maior autonomia.

Dentro desse ecossistema, também foram apresentados agentes com funções específicas, como:

O Data Engineering Agent, responsável por automatizar a criação de pipelines e assegurar práticas de governança de dados;
O Data Science Agent, que apoia o treinamento e a gestão do ciclo de vida de modelos de inteligência artificial;
E o Database Observability Agent, voltado ao monitoramento de bancos de dados e à detecção de falhas em tempo real.

Infraestrutura multicloud e eliminação de silos

O Google também enfatizou o desenvolvimento de uma arquitetura de dados multicloud, voltada a permitir que organizações integrem diferentes provedores de nuvem sem comprometer o desempenho.

Essa abordagem contempla conexões diretas com AWS e Azure, além da adoção de padrões abertos baseados em tecnologias como Apache Iceberg, o que possibilita a leitura e o compartilhamento de dados entre diversas plataformas sem a necessidade de migração.

Outro destaque mencionado foi o Spanner Omni, uma solução que viabiliza a execução do banco de dados global do Google em múltiplos ambientes, incluindo outras nuvens e infraestruturas locais, preservando a consistência dos dados e garantindo alta disponibilidade.

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Gemini Enterprise: a plataforma que posiciona o Google como grande ator na era dos agentes de IA

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O Google Cloud Next 2026 acontece de 22 a 24 de abril em Las Vegas. A conferência reúne especialistas da área de tecnologia e representantes de diferentes empresas. Entre os principais anúncios do ano está o Gemini Enterprise. Uma plataforma para criar e administrar agentes de inteligência artificial, capaz de reunir, em um só lugar, funcionários, aplicativos e dados de empresas. Nela, equipes de desenvolvedores podem construir ferramentas que atendam às necessidades de cada organização de forma integrada às operações de TI.

De acordo com Brian Delahunty, VP de Engenharia, e Michael Gerstenhaber, VP de Gerenciamento de Produto, ambos da divisão de Cloud AI do Google Cloud, o Gemini Enterprise é “um sistema de ponta a ponta para a era dos agentes, construído para agentes que podem executar processos de trabalho complexos e de várias etapas. Ele combina o acesso a modelos de IA, uma interface intuitiva, uma estrutura de desenvolvimento segura e a capacidade de implementar agentes em escala com sucesso.” A solução é considerada a sucessora da Vertex AI, plataforma de desenvolvimento unificada para criar e utilizar IA generativa.

Confira abaixo os principais anúncios e detalhes relacionados ao ecossistema do Gemini Enterprise:

Gemini Enterprise Agent Platform

A plataforma oferece recursos para que as empresas possam construir, escalar, gerenciar e otimizar agentes, permitindo que operem de forma autônoma em fluxos de trabalho complexos. A escala é garantida pelos “bancos de memória” e “perfis de memória”, recursos que asseguram aos agentes uma memória contextual de longo prazo.

Além disso, o sistema disponibiliza acesso a mais de 200 modelos por meio do Model Garden (Jardim de Modelos). Entre os destaques estão o Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image e Lyria 3, além de modelos abertos, como o Gemma 4, e opções de terceiros, como o Claude Opus e Sonnet.

Gemini Enterprise App

O Gemini Enterprise app permite que as equipes acessem e executem os agentes criados na plataforma, além de possibilitar a criação e o compartilhamento desses agentes. O aplicativo integra informações corporativas, incluindo dados armazenados em sistemas de terceiros.

Gemini Enterprise Canvas — O Canvas permite criar e editar em equipe – Imagem: Google Cloud/Reprodução

O software também permite a colaboração entre membros de uma mesma equipe por meio do Projects. Ele funciona de maneira similar ao Google Docs, permitindo o compartilhamento e a edição conjunta de um mesmo projeto. Outra ferramenta colaborativa é o Canvas, um editor interativo para cocriar e editar no Google Docs e Slides, sendo possível exportar os arquivos para os formatos comuns do Microsoft Office.

Interação entre empresas

A integração do ecossistema permite, ainda, ativar agentes de outras empresas parceiras do Google Cloud Marketplace. Isso ocorre por meio da Agent Gallery, que contém uma coleção de agentes validados de líderes de SaaS e startups inovadoras, como Adobe, Salesforce, ServiceNow e Workday.

