Inovação

Os Nobel de economia de 2025, Joel Mokyr, Philippe Aghion e Peter Howitt, trabalharam na inovação e forças da "destruição criativa" que impulsionam o crescimento econômico e elevam padrões de vida, exlicam como a tecnologia origina novos produtos e métodos de produção que substituem os antigos, resultando em melhor padrão, qualidade e saúde de vida. A Academia de Ciências avaliou que os laureados mostraram que tal progresso não pode ser considerado garantido, que a "estagnação econômica, não o crescimento, tem sido norma na maior parte da história humana, seu trabalho mostra que devemos estar cientes e neutralizar ameaças ao crescimento contínuo". Os vencedores do prêmio destacam desafios das políticas comerciais do presidente norte americano e reformas do ensino superior de seu governo, consideradas por alguns como ataque à liberdade acadêmica, com Mokyr alertando dos ataques a ciência nos EUA embora a maioria dos economistas veja o crescimento econômico como motor de prosperidade, havendo quem não vê como bem absoluto. Formalmente conhecido como Prêmio Sveriges Riksbank em Ciências Econômicas em Memória de Alfred Nobel, vale 11 milhões de coroas suecas ou US$ 1,2 milhão, com Mokyr, da Universidade Northwestern, recebendo metade cuja pesquisa analisa "por que somos mais ricos e vivemos melhor que nossos tataravós", acrescentando que estava preocupado com a possibilidade  dos EUA perderem seu lugar na vanguarda da pesquisa científica e da educação sob o presidente Trump, por conta dos "ataques ao ensino superior e à pesquisa científica como o maior gol contra da história, ou, pelo menos o maior gol contra desde que a Dinastia Ming na China proibiu pesquisa e exploração científica", concluindo que,  "é autodestrutivo e movido por políticas irrelevantes." O Professor do College de France e do INSEAD em Paris e da London School of Economics and Political Science, Aghion, e, o professor da Brown University nos EUA, Howitt, dividiram a outra metade do prêmio com Aghion dizendo que tarifas são obstáculos ao crescimento e que o prêmio chega em ponto de inflexão potencial à economia global esperando que IA desencadeie novo surto de crescimento, destacando riscos estratégicos à Europa ficar mais atrás dos EUA e China nas tecnologias do futuro. Disse que a desglobalização e barreiras tarifárias eram "obstáculos ao crescimento", acrescentando que quanto maior o mercado, mais troca de ideias, transferência de tecnologias e competição saudável, concluindo que, "qualquer coisa que atrapalhe a abertura é obstáculo ao crescimento, então, uma espécie de nuvens escuras se acumulam pressionando por barreiras ao comércio e à abertura". Pediu à Europa que aprenda com os EUA e China, que, segundo ele, com meios de conciliar concorrência e política industrial, concluindo, "na Europa, em nome da política da concorrência nos tornamos contra qualquer forma de política industrial, acho que precisamos evoluir e encontrar modos de conciliar política industrial em áreas como defesa, clima, IA e biotecnologia".

Em 2024  Daron Acemoglu, Simon Johnson e James Robinson venceram o Nobel por estudos sobre desigualdade, com Johnson em particular, destacando como os benefícios da inovação tecnológica podem ser distorcidos em favor das elites, havendo debate sobre qual nível de crescimento é sustentável à luz das mudanças climáticas causadas pelo homem e da degradação ambiental. O prêmio de Economia foi concedido pela 1ª vez em 1969 com poucos economistas conhecidos, incluem o ex-presidente Fed, Ben Bernanke, Paul Krugman e Milton Friedman, sendo que o Comitê do Nobel disse que o prêmio foi "por ter identificado pré-requisitos ao crescimento sustentado através do progresso tecnológico". O comitê resumiu as contribuições dos laureados dizendo que nos últimos 2 séculos, pela 1ª vez na história, o mundo viu crescimento econômico sustentado, que tirou grande número de pessoas da pobreza e lançou bases da prosperidade, sendo que os vencedores deste ano explicam como a inovação fornece ímpeto à mais progresso. A tecnologia, segundo o Comitê, avança e afeta a todos, com novos produtos e métodos de produção substituindo antigos em ciclo interminável, esta é a base do crescimento econômico sustentado que resulta em melhor padrão de vida, saúde e qualidade de vida às pessoas, no entanto, nem sempre foi assim, muito pelo contrário, a estagnação foi a norma na maior parte da história humana e, apesar de descobertas esporádicas que levaram a melhores condições de vida e maiores rendas, o crescimento se estabilizava. Joel Mokyr utilizou fontes históricas como meio de descobrir causas do crescimento sustentado se tornando o novo normal, demonstrou que, para que inovações se sucedam em processo autogerado não precisamos saber que algo funciona mas ter explicações científicas do por quê, esta última frequentemente faltava antes da Revolução Industrial, que dificultava a construção de descobertas e invenções enfatizando importância da sociedade estar aberta a novas ideias e permitir mudança. Em um artigo de 1992, Philippe Aghion e Peter Howitt, construíram modelo matemático para o que é chamado de destruição criativa quando um produto novo e melhor entra no mercado, as empresas que vendem produtos mais antigos perdem, daí, a inovação representa algo novo e, portanto, é criativa, no entanto, é destrutiva pois a empresa cuja tecnologia se torna obsoleta é superada na concorrência. Os laureados, de modos diversos, mostram como a destruição criativa gera conflitos que devem ser gerenciados de forma construtiva, o contrário, a inovação será bloqueada por empresas estabelecidas e grupos de interesse que correm o risco de serem prejudicados. Joel Mokyr em "A Alavanca da Riqueza" cuja mensagem central não é inequivocamente otimista fornece poucos exemplos de sociedades tecnologicamente progressistas,de modo geral, forças que se opõem ao progresso tecnológico têm sido mais forte que aquelas que lutam por mudanças. O estudo do progresso tecnológico é estudo do excepcionalismo de casos em que, como resultado de circunstâncias raras, a tendência normal das sociedades de deslizarem em direção à estagnação e ao equilíbrio foi quebrada, a prosperidade sem precedentes desfrutada por proporção substancial da humanidade e decorre de fatores acidentais em  grau maior que se supõe comumente, além disso, o progresso tecnológico é como planta frágil e vulnerável cuja nutrição não depende do ambiente e clima próprios, mas cuja vida é quase sempre curta altamente sensível ao ambiente social e econômico e pode ser facilmente interrompida por mudanças externas relativamente pequenas, se há uma lição a ser aprendida com a história da tecnologia é que o crescimento não pode e não deve ser considerado garantido.

Moral da Nota: lançar um novo produto no mercado sempre foi risco, marcas experientes podem calcular mal a demanda, produzir em excesso ou perder o momento-chave para definir o preço, erros que não só geram milhões em perdas de estoque mas custam aos clientes e prejudicam a reputação da empresa. Historicamente muitas empresas confiaram em métodos básicos como médias móveis de 3 meses para prever vendas e necessidades de produção, no entanto, essa abordagem falha diante a volatilidade dos mercados globais onde preços e demanda mudam devido fatores econômicos, políticos ou sociais, sendo que um erro de cálculo na gestão de estoque pode levar a cenários perigosos como o excesso de estoque imobilizando capital ou escassez de produtos perdendo oportunidades de vendas, o mesmo acontece com a compra de matérias-primas em que comprar pelo preço errado ou quantidades erradas pode corroer a lucratividade. A startup sul-coreana Impactive AI, fundada em 2021, quer mudar esse cenário com a plataforma Quantum Deepflow, projetada para estrear na CES 2026, ferramenta que combina previsão de demanda IA com aprendizado de máquina quântico para antecipar não apenas vendas, mas todo o ciclo de vida de um produto e otimizar a compra de materiais. A Quantum Deepflow afirma prever preços de matérias-primas como cobre, alumínio ou aço com precisão de 97-98% com antecedência de até 6 meses em relação ao sucesso comercial de um produto, suas estimativas atingem entre 70% e 80% de precisão sendo um dos casos de uso mais marcantes vindo de cliente industrial que conseguiu reduzir seu estoque em 35%, liberando USD 22 milhões em liquidez, em outro exemplo em demonstração na Alemanha, a plataforma previu opreços diários de cobre e alumínio por 5 dias com precisão de 97%, enquanto isso, um fabricante de aço aumentou a precisão de sua previsão de estoque à 75% superando seus próprios métodos internos. A plataforma é treinada com mais de 60 mil variáveis, integrando padrões históricos, tendências, fatores sazonais e dados macroeconômicos e, ao contrário de ferramentas que dependem de dados passados, o Deepflow analisa conjunto mais amplo de sinais para detectar correlações menos óbvias com o uso da computação quântica através de recursos em nuvem permitindo que cenários complexos sejam processados mais rápido  gerando previsões mais detalhadas, embora o uso comercial da tecnologia seja limitado, a Impactive AI afirma que sua abordagem acelera tempos de treinamento e melhora capacidade de antecipar cenários com múltiplas variáveis. Diante a previsão de preços de matérias-primas a empresa cliente não precisa fornecer dados internos que facilite a integração inicial, no entanto, para otimizar estoques é necessário modelo adaptado a cada negócio com suas próprias informações históricas, se considerarmos os dias atuais que empresas usam combinação de modelos estatísticos, ferramentas ERP e sistemas convencionais de aprendizado de máquina, no entanto, essas soluções têm horizontes de previsão curtos e perdem precisão em mercados voláteis. Para se protegerem da incerteza, compradores de matérias-primas optam por manter "estoques de segurança" que imobiliza capital e reduz flexibilidade financeira, ao passo que o Quantum Deepflow eliminar essa necessidade oferecendo previsões confiáveis com horizonte de tempo mais longo, daí, se os números de precisão da empresa forem confirmados pelo uso generalizado, o Quantum Deepflow poderá se tornar ferramenta fundamental à fabricantes e fornecedores ajustarem preços, gerenciarem estoques e planejarem produção com nível de certeza incomum.

Avanços

A crescente fraude digital causa perdas financeiras fazendo com que cresça desconfiança em serviços bancários digitais e pagamentos móveis, com empresas fintech usando IA para detectar atividades suspeitas e impedí-las em tempo real dando aos clientes modo seguro de usarem finanças digitais, em que tecnologias IA detectam aprendendo padrões em dados, prevendo comportamentos de risco e analisando interações do usuário de modo inteligente mais que qualquer sistema manual. ML,aprendizado de máquina, parte essencial IA, auxilia fintechs detectarem fraudes aprendendo diferença entre comportamento normal e suspeito, estuda dados de transações anteriores para entender como clientes costumam gastar, valores típicos, horários de login e uso do dispositivo, caso ocorra algo incomum como transferência grande em horário anormal ou de um novo dispositivo o sistema sinaliza à revisão, ao contrário dos sistemas de segurança antigos que dependem de limites fixos, ML aprende e se adapta aos truques fraudulentos identificando sinais de alerta em milissegundos e tornando sua detecção mais rápida, inteligente e precisa, reduzindo alarmes falsos. A análise preditiva IA ​​melhora detecção de fraudes ao pontuar cada transação em tempo real para avaliar risco e, usando dados em tempo real, o sistema verifica se um pagamento corresponde ao comportamento habitual do usuário, como seu padrão de gastos, dispositivo ou localização e sinaliza algo incomum, por exemplo, transferência de US$ 1 mil em horário anormal de um novo dispositivo pode ser marcada como alto risco e pausada para revisão, já, a abordagem ajuda fintechs interromperem fraudes ao mesmo tempo que permite pagamentos genuínos serem processados ​​sem problemas. A implementação IA na detecção de fraudes não está isenta de desafios às fintechs pois dados ruins e infraestrutura TI limitada enfraquece o desempenho IA, e limpar e combinar dados de clientes usando APIs de open banking pode ajudar criar fonte única e confiável à análise em que Serviços IA em nuvem oferecem ferramentas acessíveis e escaláveis ​​que permitem fintechs usarem tecnologia sem altos custos de hardware. O desenvolvimento IA necessita especialistas que são escassos e caros com Fintechs podendo fazer parcerias com empresas IA, universidades ou centros de tecnologia para acessar talentos e ferramentas, além de usar plataformas acessíveis "IA como serviço" reduzindo despesas, ajudando startups adotar IA sem grande investimento inicial e, por fim, conformidade regulatória considerando leis de dados diversas e fraude tornandp a adoção IA complexa permitindo Fintechs trabalhar em colaboração com reguladores via sandboxes e garantir que sistemas IA sejam transparentes e explicáveis, daí, colaboração com grupos setoriais constrói confiança, alinha regras e promove inovação responsável.

