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.

Alipay IA

O recurso IA do maior aplicativo de pagamentos da China, verifica se você está ficando careca, quer dizer, é o verdadeiro ‘aplicativo de tudo’ como a maioria dos aplicativos de carteira eletrônica/pagamentos, o Alipay permite usuários conectarem suas contas bancárias ao aplicativo para agilizar pagamentos online e no ponto de compra, indo além dos pagamentos, pretende ser um “superaplicativo” em que os muitos recursos  incluem compartilhamento de viagens, serviços de telefonia móvel, pagamentos de contas, serviços de cupons e viagens, compras e funcionalidade de mídia social. Relatório do South China Morning Post explica que os usuários podem enviar fotos dos couros cabeludos para processamento por sistema de reconhecimento de imagem treinado em milhares de imagens clinicamente relevantes, o aplicativo dá sugestões aos usuários, incluindo recomendações de cuidados médicos, quando aplicável, sendo que o Alipay construído pelo Antgroup, subsidiária fintech do Alibaba, revelou seu recurso “Assistente Médico” alimentado por IA em abril de 2024 com o novo detector de queda de cabelo adicionado como parte deste pacote. A grande ideia por trás da combinação de aplicativo de carteira digital, aplicativo de serviços de estilo de vida e ferramenta médica é para conveniência e simplificação, no entanto, embora sejam populares no Oriente ainda não encontraram espaço semelhante na Europa e América do Norte, com Elon Musk como proponente do conceito multimodal de “superapp” declarando inúmeras vezes que gostaria que o X se tornasse aplicativo completo comparável às ofertas do mercado chinês. No entanto, vigilantes da privacidade alertam que tais aplicações consolidam informações do utilizador de tal forma que a privacidade e a segurança estão sujeitas aos caprichos do proprietário da aplicação e de entidades que tenham acesso aos dados, no caso do Alipay, por exemplo, o governo chinês deixou claro que os dados dos utilizadores devem estar disponíveis para o governo embora não haja palavra oficial sobre exatamente como estão sendo usados, seria uma questão tecnologicamente trivial construir e operar um banco de dados de atividades do usuário essencialmente criando um rastreador de atividades dos cidadãos em tempo real.

Essa questão nos leva a criação pelo Alipay do AI Medical Assistant transformando o modo como se encontra médico na China, já que o Alipay, aplicativo de pagamento e carteira digital chinesa, com solução inovadora na área de saúde, o “AI Medical Assistant”, sendo que tal ferramenta usa modelos IA e tecnologia humana digital, como avatares virtuais, para mudar o modo como encontrar médico e visita a hospitais. Embora o assistente de IA possa ser introduzido através do Alipay, não se sabe se está integrado ao aplicativo ou se é oferecido como serviço independente, ao passo que o assistente ajuda no percurso do cuidado de saúde, desde fases de pré-tratamento ao pós-tratamento, aí, Assistência pré-consulta em que pacientes descrevem sintomas on-line e o assistente de IA combina com o departamento apropriado, eliminando incômodo de navegar por vários canais ou, pior, acabar no departamento errado. Outra possibilidade é a Orientação Hospitalar ao chegar ao hospital, pacientes encontrarão “Assistentes” especiais customizados à sua cidade e hospital que os guiarão através de planos de tratamento, relatórios e auxiliando com pagamentos de seguros, além do Suporte Pós-Consulta em que pacientes consultam seus prontuários e receitas médicas e perguntam sobre laudos, enquanto o assistente de saúde configura arquivo de saúde para cuidados de longo prazo através dos recursos do Internet Hospital. O projeto piloto é através do Alipay em parceria com a Comissão Provincial de Saúde de Zhejiang lançando seu primeiro assistente de saúde digital, “Anclin” atualmente em operação em 92 hospitais da província, cujos usuários em Zhejiang podem acessar esta experiência de saúde, com o Alipay esclarecendo que o assistente de IA tem potencial de revolucionar o atendimento ao paciente e preencher lacunas existentes na prestação de cuidados de saúde, valendo notar que o Alipay é líder em soluções de pagamento digital, oferecendo serviços além das transações financeiras e, como parte do grupo Alibaba, o ecossistema da Alipay inclui serviços desde a chamada de táxi a compra de seguros, atendendo base diversificada de consumidores, sendo que o AI Medical Assistant da Alipay representa nova era de cuidados de saúde centrados no paciente, com a sua interface fácil de utilizar e funções abrangentes, tendo poder de transformar o panorama dos cuidados de saúde na China. 

