O mundo do trabalho está passando por uma das maiores transformações das últimas décadas. De um lado, mudanças na legislação trabalhista ampliam o debate sobre o tempo dedicado ao trabalho. Do outro, a inteligência artificial (IA), a automação e a robótica estão modificando profundamente a maneira como produzimos bens, prestamos serviços e organizamos nossas atividades.

A promulgação da emenda constitucional que estabelece o fim da escala 6×1 no Brasil representa um marco nessa discussão. Entretanto, também levanta uma questão econômica importante: como reduzir a jornada de trabalho, preservar os salários e manter a competitividade das empresas?

Parte da resposta pode estar justamente na tecnologia.

A inteligência artificial oferece oportunidades reais para aumentar a produtividade e eliminar tarefas repetitivas. Porém, transformar esses avanços em mais tempo livre para os trabalhadores depende de planejamento, investimentos e decisões sobre como os benefícios econômicos serão distribuídos.

O verdadeiro desafio não é simplesmente trabalhar menos, mas construir um modelo em que seja possível produzir melhor, preservar empregos e melhorar a qualidade de vida.

O Fim da Escala 6×1: Uma Mudança Histórica no Brasil

Durante décadas, milhões de brasileiros organizaram suas vidas em torno de uma rotina de seis dias de trabalho para apenas um de descanso.

Esse modelo, especialmente comum em setores como comércio, serviços e algumas atividades industriais, frequentemente dificulta o convívio familiar, o lazer, a educação e até mesmo os cuidados com a saúde.

Conforme divulgado pela Agência Senado, o Congresso Nacional promulgou a alteração constitucional que estabelece o fim da escala 6×1 e amplia o descanso semanal remunerado, com uma transição gradual para a jornada de 40 horas semanais.

A mudança representa um avanço na valorização do tempo do trabalhador.

Segundo reportagem do G1, os efeitos também alcançam profissionais que já trabalham de segunda a sexta-feira, pois a redução do limite semanal poderá eliminar as horas adicionais utilizadas para compensar o sábado.

Entretanto, uma mudança dessa dimensão exige atenção aos impactos econômicos.

Empresas que dependem de atendimento presencial, produção contínua ou funcionamento aos finais de semana precisarão reorganizar suas equipes, rever processos e, em alguns casos, contratar novos profissionais.

A redução da jornada é uma conquista social importante, mas sua sustentabilidade depende de como empresas, trabalhadores e governo conduzirão essa transição.

Leia também: O fim do trabalho de sacrifício: por que os robôs assumirem o trabalho braçal é a evolução mais humana da tecnologia.

Da Semana de Cinco Dias à Possibilidade de Trabalhar Apenas Três

Enquanto o Brasil avança na discussão sobre a jornada de cinco dias de trabalho e dois de descanso, líderes do setor tecnológico já imaginam um futuro em que a semana profissional poderá ser ainda menor.

Conforme reportagem da Forbes Brasil, Jeff Bezos, fundador da Amazon, apresentou a perspectiva de que os avanços da inteligência artificial poderão permitir semanas de trabalho de apenas três dias.

Essa visão parte de uma transformação econômica fundamental: máquinas e sistemas inteligentes poderão executar, em períodos cada vez menores, atividades que anteriormente exigiam muitas horas de trabalho humano.

Mas existe uma diferença importante entre ter tecnologia suficiente para trabalhar menos e organizar a economia para que isso realmente aconteça.

Ao longo da história, diversas inovações aumentaram significativamente a capacidade produtiva das empresas. Nem sempre, porém, esses ganhos foram acompanhados por reduções proporcionais na jornada de trabalho.

Por isso, uma semana de três dias deve ser compreendida como uma possibilidade de longo prazo, e não como uma consequência automática da evolução tecnológica.

Para que esse futuro se torne realidade, será necessário combinar produtividade, crescimento econômico, qualificação profissional e mecanismos que permitam compartilhar os benefícios da automação.

Como a Inteligência Artificial Pode Compensar a Redução da Jornada?

Um dos principais argumentos contrários à redução das horas trabalhadas está relacionado ao aumento dos custos operacionais.

Afinal, se uma empresa precisa manter o mesmo nível de produção ou atendimento com menos horas disponíveis, como evitar perdas financeiras?

A resposta varia conforme a atividade econômica, mas a inteligência artificial pode contribuir significativamente.

Segundo análise publicada pelo FGV IBRE, estudos sobre a utilização de assistentes de IA em atendimento e suporte identificaram aumentos médios de produtividade de aproximadamente 14%, com ganhos ainda maiores entre trabalhadores menos experientes, chegando a 34%.

Esses resultados mostram o potencial da tecnologia, embora não possam ser automaticamente estendidos a todas as profissões.

Na prática, a IA pode transformar o cotidiano das empresas de diversas maneiras:

• Automação de atividades repetitivas

Relatórios, organização de documentos, preenchimento de informações, conciliações e outras tarefas administrativas podem ser parcialmente automatizados, reduzindo o tempo gasto em atividades operacionais.

• Atendimento inteligente ao cliente

Assistentes virtuais podem solucionar solicitações simples, organizar chamados e encaminhar situações complexas aos profissionais responsáveis, permitindo que as equipes se concentrem em atendimentos de maior valor.

• Desenvolvimento de sistemas e processos

Ferramentas de inteligência artificial podem acelerar programação, testes, documentação técnica e identificação de falhas, permitindo que profissionais especializados dediquem mais tempo à análise e à solução de problemas.

• Análise de informações e apoio à tomada de decisões

A IA consegue processar grandes volumes de dados, identificar padrões e produzir análises que auxiliam gestores a tomar decisões mais rápidas e fundamentadas.

• Otimização de processos industriais e logísticos

Quando combinada com automação física, sensores e robótica, a inteligência artificial pode reduzir desperdícios, melhorar a manutenção de equipamentos e aumentar a eficiência operacional.

Esses exemplos demonstram que a produtividade não depende exclusivamente da quantidade de horas trabalhadas.

Em determinadas atividades, uma equipe com melhores ferramentas e processos pode produzir em 40 horas o equivalente ao que anteriormente produzia em 44 horas.

Contudo, essa possibilidade depende do tipo de trabalho, da estrutura tecnológica e da capacidade de adaptação de cada empresa.

Leia também: O futuro do trabalho: como a inteligência artificial está redefinindo carreiras e o sucesso profissional.

O Desafio Econômico: Nem Todas as Empresas Vivem a Mesma Realidade

Embora a tecnologia ofereça oportunidades importantes, é necessário reconhecer que seus benefícios não são distribuídos igualmente entre todos os setores.

Uma empresa de tecnologia pode utilizar inteligência artificial para acelerar atividades administrativas e de desenvolvimento.

Já um restaurante, hospital, supermercado ou estabelecimento comercial precisa manter profissionais disponíveis durante determinados horários, independentemente da velocidade com que outras tarefas sejam executadas.

Isso significa que a redução da jornada pode exigir soluções diferentes.

Grandes empresas frequentemente possuem mais recursos para investir em automação, reorganização de processos e capacitação.

Pequenos negócios, por outro lado, podem enfrentar dificuldades maiores para absorver custos adicionais ou contratar novos funcionários.

Entre os possíveis desafios estão:

• Aumento do custo por hora trabalhada, quando os salários são preservados.
• Necessidade de contratação para manter horários de funcionamento.
• Investimentos em equipamentos, sistemas e treinamento.
• Risco de repasse de parte dos custos aos consumidores.
• Pressão sobre empresas que já operam com margens reduzidas.

Esses desafios não invalidam a redução da jornada, mas demonstram a importância de uma implementação planejada.

Políticas de incentivo à modernização, acesso a crédito, qualificação profissional e simplificação de processos podem ajudar principalmente as pequenas e médias empresas.

O objetivo deve ser garantir melhores condições aos trabalhadores sem comprometer a capacidade das empresas de gerar empregos e renda.

Inteligência Artificial: Mais Tempo Livre ou Menos Empregos?

Existe uma questão que precisa fazer parte dessa discussão: o aumento da produtividade não garante, por si só, a redução das horas de trabalho.

Imagine uma empresa que consiga produzir a mesma quantidade utilizando 20% menos tempo graças à automação.

Ela poderá escolher diferentes caminhos.

Pode preservar seus funcionários e reduzir a jornada, mantendo os salários.

Pode utilizar a capacidade adicional para expandir sua produção e conquistar novos mercados.

Também pode optar por reduzir o número de trabalhadores para diminuir custos.

As três possibilidades são economicamente viáveis, dependendo das circunstâncias.

Por isso, a inteligência artificial não deve ser apresentada exclusivamente como uma solução para o excesso de trabalho. Ela também pode provocar substituição de funções, reorganização de equipes e redução da demanda por determinadas atividades.

O desafio será criar condições para que o avanço tecnológico represente uma oportunidade de desenvolvimento humano, e não apenas uma ferramenta de redução de despesas.

Se as máquinas conseguem produzir mais com menos esforço humano, uma pergunta se torna inevitável: quem deve receber os benefícios dessa produtividade adicional?

Os empresários, por investirem e assumirem riscos? Os trabalhadores, por contribuírem para a produção? Os consumidores, por meio de preços menores?

Na prática, uma economia equilibrada precisa encontrar formas de distribuir esses benefícios, preservando incentivos ao investimento, à inovação e à geração de empregos.

A Requalificação Profissional Será Fundamental

A transformação tecnológica também exigirá mudanças na formação dos trabalhadores.

A análise do FGV IBRE destaca que milhões de profissionais brasileiros exercem atividades com algum nível de exposição à inteligência artificial.

Isso não significa que todos perderão seus empregos, mas indica que muitas funções poderão ser modificadas.

Atividades repetitivas tendem a apresentar maior potencial de automação, enquanto competências como criatividade, capacidade analítica, relacionamento humano, liderança e resolução de problemas complexos podem ganhar importância.

Nesse cenário, a educação continuada deixa de ser apenas um diferencial competitivo e passa a representar uma necessidade profissional.

Empresas que investirem na capacitação de suas equipes poderão aproveitar melhor os recursos tecnológicos.

Da mesma forma, profissionais que aprenderem a utilizar a inteligência artificial como ferramenta terão mais condições de acompanhar as transformações do mercado.

Mas essa responsabilidade não deve ficar exclusivamente com o trabalhador.

Empresas, instituições de ensino e governo possuem papéis importantes na construção de oportunidades de qualificação e adaptação.

Leia também: O futuro do trabalho com inteligência artificial: novas carreiras e o desafio da educação.

O Verdadeiro Progresso Não É Apenas Produzir Mais, Mas Viver Melhor

Durante séculos, a humanidade desenvolveu ferramentas para reduzir o esforço necessário à realização de tarefas.

A mecanização agrícola, a industrialização, os computadores e a internet ampliaram extraordinariamente nossa capacidade produtiva.

Agora, a inteligência artificial representa mais uma etapa dessa evolução.

Entretanto, existe uma diferença entre avanço tecnológico e progresso social.

Uma sociedade pode produzir cada vez mais riqueza sem necessariamente proporcionar melhores condições de vida para toda a população.

Por isso, o sucesso da inteligência artificial não deveria ser medido exclusivamente pelo crescimento dos lucros ou pela quantidade de atividades automatizadas.

Também deveria considerar sua contribuição para a redução de trabalhos exaustivos, a melhoria da saúde, o acesso à educação e a ampliação do tempo disponível para a vida pessoal.

Isso não significa ignorar a importância das empresas.

São elas que investem, inovam, assumem riscos e geram grande parte dos empregos. Sem sustentabilidade econômica, não existe transformação social duradoura.

O desafio está justamente em conciliar esses interesses.

Uma economia verdadeiramente moderna deve buscar empresas produtivas e competitivas, trabalhadores valorizados e consumidores beneficiados pela inovação.

O Futuro do Trabalho Depende de Como Utilizaremos a Tecnologia

O fim da escala 6×1 representa um passo importante na transformação das relações de trabalho no Brasil.

Ao mesmo tempo, o avanço da inteligência artificial cria oportunidades para repensarmos a quantidade de horas que precisamos dedicar às atividades profissionais.

Mas não existe uma solução simples ou automática.

A tecnologia pode aumentar a produtividade, reduzir tarefas repetitivas e permitir jornadas menores. Também pode gerar desemprego, exigir novos investimentos e ampliar desigualdades caso seus benefícios sejam concentrados.

Por isso, o futuro do trabalho dependerá não apenas da evolução das máquinas, mas das decisões tomadas pela sociedade.

Precisaremos encontrar um equilíbrio entre a proteção dos trabalhadores, a competitividade das empresas, a qualificação profissional e a distribuição dos ganhos de produtividade.

Talvez uma semana de três dias de trabalho ainda esteja distante para grande parte das profissões. Entretanto, isso não impede que avancemos gradualmente em direção a modelos mais eficientes e humanos.

A grande conquista da inteligência artificial não será simplesmente permitir que produzamos mais em menos tempo. Será transformar essa capacidade em mais liberdade, prosperidade e qualidade de vida.

Afinal, a tecnologia deve existir para melhorar a vida das pessoas — e não para fazer com que as pessoas vivam exclusivamente para trabalhar.

E você, acredita que a inteligência artificial permitirá reduzir ainda mais a jornada de trabalho no futuro? Ou os ganhos de produtividade serão utilizados principalmente para aumentar os lucros das empresas?

Compartilhe sua opinião nos comentários. Esse é um debate que envolve o futuro de todos nós.

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O post O Fim da Escala 6×1 e a Era da Inteligência Artificial: O Caminho para Trabalhar Menos e Viver Melhor apareceu primeiro em Tecnologia na Vida Real.

No sábado, conversei com minha sobrinha, estudante de Medicina.

No domingo, conversei com um amigo que trabalha há anos como professor e decidiu iniciar uma transição de carreira.

Uma está entrando em uma profissão que deverá ser profundamente transformada pela inteligência artificial.

O outro pensa em deixar uma profissão não porque acredita que será substituído pela tecnologia, nem principalmente por uma questão salarial, mas porque já não encontra a mesma motivação para estar em uma sala de aula.

O contraste entre essas duas histórias me fez perceber que talvez estejamos fazendo uma pergunta simples demais quando discutimos inteligência artificial:

“A IA vai substituir nossos empregos?”

Talvez existam perguntas ainda mais importantes:

Como a inteligência artificial transformará aquilo que fazemos?

Estamos preparando profissionais e estudantes para essa transformação?

E, principalmente:

como a tecnologia pode ajudar as pessoas a continuarem fazendo melhor aquilo que somente pessoas conseguem fazer?

A Inteligência Artificial Está Transformando o Trabalho — Mas Não de Uma Única Forma

A preocupação com tecnologias substituindo trabalhadores não começou com a inteligência artificial.

A Revolução Industrial mecanizou atividades realizadas manualmente. Computadores transformaram escritórios. A internet criou profissões inteiramente novas enquanto reduzia a importância de outras.

Agora vivemos uma nova transformação.

A diferença talvez esteja na velocidade.

Ferramentas de inteligência artificial conseguem escrever textos, analisar documentos, gerar imagens, produzir códigos de programação, interpretar grandes volumes de dados e auxiliar profissionais em atividades que, poucos anos atrás, dependiam exclusivamente de trabalho humano.

No setor de tecnologia, essa transformação já é bastante visível.

Conforme reportagem publicada pela CNN Brasil, cerca de 90% dos profissionais de tecnologia já utilizam inteligência artificial em suas atividades, incluindo tarefas relacionadas à geração e revisão de código.

Mas utilizar IA não significa simplesmente entregar o trabalho para uma máquina.

Em muitos casos, significa mudar a distribuição das tarefas.

• MODELO TRADICIONAL

Profissional → executa → analisa → decide

• MODELO ASSISTIDO POR IA

IA auxilia e automatiza → profissional analisa → valida → decide → cria

A máquina pode ganhar espaço principalmente nas tarefas repetitivas e no processamento de grandes quantidades de informação.

Ao profissional permanece algo fundamental:

contexto, experiência, criatividade, julgamento e responsabilidade.

O Profissional do Futuro Não Precisa Competir com a Máquina

Talvez exista um erro quando imaginamos o futuro do trabalho como uma competição:

humano versus inteligência artificial.

Uma calculadora não tornou inútil quem entende matemática.

Uma planilha eletrônica não eliminou a necessidade de profissionais financeiros.

Um mecanismo de busca não tornou desnecessário conhecer um assunto.

A tecnologia modificou a maneira de executar determinadas tarefas.

Com a IA, provavelmente acontecerá algo semelhante — embora em uma escala muito maior.

O diferencial do profissional pode estar justamente em saber utilizar a inteligência artificial como um copiloto.

O ganho não deveria ser simplesmente:

“produzir mais.”

A oportunidade é:

produzir melhor.

Novas Profissões — e Profissões Antigas com Novas Habilidades

Toda transformação tecnológica cria especializações.

Com a inteligência artificial já vemos crescimento de áreas como:

• especialistas em IA e automação;
• arquitetos e engenheiros de soluções de IA;
• especialistas em governança, segurança e ética;
• engenheiros e curadores de dados;
• especialistas em agentes e integração de IA.

Mas talvez a transformação mais importante aconteça fora dessas novas profissões.

O mercado provavelmente não será composto apenas por “especialistas em inteligência artificial”.

Teremos cada vez mais:

médicos que sabem utilizar IA.

professores que sabem utilizar IA.

programadores que sabem utilizar IA.

advogados que sabem utilizar IA.

engenheiros que sabem utilizar IA.

contadores que sabem utilizar IA.

Isso significa que inteligência artificial pode deixar de ser apenas uma especialização tecnológica e tornar-se uma competência transversal a praticamente todas as profissões.

Segundo reportagem da Forbes Brasil, jovens profissionais da Geração Z já estão investindo em habilidades relacionadas à IA para aumentar produtividade, desenvolver portfólios e ampliar suas oportunidades profissionais.

Isso não significa que não haverá impactos negativos.