Gemini Enterprise Agent Gallery — *A “galeria de agentes” reúne os agentes de IA da empresa e de terceiros* – Imagem: Google/Cloud

De acordo com o Google Cloud, o Gemini Enterprise viabiliza o gerenciamento de permissões e atividades de forma segura. A plataforma oferece o mesmo nível de supervisão e auditabilidade encontrado em aplicações de negócios essenciais, como sistemas de folha de pagamento ou relatórios financeiros trimestrais.

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Conheça o TPU 8t e TPU 8i: os novos processadores do Google focados em IA

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Nesta quarta-feira (22), um dos destaques do Google Cloud Next 2026 foi a apresentação da oitava geração de chips (processadores): peças de hardware projetadas para alimentar supercomputadores com inteligência artificial, desenvolvidos sob medida. Ao todo, dois chips foram divulgados: o TPU 8t e o TPU 8i.

O Google destaca que esses periféricos impulsionaram o funcionamento do Gemini e são úteis para treinar IA, criar novos agentes de IA, e auxiliar chatbots de IA a responderem o questionamento dos usuários com maior eficácia.

A companhia ainda destaca que as novas peças podem rodar inteligência artificial em grande escala, ou seja, atendendo a milhões de usuários, e até a consumir menos energia para funcionar.

A justificativa por trás do desenvolvimento dos novos processadores é a maior demanda de trabalho, ocasionada pelo número crescente de usuários que acessam a inteligência artificial. Com o novo poder de processamento, é possível executar fluxos de trabalho com muito mais etapas.

O resultado deste projeto é fruto de uma parceria com o departamento Google DeepMind, o laboratório da empresa focado em pesquisa com IA.

O que é o Google Cloud Next?

Banner do evento Google Cloud Next 2026 (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

O Google Cloud Next é uma conferência anual na qual a empresa divulga novidades relacionadas à computação em nuvem, cibersegurança, inteligência artificial, novos produtos e muito mais.

Conheça os novos processadores de IA do Google: TPU 8t e TPU 8i

Após a alta demanda de tarefas para os chatbots alimentados por inteligência artificial, as empresas de tecnologia (como o Google) desenvolveram algo mais “autônomo”: agentes de IA, softwares programados para executar tarefas de forma ‘autônoma’.

O Google justifica a criação dos novos processadores TPU 8t e TPU 8i como uma forma de criar agentes de IA que raciocinassem mais rápido para executar um maior fluxo de trabalho, com múltiplas etapas, e capazes de aprender com suas próprias ações em ciclos contínuos.

Nisso, a empresa comenta que ficou mais de uma década desenvolvendo os processadores e que produziu duas versões de chips para cada uma obter uma especialização diferente quanto ao ganho de eficiência e desempenho.

Ou seja, a IA ficou mais complexa com o passar dos anos e novos hardwares precisaram ser construídos. Sobre os chips do Google, um é especializado em treinar modelos ‘gigantes’ e o outro é indicado para rodar a IA no ‘mundo real’.

Essa divisão torna tudo mais barato e eficiente. Confira a diferença entre ambos abaixo.

TPU 8t

close-up de um chip amarelo — Chip (processador) TPU 8t (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

O TPU 8t foi desenvolvido com foco no treinamento de sistemas de inteligência artificial em larga escala. Ele se destaca por ser ajustado para lidar com cargas de trabalho extremamente exigentes, que demandam alto desempenho computacional e comunicação eficiente entre diversos chips.

Sua finalidade é tornar mais rápido o avanço de modelos complexos, encurtando processos de treinamento que antes levavam meses para apenas algumas semanas. Para isso, conta com grande capacidade de processamento, elevada taxa de transferência de dados entre os componentes e acesso ágil a grandes volumes de informação, permitindo que estruturas amplas operem de maneira integrada.

Além disso, o TPU 8t foi pensado para funcionar em ambientes de grande escala, reunindo milhares de unidades que atuam como um único sistema coeso. Ele busca aproveitar ao máximo o tempo de execução, reduzindo interrupções e falhas que poderiam comprometer o progresso do treinamento.

Esse aspecto é crucial em projetos de IA de grande porte, onde qualquer perda de eficiência pode significar atrasos significativos. Assim, esse processador tem como prioridade oferecer desempenho elevado aliado à confiabilidade durante longos períodos de operação contínua.