Moral da nota: o BAD, Banco Africano de Desenvolvimento, e a Intel uniram forças para equipar 3 milhões de africanos e 30 mil funcionários governamentais com competências avançadas IA visando revolucionar o ecossistema digital africano, sendo que a iniciativa busca dotar africanos de competências em tecnologias avançadas como IA, robótica e ciência de dados, cruciais para impulsionar crescimento econômico e produtividade em África. Visa formar africanos em IA, permitindo desempenhar papel mais ativo no desenvolvimento da tecnologia e contribuir à inovação contínua, esperando que o programa de formação tenha impacto positivo em vários setores, incluindo agricultura, saúde e educação, além de enfrentar desafios sócio econômicos e melhorar produtividade ao promover desenvolvimento sustentável e qualidade de vida geral de África. O diretor de assuntos governamentais da Intel para África e diretor de tecnologia de assuntos governamentais internacionais, expressou  entusiasmo pela parceria dizendo que a Intel quer trabalhar com governos africanos para tornar tecnologias avançadas como IA acessíveis a todos, independente da localização, gênero ou etnia, ajudando pessoas a participar na economia digital e, segundo o comunicado, a parceria vai além do treinamento individual auxiliando países africanos, grupos regionais e organizações continentais desenvolverem políticas e regras consistentes para tecnologias digitais como IA, 5G e computação em nuvem, criando abordagem unificada à transformação digital em toda a África. A Nigéria registrou progressos ao lançar seu primeiro modelo multilingue, buscando liderar o desenvolvimento IA ​​no continente e, apesar dos seus esforços, enfrenta lacuna de talentos na construção de tecnologia IA que rivaliza com capacidades de gigantes tecnológicos como OpenAI, Google e Meta, além disso, o elevado custo da formação de modelos IA é barreira para muitos e organizações fora da indústria tecnológica, dificultando capacidade de participar na revolução da IA e, citando a OpenAI como exemplo, o CEO da empresa, Sam Altman, mencionou o alto custo de treinamento do GPT-4 e procurou arrecadar até US$ 7 trilhões para projeto que abordasse a grande escassez global de chips semicondutores.

Drones e IA

O rápido avanço da tecnologia, permitiu que os Drones ganhassem capacidade de armazenar munições, realizar ataques precisos e mortais, e alguns modelos adquirirem características autônomas, além de preservar a vida do combatente humano, gerando mais economia e atuando de modo ágil e eficaz, mudando o cenário dos conflitos e, conforme a doutoranda e mestre em Ciências Aeroespaciais pela Universidade da Força Aérea de Brasil, UNIFA, “mudou o planejamento da guerra e a organização das ações de defesa em conflitos reais”. Destacou que o conflito Rússia/Ucrânia pode ser considerado marco no uso de drones, com “mudanças de paradigma, elementos avançados, pontos de atenção em relação ao uso dessas aeronaves”, por sua vez, o professor de Ciências Aeroespaciais da UNIFA e coronel reserva da FAB, destaca que existem tipos de drones e aplicações, diferentes custos e efeitos e, “na categoria drones militares, existem tipos de funcionalidades e até tipos de drones  muito grandes semelhantes às aeronaves convencionais". Por se tratar de setor com poder multifacetado, eficaz e mortal, alertou que é vital ter legislação internacional segura para este tipo de armas, tendo os direitos humanos como um das instalações, esclarecendo que “em conflito armado devemos guiar-nos pelas regras do Direito Internacional Humanitário, que são regras mais orientadas à guerra em si e pelos direitos humanos, normas básicas, além de verificar necessidade de normalização em torno desse vetor, que dá suporte à ação e preservação de vidas”. Alguns drones que utilizam IA possuem dispositivo que compara informações obtidas de um sensor ótico com os da memória integrada no míssil ou no próprio drone, “navegando ao longo da trajetória, reconhecendo terreno, e à medida que se aproxima do que entende ser alvo, compara, por exemplo, o formato arquitetônico de engenharia do alvo, a estrutura com os dados de bordo que tem, e decide a direção do míssil ao objetivo militar".