Algumas tarefas serão automatizadas.

Determinadas vagas poderão diminuir.

Algumas profissões serão profundamente transformadas.

Outras poderão surgir.

Portanto, talvez seja simplista dizer que:

“IA vai acabar com os empregos.”

Mas também seria simplista afirmar:

“IA não vai tirar empregos.”

O que já podemos observar é algo mais complexo:

a IA está mudando o conteúdo das profissões.

No Sábado, Uma Conversa Sobre Medicina

Foi pensando nisso que perguntei à minha sobrinha, estudante de Medicina:

“Quanto a inteligência artificial está ajudando você a estudar?”

A resposta me chamou atenção.

Ela explicou que utiliza IA para criar questionamentos sobre os assuntos que está estudando.

Depois de estudar determinado conteúdo, pede à ferramenta que produza questões.

Ela responde.

Em seguida, fornece os resultados para que a IA ajude a identificar os pontos em que precisa melhorar.

Existe uma diferença importante nisso.

Ela não está simplesmente perguntando:

“Qual é a resposta?”

Está utilizando a ferramenta para descobrir:

“O que eu ainda não aprendi direito?”

A inteligência artificial, nesse caso, não está estudando por ela.

Está ajudando-a a estudar melhor.

A Mesma IA Pode Ser Atalho ou Ferramenta de Aprendizagem

Esse exemplo também mostra por que precisamos tomar cuidado com generalizações.

Existem alunos que utilizam inteligência artificial apenas como um atalho.

Pedem uma resposta pronta.

Copiam um trabalho.

Entregam um texto que não produziram.

Ou tentam utilizar a tecnologia indevidamente durante avaliações.

Mas existem também estudantes que utilizam exatamente a mesma ferramenta para:

• gerar perguntas;
• revisar conteúdos;
• pedir novas explicações;
• identificar dificuldades;
• criar exercícios;
• simular avaliações;
• aprofundar conhecimentos.

Portanto, talvez o problema não esteja simplesmente na existência da IA.

Está também em como escolhemos utilizá-la.

E o mesmo vale para os professores.

Alguns educadores já utilizam inteligência artificial para preparar aulas, criar atividades, produzir materiais e acelerar tarefas administrativas.

Outros ainda estão experimentando.

Alguns talvez ainda não tenham encontrado uma forma de incorporar essas ferramentas que realmente faça sentido para sua disciplina e para seus alunos.

E isso é natural.

Todos nós estamos aprendendo.

Será Que a Educação Está Aproveitando Todo Esse Potencial?

Durante a conversa com minha sobrinha, fiz outra pergunta.

Quis saber se os professores estavam utilizando inteligência artificial durante as aulas para criar conteúdos mais lúdicos, visuais ou demonstrativos.

Imagine, por exemplo, estudar determinado processo do corpo humano e poder visualizar uma animação criada especificamente para explicar aquilo.

Ou transformar um conceito complexo em uma simulação.

Ou mostrar como determinado conhecimento aprendido naquele momento poderá aparecer futuramente na rotina de um médico.

Segundo ela, isso ainda não fazia parte da experiência que estava tendo em sala de aula.

Isso não significa que professores sejam resistentes à tecnologia.

Seria injusto generalizar.

Existem educadores utilizando IA de maneiras extremamente criativas. Outros ainda estão descobrindo como utilizá-la. Existem também limitações de tempo, formação, estrutura, regras institucionais, segurança e adequação pedagógica.

Mas aquela resposta me levou a outra pergunta:

será que estamos discutindo demais qual ferramenta utilizar e pouco sobre a maneira como organizamos a própria educação?

Talvez o Problema Seja Maior que a Inteligência Artificial

Vivemos em uma época em que um estudante carrega no bolso acesso a vídeos, bibliotecas, simuladores, mapas, animações, cursos, inteligência artificial e uma quantidade de informação praticamente impossível de ser consumida durante uma vida inteira.

Mesmo assim, grande parte da estrutura educacional ainda segue modelos desenvolvidos para uma realidade muito diferente.

Talvez uma das grandes discussões dos próximos anos precise ser justamente essa:

como tornar o aprendizado mais conectado à realidade em que vivemos?

Isso não significa abandonar conteúdos fundamentais.

Muito pelo contrário.

Matemática, Português, História, Geografia, Física, Química, Biologia, Literatura, Filosofia e tantas outras áreas continuam fundamentais.

Nem todo conhecimento precisa ter uma aplicação profissional imediata.

Aprender também desenvolve raciocínio, interpretação, repertório cultural, criatividade e capacidade de compreender o mundo.

Mas podemos melhorar a maneira como mostramos por que aquele conhecimento importa.

A Pergunta Que Quase Todo Aluno Já Fez

Provavelmente poucas frases atravessaram tantas gerações de estudantes quanto:

“Onde eu vou usar isso na minha vida?”

Talvez devêssemos levar essa pergunta mais a sério.

Imagine aprender porcentagem analisando juros de um financiamento.

Estatística utilizando dados reais.

Geometria pensando na construção de uma casa.

Física entendendo por que um avião consegue voar.

Biologia visualizando o funcionamento do corpo humano.

Educação financeira aprendendo a organizar um orçamento.

Tecnologia discutindo inteligência artificial, algoritmos, privacidade e segurança digital.

História conectando acontecimentos do passado com situações atuais.

O conteúdo continua existindo.

O que muda é o contexto.

E talvez uma das maiores oportunidades da inteligência artificial na educação seja justamente ajudar professores a transformar conteúdos abstratos em experiências mais próximas da realidade dos estudantes.

Segundo reportagem da CNN Brasil, ferramentas de inteligência artificial já podem auxiliar na elaboração de planos de aula, exercícios, resumos e materiais pedagógicos.

Uma publicação da Unieducar também apresenta diferentes possibilidades de utilização da IA no planejamento pedagógico e na criação de atividades.

A tecnologia, portanto, já existe.

O desafio passa a ser descobrir como utilizá-la pedagogicamente.

No Domingo, Uma Conversa Bem Diferente

No dia seguinte, conversei com um amigo professor.

Ele decidiu iniciar uma transição de carreira.

A primeira explicação que alguém poderia imaginar seria:

salário.

Mas não foi esse o principal motivo que ele apresentou.

Depois de anos ensinando, ele simplesmente já não sente a mesma motivação para continuar em sala de aula.

Entre as razões, contou situações recorrentes de desrespeito e dificuldades para conduzir algumas turmas.

Um dos episódios mais recentes me chamou atenção.

Segundo seu relato, uma aluna de quase 18 anos chegou à aula sem o material escolar e levou apenas um kit de maquiagem.

Antes da aula, teria dito aos colegas que naquele dia iria “implicar” com o professor — comportamento que, segundo ele, já havia acontecido anteriormente com outros docentes.

A situação acabou prejudicando a condução da aula.

É importante deixar algo muito claro.

Não conto esse episódio para transformar uma estudante em representante de uma geração.

Também não acredito em uma divisão simplista entre:

“professores certos” e “alunos errados”.

Existem excelentes alunos.

Existem excelentes professores.

Existem professores utilizando novas tecnologias.

Existem outros tentando descobrir como utilizá-las.

Existem alunos usando IA para fugir do esforço de aprender.

E existem alunos utilizando IA justamente para aprender mais.

O problema é muito mais complexo.

Como Ensinar Quem Decidiu Que Não Quer Ouvir?

O relato do meu amigo trouxe uma questão que nenhuma inteligência artificial resolve sozinha:

como ensinar alguém que decidiu que naquele momento não quer aprender?

Podemos oferecer ao professor uma IA capaz de produzir uma apresentação em segundos.

Podemos criar exercícios personalizados.

Podemos produzir animações.

Podemos gerar exemplos.

Podemos automatizar parte das correções.

Podemos diminuir tarefas administrativas.

Tudo isso ajuda.

Mas nenhuma dessas ferramentas resolve sozinha problemas relacionados a:

respeito, convivência, disciplina, limites, motivação e propósito.

E existe uma realidade simples:

é muito mais fácil falar e ensinar para quem quer ouvir.

Talvez por isso a transformação da educação não possa se resumir à adoção de novas tecnologias.

E Se a Tecnologia Também Ajudasse o Professor a Recuperar o Interesse do Aluno?

Aqui existe uma oportunidade interessante.

Se parte da desmotivação dos estudantes acontece porque determinados conteúdos parecem distantes de sua realidade, talvez a tecnologia possa ajudar a construir pontes.

Um professor poderia utilizar IA para transformar um problema abstrato em uma situação envolvendo:

finanças, esportes, games, construção, programação, estatística ou situações reais.

Um professor de História poderia criar uma simulação de determinado período histórico.

Um professor de Física poderia demonstrar visualmente fenômenos difíceis de reproduzir dentro da escola.

Um professor de Biologia poderia explorar estruturas do corpo humano de maneira interativa.

Isso não significa transformar cada aula em entretenimento.

Aprender também exige esforço.

Mas existe uma diferença entre tornar o conhecimento superficial e tornar o conhecimento significativo.

Talvez seja justamente aí que a IA possa ajudar.

Não substituindo o professor.

Mas ampliando sua capacidade de explicar o mesmo assunto de maneiras diferentes.

A Inteligência Artificial Pode Devolver Tempo ao Professor

Existe ainda outro benefício.

Professores gastam parte considerável do seu tempo fora da interação direta com os estudantes:

planejamento, exercícios, avaliações, correções, relatórios, materiais e atividades administrativas.

Se a inteligência artificial conseguir reduzir parte desse trabalho, o ganho mais importante talvez não seja financeiro.

Pode ser tempo.

Tempo para perceber que determinado aluno está com dificuldade.

Tempo para preparar uma explicação diferente.

Tempo para conversar.

Tempo para orientar.

Tempo para ensinar.

Por isso gosto de pensar que:

IA na educação não precisa significar menos professor.

Pode significar mais tempo para o professor ser professor.

Mas IA Também Erra

Existe outro ponto fundamental.

Uma inteligência artificial pode apresentar uma informação errada de maneira extremamente convincente.

Modelos generativos podem produzir informações incorretas, interpretações equivocadas e até referências inexistentes.

Esses erros são frequentemente chamados de alucinações.

Isso significa que uma nova habilidade precisa acompanhar a expansão da IA:

pensamento crítico.

Professores, estudantes e profissionais precisam aprender a:

• verificar fontes;
• comparar informações;
• identificar inconsistências;
• questionar resultados;
• proteger informações pessoais;
• compreender limitações;
• assumir responsabilidade pelas decisões.

Uma resposta bem escrita não é necessariamente verdadeira.

Talvez uma das competências mais importantes da era da inteligência artificial seja justamente:

saber quando não confiar na inteligência artificial.

A Medicina Mostra Um Possível Caminho

Durante nossa conversa, minha sobrinha também contou algo que ouviu em um congresso de Medicina.

Segundo ela, um dos palestrantes apresentou uma visão sobre como a IA poderá transformar a profissão.

A inteligência artificial deverá ajudar cada vez mais na análise e no diagnóstico.

Mas caberá ao profissional:

validar, interpretar e refinar a informação.

Essa visão está muito próxima do caminho que começa a ser construído pela própria regulamentação médica.

Conforme reportagem do Portal Drauzio Varella, o Conselho Federal de Medicina estabeleceu regras para a utilização da inteligência artificial na prática médica mantendo a responsabilidade e a decisão clínica final com o profissional.

Existe uma lógica poderosa nisso:

IA sugere.

IA analisa.

IA auxilia.

O profissional valida e decide.

Isso vale para a Medicina.

Mas também pode valer para inúmeras outras profissões.

E Quando Todos os Alunos Tiverem Uma IA no Bolso?

Existe ainda outra transformação acontecendo.

Não são apenas professores e profissionais que terão acesso à inteligência artificial.

Os estudantes também terão.

Um aluno pode pedir para uma IA escrever uma redação, resolver uma equação, resumir um livro ou produzir uma apresentação inteira.

Proibir completamente essas ferramentas talvez se torne cada vez mais difícil.

Por outro lado, simplesmente aceitar qualquer utilização também não parece ser uma solução.

Talvez precisemos repensar inclusive como avaliamos o aprendizado.

Em um mundo onde uma máquina produz determinadas respostas em segundos, a educação pode precisar valorizar cada vez mais:

menos reprodução → mais interpretação

menos resposta pronta → mais argumentação

menos memorização isolada → mais compreensão

mais projetos → mais resolução de problemas

mais informação → mais pensamento crítico

A pergunta deixa de ser apenas:

“O aluno pode usar IA?”

e passa a ser:

“Como ensinar alguém a pensar em um mundo onde uma IA consegue produzir respostas instantaneamente?”

Ensinar Sobre IA e Ensinar Com IA

Essa discussão já chegou às políticas educacionais.

Em 2026, o Ministério da Educação apresentou referenciais voltados ao uso responsável da inteligência artificial na educação.

Segundo informações do Governo Federal, as orientações buscam promover uma integração ética, crítica e segura dessas tecnologias ao ambiente educacional.

Existem duas ideias importantes nessa transformação.

Ensinar sobre IA

Fazer com que estudantes compreendam como a tecnologia funciona, suas limitações, riscos, impactos sociais e questões éticas.

Ensinar com IA

Utilizar a inteligência artificial como ferramenta para ampliar possibilidades de ensino e aprendizagem.

Tudo isso também precisa respeitar privacidade e proteção de crianças e adolescentes.

Nesse contexto, o ECA Digital — Lei nº 15.211/2025 — estabeleceu novas regras de proteção no ambiente digital.

Mais informações podem ser consultadas no Ministério dos Direitos Humanos e da Cidadania.

Talvez Precisemos Repensar Mais do Que a Tecnologia

No sábado conversei com uma estudante entrando em uma profissão que deverá utilizar cada vez mais inteligência artificial.

No domingo conversei com um professor pensando em deixar uma profissão em que nenhuma inteligência artificial consegue, sozinha, resolver alguns dos problemas que diminuíram sua motivação.

Essas duas conversas mostram lados diferentes da mesma transformação.

A tecnologia está mudando.

As profissões estão mudando.

Os alunos estão mudando.

Os professores estão se adaptando.

As empresas estão tentando entender como utilizar essas ferramentas.

Todos nós estamos aprendendo.

Por isso, talvez seja um erro transformar essa discussão em uma disputa entre aqueles que “aceitam” e aqueles que “rejeitam” inteligência artificial.

O desafio é muito maior.

Na educação, principalmente, não basta colocar IA dentro da sala de aula.

Talvez precisemos discutir também:

• o que ensinamos
• como ensinamos
• como avaliamos
• como despertamos interesse
• como estabelecemos limites
• como apoiamos professores
• como conectamos conhecimento à vida real.

O Professor do Futuro Talvez Seja Ainda Mais Importante

Durante muito tempo o professor foi visto principalmente como aquele que possuía o conhecimento e o transmitia aos estudantes.

A internet começou a transformar esse papel.

A inteligência artificial pode acelerar ainda mais essa mudança.

Informação está disponível praticamente instantaneamente.

Mas:

informação não é conhecimento.

E conhecimento não significa necessariamente sabedoria.

O professor pode assumir cada vez mais o papel de:

mediador, orientador, curador, provocador e desenvolvedor do pensamento crítico.

Uma inteligência artificial pode explicar um conceito cem vezes.

Pode gerar cem exercícios diferentes.

Pode produzir uma animação.

Pode responder uma pergunta às três da manhã.

Mas perceber que um aluno perdeu o interesse, compreender o contexto de uma turma, estabelecer limites, estimular curiosidade, mediar conflitos e inspirar alguém envolve dimensões profundamente humanas.

Então a IA Vai Substituir as Pessoas?

Talvez essa não seja mais a pergunta certa.

Algumas tarefas serão automatizadas.

Algumas vagas poderão desaparecer.

Outras surgirão.

Profissões serão transformadas.

E novas habilidades serão exigidas.

Mas o futuro provavelmente não será construído simplesmente escolhendo entre:

humanos ou máquinas.

Será construído pela maneira como combinarmos:

conhecimento humano + inteligência artificial + pensamento crítico + responsabilidade.

Tecnologia na Vida Real: A Ferramenta Muda, Mas as Escolhas Continuam Sendo Nossas

As duas conversas daquele fim de semana começaram com assuntos bastante diferentes. De um lado, uma estudante de Medicina utilizando inteligência artificial para criar questões, testar o próprio conhecimento e descobrir onde ainda precisa estudar mais. Do outro, um professor experiente pensando em mudar de carreira, não principalmente pelo salário ou pelo avanço da tecnologia, mas porque algumas situações vividas em sala de aula fizeram com que ele deixasse de encontrar na profissão a mesma motivação de antes.

Apesar das diferenças, as duas histórias acabaram me levando à mesma reflexão: talvez estejamos preocupados demais em descobrir o que a inteligência artificial será capaz de fazer e dedicando menos atenção a como nós, seres humanos, vamos escolher utilizá-la.

A mesma IA que pode entregar uma resposta pronta para um aluno também pode ajudá-lo a identificar aquilo que ainda não aprendeu. Pode ajudar um professor a preparar uma aula mais visual, criar exercícios diferentes ou encontrar novas maneiras de explicar um conteúdo. Na Medicina, pode analisar uma enorme quantidade de informações e auxiliar um profissional em um diagnóstico. Em outras profissões, pode acelerar tarefas que antes consumiam horas de trabalho.

Mas nenhuma dessas possibilidades elimina a importância das pessoas. Pelo contrário: quanto maior a capacidade da tecnologia, maior parece ser a necessidade de sabermos questionar, interpretar, validar e decidir o que fazer com aquilo que ela nos entrega.

Na educação, essa discussão talvez seja ainda mais profunda. Não basta colocar inteligência artificial dentro da sala de aula e imaginar que isso, por si só, modernizará o ensino. A tecnologia também nos dá uma oportunidade de discutir a própria forma como ensinamos: como aproximar conteúdo da realidade, como mostrar suas aplicações práticas, como oferecer diferentes maneiras de aprender e como despertar no aluno a curiosidade necessária para querer compreender aquilo que está sendo apresentado.

