AI Highlights — o panorama completo — Notícias diárias de 25/10/2026 (dom)

A Generali, da Alemanha, deve cortar 800 empregos até 2030 e reorganizar seus negócios em torno da IA. Executivos de TI do Departamento de Agricultura dos EUA dizem que será difícil manter a supervisão humana da IA devido à saída de pessoal. A adoção da IA está se expandindo para aplicações em emprego, finanças e saúde mental. A diferença entre decidir acelerar a implantação e decidir adiá-la não está tanto na magnitude do efeito, mas em saber se é possível manter a supervisão e o apoio das pessoas. Este artigo de meio dia de leitura permite verificar se essas condições são atendidas nas áreas de emprego, mercados financeiros, apoio emocional, monitoramento de segurança e diagnóstico por imagem.

Os cortes de pessoal avançam e os supervisores não conseguem acompanhar

A Generali, da Alemanha, deve cortar 800 empregos até 2030 e reorganizar seus negócios em torno da IA (Menafn). Nos Estados Unidos, a preocupação com demissões em massa causadas pela IA levou o Congresso a buscar formas de apoiar os trabalhadores (The New York Times). O movimento de demissões aparece tanto no planejamento das empresas quanto na agenda política. Por outro lado, os números não apontam todos na mesma direção. Com base em uma pesquisa da Câmara de Comércio dos EUA, relata-se que muitas pequenas e médias empresas de Oklahoma registraram aumento no emprego com a adoção da IA (KSWO 7News). Mesmo que a IA empregada seja a mesma, a forma de empregá-la difere entre os planos de reestruturação das grandes empresas e o dia a dia das pequenas e médias empresas. É perigoso aplicar um desses exemplos à sua empresa ignorando o porte e o setor dela.

Quando as reduções avançam, a questão passa a ser menos o número de pessoas e mais o que as pessoas que permanecem conseguirão fazer. Um executivo de TI do Departamento de Agricultura dos EUA disse que a "supervisão humana" da IA será difícil de manter devido aos cortes de pessoal (FedScoop). Foi apontado que, mesmo que a IA seja introduzida partindo do pressuposto de que os humanos serão responsáveis por verificar a saída da IA e evitar erros, esse pressuposto desmoronará se o número de pessoas responsáveis por esse papel for reduzido. Deste ponto de vista, a decisão de estimar a relação custo-benefício da introdução com base apenas no número de pessoas que podem ser dispensadas deve ser reconsiderada.

A Organização Internacional do Trabalho (OIT) também está focada nos direitos dos trabalhadores, perguntando quem tem voz quando a IA gerencia os locais de trabalho (Devdiscourse). A questão aqui é saber se existe um sistema para que os trabalhadores expressem suas opiniões quando a IA toma decisões sobre alocação e avaliação. Garantir equipes de supervisão e dar voz aos trabalhadores pode parecer questões separadas, mas ambas se relacionam com o mesmo problema: se os humanos podem continuar envolvidos nas decisões da IA.

Um exemplo disso está na Irlanda, onde a FIT e a Intel firmaram parceria para melhorar as habilidades de IA dos trabalhadores (Silicon Republic). A requalificação será necessária tanto para quem muda de emprego quanto para quem passa a funções de supervisão. No entanto, a mera existência de alianças não garante que o treinamento consiga acompanhar a velocidade das reduções. O que virá primeiro: a decisão de reduzir o número de pessoas ou os preparativos para apoiar quem ficará ou seguirá outro caminho? A ordem em que forem implementados será o fator decisivo para apressar a adoção ou adiá-la. Essa pergunta aparece da mesma forma nos campos financeiro e psicológico, fora do emprego.