Destacou que um dos principais debates em torno dos drones atualmente, inclusive dentro da ONU, “quando é lançado e, deliberadamente ou não, perde a comunicação com o ser humano por trás da operação, passa a se comportar de modo autônomo, é aí que surgem debates em torno da responsabilização, da ética, da transparência no uso da tecnologia, que genericamente são caracterizadas como drones". Chamados danos colaterais quando ataques provocam morte de civis geralmente causados ​​por erros de inteligência em que a informação sobre o alvo foi mal interpretada, mal obtida e/ou negligenciada pelo operador do drone, “se não tiver boa inteligência, boa capacidade de informação sobre onde estão os objetivos de natureza militar, obviamente, não objetivos aleatórios, corre-se o risco de transgredir preceitos, algum princípio, alguma regra do direito da guerra", por sua vez, defende que a tecnologia oferece possibilidades com ressalvas e deve ser usada com cautela. Uma das definições legais prementes, refere-se aos limites da autonomia IA ​​no combate e garantia que as decisões críticas permaneçam sob controle humano, organizando responsabilidades, ações, com o objetivo de preservar vidas e segundo especialistas, o Brasil avança na área com empresas privadas nacionais desenvolvendo projetos e produções, além de projetos de pesquisa acadêmica, não só militar mas em atividades como como agricultura, vigilância e entregas urbanas. Acrescentou que a FAB utiliza drones israelenses para vigilância, reconhecimento de imagens para fornecer dados sobre crimes e incêndios transfronteiriços, entre outros, no entanto, existem alternativas com a China testando com sucesso drone capaz de carregar até 2 toneladas de peso, enquanto entre nós, a XMobots, fábrica brasileira em São Paulo e a Stela, que produz drones no Brasil, com a XMobots fornecendo ao Exército Brasileiro e a Stela com pré-contrato ou pré-negociação com a Marinha à fornecimento de drones”.

Moral da Nota: apresentado o Plano Brasileiro de IA cuja estratégia visa transformar o Brasil em referência mundial na tecnologia, com investimento previsto de 23 bilhões de reais nos próximos 4 anos, com o PBIA, Plano Brasileiro de Inteligência Artificial 2024-2028 otimizando prestação de serviços públicos e promovendo inclusão social via soluções avançadas IA e, dentre os objetivos traçados está a criação de um supercomputador de alto desempenho para processar grandes volumes de dados e desenvolver algoritmos sofisticados. O economista Mark Esposito comentou que a ascensão da tecnologia nas periferias gera volume de dados sem precedentes expandindo que mais pessoas utilizem  de forma competitiva “que pode acelerar o desenvolvimento em áreas como saúde, educação e infraestruturas” destacando a importância do fenômeno para promover a inclusão digital em geral. A Eve Air Mobility, subsidiária da multinacional aeroespacial brasileira Embraer, revelou informações sobre o primeiro protótipo da aeronave elétrica de descolagem e aterragem vertical, eVTOL, carro voador, que será utilizado em voos urbanos de curta duração e, em serviço comercial em 2026, construído na unidade da Embraer em Gavião Peixoto, em São Paulo, ainda passará por testes e certificação, com o modelo inicial movido por motores elétricos e projetado para transportar até 4 passageiros, com possibilidade de futuras versões autônomas à 6 pessoas. A Emabrapii, Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial, destacou o projeto SUBOT na conferência, cujo mecanismo de inspeção autônomo e robótico de sistemas elétricos de potência altera manutenção e segurança das operações industriais no setor petrolífero, desenvolvido em colaboração com instituições de pesquisa e empresas do setor, o SUBOT utiliza tecnologia avançada para realizar inspeções detalhadas em ambientes de difícil acesso ou alto risco, como linhas de transmissão e subestações e, ao operar de modo autônomo, o robô identifica falhas e anomalias em tempo real, que reduz custos.