Esse tipo de arquitetura opera em uma escala extremamente ampla. Um único cluster baseado no TPU 8t pode integrar até cerca de 9.600 chips atuando de forma coordenada, todos conectados a um sistema de memória compartilhada de altíssima capacidade.

Com isso, modelos de inteligência artificial muito grandes conseguem utilizar esse conjunto como se fosse um único supercomputador unificado. A interligação entre os chips também foi otimizada, garantindo taxas de comunicação mais rápidas em comparação com gerações anteriores.

sistema de hardware equipado com o chip TPU 8t — Sistema de hardware equipado com o chip TPU 8t (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

Outro ponto importante é a capacidade de expansão. Mesmo quando o sistema cresce para dezenas de milhares ou até mesmo milhões de chips operando em conjunto, ele mantém um nível elevado de eficiência e desempenho.

Isso é viabilizado por uma combinação de redes especializadas e softwares de gerenciamento que organizam o tráfego de dados e coordenam as tarefas entre todos os componentes.

Além disso, essa infraestrutura foi projetada com foco em alta confiabilidade. Caso alguma parte do sistema apresente falhas, o processamento não precisa ser interrompido: o próprio sistema identifica automaticamente os problemas e se reorganiza para continuar funcionando.

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TPU 8i

O TPU 8i, em contraste, é voltado para a fase de inferência, isto é, quando os modelos de inteligência artificial já estão treinados e passam a ser utilizados no dia a dia. Sua otimização é direcionada para o processamento rápido de respostas, priorizando baixa latência e um uso eficiente dos recursos de memória.

Esse tipo de arquitetura é especialmente importante em aplicações que exigem interação imediata, muitas vezes envolvendo vários sistemas de IA atuando em conjunto e trocando dados em tempo real.

Para atender a esse cenário, o TPU 8i foi projetado para minimizar atrasos e manter o máximo de informações possível próximas do processador, reduzindo o tempo de acesso aos dados. Ele também aprimora a troca de informações entre diferentes componentes do sistema, algo essencial quando múltiplos modelos precisam colaborar em tarefas mais complexas.

Assim, seu principal objetivo é assegurar respostas rápidas, consistentes e eficientes, mesmo quando há uma grande quantidade de solicitações acontecendo simultaneamente.

O TPU 8i foi projetado para maximizar o aproveitamento dos processadores, reduzindo ao mínimo os períodos em que eles ficam sem trabalho. Para isso, ele combina grandes volumes de memória de alta velocidade com armazenamento integrado ao próprio chip, o que garante que os dados necessários aos modelos estejam sempre acessíveis sem depender constantemente de sistemas externos.

close-up de dois chips amarelos um ao lado do outro — Novos processadores TPU do Google: 8t (a esquerda) e 8i (a direita). (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)

Em termos de arquitetura, ele também recebeu melhorias no desempenho computacional, incorporando mais unidades de processamento por servidor e utilizando CPUs baseadas em designs personalizados da arquitetura ARM.

Outro destaque é a adaptação para modelos modernos de inteligência artificial, especialmente aqueles que utilizam a abordagem de mistura de especialistas (MoE), na qual diferentes partes do modelo são ativadas conforme a necessidade. Para suportar esse tipo de carga, o TPU 8i reforça significativamente a comunicação entre chips, diminuindo gargalos e tornando o fluxo de dados mais rápido.

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Gemini agora cria imagens personalizadas baseadas nas suas fotos e estilo de vida

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O Google anunciou nesta quinta-feira (16) uma atualização significativa para o Gemini que promete tornar a geração de imagens muito mais pessoal e menos trabalhosa. Por meio do recurso “Personal Intelligence” (Inteligência Pessoal), a IA agora pode acessar dados de aplicativos conectados, como o Google Fotos, para criar imagens que refletem automaticamente os gostos, o estilo de vida e até o rosto do usuário e de seus familiares.

A novidade utiliza o modelo de imagem de última geração Nano Banana 2. Segundo o comunicado oficial, o objetivo é eliminar a necessidade de prompts longos e complexos. Em vez de descrever cada detalhe, o usuário pode dar ordens simples, e o Gemini usará o contexto que já possui para “preencher as lacunas”.

IA que conhece você

Com a nova integração, o Gemini passa a ter uma compreensão inerente das preferências do usuário desde o início. Se você pedir para a IA “projetar a casa dos meus sonhos”, o resultado refletirá escolhas estéticas baseadas no seu histórico e contexto colhidos nos apps do Google.