Reação exagerada e pressão refletidas pelo mercado monetário e pelos bancos

Indicadores econômicos recentes mostram que há uma visão cautelosa sobre investimentos e comércio relacionados à IA. Segundo um resumo compilado por www.christophe-barraud.com, o comércio global relacionado à IA está sob pressão. A taxa de inflação do Japão superou a meta do Banco do Japão, enquanto o Índice de Gerentes de Compras (PMI) da zona do euro ficou abaixo do esperado. No lado financeiro, há preocupações de que os agentes de IA abalem os depósitos bancários, e a CNBC informa que isso pode ser uma reação exagerada de Wall Street. Como preços, confiança empresarial e depósitos são discutidos ao mesmo tempo, as empresas que implementam IA são forçadas a considerar não apenas os efeitos esperados, mas também o ambiente externo, como financiamento e movimentos dos clientes. Um dos fatores decisivos para avançar ou não com a introdução é se as preocupações estão ou não infladas além da realidade.

Por outro lado, as transações no campo de dados farmacêuticos e médicos não cessaram. Segundo o tokenpost.com, a Tempus AI e a Pathos AI assinaram um acordo de dados neurais de até US$ 55 milhões. O marketscreener.com informa que a Tempus AI assinou um acordo plurianual com a Bristol-Myers Squibb para licenciar dados oncológicos multimodais. De acordo com o Indian Pharma Post, a Tricog Health ampliará sua presença global com a Sanofi e a OMRON Healthcare, em um esforço para passar do eletrocardiograma (ECG) a um atendimento com tecnologia de IA. Há contratos com valores e condições claros, e as partes incluem grandes empresas farmacêuticas e fabricantes de dispositivos médicos.

Esses dois movimentos mostram que, mesmo sendo a mesma IA, as bases para a tomada de decisões diferem conforme a área. Nos mercados financeiros, as preocupações são refletidas primeiro nos preços e nas opiniões, e a questão que se coloca depois é se a reação de Wall Street foi excessiva. Nas transações de dados, as condições são fixadas antecipadamente na forma de contratos em áreas específicas, como neurologia, oncologia e eletrocardiografia. No entanto, o que podemos aprender com os materiais atuais é a conclusão do contrato e a expansão da implantação, e não está claro, apenas a partir destas reportagens, como funcionarão a verificação e o apoio das pessoas após a introdução.

Se houver uma área em que as transações possam avançar mesmo quando as condições de mercado oscilam, a decisão de adotá-la dependerá menos da força da economia e mais de se as pessoas conseguem continuar verificando os resultados na prática. Na próxima seção, examinaremos o campo da mente para ver se essa verificação e esse apoio realmente se mantêm.

Cada vez mais pessoas recorrem à IA em busca de apoio emocional

Os jovens estão começando a usar a IA para apoiar sua saúde mental, informa a Fast Company. A Fox News discutiu por que mais pessoas são atraídas pela IA Muse, da Meta. Enquanto isso, o The Independent relata que um psiquiatra apontou os perigos de pedir conselhos de saúde mental à IA. Se colocarmos esses três casos lado a lado, a disseminação do uso e os alertas de especialistas sobre os perigos estão avançando ao mesmo tempo. Quando os leitores decidem sobre os produtos de uma empresa e sobre como usá-los em casa, não basta confiar no crescimento do número de usuários como base para a adoção. É necessário primeiro confirmar que o uso para pedir conselhos é visto como problemático por psiquiatras.

A Social Market Foundation afirma que a IA que imita a empatia e a intimidade humanas traz tanto oportunidades quanto custos. Mecanismos que imitam a empatia oferecem opções fáceis para quem procura alguém com quem conversar. Por outro lado, entende-se que há custos associados à imitação, e quem a introduz também terá de arcar com eles. A decisão aqui é se devemos expandir com base na oportunidade ou restringir o escopo com base no custo.

Esta questão não se limita a ambientes médicos ou de aconselhamento. A CBS News relata o que um líder religioso de Minnesota tem a dizer sobre o impacto que a IA terá na religião. A Boston University está anunciando uma nova exposição na 808 Gallery que explora a beleza imperfeita das gravuras na era da IA. Mesmo em dois campos distintos, a religião e a gravura, o surgimento da IA está nos forçando a reconsiderar o que significa ser humano.

À medida que o movimento de recorrer à IA para apoio emocional se torna mais difundido, o grau em que os humanos conseguem supervisionar esse apoio fará a diferença entre a decisão de acelerar sua introdução e a decisão de abrir mão dela.