tokens e Imóveis

Estudo da Reental intitulado “Relatório sobre o perfil dos investidores em projetos imobiliários tokenizados”, destaca o crescente interesse argentino em investimentos imobiliários tokenizados, destacando-os como os principais partícipes deste tipo de investimentos na América Latina e, segundo o relatório, 15% dos que investem em imóveis tokenizados são da região , enquanto investidores espanhóis ultrapassam 77% liderando o mercado, em comparação, a Europa apresenta participação menor , chegando a 7% em projetos imobiliários tokenizados, destacando crescente interesse global no investimento. Baseado em mais de 2 mil pesquisas, os argentinos investem em projetos imobiliários tokenizados devido inflação e instabilidade econômica, mostrando que 69% dos investidores têm entre 30 e 55 anos, destacando-se millennials, liderando com 37% do total, seguidos pela Geração X com aumento de 7%, chegando a 32%, ao passo que a geração Z sofreu queda na participação, passando de 27% à 20% e os baby boomers permanecem em 11% . Os resultados indicam que a maioria dos entrevistados realizam investimentos recorrentes e não se limitam ao mercado tokenizado, pois demonstram interesse em ativos tradicionais como bolsa de valores e fundos de investimento, aumento do número de investidores que reflete preferência por combinar estratégias de investimento tradicionais com opções que permitam acesso a diferentes níveis de risco e retorno, no geral, o estudo destaca como os argentinos diversificam suas carteiras com ativos inovadores, como tokens imobiliários, o que pode ser resposta à falta de confiança nos instrumentos tradicionais. O relatório da Reental sobre investimentos imobiliários tokenizados, indica que a maioria dos investidores latino-americanos destinam entre 100 euros e 10 mil euros a este tipo de projeto, representando mais de 84% do total investido, ao passo que 12% dos inquiridos investem em intervalo entre 10 mil e 50 mil euros, enquanto 3% ultrapassam os 50 mil euros nas contribuições, além disso, 69 % dos inquiridos se dispõe aumentar o investimento à 10 mil euros no futuro, embora só o fizessem se não precisassem de liquidez imediata.

Um dos principais fatores que atrai investidores à projetos tokenizados é a facilidade com que acessam os fundos, apenas um clique, enquanto a elevada rentabilidade é outro atrativo já que a maioria dos inquiridos antecipa retorno médio anual entre 5% e 10%, comparativamente elevado em relação a produtos financeiros tradicionais, considerando flexibilidade e variedade de opções essenciais uma vez que os investidores escolhem ativos, localização e momentos de investimento com menos capital, o que facilita diversificação, ao mesmo tempo, maior liquidez e menor risco associado aos projetos são valorizados, considerando que 93% dos entrevistados chegam a reinvestir seus lucros maximizando juros compostos. O relatório observa que aspectos como transparência, regulação, educação e liquidez precisam ser melhorados para incentivar o crescimento do mercado imobiliário tokenizado, considerado como processo de conversão de direitos de propriedade em tokens digitais registrados na blockchain, sistema que permite dividir um imóvel em frações e automatizar o funcionamento, funcionando como fragmentação de Ativos, geração de Tokens, compra e Venda e participação nos lucros. Vale dizer que, a tokenização de imóveis avança no estado de Lagos na Nigéria, com potencial de transformar o mercado imobiliário, tornando-o mais acessível a investidores, com o governo anunciando plano para tokenizar imóveis, aproveitando blockchain para melhorar a transparência, eficiência e facilidade de transferência em transações imobiliárias, iniciativa, delineada nos documentos do Eko Revenue Plus Summit, visando aumentar receitas geradas internamente. A tokenização imobiliária é conversão de ativos imobiliários em tokens digitais na blockchain, sendo que cada token representa parcela de propriedade imobiliária, semelhante ao modo como as ações representam a propriedade de uma empresa, esses tokens podem ser comprados, vendidos ou negociados em plataforma blockchain, proporcionando aos indivíduos modo simplificado e acessível de investir em imóveis, sendo que o plano de tokenização será desenvolvido ao longo de 16 meses, com o Ministério da Ciência e Tecnologia da Nigéria liderando projeto em colaboração com agências e parceiros que trabalharão com orçamento de US$ 314.465 alocado pelo governo estadual para apoiar a iniciativa.