Inseridos no conceito de inovação, a revista Nouvel Obs relata a história do velejador francês Charlie Dalin, vencedor da competição à vela ao redor do mundo Vendée Globe, que revelou, em livro, que estava em tratamento contra um câncer de intestino, ligando sinal amarelo em relação aos casos de câncer em menores de 40 anos. Em fevereiro de 2025, Dalin de 40 anos vencedor do “Everest dos mares” devido sua dificuldade, estabeleceu recorde de 64 dias, e, na época, “ignoravam que a façanha era mais impressionante”, segundo o periódico, “porque, ao mesmo tempo que enfrentava tempestades e depressões austrais no fim do mundo, lutava contra o câncer” através de tratamento imunoterápico contra tumor gastrointestinal raro, com a publicação do livro “La force du destin”, A força do destino, pretende mudar visão do público sobre a doença. A revista entrevistou Elie Rassy, médico responsável pelo programa de pesquisa do hospital de referência no tratamento do câncer na França, que estuda causas que favorecem seu aparecimento na faixa dos 30 anos, sendo que o programa busca desenvolver estratégias de prevenção e tratamentos personalizados, já que, nessa faixa etária, como explica o especialista, cânceres tendem ser agressivos e menos sensíveis ao tratamento. Trata-se de “momento que construímos carreira, percurso acadêmico ou formamos família”, diz Rassy, além disso, o câncer nessa etapa costuma ser diagnosticado, na maioria dos casos, em estágio avançado, já que não há exames obrigatórios nessa faixa etária com exceção de colo do útero, com o British Medical Journal, citado pela Nouvel Obs, apontando aumento de 79,1% no número de casos entre pessoas com menos de 50 anos bem como de 27,7% nas mortes, caso do meio-campista Éverton Ribeiro do Bahia que revelou diagnostico com câncer de tireoide. O especialista francês destaca que os hábitos mudaram nos últimos 40 anos sendo que  “as hipóteses de aumento de casos apontam à modificações no expossoma, ou, conjunto de fatores ambientais aos quais somos expostos ao longo da vida, o ar que respiramos,  alimentos que consumimos, produtos químicos, micróbios e estresse”, por exemplo. Entre adultos jovens, 30 e 40 anos, os cânceres mais comuns são os de mama, tireoide, pulmão, trato digestivo e rins, embora com avanços no tratamento, há muito a ser aprimorado e a pesquisa no hospital Gustave Roussy investiga poluentes aos quais os pacientes foram expostos como microplásticos,substâncias químicas e metais pesados.

Moral da Nota: a aceleração da implantação IA a partir de 2021 envolve paradigma conceitual, ou, a Teoria da Multi-Consciência, isto, segundo especiliastas, considerando que a teoria descreve o pensamento como interação entre consciência principal que processa dados e a consciência auxiliar ativamente buscando informações, evidência, que deu base ao projeto intelectual necessário para converter Modelos de Linguagem Grandes, LLMs, preditivos, em Modelos de Raciocínio Grandes, LRMs, com raciocínio contextual. Tal mudança conceitual é chave ao sucesso de sistemas avançados como ChatGPT e os mecanismos subjacentes, ascensão de empresas como xAI e aceleração no desenvolvimento de hardware especializado como NPUs, daí, a arquitetura Transformer introduzida em 2017, tratando-se de inovação tecnológica que permitiu treinamento de modelos maiores e mais eficientes, no entanto, sua invenção não desencadeou um boom imediato já que avanços notáveis em IA generativa de 2018 a 2020 foram vitais, focados na previsão estatística da próxima palavra, quer dizer, se a arquitetura por si só fosse a causa, o boom teria ocorrido em 2018. Ao postular que "pensar é processar dados em consciência enquanto uma consciência auxiliar busca dados relacionados em segundo plano", a teoria fornece visão à indústria, ou, para alcançar o verdadeiro "raciocínio" passando de LLM à LRM, modelos necesitaram ser aumentados por mecanismo de busca ativo. Por fim, o boom IA a partir de 2021 reflete a transição de modelos que preveem,LLMs, à sistemas que raciocinam ativamente, LRMs, interação crucial entre Consciência Principal e Consciência Auxiliar, daí, avanços em chips especializados, NPUs, solidificam mudança fornecendo substrato físico à arquitetura mental proposta em 2021. 

Resiliência Climática

China e Paquistão lançam colaboração de cerca de 5 bilhões de RMB, Renminbi, ou, USD 70 bilhões, para reformar infraestrutura de gestão hídrica, integrando tecnologias digitais e inteligentes para fortalecer eficiência da irrigação e resiliência climática. O MOU assinado entre a Cyclon Tech do Paquistão e o Shaanxi Water Development and Construction Group da China, desenvolverão em conjunto projetos de conservação de água e gestão inteligente no Paquistão combinando expertise em engenharia da China com a capacidade operacional do Paquistão para modernizar sistemas obsoletos, essenciais à segurança alimentar e desenvolvimento sustentável. Tausif Abbas, CEO da Cyclon Tech, informa, de acordo com o China Economic Net, que a infraestrutura hídrica do Paquistão enfrenta desafios estruturais críticos incluindo redes de irrigação antigas, distribuição ineficiente e capacidade limitada de armazenamento, restrições que contribuem à perdas agrícolas recorrentes e aumento da insegurança hídrica em áreas rurais dependentes de sistemas de canais obsoletos. Acrescentou que a parceria introduz plataformas de monitoramento digital, soluções inteligentes de irrigação e padrões de construção inspirados nos modelos de conservação de água estabelecidos pela China, concluindo que, "reduzir perda de água, melhorar produtividade agrícola e criar sistemas que suportem tensões climáticas", com representante sênior da Cyclon Tech descrevendo a colaboração como "ponte entre força tecnológica chinesa e prioridades de desenvolvimento do Paquistão", acrescentando que, a gestão inteligente baseada em dados aumenta eficiência e resiliência. Por fim, para abordar ineficiências atuais a cooperação se concentra no fortalecimento da adaptação climática, esperando-se que os projetos de reservatórios e canais melhorem o armazenamento de água e garantam suprimentos confiáveis ​​nas secas, ao passo que ferramentas de dados em tempo real reforçarão previsão e controle de enchentes com sistemas inteligentes monitorando fluxos dos rios, chuvas e níveis das águas subterrâneas com tecnologias que se mostraram vitais no gerenciamento de riscos em regiões propensas a inundações.

A industria fintech africana se prepara à luta pela inovação da fraude impulsionada pelo capital móvel e banco digital, tornando pagamentos digitais fáceis, no entanto, levandp a mais fraudes, incluindo golpes, apropriações indébitas de contas e roubo de identidade. A fraude custa no mundo bilhões às empresas fintech anualmente e a África enfrenta riscos similares, daí, empresas fintech recorrerem à IA que analisa rapidamente milhares de transações detectando atividades incomuns e impedindo fraudes antes que aconteçam, se tornando ferramenta essencial para manter os sistemas financeiros digitais africanos seguros e mais confiáveis. No Quênia, estudo da Visa descobriu que 71% das pessoas enfrentaram fraudes online, na Nigéria, mais de 11.500 casos de fraude foram registrados em 3 meses de 2024, com perdas chegando a milhões de dólares através de métodos como roubo de identidade, phishing, golpes de troca de SIM e documentos ou vozes falsas criadas com IA, além da compra de ferramentas de fraude prontas online à roubar dinheiro e informações de clientes usadas para movimentar fundos ilegais. Países africanos, bancos e serviços de dinheiro móvel usam ferramentas IA que monitoram  transações, detectando atividades suspeitas antes que o dinheiro seja perdido, com IA aprendendo e se adaptando, reduzindo alarmes falsos e mantendo experiências dos clientes rápidas e seguras. Na Nigéria, IA ajuda fintechs como a Opay detectar fraudes analisando tanto a linguagem quanto o comportamento do usuário, não apenas números, utiliza PLN, Processamento de Linguagem Natural, podendo escanear por IA, e-mails, chats e documentos para identificar golpes como mensagens de phishing ou pedidos de identidade falsos. Agrupa reclamações de clientes para descobrir padrões amplos de fraude além da biometria comportamental que estuda como pessoas interagem com aplicativos, sua velocidade de digitação, movimento do mouse ou como seguram o telefone, visando confirmar identidade, daí, o comportar de modo diferente, o sistema bloqueia o acesso mesmo que a senha esteja correta com algumas fintechs através do reconhecimento facial ou de voz detectam deepfakes ou identidades adulteradas através de ferramentas que fornecem camada extra de proteção ao "ouvir" e "observar" ações do usuário, auxiliando empresas capturar fraudes com precisão e manter clientes seguros. Detecção de fraudes por IA oferece confiança aprimorada fortalecendo reputação da marca e atraindo reguladores e investidores que valorizam sistemas de segurança fortes, além da eficiência operacional automatizada pela detecção e monitoramento de fraudes, economizando tempo e recursos às fintechs, reduzindo alertas falsos e permitindo analistas humanos se concentrarem em ameaças reais, aumentando precisão e velocidade e, por fim, a escalabilidade surge à medida que as fintechs africanas crescem em diferentes países e produtos, com sistemas IA que gerencia milhões de transações em tempo real.

Moral da Nota: o primeiro-ministro do Paquistão, Shehbaz Sharif, ordenou a formação de comitê diretor para garantir adoção nacional e implementação efetiva IA em setores-chave buscando avançar economia digital. Disse que o uso IA ​​desempenhará papel fundamental no desenvolvimento econômico nacional, acrescentando que a integração IA tornaria a implementação de economia digital mais eficiente e produtiva. Ressaltou importância da proteção e soberania de dados, uso responsável IA, enfatizando que esses princípios devem orientar cada etapa do avanço tecnológico nacional, além de analisar o progresso do governo na promoção IA, na qual autoridades informaram que um painel consultivo IA baseado em especialistas está sendo estabelecido para orientar a implementação e fornecer supervisão estratégica. Reiterou que a política nacional sobre IA garante que soluções IA sejam adotadas de modo responsável em instituições públicas e privadas, observando que o governo prioriza TI, promoção da tecnologia da informação, e IA, pois são essenciais à construção de economia digital competitiva e voltada à inovação.