Isso também significa reconhecer que tecnologia não resolve todos os problemas. Uma inteligência artificial pode ajudar a criar uma aula extraordinária, mas não cria sozinha vontade de aprender, não estabelece respeito dentro de uma sala, não substitui a relação entre professor e aluno e não transforma automaticamente informação em conhecimento.

Talvez seja justamente aí que esteja uma das maiores oportunidades deste momento. Em vez de utilizar IA apenas para fazer mais rápido aquilo que sempre fizemos, podemos aproveitar sua chegada para questionar se algumas coisas não poderiam ser feitas de maneira diferente.

Isso vale para a escola, para a Medicina, para as empresas e para praticamente qualquer profissão.

A discussão sobre o futuro do trabalho, portanto, talvez não deva ficar limitada à pergunta sobre quais profissões serão substituídas. Algumas tarefas certamente serão automatizadas, algumas funções serão transformadas e novas profissões surgirão. Mas também precisaremos pensar nas condições que oferecemos para que as pessoas continuem interessadas em aprender, ensinar, criar, cuidar e desenvolver aquilo que nenhuma tecnologia consegue fazer completamente por elas.

Porque é muito mais fácil ensinar para quem quer ouvir. E também é muito mais fácil aprender quando conseguimos compreender por que aquilo que estamos aprendendo importa.

Talvez o maior desafio do futuro não seja simplesmente impedir que máquinas substituam pessoas, mas criar condições para que as pessoas continuem querendo fazer aquilo que as máquinas não conseguem substituir.

E, no fim, talvez a maior revolução da inteligência artificial não seja aquilo que as máquinas conseguirão fazer por nós, mas aquilo que nós conseguiremos fazer melhor com elas.

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A mudança começou quando o país decidiu informatizar o processo de votação e desenvolver uma solução tecnológica adaptada à realidade brasileira.

Em 2026, a urna eletrônica completa 30 anos de utilização nas eleições brasileiras. Mais do que olhar para o equipamento que conhecemos hoje, essa história ajuda a entender como nasceu o projeto, como a tecnologia evoluiu, quem fabrica as urnas e quais mecanismos são utilizados para proteger e permitir a fiscalização dos votos.

O Nascimento do Voto Eletrônico: dos “Ninjas” de São José ao Primeiro Modelo

A história da urna eletrônica começou a ganhar forma em meados da década de 1990, quando a Justiça Eleitoral avançou no projeto de informatização do voto brasileiro.

Em um período relativamente curto, especialistas de diferentes áreas participaram do desenvolvimento do equipamento e da arquitetura que daria origem ao sistema eletrônico de votação.

De acordo com a reportagem do g1 sobre a história dos ninjas da tecnologia, parte dessa equipe técnica ficou conhecida pelo apelido de “ninjas”.

O grupo reuniu especialistas ligados a instituições como o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), o Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) e o Instituto de Estudos Avançados (IEAv), além de técnicos da própria Justiça Eleitoral.

Nomes como Paulo Nakaya, Mauro Hashioka, Antônio Ésio Salgado, o “Toné”, e Oswaldo Catsumi participaram desse esforço tecnológico.

O resultado foi a UE96, primeira geração de urnas eletrônicas utilizada oficialmente no Brasil. Nas eleições municipais de 1996, aproximadamente um terço do eleitorado brasileiro já teve contato com a nova forma de votação.

Era o início de uma transformação que, nos anos seguintes, alcançaria todo o país.

30 Anos de Evolução e Quatro Fabricantes

Ao longo de três décadas, foram produzidos quase 1,5 milhão de equipamentos, distribuídos em 14 modelos diferentes.

Um detalhe importante é que a urna eletrônica brasileira não funciona como um computador comum escolhido em um catálogo de uma fabricante.

O projeto, os requisitos técnicos e a arquitetura de segurança são definidos pela Justiça Eleitoral. As empresas privadas selecionadas por licitação ficam responsáveis pela fabricação dos equipamentos de acordo com essas especificações.

Conforme detalhado na notícia oficial do TSE sobre as fabricantes das urnas, quatro empresas participaram da fabricação das diferentes gerações:

• Unisys Brasil: produziu a primeira urna eletrônica utilizada no país, a UE1996, e posteriormente o modelo UE2002.
• Procomp Indústria Eletrônica: responsável pelos modelos UE1998 e UE2000.
• Diebold / Diebold Procomp: produziu os modelos de 2004, 2006, 2008, 2009, 2010, 2011, 2013 e 2015.
• Positivo Tecnologia: responsável pelos modelos mais recentes, UE2020 e UE2022.

Essa evolução mostra também algo interessante sobre tecnologia: a urna que utilizamos atualmente é resultado de várias gerações de hardware, software, testes e aperfeiçoamentos acumulados desde 1996.

Mecanismos de Proteção: Como o Voto é Protegido?

A segurança do sistema eletrônico brasileiro não depende de um único recurso. Ela é construída por meio de diferentes camadas de proteção, fiscalização e auditoria.

De acordo com a página do Senado Notícias sobre o funcionamento e a proteção da urna eletrônica, alguns dos principais mecanismos são:

• Funcionamento offline: durante a votação, a urna não fica conectada à internet e não possui conexão Wi-Fi ou Bluetooth. Isso impede ataques remotos pela internet diretamente ao equipamento durante a votação.
• Assinaturas digitais e hashes: os sistemas utilizados nas urnas passam por procedimentos de compilação, assinatura digital, verificação e lacração. Os hashes permitem verificar se determinado arquivo corresponde ao que foi previamente inspecionado e aprovado.
• Registro Digital do Voto (RDV): registra os votos de maneira que preserve o sigilo do eleitor e permite que os dados sejam utilizados posteriormente em procedimentos de auditoria e recontagem.
• Boletim de Urna (BU): ao final da votação, cada urna imprime um documento contendo o resultado daquela seção eleitoral. Isso cria uma forma de conferência independente dos resultados posteriormente totalizados.

E a fiscalização não acontece apenas no dia da eleição.

A Justiça Eleitoral detalha diferentes oportunidades de auditoria e fiscalização, realizadas antes, durante e depois da votação, com participação de diferentes instituições e entidades fiscalizadoras.

Isso inclui inspeção de códigos-fonte, Teste Público de Segurança, cerimônias de preparação das urnas, verificação de autenticidade dos sistemas, Teste de Integridade, publicação dos Boletins de Urna, RDVs e logs dos equipamentos.

Mas a urna é apenas uma parte da tecnologia utilizada nas eleições

Quando falamos em eleição digital, normalmente pensamos imediatamente na urna eletrônica. Porém, existe outra tecnologia que se tornou parte importante desse processo: a biometria.

Enquanto a urna registra a escolha feita pelo eleitor, a biometria está relacionada à identificação de quem compareceu para votar.

Essa combinação envolve tecnologias diferentes, com funções e mecanismos de segurança próprios.

Se você quiser entender melhor essa outra parte do processo, preparamos um conteúdo específico explicando como as urnas eletrônicas e a biometria são utilizadas nas eleições brasileiras, incluindo como funciona a identificação biométrica e quais tecnologias fazem parte desse sistema.

Por que Outros Países, como os EUA, Usam Papel?

Uma dúvida bastante comum é: se o Brasil utiliza urnas eletrônicas há 30 anos, por que países como os Estados Unidos continuam utilizando cédulas de papel em grande escala?

A resposta passa principalmente pelas diferenças na organização dos sistemas eleitorais.

Como explicado no artigo da ESEG sobre a votação nos Estados Unidos, o sistema norte-americano é bastante descentralizado.

Estados e administrações eleitorais locais possuem ampla autonomia sobre a forma como suas eleições são realizadas. Por isso, não existe um único modelo de votação utilizado em todo o território nacional.

Em muitas localidades, o eleitor preenche uma cédula de papel que posteriormente é processada por equipamentos de leitura óptica. Existem também máquinas eletrônicas e diferentes formas de votação antecipada e pelo correio.

O papel, nesse modelo, também possibilita a existência de um registro físico que pode ser utilizado em auditorias e recontagens.

O Brasil seguiu outro caminho.

A existência de uma Justiça Eleitoral nacional permitiu desenvolver e adotar um sistema eletrônico padronizado em grande escala, adequado às características de um país continental e com milhões de eleitores.

São duas arquiteturas eleitorais diferentes, construídas a partir de contextos institucionais, históricos e tecnológicos distintos.

Tecnologia a Serviço da Escolha do Cidadão

Trinta anos depois da primeira eleição com urnas eletrônicas, talvez a parte mais interessante dessa história não esteja apenas na máquina.

Está no que aconteceu ao redor dela.

Hardware, software, criptografia, biometria, assinaturas digitais, auditorias e infraestrutura de transmissão foram incorporados ao processo eleitoral ao longo dessas décadas.

É um exemplo muito concreto de tecnologia aplicada à vida real.

Mas nenhuma tecnologia decide o principal.

Quem decide é o eleitor.

O voto é um direito conquistado ao longo da história e uma das formas pelas quais cada cidadão participa da escolha de quem irá representá-lo nos próximos anos.

Direita, esquerda ou centro: essa escolha pertence a cada eleitor.

Por isso, mais importante do que seguir pesquisas, tendências das redes sociais ou a opinião de outras pessoas é conhecer os candidatos, pesquisar suas propostas, observar seus históricos e formar a própria convicção.

Exerça o seu direito de voto.

Escolha de acordo com suas ideias, seus valores e suas convicções.

A tecnologia pode ajudar a registrar e proteger essa escolha.

Mas a escolha continua sendo sua.

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O físico teórico britânico Stephen Hawking, autor de importantes trabalhos sobre cosmologia e buracos negros, foi diagnosticado aos 21 anos com Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), uma doença neurodegenerativa progressiva.

Com o avanço da doença, Hawking perdeu gradualmente seus movimentos e, após uma pneumonia em 1985 que levou à realização de uma traqueostomia, perdeu também a capacidade de falar naturalmente.

Foi então que a tecnologia assistiva passou a desempenhar um papel ainda mais importante em sua vida.

Ao longo dos anos, diferentes sistemas permitiram que Hawking continuasse escrevendo livros, realizando pesquisas, participando de conferências e se comunicando com o mundo.

Hoje, algumas décadas depois, essa história ganha novos capítulos.

A tecnologia já não se limita a transformar pequenos movimentos musculares em palavras na tela. Implantes cocleares podem proporcionar acesso aos sons a pessoas com perda auditiva severa ou profunda. Próteses de retina experimentais estão permitindo que determinados pacientes recuperem parcialmente funções visuais perdidas. E interfaces cérebro-computador começam a transformar sinais neurais associados à intenção de falar em comunicação.

Não estamos falando de ficção científica.

Estamos acompanhando uma nova etapa da relação entre seres humanos e máquinas.

O pioneirismo de Stephen Hawking: quando um pequeno movimento se transforma em palavras

O sistema utilizado por Stephen Hawking não lia seus pensamentos.

Essa distinção é importante.

Conforme a ELA avançou e Hawking perdeu a capacidade de utilizar os dedos para controlar seu computador, sua comunicação passou a depender de um pequeno movimento voluntário da face.

Um sensor infravermelho instalado em seus óculos detectava a contração de um músculo da bochecha.

Esse pequeno movimento funcionava praticamente como o clique de um mouse.

Como funcionava a tecnologia?

• Sensor infravermelho: um pequeno sensor instalado na armação dos óculos detectava o movimento voluntário da bochecha.
• Contração muscular: o movimento funcionava como um comando para selecionar opções apresentadas na tela.
• Software de varredura e previsão: letras, palavras e opções eram apresentadas pelo computador, enquanto sistemas de previsão ajudavam a reduzir a quantidade de seleções necessárias para formar uma frase.
• Sintetizador de voz: depois que a frase era construída, o texto era enviado para um sintetizador responsável pela famosa voz eletrônica associada a Hawking.

Ao longo de sua vida, Hawking utilizou diferentes sistemas de comunicação assistiva. Mais tarde, pesquisadores da Intel desenvolveram o Assistive Context-Aware Toolkit (ACAT), incorporando recursos de previsão de palavras e outras ferramentas destinadas a tornar sua comunicação mais eficiente.

Mesmo assim, nos estágios mais avançados da doença, escrever uma frase podia exigir um enorme esforço.

O caso de Hawking tornou-se um dos exemplos mais conhecidos de como uma interface relativamente simples entre uma pessoa e um computador pode preservar algo fundamental: a capacidade de se comunicar.

Décadas depois, essa interface começaria a se aproximar ainda mais do sistema nervoso humano.

Implante coclear: quando o cérebro volta a receber informações sonoras

Enquanto tecnologias assistivas permitiam transformar movimentos em comunicação, outro campo da engenharia biomédica avançava rapidamente: a audição.

O implante coclear, algumas vezes chamado popularmente de “ouvido biônico”, tornou-se uma das tecnologias mais importantes para determinados casos de perda auditiva severa ou profunda.

Um caso recente mostrou de maneira emocionante o impacto que essa tecnologia pode ter.

A jovem mineira Ryany Soares ganhou repercussão nas redes sociais ao ter seu implante ativado e reagir surpresa: “Isso é minha voz?”.

A reação ajuda a mostrar algo que, para quem sempre ouviu normalmente, pode parecer simples: reconhecer a própria voz é uma experiência construída pelo cérebro a partir das informações que chegam pelo sistema auditivo.

Como funciona o implante coclear?

Diferentemente de aparelhos auditivos convencionais, que principalmente amplificam os sons, o implante coclear pode contornar partes danificadas do ouvido interno e estimular eletricamente o nervo auditivo.

• Captação externa: um microfone capta os sons do ambiente.
• Processamento digital: o processador analisa o som e o transforma em informações codificadas.
• Transmissão: essas informações são enviadas ao componente implantado cirurgicamente.
• Estimulação da cóclea: um conjunto de eletrodos posicionado na cóclea produz estímulos elétricos.
• Nervo auditivo: esses estímulos ativam fibras do nervo auditivo.
• Interpretação cerebral: o cérebro aprende a interpretar esses padrões como informações sonoras.

Isso não significa restaurar uma audição exatamente igual à audição natural. A experiência pode variar bastante entre pacientes e normalmente envolve um processo de adaptação e reabilitação.

Para muitas pessoas, porém, o implante pode proporcionar acesso à fala e aos sons do ambiente, ampliando significativamente as possibilidades de comunicação e interação.

E se podemos utilizar eletrônica para levar informações sonoras ao sistema nervoso, surge naturalmente outra pergunta: seria possível fazer algo semelhante com a visão?

Próteses de retina: recuperando parte da visão perdida

A restauração da visão está entre os desafios mais complexos da medicina e da engenharia biomédica.

Mas avanços recentes mostram resultados que, poucas décadas atrás, provavelmente seriam associados apenas à ficção científica.

Entre as tecnologias em desenvolvimento está o sistema PRIMA, uma prótese retiniana fotovoltaica destinada principalmente a determinados pacientes que perderam a visão central devido à atrofia geográfica associada à Degeneração Macular Relacionada à Idade (DMRI).

Avanços recentes dessa tecnologia indicam que um implante capaz de recuperar a visão de pessoas praticamente cegas está cada vez mais próximo de se tornar uma opção para determinados pacientes.

Resultados clínicos publicados recentemente também mostraram que pacientes conseguiram recuperar determinadas capacidades visuais com auxílio do sistema.

Mas é importante compreender o que isso significa. O objetivo não é devolver uma visão perfeitamente igual à visão natural. A tecnologia procura fornecer novamente informações visuais úteis ao sistema nervoso.

Como funciona essa visão eletrônica?

• Óculos digitais: o paciente utiliza óculos equipados com câmera e um sistema de projeção.
• Captura da imagem: a câmera registra aquilo que está diante da pessoa.
• Projeção infravermelha: o sistema converte a imagem e projeta padrões de luz próxima do infravermelho sobre o implante localizado na retina.
• Microchip fotovoltaico: um pequeno chip implantado cirurgicamente sob a retina converte essa energia luminosa em estímulos elétricos.
• Estimulação neural: os sinais ativam células remanescentes da retina.
• Interpretação cerebral: as informações seguem pelo sistema visual até o cérebro, permitindo que determinados pacientes reconheçam padrões, letras e formas.

É quase como criar um novo caminho para que informações visuais consigam novamente alcançar o cérebro.

E essa ideia — criar novos caminhos entre cérebro e máquina — nos leva à fronteira mais recente dessa evolução.

O futuro chegou: interfaces cérebro-computador

O sistema utilizado por Stephen Hawking ainda dependia de um movimento físico. Ele precisava contrair voluntariamente um músculo da face para indicar ao computador aquilo que desejava selecionar.

As novas Interfaces Cérebro-Computador, conhecidas pela sigla BCI (Brain-Computer Interface), procuram reduzir ou até eliminar essa dependência muscular em determinadas aplicações.

Uma das empresas trabalhando nessa área é a Neuralink.

Um caso recente chamou atenção ao mostrar como um homem com ELA voltou a falar após um implante cerebral.

Terence “Terry” Mandable teve sua capacidade de fala severamente comprometida pelo avanço da ELA. Participando de um estudo experimental, sinais de sua atividade cerebral associados à intenção de falar passaram a ser utilizados por um sistema computacional para auxiliar sua comunicação.

Em uma das demonstrações, ele conseguiu transmitir uma mensagem particularmente simples — mas profundamente humana: “Eu te amo”, dirigida à sua esposa.

É justamente aí que percebemos que essa tecnologia não é apenas sobre computadores, chips ou inteligência artificial. É sobre comunicação humana.

Como funcionam essas novas interfaces?