O maior destaque, porém, é a integração com a biblioteca de fotos. O Gemini pode usar fotos reais de você, de seus amigos, familiares e até animais de estimação para guiar a criação.

Uso de etiquetas: a IA aproveita as etiquetas que você já criou no Google Fotos para identificar pessoas e pets.
Comandos criativos: é possível pedir, por exemplo, para “criar uma imagem em estilo massinha de mim e minha família curtindo nossa atividade favorita”, e a IA gerará a cena automaticamente com base nas referências visuais da sua galeria.
Estilos artísticos: o recurso suporta diversos estilos, como aquarela, esboços a carvão ou pinturas a óleo.

Privacidade e controle

Um ponto crítico abordado pelo Google é a privacidade. A empresa enfatizou que não treina seus modelos de IA diretamente na sua biblioteca privada do Google Fotos. O treinamento ocorre apenas em “informações limitadas”, como os prompts específicos enviados ao Gemini e as respostas geradas pelo modelo.

Para garantir que o usuário mantenha o controle criativo, foram adicionadas ferramentas de ajuste:

Refinamento: se a imagem não ficar correta, você pode dizer ao Gemini o que está errado ou clicar no ícone “+” para selecionar manualmente uma foto de referência diferente no Google fotos.
Botão de fontes: um novo botão “Sources” mostrará exatamente qual foto da sua biblioteca foi selecionada automaticamente para guiar a criação.
Transparência: segundo o portal The Verge, o porta-voz do Google, Elijah Lawal, confirmou que o sistema usa as etiquetas do Google Fotos para identificar as pessoas, mas o usuário pode questionar a IA sobre as atribuições usadas em cada imagem.

Disponibilidade

Por enquanto, a experiência está sendo lançada gradualmente para assinantes dos planos Google AI Plus, Pro e Ultra localizados nos Estados Unidos. O Google planeja expandir o recurso para o Gemini no Chrome (desktop) e para mais usuários em breve.

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Google discute acordo para levar IA ao setor militar dos EUA

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A Alphabet, controladora do Google, está em negociações com o Departamento de Defesa dos Estados Unidos para permitir o uso de seus modelos de inteligência artificial (IA) Gemini em ambientes com informações sigilosas. A informação foi publicada nesta quinta-feira (16) pelo site The Information, com base em duas fontes com conhecimento direto das conversas.

Segundo o relatório, o acordo em discussão permitiria ao Pentágono utilizar a tecnologia do Google para todos os usos legais, ampliando a presença da empresa no setor governamental. As tratativas ocorrem em um contexto de crescente adoção de inteligência artificial por órgãos federais dos EUA, com foco em redução de custos e maior agilidade administrativa.

Gemini, IA do Google, pode passar a ser utilizada em ambientes com informações sigilosas do Departamento de Defesa dos Estados Unidos – Imagem: Poetra.RH/Shutterstock

Proposta inclui restrições ao uso da IA

Durante as negociações, o Google teria sugerido a inclusão de cláusulas específicas para limitar a aplicação de seus sistemas. Entre os pontos propostos está a proibição do uso da IA em vigilância doméstica em massa e em armas autônomas sem controle humano adequado.

A inclusão dessas condições indica uma tentativa da empresa de estabelecer diretrizes para o uso responsável da tecnologia, mesmo em cenários sensíveis como operações militares e ambientes classificados.

Até o momento, nem a Alphabet nem o Departamento de Defesa responderam aos pedidos de comentário feitos pela Reuters sobre o possível acordo.

Estratégia amplia presença do Google no governo

Um eventual contrato com o Pentágono pode fortalecer os laços da Alphabet com o governo dos Estados Unidos, em um momento em que o país intensifica a incorporação de soluções baseadas em IA em suas operações internas.

A iniciativa faz parte de um movimento mais amplo do governo norte-americano para modernizar processos, reduzir despesas e aumentar a eficiência administrativa por meio de novas tecnologias.

Mudança de nome do departamento está em discussão

Paralelamente às negociações, o presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, determinou que o Departamento de Defesa passe a se chamar Departamento de Guerra. A mudança, no entanto, ainda depende de aprovação do Congresso para ser implementada.