Traçando o limite quanto às falhas de segurança e à consciência/cooperação

Auditoria externa aponta grandes falhas na supervisão de segurança da OpenAI (the-decoder.com). Isso significa que uma auditoria externa descobriu uma falha que não era visível nas inspeções internas. Para quem implementa IA, uma coisa é a empresa operadora explicar que realiza monitoramento de segurança, e outra é ter os resultados confirmados por um terceiro. Se você está decidindo entre acelerar a implantação ou adiá-la, agora tem uma base para verificar não apenas as instruções do provedor, mas também a existência ou não de uma auditoria externa e o conteúdo de suas conclusões.

Na mesma época em que essa falha foi divulgada, houve três discussões sobre onde traçar o limite. A primeira é a consciência da IA. A National Review, que publicou um destaque sobre um ensaio divulgado na Nature a respeito da consciência da IA, argumentou contra conceder direitos às máquinas. A discussão sobre se algo é consciente ou não e o julgamento sobre se deve ou não receber direitos podem ser tratados como questões separadas. Do ponto de vista das empresas operadoras, não importa como o debate sobre a consciência evolua, continuar ou não a manter humanos responsáveis pelos resultados da IA permanece uma questão que a própria empresa deve decidir.

A segunda é a cooperação entre países. O Bulletin of the Atomic Scientists argumentou que a segurança nuclear poderia ser uma porta de entrada para a cooperação entre EUA e China em IA. A ideia é que, mesmo que os dois países estejam em desacordo, seria mais fácil criar um fórum de discussão se houver um interesse comum no controle nuclear. A terceira é a regulamentação médica. De acordo com a Radiology Business, a Sociedade de Radiologia emitiu um parecer enquanto a FDA avança na regulamentação da IA generativa. Um grupo de especialistas envolvidos com diagnóstico por imagem em ambientes clínicos tem voz direta na formulação de propostas regulatórias. Para as empresas, um pré-requisito para planejar a implementação é acompanhar as opiniões expressas por sociedades acadêmicas e grupos do setor em sua área, mesmo antes de o conteúdo das regulamentações ser finalizado.

Se observarmos os resultados da auditoria da OpenAI, as discussões sobre consciência e direitos, a cooperação entre EUA e China e as opiniões acadêmicas sobre a FDA, veremos que as partes que traçam a linha se dividem entre empresas, comentaristas, nações e organizações profissionais. A questão de quem vai inspecionar as linhas traçadas continua sem resposta. Na próxima seção, examinaremos até que ponto existe um sistema preparado para realizar essas inspeções.

Ampliando a verificação dos modelos de diagnóstico por imagem

No câncer de mama, foi relatado um modelo que combina radiômica de ressonância magnética dinâmica com contraste do tumor e da região peritumoral em múltiplas fases com características convencionais para prever, no pré-operatório, a quantidade de linfócitos infiltrantes no tumor (BMC Medical Imaging). No câncer de endométrio, investigou-se a estratificação de risco pré-operatória com uma combinação de radiômica de ressonância magnética multiparamétrica e aprendizado profundo (Frontiers in Oncology). Quanto ao fígado, foi publicado um estudo para diferenciar de forma não invasiva o carcinoma hepatocelular do colangiocarcinoma intra-hepático formador de massa, combinando um modelo de aprendizado profundo de ressonância magnética dinâmica com contraste e um modelo clínico (Frontiers in Oncology). Os três visam aumentar a quantidade de informações disponíveis para tomar uma decisão antes da cirurgia ou da biópsia. Quem estiver considerando a adoção de um modelo precisa decidir primeiro não apenas os números de acurácia, mas também a etapa do tratamento médico em que o modelo será usado.