• Implante cerebral: eletrodos extremamente pequenos são posicionados em regiões específicas do cérebro para registrar atividade neural.
• Registro dos sinais: quando a pessoa tenta realizar determinada ação ou produzir uma fala, grupos de neurônios apresentam padrões de atividade elétrica.
• Aprendizado de máquina: algoritmos aprendem a reconhecer relações entre determinados padrões neurais e aquilo que a pessoa está tentando fazer ou comunicar.
• Decodificação: o sistema transforma esses sinais em comandos, texto ou outras formas de informação.
• Síntese de voz: em aplicações voltadas à comunicação, o resultado pode posteriormente ser convertido em áudio.

É importante fazer uma distinção: essas tecnologias não estão simplesmente “lendo pensamentos”. Elas procuram identificar padrões específicos da atividade neural relacionados a tarefas determinadas — como a intenção de mover um cursor, selecionar uma opção ou produzir fala.

Ainda estamos diante de tecnologias experimentais, e há enormes desafios médicos, tecnológicos e éticos pela frente. Mas os resultados demonstram até onde essa integração entre cérebro e computador começa a chegar.

Quatro tecnologias, quatro caminhos para reconectar pessoas

Apesar de parecerem semelhantes, essas tecnologias atuam de maneiras bastante diferentes.

Existe algo em comum entre todas elas: criar um novo caminho para a informação.

Quando o corpo deixa de conseguir transmitir ou receber determinado sinal da maneira convencional, a tecnologia tenta construir uma rota alternativa.

Quando essas tecnologias estarão disponíveis para as pessoas?

Apesar de todas essas tecnologias terem em comum o objetivo de recuperar ou criar novos caminhos para funções humanas, existe uma diferença importante entre elas: o estágio de desenvolvimento e a disponibilidade para os pacientes.

Algumas já fazem parte da medicina há décadas. Outras estão apenas começando a chegar ao mercado. E as mais avançadas ainda dependem de estudos clínicos para comprovar sua segurança e eficácia antes que possam ser utilizadas de maneira ampla.

Implante coclear: uma tecnologia já disponível

Entre as tecnologias apresentadas neste artigo, o implante coclear é a mais consolidada.

O procedimento é utilizado há décadas em diversos países para determinados casos de perda auditiva severa ou profunda e, no Brasil, faz parte dos tratamentos oferecidos pelo Sistema Único de Saúde para pessoas com deficiência auditiva.

O SUS possui critérios específicos para indicação do procedimento, que envolve avaliação de uma equipe especializada, cirurgia, ativação do dispositivo e acompanhamento posterior.

Isso significa que não estamos falando de uma tecnologia experimental ou de algo reservado ao futuro.

O implante coclear já faz parte da medicina atual.

PRIMA: a prótese retiniana começa a chegar ao mercado

A situação da prótese retiniana PRIMA é diferente — e mudou significativamente em 2026.

Depois dos resultados obtidos em estudos clínicos, o sistema recebeu a marcação CE, autorização regulatória que permite sua comercialização na União Europeia.

Com isso, o PRIMA iniciou seu lançamento comercial na Europa, inicialmente voltado a pacientes com perda de visão central provocada pela atrofia geográfica associada à Degeneração Macular Relacionada à Idade (DMRI).

Nos Estados Unidos, a tecnologia recebeu da FDA a designação Breakthrough Device, destinada a determinadas tecnologias médicas consideradas potencialmente importantes para doenças graves ou condições debilitantes.

É importante observar que receber a designação Breakthrough Device da FDA não significa automaticamente receber autorização para comercialização. O programa facilita e prioriza a interação regulatória, mas o dispositivo ainda precisa cumprir as etapas necessárias para chegar ao mercado americano.

No Brasil, a disponibilidade dependerá de eventual processo regulatório junto à Anvisa e das decisões comerciais relacionadas à chegada da tecnologia ao país.

Portanto, o PRIMA ocupa hoje uma posição intermediária particularmente interessante:

deixou de ser apenas uma tecnologia experimental e começou a entrar na prática clínica comercial em alguns mercados europeus.

Interfaces cérebro-computador: ainda estamos na fase experimental

No caso das interfaces cérebro-computador implantáveis, como as desenvolvidas pela Neuralink, estamos em uma etapa muito mais inicial.

Os sistemas apresentados até agora fazem parte de ensaios clínicos com seres humanos, nos quais pesquisadores avaliam questões fundamentais como segurança do implante, estabilidade dos eletrodos, qualidade dos sinais cerebrais e capacidade dos algoritmos de transformar atividade neural em comandos ou comunicação.

Os resultados são impressionantes, especialmente para pessoas com paralisias severas ou doenças como a ELA.

Mas isso não significa que um implante cerebral desse tipo já possa ser solicitado normalmente em um hospital.

Antes que uma tecnologia médica implantável possa ser oferecida amplamente, são necessárias evidências suficientes de segurança e eficácia e, posteriormente, autorização das autoridades regulatórias responsáveis.

Por isso, ainda não existe uma data oficial confiável para a comercialização ampla de implantes cerebrais da Neuralink.

Caso essas tecnologias recebam aprovação médica no futuro, é provável que suas primeiras aplicações permaneçam direcionadas a condições médicas específicas e graves, justamente aquelas que estão sendo estudadas atualmente.

Do presente ao futuro

Podemos, portanto, imaginar essas tecnologias em três momentos diferentes da medicina:

Essa diferença é importante porque mostra que aquilo que chamamos genericamente de “tecnologia do futuro” pode estar, na realidade, em momentos completamente diferentes de desenvolvimento.

O implante coclear já mudou a vida de milhares de pessoas.

A prótese retiniana começa agora a atravessar a fronteira entre pesquisa e utilização comercial.

E as interfaces cérebro-computador ainda estão tentando demonstrar até onde essa conexão direta entre cérebro e máquina poderá chegar.

Talvez o mais interessante seja justamente acompanhar essa evolução.

Aquilo que ontem parecia ficção científica pode passar anos em laboratórios, depois chegar aos primeiros pacientes e, eventualmente, tornar-se parte da medicina cotidiana.

Uma nova era para a inclusão humana

Existe uma enorme distância tecnológica entre o sensor instalado nos óculos de Stephen Hawking e os atuais implantes capazes de registrar atividade de milhares de canais neurais.

Mas a finalidade continua surpreendentemente parecida: permitir que uma pessoa continue conectada ao mundo.

Nenhuma dessas tecnologias elimina completamente as limitações provocadas por doenças ou lesões. Um implante coclear não reproduz perfeitamente a audição natural. Uma prótese de retina não devolve uma visão completamente normal. Uma interface cérebro-computador ainda não consegue interpretar livremente tudo aquilo que uma pessoa pensa. E muitas das tecnologias mais avançadas continuam em fase experimental.

Mas, juntas, elas mostram algo extraordinário.

Quando uma função do corpo é perdida, a engenharia, a medicina, a neurociência e a inteligência artificial começam a encontrar novos caminhos para que informações voltem a chegar ao cérebro — ou para que aquilo que o cérebro pretende comunicar consiga novamente alcançar o mundo.

Talvez essa seja uma das aplicações mais humanas da tecnologia. Não criar máquinas capazes de substituir pessoas, mas criar máquinas capazes de reconectar pessoas:

• Reconectar alguém à própria voz.
• Reconectar alguém aos sons de sua família.
• Reconectar alguém às palavras de um livro.
• Reconectar alguém à possibilidade de dizer novamente: “Eu te amo.”

Porque, no fim, o avanço mais importante talvez não seja simplesmente conectar o cérebro a uma máquina. É usar a tecnologia para conectar novamente uma pessoa a outra.

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O post Reconectando Vidas: Como a Tecnologia Está Devolvendo a Fala, a Audição e a Visão a Quem Mais Precisa apareceu primeiro em Tecnologia na Vida Real.

Mas essa realidade mudou — e mudou rapidamente.

Hoje, drones estão sendo utilizados em operações de busca e salvamento, fiscalização de rodovias, inspeção de estruturas, monitoramento de propriedades, agricultura, construção civil, produção audiovisual e muitas outras atividades.

Alguns carregam câmeras convencionais. Outros podem utilizar sensores de alta precisão, câmeras térmicas e equipamentos capazes de coletar informações que seriam difíceis, caras ou até perigosas de obter utilizando apenas pessoas.

E existe outro lado interessante dessa transformação: os drones também estão criando oportunidades de trabalho. Aquilo que começou para muita gente como hobby pode se transformar em uma atividade profissional.

Mas existe uma diferença importante entre comprar um drone e trabalhar profissionalmente com ele. Para transformar essa tecnologia em fonte de renda, é necessário conhecer o equipamento, entender o mercado, aprender a operar com segurança e, principalmente, respeitar as regras brasileiras.

Quando um drone consegue enxergar aquilo que nossos olhos não enxergam

Um dos exemplos mais interessantes da evolução dessa tecnologia são os drones equipados com câmeras térmicas.

Diferentemente de uma câmera convencional, que registra principalmente a luz visível, sensores térmicos conseguem detectar a radiação infravermelha emitida pelos objetos.

De forma simplificada, isso permite visualizar diferenças de temperatura. De acordo com o glossário sobre drones térmicos no portal AeroEngenharia, a tecnologia permite mapear variações térmicas de diferentes superfícies.

Isso abre possibilidades enormes.

Um drone térmico pode auxiliar na identificação de pontos quentes em incêndios, localizar possíveis falhas em equipamentos elétricos, monitorar propriedades, observar áreas agrícolas e apoiar operações de busca.

E não estamos falando apenas de possibilidades futuras.

Isso já está acontecendo na prática.

Drones térmicos ajudando em operações de busca

Um exemplo recente ocorreu em Santa Catarina.

Durante as buscas pelo helicóptero que desapareceu na Serra Catarinense com o cantor Rick, da dupla Rick & Renner, e outras pessoas a bordo, equipes utilizaram um drone térmico nas operações realizadas em uma região de mata e de difícil acesso.

Conforme detalhado na matéria do G1 sobre as buscas por helicóptero com drone térmico, o equipamento foi empregado pelas equipes que procuravam localizar a aeronave e seus ocupantes.

Esse tipo de situação ajuda a entender o potencial da tecnologia.

Uma equipe terrestre precisa enfrentar vegetação, relevo, obstáculos e limitações de visibilidade. Um drone consegue observar áreas maiores a partir do alto e, quando equipado com sensor térmico, acrescenta outra camada de informação às buscas.

Isso não significa que o drone substitua bombeiros ou equipes de resgate. Na prática, ele funciona como mais uma ferramenta tecnológica à disposição dessas equipes, ampliando a capacidade de observação e auxiliando na tomada de decisões.

Drones também estão olhando para os freios dos caminhões

Se procurar uma aeronave em uma região de mata parece uma utilização impressionante, existe outro exemplo que mostra como essa tecnologia pode aparecer onde menos imaginamos: nas rodovias.

A Polícia Rodoviária Federal (PRF) utiliza drones e câmeras térmicas para auxiliar na fiscalização dos sistemas de freios de caminhões.

Segundo a reportagem do G1 sobre a fiscalização da PRF em Mato Grosso com câmeras térmicas, a análise das diferenças de temperatura ajuda os agentes na fiscalização dos veículos e na identificação de possíveis problemas.

É uma aplicação interessante porque transforma algo que nossos olhos normalmente não conseguem enxergar em informação.

O calor transforma-se em dado. O drone transforma esse dado em imagem. E o profissional utiliza essa informação para tomar uma decisão.

E se, além de tecnologia, o drone virar profissão?

É justamente aqui que surge outra possibilidade.

Quanto mais empresas e setores descobrem aplicações para drones, maior tende a ser a necessidade de pessoas capazes não apenas de pilotar esses equipamentos, mas também de entender o serviço que está sendo realizado e entregar informações úteis para o cliente.

Esse talvez seja um dos pontos mais importantes para quem pensa em trabalhar nessa área.

O produto que você vende não é simplesmente “pilotar um drone”.

O drone é a ferramenta. O cliente está pagando pelo resultado.

Uma imobiliária pode querer imagens aéreas de uma propriedade.

Uma construtora pode querer acompanhar o avanço de uma obra.

Um produtor rural pode precisar observar uma plantação.

Uma indústria pode querer inspecionar um telhado ou estrutura de difícil acesso.

São necessidades completamente diferentes utilizando a mesma tecnologia como ferramenta.

Onde é possível trabalhar com drones?

Existem diversos mercados que podem ser explorados.

Agronegócio: mapeamento de propriedades, monitoramento de lavouras, identificação de falhas no plantio e determinadas aplicações agrícolas.

Inspeções técnicas: vistorias em telhados, fachadas, galpões, torres, painéis solares e linhas de transmissão, reduzindo a necessidade de expor trabalhadores imediatamente a locais de difícil acesso.

Construção civil e mercado imobiliário: acompanhamento da evolução de obras, aerolevantamentos, registros periódicos e produção de imagens para divulgação de imóveis.

Audiovisual e eventos: casamentos, eventos esportivos, produções cinematográficas, comerciais, turismo e criação de conteúdo.

Mapeamento e fotogrametria: produção de mapas, modelos tridimensionais e levantamentos utilizando imagens capturadas pelas aeronaves.

Termografia: utilização de sensores térmicos para determinadas inspeções, monitoramentos e análises de diferenças de temperatura.

E existe um detalhe importante: quanto mais especializado for o serviço, maior tende a ser a necessidade de conhecimento além da pilotagem.

O agronegócio mostra como essa profissão pode crescer

Uma das áreas que mais chama atenção é o campo.

A matéria do G1 sobre a rotina e o salário do piloto de drone agrícola mostra como essa tecnologia já está criando oportunidades profissionais no agronegócio.

A reportagem apresenta diferentes possibilidades de atuação e mostra que a remuneração pode variar bastante conforme experiência, atividade desempenhada e tipo de contratação.

Isso também serve para derrubar uma ideia perigosa que aparece frequentemente quando surge uma nova tecnologia:

não basta comprar um drone para começar imediatamente a ganhar muito dinheiro.

Existe mercado, mas também existe concorrência, investimento, treinamento, regulamentação, experiência e necessidade de conquistar clientes.

Por outro lado, justamente por existirem diferentes níveis de especialização, alguém pode começar com serviços mais simples e evoluir gradualmente para atividades mais técnicas.

Antes de pensar em ganhar dinheiro, conheça as regras

Não basta comprar o equipamento e começar a voar onde quiser.

No Brasil, a operação de drones envolve regras de órgãos como a Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), o Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA) e a ANATEL.

Além disso, determinadas atividades profissionais podem possuir exigências específicas.

SISANT e SARPAS

Conforme explicado nas orientações oficiais do Governo Federal sobre o cadastro de drones no SISANT, drones com peso máximo de decolagem de até 250 gramas, incluindo equipamento, bateria e eventual carga, não precisam ser cadastrados junto à ANAC.

Para outras categorias e operações, existem diferentes requisitos.

A própria página oficial também determina que as operações devem seguir as regras de espaço aéreo estabelecidas pelo DECEA e as normas aplicáveis da ANATEL.

Por isso, antes de comprar um drone para trabalhar, vale pesquisar não apenas preço, câmera e autonomia da bateria.

É importante descobrir em qual categoria o equipamento se enquadra e quais regras serão aplicáveis ao serviço que você pretende realizar.

O SARPAS, sistema utilizado pelo DECEA, também faz parte da rotina de muitas operações, pois é utilizado para tratar solicitações relacionadas ao acesso ao espaço aéreo por aeronaves não tripuladas.

Isso existe por uma razão simples: depois que o drone decola, ele passa a ocupar um espaço que também pode ser utilizado por helicópteros, aviões e outras aeronaves.

As regras podem mudar

A legislação relacionada aos drones continua evoluindo.

Conforme informado pela Agência Câmara de Notícias sobre o projeto que pretende flexibilizar regras para o uso civil de drones, o Projeto de Lei 3297/2026 propõe mudanças em determinadas exigências para operações civis.

Mas existe uma diferença fundamental:

projeto de lei não é lei em vigor.

Enquanto a proposta estiver em tramitação, o operador deve seguir as regras atualmente válidas.

Por isso, acompanhar a legislação também faz parte da profissionalização nesse mercado.

Como começar a ganhar dinheiro com drones?

O primeiro passo talvez não seja comprar um drone.

Pode parecer estranho, mas faz sentido.

Primeiro descubra qual problema você pretende resolver. Depois escolha a ferramenta necessária para resolvê-lo.

Uma sequência possível seria:

• Escolha um nicho: audiovisual, agronegócio, construção civil, mercado imobiliário, mapeamento ou inspeção técnica.
• Estude a atividade: entenda o que os clientes daquele setor realmente precisam receber.
• Busque capacitação: pilotagem segura é importante, mas também pode ser necessário aprender fotografia, edição, fotogrametria, termografia ou outras habilidades.
• Escolha o equipamento adequado: um drone utilizado para produzir vídeos imobiliários pode ser completamente diferente daquele necessário para uma inspeção térmica ou operação agrícola.
• Regularize sua operação: consulte ANAC, DECEA, ANATEL e eventuais regras específicas da atividade escolhida.
• Monte um portfólio: antes de procurar grandes clientes, demonstre aquilo que você consegue entregar.
• Procure quem realmente precisa do serviço: imobiliárias, construtoras, produtores rurais, empresas de engenharia, organizadores de eventos e outros mercados podem possuir necessidades completamente diferentes.

Quem já trabalha com fotografia pode adicionar imagens aéreas aos serviços existentes.

Quem possui formação em engenharia pode estudar aplicações de drones em inspeções.

Quem trabalha com agricultura pode aprender a utilizar a tecnologia no campo.

Quem atua no mercado imobiliário pode utilizar imagens aéreas para apresentar propriedades de outra perspectiva.

Talvez essa seja uma das melhores formas de enxergar essa tecnologia:

o drone não precisa se transformar na sua profissão inteira. Ele pode se tornar uma ferramenta que aumenta aquilo que você já sabe fazer.

O futuro dos drones talvez já tenha começado

Quando vemos drones térmicos ajudando equipes em operações de busca, equipamentos analisando diferenças de temperatura em caminhões ou aeronaves trabalhando sobre grandes propriedades rurais, fica cada vez mais evidente que essa tecnologia deixou de ser apenas uma curiosidade.