Donald Trump falando — Donald Trump quer que o Departamento de Defesa do país seja chamado de Departamento de Guerra – Joshua Sukoff/Shutterstock

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Gemini ganha app nativo para Mac e quer substituir a Siri no desktop

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Um dia após lançar seu novo aplicativo de busca para Windows, o Google liberou nesta terça-feira (14) o aplicativo nativo do Gemini para Mac. De acordo com o Engadget, a novidade chega com o objetivo de se tornar o assistente pessoal definitivo para usuários de computadores Apple, antecipando-se à reformulação da Siri prometida para os próximos meses.

Diferente de uma simples aba no navegador, o Gemini para macOS é uma experiência integrada ao sistema. Ele pode ser acessado por atalhos de teclado: Option + Espaço abre um chat rápido, enquanto Option + Shift + Espaço expande a experiência completa do assistente.

O que o Gemini para Mac consegue fazer?

O grande trunfo da versão desktop é a capacidade de “enxergar” o que o usuário está fazendo. Com a permissão de compartilhamento de tela, o Gemini pode:

Analisar documentos e códigos: você pode pedir para a IA explicar um erro de programação ou resumir um PDF longo que está aberto na tela.
Contexto visual: o assistente entende imagens e dados exibidos em janelas abertas, respondendo a perguntas sobre o fluxo de trabalho atual.
Geração multimídia: o app já vem integrado com o modelo Nano Banana para criação de imagens e o Veo para geração de vídeos de alta fidelidade.

Corrida contra a Apple

O lançamento é estratégico. A Apple deve apresentar uma versão “turbinada” da Siri com IA generativa na conferência WWDC, em junho. Curiosamente, a própria Apple está em negociações para usar os modelos Gemini na base dessa nova Siri, mas o Google parece querer garantir que sua própria interface seja a escolha primária dos usuários de Mac.

O aplicativo exige o macOS 15 (Sequoia) ou superior e está disponível em todos os países e idiomas nos quais o Gemini já opera. Assim como na versão para Windows, o usuário pode customizar os atalhos de teclado nas configurações para não conflitar com o Spotlight original da Apple.

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Google introduz recurso no Chrome para salvar e reutilizar prompts de IA

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O Google anunciou, nesta terça-feira (14), a adição de uma nova funcionalidade de inteligência artificial (IA) ao navegador Chrome. Chamada de Skills, a ferramenta permite que usuários salvem e reutilizem seus prompts de IA favoritos em diferentes páginas da web, sem precisar digitá-los novamente.

A funcionalidade se integra ao Gemini, já presente no Chrome, que permite fazer perguntas sobre páginas web, resumir informações ou realizar diversas tarefas. O Skills representa um avanço ao possibilitar que prompts de IA sejam acessados repetidamente com apenas um clique.

Você pode, por exemplo, pedir à IA que sugira pratos veganos em receitas da web – Imagem: Google

Como funciona a nova ferramenta do Google Chrome

Para usar o recurso, o usuário deve salvar o prompt de IA como uma Skill diretamente do histórico de chat;
A Skill pode então ser reutilizada no Gemini dentro do Chrome digitando uma barra (/) ou clicando no botão de mais (+). A função será executada na página atual e em quaisquer abas adicionais selecionadas;
O Google informa que as Skills podem ser editadas a qualquer momento, oferecendo flexibilidade para personalização conforme as necessidades do usuário;
Durante os testes iniciais, a empresa identificou que os primeiros usuários utilizaram Skills em áreas, como saúde e bem-estar — por exemplo, para calcular macros proteicos em receitas —, além de comparações de compras e escaneamento de documentos extensos para resumo;
Para facilitar o início do uso, o Google está lançando uma biblioteca de Skills com tarefas comuns em áreas, como produtividade, compras, receitas e orçamento. Os usuários podem adicionar essas Skills pré-programadas e personalizá-las editando os prompts.

Exemplos de Skills armazenadas — Acesso às Skills é feito a partir do apertar da barra (/) ou do mais (+) – Imagem: Google

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Disponibilidade e contexto competitivo

As Skills começaram a ser disponibilizadas nesta terça para usuários de desktop do Chrome logados em suas contas Google. Inicialmente, a funcionalidade funciona apenas se o idioma do navegador estiver configurado para inglês estadunidense.

O lançamento ocorre em meio ao acirramento da competição no mercado de navegadores, com empresas, como OpenAI (Atlas), Perplexity (Comet) e The Browser Company (Dia), introduzindo alternativas ao Chrome e Safari.

Como outras ações do Gemini no Chrome, as Skills solicitarão confirmação do usuário antes de executar certas ações, como enviar e-mails ou adicionar eventos ao calendário, garantindo controle sobre as operações realizadas.

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Gemini amplia integração com Gmail e YouTube no Brasil

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O Gemini, assistente de inteligência artificial do Google, agora consegue analisar o histórico de serviços como Gmail, YouTube, busca e Google Fotos para identificar quando pode oferecer respostas mais personalizadas. O recurso, chamado Inteligência Personalizada, foi anunciado nesta terça-feira (14) para o Brasil.

A proposta é adaptar as respostas com base na experiência de cada usuário, utilizando dados da própria conta para tornar as sugestões mais precisas. A funcionalidade já havia sido liberada anteriormente nos Estados Unidos.

Disponibilidade por planos

Inicialmente, o recurso será disponibilizado para assinantes dos planos pagos de IA do Google — Plus, Pro e Ultra. Segundo a empresa, a funcionalidade também chegará à versão gratuita do Gemini nas próximas semanas.

Para preservar a privacidade, a integração com outros aplicativos permanece desativada por padrão. O usuário pode escolher se deseja conectar o assistente a serviços da conta Google, além de selecionar apenas alguns deles para uso.

YouTube está entre as plataformas do Google que ganham mais integração com o Gemini – Imagem: Alex Photo Stock/Shutterstock

Mudança no funcionamento

Antes da atualização, o Gemini só acessava informações de outros aplicativos quando eles eram mencionados diretamente pelo usuário. Agora, o assistente passa a sugerir conteúdos por conta própria, sempre que identificar que isso pode ser útil.

“Este recurso representa nosso próximo passo para tornar o Gemini mais pessoal, proativo e poderoso”, afirmou Josh Woodward, vice-presidente da divisão do assistente de IA do Google.

Um exemplo apresentado pela empresa mostra um usuário pedindo sugestões de pneus para seu carro. A partir de imagens armazenadas no Google Fotos, o Gemini consegue indicar opções compatíveis com o veículo.

Limitações e controles

De acordo com o Google, esse tipo de sugestão não deve aparecer em interações mais complexas. A empresa também afirma que o assistente evita fazer inferências proativas sobre dados sensíveis, como informações de saúde, embora possa tratar desses temas caso sejam solicitados diretamente pelo usuário.

O Gemini permite ainda refazer respostas sem personalização ao clicar em “Tentar de novo”. Também é possível enviar feedback sobre sugestões inadequadas por meio da opção “Não gostei”.

O Google reconhece que o sistema pode enfrentar dificuldades com aspectos como passagem do tempo ou nuances pessoais, incluindo mudanças de relacionamento ou interesses. Nesses casos, o usuário pode corrigir a resposta imediatamente.

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Google facilita criação de deepfakes pessoais com novas ferramentas

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O Google acaba de lançar uma nova funcionalidade revolucionária no YouTube Shorts, permitindo que seus usuários criem avatares digitais realistas de si mesmos por meio de inteligência artificial (IA). Esta inovação surge logo após o encerramento da plataforma de geração de vídeos Sora, da OpenAI, destacando o avanço do Google em direção às tecnologias de criação de conteúdo geradas por IA.

Avatares realistas no YouTube Shorts

Os criadores agora têm à disposição uma ferramenta que possibilita a clonagem digital de sua própria imagem e voz;
Segundo o YouTube, os avatares criados serão capazes de “parecer e soar como você“, proporcionando uma maneira mais segura de utilizar IA na criação de novos conteúdos;
O processo para criar um avatar não envolve apenas um clique de botão, mas segue passos estruturados;
Em um post no blog do YouTube, a plataforma descreve que os usuários precisam gravar uma “selfie ao vivo”, capturando sua face e voz de maneira precisa;
Para obter os melhores resultados possíveis, é recomendada a utilização de um ambiente bem iluminado, silencioso e livre de distrações visuais.

Ao concluir a gravação, os usuários podem escolher a opção “fazer um vídeo com meu avatar” durante o processo de criação de conteúdo. Esse clipe gerado pode ter até oito segundos de duração, segundo o 9to5Google. Além disso, os avatares podem ser inseridos em Shorts elegíveis do feed de um criador, embora a especificidade desses critérios de elegibilidade não tenha sido detalhada pela plataforma.

Novidade vem de encontro ao fim do Sora, da OpenAI – Imagem: Tada Images/Shutterstock

Leia mais:

Restrições e Políticas de Uso do Google

Existem restrições importantes associadas ao uso dos avatares de IA. Eles podem ser utilizados apenas em vídeos originais do criador, que também detém controle total sobre a possibilidade de remixagem de seus Shorts. Além disso, caso os avatares não sejam empregados na criação de novos conteúdos por um período de três anos, eles serão automaticamente deletados.

Toda produção de conteúdo que utiliza avatares será explicitamente marcada como gerada por IA, com a aplicação de marcas d’água visíveis e identificadores digitais, como SynthID e C2PA. Estas medidas visam assegurar a transparência e autenticidade dos conteúdos distribuídos.

Nem todos terão acesso imediato a essa nova ferramenta. O YouTube revelou que a funcionalidade será disponibilizada gradualmente; no entanto, não especificou um cronograma nem definiu quais serão as primeiras regiões a receberem a novidade. Vale ressaltar que, para usar a função, os criadores devem ter no mínimo 18 anos e possuir um canal existente no YouTube.

Expansão dos recursos de IA do YouTube

Este lançamento se soma ao conjunto crescente de ferramentas de IA oferecidas pelo YouTube aos criadores, incluindo clipes de vídeo gerados por IA nos Shorts, dublagem automática por IA e um chatbot de análise de canal.

Todas essas funcionalidades são alimentadas pelos robustos modelos de IA do Google, o Gemini, que já permitem transformações avançadas de fotos em vídeos e a criação de música e imagens realistas a partir do zero.

O movimento do Google surge em um momento oportuno, quando um de seus principais concorrentes no campo da IA, a OpenAI, recua do segmento de geração de vídeos após encerrar a plataforma Sora em meio a desafios de direitos autorais e questões de deepfake. Este avanço posiciona o Google em uma posição cada vez mais competitiva no uso de IA para criação de conteúdo digital.

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Google lança app de ditado por voz com IA offline para iOS

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O Google lançou, discretamente, nesta segunda-feira (6), um novo aplicativo de ditado chamado Google AI Edge Eloquent para dispositivos iOS. Com foco em oferecer uma experiência offline, essa novidade visa competir com outros aplicativos populares do mercado, como Wispr Flow, SuperWhisper e Willow.

O aplicativo está disponível gratuitamente para download. Para começar a usá-lo, o usuário precisa primeiramente baixar os modelos de reconhecimento automático de fala (ASR, na sigla em inglês) baseados na tecnologia Gemma, que permitem a transcrição em tempo real. Uma função interessante é que, após pausar, o aplicativo automaticamente elimina palavras de preenchimento, como “hum” e “ah”, refinando o texto transcrito.

Funcionalidades do Google AI Edge Eloquent

Entre as funcionalidades apresentadas, o app oferece opções abaixo da transcrição para transformar o texto em estilos “Pontos-chave”, “Formal”, “Curto” e “Longo”;
O aplicativo ainda permite desligar a integração com a nuvem, na qual modelos baseados em nuvem Gemini são utilizados para aprimorar o texto;
A personalização também é um ponto forte. O Google AI Edge Eloquent pode importar termos específicos, nomes e jargões do Gmail do usuário, além de possibilitar a adição de palavras customizadas à biblioteca. O histórico das sessões de transcrição é armazenado, permitindo busca facilitada entre as sessões;
Na descrição oficial na App Store, o Google destaca que o Eloquent foi projetado para converter discurso natural em textos profissionais e prontos para uso.

Por ora, nada de Android; apenas iOS, da Apple (Imagem: Denys.Kutsevalov/Shutterstock)

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“Diferente de softwares de ditado padrão, que transcrevem cada erro e hesitação, o Eloquent utiliza inteligência artificial para captar o significado desejado, eliminando ‘hums’ e ‘ahs’ além de correções feitas durante as frases, oferecendo um texto limpo e preciso”, detalha a empresa.

Por enquanto, o aplicativo está disponível somente para iOS, mas a descrição na App Store já menciona a futura integração com Android. Isso permitiria aos usuários definirem o app como teclado padrão para todas as entradas de texto, além de usufruírem de um botão flutuante, semelhante ao utilizado pelo Wispr Flow no Android.

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