Relatos que usam imagens de TC e patológicas também continuam. Um modelo baseado em Transformer foi usado para prever o prognóstico do câncer neuroendócrino de pulmão. O estudo é uma coorte retrospectiva em dois centros (Frontiers in Oncology). Para a metástase linfonodal do câncer gástrico precoce, o risco pré-operatório foi avaliado usando um Transformer multimodal com imagens de lâmina inteira de biópsia endoscópica (Annals of Biomedical Engineering). No câncer de bexiga músculo-invasivo, um modelo Transformer de atenção cruzada interpretável, baseado em TC com contraste, foi usado para prever a sobrevida livre de progressão. Isso é apresentado como um estudo multicêntrico (Abdominal Radiology). Isso inclui desenhos retrospectivos e relatos limitados a duas instituições. Se pode ser usado como está no tratamento médico cotidiano é algo que precisa ser confirmado por verificação separada. Por outro lado, o surgimento de desenhos que promovem a interpretabilidade está diretamente ligado à questão da supervisão: se os médicos conseguem inspecionar a saída do modelo.

As aplicações da IA de imagem estão se expandindo para além da medicina. Um estudo que usa um modelo CNN para classificar imagens anormais de ressonância magnética cerebral de cães foi publicado na Scientific Reports. Há um estudo comparando métodos supervisionados e não supervisionados para extrair tumores cerebrais de imagens de ressonância magnética (Romanian Reports in Physics). Em uma área mais próxima da agricultura, um protótipo leve de IA que usa uma única câmera para detectar e remover maçãs estragadas foi testado em um processo de triagem online (Bioengineer.org). A mesma tecnologia de análise de imagens é usada para diagnóstico humano, diagnóstico animal e triagem de frutas. Portanto, é necessário decidir separadamente para cada aplicação quanto do processo deve ser deixado para as máquinas e o que deve ser verificado por humanos.

À medida que mais verificações são realizadas, o sucesso ou o fracasso da implementação será determinado por quem consegue continuar verificando os resultados e como, e não pela precisão em si.

O ponto em comum entre as seções é que, em comparação com a velocidade com que a IA está sendo introduzida e utilizada, é fácil verificar se a supervisão e o apoio humanos poderão ser mantidos posteriormente. Com o avanço dos cortes de empregos, a questão passou a ser quais responsabilidades aqueles que permaneceram conseguiriam assumir. No mercado de capitais, tornou-se necessário determinar se as preocupações excedem a realidade. Quanto ao apoio emocional, o seu uso se expandiu e especialistas apontaram que ele avançou ao mesmo tempo. O monitoramento de segurança exigiu confirmação de terceiros, e o diagnóstico por imagem exigiu uma decisão sobre em que etapa do tratamento posicioná-lo. Apressar a introdução ou adiá-la pode ser determinado não apenas pela magnitude dos efeitos esperados, mas também por haver um sistema de supervisão e apoio estabelecido antes da introdução.

P1: Com o número atual de pessoas, vocês têm pessoas e tempo suficientes para continuar verificando os resultados do trabalho confiado à IA mesmo após a implementação? P2: Vocês incluem resultados de confirmação externa e comentários de especialistas como condições para aprovar o uso da IA, em vez de se basearem apenas na explicação do fornecedor? P3: Os efeitos esperados da introdução da IA são comparados com os custos e o pessoal necessários para manter a supervisão e o apoio humanos no mesmo fórum de decisão?

Por fim, três perguntas

- O número atual de pessoas tem pessoas e tempo suficientes para continuar verificando os resultados do trabalho confiado à IA mesmo após a implementação? Q2: Vocês incluem resultados de confirmação externa e comentários de especialistas como condições para aprovar o uso da IA, em vez de depender apenas da explicação do fornecedor? Q3: Os efeitos esperados da introdução da IA são comparados com os custos e o pessoal necessários para manter a supervisão e o apoio humanos no mesmo fórum de decisão? - Em vez de depender apenas da explicação do fornecedor, os resultados de confirmação externa e os comentários de especialistas são incluídos como condições para aprovar o uso da IA? Q3: Os efeitos esperados da introdução da IA são comparados com os custos e o pessoal necessários para manter a supervisão e o apoio humanos no mesmo fórum de decisão? - Os efeitos esperados da introdução da IA são comparados com os custos e o pessoal necessários para manter a supervisão e o apoio humanos no mesmo fórum de decisão?