Os drones estão se tornando ferramentas de trabalho.

E, como aconteceu com computadores, smartphones, internet e tantas outras tecnologias, novas oportunidades aparecem quando alguém descobre que aquela ferramenta consegue resolver um problema real.

Para quem gosta de tecnologia e procura uma nova atividade profissional ou uma forma de complementar aquilo que já faz, talvez valha a pena acompanhar esse mercado.

Não pensando apenas:

“Como posso aprender a pilotar um drone?”

Mas fazendo uma pergunta muito mais interessante:

“Que problema eu poderia aprender a resolver usando um drone?”

Porque é justamente quando a tecnologia deixa de ser apenas interessante e começa a resolver problemas reais que surge a possibilidade de transformar conhecimento em trabalho — e trabalho em renda.

No fim das contas, os drones podem estar no céu.

Mas as oportunidades que eles estão criando para quem quer trabalhar, aprender e empreender estão cada vez mais próximas de nós.

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O post Drones já estão entre nós: de buscas com câmeras térmicas a uma nova oportunidade de profissão apareceu primeiro em Tecnologia na Vida Real.

E talvez uma das situações mais dolorosas seja quando, depois da perda, surge aquela pergunta que ninguém gostaria de fazer:

“E se tivéssemos descoberto antes?”

Nem toda doença pode ser evitada. Nem todo câncer descoberto precocemente terá necessariamente um desfecho diferente. E seria errado transformar prevenção ou diagnóstico precoce em uma promessa de cura.

Mas existe algo que podemos fazer: não ignorar a nossa saúde e ajudar as pessoas que amamos a também não ignorarem a delas.

Às vezes, uma consulta que estamos adiando, um exame que não queremos fazer ou uma conversa que preferimos evitar pode fazer diferença.

É justamente por isso que campanhas como Outubro Rosa, Novembro Azul e Março Lilás são tão importantes. Elas colocam determinados assuntos em evidência, ajudam a combater preconceitos e fazem milhões de pessoas lembrarem que precisam cuidar da própria saúde.

Mas existe uma mensagem ainda maior:

o câncer não conhece calendário.

Não precisamos esperar outubro, novembro ou março para procurar um profissional de saúde.

Quando insistir também é uma forma de cuidar

Talvez você já tenha ouvido alguém da família dizer:

“Não tenho nada. Para que vou ao médico?”

“Prefiro nem saber.”

“Esse exame eu não faço.”

“Depois eu vejo isso.”

“Estou me sentindo bem.”

Muitas vezes essas frases não surgem simplesmente por descuido. Podem vir do medo, da vergonha, do preconceito, da falta de informação ou daquele comportamento muito humano de imaginar que uma doença grave sempre acontece com outra pessoa.

É justamente aí que familiares e amigos podem fazer diferença.

Não significa obrigar alguém a realizar um exame ou assustá-lo dizendo que pode estar doente. Significa conversar, perguntar quando foi a última consulta, incentivar a procurar um profissional, oferecer-se para acompanhar ou até ajudar a marcar uma consulta quando a pessoa tem dificuldade.

Também significa explicar que procurar um médico não quer dizer que necessariamente existe alguma doença.

E, principalmente, significa ajudar a combater preconceitos.

Às vezes, aquela pequena insistência que hoje parece incômoda pode ser lembrada amanhã como um enorme gesto de carinho.

Novembro Azul: cuidar da saúde do homem é muito mais do que fazer um exame

O Novembro Azul tornou-se conhecido principalmente pela conscientização sobre o câncer de próstata, mas a campanha também coloca em discussão algo muito maior: a relação dos homens com a própria saúde.

Durante muito tempo, exames relacionados à próstata foram cercados por piadas, constrangimento e preconceito. Isso precisa mudar.

Ao mesmo tempo, é importante não substituir um preconceito por uma simplificação.

Segundo o INCA, na detecção precoce do câncer de próstata, exames como PSA e toque retal podem fazer parte da investigação. Porém, o Instituto não recomenda atualmente o rastreamento populacional rotineiro de todos os homens sem sintomas, porque existem benefícios e também possíveis riscos envolvidos nessa decisão.

Por outro lado, sintomas como dificuldade para urinar, diminuição do jato urinário, necessidade de urinar mais vezes durante o dia ou à noite e presença de sangue na urina precisam ser investigados.

Portanto, talvez uma das principais mensagens do Novembro Azul seja simples:

não deixe que medo, vergonha ou preconceito decidam quando você deve procurar um profissional de saúde.

E a tecnologia também começa a contribuir nessa área.

Pesquisadores vêm desenvolvendo ferramentas de inteligência artificial capazes de analisar exames de imagem e auxiliar profissionais na identificação e avaliação de tumores.

Um exemplo foi apresentado pelo Instituto Oncoguia em uma pesquisa sobre inteligência artificial aplicada ao câncer de próstata.

A tecnologia analisada no estudo utiliza inteligência artificial em imagens de ressonância magnética para auxiliar na identificação e medição de lesões suspeitas.

Isso não significa que a inteligência artificial esteja substituindo o urologista, o radiologista ou qualquer outro profissional.

Significa oferecer mais uma ferramenta para auxiliar médicos na análise das informações e na tomada de decisões.

Outubro Rosa: informação também pode salvar vidas

Poucas campanhas de saúde ganharam tanta visibilidade quanto o Outubro Rosa.

O movimento ajudou milhões de pessoas a falar sobre câncer de mama, mamografia, fatores de risco e sinais que merecem investigação.

Mas existe um detalhe fundamental:

não precisamos esperar outubro para observar nosso corpo ou procurar atendimento.

Um nódulo, alterações na pele da mama, secreções ou qualquer outra mudança suspeita devem ser avaliados por um profissional independentemente do mês do ano.

Segundo as orientações atuais do INCA sobre câncer de mama, o Ministério da Saúde recomenda atualmente a mamografia de rastreamento para mulheres entre 50 e 74 anos, a cada dois anos.

É importante diferenciar o rastreamento — realizado em pessoas sem sinais ou sintomas — da investigação diagnóstica. Quando existe uma alteração suspeita, a avaliação deve ser feita independentemente da idade ou do calendário de rastreamento.

Mulheres com risco elevado também podem precisar de acompanhamento individualizado.

Essa diferença é importante porque prevenção não significa simplesmente “fazer o máximo possível de exames”.

Significa realizar o acompanhamento adequado para cada pessoa, seguindo a orientação dos profissionais de saúde.

E aqui novamente a tecnologia começa a mostrar possibilidades impressionantes.

Uma inteligência artificial pode enxergar o risco antes do câncer aparecer?

Essa é uma das áreas mais interessantes da união entre medicina e inteligência artificial.

Pesquisadores vêm estudando algoritmos capazes de analisar mamografias e identificar padrões que podem estar associados ao risco futuro de desenvolvimento do câncer de mama.

Uma reportagem do G1 sobre inteligência artificial e previsão do risco de câncer de mama mostrou justamente pesquisas com tecnologias capazes de analisar informações presentes nas mamografias para estimar o risco de desenvolvimento da doença nos anos seguintes.

É importante entender exatamente o que isso significa.

A inteligência artificial não está dizendo: “você terá câncer daqui a cinco anos”.

Ela pode identificar padrões associados a um risco maior. Essas informações podem ajudar pesquisadores e profissionais a desenvolver estratégias cada vez mais individualizadas de acompanhamento.

Essa diferença é fundamental para não transformar uma tecnologia promissora em uma promessa que a ciência não pode fazer.

Mas existe algo muito interessante acontecendo.

Estamos caminhando de tecnologias utilizadas principalmente para encontrar uma doença já existente para ferramentas que também podem ajudar profissionais a avaliar riscos antes mesmo do aparecimento de sinais evidentes.

Março Lilás: quando prevenção pode impedir que um câncer apareça

O Março Lilás, dedicado à conscientização sobre o câncer do colo do útero, talvez seja um dos melhores exemplos de como informação, prevenção e tecnologia podem trabalhar juntas.

A infecção persistente por determinados tipos de HPV está diretamente relacionada ao desenvolvimento da grande maioria dos casos de câncer do colo do útero.

E temos uma ferramenta extremamente importante disponível:

a vacina contra o HPV.

O Ministério da Saúde mantém informações atualizadas sobre HPV, vacinação e prevenção, incluindo os grupos contemplados pela vacinação no SUS e outras medidas de prevenção.

Esse é um assunto especialmente importante porque estamos falando de uma situação em que é possível agir muito antes do aparecimento de um câncer.

Inclusive, já falamos detalhadamente sobre esse tema aqui no Tecnologia na Vida Real:

👉 HPV: exames, vacina, prevenção e por que falar sobre o assunto pode salvar vidas

Naquele artigo, mostramos como informação, vacinação, exames e diálogo podem ajudar a quebrar preconceitos sobre um vírus extremamente comum e que ainda é cercado por muita desinformação.

Mas existe outra transformação importante acontecendo no Brasil.

O SUS está mudando a maneira de rastrear o câncer do colo do útero

O Brasil começou a implantar uma mudança importante na maneira de realizar o rastreamento do câncer do colo do útero.

O teste molecular DNA-HPV está sendo incorporado como exame primário de rastreamento.

Segundo o Ministério da Saúde, o novo rastreamento do câncer do colo do útero utiliza o teste molecular DNA-HPV como exame primário para a população indicada entre 25 e 64 anos. Quando o resultado é negativo, o intervalo entre os testes pode chegar a cinco anos.

A grande diferença está naquilo que o exame procura.

A tecnologia permite detectar material genético de tipos de HPV associados ao desenvolvimento do câncer.

A implantação dessa tecnologia no SUS também foi destacada pelo CREMERJ ao abordar a nova tecnologia para detecção precoce do câncer do colo do útero.

Segundo o Ministério da Saúde, o teste molecular para HPV oncogênico foi incorporado ao SUS, com expansão progressiva da estratégia pela rede pública.

Isso mostra algo extraordinário.

Há alguns anos, falar sobre tecnologia aplicada à medicina poderia parecer algo distante.

Hoje estamos falando de biologia molecular, inteligência artificial, análise avançada de imagens e novos métodos de diagnóstico chegando cada vez mais perto da vida real.

Inclusive pelo SUS.

Tecnologia ajuda. Mas primeiro precisamos procurar ajuda.

Talvez esse seja um dos pontos mais importantes de toda essa conversa. A medicina e a tecnologia avançaram muito nos últimos anos. Hoje temos inteligência artificial auxiliando na análise de exames, testes moleculares capazes de identificar alterações cada vez mais cedo, equipamentos mais precisos e tratamentos que podem ser cada vez mais personalizados de acordo com as características de cada paciente.

Tudo isso representa um avanço enorme e mostra o quanto a tecnologia pode contribuir para a prevenção, o diagnóstico e o tratamento de diversas doenças. Mas existe uma parte desse processo que nenhuma inteligência artificial, nenhum equipamento e nenhum exame consegue fazer por nós: dar o primeiro passo e procurar ajuda.

A tecnologia só consegue ajudar quando chegamos até ela. Isso significa procurar um profissional de saúde, conversar sobre nossos riscos e sintomas, realizar os exames quando forem indicados e, tão importante quanto fazê-los, buscar os resultados e continuar a investigação quando alguma alteração for encontrada.

Às vezes, adiamos uma consulta porque estamos nos sentindo bem. Em outras situações, é justamente o medo de descobrir alguma coisa que nos faz evitar o médico. Mas esperar não faz um possível problema desaparecer. E, quando falamos de doenças nas quais o diagnóstico precoce pode ampliar as possibilidades de tratamento, o tempo pode ter um papel importante.

Por isso, toda essa evolução tecnológica precisa caminhar junto com algo muito mais simples: a nossa decisão de cuidar da própria saúde e de incentivar quem amamos a fazer o mesmo.

A tecnologia pode ajudar muito, talvez hoje mais do que em qualquer outro momento da nossa história. Mas ela não consegue analisar o exame que nunca foi realizado, nem ajudar no diagnóstico de quem nunca procurou atendimento.

No fim, a tecnologia oferece novas possibilidades. O primeiro passo, porém, ainda começa com cada um de nós.

Outubro, novembro e março são lembretes. O cuidado acontece nos outros nove meses também.

• Outubro Rosa.
• Novembro Azul.
• Março Lilás.

As cores são importantes porque chamam nossa atenção. As campanhas fazem as pessoas conversarem sobre assuntos que normalmente evitariam e colocam a prevenção e o diagnóstico precoce em evidência.

Mas talvez o maior sucesso dessas campanhas aconteça quando entendemos que elas não terminam quando o mês termina.

Se você perdeu a campanha, não perdeu a oportunidade de se cuidar.

Estamos em fevereiro? Você pode procurar atendimento.

Estamos em junho? Pode marcar aquela consulta que está adiando.

Estamos em dezembro? Também pode conversar com um profissional.

Percebeu algo diferente no seu corpo? Não espere a próxima campanha.

Tem histórico familiar de câncer? Converse sobre isso com um profissional.

Está há anos sem acompanhamento de saúde? Talvez seja uma boa hora para começar.

E, se você está cuidando da sua saúde, olhe também para as pessoas ao seu redor.

“Pai, quando foi sua última consulta?”

Talvez cuidar também seja fazer algumas perguntas desconfortáveis.

Perguntar ao seu pai quando ele foi ao médico pela última vez. Perguntar à sua mãe se está fazendo o acompanhamento recomendado. Conversar com os filhos sobre vacinação contra HPV. Perguntar ao companheiro, à companheira, ao irmão, à irmã ou a um amigo se aquela alteração que ele comentou meses atrás já foi avaliada por um profissional.

E, algumas vezes, fazer uma pergunta ainda mais simples:

“Quer que eu vá com você?”

Não precisamos transformar cada conversa familiar em uma consulta médica.

Mas podemos ajudar quem amamos a vencer aquela primeira barreira.

Às vezes, o problema é medo. Em outras situações é vergonha, preconceito, falta de informação ou simplesmente a tendência de deixar a própria saúde para depois.

E talvez aquela pessoa simplesmente precise ouvir de alguém:

“Eu me importo com você. Vamos verificar isso?”

Insistir não precisa significar pressionar ou assustar. Pode significar informar, conversar, oferecer ajuda e estar presente.

Isso também é cuidar.

Prevenção não é garantia. É oportunidade.

Também precisamos ter responsabilidade ao falar sobre esse assunto.

Fazer exames não significa que ninguém morrerá de câncer.

Ter hábitos saudáveis não torna ninguém imune à doença.

Receber um diagnóstico precoce não garante cura em todos os casos.

E uma pessoa que recebeu um diagnóstico tardio não deve carregar culpa por isso.

A medicina não funciona com garantias.

Mas prevenção, vacinação, acompanhamento profissional e diagnóstico precoce podem reduzir determinados riscos, identificar doenças em estágios mais iniciais, ampliar possibilidades de tratamento e melhorar o cuidado oferecido ao paciente.

É sobre aumentar nossas oportunidades.

É sobre utilizar aquilo que a medicina, a ciência e a tecnologia têm disponível hoje.

E é também sobre entender que, mesmo quando uma doença não pode ser curada, descobrir e acompanhar adequadamente uma condição pode permitir tratamentos, controle de sintomas, cuidados paliativos e mais conforto para o paciente.

Cuidar não significa apenas evitar a morte.

Também significa cuidar da vida enquanto ela está acontecendo.

Cuide de você. E ajude quem você ama a se cuidar.

Talvez você tenha chegado até este texto por curiosidade.

Talvez tenha alguém na família que vive adiando uma consulta.

Talvez tenha lembrado de alguém que ama.

Ou talvez tenha lembrado de você mesmo.

Então, quando terminar de ler este texto, faça duas perguntas:

Existe alguma consulta, vacina, exame ou acompanhamento de saúde que estou adiando?

E depois:

Existe alguém que amo que também está adiando?

Se a resposta for sim, talvez este seja um bom momento para conversar.

Não para assustar.

Não para diagnosticar.

Não para obrigar.

Mas para cuidar.

A medicina evoluiu. Os exames evoluíram. Os tratamentos evoluíram. A tecnologia evoluiu.

A inteligência artificial começa a ajudar profissionais a encontrar padrões que antes eram muito mais difíceis de perceber. Novos testes conseguem identificar alterações cada vez mais cedo. A análise de imagens está se tornando mais sofisticada. A medicina caminha para tratamentos e acompanhamentos cada vez mais personalizados.

Mas, apesar de toda essa evolução, uma das ferramentas mais poderosas continua sendo extremamente simples:

informação chegando à pessoa certa, no momento certo.

Compartilhe conhecimento.

Converse com sua família.

Ajude a combater preconceitos.

Procure profissionais de saúde.

Mantenha suas vacinas e seus acompanhamentos em dia, conforme as orientações adequadas para você.

E não espere uma campanha colorir o calendário para lembrar da sua saúde.

Cuide de você. E ajude seus familiares e amigos a se cuidarem também.

Porque a tecnologia avançou muito e ainda vai avançar muito mais.

Mas ela funciona melhor quando nós também fazemos a nossa parte.

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O post Cuide de você e de quem você ama: prevenção, diagnóstico precoce e tecnologia podem fazer a diferença apareceu primeiro em Tecnologia na Vida Real.

Apple, Samsung, Xiaomi, Motorola, Realme e outras fabricantes apresentam novos smartphones. Os processadores ficam mais rápidos, as câmeras recebem novos sensores, a Inteligência Artificial ganha funções, as telas melhoram e as baterias prometem maior autonomia.

E basta uma nova geração chegar para surgir aquela sensação:

“Meu celular já ficou velho?”

Não há dúvida de que a tecnologia está evoluindo — e rapidamente.

Mas existe uma diferença enorme entre dizer que um smartphone novo é melhor que o anterior e concluir que vale a pena trocar o aparelho que você já possui por ele.

