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A indústria dos games funciona a partir de diferentes modelos de produção e parceria entre estúdios e fabricantes de consoles. Esses formatos determinam como os jogos são desenvolvidos, financiados e distribuídos.
É comum encontrar termos como first-party, second-party e third-party ao pesquisar sobre um título, mas muita gente não sabe exatamente o que eles significam. Essas classificações ajudam a identificar quem cria cada jogo, para qual plataforma ele é produzido e qual é a relação entre estúdios e publicadoras.
Neste artigo, explicamos como cada categoria funciona e por que elas são fundamentais para o mercado global de videogames.
Consoles antigos de videogame (Reprodução: @robtek/Shutterstock)
O que são as Parties na indústria dos games?
As chamadas “Parties” classificam o relacionamento entre o estúdio que cria um jogo e a empresa responsável pelo console. Esse vínculo determina exclusividades, modelos de financiamento e estratégias de mercado.
First Party
Arte promocional do primeiro jogo de ‘The Last of Us’. Imagem: Naughty Dog/Divulgação
Os estúdios first-party pertencem diretamente à fabricante do console. Eles desenvolvem jogos exclusivamente para a plataforma da empresa-mãe e representam alguns dos títulos mais importantes de cada sistema.
A criação de um estúdio first-party exige investimento alto, já que a fabricante precisa sustentar a equipe e assegurar que os jogos sejam lançados no tempo planejado. Em troca, a plataforma evita o pagamento de royalties a empresas externas e mantém controle total sobre seus produtos.
Sony, Microsoft e Nintendo são as três empresas com maior presença nesse modelo. A Sony opera os PlayStation Studios, com equipes como Naughty Dog, Santa Monica Studio e Insomniac Games. A Microsoft reúne seus estúdios sob o selo Xbox Game Studios, responsáveis por franquias como “Halo” e “Gears of War”.
Já a Nintendo controla grupos como Nintendo EPD, responsável por séries como “Mario” e “Zelda”. Esses estúdios costumam definir a identidade de cada console e impulsionar vendas por meio de jogos exclusivos.
Exemplos
A Nintendo é extremamente famosa pelas suas franquias exclusivasm como Donkey Kong, Mario, Zelda, Kirby entre outras (Donkey Kong Tropical Freeze, Mario Wonder e Kirby Star Allies Nintendo/ diivulgação)
Nintendo
Nintendo EPD (“The Legend of Zelda”, “Mario” e “Splatoon”)
Retro Studios (“Metroid Prime”)
PlayStation / Sony Interactive Entertainment
Naughty Dog (“The Last of Us” e “Uncharted”)
Santa Monica Studio (“God of War”)
Insomniac Games (“Marvel’s Spider-Man” e “Ratchet & Clank”)
Xbox / Microsoft
343 Industries (“Halo”)
The Coalition (“Gears of War”)
Turn 10 Studios (“Forza Motorsport”)
Bethesda Game Studios e id Software (desde a aquisição da ZeniMax)
Death Stranding (2019) / Crédito: Kojima Productions (divulgação)
Second-party é um termo informal usado para descrever estúdios independentes que firmam acordos de exclusividade com uma fabricante. Eles não pertencem à empresa, mas recebem financiamento ou suporte para desenvolver jogos exclusivos ou temporariamente exclusivos. O modelo oferece vantagens financeiras e criativas para os estúdios, que negociam melhores royalties por não poderem lançar o jogo em outras plataformas durante o período acordado.
Diversos estúdios já atuaram como second-party antes de serem adquiridos. A Insomniac Games tinha relação próxima com a Sony no período de “Ratchet & Clank”, antes de ser incorporada. A Playground Games passou por processo semelhante com a Microsoft após o sucesso de “Forza Horizon”.
Há também casos de acordos específicos, como o Team Ninja, que desenvolveu “Ninja Gaiden II” em parceria com a Microsoft. Esses contratos variam conforme o projeto, a capacidade do estúdio e a estratégia da fabricante.
Exemplos
A Game Freak é a desenvolvedora de Pokémon, que tem como plataforma exclusiva os consoles da Nintendo ( Legends: Arceus / Crédito: Game Freak – Nintendo (divulgação))
PlayStation
Housemarque (Returnal) – era second party por muitos anos antes de ser adquirida e virar first party;
Kojima Productions (“Death Stranding”, primeira versão exclusiva de PlayStation);
Quantic Dream (“Heavy Rain”, “Beyond: Two Souls” e “Detroit: Become Human” – todos desenvolvidos originalmente como exclusivos PlayStation).
Nintendo
Game Freak (“Pokémon”) – independente, mas produz jogos quase sempre exclusivos;
HAL Laboratory (“Kirby”) – parceria histórica com a Nintendo.
Third Party
Assassin’s Creed Syndicate (2015) – Ubisoft
Termo usado para estúdios completamente independentes das fabricantes de console. Eles desenvolvem jogos para várias plataformas simultaneamente, buscando alcançar o maior público possível. A relação com as plataformas ocorre por meio de contratos e pagamento de taxas de licenciamento, prática que se consolidou após o surgimento da Activision em 1979 e foi amplamente reforçada pela Nintendo com o Famicom.
As third-parties incluem algumas das maiores empresas do setor, como Activision Blizzard, Electronic Arts, Ubisoft, Capcom e Square Enix. Elas produzem títulos populares que chegam a consoles, PC e dispositivos móveis. Apesar do alcance, esses estúdios enfrentam riscos elevados.
Cancelamentos podem comprometer toda a operação, especialmente em equipes menores. Por isso, muitas empresas vendem seus estúdios a publishers maiores, o que transforma o grupo adquirido em equipe interna. Após a compra, esses estúdios seguem funcionando de forma autônoma, mas com maior segurança financeira e alinhamento de interesses com a publisher.
Exemplos
Jogos da franquia Dragon Quest / Crédito: Square Enix, (reprodução)
Ubisoft: “Assassin’s Creed”, “Far Cry” e “Just Dance”.
Electronic Arts (EA): BioWare (“Mass Effect” e “Dragon Age”), Respawn Entertainment (“Apex Legends” e “Star Wars Jedi”).
Capcom: “Resident Evil”, “Street Fighter” e “Monster Hunter”.