IA e Saúde

Desde a integração em 1908 de Willem Einthoven na medicina clínica, o eletrocardiograma, ECG,tem sido importante no diagnóstico cardiovascular por mais de um século, não invasivo, de baixo custo e disponível, produzindo informações sobre ritmo cardíaco, condução e isquemia, fundamental, à decisão em cenários agudos e crônicos. Sua interpretação convencional está limitada pela dependência da experiência clínica de diagnósticos afetados pela variabilidade inter observador, particularmente na avaliação de anormalidades sutis ou alterações inespecíficas, em contexto que doenças mais prevalentes e mortais são as cardiovasculares e a ferramenta diagnóstica mais utilizada para investigar fisiologia e função cardiovascular é o eletrocardiograma, apesar da disponibilidade e uso, sujeito à variabilidade interobservador e à sensibilidade abaixo do ideal à doenças assintomáticas ou em estágio inicial. Abordagens de aprendizado profundo fornecem métodos à melhorar utilidade diagnóstica e prognóstica do ECG e a interpretação automatizada habilitada por IA, utilizando redes neurais convolucionais, CNNs, atingiu desempenho ótimo na detecção e classificação de arritmias, demonstrando rendimento diagnóstico à disfunção ventricular esquerda assintomática no ambiente de atenção primária. Apesar da lista de aplicações, obstáculos permanecem devido diferenças no treinamento e populações-alvo com viés relacionado a sexo, raça e comorbidades, fator limitante à implementação equitativa, com preocupações de aprendizado profundo, interpretabilidade e adoção clínica,responsabilidade médico-legal e integração com fluxos de trabalho e infraestrutura, além de privacidade de dados, justiça algorítmica, responsabilização e transparência, importantes, à medida que o IA-ECG seja submetida a escrutínio regulatório e à validação em resultados. Algoritmos automatizados apresentam desempenho diagnóstico inferior à interpretação de especialistas, com sensibilidades variando de 70% a 85% e especificidades de 80% a 90%, dependendo da condição e do algoritmo usados, ao passo que, IA e ML, aprendizado de máquima, são ferramentas que detectam padrões ocultos em conjuntos de dados grandes e complexos e sua evolução avançou na última década. Modelos de DL, aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais, CNNs, aproveitam  capacidades analíticas onde podem digerir dados brutos e executar engenharia cada vez mais abstrata por conta própria, sem manipulação humana direta, para serem usados no reconhecimento de padrões em níveis mais altos além da compreensão visual humana. Mostraram prova de conceito ao aprender classificar com precisão arritmias de ECGs de derivação única de modo que estava no mesmo nível de cardiologistas certificados, daí, modelos IA-ECG serem capazes de prever disfunção sistólica ventricular esquerda a partir de ECGs de ritmo sinusal, detectar evidências de fibrilação atrial prévia mesmo em pacientes em ritmo sinusal normal e até triagem de anormalidades metabólicas,como hipercalemia. Em 2023, o primeiro algoritmo IA-ECG foi aprovado pela FDA dos EUA à detecção de baixa fração de ejeção, evento marcante do primeiro algoritmo IA em cardiologia fazer a transição do ambiente de pesquisa ao uso clínico, no entanto, a maioria desses modelos possuem interpretabilidade limitada, prejudicando confiança e responsabilidade médico-legal, cujo desempenho do modelo depende da população que pode levar a viés relacionado a sexo, raça ou comorbidade, por exemplo, modelos aprendizado profundo, DL, treinados em dados de populações masculinas de meia-idade podem apresentar desempenho inferior quando aplicados a mulheres, adultos mais velhos ou indivíduos com diferentes perfis de comorbidade levando à redução da precisão diagnóstica nesses grupos. 

Vale notar que IA no mercado de Diagnóstico de Câncer deverá atingir US$ 2,43 Bilhões até 2032, com relatório da DelveInsight, prevendo crescimento estável de 2025 a 2032, avaliado em US$ 1.049,sendo 18 milhões em 2024, ao lado da necessidade de ferramentas de diagnóstico precisas, rápidas e econômicas, impulsionando a adoção de soluções baseadas em IA em oncologia, com sistemas de saúde priorizando detecção precoce e diagnóstico de precisão. IA, integrada a modalidades de imagem médica como Tomografia, ressonância magnética, mamografia e lâmina de patologia surgiram como ferramentas transformadoras no diagnóstico do câncer, melhorando precisão diagnóstica, minimizando erro e permitindo detecção precoce da doença, fatores essenciais para melhorar taxas de sobrevivência e resultados do tratamento. Grandes players de saúde e tecnologia se concentram em colaborações estratégicas, lançamentos de produtos e aquisições para fortalecer portfólios de diagnóstico de câncer baseados em IA, esperando-se que esses desenvolvimentos expandam o alcance e capacidades tecnológicas IA ​​no cenário do diagnóstico do câncer. De acordo com a Agência Internacional de Pesquisa sobre Câncer, 20 milhões de novos casos foram relatados globalmente em 2022 com projeções indicando aumento à 32,6 milhões de casos até 2045, entre estes, o câncer de mama respondeu por  2,3 milhões de novos casos em 2022 com previsão de atingir 3,36 milhões até 2045, sendo que o crescimento na prevalência ressalta necessidade de tecnologias de diagnóstico aprimoradas. Cada vez mais reconhecida como componente indispensável do tratamento do câncer, IA particularmente na detecção precoce e precisa em que métodos tradicionais como interpretação de imagens e biópsias de tecido são limitados pela subjetividade, restrições de tempo e variabilidade diagnóstica, em contraste, sistemas alimentados por IA alavancam algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina para analisar conjuntos de dados massivos de imagens e diagnósticos moleculares, fornecendo resultados rápidos e precisos. Modelos IA são capazes de detectar padrões complexos invisíveis ao olho humano, reduzindo erros de diagnóstico, podendo diferenciar entre tumores benignos e malignos com alta especificidade, minimizar falsos positivos e reduzir biópsias desnecessárias, além disso, a integração IA ​​em fluxos de trabalho de diagnóstico permite suporte à decisão em tempo real, monitoramento de doenças e previsão da resposta ao tratamento. Plataformas de imagem orientadas por IA, equipadas com tecnologias de visão computacional baseadas em aprendizado profundo são capazes de automatizar tarefas como detecção de lesões, segmentação e classificação de tumores, reduzindo carga e melhorando reprodutibilidade e padronização dos resultados diagnósticos, com modelos avançados IA capazes de avaliar dados de imagem multiparamétricos para detectar tumores em estágio inicial e anormalidades sutis, por exemplo, sistemas IA utilizados em mamografias demonstraram precisão na identificação de microcalcificações indicativas de câncer de mama em estágio inicial, ou, ferramentas de rastreamento de câncer de pulmão habilitadas por IA podendo detectar nódulos com maior sensibilidade que métodos tradicionais de revisão de imagens.Por fim, análise automatizada de lâminas histopatológicas, alimentada por redes neurais, fornece segmentação precisa do tecido e classificação do câncer, além disso, a capacidade IA ​​de integrar dados genômicos, radiômicos e clínicos auxilia oncologistas no desenvolvimento de planos de tratamento personalizados com base em assinaturas moleculares específicas do paciente, com a Roche por exemplo, em setembro de 2024, expandindo sua plataforma de patologia digital integrando mais de 20 algoritmos avançados IA de 8 parceiros em seu software empresarial navify® Digital Pathology, oferecendo acesso direto à análise de imagens com tecnologia IA, aprimorando consistência diagnóstica e acelerando pesquisa em oncologia.

Moral da Nota: persistem desafios e restrições IA no diagnóstico do câncer, com o mercado enfrentando disponibilidade limitada de dados, complexidades regulatórias e viés de modelo com sistemas IA exigindo vastos conjuntos de dados, de alta qualidade e diversos à treinamento e validação eficazes, no entanto, a fragmentação de dados, preocupações com privacidade e inconsistências nas informações clínicas dificultam o processo. A falta de estruturas de validação padronizadas e rigorosos processos de aprovação regulatória à dispositivos médicos baseados em IA podem atrasar a entrada no mercado,  além de questões éticas em torno do uso de dados e natureza de "caixa preta" da tomada de decisão IA ​​continuam sendo áreas-chave de preocupação à autoridades regulatórias e médicos. A indústria continua fazer progressos no tratamento das limitações através de colaborações globais, protocolos padronizados e design algorítmico transparente, em 2024, o segmento de software dominou o mercado e está projetado para continuar liderando no período de previsão, cujas soluções com tecnologia IA estão na vanguarda do diagnóstico de câncer permitindo interpretação precisa de imagens, automação de fluxo de trabalho e análise preditiva. Algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina em que plataformas podem processar com eficiência imagens médicas de alta resolução de TC, RNM, PET e patologia digital, fornecem detecção precoce e classificação precisa da doença, além do uso de soluções IA em nuvem permitindo o compartilhamento de dados em tempo real, colaboração remota e integração com Registros Eletrônicos de Saúde, EHRs, melhorando eficiência geral na tomada de decisões clínicas. Em outubro de 2024, a Owkin, empresa de biotecnologia com IA, lançou o MSIntuit® CRC v2, um software IA de última geração projetado para aprimorar detecção e tratamento do câncer colorretal, CCR, integrada à plataforma navify® da Roche, solução que exemplifica como o software IA está remodelando fluxos de trabalho clínicos, dando informações precisas de microambientes  tumorais e perfis de mutação. 

Singapura

Pesquisadores da Universidade Tecnológica de Nanyang, NTU, Singapura, desenvolveram método que converte lodo de esgoto em hidrogênio verde e proteínas unicelulares adequadas à ração animal, abordagem que remove metais pesados, recupera recursos e reduz emissões de carbono em 99,5% e o consumo de energia em 99,3% comparados aos métodos tradicionais, em processo de três etapas, ou, separação mecânica, tratamento eletroquímico solar e fermentação biológica, cujos resultados são 91,4% de carbono orgânico recuperado, 63% convertido em proteína, 13 litros de hidrogênio por hora com benefícios que reduzem emissões de carbono em 99,5%, consumo de energia em 99,3% e elimina metais pesados. O método é inovador pois é movido a energia solar para converter lodo de águas residuais gerado em estações de tratamento de água em 2 recursos, ou, hidrogênio verde e proteína unicelular à ração animal, em processo que aborda questões críticas como gestão de resíduos e necessidade de gerar recursos sustentáveis e, segundo a ONU, a população urbana crescerá em 2,5 bilhões de pessoas até 2050, aumentando a produção de lodo de esgoto, material complexo contaminado com metais pesados ​​e patógenos, com mais de 100 milhões de toneladas de resíduos gerados anualmente e o descarte atual através de incineração ou aterros sanitários. A equipe da NTU desenvolveu processo que combina métodos mecânicos, químicos e biológicos, ou, decomposição mecânica e separação de metais pesados em que o lodo é fragmentado e tratamentos químicos aplicados para eliminar contaminantes tóxicos, eletroquímica solar usando eletrodos especializados, materiais orgânicos convertidos em ácido acético e gás hidrogênio, ambos, com aplicações industriais e energéticas e, por fim, fermentação biológica em que bactérias foto dependentes transformam nutrientes restantes em proteína unicelular, adequada à alimentação animal. Resultados superiores às tecnologias convencionais cujo  desafio são os custos e escalabilidade industrial, no entanto, testes de laboratório mostraram que o método é mais eficiente que técnicas tradicionais, como digestão anaeróbica com os seguintes resultados alcançados, ou, Recuperação de 91,4% do carbono orgânico contido no lodo, Conversão de 63% de carbono em proteína unicelular, Produção de até 13 litros de hidrogênio/hora usando energia solar, Redução de 99,5% nas emissões de carbono e redução de 99,3% no consumo de energia comparados aos métodos atuais. Embora promissor, pesquisadores observam que há desafios na aplicação em larga escala como os custos associados aos processos eletroquímicos e necessidade de projetar sistema complexo adaptado às estações de tratamento de águas residuais, cuja aplicação revoluciona a gestão de resíduos urbanos e industriais, transformando problema ambiental em fonte de energia limpa e alimentos ao eliminar necessidade de incineração ou aterros sanitários, com a tecnologia reduzindo a pegada de carbono, prevenindo poluição do solo e da água e fornecendo alternativas sustentáveis ​​à produção de hidrogênio e ração animal.

