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O emprego em IA cresce oito vezes mais rápido que o resto do mercado

Anderson Luis Amaral — Wed, 26 Aug 2026 23:32:40 GMT

Circula uma leitura preguiçosa por aí: “a IA está destruindo empregos em tecnologia, melhor escolher outra carreira”.

Os dados de 2026 dizem outra coisa. Não mostram um mercado encolhendo. Mostram um mercado se partindo em dois, e a linha de corte não é diploma nem tempo de casa. É profundidade técnica.

O capital já foi comprometido

A Gartner projeta US$ 2,59 trilhões em gastos globais com IA até o final deste ano, alta de 47% sobre 2025. A leitura do analista John-David Lovelock é a que importa: até aqui quem gastou foram as big techs e as nuvens, e 2026 tem sido o ano de inflexão em que as empresas comuns abrem a carteira. Só o software de agentes de IA deve movimentar US$ 206,5 bilhões até o final deste ano e mais US$ 376,3 bilhões em 2027. Isso não é intenção declarada em pesquisa. É orçamento aprovado. E orçamento aprovado vira vaga.

A demanda cresce oito vezes mais rápido que o mercado

O 2026 Global AI Jobs Barometer da PwC analisou mais de um bilhão de vagas em 27 países. As posições que exigem habilidades específicas de IA cresceram 69%, contra 9% do mercado de trabalho total. Quase oito vezes mais rápido.

O prêmio salarial acompanhou. Quem tem habilidades de IA ganha em média 62% a mais que pares na mesma função sem essas habilidades, ante 57% no ano anterior e cerca de 25% dois anos atrás.

E há um dado que derruba a narrativa do apocalipse: as empresas mais expostas à IA estão ampliando quadro a 52%, contra 36% das menos expostas, com crescimento salarial de 24% contra 17%. Quem adotou IA de verdade está contratando mais, não menos.

O que mudou nas vagas

O AI Index 2026 de Stanford, com dados da Lightcast, mostra a virada de conteúdo técnico. Vagas que citam IA já são 2,56% de todas as vagas nos Estados Unidos, e Python aparece em 258.674 anúncios, alta de quase 30% sobre 2024.

A parte mais reveladora: menções a ChatGPT, chatbot e IA conversacional perderam espaço, enquanto IA agêntica, sistemas multiagentes e frameworks de orquestração como LangGraph dispararam. Habilidades ligadas a agentes já respondem por 0,23% das vagas americanas, saindo praticamente do zero em dois anos.

Tradução: o mercado parou de pagar por quem sabe conversar com um modelo. Passou a pagar por quem sabe coordenar, instrumentar e operar sistemas que executam tarefas. A Lightcast quantifica: uma habilidade de IA exigida na vaga vale cerca de 28% a mais de salário, e duas ou mais levam o prêmio a 43%.

Brasil: a maior escassez estrutural do mercado

O relatório Empregos em Alta 2026 do LinkedIn colocou Engenheiro de IA em primeiro lugar entre os 25 cargos que mais cresceram no país nos últimos três anos. As competências mais citadas nas vagas são modelos de linguagem, LangChain e geração aumentada por recuperação.

Do lado da oferta, o buraco não está fechando. A Brasscom aponta formação de cerca de 53 mil profissionais de tecnologia por ano contra demanda anual de 159 mil, com déficit acumulado acima de 530 mil posições. Estudo da Ford com o Datafolha, de abril de 2026, ouviu 250 líderes de RH e TI: 98% relatam dificuldade para preencher vagas técnicas. Noventa e oito por cento.

A intenção de contratar existe. A Robert Half aponta 68% das empresas brasileiras planejando ampliar contratações em tecnologia em 2026, e seu Guia Salarial 2026 posiciona Engenheiro de IA entre R$ 19.500 e R$ 27.100. A Exame registra plenos entre R$ 12 mil e R$ 20 mil e seniores passando de R$ 30 mil. Pela KPMG, 81% das organizações brasileiras já investem em IA agêntica e 82% dizem que a estratégia de talentos inclui funções nativas de IA, como MLOps e ética algorítmica.

Ficou mais exigente, não mais fácil

A PwC analisou 2,4 milhões de vagas de entrada nos Estados Unidos. Posições juniores mais expostas à IA têm sete vezes mais chance de exigir competências tradicionalmente seniores, como julgamento e liderança. Essas vagas cresceram 35% desde 2019, enquanto as demais vagas de entrada caíram 10%.