Square Enix: “Final Fantasy”, “Kingdom Hearts” e “Dragon Quest”.
Bandai Namco: “Elden Ring” (publicação), “Tekken” e “Tales of Arise”.
O papel dos Publishers
A Eletronic Arts (EA) é uma das principais Publishers da indústria / Imagem: Shutterstock
Os publishers são responsáveis por financiar, distribuir e comercializar os jogos. Eles funcionam como patrocinadores e gestores de marketing, garantindo que o produto chegue ao público. Também cuidam da fabricação de mídia física, da localização para outros idiomas, da revisão editorial e de todo o suporte logístico necessário.
Publishers de grande porte frequentemente mantêm estúdios internos, embora sua principal função seja publicar.
A Activision é uma das principais Publishers da indústria (Imagem: photo_gonzo / Shutterstock.com)
As first-parties atuam como publishers dos próprios jogos, enquanto estúdios third-party podem publicar seus títulos ou contratar empresas externas para essa tarefa. Publishers de grande porte, como EA, Ubisoft e Activision, conduzem campanhas internacionais e investem em blockbusters conhecidos como jogos AAA.
Há também publishers focados em indies, como Devolver Digital, Annapurna Interactive e Raw Fury, que apoiam projetos menores e priorizam criatividade e originalidade. No segmento mobile, publishers especializados dominam estratégias de monetização e aquisições de usuários.
Desenvolvedores independentes
Hollow Kinght da Team Cherry é um dos maiores sucessos indies dos últimos anos / Hollow Knight: Silksong. Imagem: Team Cherry / Divulgação
Os estúdios independentes, ou indies, trabalham sem vínculo direto com publishers ou fabricantes. Muitos se autopublicam e dependem da divulgação orgânica e das plataformas digitais para alcançar o público.
O crescimento de lojas online como Steam e serviços de distribuição em consoles permitiu que mais indies lançassem seus jogos globalmente. Alguns atuam como fornecedores de ferramentas ou middleware, desenvolvendo softwares de integração usados em títulos maiores.
O Gemini, assistente de IA do Google, já deixou de ser apenas uma promessa para se tornar uma ferramenta indispensável na rotina de quem busca produtividade e criatividade. Muito além de um simples chatbot que responde perguntas, a inteligência artificial do Google evoluiu para um assistente multimodal complexo.
Se você ainda está se perguntando o que é o Google Gemini e como ele se diferencia, a resposta está na sua capacidade de entender e processar diferentes tipos de informação simultaneamente, como texto, código e imagens.
Essa capacidade multimodal abre portas para usos que vão muito além do óbvio. Por exemplo, funcionalidades recentes já permitem adicionar ou remover objetos em uma foto no Gemini com uma facilidade impressionante.
No entanto, o verdadeiro poder da IA do Google reside em como você estrutura seus comandos (prompts) para extrair resultados além do óbvio (para não dizer o clichê “fora da caixa”).
Abaixo, exploramos sete maneiras de utilizar essa tecnologia para potencializar seu trabalho e sua criatividade de formas que você talvez não tenha imaginado.
7 maneiras diferentes de utilizar a IA do Google Gemini
1. O consultor de design e estilo multimodal
O Gemini pode analisar uma foto do seu ambiente e atuar como um consultor de design, sugerindo itens de decoração específicos para espaços vazios, como eu fiz para demonstrar (Imagem: Renata Mendes via Gemini 3 Pro / Olhar Digital)
Em vez de apenas descrever o que você quer, use a capacidade visual do Gemini. Está em dúvida sobre como decorar um canto da sala ou qual roupa combina com um sapato específico? Tire uma foto do ambiente ou do objeto, faça o upload para o Gemini e peça sugestões.
Você pode ser específico: “Baseado nesta foto da minha sala, sugira três itens de decoração no estilo industrial que custem menos de R$ 200 e que combinem com este sofá cinza”. A IA analisa a imagem e o contexto para dar sugestões visuais e práticas.
2. O tutor socrático para aprendizado profundo
Passado e futuro podem andar juntos, assim como Sócrates desafiava seus alunos, o Google Gemini pode ser seu novo tutor pessoal e te fazer aprender através do questionamento ativo e não apenas da leitura passiva (Imagem: Renata Mendes via Gemini 3 Pro / Olhar Digital)
Muitas vezes usamos a IA para resumir textos, o que é útil, mas passivo. Para aprender de verdade um conceito complexo (como física quântica ou filosofia), peça ao Gemini para agir como um “Tutor Socrático”.
Imagine só esse poder, não precisa achar que a IA sempre vai pensar por você. É possível deixar as respostas prontas de lado e fazer com que ela o desafie. Ao fazer isso, você recria a experiência de uma aula com o próprio Sócrates na Grécia Antiga. O Google Gemini pode deixar de ser apenas uma fonte de dados (como uma enciclopédia) e passa a aplicar a maiêutica, a técnica filosófica de “dar à luz” ideias por meio do questionamento contínuo.
O mais interessante é que essa abordagem não se limita a decorar informações, mas sim a construir conhecimento. O chatbot se transforma em um mentor intelectual que o incentiva ativamente a raciocinar.
O comando seria: “Quero entender a Teoria da Relatividade. Não me dê a resposta pronta. Em vez disso, me faça uma série de perguntas progressivas que me levem a deduzir os princípios básicos por conta própria. Corrija-me se eu estiver errado, mas me faça pensar”. Isso transforma a Gemini IA do Google em um parceiro de estudo ativo, também chamado de Aprendizado Guiado.
3. Simulador de negociações e “roleplay” corporativo
Use o Gemini para criar cenários de “roleplay” corporativo, simulando negociações difíceis em um ambiente seguro antes da reunião real ((Imagem: Renata Mendes via Gemini 3 Pro / Olhar Digital)
Precisa pedir um aumento, dar um feedback difícil ou negociar um contrato como freelancer? Use o Gemini para simular o outro lado da conversa. O diferencial desta dica é a oportunidade que você terá de realizar uma negociação simulada, representando o uso da IA para treinamento de soft skills. E de quebra, praticar em cenários de alta pressão no ambiente seguro da inteligência artificial.