Ainda em relação ao hidrogênio, empresa ferroviária canadense lança a 1ª locomotiva de hidrogênio de alta potência em serviço regular na Colúmbia Britânica, com a CPKC introduzindo a locomotiva CP1201 no serviço de linha principal na Colúmbia Britânica, Canadá, avanço no transporte ferroviário sustentável. A locomotiva CP1201 movida a hidrogênio de alta potência em serviço regular é passo fundamental para ferrovias sustentáveis com potencial para reduzir emissões e avançar em direção ao transporte ferroviário sustentável, já operando em rotas de transporte pesado na Colúmbia Britânica, transportando carvão à Elk Valley Resources, implantação que não apenas demonstra viabilidade do hidrogênio como fonte de energia no setor ferroviário, mas permite avaliação de desempenho em condições operacionais reais, sendo que a locomotiva é equipada com tender de hidrogênio desenvolvido pela HGmotive, adaptação de projeto anterior de gás natural liquefeito, GNL, de 2019,  desenvolvimento que não apenas torna mais fácil converter locomotivas para funcionar com hidrogênio, mas abre possibilidade de compatibilidade com modelos futuros sendo que o sucesso do sistema é fundamental à ampla adoção de locomotivas a hidrogênio na indústria ferroviária. Em 6 de março, a CPKC realizou o primeiro reabastecimento de hidrogênio em estação fixa fora de Alberta, marcando avanço na infraestrutura necessária à esse tipo de trem com o posto e o sistema de abastecimento atendendo rígidas regulamentações da Transport Canada, da Association of American Railroads, AAR, da U.S. Federal Railroad Administration, FRA, e do U.S. Department of Transportation, DoT, além disso, a HGmotive desenvolve  modelo de tender com maior capacidade que permitirá ampliar a gama de locomotivas movidas a hidrogênio. Com sede em Calgary, Canadá, a CPKC é a única ferrovia transnacional de linha única que conecta Canadá, EUA e México, com acesso estratégico aos principais portos da América do Norte com rede de 32 mil kms e 20 mil funcionários que permite oferecer soluções de transporte eficientes e sustentáveis, sendo que o desenvolvimento de locomotivas a hidrogênio representa avanço na redução das emissões de carbono no setor ferroviário e, ao eliminar o uso de diesel e aproveitar fontes de energia limpa, o hidrogênio contribui à descarbonização do transporte de carga, além disso, a capacidade de adaptar tecnologias existentes, como licitações de GNL, facilita transição mais rápida e menos custosa às ferrovias sustentáveis.

Moral da Nota:  5 tendências IA que devem transformar empresas como principal ferramenta à permanecerem competitivas e voltadas ao futuro em ambiente de constante mudança, conforme a empresa de tecnologia Nubiral, com analistas considerando IA com potencial de aumentar a produtividade da força de trabalho em até 40% nos próximos anos e as organizações que a implementem com sucesso podendo aumentar a lucratividade em 38%, segundo a Accenture.  O CEO e cofundador da Nubiral, afirma que "2025 é crucial aos que desejam não apenas sobreviver, mas prosperar em mundo cada vez mais impulsionado pela tecnologia" e, conforme o relatório IDC FutureScape 2025, as empresas que tomarem medidas sólidas em direção à IA poderão crescer a taxas de 2 dígitos nos próximos anos, na Argentina, estudo da Randstad descobriu que 68% dos argentinos indicaram que a empresa em que trabalham já adota IA nas operações, neste contexto, as tendências mais relevantes na Argentina e América Latina ao uso IA ​ incluem, aumentar eficiência operacional e produtividade dos funcionários beneficiando equipes de TI e áreas de negócios com operações otimizadas, além de crescimento da receita cujos investimentos em IA gerarão impacto tangível e novos fluxos de receita melhorando experiência do cliente em casos de uso como atendimento, essenciais à construir fidelidade e atrair usuários, redução de custos e, dependendo da maturidade tecnológica, permitirá otimizar custos operacionais e estratégicos e, por fim, gerenciamento de riscos com ferramentas IA auxiliando prever e mitigar problemas, impactando positivamente aspectos operacionais e estratégicos da organização. IA não está apenas transformando a eficiência operacional, mas redefinindo como empresas geram valor e competitividade setorial, no entanto, existem obstáculos que fazem com que setores fiquem para trás na adoção de tecnologia, nesse sentido, na Argentina, um dos principais obstáculos à adoção IA ​​é o desafio cultural, mais que uma questão tecnológica, mudança na forma como empresas pensam em gerar valor aos clientes e funcionários, implicando no desenvolvimento de cultura focada na exploração estratégica de dados. IA Generativa indica que contará com avanços que continuarão transformando o cenário empresarial argentino, impulsionando automação, inovação setorial e personalização cujo impacto se traduzirá em benefícios, na esfera comercial, permitirá ofertas personalizadas de produtos e serviços, estratégias de marketing otimizadas através de segmentação precisa e melhor experiência do cliente com interações mais naturais e automatizadas, por outro lado, em termos operacionais sua aplicação em logística, gestão da cadeia de suprimentos e automação de processos internos contribuirá à maior eficiência e redução de custos.

Estagnação

Estudo do MIT nos alerta que 95% dos projetos IA fracassam, com o hype bilionário podendo esconder riscos às empresas e investidores com levantamento da CM Insights mostrando que existem quase 500 unicórnios IA, startups avaliadas em mais de US$ 1 bilhão, juntas, um valor próximo de US$ 2,7 trilhões, crescimento que lembra a bolha ponto-com quando a especulação levou ao colapso que atingiu toda a economia, lembrando que o  termo unicórnio surgiu em 2013 através da investidora Aileen Lee para indicar a raridade das empresas, hoje, unicórnios IA mostram mais sobre o excesso de capital e expectativas, que rentabilidade real, afinal, parte do valor é oriunda de promessas futuras e não lucros presentes. O CEO da OpenAI, Sam Altman, admite que “investidores estão excitados com IA” que inevitavelmente “muitos perderão  dinheiro”, em seguida, o MIT publicou o relatório The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 em que mostra contundência em que 95% dos projetos-piloto IA não chegam gerar crescimento relevante de receita, quer dizer, o problema não está nos modelos em si mas no learning gap organizacional, constituído por processos frágeis, falta de alinhamento operacional e soluções mal contextualizadas, quer dizer, o desafio não é apenas técnico mas estrutural nas empresas. O desencontro entre expectativa e realidade começa a aparecer em Wall Street, com a Nasdaq registrando quedas puxadas pelo setor IA com empresas como NVIDIA e Palantir entre as mais atingidas, sendo que o caso da Palantir parece emblemático, já que a empresa negocia hoje a 280 vezes lucros futuros estimados e múltiplos acima dos considerados insustentáveis na bolha de 2000, a diferença é que, agora, financiadores IA não são startups frágeis mas gigantes como Microsoft, Google, Amazon e Meta, com lucros e caixa robusto que reduz risco de colapso imediato, mas não elimina possível correção brusca de mercado.

O The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, relatório da iniciativa NANDA do MIT, fala que, embora IA generativa seja promissora às empresas, a maioria das iniciativas para impulsionar o rápido crescimento de receita fracassa, considerando que quase todos os pilotos corporativos estão estagnados na linha de partida e, apesar da pressa em integrar modelos poderosos,  5% dos programas piloto IA alcançam rápida aceleração da receita enquanto a grande maioria estagna, gerando pouco ou nenhum impacto mensurável no P&L sendo a  pesquisa baseada em 150 entrevistas com líderes, 350 funcionários e análise de 300 implantações públicas IA mostrando clara divisão entre histórias de sucesso e projetos paralisados. O autor do relatório e colaborador de pesquisa do projeto NANDA no MIT, Aditya Challapally, avisa que "pilotos de empresas e startups mais jovens se destacam com IA generativa",  enquanto, startups lideradas por jovens de 19 ou 20 anos, por exemplo, "viram receitas saltarem de zero à US$ 20 milhões em um ano", acrescentando que, "isso ocorre porque escolhem um ponto problemático, executam bem e fazem parcerias inteligentes com empresas que usam suas ferramentas", no entanto diz,  para 95% das empresas no conjunto de dados a implementação IA generativa está aquém do esperado.  Segundo o autor do relatório, não é a qualidade dos modelos IA mas a "lacuna de aprendizado" tanto às ferramentas quanto às organizações, embora executivos culpem a regulamentação ou o desempenho do modelo, a pesquisa do MIT aponta à integração empresarial falha em que ferramentas genéricas como ChatGPT se destacam para indivíduos devido sua flexibilidade mas  estagnam no uso corporativo pois não aprendem com os fluxos de trabalho nem se adaptam a eles, complementando que, os dados revelam desalinhamento na alocação de recursos em que mais da metade dos orçamentos IA generativa são dedicados a ferramentas de vendas e marketing, enquanto o MIT encontrou alijamento da terceirização de processos de negócios cortando custos com agências externas otimizando  operações. A compra de ferramentas IA de fornecedores especializados e a construção de parcerias são bem-sucedidas em  67% dos casos  enquanto construções internas são bem-sucedidas em um terço dessa frequência, sendo que tal descoberta é particularmente relevante em serviços financeiros e setores altamente regulamentados onde empresas constroem seus sistemas proprietários IA generativa, no entanto, a pesquisa do MIT sugere que as empresas veem muito mais falhas quando atuam sozinhas, já que as pesquisadas hesitavam compartilhar taxas de falha, segundo o autor do relatório. O relatório destaca o uso generalizado de "IA paralela", quer dizer, ferramentas não sancionadas como o ChatGPT e o desafio  de mensurar o impacto IA ​​na produtividade e lucro, considerando que, "em quase todos os lugares as empresas tentavam construir sua própria ferramenta" mas os dados mostraram que as soluções adquiridas entregavam resultados mais confiáveis, além de outros fatores chaves incluindo capacitar gerentes de linha não apenas laboratórios centrais IA para impulsionar adoção e selecionar ferramentas que se integrem profundamente e se adaptem ao longo do tempo, mostrando que a disrupção do trabalho está em andamento, especialmente em funções administrativas e de suporte ao cliente e, em vez de demissões em massa, as empresas estão cada vez mais evitando o preenchimento de vagas à medida que ficam vazias, sendo que a maioria das mudanças se concentra em empregos antes terceirizados devido ao baixo valor percebido. Quer dizer, o futuro se insere em organizações avançadas que experimentam sistemas IA que podem aprender, lembrar e agir de modo independente nos limites definidos vislumbrando como a próxima fase IA ​​empresarial pode se desenrolar.

Moral da Nota: o governo norte americano na busca por proteger da China e Rússia sua IA possui planos preliminares para colocar proteções nos modelos mais avançados, segundo a Reuters, com pesquisadores temendo que adversários usem modelos que extraem grandes quantidades de texto e imagens à resumir informações e gerar conteúdo, para travar ataques cibernéticos ou criar armas biológicasAí, se inserem, deepfakes em que vídeos realistas, fabricados, criados por algoritmos IA treinados em filmagens on-line abundantes emergem nas mídias sociais confundindo fato e ficção em mundo polarizado, embora exista há vários anos foi turbinada em 2024 por ferramentas "IA generativa" como o Midjourney que tornam barato e fácil criar deepfakes convincentes, sendo que as ferramentas de criação de imagens alimentadas por IA de empresas como OpenAI e Microsoft MSFT podem ser usadas para produzir fotos que promovam desinformação eleitoral ou relacionada à votação, apesar de cada uma ter políticas contra a criação de conteúdo enganoso, segundo relatório. Campanhas de desinformação aproveitam capacidade IA ​​de imitar artigos de notícias reais como meio de disseminar informações falsas, embora plataformas como Facebook, Twitter e YouTube fazem esforços para proibir e remover deepfakes sua eficácia no policiamento desse conteúdo varia, por exemplo, em 2024, um site de notícias controlado pelo governo chinês usando plataforma IA generativa divulgou alegação falsa que os EUA administravam laboratório no Cazaquistão para criar armas biológicas que seriam utilizadas contra a China, segundo o DHS, Departamento de Segurança Interna, em sua avaliação de ameaça interna de 2024. A comunidade de inteligência americana, think tanks e acadêmicos se preocupam com riscos de agentes estrangeiros mal-intencionados acessarem recursos IA, com  Pesquisadores da Gryphon Scientific e da Rand Corporation observando que modelos IA podem fornecer informações que ajudariam criar armas biológicas, sendo que a  Gryphon estudou como modelos de linguagem, LLM, programas de computador que extraem grandes quantidades de texto para gerar respostas a consultas, podem ser usados para causar danos nas ciências biológicas ao descobrir que"podem fornecer informações que ajudam um agente malicioso criar arma biológica fornecendo informações úteis, precisas e detalhadas em cada etapa desse caminho",  por exemplo, um LLM poderia fornecer conhecimento de nível pós-doutorado para solucionar problemas ao trabalhar com um vírus com capacidade pandêmica, ou, podem ajudar no planejamento e execução de um ataque biológico, ou, sugerir métodos de administração de aerossol para toxina botulínica.