Um processador pode apresentar um ganho expressivo de desempenho sem fazer seu WhatsApp, aplicativo bancário, Spotify ou Instagram melhorar na mesma proporção.

Por outro lado, existem pessoas para as quais uma única novidade pode justificar completamente a troca: fotógrafos, criadores de conteúdo, profissionais que utilizam o smartphone como ferramenta de trabalho, desenvolvedores ou simplesmente entusiastas que gostam de tecnologia e possuem condições financeiras para acompanhar os lançamentos.

Então talvez a pergunta correta não seja:

“De quanto em quanto tempo devemos trocar de celular?”

Mas sim:

“Em que momento a evolução tecnológica passa a fazer diferença suficiente para mim?”

É isso que vamos analisar.

A tecnologia realmente continua evoluindo

Antes de discutir custo-benefício, precisamos reconhecer um fato:

os smartphones continuam evoluindo.

O iPhone 16 Pro Max, lançado em 2024, trouxe o chip A18 Pro, estrutura de titânio, câmera Fusion de 48 MP, Controle da Câmera e gravação 4K Dolby Vision a 120 quadros por segundo.

Um ano depois, o iPhone 17 Pro Max recebeu o A19 Pro, novo projeto térmico com câmara de vapor, tela chegando a 3.000 nits e mudanças importantes no sistema de câmeras.

Em 2026, a Apple apresentou o iPhone 18 Pro e o iPhone 18 Pro Max, com o A20 Pro, câmera Fusion principal de 48 MP com abertura variável e novas evoluções em processamento, fotografia e gerenciamento térmico.

A Samsung segue movimento semelhante.

O Galaxy S26 Ultra possui câmera principal de 200 MP com abertura F1.4, Snapdragon 8 Elite Gen 5 for Galaxy, bateria de 5.000 mAh e carregamento de 60 W.

Segundo a própria Samsung, comparado ao S25 Ultra, a nova geração apresenta ganhos de 39% na NPU, 24% na GPU e 19% na CPU.

A Xiaomi também mostra como essa corrida tecnológica continua intensa. O Xiaomi 17 Ultra aposta fortemente em fotografia, trazendo sistema Leica, teleobjetiva de 200 MP com zoom óptico mecânico e bateria de 6.000 mAh.

Portanto:

a evolução é real.

A questão é descobrir quanto dessa evolução realmente muda a nossa experiência.

Três gerações mostram melhor essa evolução

Comparar apenas o aparelho deste ano com o do ano passado pode fazer as diferenças parecerem pequenas.

Mas, quando colocamos várias gerações lado a lado, aparece outro fenômeno: o efeito acumulativo da tecnologia.

Essa tabela ajuda a visualizar algo importante:

o calendário da indústria não precisa ser o calendário do consumidor.

O problema dos retornos decrescentes

Imagine alguém trocando um smartphone de 2018 por um topo de linha de 2026.

A diferença provavelmente será enorme.

Tela, câmera, bateria, armazenamento, velocidade, conectividade, segurança e recursos de Inteligência Artificial terão avançado bastante.

Agora imagine alguém saindo de um topo de linha de 2025 para o modelo de 2026.

O novo aparelho provavelmente será melhor.

Mas será que a experiência será completamente diferente?

Para muitos usuários, não.

É aí que aparece o conceito dos retornos decrescentes.

À medida que uma tecnologia amadurece, ela pode continuar avançando tecnicamente sem que o impacto percebido pelo usuário cresça na mesma proporção.

Um processador 40% melhor não significa uma experiência 40% melhor

Esse é um dos pontos mais importantes dessa discussão.

Fabricantes divulgam ganhos expressivos de desempenho entre gerações — e esses números podem ser perfeitamente válidos dentro das tarefas e testes aos quais se referem.

Mas precisamos interpretar corretamente o que eles significam.

Seu WhatsApp não ficará 40% melhor.

O aplicativo do banco não será 30% mais útil.

Seu Spotify não tocará músicas 20% melhor.

Instagram, YouTube, navegador, e-mail, mapas e aplicativos de mensagens já funcionam muito bem em smartphones premium de gerações anteriores.

Isso não torna o ganho de desempenho inútil.

Para jogos pesados, edição de vídeo, fotografia computacional, processamento de imagens, IA executada localmente e aplicações profissionais, ele pode ser extremamente importante.

O erro está em transformar um ganho técnico específico em uma melhoria equivalente para todos os usuários.

Obsolescência tecnológica x sensação de obsolescência

Talvez aqui esteja uma das partes mais interessantes dessa discussão.

Existem pelo menos duas maneiras de um celular ficar “velho”.

A primeira é a obsolescência tecnológica real.

Ela acontece quando o aparelho efetivamente começa a deixar de atender às nossas necessidades.

A bateria já não acompanha um dia de uso.

Aplicativos importantes deixam de funcionar adequadamente.

O aparelho deixa de receber atualizações relevantes de segurança.

O armazenamento tornou-se insuficiente.

O desempenho passou a atrapalhar.

Alguma funcionalidade importante para seu trabalho simplesmente não existe naquele aparelho.

Ou o custo de repará-lo já não parece justificável.

Nessas situações, existem motivos objetivos para considerar a troca.

Mas existe também a sensação de obsolescência.

Seu aparelho continua funcionando.

A câmera continua boa.

Os aplicativos continuam rápidos.

A bateria ainda atende.

Ele continua recebendo atualizações.

Então surge um lançamento.

Uma nova câmera.

Um novo processador.

Uma nova função de Inteligência Artificial.

Um novo design.

E aquele aparelho que ontem parecia excelente começa, de repente, a parecer antigo.

Mas existe um detalhe:

seu smartphone não piorou durante a noite.

O que mudou foi a referência utilizada para compará-lo.

O marketing também faz parte dessa equação

Isso não significa que exista algo errado em as fabricantes apresentarem e promoverem suas novidades.

Esse é justamente o trabalho delas.

As empresas investem bilhões em pesquisa, desenvolvimento, engenharia e marketing porque precisam vender uma nova geração.

O lançamento precisa despertar desejo.

Precisamos olhar para ele e pensar:

“Eu quero isso.”

E não há nada necessariamente errado em querer.

Desejo também faz parte do consumo.

O problema aparece quando automaticamente transformamos:

“Eu quero”

em:

“Eu preciso.”

São coisas diferentes.

E a bateria? Ela não obriga a trocar o celular inteiro

A bateria costuma ser um dos primeiros componentes em que percebemos o envelhecimento de um smartphone.

Mas uma bateria degradada não significa necessariamente que o aparelho inteiro ficou obsoleto.

A própria Apple explica que baterias recarregáveis possuem vida útil limitada e que sua capacidade diminui conforme ocorre o envelhecimento químico.

A empresa informa que os iPhones 14 e anteriores foram projetados para manter aproximadamente 80% da capacidade original após 500 ciclos completos em condições ideais, enquanto os modelos da família iPhone 15 passaram para 1.000 ciclos nas mesmas condições.

O resultado real varia conforme utilização, temperatura e hábitos de carregamento.

Portanto, antes de trocar um smartphone de milhares de reais porque a autonomia caiu, existe outra pergunta importante:

trocar apenas a bateria resolveria meu problema?

Em muitos casos, pode resolver.

Atualizações mais longas também mudaram essa conta

Outro fator favorece ciclos maiores de utilização: o suporte de software.

A Samsung, por exemplo, anunciou para a família Galaxy S24 sete gerações de atualizações do sistema operacional e sete anos de atualizações de segurança.

Isso muda significativamente a ideia de que um smartphone premium precisa ser substituído em pouco tempo apenas porque ficou “velho”.

Se o hardware continua suficiente, o aparelho permanece seguro e o fabricante continua oferecendo suporte, o consumidor ganha mais liberdade para decidir quando a troca realmente vale a pena.

Então, de quanto em quanto tempo devemos trocar?

Não existe um número mágico.

Podemos, porém, pensar em alguns cenários.

Trocar todos os anos

É a maneira mais rápida de ter acesso às novidades.

Você terá câmeras recentes, processadores novos e imediatamente os recursos daquela geração.

Ao mesmo tempo, estará comprando repetidamente justamente durante a fase em que o produto é novidade e costuma ter preço elevado.

Para a maioria das pessoas, a diferença prática entre duas gerações consecutivas pode ser pequena.

Para determinados usuários, entretanto, uma única novidade pode justificar a troca.

Trocar a cada dois anos

Aqui as diferenças começam a se acumular.

Duas gerações podem representar melhorias mais perceptíveis em câmeras, bateria, processadores, telas e recursos de software.

O aparelho anterior também tende a ainda possuir algum valor de revenda.

Para quem gosta muito de tecnologia, mas não necessariamente quer trocar todos os anos, pode ser um ciclo interessante.

Trocar a cada três anos

Três gerações permitem acumular várias pequenas evoluções.

Processador, câmera, eficiência energética, conectividade e software tiveram vários ciclos para avançar.

Existe ainda uma questão financeira interessante.

Se o smartphone foi comprado em 12 parcelas, você passou aproximadamente dois anos utilizando um aparelho já quitado.

Quatro ou cinco anos

Também pode fazer bastante sentido, especialmente entre aparelhos premium.

Nesse período, talvez seja necessário substituir a bateria ou realizar alguma manutenção.

Mas, se o aparelho continua seguro e atendendo às necessidades do usuário, não existe uma obrigação tecnológica de substituí-lo apenas por causa da idade.

A matemática que muita gente esquece

Imagine um smartphone de R$ 7.500, comprado em 12 parcelas sem juros.

Depois de 12 meses, ele está pago.

Se você permanecer três anos com o aparelho, serão aproximadamente dois anos utilizando o smartphone sem novas parcelas referentes à sua compra.

Agora compare isso com uma assinatura hipotética.

Importante: os valores da assinatura são apenas uma simulação didática e não representam a oferta atual de uma empresa específica.

A tabela serve para demonstrar um conceito importante.

Quando compramos um smartphone e continuamos utilizando-o depois de quitado, entramos em um período no qual continuamos recebendo o benefício do produto sem continuar pagando parcelas pela aquisição.

Quanto maior esse período, mais o custo original é diluído pelo tempo de uso.

E ainda pode existir o valor residual do aparelho em uma futura revenda.

Compra, programa de troca e aluguel não são a mesma coisa

Também precisamos separar modelos que muitas vezes são colocados na mesma categoria:

compra tradicional;

programas de troca ou valor residual;

aluguel ou assinatura.

Um exemplo interessante é o iPhone pra Sempre, do Itaú.

O programa não deve ser tratado simplesmente como aluguel.

O Itaú informa que parte do preço é distribuída em parcelas e existe um pagamento final, além das possibilidades previstas pelo programa para ficar com o aparelho ou realizar uma nova troca.

Por isso, comparar apenas o valor mensal pode gerar uma conclusão errada.

É preciso olhar para quanto será pago no total, quem fica com o aparelho e o que acontece no encerramento do contrato.

Comprar, trocar ou assinar?

Nenhuma modalidade é automaticamente melhor para todas as pessoas.

Tudo depende do perfil de uso e das condições de cada contrato.

O “boleto eterno” da tecnologia

Existe uma transformação interessante acontecendo no consumo.

Software virou assinatura.

Filmes e séries viraram streaming.

Música virou streaming.

Armazenamento virou nuvem.

Jogos ganharam serviços por assinatura.

E até o hardware pode entrar nessa lógica.

Isso não significa que assinatura seja ruim.

Ela pode oferecer conveniência, previsibilidade e facilidade para renovar equipamentos.

Mas existe uma mudança importante na maneira como pensamos o gasto.

Na compra tradicional perguntamos:

“Quanto custa este celular?”

No modelo recorrente começamos a perguntar:

“Quanto custa por mês ter sempre um celular?”

Parecem perguntas semelhantes.

Financeiramente, são bastante diferentes.

Quando ter o celular mais novo faz todo sentido?

Até aqui poderia parecer que trocar anualmente é sempre desperdício.

Também não é verdade.

Existem situações nas quais possuir o modelo mais recente pode ser completamente racional.

• Criadores de conteúdo

Imagine alguém que produz vídeos profissionalmente para YouTube, Instagram ou TikTok.

Câmeras melhores, estabilização, novos formatos de gravação, autonomia e processamento mais rápido podem reduzir etapas do trabalho e aumentar a qualidade da produção.

Nesse caso, o smartphone deixa de ser apenas consumo.

• Ele é ferramenta de trabalho.

Se uma melhoria economiza horas de edição ou aumenta a qualidade de um conteúdo que gera receita, a conta muda.

• Fotógrafos e videomakers

A mesma lógica vale para quem realmente explora as câmeras.

Uma abertura variável, um novo sistema de estabilização ou uma teleobjetiva mais sofisticada podem representar pouca diferença para alguém que fotografa casualmente.

Para um profissional, podem representar novas possibilidades de trabalho.

• Desenvolvedores e profissionais de tecnologia

Desenvolvedores de aplicativos, profissionais de IA, especialistas em realidade aumentada, produtores de jogos e pessoas que precisam testar recursos recentes também podem justificar ciclos menores.

Nesse contexto, acompanhar a tecnologia pode fazer parte da própria profissão.

• Entusiastas

E existe uma justificativa muito mais simples:

gostar de tecnologia.

Algumas pessoas gastam com carros.

Outras com viagens.

Algumas gostam de relógios, videogames, áudio ou roupas.

Para outras, tecnologia é hobby.

Se a pessoa possui condições financeiras, não compromete outras prioridades e sente prazer em acompanhar cada geração, trocar anualmente pode fazer sentido.

Talvez não seja a alternativa mais econômica.

Mas nem toda decisão precisa ser tomada exclusivamente com base no menor custo possível.

O importante é reconhecer:

“Estou comprando porque quero.”

Isso é diferente de dizer:

“Preciso comprar porque meu celular ficou ultrapassado.”

A pergunta que talvez seja a mais importante deste artigo

Antes de trocar de smartphone, vale responder:

Meu aparelho atual deixou de atender alguma necessidade real?

A bateria está ruim ou apenas precisa ser substituída?

Existe algum recurso do modelo novo que realmente mudará meu uso?

Quanto estou pagando por essa diferença?

E finalmente:

“Se ninguém soubesse qual celular estou usando, eu ainda sentiria necessidade de trocar?”

Essa pergunta separa tecnologia de outra variável importante do consumo:

status.

Smartphones também são objetos sociais.

Marca, design e novidade podem comunicar gosto, poder aquisitivo e pertencimento.

E não há necessariamente algo errado nisso.

O problema começa quando transformamos um desejo legítimo em uma necessidade tecnológica artificial.

Seu celular pode continuar funcionando exatamente como ontem.

Mas, depois que o sucessor aparece, nossa percepção sobre ele muda.

É a diferença entre o aparelho realmente ter envelhecido e nós começarmos a enxergá-lo como velho.

O topo de linha do ano passado não ficou ruim durante a noite

Existe ainda outra estratégia que muitas vezes passa despercebida.

Você não precisa necessariamente comprar o modelo mais recente.

Quando uma nova geração chega, o modelo anterior pode começar a aparecer em promoções.

E existe uma ironia nisso:

um smartphone não deixa de ser poderoso porque seu sucessor foi anunciado.

A câmera não piora.

A tela não perde resolução.

O processador não fica mais lento.

O que muda é sua posição dentro do mercado.

Por isso, comprar um topo de linha de uma geração anterior pode representar uma combinação bastante interessante entre tecnologia, desempenho e preço.

Então, qual é o ciclo ideal?

Talvez não exista.

Para algumas pessoas, um ano faz sentido.

Para outras, dois ou três anos proporcionam uma diferença acumulada mais perceptível.

Outras podem permanecer quatro, cinco anos ou até mais com o mesmo aparelho.

O melhor momento para trocar não deveria ser determinado apenas pelo calendário.

Deveria ser determinado pelo encontro de três fatores:

necessidade + benefício percebido + capacidade financeira.

Quando esses três elementos apontam para a troca, o novo aparelho provavelmente faz sentido.

Quando apenas o calendário mudou, talvez seja interessante esperar.

A indústria precisa lançar todo ano. Você não precisa comprar todo ano.

Talvez essa frase resuma toda a discussão.

Apple, Samsung, Xiaomi, Motorola, realme e outras fabricantes precisam continuar inovando.

E é bom que façam isso.

É essa competição que produz câmeras melhores, processadores mais eficientes, baterias maiores, novos recursos de Inteligência Artificial e novas maneiras de utilizar nossos dispositivos.

Mas existe uma vantagem interessante para quem decide esperar:

as evoluções continuam acontecendo mesmo enquanto você não compra.

Quem espera algumas gerações não perde essas evoluções.

Quando finalmente troca, recebe várias delas acumuladas em um único aparelho.

E justamente por isso a diferença pode voltar a ser realmente perceptível.

Tecnologia não precisa ser uma corrida

Vivemos uma época extraordinária.

Carregamos no bolso aparelhos capazes de fotografar, filmar em altíssima resolução, traduzir idiomas, executar Inteligência Artificial, realizar pagamentos, participar de videoconferências, editar vídeos, jogar e acessar uma quantidade gigantesca de informação.

E esses aparelhos continuarão melhorando.

Isso é fantástico.

Mas talvez parte da maturidade digital esteja justamente em conseguir admirar uma tecnologia nova sem automaticamente concluir que precisamos comprá-la.

Você pode assistir ao lançamento.

Pode achar incrível.

Pode reconhecer que o novo aparelho é objetivamente melhor.

Pode até querer muito.

E ainda assim concluir:

“O meu continua atendendo perfeitamente. Vou esperar.”

Da mesma forma, um fotógrafo pode olhar para aquela mesma novidade e pensar:

“Essa nova câmera vai melhorar meu trabalho. Para mim, vale a troca.”

E um entusiasta pode simplesmente dizer:

“Eu gosto de tecnologia, tenho condições e quero o novo.”

As três decisões podem fazer sentido.