Defina uma “persona” para a IA: “Você é um gerente de RH cético e focado em corte de custos. Eu sou um diretor sênior pedindo um aumento de 15%. Vamos simular essa reunião. Comece questionando meus resultados recentes”. A IA do Google irá gerar contra-argumentos realistas, permitindo que você treine suas respostas e controle emocional antes da conversa real.
4. “Engenharia reversa” de culinária via imagem
A visão computacional do Gemini permite identificar ingredientes e técnicas culinárias apenas analisando uma foto do prato. Este eu criei no próprio Gemini. ((Imagem: Renata Mendes via Gemini 3 Pro / Olhar Digital)
Comeu um prato incrível em um restaurante e não faz ideia de como foi feito? A capacidade visual do Google Gemini pode ajudar a “desconstruir” o prato.
Envie uma foto de boa qualidade da refeição e pergunte: “Analise esta imagem. Quais são os prováveis ingredientes principais e quais técnicas culinárias foram usadas para chegar neste resultado (ex: sous-vide, braseado, maçarico)?”. Embora não seja uma ciência exata, a IA consegue identificar elementos visuais chave e sugerir o processo de criação com surpreendente precisão.
Nota da autora: (Chefs de cozinha, por favor, me perdoem e não me xinguem nas redes sociais! Sabemos que o talento, a intuição e o “tempero de mão” de vocês são impossíveis de serem digitalizados ou capturados por um algoritmo. O Gemini pode até acertar os ingredientes técnicos, mas a alma do prato continua sendo exclusividade humana. Encarem isso apenas como uma ajuda para nós, amadores curiosos, tentarmos entender um pouco da magia que vocês fazem.)
5. Criador de ferramentas de produtividade (mini-scripts)
Automatize tarefas repetitivas pedindo ao Gemini para escrever scripts simples em Python e execute-os com um clique, economizando horas de trabalho manual (Imagem: Renata Mendes via Gemini 3 Pro / Olhar Digital)
Você não precisa ser um programador para se beneficiar do código que o Gemini gera. Se você tem tarefas digitais repetitivas, peça à IA para criar uma pequena ferramenta para você.
Exemplo: “Tenho uma pasta com 500 arquivos PDF com nomes bagunçados. Crie um script simples em Python que eu possa rodar no meu computador para renomear todos esses arquivos adicionando a data de hoje no início do nome”. O Gemini escreverá o código e explicará como executá-lo, economizando horas de trabalho manual.
Fiz o teste real com esse pedido e a resposta foi surpreendente. O Gemini não apenas gerou o código instantaneamente, mas agiu como um verdadeiro professor de lógica para iniciantes. Ele forneceu um passo a passo detalhado, desde como instalar o Python e salvar o arquivo no Bloco de Notas até um valioso ‘alerta de segurança’, sugerindo testar o script em poucos arquivos antes de rodar no lote todo. É essa camada de explicação didática que torna a ferramenta acessível até para quem nunca escreveu uma linha de código na vida, como eu.
6. O parceiro de “Worldbuilding” para escritores e gamers
O Gemini pode ser seu parceiro de “worldbuilding”, ajudando a visualizar e descrever cenários complexos para suas histórias e jogos (Imagem: Renata Mendes via Gemini 3 Pro / Olhar Digital)
Para escritores, roteiristas ou mestres de RPG, o bloqueio criativo na hora de construir mundos fictícios é comum. Aí é que a IA do Google pode ajudar, você pode usar o Gemini como um parceiro de brainstorming estruturado.
Dê um “prompt semente”: “Estou criando um mundo de ficção científica onde a água é a moeda mais valiosa. Crie três facções políticas que disputam esse recurso, descreva suas motivações e sugira um conflito central para uma história”. O Gemini é excelente em gerar lore, backstories e sistemas complexos a partir de ideias simples.
7. Transformador de dados chatos em narrativas
Você pode tansformar relatórios em histórias com o Gemini, que processa planilhas de dados brutos e as reescreve como narrativas envolventes e fáceis de ler (Imagem: Renata Mendes via Gemini 3 Pro / Olhar Digital)
Analisar planilhas de gastos ou relatórios de desempenho pode ser entediante. Uma forma criativa de usar o Gemini é pedir para ele transformar dados brutos em uma história envolvente.
Cole os dados (anonimizados, se necessário) de sua planilha de treinos do mês e peça: “Aja como um narrador esportivo empolgado e transforme esses dados de corrida e musculação do último mês em uma crônica épica sobre a jornada de um atleta”. Isso ajuda a visualizar o progresso de uma maneira diferente e motivadora.
Se você já viu qualquer animação ou documentário com pinguins, você certamente sabe que eles vivem sobre o gelo da Antártida e em outras regiões do extremo sul do planeta. São lugares extremamente frios, onde os ventos podem chegar a -60°C.
Para a maioria dos animais (inclusive seres humanos), em poucos minutos esse frio resultaria em uma hipotermia fatal. No entanto, um pinguim não apenas sobrevive a esse clima brutal, como passa confortavelmente horas sobre a mesma superfície gelada.
Mas como isso é possível? Será que eles simplesmente não sentem frio? A resposta vai muito além da resistência: é uma obra-prima da engenharia evolutiva. Estas aves escondem segredos fisiológicos fascinantes que transformam seus corpos em verdadeiras “fortalezas” térmicas.
O que é o processo de congelamento de um ser vivo?
Para entender a proeza dos pinguins, primeiro precisamos entender o que acontece quando um ser vivo congela. Em termos biológicos, o frio extremo é letal porque os seres vivos são compostos majoritariamente por água.
Colônia de pinguins na Antártida (Imagem: zhrenming/Pixabay)
Quando a temperatura corporal cai drasticamente, a água dentro das nossas células começa a cristalizar. Como o gelo ocupa mais espaço que a água líquida, esses cristais se expandem e rompem as membranas celulares, causando necrose (morte do tecido), o que conhecemos como queimadura por frio.
Animais endotérmicos (de sangue quente), como nós e os pinguins, precisam manter a temperatura interna constante. Se o calor perdido para o ambiente for maior que o calor produzido pelo metabolismo, o corpo entra em colapso. O segredo dos pinguins não é gerar calor infinito, mas sim evitar, a todo custo, que esse calor escape.
Por que pinguins não congelam no frio?