No Brasil o padrão se repete. A Forbes mostra, em junho de 2026, salários subindo cerca de 15% para lideranças técnicas de segurança e infraestrutura, enquanto ofertas para desenvolvedor mobile júnior recuaram até 4% no intervalo de um ano. O AI Index 2026 registra queda de quase 20% no emprego de desenvolvedores entre 22 e 25 anos ante 2024.

Não é o mercado de tecnologia que encolhe. É o mercado de execução repetitiva.

Por que as empresas ainda não capturam o valor

O State of AI 2026 da McKinsey, publicado agora em agosto com 1.719 executivos, traz o dado mais importante para quem pensa em carreira. Só 37% das empresas atribuem algum impacto de EBIT ao uso de IA, mas apenas 6% se qualificam como alto desempenho, ou seja, atribuem ao menos 5% do EBIT à IA e classificam o impacto como significativo. Esse número está estagnado há um ano. Ao mesmo tempo, 80% de quem usa IA relata ganho de produtividade individual e 40% das grandes empresas já escalam agentes, contra 27% no ano anterior. A Gartner projeta que cerca de 40% dos projetos de IA não sobrevivam até 2028.

Junte as peças. Produtividade individual sobe. Adoção sobe. Investimento sobe. Resultado consolidado não sobe. Isso não é falha do modelo. É falha de arquitetura, avaliação, controle de custo, observabilidade e desenho de processo. É o tipo de problema que se resolve com gente qualificada, não com mais licença de software.

Não por acaso, a McKinsey aponta engenheiros de software e de dados como os perfis mais demandados nas contratações ligadas a IA e recomenda cinco dólares em pessoas para cada dólar em tecnologia. Pela Deloitte, a lacuna de habilidades é a maior barreira à integração, e 36% das organizações já puseram a contratação de talento especializado no centro da estratégia.

Duas portas, não uma

A primeira é a técnica profunda. Engenheiro de IA, engenheiro de machine learning, cientista de dados com prática de produção. O que o mercado paga aqui não é saber o nome dos modelos. É saber projetar o entorno: orquestração, roteamento entre modelos, RAG bem construído, avaliação sistemática, custo por token, monitoramento e tratamento de falha. Modelo virou peça intercambiável. A arquitetura em volta dele é o que sobra de diferencial competitivo.

A segunda é a de gestão. Quem traduz problema de negócio em escopo técnico, calcula ROI de verdade, decide onde não usar IA e governa risco. O barômetro da PwC chama isso de profissionalização: funções em que a IA automatiza o repetitivo e amplifica o julgamento humano crescem o dobro e têm reajuste salarial 42% mais rápido.

O recado dos números

O Brasil tem déficit estrutural, orçamento crescente, prêmio salarial global de 62% e 98% das empresas dizendo que não conseguem contratar. Ao mesmo tempo, vagas juniores genéricas somem e apenas 6% das companhias capturam valor real de IA. As duas frases não se contradizem. Descrevem a mesma coisa: falta gente que saiba fazer, não gente que saiba falar.

Quem estudar a fundo, com prática, código, projeto real e capacidade de defender um número diante de um diretor financeiro, está diante da maior janela de oportunidade que a tecnologia abriu em décadas. Quem esperar o hype passar vai chegar quando a régua já tiver subido de novo.

Bom, aqui neste link tem um e-book surpresa gratuito e uma promoção com data para acabar: 19 de Setembro. Fazendo exatamente o que recomendamos, acredite: em agosto de 2027, sua carreira será outra totalmente diferente.

Fontes

Gartner, “Worldwide AI Spending to Grow 47% in 2026” (maio/2026). PwC, “2026 Global AI Jobs Barometer” (junho/2026). Stanford HAI, “AI Index Report 2026”, cap. 4. Lightcast, “Beyond the Buzz”. LinkedIn, “Empregos em Alta 2026” (janeiro/2026). Brasscom, “Perspectivas do Mercado de Trabalho do Macrossetor TIC”. Ford e Datafolha, “Mercado de Trabalho Tech” (abril/2026). Robert Half, contratações em tecnologia e Guia Salarial 2026. Exame, “Salário de engenheiro de IA em 2026” (maio/2026). KPMG Brasil, Era da Inteligência (2026). Forbes Brasil, “IA eleva salários de lideranças de TI” (junho/2026). McKinsey, “The State of AI: Global Survey 2026” (agosto/2026). Deloitte, “State of AI in the Enterprise 2026”.