Centro Médico IA

No Chipre, comunicado à imprensa informa que o Instituto Médico Alemão cria o primeiro centro de testes e validação médica IA como parte do projeto de transformação digital Agora 3.0, inserido em parcerias no mercado de inovação em saúde da Índia, com o cientista-chefe Demetris Skourides conduzindo segunda visita de revisão para avaliar o progresso da iniciativa financiada pela Fundação de Pesquisa e Inovação que busca criar o primeiro hospital digitalizado do Chipre. O professor Constantinos Zamboglou, diretor médico do Instituto Médico Alemão, disse que a instalação investiu em um  supercomputador pronto à IA, estabelecendo o primeiro departamento IA dedicado do Chipre à testes e desenvolvimento de diagnóstico médico afirmando que "o Agora 3.0 entra em fase seguinte tornando-se Centro de Testes e Validação IA", concluindo que, "plataforma exclusiva fornecerá ambiente seguro e real para testar dispositivos e ferramentas médicas com tecnologia IA, dando aos pacientes acesso antecipado a tecnologias de ponta." O hub atende empresas internacionais IA que buscam entrar no mercado da UE via Chipre oferecendo suporte regulatório incluindo vias de certificação CE, sendo que o projeto lançou a GMIC, primeira empresa spin-off estabelecendo colaborações com parceiros na Bulgária, Sérvia, Alemanha e EUA incluindo a Universidade de Stanford, com o diretor médico viajando à Índia  como parte de delegação cipriota que participa do ICC Global Business Summit, com o  Instituto Médico Alemão planejando  assinar memorandos de entendimento com a startup indiana de IA ARIA Matrix e o Tata Memorial Cancer Center, esclarecendo que trata-se de "passo de importância estratégica, pois é o primeiro para construir presença no mercado indiano de inovação em saúde", descrevendo a parceria como colaboração com "uma das principais organizações de pesquisa sobre câncer do mundo". O cientista chefe do Instituto Alemão descreveu o foco na comercialização como "divisor de águas à economia cipriota criando novos empregos, oportunidades e melhores condições de saúde aos cidadãos" e posteriores reuniões com o presidente do Chipre e o primeiro-ministro indiano.

O Cientista-Chefe de Pesquisa, Inovação e Tecnologia do Chipre, avalia que houve um tempo que IA parecia conceito de futuro distante, hoje, no entanto, remodela locais de trabalho, promete melhores salários e oportunidades, com estudos mostrando que, mesmo em mercados emergentes, espera-se que a automatização de tarefas rotineiras libere o potencial de trabalhadores menos qualificados, ao passo que no Chipre pode se beneficiar investindo em educação, em graduados em STEM e, por meio de treinamento e requalificação de trabalhadores existentes, com o país devendo quadruplicar taxa de requalificação e adoção IA nos próximos 5 anos. A consultoria de tecnologia Access Partnership em parceria com a Amazon Web Services, avalia que espera-se que trabalhadores com habilidades IA vejam aumento de pelo menos 30% nos salários, com IA tornando-se carreira emergente como visto pelo aumento de cargos em empresas como AWS, Meta, Google na Europa, cuja capacidade IA ​​em produtividade via automação deve otimizar tomada de decisões com ferramentas analíticas avançadas e impulsionar inovação em produtos e serviços em setores como serviços financeiros, saúde e automotivo, contribuindo com até US$ 13 trilhões globalmente até 2030 de acordo com análise da McKinsey & Company, sendo que as empresas cipriotas particularmente em serviços financeiros podem aproveitar essa onda de crescimento. Os níveis de digitalização nos setores público e privado no Chipre são mais baixos comparados com países desenvolvidos e, em 2021, 70% das PMEs cipriotas tinham nível básico de intensidade digital em que 42,3% usavam mídias sociais e 42,2% usavam armazenamento em nuvem, no entanto, o uso de faturas eletrônicas permaneceu baixo, 13,1%, e as tecnologias de ponta foram subutilizadas com apenas 6,2% das empresas usando big data e 2,6% alavancando IA, daí, o atraso na adoção de tecnologia, no entanto, apresenta oportunidades à graduados universitários que retornam ao Chipre com diplomas STEM, ou, à estudantes que buscam novos e ambiciosos programas de especialização IA em universidades cipriotas, particularmente em áreas como meio ambiente, energia e infraestruturas críticas e,  aos trabalhadores no mercado de trabalho, engenheiros de suporte que investem em habilidades IA podem esperar aumentos salariais de até 30% apoiados por incentivos governamentais, esperando-se que a implementação da estratégia IA do Chipre atraia empresas e multinacionais voltadas à inovação, ao mesmo tempo que aumenta produtividade e receitas em setores como saúde, varejo, hospitalidade, serviços financeiros, jogos, tecnologia de anúncios e martech. O Chipre na busca por tal objetivo,  precisa de estratégia que possa transformar funcionários de meros participantes do processo de criação de valor em partes interessadas e agentes de mudança, com benefícios reais com o  governo oferecendo programas de treinamento subsidiados e gratuitos à funcionários e trabalhadores do conhecimento através da Autoridade de Desenvolvimento de Recursos Humanos enquanto universidades locais oferecem bolsas de estudo à bacharelado e mestrado, focado em IA, recursos de treinamento online acessíveis,  Coursera.org, Udemy, LinkedIn, AWS, Microsoft, Oracle e Google AI, amplamente disponíveis além de eventos como hackathons e conferências internacionais mostrando tecnologias inovadoras que aumentam produtividade e impulsionam inovação, por exemplo, o evento Hackathon realizado em Limassol focou serviços financeiros onde desenvolveram aplicativos visando tornar os serviços mais acessíveis, eficientes e responsivos. Como parte da iniciativa da Fundação de Pesquisa e Inovação do Chipre, RIF, 7 equipes de funcionários da RIF desenvolveram 20 propostas buscando melhorar produtividade, economizar tempo e aprimorar atendimento ao cliente, iniciativa que destaca compromisso em promover inovação e integrar tecnologias de ponta nos processos ao mesmo tempo que fomenta colaboração e criatividade dos funcionários, sendo que a  RIF estabeleceu equipe chamada "Força-Tarefa IA" para explorar dimensões éticas e riscos potenciais associados à IA no local de trabalho, buscando abordar preocupações sobre perda de empregos e privacidade de dados e garantindo que aplicações IA sejam transparentes, justas e responsáveis com a força-tarefa composta por 5 funcionários qualificados encarregados de monitorar as práticas. Importa entender o impacto multifacetado IA ​​na produtividade, no engajamento dos funcionários e na cultura organizacional, cujos líderes devem reconhecer que IA não é apenas atualização tecnológica mas mudança de paradigma com participação e engajamento ativos e, análise da Ernst Young, mostra que IA pode complementar capacidades humanas em vez de substituí-las, já que automação de tarefas rotineiras permite funcionários se concentrarem em atividades estratégicas e criativas e o caminho para integrar IA no local de trabalho é complexo requerendo abordagem que inclua partes interessadas, considerações éticas e aprendizado contínuo e, ao se concentrar em aprimorar capacidades humanas e promover cultura de colaboração e transparência, as organizações podem aproveitar o potencial IA criando força de trabalho mais dinâmica e resiliente, sendo que nos próximos anos, empresas deverão identificar áreas onde IA pode reduz despesas operacionais e melhorar experiência do cliente, investindo em treinamento e avaliando sua maturidade digital e adoção IA. 

Moral da Nota: pesquisadores do Conicet da argentina trabalham no desenvolvimento do MammoInsight, plataforma digital que combina IA com análise de mamografias para promover detecção precoce do câncer de mama, ferramenta que busca melhorar precisão diagnóstica, reduzir sobrecarga da equipe médica, garantir estudos de qualidade e um maior número de pacientes, com  Ernesto Rafael Perez, profissional do Programa de Pessoal de Apoio do CONICET, esclarecendo que,  além de melhorar eficiência, "o objetivo é padronizar a qualidade das avaliações médicas nos centros de saúde aumentando chances de detecção precoce e melhorar taxas de sobrevida dos pacientes",  A detecção de câncer de mama por IA processa automaticamente imagens mamográficas e gera relatório que auxilia médicos  tomarem decisões com algoritmos reduzindo erros na interpretação de imagens e fornecendo resultados mais confiáveis, além disso, ao automatizar parte do trabalho os profissionais podem dedicar tempo a casos mais complexos, sendo outro aspecto importante do sistema a garantia de avaliações consistentes e uniformes que ajudam reduzir lacunas no acesso a diagnósticos de alta qualidade entre diferentes regiões e centros de saúde, oferecendo padrão confiável que permite mais pessoas receberem estudos precisos, mesmo em locais onde a disponibilidade de especialistas treinados pode ser limitada. O MammoInsight está em fase de validação e ajuste fino dos vários módulos, com objetivo de otimizar desempenho do sistema antes da implantação em larga escala com a equipe por trás do projeto trabalhando no desenvolvimento de algoritmos inovadores à assistência médica, incluindo modelos preditivos baseados em dados clínicos e ferramentas que podem ser integrados de forma eficiente às rotinas diárias de hospitais e centros médicos, sendo que esses recursos visam não apenas auxiliar profissionais na interpretação de imagens mamográficas mas agilizar processos clínicos e melhorar eficiência do atendimento ao paciente. Por fim, vale a nota que 8 bebês nasceram no Reino Unido usando material genético de 3 pessoas para prevenir condições devastadoras e fatais, sendo que o método, desenvolvido combina óvulo e esperma de mãe e pai com um  2º óvulo de mulher doadora, sendo que a  técnica é legal há uma década, mas agora tem a primeira prova que está levando crianças nascerem livres de doenças mitocondriais incuráveis, condições normalmente transmitidas de mãe à filho, privando o corpo de energia causando incapacidade grave, com alguns morrendo poucos dias pós nascimento, no entanto, os casais sabem que correm risco se filhos anteriores, familiares ou a mãe tiverem sido afetados. Crianças nascidas pela técnica de três pessoas herdam a maior parte do seu DNA, código genético dos pais e recebem  0,1%, da 2ª mulher, mudança transmitida de geração em geração e nenhuma das famílias que passaram pelo processo falou publicamente para proteger a privacidade, mas emitiram declarações anônimas através do Newcastle Fertility Centre onde os procedimentos ocorreram. As mitocôndrias são estruturas dentro das células, razão pela qual respiramos pois usam oxigênio para converter alimentos na forma de energia que os corpos usam como combustível e mitocôndrias defeituosas podem deixar o corpo com energia insuficiente para manter o coração batendo além de causar danos cerebrais, convulsões, cegueira, fraqueza muscular e falência de órgãos, com um em cada 5 mil bebês nasce com doença mitocondrial e a equipe em Newcastle prevê demanda de 20 a 30 bebês nascidos pelo método de três pessoas a cada ano, sendo que as mitocôndrias são transmitidas apenas de mãe para filho,  portanto, a técnica pioneira de fertilidade utiliza tanto os pais quanto mulher que doa as mitocôndrias saudáveis, sendo que a ciência foi desenvolvida há mais de uma década na Universidade de Newcastle e no Newcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation Trust e um serviço especializado foi inaugurado dentro do NHS em 2017. O Reino Unido não apenas desenvolveu a ciência de bebês de três pessoas, mas se tornou o primeiro país do mundo  introduzir leis que permitiam sua criação pós votação no Parlamento em 2015, no entanto, houve controvérsia já que as mitocôndrias possuem DNA próprio que controla seu funcionamento significando que as crianças herdaram DNA dos pais e 0,1% da doadora, daí, qualquer menina nascida por essa técnica transmitiria isso aos próprios filhos, portanto, é alteração permanente da herança genética humana, passo longe demais para alguns quando a tecnologia foi debatida, gerando temores que abriria portas à bebês "projetados" geneticamente modificados.