Moral da Nota: a Startup brasileira Moradaai, anuncia aporte de R$ 6 milhões para aceleração IA no mercado imobiliário, salto de 100 à 700 incorporadoras utilizando o chatbot Mia, fundada em 2021 em Belo Horizonte o aporte foi liderado pela Nexus Empreendimentos e ajuda no avanço do Mia, chatbot alimentado por IA voltado ao pré-atendimento de clientes interessados na negociação de imóveis. Os fundadores da empresa já desenvolveram projetos IA à empresas como Itaú, McDonald’s e C&A, com a Mia conseguindo apresentar imóveis, filtrar necessidades apontadas pelos clientes, responder dúvidas e agendar visitas, além de encaminhar o atendimento a corretores humanos, em caso de não engajamento, outra habilidade da Mia é a capacidade de conversar em qualquer idioma, além do atendimento de áudio, textos e utilização de gírias sem que as pessoas percebam que estão conversando com um chatbot. A proptech, spin-off da Kumuni, startup vendida ao Bradesco, informou que a Mia já realizou quase 500 mil atendimentos e trocou mais de 12 milhões de mensagens e, de acordo com a empresa, este ano o chatbot registrou crescimento de 400% em relação ao mesmo período do ano passado, sendo que a utilização da IA em um nicho específico de mercado faz com que a tecnologia seja mais precisa e eficaz, já que a Mia foi projetada para coletar dados específicos que atualizem a compreensão e entender o mercado imobiliário. As fontes de informação da Mia mostram diversos portais especializados, plataformas de anúncios e sites de incorporadoras, além da integração do chatbot com sistemas de gestão de relacionamento com clientes, CRMs, e, quanto às habilidades do chatbot, a empresa destaca acompanhamento de clientes com crédito reprovado e recuperação de leads antigos, estando focada em atendimento via IA, informando que é capaz de fornecer estrutura de dados e fornecimento da tecnologia para marketing através de dashboards inteligentes.

Influência IA

IA impôs influências nos setores e a agricultura não é exceção, com projeções que a população global aumentará à 9,7 bilhões até 2050 representando aumento na demanda por métodos de agricultura eficientes, sustentáveis ​​e produtivos, em que IA transforma o modo como a agricultura é feita fornecendo soluções à problemas antigos desempenhando papel relevante na agricultura de precisão transformando práticas agrícolas com o ML, aprendizado de máquina, beneficio que sempre se baseou na força muscular humana e em implementos de fácil operação e, com a chegada IA e da tecnologia avançada na agricultura, acelera a era de eficiência e inovação incluindo tecnologias complementares às práticas agrícolas como ML, robótica, análise de dados e machine learning. O ML, aprendizado de máquina, na agricultura permite analisar dados para obter informações que, de outro modo, seriam impossíveis encontrar variando desde extrair produção ideal das plantações a prever condições climáticas para obter gestão mais eficiente dos recursos em que IA e agricultura sobrepõem modos que redefinirão o futuro agrícola como inteligente e mais sintonizado com condições em mudança, sendo que a mudança mais influente que IA conseguiu dar à agricultura é a agricultura de precisão na aplicação de tecnologias orientadas por IA no monitoramento e gerenciamento da variabilidade das plantações de campo, colocando agricultor em posição onde aplica insumos necessários, água, fertilizantes ou pesticidas, no momento e lugar certos, minimizando desperdício e maximizando eficiência.