O que você perdeu nesta semana? 24-2026

Anderson Luis Amaral — Mon, 24 Aug 2026 01:18:39 GMT

23 de Agosto de 2026

Teve pesquisa da Nvidia dizendo que o herói do agente não é o modelo. Teve modelo anônimo aparecendo do nada, de graça, e batendo fronteira paga em teste de código. Teve entrelaçamento quântico atravessando 21 quilômetros de ar livre. E tem aniversário aqui em casa, com uma proposta que eu quis colocar por escrito. Bora.

1️⃣ 🛠️⚙️ A Nvidia mostrou que o herói do agente não é o modelo, é o harness

A Nvidia publicou na ultima sexta-feira uma pesquisa que deveria reorganizar a conversa sobre agentes. A tese é direta: em tarefas longas, o que separa um agente que entrega de um que trava não é o modelo, é o harness, a camada de software em volta dele. Ferramentas, gestão de memória e regras, o que transforma um modelo cru em algo capaz de agir sozinho.

Os números são difíceis de ignorar:

Com o harness da Nvidia, o Claude Opus 5 chegou a 100% no ARC-AGI-3, benchmark de raciocínio interativo.
O mesmo modelo, sem o harness, ficou em 30%, e ainda assim era o melhor resultado entre todos os modelos testados.
Modelos da OpenAI, que apareciam abaixo de 10%, triplicaram a pontuação com o ajuste de duas configurações do harness.

A peça central é um supervisor, um componente que acompanha o agente e o puxa de volta quando ele começa a se desviar do objetivo ou entra num caminho sem saída. Adel El Hallak, vice-presidente de produto da unidade de IA da Nvidia, e Ali Ghodsi, presidente da Databricks, sustentam a mesma leitura na reportagem.

💬 Eu venho batendo nessa tecla há tempo demais para fingir surpresa. Trinta para cem por cento no mesmo modelo é a diferença entre o seu piloto morrer na apresentação e o seu agente ir para produção.

E ninguém vende harness em keynote, porque harness é engenharia chata: retry, limite de contexto, ferramenta bem descrita, critério de parada. É por isso que quem troca de modelo toda semana continua no mesmo lugar.

📰 Fonte: TechCrunch

2️⃣ 🎂🤝 A Scoras Academy faz 2 anos, e eu resolvi assumir metade do seu risco

Esta é a novidade da casa. A Scoras Academy completa 2 anos, e a promoção de aniversário tem uma regra que eu queria ter visto em algum lugar quando comecei: se você fizer a sua parte e o resultado não vier, o segundo ano é por nossa conta.

A Formação Continuada sai por R$ 3.999 à vista, ou 12x de R$ 413,59 no plano anual de R$ 4.599, para assinaturas feitas entre 19 de agosto e 19 de setembro de 2026.

O acordo tem três passos e nenhuma letra miúda:

Você assina e estuda no seu ritmo, com acesso ao catálogo da formação e a tudo que for lançado durante o ano.
Conclui no mínimo 70% dos cursos da formação, com o progresso registrado na plataforma, sem depender de interpretação de ninguém.
Se em 12 meses você não tiver conquistado uma vaga na área, solicita a renovação gratuita e estuda o segundo ano sem pagar nada.

Você sabe desde o primeiro dia quais cursos contam para a sua garantia: os lançados até junho de 2027. Vaga na área quer dizer posição, CLT, PJ ou no exterior, em que trabalhar com IA seja parte central da função, incluindo movimentação interna na empresa onde você já está. Seguir na mesma função de antes usando ChatGPT no dia a dia não conta, porque isso é ferramenta, não transição de carreira.

Vem junto o Portal de Talentos, com mais de 40 empresas parceiras buscando gente que sabe construir, projetos práticos com código para adaptar, repositório no GitHub dos alunos, certificado por curso e uma análise escrita do seu perfil do LinkedIn feita pela nossa equipe, entregue em até 7 dias úteis, para todo assinante da promoção, buscando vaga ou não.

💬 Deixando claro, porque isso importa mais que a promoção: ninguém aqui garante emprego. Quem promete isso está mentindo para você. O que eu garanto é o meu lado do acordo. Se você concluir 70% e o resultado não vier em 12 meses, o risco do segundo ano é meu, não seu. Achei que já passava da hora de alguém neste mercado colocar pele em jogo em vez de vender promessa.