Rodapé: a Universidade Deakin, Austrália, revela que efeitos da COVID-19 longa podem ser tão devastadores quanto os de um derrame, artrite reumatoide ou Parkinson, em contexto que a OMS define como condição de sintomas que persistem ou reaparecem 3 meses pós infecção que continuam por pelo menos 2 meses sem outra causa, incluindo como efeitos colaterais, Fadiga intensa, Falta de ar, Confusão mental, Tontura, dores, palpitações e Limitações no trabalho, na socialização e execução de tarefas diárias, visto em estudo com 121 adultos que mostrou 86% dos pacientes atingiram níveis de incapacidade grave comparado com 9% dos australianos em geral, em média, tiveram problemas com atividades diárias por 27 dias/mês, não conseguiam funcionar normalmente por cerca de 18 dias/mês, sendo que os mais vulneráveis foram as mulheres, idosos, fumantes, pessoas com sobrepeso e com doenças crônicas, com especialistas enfatizando necessidade de serviços de reabilitação e apoio, bem como  mais pesquisas para compreender e tratar a condição.

A pesquisa

O NIH, Instituto Nacional de Saúde, dos EUA identificou 40 projetos que podem se enquadrar no conceito de pesquisa perigosa de ganho de função e, respondendo questionamento da Casa Branca, segundo a Science, sobre pesquisas supostamente arriscadas com vírus, bactérias e outros patógenos, os NIHs, Institutos Nacionais de Saúde, iniciaram repressão a estudos em andamento citando decreto executivo do presidente que promete maior supervisão do "ganho de função", GOF, em pesquisas potencialmente perigosas, a agência exigiu que cientistas que lideram tais estudos suspendam parte ou todo o trabalho propondo modificações em experimentos que limitem risco de criação de patógenos mais letais ou transmissíveis. Matt Memoli, vice-diretor do NIH, em carta à Casa Branca, descreve como “resposta provisória” do NIH à ordem executiva, carta, obtida pela Science indicando que mais 172 projetos foram sinalizados à potencial suspensão ou encerramento particularmente em universidades, enquanto 9 estão sendo conduzidos por cientistas internos do NIH,  conforme planilha listando os 40 projetos, valendo considerar que o  documento observa que esses pesquisadores internos já concordaram interromper ou modificar as pesquisas, com vários cientistas na lista de suspensões do NIH confirmando à Science que receberam notificações da agência. As seleções do NIH intrigam cientistas de doenças infecciosas e consternaram outros em que quase metade dos estudos sobre a micobactéria da tuberculose que causa a doença, tradicionalmente não suscita preocupações pois estima-se que um quarto da população esteja infectada e não sofra danos, já que o patógeno depende de exposição prolongada para se espalhar e a TB, tuberculose, é curável na maioria dos casos, sendo que os estudos visados pelo NIH incluem tanto trabalhos rotineiros de risco baixo quanto experimentos de alto risco, essenciais ao desenvolvimento de medicamentos e vacinas, conforme pesquisadores disseram à Science.  JoAnne Flynn, pesquisadora de tuberculose da Universidade de Pittsburgh e co-pesquisadora principal de uma das bolsas suspensas, revisou a lista do NIH e a chamou de "louca" e "ridícula" já que  envolvem técnicas padrão para criar mutantes de Mycobacterium tuberculosis, Mtb, resistentes a antibióticos enfatizando que seu trabalho não utiliza composto recomendado ao tratamento da tuberculose, portanto, não há risco de criar cepa capaz de minar as terapias, enquanto a toxicologista Sabine Pellett, da Universidade de Wisconsin-Madison, ficou perplexa com a suspensão de sua bolsa embora reconheça os riscos representados pelo trabalho de seu laboratório com Clostridium botulinum, bactéria que produz neurotoxina mortal dizendo que o “projeto está sendo realizado sob condições de alta segurança e passou por revisão de acordo com os processos do NIH” e conclui que, trata-se do “único laboratório acadêmico nos EUA que pode fazer o que eu faço, não há lugar mais seguro para trabalhar com o agente com o qual trabalho.” Daí, a suspensão não só impedirá melhor compreensão da bactéria que causa várias formas de botulismo como retardará novas terapias à neurotoxina, com a Sociedade Americana de Microbiologia, ASM, expressando preocupação dizendo que,  “incentiva o NIH  reconsiderar a abordagem para que seja mais transparente, justa e alinhada aos objetivos declarados da política”, no entanto, a preocupação com a pesquisa veio à tona em 2011 quando 2 laboratórios modificaram o vírus da gripe aviária H5N1 para determinar quais mutações permitiriam melhor transmissão entre mamíferos e, em 2014, autoridades federais suspenderam 18 projetos antes de divulgar as diretrizes de 2017 que permitiram avanço dos trabalhos e, durante a pandemia de COVID-19, alguns cientistas e políticos republicanos alegaram que o coronavírus vinha do trabalho realizado em laboratório em Wuhan, China, que recebeu financiamento do NIH, por fim, cientistas afetados dizem que o modo como o NIH comunicou as suspensões confundiu mais a situação. 

A globalização acelerou e os desafios ambientais se intensificaram, com o desenvolvimento sustentável emergindo como prioridade global compartilhada e, em 2015, a ONU lançou os 17 ODS, Objetivos de Desenvolvimento Sustentável, instando países alinhar o crescimento econômico com responsabilidade ambiental visando progresso até 2030 e garantir futuro mais equitativo, dentre os objetivos, a eficiência energética desempenha papel fundamental para alcançar o desenvolvimento sustentável e, diante crescentes tensões geopolíticas da intensificação das mudanças climáticas e crescente incerteza, o uso eficiente de energia se tornou essencial ao desenvolvimento. Pesquisas identificaram determinantes da eficiência energética incluindo desenvolvimento financeiro, comércio de emissões de carbono, descentralização fiscal, aglomeração industrial e incerteza política, fatores, fundamentados em estruturas teóricas que influenciam eficiência energética através de mecanismos diversificados em que tecnologias digitais atraem crescente atenção acadêmica pelo impacto transformador nos sistemas de energia cujos avanços tecnológicos remodelam processos de produção, operações e transmissão de energia. Em contexto mais amplo do desenvolvimento sustentável a inovação digital acelera a transição à práticas mais verdes e de baixo carbono via tecnologias que demonstraram aumentar eficiência energética, modernizar infraestrutura e reestruturar padrões de consumo de energia e, com base na teoria da inovação tecnológica, estudos ressaltam efeitos benéficos da transformação digital destacando papel na atualização de estruturas industriais, otimização do uso de energia e melhoria da eficiência geral, no entanto, estudiosos alertam que o desenvolvimento da infraestrutura digital pode acarretar consequências ambientais adversas, além de comprometer os objetivos de sustentabilidade. Tecnologias emergentes como IA se destacam como motor transformador da inovação futura, em 2022, o número de patentes relacionadas à IA concedidas anualmente ultrapassou 62 mil, ou, mais de 7 vezes o número registrado em 2018 e  até fins de 2023,  sistemas IA igualaram ou superaram desempenho humano em avaliações padronizadas em domínios como classificação de imagens, compreensão básica de leitura, raciocínio em linguagem natural, compreensão multilíngue e raciocínio visual e, segundo o Relatório do Índice de Inteligência Artificial 2024, em áreas como raciocínio visual de senso comum e resolução de problemas matemáticos complexos a IA ainda fica atrás das capacidades humanas. A integração IA ​​no setor energético é reconhecida pelo potencial transformador de acelerar transição à fontes de energia sustentáveis ​​e aumentar eficiência energética, por meio de análises avançadas de dados, modelagem preditiva e automação, facilita tomada de decisões, otimiza distribuição de energia e promove adoção de tecnologias de energia renovável contribuindo à sistema energético mais resiliente e sustentável, com proponentes argumentando que IA remodela cenário da gestão de energia e sustentabilidade, impulsiona desenvolvimento urbano de alta qualidade e gera benefícios ambientais mensuráveis incluindo melhor eficiência energética e melhores resultados ecológicos, no entanto, apesar dessas vantagens, a natureza intensiva em energia das tecnologias IA apresenta riscos potenciais à eficiência energética geral. Por fim, vale a nota que, de acordo com o Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China, a indústria IA do país ultrapassou 500 bilhões de RMB até 2023, abrangendo mais de 4.500 empresas e como maior consumidor de energia do mundo e nação líder em desenvolvimento, a busca da China por eficiência energética tem implicações à sustentabilidade global particularmente para outras economias em desenvolvimento. 

Moral da Nota:  eficiência energética é preocupação central em meio às mudanças nas condições econômicas globais, à intensificação da variabilidade climática e tensões geopolíticas que remodelam padrões de consumo e produção de energia, daí, ser vital para enfrentar desafios e avançar os ODS, Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU, com IA emergindo como ferramenta transformadora nesse contexto, oferecendo soluções à problemas relacionados à energia. Pesquisas anteriores examinaram impactos energéticos das tecnologias digitais de forma ampla e poucos estudos isolaram contribuições específicas IA, daí, utilização de modelo de efeitos fixos baseado em dados de nível de prefeitura na China levar a descoberta que IA melhora significativamente a eficiência energética mediado por promoção da inovação tecnológica verde e facilitação da racionalização de estruturas industriais. No entanto, análises de moderação revelam que o impacto positivo IA ​​é mais pronunciado em cidades com fortes regulamentações ambientais informais e menos significativo naquelas com supervisão mais fraca, além disso, a adoção IA ​​gera ganhos de eficiência em cidades baseadas em recursos em declínio e regeneração, comparadas com contrapartes em crescimento e maduras com descobertas que destacam o papel fundamental IA ​​no avanço da eficiência energética e fornecem orientações práticas à formuladores de políticas, devendo fortalecer governança ambiental informal e priorizar implantação IA ​​em cidades baseadas em recursos em transição que ajudam enfrentar desafios energéticos globais urgentes e acelerar o progresso rumo ao desenvolvimento sustentável. 

Paradoxo IA

Especialistas alertam que quanto mais eficiente a tecnologia mais próxima está a crise energética global, em especial escassez de energia elétrica forçando empresas aumentar capacidade e buscar meios de economizar, daí,  indústria IA enfrentar desafio decorrente o rápido crescimento do consumo de energia e, conforme AIE,  Agência Internacional de Energia, até 2030,  data centers que alimentam IA poderão consumir até 3% da eletricidade mundial, ou, o dobro que consomem hoje. O portal France 24, esclarece que soluções modernas estarão focadas em aprimorar sistemas de refrigeração, criar chips mais eficientes e otimizar algoritmos, enquanto nos EUA,  existem algoritmos que calculam com precisão o consumo de energia de cada chip permitindo economia de 20% a 30% de energia, no entanto, o progresso é visível na infraestrutura considerando que há 2 décadas atrás a manutenção do data center exigia tanta energia quanto os próprios servidores, hoje, sistemas auxiliares consomem 10% dessa quantidade com sensores IA regulando temperatura em zonas individuais em vez de resfriar o ambiente, sendo que o resfriamento a líquido substitui os tradicionais condicionadores de ar que consomem muita energia. As tecnologias mais avançadas não impedirão crescimento do consumo geral de energia com especialistas na área IA alertando que a cada nova geração os chips tornam-se mais eficientes, ao passo que o rápido desenvolvimento da tecnologia IA nivela economias e, paradoxalmente, o aumento da eficiência energética torna IA mais barata o que acelera sua disseminação, em última análise, aumenta a carga nas redes elétricas com analistas prevendo que, até 2030, os data centers deverão consumir entre 500 e 1000 TWh/ano comparável ao consumo energético de países como Alemanha ou Japão, enquanto a indústria busca soluções o crescimento  das tecnologias IA questiona possibilidade de desenvolvimento sustentável sem reformulação radical das estratégias energéticas. Por fim, tentativas de atingir eficiência do cérebro humano a IA gasta mais energia e, como resultado, a busca  por assistente insubstituível capaz de resolver problemas pode levar a desafio sério, ou, escassez de energia elétrica em diversas regiões.