A sobrevivência destas aves não depende de um único fator, mas de um sistema integrado de proteção. A natureza equipou os pinguins com um “kit de sobrevivência” triplo: isolamento de elite, impermeabilização e um sistema circulatório genial.
A primeira linha de defesa dos penguins contra o frio são as penas. Ao contrário da maioria das aves, que têm penas espalhadas em trilhas, os pinguins possuem uma densidade de plumagem extraordinária. Estudos indicam que, dependendo da espécie, eles podem ter a plumagem mais densa de todas as aves.
Pinguins nadando no mar (Imagem: jodeng/Pixabay)
Essas penas curtas e rígidas se sobrepõem como telhas em um telhado, criando uma barreira contra o vento. Mais importante ainda: elas aprisionam uma camada de ar quente junto à pele. Além disso, os pinguins possuem glândulas que produzem um óleo impermeabilizante, garantindo que a água gelada nunca toque a pele deles.
A ciência descobriu recentemente que a estrutura das penas é ainda mais complexa do que se imaginava. Nanoestruturas nas penas que evitam a formação de gelo, funcionando como um material “anti-aderente” para cristais congelados.
Abaixo da pele, os pinguins possuem uma camada espessa de gordura. Em terra firme, essa gordura atua como um isolante térmico passivo, similar a um cobertor pesado. Na água, onde a perda de calor é 25 vezes mais rápida do que no ar, essa gordura é vital para manter os órgãos internos aquecidos e funcionando a cerca de 39°C.
Por que as patas dos pinguins não congelam?
Talvez a parte mais curiosa seja a pata do pinguim. Ela não tem penas e está em contato direto com o gelo. Por que ela não congela e cai? E por que o pinguim não perde todo o seu calor corporal por ali?
A resposta está em um mecanismo fisiológico sofisticado chamado troca de calor por contrafluxo.
Pequenos pinguins imperadores na neve (Imagem: pvproductions/Freepik)
As artérias que levam o sangue quente do coração para as patas correm coladas às veias que trazem o sangue frio das patas de volta para o coração. Nesse trajeto, o calor do sangue arterial é transferido para o sangue venoso antes de chegar à extremidade.
O resultado é brilhante: o sangue que chega aos pés já está resfriado (perto de 1°C ou 2°C), o suficiente para não congelar os tecidos, mas frio o bastante para reduzir drasticamente a diferença de temperatura entre a pata e o gelo. Como explica a organização Penguins International, isso limita a perda de calor, mantendo o núcleo do corpo quente enquanto os pés operam em “modo de economia de energia”.
Se as patas fossem quentes, o pinguim derreteria o gelo abaixo dele, afundaria e congelaria. Se fossem frias demais, os tecidos morreriam. Essa adaptação permite que a temperatura na superfície do corpo seja muito baixa, enquanto o interior permanece tropical.
O mês de dezembro conta com diversas ações de conscientização em saúde, e a mais significativa delas é a campanha Dezembro Vermelho. Ela tem o objetivo de alertar a população sobre a prevenção e o tratamento das Infecções Sexualmente Transmissíveis (ISTs), com foco principalmente no HIV e na Aids.
Antigamente, o termo usado era DSTs (Doenças Sexualmente Transmissíveis), mas foi substituído por ISTs (Infecções Sexualmente Transmissíveis) pela Organização Mundial da Saúde (OMS). A nomenclatura foi mudada, pois a palavra “doença” está relacionada a sinais e sintomas visíveis, enquanto a palavra “infecção” abrange condições assintomáticas.
Veja abaixo mais informações sobre a campanha Dezembro Vermelho, e seu importante trabalho de conscientização para um assunto tão importante.
Imagem: fizkes/Shutterstock
O que é o Dezembro Vermelho e qual sua relação com a Aids?
O Dezembro Vermelho é uma campanha que foi instituída no Brasil pela Lei nº 13.504/201, com o objetivo de promover atividades de conscientização para a prevenção do vírus HIV, a Aids e outras ISTs. Durante o período, as ações chamam atenção para a prevenção, assistência e proteção dos direitos das pessoas infectadas com o HIV.
A campanha tem início no Dia Mundial de Luta contra a Aids, que acontece em 1º de dezembro, e ocorre durante todo o mês. São ações educativas e de mobilização da sociedade, com o objetivo de diminuir o preconceito e a discriminação que ainda afeta essas doenças, além de incentivar a realização de testes e tratamento adequado.
A iniciativa também busca alertar a respeito da importância do diagnóstico precoce, pois com ele é possível começar o tratamento o quanto antes. Além disso, são reforçadas as formas de prevenção contra o HIV e a Aids.
As ações são constituídas por um conjunto de atividades e mobilizações relacionadas ao enfrentamento ao HIV e Aids, e às demais ISTs, seguindo os princípios do Sistema Único de Saúde. A campanha é integrada em toda a administração pública, com entidades da sociedade civil organizada e organismos internacionais, devendo promover:
iluminação de prédios públicos com luzes de cor vermelha;
promoção de palestras e atividades educativas;
veiculação de campanhas de mídia;
realização de eventos.
Imagem: Shutterstock/Marc Bruxelle
HIV e Aids são a mesma coisa?
Não. HIV é a sigla em inglês para Vírus da Imunodeficiência Humana, que ataca o sistema imunológico, enquanto a AIDS é a sigla também em inglês para Síndrome da Imunodeficiência Adquirida, estágio mais avançado da doença causada pelo HIV.
É possível contrair HIV pelo beijo?
Não. O vírus HIV não é transmitido pela saliva, suor, lágrima, abraço ou aperto de mão. A principal forma de transmissão é por meio da relação sexual sem camisinha. Outros meios de se transmitir são: compartilhamento de seringas e agulhas, doação de sangue e aleitamento materno.
Os Estados Unidos enfrentam um desafio sem tamanho e estão vendo suas defesas enfraquecerem exatamente quando a inteligência artificial eleva a escala e a sofisticação dos ataques.
Segundo o Washington Post, autoridades, ex-agentes e empresas alertam que cortes na CISA (Agência de Segurança Cibernética e de Infraestrutura dos EUA), falta de pessoal e de liderança deixam o país mais vulnerável a hackers e espiões.
Uso crescente de IA por atacantes expõe fragilidades nas defesas dos EUA, agravadas por cortes e falta de pessoal em órgãos federais. Imagem: VRVIRUS / Shutterstock)
Uma combinação explosiva: IA + estruturas enfraquecidas
Como você já deve saber, a IA está sendo usada para potencializar ataques cibernéticos, automatizando a busca por vulnerabilidades e acelerando invasões em larga escala. Ao mesmo tempo, o governo federal enfrenta redução de pessoal e incerteza estratégica nas agências responsáveis pela defesa, segundo entrevistas com autoridades e especialistas externos.
O alerta partiu até de um grupo empresarial que reúne gigantes de segurança. “Uma nova liderança é necessária para proteger nossa nação das crescentes ameaças cibernéticas”, escreveu a Cybersecurity Coalition, associação comercial que reúne empresas de segurança e gigantes da tecnologia, incluindo Microsoft, Google e Cisco, em carta à Casa Branca.
Entre as preocupações estão cortes que reduziram significativamente o quadro da CISA, além do aumento do uso de IA por atacantes, combinação que pressiona por maior cooperação entre governo e setor privado.
Gigantes de tecnologia pedem nova liderança para enfrentar ameaças cibernéticas crescentes impulsionadas por IA. Imagem: Chayada Jeeratheepatanont/iStock
Exemplos recentes e falhas apontadas
Relatos internos e públicos descrevem casos concretos. A Anthropic afirmou que hackers apoiados por um governo externo usaram sua ferramenta para criar agentes autônomos que viabilizaram uma campanha de espionagem contra empresas de tecnologia, bancos, indústrias químicas e órgãos públicos. A empresa disse que os agentes encontraram conjuntos de dados e falhas não corrigidas com pouca supervisão humana.
Além disso, um memorando interno da CISA aponta uma taxa de vacância de aproximadamente 40% em áreas-chave do órgão, enquanto demissões e saídas por frustração reduziram capacidades críticas. Ainda assim, a agência continuou a emitir alertas e orientar respostas em casos urgentes.
O número de funcionários diminuiu e a capacidade foi drasticamente reduzida. Quer queiramos ou não, não estamos tão fortes hoje quanto precisamos estar.
Chris Krebs, diretor fundador da CISA, ao Washington Post.
Fragilidade das defesas federais afeta redes críticas e expõe impactos de decisões políticas em segurança digital. Imagem: FlyD/Unsplash
Consequências práticas
A fragilidade das defesas federais tem repercussões reais, desde redes de telecomunicações potencialmente menos protegidas, após decisões regulatórias recentes, até atrasos na nomeação de diretores na CISA e na NSA. O balanço entre segurança e decisões políticas aparece em debates sobre proibições de equipamentos estrangeiros e medidas de aquisições federais.
Impactos imediatos a acompanhar:
Aumento da superfície de ataque por agentes automatizados com IA.
Menor capacidade de resposta federal diante de incidentes coordenados.
Possível transferência de risco para o setor privado e usuários finais.
Esses episódios revelam um cenário em que atacantes avançam rapidamente enquanto órgãos federais lidam com equipes reduzidas e diretrizes instáveis – uma diferença de ritmo que ajuda a explicar por que os Estados Unidos parecem mais expostos e por que cresce a cobrança por reforço institucional.
O lançamento do ChatGPT completa três anos neste domingo (30). De lá para cá, a inteligência artificial (IA) generativa – tecnologia por trás do chatbot da OpenAI – foi de novidade peculiar para eixo de transformação cultural e econômica. A escalada foi rápida o suficiente para reordenar prioridades de usuários, empresas e governos.
Para você ter ideia, a plataforma da OpenAI tinha 800 milhões de usuários semanais em outubro de 2025. É quase 10% da população adulta do planeta. É um dado que mostra como, na prática, a IA generativa tem se tornado uma tecnologia de propósito geral (leia-se: usada de várias maneiras, em diversos contextos, para muitos fins).
Entre 2022 e 2025, o grande modelo de linguagem da empresa de Sam Altman evoluiu até chegar no GPT-5.1, com personalidades ajustáveis e um nível de autonomia antes restrito a laboratórios. E a interface simplificou o uso, reduzindo a necessidade de comandos de texto (prompts) complexos.
Essa evolução acendeu uma nova corrida tecnológica. Google, Meta e outras gigantes aceleraram seus lançamentos, o que movimentou bilhões de dólares e abriu espaço para temores sobre uma bolha da IA.
A questão para 2025 é: onde estamos agora? Bem, a indústria migrou o foco da geração de conteúdo para a consolidação de agentes de IA (sistemas capazes de planejar e executar tarefas complexas).
Além disso, o avanço dessa tecnologia redefine a competição global, mas também expõe riscos: direitos autorais, alucinações, impacto em empregos e dilemas éticos que crescem na mesma velocidade da adoção.
Para conter danos e construir confiança, governos aceleraram regulações. Entre os exemplos, estão o AI Act europeu e o PL 2338/2023 brasileiro. Ambos são esforços para enquadrar a tecnologia mais influente da década.
Muita coisa, né? Vamos por partes, então.
ChatGPT redefiniu a interação entre humanos e ‘A Máquina’
Aproximadamente 800 milhões de pessoas usavam o ChatGPT semanalmente em outubro de 2025 (Imagem: jackpress/Shutterstock)
O resultado desse ciclo contínuo de upgrades é uma base de usuários grande o suficiente para consolidar a OpenAI como um dos principais players da nova corrida tecnológica global.
O uso também mudou de natureza. O que era motivado pela curiosidade passou a ser pautado pela produtividade – com presença diária em tarefas como código, análise de documentos e planejamento – e até criatividade.
“O ChatGPT provocou uma inversão tectônica: ele não apenas demoliu a barreira técnica da execução, mas implodiu o mito do ‘gênio solitário’ e inverteu a gravidade do processo criativo”, disse Maurício Pinheiro, analista de software do Serviço Municipal de Água e Esgoto (Semae) e educador de tecnologias e artes do Sesc de Piracicaba (SP), em entrevista ao Olhar Digital. Ou seja, é uma mudança de posição do humano no processo criativo, não só de ferramenta.
No contexto da programação, o analista encara o fenômeno do ChatGPT da seguinte forma: “O foco migrou da escrita bruta de linhas para a curadoria sofisticada e a integração de sistemas. Porém, essa facilidade trouxe uma nova profundidade filosófica: o código deixou de ser uma arquitetura determinista (onde o erro é puramente lógico) para se tornar uma ‘caixa preta’ probabilística e fluida.”
A experiência de usar o ChatGPT também ficou mais simples. Atualmente, o usuário manda mensagens para a IA como quem conversa com um amigo. Inclusive, este é o efeito e o momento mais inesperado para Pinheiro quando o assunto é o contato entre pessoas e IA: “O momento em que a tecnologia deixou de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se revelar um refúgio emocional.”
Ao longo das atualizações lançadas pela OpenAI, interface do ChatGPT se tornou mais simples – e seu uso deixou de exigir prompts complexos (Imagem: Tatiana Diuvbanova / Shutterstock)
Esse deslocamento emocional não é periférico. Ele já aparece nos dados de uso. Um estudo da OpenAI mostra que 72,2% do uso em junho de 2025 ainda não estava ligado ao trabalho. Isso sugere que o impacto cultural, especialmente na forma como interagimos com computadores, corre em paralelo ao avanço técnico.
Essa virada de experiência também reorganizou o ato de buscar informação. Um artigo publicado no The Conversation recentemente aponta que o ChatGPT se tornou a “nova porta de entrada” para consultas básicas, retirando de Google, YouTube e assistentes de voz o lugar de primeira escolha.
Além do uso semanal ter chegado a 800 milhões de pessoas, 55% dos consumidores nos EUA passaram a recorrer a chatbots de IA para tarefas antes feitas no Google, segundo pesquisas citadas no artigo. Esse deslocamento ajuda a explicar por que a busca hoje começa pela conversa. Inclusive, para o analista de software entrevistado pelo Olhar Digital, hoje em dia somos limitados apenas “pela sofisticação das nossas perguntas”.
No entanto, essa guinada trouxe tensões. As alucinações continuam a ser a falha estrutural dos modelos (por mais que o GPT-5 e GPT-5.1 tenham prometido reduzir o problema em até 45%). Além disso, a tecnologia enfrenta pressão jurídica pelo uso de dados protegidos por direitos autorais e impactos na educação.
Um estudo do MIT, por exemplo, alertou que a dependência de LLMs (sigla em inglês para Grandes Modelos de Linguagem) pode inibir pensamento crítico, reduzir a sensação de autoria e até enfraquecer conectividades neurais associadas ao esforço cognitivo.
“Ele atrapalha brutalmente quando é encarado como um oráculo de respostas finais”, explica o educador do Sesc de Piracicaba. “Nesse cenário, vemos a atrofia da dúvida e da dialética interna: se o aluno não precisa lutar com um conceito para entendê-lo, ele não o integra, apenas o ‘aluga’.”
Como se não bastasse, há o custo invisível: trabalhadores terceirizados expostos ao “trabalho sujo” e mega data centers que consomem energia equivalente a mais de 100 mil residências, o que tem pressionado infraestrutura elétrica e hídrica em vários países.
De viagens a suporte corporativo, agentes de IA começam a funcionar
Em 2025, a fronteira da IA mudou de lugar. A indústria deixou de falar só em geração de conteúdo e passou a mirar em agentes de IA (sistemas que planejam e executam tarefas complexas sozinhos).
Essa virada marca a passagem de um modelo passivo, que espera comandos, para um modelo proativo, guiado por objetivos. A base técnica dessa autonomia vem dos LAMs (sigla em inglês para Grandes Modelos de Ação), capazes de traduzir linguagem em ações reais via APIs, coordenados por agentes orquestradores e protegidos por “muretas” que impõem limites de segurança.
A corrida pela autonomia ganhou nomes e estruturas:
Google/DeepMind integra agentes ao Workspace e ao Vertex AI;
Anthropic ampliou o uso de “Artifacts” com o Claude 3.5 Sonnet;
xAI aposta no Grok 4, voltado para raciocínio avançado e engenharia de software autônoma.
Evolução do ChatGPT acendeu uma corrida tecnológica na qual X, Google, Meta e outras gigantes aceleraram os lançamentos e updates de rivais (Imagem: Tada Images/Shutterstock)
A complexidade desse ecossistema é reforçada por frameworks abertos como CrewAI e AutoGen, por meio dos quais desenvolvedores podem montar seus próprios sistemas multiagentes.
Essa autonomia já aparece no cotidiano de empresas e usuários. No atendimento corporativo, o Salesforce Agentforce, por exemplo, resolve sozinho até 80% dos problemas comuns, sem intervenção humana.
Em operações internas, agentes monitoram logs, detectam falhas, avaliam impacto e executam testes de validação automaticamente. No uso pessoal, assistentes de viagem assumem todo o processo: recebem objetivo e orçamento, pesquisam, reservam e montam o cronograma completo.
No entanto, a transição para a autonomia não foi repentina. Para Kenneth Corrêa – professor da FGV, especialista em tecnologias emergentes e autor do livro Organizações Cognitivas: Alavancando o Poder da IA Generativa e dos Agentes Inteligentes – os “copilotos” abriram caminho para essa virada.
“Seguindo essa adoção massiva, os copilotos são a materialização dessa IA no dia a dia”, disse o professor. “Podemos pensar neles como assistentes proativos integrados às ferramentas que já usamos, acelerando nossa produtividade.”
Essa base de integração explica por que, em 2025, a indústria empurra agora os agentes rumo ao planejamento e execução de tarefas completas. Mas o salto amplia riscos e exige governança. Afinal, quanto mais autonomia, maior a necessidade de confiabilidade, alinhamento e padrões éticos rígidos.
Por isso, a ascensão da IA agêntica intensifica a pressão por regulações capazes de garantir que sistemas proativos atuem em benefício da sociedade. E não fora do controle humano.
Disputa para criar regras para IA expõe tensões entre inovação, controle e direitos
A União Europeia saiu na frente ao adotar uma regulação baseada em risco para a IA. A Lei de IA (AI Act), promulgada em 2024, divide sistemas em quatro níveis (inaceitável, alto, limitado e mínimo), proíbe práticas como social scoring e impõe regras rígidas para aplicações de alto risco.
O modelo virou referência global, mas trouxe um alerta: o custo de conformidade poderia chegar a 31 bilhões de euros em 2025, o que levantou receios de que o excesso de exigências freiasse inovação e pressionasse pequenas e médias empresas. No fim, a Europa deu um passo atrás na regulamentação.
A União Europeia foi o primeiro bloco econômico a propor uma regulação baseada em risco para a IA (Imagem: RaffMaster/Shutterstock)
Fora da Europa, o cenário é fragmentado. A China segue um controle centralizado, com camadas de supervisão estatal e exigência de alinhamento aos “valores socialistas centrais”, regulando até o conteúdo gerado por IA.
Já os Estados Unidos não têm uma lei federal abrangente. O país opera com diretrizes executivas e um mosaico de legislações estaduais, como o Colorado AI Act. A falta de um padrão nacional cria incerteza e dificulta que os EUA liderem a governança internacional.
O Brasil tenta equilibrar essas forças ao adotar o modelo europeu. O PL 2338/2023, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024, segue a lógica de risco e busca proteger direitos humanos, prevendo responsabilidade objetiva em caso de danos.
No entanto, há lacunas no projeto brasileiro. O texto aponta a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) como autoridade fiscalizadora, porém o desenho do Sistema Nacional de Regulação (SIA) e o alcance efetivo de seus poderes ainda dependem de normas complementares.
Nesse ambiente fragmentado, cresce a pressão por interoperabilidade. O chamado “Efeito Bruxelas” faz empresas globais adotarem o padrão europeu para acessar o bloco, enquanto entidades como OCDE e G7 criam princípios e códigos de conduta voluntários para avançar em transparência e responsabilidade.
No fim, a disputa regulatória importa porque define o que pode (e o que não pode) ser feito com a tecnologia que agora move negócios, governos e a vida digital diária. E esse descompasso regulatório aparece justamente no momento em que empresas começam a integrar IA a processos internos de maneira ampla. Como resume Corrêa, “estamos na segunda fase da jornada, saindo da experimentação isolada para a integração sistêmica”.
Corrida da IA remodela mercados, energia e geopolítica ao mesmo tempo, mas…
Enquanto governos discutem regras para uso e desenvolvimento de IA, a disputa pela liderança do setor virou uma corrida trilionária.
Previsões do Citi Group apontam US$ 2,8 trilhões até 2029, enquanto o Morgan Stanley estima quase US$ 3 trilhões entre 2025 e 2028. E big techs respondem triplicando seus gastos: US$ 360,2 bilhões só em 2025, quase todos destinados a mega data centers.
O tamanho dessas instalações mudou a escala da conversa. O consumo de energia já é medido em gigawatts, com projeções entre 100 GW e 250 GW até 2030, algo que muitos justificam pela corrida para alcançar a Inteligência Artificial Geral (IAG, sobre a qual você vai saber mais no fim desta reportagem).
O lançamento do ChatGPT causou o boom da IA generativa; neste contexto, a Nvidia se tornou uma espécie de banco central (Imagem: Mijansk786/Shutterstock)
No centro desse movimento está a Nvidia, que virou a fornecedora dominante de chips de IA – das GPUs H100 às Blackwell. Em 2025, a empresa se tornou a primeira do mundo a atingir US$ 5 trilhões em valor de mercado.
A trama financeira é circular. Como? Nvidia, OpenAI e os provedores de nuvem (como Microsoft e Oracle) se financiam mutuamente, o que cria um sistema no qual qualquer tropeço reverbera em cadeia. O contrato de US$ 11,9 bilhões da CoreWeave com a OpenAI, por exemplo, mostra a dependência estrutural do setor. E reforça a analogia de que a Nvidia virou o “banco central da IA”.
Essa disputa também é geopolítica. Os EUA lançaram, em julho de 2025, um Plano de Ação para a IA voltado a garantir liderança global, fortalecer a produção doméstica de chips e endurecer o controle de exportações. A China, por sua vez, sustenta um ecossistema próprio e lidera o volume de patentes (cerca de 300 mil em 2024).
No meio desse tabuleiro surgem novos polos, como Arábia Saudita e Emirados Árabes, que investem para construir sua soberania de IA. Enquanto isso, a União Europeia concentra esforços no AI Act e em programas de talento e infraestrutura para reduzir a dependência de players globais.
… acende alertas de bolha e expõe risco de excesso de capacidade
A empolgação global com IA vem acompanhada de sinais amarelos. FMI e Bank of Englandalertam para a possibilidade de uma bolha, citando a distância crescente entre valoração e receita.
O caso da OpenAI é emblemático: avaliada em US$ 500 bilhões, mas com US$ 13 bilhões de receita anual. Até o CEO da empresa, Sam Altman, já admitiu publicamente que uma bolha pode estar se formando. A fala reforçou a tensão entre expectativas e realidade financeira, evidentemente.
O risco central está no excesso de capacidade. Big techs apostam pesado, mas a construção da infraestrutura tem ocorrido antes da confirmação da demanda. Em 2025, as cinco maiores investidoras levantaram bilhões de dólares em dívidas para bancar novos data centers, por exemplo.
Apenas 1% das empresas que adotaram IA em seus processos dizem ter atingido maturidade no uso da tecnologia, segundo relatório da consultoria McKinsey (Imagem: M-Production/Shutterstock)
Enquanto isso, a adoção corporativa caminha devagar: só 1% das empresas que usam IA dizem ter atingido maturidade, segundo relatório anual da consultoria McKinsey. Se esse ritmo não acelerar, parte desses investimentos pode virar capacidade ociosa.
Mesmo assim, o maior gargalo pode não estar na infraestrutura. Para o professor da FGV, “a maior barreira para a adoção da IA hoje não é técnica, é cultural”. Seja como for, a dependência do hardware e a circularidade do capital ampliam o risco sistêmico.
É aqui que o fantasma da “bolha pontocom” retorna: apesar de empresas como Microsoft e Alphabet serem sólidas e lucrativas, as GPUs têm ciclo de obsolescência de três a seis anos.
Se a demanda não acompanhar, o excesso de investimento pode pesar. Ainda assim, o Goldman Sachs sustenta uma leitura otimista. Para o banco, a valorização se apoia em fundamentos reais, inclusive ganhos de produtividade de cerca de 15% nas empresas que adotaram a tecnologia.
Seja como for, se a estrutura balança no topo, o impacto chega na base. Especialmente no mercado de trabalho.
Pode usar ChatGPT no trabalho? Como a IA têm transformado o mercado
A IA vai continuar a mexer profundamente no mercado de trabalho (para melhor ou pior), principalmente em relação a funções administrativas em cargos iniciantes.
O FMI alertou, em janeiro de 2024, que cerca de 40% dos empregos no mundo seriam afetados pela tecnologia. Em economias avançadas, que são mais digitalizadas e concentradas em profissionais qualificados em setores intensivos em informação, esse número pode chegar a 60%.
Avanço do ChatGPT deve continuar a impactar principalmente funções administrativas de cargos nível júnior (Imagem: Mijansk786/Shutterstock)
Ao mesmo tempo, o quadro não é apenas de risco. Em 2020, estimava-se que 97 milhões de empregosseriam criados até 2025 em áreas ligadas à tecnologia. Isso mostra que: 1) a automação destrói funções; e 2) abre portas.
Assim, um novo ecossistema profissional vai surgindo. A demanda por especialistas em gestão e otimização de IA explodiu em países como EUA e Reino Unido de 2024 para cá. No Brasil, carreiras como engenharia de IA e ciência de dados estão em alta.
A requalificação vira peça central. E o mercado passa a valorizar habilidades humanas não replicáveis: criatividade, pensamento crítico e capacidade de julgamento, por exemplo. Nesse cenário, ferramentas como o ChatGPT funcionam mais como uma espécie de copiloto.
“Como professor, vejo que o ChatGPT já é um aliado indispensável”, afirma Corrêa. Ele também destacou que ferramentas como Perplexity e NotebookLM já são parte do cotidiano do trabalho acadêmico, por exemplo. Esse debate sobre impacto imediato convive com outra discussão, bem mais ambiciosa. E muito mais controversa.
Debate sobre IAG acelera previsões de superinteligência, mas limites técnicos persistem
A busca pela IAG – capacidade de uma máquina executar qualquer tarefa cognitiva humana com amplitude e profundidade comparáveis – ganhou velocidade em 2025. E um dos marcos mais recentes foi um novo acordo entre OpenAI e Microsoft, que estende os direitos de propriedade intelectual da empresa de Bill Gates até que a IAG seja validada por um painel independente de especialistas.
Sam Altman falou em marcos próximos. O CEO da OpenAI já sugeriu que a superinteligência pode surgir entre 2029 e 2030. Mas reconheceu um problema nessa discussão recentemente.
O CEO da OpenAI, Sam Altman, já sugeriu que a IAG pode ser alcançada muito em breve, mas reconheceu um problema nessa discussão (Imagem: alprodhk/Shutterstock)
Seja como for, é essa expectativa que sustenta parte dos investimentos trilionários em computação, incluindo data centers projetados para operar em faixas de 100 gigawatts. Para muitos analistas, tamanha infraestrutura só se explica pela crença de que a IAG será alcançada.
No entanto, o otimismo convive com ceticismo técnico. Pesquisadores como Yann LeCun e Gary Marcus argumentam que os LLMs atuais estão longe da IAG. Talvez, a “décadas de distância”, segundo Marcus.
Nesse ponto, é crucial diferenciar dois caminhos:
IA agêntica (que já existe atualmente): sistemas autônomos, focados e especialistas, capazes de executar tarefas delimitadas;
IAG (ambição para futuro): pressupõe competência cognitiva universal, algo muito além do que os modelos atuais entregam (e parecido ao que faz o Jarvis, criado por Tony Stark, no universo da Marvel).
O ChatGPT é uma ferramenta avançadíssima e complexa? Sim. Mas ainda patina em lógica básica, raciocínio intrínseco e generalização, por exemplo. Sem contar que continua vulnerável a alucinações.
Pesquisas buscam arquiteturas que capturem processos cognitivos humanos para, quem sabe, se chegar à tão almejada superinteligência artificial (Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar Digital)
Em termos práticos, pesquisadores tentam avançar em frentes consideradas essenciais para qualquer salto rumo à IAG. Entre elas, estão:
Aprendizagem contínua, para evitar o esquecimento catastrófico;
Desenvolvimento de raciocínio de senso comum e compreensão do mundo físico (habilidades que crianças dominam, diga-se).
No hardware, cresce o interesse por plataformas híbridas e neuromórficas, como o chip Tianjic, que imita estruturas do cérebro.
Também vale destacar: a IAG levanta riscos sérios. Quais? Dá para citar desalinhamento de objetivos, perda de controle e até riscos existenciais. O ponto central é o problema de alinhamento.
Em suma, “problema de alinhamento” diz respeito à dificuldade de garantir que um sistema cada vez mais autônomo interprete e siga objetivos humanos exatamente como pretendido. Isto é, sem distorções, atalhos perigosos ou comportamentos inesperados para “otimizar” metas mal definidas.
Por isso, a busca pela superinteligência exige cautela, reforço de guardrails e governança. Três anos após a chegada do ChatGPT ao mundo real, talvez essa seja a questão central: como conviver com tecnologias cada vez mais inteligentes sem abrir mão do que nos faz humanos.
Neste sábado (29), Vitória e Mirassol se enfrentam em jogo válido pela 36ª rodada do Brasileirão 2025. A bola rola para a partida às 16h00 (horário de Brasília) no Estádio Manoel Barradas, o Barradão, em Salvador.
O Vitória ocupa atualmente a 17ª colocação da competição, com 31 pontos conquistados em 30 partidas. O Rubro-negro tem campanha de sete vitórias, 10 empates e 13 derrotas. No Brasileirão, a equipe baiana vem de derrota para o Corinthians por 0 a 1.
Já o Mirassol ocupa atualmente a quarta colocação da competição, com 55 pontos conquistados em 30 partidas. O Leão Caipira tem campanha de 15 vitórias, 10 empates e cinco derrotas. No Brasileirão, a equipe do interior paulista vem de vitória sobre o Sport por 2 a 1.