Porque a pergunta nunca deveria ser apenas:

“Qual é o celular mais novo?”

A pergunta mais importante é:

“Qual tecnologia faz sentido para a minha realidade?”

A indústria pode continuar correndo.

Nós não precisamos correr atrás dela.

Podemos escolher quando entrar novamente na corrida.

E talvez essa seja uma das melhores maneiras de colocar a tecnologia na vida real.

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O post Celular novo todo ano? A tecnologia evolui rápido, mas você precisa acompanhar esse ritmo? apareceu primeiro em Tecnologia na Vida Real.

A mensagem traz urgência:

“Tive um imprevisto, troquei de número, preciso pagar um boleto urgente e não estou conseguindo acessar o aplicativo do banco. Pode me transferir R$ 800?”

A primeira reação pode ser ajudar. E é justamente com isso que o criminoso conta.

A engenharia social explora emoções como medo, preocupação, confiança e urgência para induzir pessoas a tomar decisões antes de verificar o que está acontecendo.

Com a evolução das ferramentas de Inteligência Artificial capazes de clonar vozes, gerar imagens e produzir vídeos falsos cada vez mais convincentes, confiar apenas naquilo que vemos ou ouvimos pode não ser suficiente.

Uma estratégia que ganhou espaço nesse cenário é criar uma “senha da família”: uma palavra ou expressão secreta conhecida pelas pessoas mais próximas e que possa ser utilizada em situações suspeitas.

A ideia é boa, mas possui limitações. Afinal, não é viável criar uma senha diferente para cada amigo, colega de trabalho, primo, vizinho ou conhecido.

Por isso, além da senha familiar, podemos adotar uma segunda estratégia: as perguntas-chave, baseadas em informações compartilhadas entre as pessoas.

Mas existe uma regra importante:

Nenhuma senha, pergunta ou chamada de vídeo deve ser considerada prova absoluta de identidade.

A segurança está justamente na combinação de diferentes formas de verificação.

Por que a senha secreta em família funciona — e onde ela falha

A lógica da senha familiar é simples.

Pais, filhos, cônjuges ou familiares próximos combinam previamente uma palavra ou expressão que não esteja relacionada a informações públicas, como nome do cachorro, aniversário ou time de futebol.

Se alguém ligar ou enviar uma mensagem dizendo estar em uma emergência e pedir dinheiro, a família pode solicitar essa palavra.

Se a pessoa não souber responder, existe um forte sinal de que algo está errado.

A estratégia pode funcionar muito bem como uma camada adicional de proteção, especialmente diante de tentativas de golpe utilizando mensagens, perfis falsos ou até clonagem de voz.

Mas ela não resolve todos os problemas.

• Esquecimento: uma senha criada meses atrás pode simplesmente ser esquecida, principalmente em uma situação de estresse.
• Escopo limitado: dificilmente teremos uma senha secreta combinada com todos os amigos, colegas, primos, vizinhos e conhecidos.
• Possível exposição: se a senha for compartilhada por mensagens, anotada em locais inseguros ou repetida frequentemente, ela também pode acabar sendo descoberta.
• Ataques em escala: um criminoso que obtém acesso indevido a uma conta ou informações de uma vítima pode abordar várias pessoas da rede de contatos.

É justamente por essas limitações que podemos acrescentar outra camada: a validação de contexto.

Perguntas-chave: o teste do conhecimento compartilhado

Imagine que um amigo envie uma mensagem inesperada pedindo um Pix.

Vocês nunca combinaram uma senha.

Como verificar se realmente é ele?

Uma possibilidade é fazer perguntas relacionadas à história que vocês compartilham.

O criminoso pode possuir a foto da pessoa, conhecer seu nome, pesquisar suas redes sociais ou até ter acesso a determinadas informações sobre sua rotina.

O que ele normalmente não possui com a mesma profundidade é o conhecimento construído na convivência entre vocês.

Por isso, perguntas contextuais podem funcionar como uma camada adicional de verificação.

Mas atenção: elas não devem ser utilizadas isoladamente para confirmar uma identidade.

Pergunte sobre pessoas ou situações em comum

Se um colega de trabalho enviar uma mensagem pedindo dinheiro, você pode perguntar algo relacionado ao ambiente que vocês compartilham.

Por exemplo:

“Você já falou com o [nome do colega] sobre isso?”

ou:

“Foi por causa daquele problema que aconteceu ontem?”

Um golpista com pouco conhecimento sobre aquela relação pode responder de maneira genérica, errar informações ou tentar mudar rapidamente de assunto.

Mas não dependa apenas disso.

Informações sobre amigos, empresas, familiares e relacionamentos podem estar disponíveis publicamente ou terem sido obtidas pelo criminoso.

Uma técnica interessante: introduza propositalmente um detalhe errado

Existe outra forma de fazer uma checagem contextual.

Em vez de perguntar algo cuja resposta correta o criminoso possa descobrir, introduza propositalmente uma informação incorreta.

Por exemplo:

“É sobre aquela viagem para a praia que a gente falou na terça-feira?”

Só que vocês nunca conversaram sobre uma viagem para a praia. O assunto real era um churrasco no domingo.

Uma pessoa que realmente participou da conversa provavelmente perceberá o erro:

“Que viagem? A gente estava falando do churrasco.”

Já alguém tentando apenas manter a história pode simplesmente concordar:

“Isso, é justamente por causa da viagem.”

Nesse momento, o sinal de alerta aumenta bastante.

Ainda assim, uma resposta correta ou a identificação da pegadinha não devem ser consideradas autenticação definitiva.

Se existe dinheiro, dados pessoais ou uma emergência envolvida, faça uma segunda confirmação.

A regra mais importante: mude o canal de comunicação

Essa talvez seja a atitude mais importante de todo o artigo.

Recebeu uma solicitação estranha pelo WhatsApp?

Pare a conversa e procure a pessoa por outro meio que você já conhecia anteriormente.

Se alguém disser:

“Troquei de número. Este é meu novo WhatsApp.”

não confirme a identidade utilizando somente aquele novo número.

Ligue para o número antigo que já estava salvo no seu telefone.

Tente falar pessoalmente.

Entre em contato com alguém próximo daquela pessoa.

Use outro canal de comunicação que não tenha sido fornecido durante a própria conversa suspeita.

Uma chamada de vídeo também pode ajudar, mas não deve ser considerada prova absoluta de identidade.

Com a evolução dos deepfakes em tempo real, inclusive áudio e vídeo precisam ser analisados com cautela.

Por isso, uma regra simples pode ser compartilhada com toda a família:

DINHEIRO + URGÊNCIA = CONFIRMAÇÃO POR OUTRO CANAL.

A evolução dos riscos: da conta falsa aos deepfakes

A engenharia social não se limita mais às antigas mensagens de texto cheias de erros de português.

Ferramentas digitais permitem produzir conteúdos falsos cada vez mais convincentes.

Fotos, vídeos e áudios publicados nas redes sociais podem fornecer material para diferentes tipos de fraude. Imagens e vídeos podem ajudar na criação de conteúdos visuais falsos, enquanto amostras de voz podem ser utilizadas por ferramentas de clonagem de áudio.

Como abordamos em nosso artigo sobre como proteger sua imagem contra golpes digitais e deepfakes, não é preciso ser uma celebridade ou influenciador para que imagens e informações publicadas na internet sejam utilizadas de maneira maliciosa.

Quando um criminoso combina voz clonada, imagem manipulada ou perfil falso com um gatilho emocional — acidente, dívida, emergência médica, problema bancário — existe o risco de a vítima agir rapidamente antes de verificar a situação.

É exatamente por isso que precisamos mudar um hábito:

não devemos perguntar apenas “parece ser essa pessoa?”, mas também “eu consegui confirmar que realmente é essa pessoa?”.

O fator psicológico: por que conversar sobre golpes dentro de casa é tão importante

Um dos aliados dos criminosos é a vergonha.

Depois de perceber que caiu em um golpe, muitas pessoas evitam contar para familiares ou amigos por medo de ouvir frases como:

“Como você caiu nisso?”

ou:

“Era óbvio que era golpe.”

Esse tipo de reação não ajuda a resolver o problema e ainda pode fazer com que outras vítimas deixem de pedir ajuda.

Como discutimos em nossa reflexão sobre como lidar com golpes digitais e conversar sobre o assunto em família, golpes de engenharia social são construídos justamente para explorar confiança, medo, urgência e vínculos pessoais.

Por isso, segurança digital também precisa fazer parte das conversas familiares.

Converse especialmente com familiares que tenham menos familiaridade com novos tipos de fraude digital e com o uso de Inteligência Artificial em golpes.

Uma conversa de dez minutos hoje pode evitar uma transferência de milhares de reais amanhã.

Crie um pequeno protocolo de segurança para sua família

Não precisa ser complicado.

A família pode combinar previamente algumas regras:

• Recebeu um pedido inesperado de dinheiro?

Não transfira imediatamente.

• Existe uma senha familiar?

Peça a palavra combinada.

• Não existe senha?

Faça perguntas relacionadas a experiências compartilhadas.

• Ainda está em dúvida?

Introduza um detalhe propositalmente incorreto e observe a resposta.

• Existe dinheiro, senha, código ou informação sensível envolvida?

Interrompa a conversa e confirme por outro canal conhecido.

A pessoa está pressionando para que tudo seja feito imediatamente?
Aumente ainda mais o nível de desconfiança.

O objetivo não é transformar toda conversa em um interrogatório.

É criar um hábito simples:

antes de confiar, confirme.

Medidas práticas para proteger o WhatsApp

As estratégias de conversa ajudam a identificar golpes, mas também precisamos reduzir a possibilidade de acesso indevido às nossas próprias contas.

Algumas medidas são importantes.

Ative a Confirmação em Duas Etapas

Configure o PIN adicional oferecido pelo WhatsApp.

Essa funcionalidade adiciona uma camada extra de proteção ao processo de registro da conta. Dessa forma, obter apenas o código de verificação recebido por SMS pode não ser suficiente para concluir um acesso indevido.

Também mantenha atualizado o e-mail de recuperação associado à funcionalidade, quando disponível.

Ative o bloqueio biométrico do aplicativo

Biometria e PIN da Confirmação em Duas Etapas cumprem funções diferentes.

Quando disponível no aparelho, utilize impressão digital, reconhecimento facial ou outros mecanismos de bloqueio para dificultar que alguém com acesso físico ao celular abra suas conversas.

Nunca compartilhe códigos de verificação

Recebeu um código por SMS ou pelo próprio aplicativo?

Não compartilhe.

Golpistas podem se passar por funcionários de empresas, bancos, serviços de atendimento ou até conhecidos para convencer a vítima a fornecer códigos de segurança.

Mantenha celular e aplicativos atualizados

Atualizações não servem apenas para adicionar novos recursos.

Elas também podem corrigir vulnerabilidades e problemas de segurança identificados anteriormente.

Para conferir outras orientações práticas, vale consultar o guia do Nubank sobre como proteger o WhatsApp contra invasões.

O que fazer se você ou alguém conhecido cair em um golpe?

Mesmo tomando todos os cuidados, fraudes podem acontecer.

Nesse momento, velocidade importa.

• Avise o banco imediatamente

Se houve transferência de dinheiro, entre em contato com a instituição financeira pelos canais oficiais e informe que se trata de uma possível fraude.

No caso do Pix, dependendo das circunstâncias, a instituição poderá iniciar procedimentos relacionados ao Mecanismo Especial de Devolução (MED).

O mecanismo não significa que o dinheiro será automaticamente recuperado. Por isso, comunicar a fraude rapidamente à instituição financeira é importante.

• Registre um Boletim de Ocorrência

Reúna comprovantes de transferência, números utilizados, capturas de tela, horários, nomes apresentados pelo criminoso e outras informações disponíveis.

O registro ajuda a documentar oficialmente o ocorrido e pode ser necessário em etapas posteriores.

• Avise sua rede de contatos

Se sua conta, número, fotografia ou identidade estiver sendo utilizada para aplicar golpes, avise familiares, amigos e colegas utilizando outros canais.

Quanto mais rápido as pessoas souberem, menor a chance de alguém acreditar no criminoso.

• Notifique as plataformas envolvidas

Também utilize os mecanismos oficiais de denúncia e recuperação oferecidos pelos serviços envolvidos.

Em reportagem sobre fraudes virtuais, o portal G1 reuniu orientações de especialistas sobre como proceder após sofrer crimes no WhatsApp e na internet, incluindo medidas que podem ser adotadas pelas vítimas.

Segurança digital é tecnologia, mas também é comportamento

Quando pensamos em segurança digital, normalmente imaginamos antivírus, senhas complexas, biometria e autenticação em duas etapas.

Tudo isso é importante.

Mas existe outra camada que nenhuma configuração do celular consegue substituir completamente: o comportamento humano diante de uma situação inesperada.

A combinação entre senha da família, perguntas-chave, validação contextual, confirmação por outro canal e recursos técnicos de segurança cria várias barreiras que o criminoso precisa superar.

Nenhuma delas deve ser considerada infalível isoladamente.

Juntas, porém, tornam o golpe mais difícil.

E talvez a melhor proteção que uma família possa criar não seja apenas uma palavra secreta, mas um acordo simples:

Se alguém pedir dinheiro com urgência, ninguém ficará ofendido se o outro quiser confirmar sua identidade.

Isso precisa ser entendido como cuidado, não como desconfiança.

Porque, em uma época em que uma mensagem pode ser falsificada, uma voz pode ser clonada e até uma imagem pode ser manipulada, alguns minutos de verificação podem fazer toda a diferença.

Pare. Pergunte. Confirme por outro canal. Só depois aja.

Esse é um hábito simples de segurança digital que vale levar para a vida real.

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E a sensação é de que esse avanço não está diminuindo de velocidade. Pelo contrário. O recente anúncio feito quando a OpenAI lançou o GPT-6 Astra ajuda a colocar essa discussão em perspectiva.

De acordo com a CNN Brasil, o novo modelo apresenta avanços importantes em programação, ciência e utilização de computadores e navegadores. A reportagem também informa que, em testes internos, determinadas tarefas tiveram redução de 57% no custo de execução em comparação com o GPT-5.6 Sol e foram realizadas em cerca de 47% menos tempo.

São números impressionantes. Mas talvez a parte mais importante dessa história não seja apenas aquilo que a inteligência artificial passou a conseguir fazer. É o que precisamos fazer para continuar controlando uma tecnologia que está adquirindo essas capacidades.

Quanto mais poderosa a IA, maior a responsabilidade

Como dito no portal CNN Brasil sobre o GPT-6 Astra, o modelo atingiu um nível considerado crítico nos parâmetros internos de segurança da OpenAI, exigindo medidas adicionais de proteção.

Isso não significa que a empresa simplesmente desenvolveu uma tecnologia perigosa e decidiu entregá-la ao público para descobrir o que aconteceria. É justamente o contrário. A existência desses protocolos demonstra que os próprios desenvolvedores estão tentando estabelecer limites para determinar quando uma capacidade exige novas salvaguardas.

O problema é que estamos entrando em um território no qual prever todas as possibilidades se torna cada vez mais difícil.

Segundo a CNN Brasil, citando as avaliações divulgadas pela OpenAI, o Astra consegue, nas condições adequadas, encontrar vulnerabilidades até então desconhecidas e desenvolver maneiras de explorá-las em sistemas protegidos, com pouca ou nenhuma orientação humana em cada etapa.

A mesma capacidade que pode ajudar um profissional de cibersegurança a encontrar uma vulnerabilidade antes de um criminoso também poderia, em um contexto inadequado, aumentar a capacidade de quem deseja explorá-la. Essa dualidade provavelmente será um dos grandes desafios da inteligência artificial nos próximos anos.

Existe uma corrida acontecendo

Seria incompleto analisar essa evolução apenas pelo lado tecnológico. Existe também uma gigantesca disputa econômica.

A análise da disputa entre OpenAI e Anthropic mostra como duas das principais empresas do setor competem por usuários, desenvolvedores, investimentos, infraestrutura e liderança tecnológica.

Essa rivalidade possui inclusive uma origem interessante. Conforme lembra a CNN Brasil, os fundadores da Anthropic são ex-integrantes da OpenAI que deixaram a empresa em meio a divergências relacionadas, entre outras questões, ao ritmo de desenvolvimento e à abordagem de segurança. Hoje, ironicamente, OpenAI e Anthropic estão entre as protagonistas da mesma corrida.

E não estamos falando de um mercado pequeno.

A discussão apresentada pelo portal G1 sobre a corrida Claude x ChatGPT ajuda a dimensionar os interesses econômicos envolvidos. Não se trata apenas de descobrir quem terá o chatbot mais popular. Estamos falando de quem poderá fornecer a inteligência que estará integrada a empresas, softwares, celulares, sistemas financeiros, indústrias, pesquisas científicas e inúmeras outras atividades econômicas.

Quem conseguir uma vantagem significativa nessa corrida poderá conquistar uma posição estratégica extraordinária. Consequentemente, existe uma pressão natural para continuar avançando.

O paradoxo da corrida pela inteligência artificial

Imagine que uma empresa descubra uma maneira de tornar seus modelos significativamente melhores:

1. Ela lança essa tecnologia.
2. Os concorrentes precisam responder.
3. Um concorrente apresenta uma nova capacidade.
4. Os demais voltam a investir para superá-la.

O resultado é um ciclo claro: IA mais poderosa → maior adoção → mais investimentos → maior concorrência → modelos melhores → novas aplicações → mais investimentos → IA ainda mais poderosa.

Existe ainda outro elemento potencialmente acelerador: a própria inteligência artificial está começando a ajudar programadores, pesquisadores e engenheiros a desenvolver software e realizar pesquisas. Portanto, ferramentas melhores podem ajudar na construção das próximas ferramentas.

Isso não significa necessariamente que estamos diante de uma inevitável “explosão de inteligência”. Mas significa que existem mecanismos capazes de contribuir para acelerar ainda mais o desenvolvimento tecnológico.