Devemos considerar que a América Latina e Caribe são a região mais urbanizada do mundo com comunidades urbanas informais se posicionando no epicentro de crises convergentes decorrente vulnerabilidade social que se cruza com o risco climático e, ao alavancar IA inclusiva, antecipatória e justa, podem emergir como líder global em resiliência climática urbana envolvendo mais de 120 milhões de pessoas com 21% vivendo em assentamentos informais, territórios excluídos de serviços básicos, dados precisos e infraestrutura resiliente ao clima. As comunidades ao se colocarem no epicentro de crises  no risco climático, precariedade, com potencial  de convergência de tecnologias geoespaciais e IA remodelando como as cidades entendem, antecipam e abordam a vulnerabilidade climática urbana considerando que mais de 80% dos 600 milhões de habitantes da região vivem em áreas urbanas com projeção de  aumentar à 89% até 2050. A rápida expansão ultrapassou planejamento formal originando as denominadas "cidades ansiosas" com ambientes urbanos caracterizados por incerteza, vulnerabilidade e respostas adaptativas ao estresse a crises sobrepostas, conceito que desafia planejamento ao enquadrar informalidade não como fracasso mas como mecanismo de enfrentamento diante colapsos institucionais e ambientais. Entre 1990 e 2015, a moradia informal cresceu de 6% à 26% das residências urbanas emergindo em planícies de inundação, encostas íngremes e zonas costeiras, assentamentos construídos com materiais reciclados sem infraestrutura de drenagem e entre os mais vulneráveis às mudanças climáticas, ao passo que a marginalização política agrava o desafio visto que as comunidades carecem de acesso a sistemas de alerta precoce, mecanismos de resposta a desastres e segurança com mais da metade da população em zonas climáticas de alto risco enfrentando eventos climáticos extremos intensos incluindo ondas de calor, inundações, deslizamentos de terra e elevação do nível do mar, apesar de contribuírem pouco as emissões globais, sofrem desproporcionalmente  efeitos dessas mudanças exemplificando injustiça climática destacando urgência de incorporar equidade às estruturas de inovação climática.

Moral da Nota:  modernas tecnologias de mapeamento geoespacial oferecem lente para expor geografias invisíveis em que imagens de satélite de alta resolução, levantamentos com drones e Sistemas de Informação Geográfica aumentaram a capacidade de monitorar mudanças urbanas com precisão, com o MapBiomas no Brasil exemplificando tal potencial ao utilizar a classificação pixel a pixel de imagens Landsat processadas por algoritmos de ML, aprendizado de máquina, para monitorar desde 1985 mudanças no uso da terra, com integração IA marcando alteração de paradigma. O projeto MAIIA do BIRD, Banco Interamericano de Desenvolvimento, mostra como algoritmos IA detectam assentamentos informais, analisam imagens de satélite em busca de padrões como telhados irregulares e passagens estreitas, permitindo mapeamento de áreas metropolitanas e transformando meses de levantamento manual em processos automatizados, enquanto o potencial IA se estende além do mapeamento em que algoritmos preveem riscos futuros, identificam padrões de adaptação e apoiam decisões representando mudança do planejamento urbano reativo ao proativo. Desafios da resiliência climática levam a ajustes e projetam ferramentas em sistema que utilize IA para antecipar onde riscos climáticos surgirão ou se intensificarão proposto como Índice Preditivo de Resiliência Climática ao integrar dados sobre densificação urbana, emprego informal geolocalizado, padrões de migração climática interna e permeabilidade do solo com previsões meteorológicas e projeções climáticas, ferramenta que auxilia identificar áreas de alto risco e pontos críticos de vulnerabilidade. O desenvolvimento de gêmeos digitais para assentamentos informais em que modelos virtuais que simulam cenários futuros de estresse climático poderiam incorporar dados como microclimas, fluxos de água, materiais de construção e infraestrutura comunitária, permitindo planejadores e moradores visualizarem potenciais impactos de intervenções antes da instalação de sistema de drenagem ou implementação de plano de realocação cujos resultados poderiam ser testados digitalmente, melhorando eficácia, confiança e legitimidade da comunidade, daí,  gêmeos digitais poderiam apoiar a coordenação institucional e priorizar investimentos em infraestrutura onde retornos sejam maximizados à redução de riscos e benefício social. Por fim, para que IA sirva ao bem público deve se fundamentar em princípios de justiça climática em que  algoritmos de justiça climática espacial priorizem intervenções com base na exposição a riscos e fatores sistêmicos com o tempo de residência histórico, falta cumulativa de acesso a serviços públicos, diferenciais de vulnerabilidade baseados em gênero e idade e contribuições de emissões da comunidade versus exposição climática, garantindo que não fortaleça desigualdades e corrija injustiças, que requer a construção da justiça climática espacial na lógica algorítmica passando da neutralidade à correção intencional de desequilíbrios. 

A ilusão da Compreensão

A detecção da Doença de Parkinson encontra parceria na IA utilizando exames de ressonância magnética padrão e, em breve, uma  tomografia cerebral será suficiente para diagnosticar com precisão DP, Doença de Parkinson, graças a ferramenta com tecnologia  IA, avanço, que auxiliará médicos agilizar detecção e tratamento proporcionando cuidado e melhorando qualidade de vida em que modelo de aprendizado de máquina desenvolvido na Universidade da Flórida, UF, e centros médicos de primeira linha, analisa exames de ressonância magnética buscando distinguir entre doença de Parkinson, atrofia multissistêmica, AMS, e paralisia supra nuclear progressiva, PSP,  condições que costumam assemelhar em exames cerebrais nos estágios iniciais tornando o diagnóstico complexo e levando a atraso no tratamento. A tecnologia chamada plataforma de AIDP, Diferenciação Automatizada de Imagens à Parkinsonismo, surge em estudo publicado no JAMA Neurology e, com a AIDP, médicos fazem diagnósticos mais rápidos e precisos sem depender de testes invasivos ou exames especializados com traçadores radioativos, promovendo detecção e tratamento precoce e, para treinar IA, pesquisadores utilizaram 645 exames cerebrais, ou, 249 de novos pacientes, 396 de estudos anteriores e 49 de cérebros doados examinados post-mortem, todos, com diagnósticos confirmados de Parkinson, AMS ou PSP,  combinando exames que mostram alterações no tecido cerebral além de informações como idade, sexo e sintomas, enquanto o AIDP detectou marcadores que distinguem uma patologia da outra. Angelos Barmpoutis, coautor do estudo e professor do Instituto de Mundos Digitais da Universidade da Florida, UF, com sua equipe executou o modelo usando GPUs NVIDIA, incluindo uma NVIDIA Quadro P400, em máquinas locais analisando volumes de imagens de ressonância magnética além da biblioteca TensorFlow com NVIDIA CUDA e quatro GPUs NVIDIA A100 Tensor Core sendo que o treinamento em larga escala levou 36 horas para ser concluído, sendo que a versão final do modelo é treinada em apenas alguns minutos e uma varredura cerebral completa com diagnóstico é processada em 2 horas. Descobriram que a ferramenta IA identificou corretamente o diagnóstico em 95% dos casos superando neurologistas em alguns dos cenários mais desafiadores e, dentre os casos post-mortem, a AIDP correspondeu à doença confirmada em 94% das vezes comparada com a precisão de 82% do diagnóstico clínico isolado, quer dizer, esse alto nível de precisão pode ajudar reduzir diagnósticos equivocados e aliviar o impacto emocional de pacientes e familiares na busca por respostas, ao mesmo tempo que os coloca no caminho certo ao tratamento de modo mais rápido e com potencial à ampla adoção considerando que a ferramenta IA funciona em hospitais e diferentes equipamentos de ressonância magnética, o software baseado em nuvem pode ser integrado a ambientes de atendimento desde grandes hospitais a pequenas clínicas e serviços remotos de telessaúde, valendo lembrar que, além do diagnóstico, tem potencial de melhorar ensaios clínicos garantindo que pacientes corretos sejam inscritos, desafio constante na pesquisa sobre Parkinson. 

Ainda com relação a IA, em 2025, se tornou ferramenta essencial no desenvolvimento de novos medicamentos, transformando processo que antes levava mais de 10 anos, mais rápido e preciso, tecnologia que não apenas encurta tempos de pesquisa mas  expande possibilidades de tratamento de doenças negligenciadas pela indústria farmacêutica tradicional, considerando que desenvolver medicamento é como montar quebra-cabeça com milhões de peças e IA atua como lupa que analisa as peças e escolhe as que se encaixam e, em vez de testar aleatoriamente milhares de compostos, algoritmos identificam moléculas com maior potencial terapêutico reduzindo tempo de busca. Historicamente muitas doenças foram ignoradas pelas farmacêuticas por conta da baixa lucratividade, no entanto, IA emerge no desenvolvimento de tratamento à picadas de cobra como exemplo claro, pois tornou possível criar solução eficaz e econômica à doença que afeta comunidades rurais em países de baixa renda, daí, empresas como a Sanofi usam IA para projetar moléculas e entender respostas do sistema imunológico abrindo portas à tratamentos de patologias consideradas inatingíveis decorrente falta de investimento. Ferramentas como RFdiffusion e ProteinMPNN projetam novas proteínas que podem neutralizar toxinas como as do veneno de cobra, inovação, que levou ao primeiro tratamento experimental à picadas de cobra, ou, doença tropical negligenciada afetando mais de 2 milhões de pessoas anualmente, enquanto IA, pela primeira vez, tornou alternativa real aos antigos antídotos baseados em anticorpos de cavalo, no entanto, outra ferramenta é o AlphaFold 3, desenvolvido pelo Google DeepMind, tratando-se de sistema que pode prever estruturas das moléculas e interações com 50% mais precisão superando métodos físicos tradicionais, quer dizer, conhecer como moléculas se reúnem no corpo é como ter um mapa do tesouro antes de iniciar a busca, isto é, permite a criação de ligantes e anticorpos que atuam de modo mais eficaz contra doenças. Vale a lembrança que os ensaios clínicos são os maiores gargalos na pesquisa farmacêutica, exigindo milhões em financiamento deixando margem para que IA melhore o processo selecionando pacientes adequados, antecipando respostas aos tratamentos e simulando testes em ambientes digitais, daí, doenças como o câncer, faz com que IA desempenhe papel decisivo ao analisar dados genéticos e clínicos oferecendo medicina personalizada, significando que os tratamentos são adaptados às características de cada paciente não só melhorando a eficácia como reduzindo efeitos colaterais. Els Torreele, da Iniciativa Medicamentos para Doenças Negligenciadas, DNDi, diz que IA por si só não resolve questões estruturais da indústria, mas reduz recursos se integrada a outros avanços, melhora a farmacovigilância, ou seja, o monitoramento de efeitos adversos e interações medicamentosas através de algoritmos de aprendizado de máquina rastreando padrões em registros médicos, mídias sociais e fóruns de saúde para detectar efeitos colaterais que podem passar despercebidos, permitindo que os tratamentos sejam ajustados em tempo real e os riscos antecipados, tornando a medicina não apenas mais eficaz, mas, mais segura. Por fim, o Prêmio Nobel de Química, Demis Hassabis, prevê que os primeiros medicamentos projetados inteiramente por IA entrarão em testes clínicos já em 2025, esperando-se que beneficiem áreas como oncologia, doenças neurodegenerativas e doenças cardiovasculares com 86% das organizações de saúde adotando IA, tendência clara, a tecnologia não é promessa distante mas ferramenta concreta que redefine a pesquisa biomédica.