Inseridos neste ecossistema, emergem Drones e Sensoriamento Remoto com Unidades de sensores montadas podendo capturar detalhes de imagens aéreas de plantações e analisadas por algoritmos IA visando  acompanhamento da saúde, pragas e crescimento de plantações em que sensoriamento remoto tem papel importante na coleta de dados relacionados às condições do solo e ao desempenho das plantações, ajudando tomar decisão previdente, já a Análise orientada IA é essencial usando algoritmos IA para dados de satélites, sensores, drones e similares, criando mapas detalhados de campos e padrões de crescimento. Os Sistemas Robóticos e de automação no processo de agricultura de precisão alimentados por IA podem plantar, capinar e colher com precisão reduzindo necessidade de trabalho manual e aumentando produtividade, enquanto a Análise preditiva entrou na agricultura para projetar condições e tendências futuras compreendendo clima, surtos de pragas e doenças capaz de prever fatores agindo proativamente na mitigação de riscos que afetam rendimentos das colheitas. A inclusão IA ​​na agricultura traz diversos benefícios transformando práticas tradicionais em operações eficientes baseadas em dados, com maior eficiência oferecendo método eficaz aos agricultores otimizarem uso de recursos e reduzindo desperdício, com a agricultura de precisão garantindo que insumos sejam usados onde necessário, mitigando impacto ambiental, além de melhor Rendimento da Colheita com informações orientados por IA onde agricultores tomam decisões que levam a melhor gerenciamento da colheita, por sua vez, resulta em maiores rendimentos com qualidade aprimorada. O menor Impacto no Meio Ambiente via tecnologias de ponta na agricultura favorecem menos consumo de produtos químicos e fertilizantes, fatores responsáveis ​​por exercer influência no ambiente com sistemas orientados por IA em práticas ecologicamente corretas e reduzindo pegada de carbono das atividades agrícolas, além de economia de custos através da automação de processos e análise IA reduzindo custos de mão de obra e despesas operacionais em que otimização do padrão de uso de recursos e redução de desperdício permitem que agricultores colham benefícios de custo e aumentem lucratividade, levando a melhor tomada de decisão com informações acionáveis ​​e dados em tempo real, além de gerenciamento eficiente de culturas, recursos e operações agrícolas. Quanto aos desafios, destacam a privacidade e segurança de dados essencial para mantê-las seguras e promover confiança, custo de implementação por serem relativamente caras, particularmente ao pequeno agricultor, exigindo investimento inicial em tecnologia sofisticada e infraestrutura associada tornando-se custo de entrada que poucos estão dispostos ou são capazes de pagar, além de expertise técnica demonstrando que as formas como o fazendeiro gerencia tais sistemas habilitados por IA podem exigir treinamento e sistemas de suporte na integração com sistemas existentes no processo de implementação, portanto, compatibilidade e funcionamento precisam ser verificados, por fim, a dependência excessiva de tecnologia busca equilíbrio que deve ser mantido com soluções tecnológicas e conhecimento tradicional sobre terras agrícolas.

Moral da Nota: juntas, NASA e IBM Research desenvolveram modelo IA para dar suporte a aplicações de clima e tempo em que o modelo conhecido como modelo fundamental Prithvi-weather-clima, usa IA de modo que melhora resolução do que conseguiremos obter abrindo portas à melhores modelos regionais e locais de clima e tempo, em que, modelos fundamentais são básicos de larga escala treinados em conjuntos de dados rotulados ajustados à variedade de aplicações, sendo que o  Prithvi-weather-clima é treinado em conjunto de dados, neste caso, dados da NASA da Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, MERRA-2, da NASA usando habilidades de aprendizado IA para aplicar padrões coletados dos dados iniciais em ampla gama de cenários adicionais. Pesquisadores com o modelo darão suporte a aplicações climáticas diferentes usadas na comunidade científica, aplicações que incluem detectar e prever padrões climáticos severos ou desastres naturais, criar previsões direcionadas com base em observações localizadas, melhorar resolução espacial em simulações climáticas globais a nível regional e melhorar representação de como processos físicos são incluídos em modelos climáticos e de tempo, desenvolvido por meio de colaboração aberta com a IBM Research, o Oak Ridge National Laboratory e a NASA, incluindo Interagency Implementation and Advanced Concepts Team, IMPACT, da agência no Marshall Space Flight Center em Huntsville, Alabama, permitindo captura dinâmica complexa da física atmosférica mesmo quando há informações faltantes, graças à flexibilidade da arquitetura do modelo, fundamental para o clima e o tempo, dimensionado à áreas globais e regionais sem comprometer a resolução. Faz parte da família de modelos maior, família Prithvi, com modelos treinados em dados Harmonized LandSat e Sentinel-2 da NASA, servindo como colaboração em linha com princípios de ciência aberta da NASA para tornar dados acessíveis e utilizáveis ​​por comunidades em todos os lugares, lançado no Hugging Face, plataforma de aprendizado de máquina e ciência de dados que ajuda usuários construir, implementar e treinar modelos de aprendizado de máquina e, junto com o IMPACT e a IBM Research, o desenvolvimento do Prithvi-weather-climate contou com contribuições do Escritório do Diretor de Dados Científicos da NASA, do Escritório de Modelagem e Assimilação Global da NASA no Goddard Space Flight Center, do Laboratório Nacional de Oak Ridge, da Universidade do Alabama em Huntsville, da Universidade Estadual do Colorado e Universidade Stanford. 

                   

IA Suply chain

IA marca início de revolução na tecnologia utilizando grandes volumes de dados operacionais emergentes de diferentes dispositivos e aplicativos em nuvem para gerar informações viáveis, curiosamente, aplicações IA na gestão da cadeia de suprimentos recebe atenção de especialistas. Utiliza matemática avançada e análise de dados para criar produtos, sistemas e processos que se adaptam e aprendem sendo que interação entre IA e cadeia de suprimentos é tópico discutido em tecnologia, com desenvolvimento de cadeias de abastecimento mais inteligentes dependendo do modo como a tecnologia IA as adotam, já que cadeias de abastecimento tornam-se mais inteligentes através do desenvolvimento de características instrumentadas, inteligentes e interligadas. A pandemia em 2019 proporcionou base ideal para aumentar inovação à medida que empresas enfrentavam estrangulamentos nas operações de gestão da cadeia de abastecimento, com a digitalização vindo em seu socorro desempenhou papel importante tornando jogo no bom sentido à diferentes setores, sendo que revisão IA nos exemplos da cadeia de abastecimento mostra que tem impacto transformador na gestão da cadeia de abastecimento com capacidade de gerenciar grandes volumes de dados, fazer previsões e estabelecer conexões entre múltiplas fontes de dados em que gestores da cadeia de abastecimento confiam nas tarefas e lidam com complexidades de cada uma. Pesquisa da McKinsey mostra que os primeiros adotar IA reduziram com sucesso custos logísticos em 15%, além disso, IA da cadeia de abastecimento melhorou a excelência do serviço em 65%, ao mesmo tempo que elevou níveis de inventário em 35%, embora as indústrias lidem com as consequências da pandemia, a gestão da cadeia de abastecimento descobriu oportunidade de adotar IA em grande escala sendo que a gestão da cadeia de abastecimento deve adotar IA como ferramenta viável para revolucionar eficiência geral, tomada de decisões e processos. A interação entre cadeia de abastecimento e IA auxiliaria garantir melhor gestão de inventário, controles de entrega em tempo real, produção inteligente e sistemas de logística dinâmicos com um dos principais objetivos da utilização de IA em SCM e logística girando em garantir melhor produtividade e eficiência, além disso, a introdução IA na cadeia de abastecimento aumenta perspectivas de sustentabilidade.

O cenário da cadeia de abastecimento é complicado, com múltiplos parceiros, custos crescentes, volatilidade do mercado e grandes portfólios de produtos, ao mesmo tempo, a crescente procura de sustentabilidade ambiental na gestão da cadeia de abastecimento surgiu como desafio em que IA poderia apoiar empresas na ligação dos pontos de dados em ecossistema,  com o desenvolvimento de abordagem ponta a ponta à gestão da cadeia de abastecimento em que IA fornece previsão, análise e vantagens da automação facilitando visibilidade abrangente. Modelos IA têm poder de incorporar pontos de dados para traçar previsões precisas que orientam decisões de negócios em futuro IA na cadeia de abastecimento girando na capacidade IA à análise de diferentes segmentos de mercado e relacionamentos, auxiliando elementos como tendências no comportamento de compra do consumidor e, nos próximos feriados, tomar decisões sobre cadeia de abastecimento, outro caso notável IA no domínio da gestão da cadeia de abastecimento centrando-se na monitorização em tempo real auxiliando alcançar transparência de ponta a ponta com ajuda de monitorização reativa. IA auxilia gestores da cadeia de abastecimento monitorizar inventário cujos benefícios do gerenciamento de estoque em tempo real previnem excesso e falta de estoque em gestão de inventário em tempo real com IA na gestão da cadeia garantindo ajustes automáticos ao inventário conforme as condições existentes, por exemplo, poderia determinar o momento ideal para reordenar determinados itens conforme as tendências de demanda e oferta de produtos similares, oferecendo potencial para alcançar automação das operações de gestão da cadeia de abastecimento em relação entre IA e cadeia garantindo receptividade aos problemas e exigências emergentes, tais como requisitos à resolução de problemas, além disso, apoiaria funcionamento eficaz de sistemas automatizados. O uso IA em análises preditivas ajuda gerentes da cadeia de suprimentos prever resultado provável de certas condições, por exemplo, a análise preditiva garante mitigação eficaz de riscos e possibilidades de tempo de inatividade e, quanto a análise prescritiva, ferramenta envolvida no domínio da gestão da cadeia de suprimentos, explora impacto de modificações específicas nos resultados dos processos da cadeia de abastecimento, como resultado, gestores poderiam identificar potenciais melhorias e oferecer recurso valioso à otimização das operações da cadeia de abastecimento, sendo que a equação da cadeia de suprimentos e IA na análise prescritiva se concentraria na colaboração entre vários terminais, colaboração com parceiros logísticos reduzindo tempo e esforço, além de oportunidade de alcançar valor comercial, um dos exemplos populares de análise prescritiva aponta à sistemas de gerenciamento de relacionamento com fornecedores. Por fim, empresas poderiam reduzir custos operacionais na gestão da cadeia de abastecimento, reduzindo despesas de compra e produção, por exemplo, uma mercearia compra vegetais frescos do agricultor, se a loja eliminar terceiros à compra dos produtos economizará dinheiro e terá verduras mais rapidamente, além disso, IA oferece transparência de dados para garantir visibilidade da cadeia de abastecimentos além de economia de custos no rastreamento de remessas garantindo entrega pontual de mercadorias através da análise de dados e identificação de padrões, a utilização IA na cadeia de abastecimento  garante que gestores tomem decisões mais bem informadas, por exemplo, o Walmart utiliza IA para análise de padrões de vendas com otimização dos níveis de estoque reduzindo chances de falta de produtos, por outro lado, cria preocupações à gestão da cadeia de abastecimento, por exemplo, algoritmos IA tendenciosos, riscos de cibersegurança, falta de transparência são obstáculos à adoção IA na gestão da cadeia de abastecimento.

Moral da Nota: empresas ferroviárias aproveitam oportunidades criadas pela rápida evolução de tecnologias IA como catalisadores de melhorar o modo como planejam e executam operações em que muitos tipos de capacidades IA aceleram devido a queda nos custos de armazenamento e processamento de dados, em rápida expansão da disponibilidade de dados à melhoria das técnicas de armazenamento e modelagem, em geral, IA analítica analisa dados históricos fazendo previsões numéricas, enquanto IA generativa, gen AI, permite que máquinas produzam resultados semelhantes ao conteúdo gerado por humanos enquanto, Gen AI, em particular, ganha impulso desde 2017 atingindo ponto de inflexão no final de 2022 quando aplicativos como ChatGPT se tornaram disponíveis publicamente. A adoção da IA aumentou em todos os setores, em 2023, um terço dos inquiridos que participaram no inquérito global anual da McKinsey sobre o estado IA indicaram que suas organizações utilizam regularmente IA genérica em pelo menos uma função empresarial, 60 % das organizações que adotaram IA analítica afirmaram que estão desenvolvendo casos de uso de geração de IA, já que historicamente a indústria ferroviária enfrentou desafios na adoção de tecnologias digitais devido disponibilidade e qualidade limitadas de dados, considerações regulamentares e falta de padronização, hoje, IA analítica e IA genérica oferecem oportunidade à empresas da cadeia de valor ferroviária adotarem digitalização. Relatório recente, A jornada rumo às empresas ferroviárias habilitadas à IA, da UIC, União Internacional de Ferrovias, em parceria com a McKinsey, examina adoção IA analítica e IA genérica na indústria ferroviária e o potencial de negócios que as tecnologias oferecem concluindo que empresas ferroviárias já começaram implementar tecnologias IA para 20 casos de uso e uma maior adoção geraria impacto entre US$ 13 bilhões e US$ 22 bilhões por ano globalmente, no entanto, atualmente, apenas algumas empresas ferroviárias e OEMs implementaram casos de uso em grande escala com o relatório identificando casos implantados ou com potencial à serem implantados, além de analisar fatores de sucesso. Os casos de uso tendem direcionar prioridades de negócios relacionadas como desempenho dentro do prazo, envolvimento do cliente, segurança e desempenho operacional, alinhados com critérios que os passageiros utilizam ao escolher o modo de transporte, já que relatório de 2022 da UIC e McKinsey, que Impulsiona preferência dos passageiros pelo transporte ferroviário, identificou critérios como preço, segurança, confiabilidade e conveniência.