E é exatamente aqui que surge uma pergunta importante: a nossa capacidade de tornar a inteligência artificial segura conseguirá avançar na mesma velocidade da capacidade da própria IA?

A segurança não termina mais no lançamento

Tradicionalmente, imaginamos o desenvolvimento de um produto da seguinte forma:

Desenvolver → Testar → Corrigir → Considerar seguro → Lançar.

Com sistemas avançados de inteligência artificial, essa sequência está mudando e passa a se aproximar de:

Desenvolver → Testar → Avaliar riscos → Criar salvaguardas → Liberar gradualmente → Monitorar → Descobrir novos comportamentos → Corrigir → Atualizar → Continuar monitorando.

Isso acontece porque nenhum laboratório consegue reproduzir antecipadamente todas as situações que surgirão quando milhões de pessoas começarem a utilizar uma tecnologia. Usuários encontram formas de utilização que os próprios criadores talvez nunca tenham imaginado.

E isso nos leva a uma comparação delicada, mas interessante.

O que a vacina da COVID pode nos ensinar sobre essa discussão?

É importante deixar algo claro: uma inteligência artificial não é equivalente a uma vacina e os processos científicos e regulatórios são completamente diferentes. Mas existe uma analogia interessante quando observamos a gestão de risco, a urgência e a necessidade de acompanhamento de uma tecnologia desenvolvida em velocidade excepcional.

Durante a pandemia de COVID-19, havia uma necessidade extraordinária de desenvolver vacinas rapidamente. Isso não significou simplesmente abandonar testes e distribuir produtos experimentais indiscriminadamente.

Em uma reportagem do UOL sobre como as vacinas da COVID-19 foram desenvolvidas em tempo recorde, a doutora em biologia celular Denise Golgher explicou que aquela velocidade foi resultado de um esforço sem precedentes envolvendo empresas farmacêuticas, empresas de biotecnologia, cientistas, periódicos especializados e agências regulatórias de diferentes países.

Um ponto importante levantado pela pesquisadora é que acelerar o desenvolvimento não significou simplesmente sacrificar a segurança. O que mudou foi a escala da mobilização, da colaboração, dos investimentos e da troca de informações para responder a uma situação excepcional.

Esse detalhe é fundamental para a comparação que estamos fazendo.

A analogia não é:

“As vacinas foram lançadas sem segurança e agora estamos fazendo o mesmo com a IA.”

Muito pelo contrário.

O paralelo está em outra questão:

quando existe uma enorme pressão para acelerar uma tecnologia capaz de trazer grandes benefícios, velocidade e segurança precisam avançar juntas.

No caso das vacinas, havia uma emergência sanitária global. No caso da inteligência artificial, as pressões são diferentes: competição empresarial, investimentos gigantescos, interesses geopolíticos e a possibilidade de disponibilizar rapidamente novas capacidades para milhões de pessoas.

As motivações são diferentes, os riscos são diferentes e os mecanismos regulatórios também são diferentes.

Mas existe uma pergunta comum aos dois cenários:

como acelerar sem transformar velocidade em irresponsabilidade?

No caso das vacinas, testes, avaliações regulatórias e acompanhamento continuaram sendo fundamentais mesmo diante da urgência.

Com a inteligência artificial, algo conceitualmente semelhante acontece. Os modelos são testados antes de chegar aos usuários. Existem avaliações de segurança, testes automatizados, equipes tentando deliberadamente encontrar falhas (red teaming) e mecanismos destinados a impedir determinadas utilizações.

Mesmo assim, quando milhões de usuários passam a interagir com esses sistemas, surgem situações completamente novas. Por isso, o monitoramento precisa continuar.

Mas existe uma diferença fundamental

Uma vacina aplicada não recebe uma atualização na semana seguinte que a torna biologicamente dez vezes mais capaz. Uma inteligência artificial pode mudar rapidamente.

Ela pode ganhar acesso à internet. Pode aprender a utilizar novas ferramentas. Pode controlar um navegador. Pode executar código. Pode receber memória. Pode trabalhar durante períodos maiores. Pode operar integrada a sistemas empresariais. Pode receber maior autonomia para tomar decisões e executar tarefas.

Portanto, no caso da IA, não estamos apenas monitorando os riscos de uma tecnologia que já existe. Estamos monitorando uma tecnologia cujas próprias capacidades continuam mudando. Isso torna o problema consideravelmente mais complexo.

Os benefícios dessa aceleração também são enormes

Seria um erro transformar essa discussão em um argumento contra o desenvolvimento da inteligência artificial. Quanto mais rapidamente essas tecnologias evoluem e se tornam acessíveis, mais rapidamente seus benefícios podem chegar à população:

• Um estudante pode receber ajuda personalizada.
• Uma pessoa com deficiência pode ganhar novas ferramentas de acessibilidade.
• Um pequeno empreendedor pode acessar capacidades que anteriormente exigiriam uma equipe inteira.
• Programadores podem desenvolver sistemas mais rapidamente.
• Cientistas podem analisar grandes quantidades de informação.
• Profissionais podem dedicar menos tempo a atividades operacionais e mais tempo a decisões que exigem julgamento humano.

Por isso existe um dilema verdadeiro. Desacelerar também possui um custo. Adiar uma tecnologia benéfica significa adiar seus possíveis benefícios. Mas acelerar demais também pode possuir um custo. E é exatamente esse equilíbrio que precisamos discutir.

E se precisarmos de uma “vacina” para a própria IA?

Imagine que uma capacidade extremamente poderosa seja disponibilizada e, depois de sua adoção em larga escala, pesquisadores descubram uma vulnerabilidade grave que não havia aparecido durante os testes.

Nesse momento, provavelmente seria necessário desenvolver rapidamente uma solução: uma espécie de “vacina digital”.

Não uma vacina literalmente, evidentemente. Poderia ser uma atualização do modelo, uma nova camada de segurança, uma restrição temporária de determinada capacidade, uma alteração na infraestrutura ou até a suspensão de determinada funcionalidade.

Em sistemas centralizados, isso pode ser relativamente rápido. O desenvolvedor atualiza o serviço e milhões de usuários recebem a correção. Mas imagine uma situação envolvendo modelos distribuídos, pesos disponíveis publicamente, cópias executadas localmente ou conhecimento perigoso que já tenha sido disseminado.

Nesse cenário, simplesmente atualizar o servidor original talvez não seja suficiente. A tecnologia já estaria circulando, e nossa capacidade de reação seria colocada à prova.

O verdadeiro desafio talvez não seja impedir a evolução

A inteligência artificial provavelmente continuará avançando. Existem investimentos gigantescos, concorrência empresarial, interesses geopolíticos, aplicações científicas e benefícios econômicos suficientes para tornar extremamente improvável uma paralisação global do desenvolvimento.

Talvez, portanto, a pergunta errada seja: “Como impedir que a inteligência artificial avance?”

Uma pergunta mais realista seria: “Como garantir que nossa capacidade de compreender, controlar e corrigir essa tecnologia avance na mesma velocidade?”

A competição entre empresas pode acelerar a inovação. A inovação pode democratizar ferramentas extremamente poderosas. Essas ferramentas podem melhorar a vida de milhões de pessoas. Mas capacidades maiores também podem criar riscos maiores — e esses riscos exigirão mecanismos de segurança igualmente mais sofisticados.

Esse talvez seja o grande paradoxo da atual corrida pela inteligência artificial: quanto mais rapidamente avançamos, mais rapidamente precisamos aprender a controlar aquilo que acabamos de criar.

Não precisamos escolher entre acreditar que a inteligência artificial salvará o mundo ou acreditar que ela inevitavelmente o destruirá. Existe um espaço muito mais racional entre esses extremos. Podemos reconhecer seus benefícios extraordinários e, simultaneamente, exigir responsabilidade, transparência, testes, regulamentação e monitoramento contínuo.

Porque talvez a questão mais importante da próxima década não seja descobrir quão inteligente a inteligência artificial conseguirá se tornar. Talvez seja descobrir se nossa capacidade de torná-la segura conseguirá acompanhar a velocidade com que estamos tornando-a poderosa.

E, se um dia descobrirmos um problema grave somente depois que determinada capacidade já estiver espalhada pelo mundo, teremos outra pergunta para responder:

seremos capazes de desenvolver a nossa “vacina digital” rápido o suficiente?

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Mesmo para vagas em que o idioma nunca era utilizado no dia a dia, ter “inglês intermediário” ou “avançado” no currículo funcionava como uma espécie de pedágio de entrada para o mercado globalizado. Era o filtro que separava quem tinha acesso às oportunidades de quem ficava de fora.

Recentemente, porém, me peguei fazendo uma pergunta incômoda: com o avanço acelerado da Inteligência Artificial, das traduções simultâneas em áudio e das ferramentas que dublam reuniões preservando a voz e a entonação original, será que o inglês continuará sendo fundamental?

Minha primeira reação foi radical: talvez não.

Defendi essa ideia em uma conversa com meu cunhado. Ele se manteve na posição de que saber inglês continua — e continuará sendo — essencial. Eu, por outro lado, defendi que a tecnologia já estava tornando essa obrigatoriedade obsoleta.

Para testar minha tese, decidi levar esse debate mais fundo e confrontar minha visão com diferentes modelos de Inteligência Artificial (como o ChatGPT e o Gemini). O resultado dessa troca me fez perceber que eu estava parcialmente errado ao decretar o fim do inglês hoje, mas continuo acreditando que estamos diante de uma transformação histórica.

A quebra do “pedágio de acesso”

Durante muito tempo, o conhecimento e as oportunidades estiveram acoplados ao idioma. A lógica era direta:

Conhecimento / Cliente Internacional  –>  Inglês  –>  Acesso e Comunicação

Sem compreender o idioma, você nem sequer chegava à informação. A IA quebrou essa cadeia:

Conhecimento / Cliente Internacional  –>  IA  –>  Qualquer Idioma (Português)

Hoje, uma documentação técnica complexa, um artigo científico em mandarim ou um erro de sistema podem ser explicados em português em segundos. E-mails profissionais são traduzidos e polidos sem esforço.

Nas reuniões ao vivo, as legendas e transcrições em tempo real já eliminam a barreira da transmissão de dados. Para tarefas transacionais e operacionais, a IA já reduziu drasticamente a dependência do idioma.

Necessidade vs. Vantagem: O que eu subestimei

No debate com meu cunhado e na minha análise inicial, percebi que havia simplificado demais a questão. Ao olhar para tudo o que a tecnologia já consegue traduzir, deixei em segundo plano uma diferença importante: transmitir uma informação não é a mesma coisa que construir uma relação.

A IA consegue traduzir com facilidade uma frase objetiva como “Precisamos entregar o projeto até sexta-feira”. Porém, a comunicação humana vai muito além da transmissão literal de palavras. Ela envolve ironias, piadas, hesitações, mudanças de tom, referências culturais, conversas informais e até aquele breve silêncio durante uma negociação que pode dizer mais do que a frase seguinte.

É nesse terreno que dominar o idioma ainda oferece uma vantagem difícil de ignorar. Quem fala inglês consegue participar de uma conversa sem depender permanentemente de uma camada tecnológica entre aquilo que foi dito e aquilo que foi compreendido. Essa discussão aparece, por exemplo, em uma entrevista publicada pela Exame com a diretora do TOEFL, que defende que, mesmo diante do avanço da IA, competências linguísticas continuam relevantes em situações que exigem comunicação e compreensão mais profundas.

Isso não significa, porém, que a tecnologia não esteja mudando o próprio argumento usado para justificar o aprendizado do inglês. Um exemplo interessante é uma campanha da Wizard sobre inglês e criação de prompts para IA. Por se tratar de uma campanha de uma escola de idiomas, não faz sentido utilizá-la como evidência técnica de que prompts em inglês sejam necessariamente superiores. Mas ela revela algo interessante: até o mercado de ensino de idiomas está reposicionando o inglês diante da Inteligência Artificial, buscando novos argumentos para explicar por que aprender a língua ainda pode ser vantajoso em um mundo no qual a própria tecnologia reduz progressivamente as barreiras linguísticas.

E talvez esteja justamente aí a distinção que eu não havia considerado com atenção suficiente.

A IA já consegue assumir uma parcela crescente da necessidade operacional do idioma. Mas isso não elimina automaticamente as vantagens de compreendê-lo diretamente. Saber inglês permite conferir uma tradução, perceber uma nuance que o algoritmo interpretou de outra maneira, acompanhar o conteúdo original e decidir quando confiar — ou não — na intermediação da tecnologia.

Foi então que encontrei uma analogia que organizou toda essa reflexão: talvez o inglês esteja começando a assumir, diante da IA, um papel semelhante ao nosso conhecimento das ruas diante do GPS.

O “GPS Linguístico”: De motorista a copiloto

Praticamente todo mundo usa GPS hoje. Isso significa que ninguém mais precisa conhecer os caminhos da cidade? Tecnologicamente, não. Qualquer pessoa pode digitar um endereço e seguir as setas.

Contudo, a diferença entre quem não conhece a cidade e quem a conhece muito bem é gigantesca:

• Para quem não conhece a cidade: O GPS é o motorista. Se o aplicativo sugerir uma rota perigosa, mandar virar em uma rua fechada ou cometer um erro de leitura, a pessoa obedece cegamente porque não tem repertório para julgar.
• Para quem conhece a cidade: O GPS é o copiloto. O motorista usa o aplicativo para antecipar o trânsito em tempo real, radares e acidentes à frente. Ele sabe exatamente quando a sugestão do algoritmo faz sentido — e tem a autonomia de ignorá-la para pegar um atalho melhor quando necessário.

A tradução simultânea por IA funcionará exatamente assim.

Quem não souber inglês dependerá 100% da máquina. Quem dominar o idioma usará a IA como um painel de controle ampliado — capaz de captar a fala original, verificar se o algoritmo errou a tradução de uma expressão técnica, identificar uma ironia sutil e se antecipar na resposta.

O futuro de longo prazo: O fim do monopólio do inglês

Se expandirmos nosso olhar para os próximos 10 a 20 anos, a discussão ganha um contorno ainda mais fascinante.

À medida que os tradutores de voz reduzirem a latência (o atraso do áudio) a níveis imperceptíveis e conseguirem traduzir o tom emocional em tempo real, uma pergunta se tornará inevitável: em uma reunião entre um brasileiro falando português, um japonês falando japonês e um alemão falando alemão — todos se entendendo perfeitamente através de fones —, qual é a “língua oficial”?

Nenhuma. Ou melhor: a própria tecnologia se tornará a camada universal.

[Passado]   –>   Inglês como Pedágio Obrigatório (Sem ele, sem acesso)

[Presente]  –>   Inglês como Filtro de Eficiência (IA resolve o básico; fluência acelera o topo)

[Futuro]    –>   Inglês como Habilidade de Autonomia e Escolha (Conectividade universalizada)

Isso nos leva a três conclusões definitivas sobre essa transformação:

Replanejamento do tempo de estudo

Se um profissional dispõe de 1.000 horas para investir na carreira, dedicar a maior parte desse tempo exclusivamente a anos de cursos de inglês já não é a única rota viável. Talvez seja mais inteligente dividir esse tempo entre conhecimento técnico, uso de IA, comunicação estratégica e, claro, o idioma.

Aprender idiomas virará uma arte “artesanal”

A IA não tornará os idiomas inúteis, da mesma forma que a calculadora não matou a matemática e o Spotify não matou a vontade de aprender a tocar violão. Aprender inglês deixará de ser uma obrigação de sobrevivência corporativa para se tornar uma busca por repertório cultural, viagem sem intermediários e prazer intelectual.

A democratização global do talento

Profissionais brilhantes que antes ficavam excluídos do mercado internacional por não falarem inglês fluentemente poderão finalmente competir de igual para igual. O critério de avaliação deixará de ser “você fala inglês?” e passará a ser “qual problema você consegue resolver?”.

A verdadeira habilidade do futuro

Depois de confrontar minha tese inicial, errei ao dizer que o inglês deixou de ser fundamental hoje. No entanto, a dependência prática diminuiu e continuará caindo rápido.

O futuro não pertence a quem rejeita a tecnologia, nem a quem se entrega cegamente a ela. O grande diferencial do profissional moderno não será saber fazer tudo manualmente e nem depender totalmente da máquina.

Será algo muito mais valioso: ter conhecimento suficiente para saber quando a tecnologia está te levando pelo caminho errado — e ter autonomia para escolher uma rota melhor.

O resultado dessa autoanálise, para mim, é mais simples do que a pergunta que iniciou toda essa reflexão: aprenda inglês, sim. Aprenda espanhol. Aprenda qualquer outro idioma que tiver a oportunidade de aprender.

Não apenas porque isso pode abrir portas profissionais, mas porque cada novo idioma amplia seu repertório, sua autonomia e sua forma de compreender outras pessoas e culturas.

A tecnologia continuará evoluindo e, provavelmente, tornará as barreiras linguísticas cada vez menores. Talvez chegue o momento em que conversar com alguém do outro lado do mundo, cada um falando seu próprio idioma, seja tão natural que aprender outra língua pareça desnecessário.

Mas não confunda não precisar com não valer a pena.

Use a tecnologia como apoio, não como limite. Use o tradutor como usamos o GPS: aproveite tudo o que ele pode mostrar — os atalhos, os obstáculos e os melhores caminhos —, mas, sempre que puder, conheça também a estrada. Assim, quando o algoritmo errar, você terá autonomia para perceber e escolher outra rota.

E, acima de tudo, nunca transforme o limite de outra pessoa — ou de uma tecnologia — no seu próprio limite.

Se tiver a oportunidade de aprender, aprenda. Idiomas, tecnologia, cultura, qualquer coisa que amplie sua visão de mundo.

Porque talvez a IA torne cada vez menos necessário saber outro idioma para falar com o mundo.

Mas compreender o mundo diretamente, sem depender de intermediários, continuará sendo uma vantagem que nenhuma tecnologia precisa tirar de você.

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