Moral da Nota:  Tehseen Zia, professor associado titular na COMSATS University Islamabad, doutor em IA pela Universidade de Tecnologia de Viena, avalia que IA pode derrotar campeões mundiais de xadrez, gerar obras de arte impressionantes e escrever códigos que humanos levariam dias para concluir, no entanto, entender por que uma bola cai para baixo em vez de cair para cima, ou, prever o que acontece quando empurramos um copo da mesa, fazem emergir dificuldades que os sistemas IA enfrentam e que surpreenderiam uma criança. Pensa que a lacuna entre a capacidade computacional IA ​​e sua incapacidade de compreender a intuição física básica revela limitações sobre o modo atual IA, embora se destaque na correspondência de padrões e análises estatísticas, carece compreensão profunda do universo físico que os humanos desenvolvem naturalmente desde o nascimento, quer dizer, os sistemas modernos IA especialmente modelos de linguagem de grande porte, criam a 'Ilusão de Compreensão' da física, podem resolver equações complexas, explicar princípios da termodinâmica e projetar experimentos, no entanto, essa aparente competência esconde limitações fundamentais. Estudos dizem que embora ferramentas IA demonstrem desempenho em questões teóricas, apresentam dificuldades na solução de problemas práticos especialmente áreas que exigem compreensão conceitual profunda e cálculos complexos, aí, segundo o professor paquistanês, a diferença fica evidente quando sistemas IA deparam com cenários que exigem raciocínio físico real em vez de reconhecimento de padrões. Para concluir, consideremos um exemplo simples, ou, prever a trajetória de uma bola quicando, a criança aprende a antecipar onde a bola cairá com base em física intuitiva desenvolvida através de interações com objetos, daí, sistemas IA, apesar de acesso a modelos matemáticos precisos falham em prever cenários do mundo real onde múltiplos princípios físicos se aplicam, embora IA avance, a compreensão básica da física é desafio significativo e, a lacuna entre intuição humana e capacidade IA ​​nesse domínio mostra diferenças no modo como sistemas biológicos e artificiais processam informações sobre o mundo. O desafio consiste na jornada rumo a sistemas IA que entendam física como os humanos e provavelmente exigirá avanços no modo como abordamos aprendizado de máquina e IA, até lá, segundo o Dr Zia, a criança de 3 anos que prevê com confiança onde a bola quicando cairá permanece à frente de sistemas IA sofisticados, nesse aspecto fundamental da inteligência.

Matemática

A matemática tornou-se ferramenta determinante na informação deixando de ser exclusivamente acadêmica, cujos Algoritmos, códigos complexos que controlam como o conteúdo é organizado e distribuído na internet, moldando o jornalismo, às vezes, de modo problemático, realidade que gerou debates sobre como equações invisíveis afetam o modo como a mídia opera e sobrevive em ambiente competitivo. Os algoritmos respondem ​​por decidir qual conteúdo aparece primeiro nos resultados de pesquisa ou nas mídias sociais em geral, projetados para otimizar experiência do usuário, códigos que priorizam fatores como relevância, popularidade e comportamento anterior, no entanto, prioridades algorítmicas nem sempre coincidem com interesses do jornalismo tradicional que busca reportagens equilibradas e abrangentes em detrimento  de velocidade e engajamento, artigos longos e bem pesquisados ​​geralmente são deixados de lado em favor de conteúdo mais leve, viés que não é decisão consciente das plataformas mas resultado de modelo matemático buscando maximizar o tempo que o usuário passa nos ecossistemas. A dependência da mídia ao algoritmo, por um lado, permite direcionar tráfego à seus sites podendo criar dependência, ao passo que algoritmos mudam, fazendo com que os meios de comunicação que não conseguem se adaptar, observam alcance e receitas diminuírem, tal volatilidade levou desequilíbrio financeiro à mídia pequena e independente sem recursos para competir com gigantes que dominam posições nos resultados de busca, não afetando apenas sustentabilidade mas limitando diversidade de vozes no ecossistema de informações. A função social do jornalismo que vai além de capturar cliques ou interações, investiga questões complexas, expõe injustiças e fornece análises que demandam tempo e recursos, no entanto, em ambiente ditado por algoritmos que prioriza conteúdo mais atraente visualmente ou mais compartilhado, essas peças do jornalismo correm o risco de desaparecer, além disso, a personalização de algoritmos cria bolhas de informação que reforçam crenças existentes dificultando acesso a diversidade que pode contribuir à polarização da opinião pública, enfraquecendo o papel do jornalismo como construtor de consenso. Na busca pelo equilíbrio entre tecnologia algorítmica e valores do jornalismo, iniciativas como Regulamentação e transparência, com plataformas de tecnologia trilhando caminho da transparência no modo como algoritmos priorizam conteúdo permitindo que a mídia se adaptasse melhor e garantisse distribuição mais justa das informações, segue a Educação à mídia, com usuários buscando promover compreensão de como algoritmos funcionam buscando reduzir influência desproporcional. Além da Inovação em modelos de negócios cujos veículos de comunicação diversificam fontes de renda, investindo em assinaturas, conteúdo exclusivo e alianças que permitam reduzir dependência a plataformas digitais e, por fim, o Design de algoritmo ético em que empresas de tecnologia possam implementar ajustes para garantir que o conteúdo jornalístico não seja ofuscado pela dinâmica do consumo. A matemática impulsiona como ferramenta e, como tal, o impacto depende de como são projetados e usados, para que o jornalismo sobreviva e prospere necessita repensar a relação entre tecnologia e valores da informação na busca por futuro em que qualidade e diversidade jornalísticas continuem como pilares de sociedade bem informada.

No entanto, IA continua evoluir e, na corrida para desenvolver modelos mais eficientes e acessíveis, a Mistral AI, startup europeia, se destaca com o lançamento do Mistral Small 3, modelo que promete desempenho equivalente a modelos 3 vezes maiores com maior eficiência e menores custos computacionais, com o Mistral Small 3 possuindo 24 bilhões de parâmetros alcançando 81% de precisão em testes padrão enquanto processa até 150 tokens por segundo e, segundo a empresa, o modelo rivaliza com modelos maiores como o 70B Llama 3.3 da Meta por conta de inovações em técnicas de treinamento e otimização. A estratégia baseada da Mistral AI está na eficiência em vez do tamanho, que permite empresas e desenvolvedores acessem recursos avançados sem necessidade de infraestrutura cara, além disso, ao lançar o modelo sob licença Apache 2.0 o torna flexível e modificável à diferentes usos comerciais em que uma das chaves ao sucesso do Mistral Small 3 está na abordagem de treinamento inovadora, ao passo que modelos normalmente dependem de grandes quantidades de dados e reforço via aprendizado sintético, o Mistral com a opção por método mais puro não usa dados sintéticos ou reforço artificial e, conforme Guillaume Lample, diretor científico da startup, ajuda evitar vieses não intencionais melhorando transparência do modelo, tais resultados indicam que foi treinado com 8 bilhões de tokens, quantidade menor em comparação aos 15 bilhões usados ​​pelos concorrentes, o que não apenas reduz custos mas torna o modelo mais acessível à implantações empresariais e de pesquisa. O destaque do Mistral Small 3 é a rápida capacidade de processamento e baixo consumo de recursos que, em testes de benchmark, mostrou modelo 30% mais rápido que o GPT-4o Mini com desempenho comparável em precisão de resposta e consistência que o torna opção à empresas que buscam modelos eficientes em aplicações em atendimento ao cliente, automação de tarefas e análise de dados, já que foi projetado focado no mercado corporativo e, de acordo com Mistral, o Small 3 pode ser executado em uma única GPU permitindo que seja implantado em infraestrutura local sem depender de serviços de nuvem, sendo especialmente atraente em finanças, saúde e manufatura onde a privacidade e controle de dados são essenciais. Considera que empresas preferem soluções locais para garantir maior segurança e confiabilidade nas operações, nesse sentido, ao executar o Mistral Small 3 com menores requisitos de hardware democratiza o acesso à IA avançada permitindo que mais empresas integrem mais ferramentas nos processos e, avaliada em US$ 6 bilhões, a Mistral AI se estabelece como empresa europeia na corrida IA atraindo investimentos da Microsoft fortalecendo posição no mercado, além de planos à potencial IPO no horizonte procura competir com OpenAI, Google e Meta . O anúncio da chinesa DeepSeek que alegou ter treinado modelo de alto desempenho por apenas US$ 5,6 milhões criou turbulência no mercado fazendo com que a Nvidia perdesse US$ 600 bilhões em valor, questiona necessidade de investimentos multimilionários em modelos gigantes de IA favorecendo iniciativas mais compactas e eficientes como a da Mistral.

Moral da Nota: a StartupBlink que analisa potencial de países para estabelecer e desenvolver startups de sucesso, nomeou a Estônia como o melhor ecossistema da UE ao desenvolvimento de startups IA, concedendo ao país prêmio no Startup Ecosystem Awards pelo 2º ano consecutivo, ultrapassando a Alemanha que ficou em 2º lugar, em 15% e, dentre os países da UE, a França ficou entre os 3 primeiros, seguida pela Suíça, Romênia e Noruega, em comparação ao redor do mundo, o ecossistema de startups IA da Estônia ocupa o 6º lugar com liderança do ranking global dos EUA, Israel em 2º lugar e o Reino Unido em 3º lugar. Vaido Mikheim, chefe da Startup Estonia, disse que o reconhecimento fortalece a reputação internacional do ecossistema de startups da Estônia, textualmente, "a Estônia é um país com população pequena, criamos um ecossistema de startups forte e coeso que fomenta o desenvolvimento de inovação de classe mundial e contribui ao desenvolvimento tecnológico, ao mesmo tempo, consideramos que o tamanho do nosso país significa escassez de talentos e competição por mão de obra qualificada e nosso desafio contínuo é garantir influxo de talentos essenciais ao desenvolvimento de tecnologias". A avaliação do Startup Ecosystem Awards reconhece ecossistemas locais de startups anualmente e, no caso da Estônia, destacaram a forte posição no cenário de inovação da UE, considerando o desenvolvimento nacional no campo IA ​​e o número de startups influentes operando, sendo que a avaliação destacou aumento do financiamento e novos empregos criados no campo IA, bem como disponibilidade de trabalho qualificada, cujo sucesso do ecossistema IA se deve a forte apoio do governo, regulamentações locais flexíveis e infraestrutura digital avançada. Vale considerar que os vencedores do Startup Ecosystem Awards são determinados com base no algoritmo do StartupBlink que avalia mais de 40 parâmetros em 11 indústrias e 91 subsetores em metodologia de avaliação do ecossistema de startups baseada em dados quantitativos e objetivos, cujo algoritmo considera conquistas locais, sucesso em nível de parâmetro, crescimento anual e indicadores específicos da indústria, sendo que o ranking dos ecossistemas de startups do mundo foi compilado pela StartupBlink em colaboração com o programa IBM for Startups enquanto os dados vêm de grandes plataformas, como Crunchbase e Semrush, considerando que o Startup Estonia é programa nacional ao desenvolvimento do ecossistema de startups da Estônia, impulsionando surgimento, implementado pela Business and Innovation Agency e financiado pelo Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional.