Uma ação judicial contra a Meta colocou o uso de inteligência artificial em decisões trabalhistas no centro do debate. Vinte e seis ex-funcionários afirmam que ferramentas de IA podem ter influenciado uma rodada de demissões da empresa.
Segundo o processo citado pela Reuters, trabalhadores com deficiência ou que haviam tirado licença médica teriam sido afetados de forma desproporcional. A Meta nega a acusação e diz que as decisões foram tomadas por gestores.
Ferramentas de IA usadas por empresas passam a ser questionadas em decisões sobre contratação e desligamento. – Imagem: MMD Creative/Shutterstock
Processo envolve corte de cerca de 8 mil funcionários
Apresentada em um tribunal federal de Oakland, na Califórnia, a ação reúne ex-funcionários de seis estados americanos e do Distrito de Colúmbia. Os autores alegam que a empresa violou normas que protegem trabalhadores contra discriminação e retaliação.
O processo afirma que um software baseado em IA teria participado da avaliação dos profissionais durante os cortes anunciados pela companhia. Entre os critérios analisados estariam produtividade e uso de recursos de inteligência artificial.
A Meta havia anunciado, no início do ano, a redução de aproximadamente 10% da força de trabalho global, o equivalente a cerca de 8 mil pessoas. As demissões começaram em maio, com novas etapas previstas.
Uso de IA em decisões trabalhistas entra em debate
Além da disputa judicial, o caso levanta uma questão que empresas de diferentes setores começam a enfrentar: até onde sistemas automatizados podem participar de decisões que afetam funcionários?
De acordo com os ex-colaboradores, fatores considerados no processo incluíam:
indicadores de produtividade;
uso de ferramentas e recursos de inteligência artificial;
períodos de licença médica ou afastamentos por saúde;
impacto sobre trabalhadores protegidos por leis trabalhistas.
Os 26 autores registraram a ação de forma anônima e afirmam que a tecnologia teria contribuído para atingir profissionais em situações consideradas mais vulneráveis.
A empresa anunciou cortes de cerca de 10% da força de trabalho global, equivalente a aproximadamente 8 mil funcionários. – Imagem: Andrii Yalanskyi / Shutterstock.com
Meta afirma que decisões foram tomadas por pessoas
A companhia rejeitou as acusações apresentadas no processo. Segundo um porta-voz da Meta, nenhum sistema de inteligência artificial foi responsável por escolher os funcionários que seriam desligados.
“As decisões organizacionais e de gestão da força de trabalho foram e são tomadas por pessoas, não por IA”, disse o porta-voz da empresa.
O processo ainda está no início e deverá passar pela análise das evidências apresentadas pelos ex-funcionários e pela defesa da Meta. O caso se tornou mais um exemplo dos desafios que surgem com a expansão da inteligência artificial em ambientes corporativos.
A ferramenta de detecção de imagens geradas por IA lançada pela Meta nesta semana falhou em identificar suas próprias criações quando submetidas a um recorte simples, segundo análise realizada pela Reuters.
O teste usou 40 imagens geradas pelo Muse Image, novo modelo de geração de imagens da empresa. A ferramenta identificou corretamente todas as 40 originais. Mas, quando as mesmas imagens foram recortadas para aproximadamente um terço a metade do tamanho original, o detector falhou em 55% dos casos.
Como o sistema funciona – e por que falha
A Meta afirma que o sistema de detecção usa uma marca d’água invisível chamada Content Seal, embutida em cada imagem gerada pelo Muse Image. A tecnologia foi projetada para permitir que usuários verifiquem se uma imagem foi criada pelos modelos de IA da empresa – mesmo após edições comuns.
Questionada sobre os resultados da análise da Reuters, a Meta lembrou que a ferramenta ainda está em fase de prévia. A empresa afirmou que a marca d’água é projetada para resistir a edições comuns, mas que o sinal pode ser perdido em recortes severos.
O que dizem os especialistas
Siwei Lyu, professor de ciência da computação da Universidade Estadual de Nova York em Buffalo e pesquisador de forense de imagens de IA, disse à Reuters que sistemas baseados em marca d’água têm limitações conhecidas.
“Métodos baseados em marca d’água podem ser altamente eficazes quando a marca permanece intacta, mas qualquer modificação que remova ou enfraqueça o sinal embutido – como recorte, redimensionamento, compressão pesada ou edição – pode reduzir sua eficácia, dependendo de como a marca d’água foi projetada”, disse Lyu.
Sarah Barrington, pesquisadora de IA e doutoranda na Escola de Informação da UC Berkeley, reconheceu as limitações, mas ponderou: “Como muitas medidas preventivas de cibersegurança ou segurança física, pode não ser totalmente à prova de falhas, mas mesmo que detectemos apenas 90% dos casos, ainda é um grande salto em relação a 0%.”
Contexto e pressão regulatória
A descoberta ocorre em momento delicado: o ano inclui as eleições de meio de mandato nos EUA, quando a circulação de deepfakes e imagens manipuladas tende a aumentar.
Em março, o Conselho de Supervisão da Meta – órgão independente que toma decisões vinculantes sobre moderação de conteúdo – pediu à empresa que fizesse mais para combater a “proliferação de conteúdo de IA enganoso” em suas plataformas e investisse em ferramentas de detecção mais robustas.
A Meta não está sozinha no desafio. Google e OpenAI também alertaram publicamente que suas próprias ferramentas de detecção não são infalíveis contra técnicas de alteração de imagens.
A Meta suspendeu, nesta sexta-feira (10), um novo recurso de inteligência artificial (IA) do Instagram que permitia gerar imagens baseadas em perfis públicos da plataforma.
A decisão foi tomada poucos dias após o lançamento da ferramenta, diante de uma onda de críticas de usuários, artistas e representantes da indústria do entretenimento relacionadas à privacidade e ao uso de imagens sem consentimento.
O recurso fazia parte do lançamento do Muse Image, novo gerador de imagens por IA da empresa, anunciado na última terça-feira (7).
Recurso da Meta ativava automaticamente contas públicas
Segundo a Meta, a funcionalidade era ativada automaticamente para todos os usuários que possuíam perfis públicos no Instagram;
Na prática, isso permitia que a aparência dessas pessoas fosse utilizada para gerar imagens produzidas por IA, sem que elas tivessem autorizado previamente esse uso;
A novidade gerou reclamações de usuários, que levantaram preocupações sobre privacidade e direitos autorais;
Em comunicado, a Meta reconheceu que a ferramenta não foi bem recebida:
“Nossa intenção era fornecer uma ferramenta criativa útil e dar às pessoas controle sobre se seu conteúdo público poderia ser referenciado dessa forma”, afirmou a empresa. “Ouvimos o feedback de que esse recurso não atingiu seu objetivo, por isso ele não está mais disponível.”
Reações se espalharam nas redes sociais
Pouco depois da liberação do recurso, milhares de usuários recorreram às redes sociais para manifestar preocupação com a utilização de suas imagens.
Alguns passaram a compartilhar orientações sobre como impedir o uso da funcionalidade, incluindo transformar o perfil em privado ou alterar determinadas configurações do aplicativo.
A reação também chegou à indústria do entretenimento nos Estados Unidos. A Creative Artists Agency (CAA), uma das principais agências de talentos de Hollywood, entrou em contato com a Meta em nome de seus clientes e classificou a iniciativa como irresponsável.
Em nota divulgada na quarta-feira (8), a agência afirmou: “Os artistas merecem decidir se e como sua imagem e seu trabalho serão utilizados, com consentimento e a possibilidade de estabelecer seus próprios termos.”
Já o SAG-AFTRA, maior sindicato de atores dos Estados Unidos, declarou na quinta-feira (9) que a decisão da Meta de incluir automaticamente os usuários no recurso foi “um erro completo de avaliação do sentimento público” em relação ao uso da IA.
Muse Image segue no WhatsApp e no Meta AI – Imagem: jackpress/Shutterstock
Muse Image continua disponível em outros aplicativos
Embora a funcionalidade tenha sido retirada do Instagram, a Meta informou que o Muse Image continua disponível no WhatsApp e no aplicativo Meta AI, chatbot independente da empresa.
Outros recursos de IA apresentados nesta semana para o Instagram também permanecem ativos, incluindo filtros especiais criados pelo próprio Muse Image.
Debate sobre IA e direitos autorais continua
O episódio é mais um entre uma série de controvérsias envolvendo ferramentas de IA capazes de criar ou manipular imagens.
A OpenAI enfrentou questionamentos semelhantes sobre direitos autorais após lançar o gerador de vídeos Sora em setembro do ano passado. Posteriormente, a empresa firmou acordos com alguns estúdios para produzir vídeos utilizando conteúdos protegidos por copyright, mas encerrou o aplicativo em março.
Outra plataforma citável é o X, que bloqueou neste ano a conta do chatbot Grok de publicar determinadas imagens publicamente após milhões de imagens manipuladas de mulheres e crianças com pouca ou nenhuma roupa se espalharem pela rede social.
Além disso, outras empresas, como o Google, também enfrentaram críticas relacionadas à forma como seus sistemas de IA geram imagens.
Meta mantém estratégia voltada para IA
Apesar da suspensão da ferramenta no Instagram, a Meta afirmou que continua investindo em IA. Na quinta, a empresa lançou uma nova versão de seu modelo de IA Muse Spark e informou que pretende disponibilizar um gerador de vídeos por IA nos próximos meses.
A Meta anunciou, nesta quinta-feira (9), a liberação do acesso para desenvolvedores ao seu modelo de inteligência artificial (IA) Muse Spark, acompanhada do lançamento da versão aprimorada Muse Spark 1.1. Com a novidade, a empresa passa a competir diretamente com OpenAI e Anthropic ao cobrar pelo uso de seu modelo de IA por meio de uma API destinada a desenvolvedores.
Segundo a Meta, o Muse Spark 1.1 é seu modelo mais avançado para tarefas de programação e execução de agentes de IA em aplicações do mundo real. O lançamento faz parte da estratégia da companhia de desenvolver o que chama de “superinteligência pessoal”.
Modelo promete executar tarefas complexas com menos intervenção humana
De acordo com a empresa, o Muse Spark 1.1 é capaz de escrever e depurar código, utilizar softwares e ferramentas externas, compreender textos, imagens e vídeos e executar tarefas complexas compostas por múltiplas etapas, exigindo menos intervenção humana ao longo do processo;
O Muse Spark foi apresentado originalmente em abril como o primeiro modelo de raciocínio e processamento de texto desenvolvido pela equipe de superinteligência criada pela Meta no ano passado para reduzir a diferença em relação aos concorrentes na corrida pela liderança em IA;
Na ocasião do lançamento, a companhia disponibilizou a API apenas em uma prévia privada para parceiros selecionados;
A API funciona como uma ponte entre o modelo de IA e os sistemas desenvolvidos por terceiros, permitindo que programadores integrem suas capacidades a diferentes aplicativos e plataformas.
Desenvolvedores dos EUA já podem testar o modelo
Agora, desenvolvedores localizados nos Estados Unidos podem acessar o Muse Spark em prévia pública por meio da Meta Model API. A plataforma permite testar comandos, comparar respostas geradas pelo modelo e criar protótipos de integrações.
Quem se cadastrar para utilizar a API receberá US$ 20 (R$ 102,70) em créditos gratuitos para testar a tecnologia antes de migrar para o modelo de cobrança por consumo.
Em publicação no X, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, afirmou: “Nosso foco é entregar modelos agênticos e multimodais robustos a um custo muito baixo.”
Para Shay Boloor, estrategista-chefe de mercado da Futurum Equities, o novo modelo pode representar um avanço importante na estratégia comercial da Meta.
“Se o Muse Spark 1.1 for realmente competitivo com Claude e Codex em programação, então a Meta poderá finalmente ter um caminho muito mais claro para monetizar seus modelos de IA por meio de ferramentas pagas para desenvolvedores”, afirmou à Reuters.
Em publicação no X, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, afirmou: “Nosso foco é entregar modelos agênticos e multimodais robustos a um custo muito baixo.” – Imagem: gguy/Shutterstock
Preços ficam entre opções da Anthropic e OpenAI
A Meta definiu o preço de uso da API em US$ 1,25 (R$ 6,42) por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 (R$ 21,82) por milhão de tokens de saída.
Segundo a empresa, esses valores ficam acima dos cobrados pelo GPT-5 mini, modelo de entrada da OpenAI, e pelo Claude Haiku 4.5, opção de menor custo da Anthropic. Por outro lado, permanecem abaixo do preço do Claude Sonnet 4.6, modelo mais avançado da Anthropic.
Integração com Meta AI e aplicativos da empresa
Além da API para desenvolvedores, o Muse Spark 1.1 também passa a estar disponível no modo Thinking do aplicativo Meta AI e na versão web da plataforma.
A Meta informou ainda que o novo modelo deverá substituir os atuais modelos Llama utilizados para alimentar os chatbots presentes no WhatsApp, Instagram, Facebook e na linha de óculos inteligentes da empresa.
Lançamento sucede estreia do Muse Image
A chegada do Muse Spark 1.1 ocorre poucos dias após outro anúncio da Meta relacionado à sua estratégia de IA.
Na terça-feira (7), a empresa informou a expansão de seus recursos de IA generativa em seus aplicativos com o lançamento do Muse Image, o primeiro modelo de geração de imagens desenvolvido pelo Meta Superintelligence Labs. Segundo a companhia, o novo sistema amplia as ferramentas de criação de conteúdo disponíveis em seu ecossistema de aplicativos.
A Meta Platforms anunciou nesta terça-feira (7) o lançamento gradual do Muse Image, seu primeiro modelo de geração de imagens desenvolvido pela equipe Meta Superintelligence Labs. A tecnologia passa a integrar o chatbot Meta AI e será expandida para diferentes plataformas da empresa.
O novo sistema permite criar imagens a partir de comandos detalhados, interpretar instruções complexas e modificar resultados gerados com auxílio de desenhos ou anotações feitas pelos usuários. A ferramenta também aceita fotos como referência para novos conteúdos visuais.
A companhia informou que o recurso chega inicialmente a alguns países e será utilizado em funções do Instagram Stories e em conversas diretas com o Meta AI no WhatsApp. A expansão para outros mercados e serviços está prevista para etapas futuras.
Novo modelo será integrado ao ecossistema da Meta
Muse Image no WhatsApp – (Divulgação: Meta)
O Muse Image representa mais um movimento da Meta para ampliar sua presença no setor de inteligência artificial generativa, área em que grandes empresas de tecnologia disputam avanços em modelos capazes de produzir conteúdos e executar tarefas automatizadas.
Segundo a empresa, a ferramenta permitirá a criação de mais de 30 novos efeitos de inteligência artificial para o Instagram Stories. Além disso, usuários selecionados poderão gerar imagens diretamente em chats com o Meta AI dentro do WhatsApp.
A Meta afirmou que o uso básico do Muse Image por meio do Meta AI continuará disponível gratuitamente. Recursos adicionais de criação, porém, serão oferecidos dentro dos planos de assinatura da companhia.
Muse Image no Instagram – (Divulgação: Meta)
A empresa também informou que pretende levar o modelo ao Facebook e ao Messenger após a fase inicial de distribuição. A ampliação faz parte de uma estratégia para incorporar recursos de inteligência artificial em diferentes produtos de sua plataforma.
O lançamento ocorre após a apresentação do Muse Spark, modelo de inteligência artificial com capacidade de processamento de texto e raciocínio desenvolvido pela equipe Meta Superintelligence Labs. A divisão foi criada no ano anterior com o objetivo de fortalecer a posição da empresa na disputa tecnológica envolvendo inteligência artificial.
Além do modelo de imagens, a Meta revelou uma prévia inicial do Muse Video, sistema voltado para geração de vídeos por inteligência artificial. A empresa não divulgou, no material apresentado, detalhes adicionais sobre disponibilidade ou funcionamento dessa tecnologia.
A Meta lançou discretamente um novo aplicativo voltado à criação de jogos e experiências interativas por meio de inteligência artificial (IA). Chamado Pocket, o software permite que usuários gerem pequenos aplicativos e jogos utilizando comandos de texto (prompts) enviados à IA.
O aplicativo é resultado da aquisição, realizada pela Meta no início deste ano, da equipe responsável pela plataforma de jogos baseada em IA Gizmo. Na descrição oficial, o Pocket se apresenta como “uma plataforma criativa para criar e compartilhar gizmos”, nome dado às experiências interativas desenvolvidas pelos usuários.
Além das ferramentas de criação, o aplicativo oferece um feed com rolagem contínua, no qual é possível explorar e testar os “gizmos” produzidos por outras pessoas.
Aplicativo mantém semelhanças com o Gizmo
De acordo com capturas de tela disponíveis na Google Play, o Pocket apresenta diversas semelhanças com o aplicativo original do Gizmo, que continua listado nas lojas de aplicativos.
Assim como o Pocket, o Gizmo permite que usuários utilizem prompts de texto para criar pequenas experiências interativas com auxílio da IA e também conta com um feed voltado à descoberta de conteúdos produzidos pela comunidade.
O lançamento do Pocket foi identificado inicialmente por Alessandro Paluzzi, engenheiro especializado em engenharia reversa e conhecido por descobrir antecipadamente novos aplicativos e funcionalidades. Na manhã desta quinta-feira (2), ele publicou no X uma captura de tela da página do aplicativo na Play Store.
Segundo dados da empresa de inteligência de aplicativos Appfigures, entretanto, o Pocket foi disponibilizado pela primeira vez em 29 de junho de 2026, tanto na App Store, quanto na Google Play. Por ser um lançamento recente, a empresa informou que ainda não consegue determinar se o aplicativo já registrou downloads.
A Meta ainda não se manifestou sobre o aplicativo.
Gizmo é versão anterior do Pocket – Imagem: Reprodução/Meta
Estratégia amplia aposta da Meta em ferramentas de IA
O Pocket representa mais um passo da Meta na estratégia de popularizar ferramentas de criação baseadas em IA;
A empresa já havia lançado recursos para geração de imagens por meio do aplicativo Meta AI e criação de vídeos utilizando o aplicativo Vibes;
Além disso, incorporou funcionalidades de IA em suas plataformas de redes sociais e no aplicativo de edição de vídeos Edits, voltado para criadores de conteúdo;
Como a Meta ainda não anunciou oficialmente a chegada do Pocket, a expectativa é de que o aplicativo permaneça em uma fase inicial de experimentação.
Segundo a Appfigures, o Gizmo, plataforma que deu origem ao Pocket, acumulou 635 mil instalações ao longo de sua existência, considerando as versões para iOS e Google Play. A empresa também informou que o aplicativo registrou um índice de sentimento positivo de 98% entre seus usuários.
Mark Zuckerberg, CEO da Meta, afirmou em uma reunião interna realizada nesta quinta-feira (2) que o desenvolvimento de agentes de inteligência artificial dentro da companhia tem avançado em velocidade inferior ao projetado. A informação foi revelada em caráter exclusivo pela agência de notícias Reuters.
Segundo o executivo, os resultados obtidos nos últimos quatro meses não acompanharam a aceleração esperada pela empresa. A avaliação foi feita em um contexto de revisão das apostas estratégicas da companhia na área de inteligência artificial.
Zuckerberg também mencionou que a reorganização interna da empresa, que incluiu cortes de postos de trabalho, não ocorreu de forma tão organizada quanto o planejado e que as iniciativas ligadas à nova estrutura ainda não produziram os resultados esperados.
Reorganização interna e apostas em IA ainda sem retorno claro
Data centers de IA – Imagem: Junayed graphics/Shutterstock
Durante o encontro com funcionários, o dirigente da Meta avaliou que mudanças estruturais recentes ainda não se traduziram em ganhos concretos para os projetos prioritários da empresa. A reorganização foi acompanhada por ajustes no quadro de funcionários, parte de uma estratégia mais ampla de reorientação interna.
Mark Zuckerberg, CEO da Meta – Imagem: FotoField/Shutterstock
De acordo com o conteúdo da reunião, a empresa vinha apostando em uma nova configuração organizacional para acelerar áreas-chave, especialmente ligadas à inteligência artificial. No entanto, o desempenho recente indica que esses movimentos ainda não alcançaram o efeito desejado.
A fala de Zuckerberg indica um momento de reavaliação interna sobre o ritmo de evolução das tecnologias de IA dentro da companhia, além da efetividade das mudanças administrativas implementadas nos últimos meses.
Atenção: a matéria a seguir inclui uma discussão sobre suicídio. Se você ou alguém que você conhece precisar de ajuda, procure apoio especializado. O Centro de Valorização da Vida (CVV) funciona 24 horas por dia pelo telefone 188. Também é possível conversar por chat ou e-mail.
A Meta instruiu centenas de contratados a criar contas falsas de usuários menores de idade e usá-las para enviar prompts sobre suicídio, transtornos alimentares, drogas e outros temas de alto risco a chatbots de empresas rivais, segundo documentos internos e cinco pessoas familiarizadas com o projeto, conforme matéria exclusiva da Wired.
O projeto, chamado internamente de Cannes e gerenciado pela contratada Covalen, estava ativo até pelo menos 21 de abril de 2026. Uma única rodada de testes realizada em agosto de 2025 gerou mais de 45 mil prompts enviados aos sistemas rivais. As empresas testadas não foram informadas sobre o projeto.
Como o projeto funcionou
Os contratados foram instruídos a criar contas com dados fictícios de menores de idade, enviar prompts escritos e imagens aos chatbots e registrar as respostas em planilhas. Os prompts foram projetados para empurrar os sistemas para respostas que seus mecanismos de segurança deveriam recusar, segundo as instruções do projeto revisadas pela Wired.
Um documento interno da Covalen descreveu o projeto como “benchmarking abrangente de segurança de IA” que entregava “conjuntos de dados críticos para comparação de modelos.”
Contratados relataram preocupações
Ex-contratados ouvidos pela Wired descreveram aspectos do projeto como alarmantes. Segundo um deles, funcionários temiam a possibilidade de estar gerando ou preservando material de abuso sexual infantil caso um chatbot respondesse a determinados prompts envolvendo menores.
“Vi muitas coisas que gostaria de não ter visto fazendo esse trabalho”, disse um dos ex-contratados à Wired. “Todos que eu conhecia nesse projeto ficaram completamente chocados com alguns dos textos que nos pediam para testar.”
A zona cinza legal e ética
Dois advogados especializados em direito digital consultados pela Wired concluíram que o material apresentado não cruzou a linha para material de abuso sexual infantil ou obscenidade ilegal.
Mas Rumman Chowdhury, fundadora da organização sem fins lucrativos Humane Intelligence, questionou a natureza do projeto. “Estruturar um projeto de meses, em larga escala, aparentemente projetado para sistematicamente quebrar essas regras, por meio de contas falsas se passando por crianças, está fora do que normalmente é descrito como avaliação padrão da indústria”, disse à Wired.
Para Chowdhury, a combinação de avaliação de segurança e benchmarking competitivo é “exatamente o tipo de zona cinza de governança onde a segurança se torna uma cobertura conveniente para práticas anticompetitivas.”
O projeto também aparentemente violou os termos de serviço das três empresas testadas. A OpenAI proíbe testes de segurança não solicitados e o uso de outputs para desenvolver modelos concorrentes. O Google proíbe tentativas de contornar filtros de segurança fora de seus programas oficiais. A Character.AI proíbe conteúdo prejudicial e exploratório.
O que as empresas dizem
A Character.AI afirmou que não autorizou os testes e que a conduta descrita pela Wired viola seus termos e políticas. A OpenAI disse estar “analisando o assunto.” O Google afirmou não ter autorizado os testes e não conhecer seu propósito.
Em nota, a Meta defendeu o trabalho como teste de segurança rotineiro. “Testar e comparar respostas de chatbots para garantir experiências seguras e adequadas à idade é uma prática padrão da indústria”, disse porta-voz da empresa à Wired. A Meta afirmou não usar benchmarking de concorrentes para treinar seus próprios modelos de IA.
A Covalen não respondeu ao pedido de comentário da Wired.
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.
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.