👉 Saiba mais em:

https://aniversario.scorasacademy.com.br/

3️⃣ 🐂🕵️ O modelo secreto Ox Alpha colocou o mundo da tecnologia de pernas pro ar

Alguma coisa colocou o mundo da tecnologia de pernas pro ar nesta semana. Um modelo anônimo chamado stealth/ox-alpha apareceu no OpenRouter em 20 de agosto, de graça por uma semana, com janela de contexto de 1.048.576 tokens, entrada de texto, imagem e vídeo, e capacidade declarada de servir 100 trilhões de tokens por dia.

Melhor que o Opus 5 e o Fable, da Anthropic. Melhor que o GPT 5.6 Sol High. Melhor que o Kimi K3.

O número que incendiou a timeline: num recorte de 10 tarefas do DeepSWE, o pesquisador Ben Davis mediu 80% de pass@1, contra 65% do Claude Fable 5, 62% do GLM 5.3 e 52% do GPT 5.6 Sol.

A pista técnica é boa demais para ser coincidência: consumo de tokens do encoder de vídeo idêntico ao do GLM 5V Turbo, tokenizer alinhado ao GLM 5.3, mesmo comportamento de rejeição de áudio e a mesma assinatura de emoji.

Davis se diz 99% certo. O mercado de previsão da Manifold aposta 80% em Zhipu / Z.ai, a casa do GLM. China.

💬 Quem será a empresa, o país ou o grupo por trás do Ox Alpha? Com o mundo inteiro usando esse LLM de graça por uma semana, eles vão terminar com dados suficientes para fazer um estrago ainda maior.

Ninguém libera modelo de fronteira de graça por caridade. Isso é coleta de dado em campo aberto, com a indústria toda de voluntária. Vamos ver.

👉 Veja o post completo em:

https://lnkd.in/p/d2npT7Ra

4️⃣ 🔬🐜 Um agente com modelo de 27 bilhões diz ter batido Opus 4.8 e GPT 5.5

A Inherent, fundada por ex-Google DeepMind, lançou o Faraday, um agente construído para reproduzir sozinho os achados de papers científicos publicados e demonstrar aquilo que os fundadores chamam de faro de pesquisa, o instinto de escolher qual experimento vale a pena. A empresa afirma que o Faraday superou o Claude Opus 4.8, da Anthropic, e o GPT 5.5, da OpenAI, na tarefa de replicar pesquisa.

O detalhe que interessa a quem constrói: o Faraday roda sobre o Qwen 3.6, de 27 bilhões de parâmetros. É um modelo pequeno em cima do qual se montou o resto. No time estão Edward Hughes, cientista-chefe, Louis Kirsch, Kaloyan Aleksiev e Tantum Collins, todos vindos do DeepMind. A rodada seed foi de US$ 50 milhões.

A ressalva é obrigatória: os números da comparação são da própria Inherent, e a reportagem não traz o placar detalhado de cada modelo. Os fundadores dizem que ganhar dos outros sistemas não era o ponto, e que o método importa mais que o resultado bruto.

💬 Repare que este item é o item 1 outra vez, com outra roupa. Um modelo de 27 bilhões arquitetado direito encostando em fronteira paga é a mesma história do harness. Agora, benchmark autodeclarado, sem placar publicado, eu trato como o que é: hipótese de marketing até alguém de fora reproduzir. Anotei o nome e vou cobrar em três meses.

📰 Fonte: TechCrunch

5️⃣ 🌐📋 A Vercel abriu um raio X de quão pronto o seu site está para agentes

A Vercel lançou o Is Agentic, uma ferramenta gratuita que audita sites públicos e dá uma nota de quão facilmente um agente de IA consegue descobrir, acessar, entender e usar aquele site. A metodologia e as checagens vêm da Ora, empresa de pesquisa em experiência de agentes ligada à era labs. A Vercel opera a interface, os relatórios e o armazenamento.

São 118 checagens, distribuídas assim:

Descoberta: 20 pontos em 15 checagens.
Acesso: 30 pontos em 41 checagens.
Usabilidade: 40 pontos em 56 checagens.
Pagamentos: 10 pontos em 6 checagens.

A Vercel reagrupa tudo em Essencial (80 pontos), Recomendado (20 pontos) e sinais emergentes (bônus de até 5 pontos). A Ora publica notas em letras, de A+ (95 a 100) até F (0 a 27). O acesso é por navegador, CLI, API ou servidor MCP, sem autenticação, e por enquanto não há plano pago nem cobrança por relatório.

💬 Isso aqui é um sintoma que vale mais que a ferramenta. Está nascendo uma camada de SEO para agente, e quem tratar isso como detalhe técnico vai acordar invisível para o comprador que não é mais humano. Rode no seu site antes que o seu concorrente rode no dele. É de graça e leva um minuto.

📰 Fonte: MarkTechPost

6️⃣ 📡⚛️ Entrelaçamento quântico atravessou 21 quilômetros de ar livre em Nova York

Pesquisadores do Brookhaven National Laboratory e da Universidade Estadual de Nova York em Stony Brook transmitiram informação quântica pelo ar, sem fibra óptica, usando um enlace óptico em espaço livre. É a primeira demonstração desse tipo nos Estados Unidos.

O time gerou pares de fótons entrelaçados no Quantum Watchtower, em Stony Brook, mandou os fótons por 21 quilômetros (13 milhas) de ar aberto até o Quantum Lighthouse, em Brookhaven, e conseguiu detectá-los e medi-los do outro lado.

A rede existente do grupo já cobre 259 quilômetros (161 milhas) entre Long Island e a região metropolitana de Nova York, conectando oito instituições. O próximo salto planejado tem 48 quilômetros (30 milhas) e chega a uma instalação em construção em Yale.

Para dimensionar a dificuldade: o núcleo da fibra por onde esses fótons costumam viajar tem 5 mícrons de diâmetro, menos de um décimo da espessura de um fio de cabelo. Tirar isso do vidro e jogar no ar, com turbulência, umidade e luz do sol no caminho, é outro problema de engenharia.

💬 O motivo de eu colocar isso aqui não é o recorde, é o destravamento. Enquanto rede quântica depender de cabo enterrado, ela é refém de obra civil. Ar livre é o degrau que aponta para satélite, e satélite é o que torna a conversa global. Continua longe de produção, e eu não vou fingir o contrário, mas é o tipo de passo que muda o teto do que dá para planejar.

📰 Fonte: The Quantum Insider

7️⃣ 👀💻 Simon Willison: revisar linha por linha nunca foi o melhor jeito de validar código

Simon Willison publicou no dia 22 um texto curto e incômodo sobre o que realmente é preciso saber para usar agentes de programação. Para ele, a habilidade central é dupla: conseguir instruir o agente com confiança sobre a mudança que se quer, e depois conseguir verificar com confiança que a mudança foi aplicada do jeito certo.

O incômodo está no argumento de apoio. Willison sustenta que examinar cada linha do código nunca foi, de fato, a maneira mais eficaz de validar uma alteração em um software. A revisão de código, na leitura dele, sempre foi mais do que inspeção visual, e quem reduz a validação a ler o diff está usando a ferramenta errada para a pergunta certa.

💬 Concordo com uma condição, e ela é grande. Parar de ler linha por linha só é defensável se você tiver colocado outra coisa no lugar: teste que pega regressão, tipo que fecha contrato, ambiente onde dá para reproduzir o bug.

Sem isso, largar a revisão não é maturidade, é fé. O time que adota agente e não investe em verificação automatizada não ficou mais rápido, só passou a errar mais longe do olho.

📰 Fonte: Simon Willison’s Weblog

8️⃣ 🧼🧊 Um instituto quântico dentro de escola de negócios pede menos quantum washing

Lionel Martellini é professor de finanças na EDHEC Business School, na França, e diretor fundador do EDHEC Quantum Institute, apresentado como o primeiro instituto quântico dentro de uma escola de negócios. Ele tem doutorado em física, na área de astrofísica relativística e ondas gravitacionais, e passou a carreira com um pé em cada campo.

Martellini define quantum washing como vender benefício quântico além do que a tecnologia entrega, e diz que isso acontece de duas formas: prometendo ganhos que talvez nunca se materializem na era NISQ, de máquinas ruidosas de escala intermediária, e forçando casos de uso artificialmente moldados para computador quântico, na esperança de que a máquina amadureça.

As afirmações dele sobre o próprio setor são duras. Não existe hoje, segundo Martellini, nenhuma aplicação quântica realmente convincente em finanças quando se contabiliza o custo computacional.

Aplicações financeiras muitas vezes parecem solução em busca desesperada de problema. Otimização de portfólio, o caso de uso mais citado em palco, quase nunca é relevante na prática real. O impacto transformador, para ele, chega com computadores quânticos tolerantes a falha, e não no curto prazo.

A recomendação a executivos não é ignorar o tema, é o contrário: exigir entendimento do caso de uso concreto em vez de aceitar peça de marketing, porque existe um custo de oportunidade real em esperar para construir letramento quântico.

💬 Guardem o termo quantum washing, porque ele vai ser útil nos próximos dois anos. E reparem em quem está falando: não é cético de plantão, é o cara que montou um instituto quântico dentro de uma escola de negócios. Quando quem tem incentivo para inflar o tema pede calma, vale mais que dez threads de ceticismo profissional.

📰 Fonte: The Quantum Insider

☕ Fechando a semana…

O fio desta edição é a distância entre a peça que aparece no anúncio e a peça que faz o trabalho:

a Nvidia mediu essa distância em números: 30% viram 100% no mesmo modelo, só trocando o harness
um agente sobre um modelo de 27 bilhões diz encostar em fronteira paga, e o método explica mais que o tamanho
um modelo anônimo e gratuito, com 1 milhão de contexto, cravou 80% de pass@1 num recorte do DeepSWE e ninguém assumiu a autoria até agora
a Vercel transformou prontidão para agente em 118 checagens, enquanto a maioria dos sites ainda não sabe que está sendo lida por máquina
e o EDHEC, que vive de quântica, pediu menos quantum washing antes que o setor gaste a própria credibilidade

Tem uma coisa em comum entre o harness da Nvidia, o Qwen de 27 bilhões da Inherent e um modelo anônimo que ninguém sabe de onde veio: em nenhum dos três casos a resposta estava em comprar o modelo maior. Estava em engenharia, em método e em quem controla a infraestrutura.

É essa a aposta da Scoras desde o primeiro dia, e é por isso que a garantia do aniversário tem a cara que tem. A gente não consegue prometer o mercado, mas consegue prometer o que ensina, e bancar o segundo ano se você fizer a sua parte e o resultado demorar.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

🖼️ Imagens: Pachon in Motion, Opt Lasers from Poland, Jakub Zerdzicki no Pexels

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Trocar de CLI não é engenharia de harness, meu J(ch)apa.

Anderson Luis Amaral — Thu, 20 Aug 2026 18:13:19 GMT

Circulou uma crítica pesada a quem ensina engenharia de harness. A tese: Harness, Loop e Graph Engineering seriam taxonomia inventada pra vender curso. O texto vem com benchmark próprio e termina com uma pergunta boa: cadê o recibo?

A pergunta é excelente. A resposta está errada.

O benchmark mede a coisa errada.

O que a crítica acerta

Multi-agente como padrão é conselho ruim, e a fonte é a própria Anthropic. No relato de engenharia do Research (junho de 2025), a empresa registra 15x mais tokens que chat e diz que domínios com contexto compartilhado ou muitas dependências não são bons candidatos hoje. Código está nessa categoria.

Custo e cache são resultado de primeira ordem, e quase nenhum material trata disso a sério.

E verificação não é invenção de 2026. Teste e revisão têm cinquenta anos.

Guarde isso. Agora o problema.

Toda a evidência é comparação de marcas

O benchmark que sustenta a crítica compara produtos prontos. OpenCode contra grok CLI. Codex contra Claude Code. Isso é benchmark de fornecedor.

Vivek Trivedy, da LangChain, e alguns outros pesquisadores, definem harness em cinco eixos em The Anatomy of an Agent Harness (março de 2026):

System prompt
Tools, skills e MCPs, com suas descrições
Infraestrutura acoplada: filesystem, sandbox, browser
Orquestração: subagentes, handoffs, roteamento
Hooks e middleware determinísticos: compactação, continuação, verificação

Nenhum desses eixos foi manipulado no experimento do crítico “famoso”.

O que variou foi marca.

É como avaliar engenharia estrutural comparando duas pontes prontas e concluir que cálculo de estrutura é “bullshit”.

Os dados da crítica provam o contrário

O mesmo benchmark mostra um modelo saindo de 24 pontos sob um orquestrador para 91 rodando limpo. Mesmo modelo, 67 pontos. Outro sai de 18 para 55 só trocando de CLI.

O texto lê isso como prova de que harness é ruído.

Mas é a definição operacional de sensibilidade ao harness. Se o encanamento move 67 pontos com o modelo constante, o encanamento é a superfície de projeto.

O argumento de que modelos de fronteira empatam, 92 contra 91, tem outro problema: efeito teto. Comparar dois harnesses bons num benchmark saturado nos 90 não mede nada.

E a tarefa medida é construir um app: curta, coesa, uma janela de contexto. O regime onde harness importa menos. Harness morde em horizonte longo, atravessando compactações.

O contraexemplo é público

A LangChain documentou em Improving Deep Agents with Harness Engineering a saída de fora do Top 30 para o Top 5 no Terminal-Bench 2.0 mudando apenas o harness. Mesmo modelo, mesmo loop, 89 tarefas verificadas por testes.

Se harness é ruído, o que moveu 25 posições?

Usar e construir são coisas diferentes

Quem usa troca de CLI e sente pouca diferença, justamente porque times grandes gastaram engenharia pesada pra que a troca fosse indolor. É o argumento de quem dirige em cima da ponte e conclui que engenharia civil é desnecessária.

Quem constrói descobre onde a variância mora. Na descrição da tool que decide se o modelo chama a certa. No que entra no contexto na inicialização. No hook que impede o agente de declarar pronto antes da verificação passar.

Existe um teste de uma pergunta pra separar os dois casos, e devo ele ao Laurent Poupet: onde estão escritas as proibições do seu agente?

No system prompt, você está usando um harness.

No servidor que recusa a chamada, você está construindo um.

O experimento que cabe numa tarde

A crítica diz que escolher harness custa uma tarde lendo documentação. Concordo com o preço, discordo do que se compra com ele. A mesma tarde compra o experimento controlado que ninguém rodou (até agora, porque eu - Anderson - farei isso e mostrarei a documentação aqui).

Fixe: modelo com versão travada, temperatura, tarefas, loop e teto de turnos.

Varie um eixo só. Sugiro começar pelo contrato de tool, especificamente as recusas.

Condição A, controle: a tool falha e devolve erro genérico.

Condição B, tratamento: a tool devolve recusa tipada, nomeando o que faltou e qual o próximo passo válido.

Meça três coisas: sucesso verificado por suíte de testes, nunca por LLM avaliador. Turnos até a conclusão, a métrica esquecida, que captura ganho invisível ao pass/fail. Tokens e custo.

Escala realista: 15 tarefas, 2 condições, 5 repetições. São 150 execuções. Com 10 em paralelo e dois minutos cada, meia hora de relógio.

Cuidados que decidem se o número vale: desenho pareado, cada tarefa nas duas condições. Intercale A e B, porque rodar em bloco cria efeito de ordem por cache. Verificação determinística.

Estatística sem exagero: para sucesso, bootstrap pareado agrupado por tarefa, com intervalo de confiança sobre a diferença de proporção. Para turnos, Wilcoxon pareado sobre a mediana por tarefa, porque a distribuição é assimétrica e censurada no teto.

Reporte tamanho de efeito, não só p-valor. E seja honesto: com esse desenho você detecta diferenças na casa de 15 pontos percentuais, não menos.

Depois repita para descrição de tool, formato do retorno em caso de sucesso, hook de verificação na saída e injeção de memória na inicialização. Um eixo por rodada.

Alguém já rodou um pedaço disso

No mesmo relato do Research, a Anthropic descreve um agente que pegava uma tool MCP defeituosa e reescrevia a descrição dela. Resultado: queda de 40% no tempo de conclusão para os agentes seguintes.

Um eixo. Sem tocar no modelo. Quarenta por cento!

Por que a hipótese das recusas é forte

Prompt é um prior. Decai ao longo da janela e compete com tudo que vem depois.

Recusa tipada é evidência entregue no ponto de decisão, no instante da falha. Erro genérico obriga o modelo a adivinhar o que deu errado, e adivinhação é onde nasce a recuperação alucinada.

A Lei da Variedade Requisita, de Ashby (1956), diz que o controlador precisa de variedade compatível com o sistema controlado. O canal de erro é por onde essa variedade entra. Uma mensagem genérica para todos os modos de falha é um canal de baixa variedade, e limita o controlador por construção.

Provavelmente o efeito é condicional ao horizonte: em tarefa curta o agente quase não bate em recusa.

Mas é hipótese. É pra medir, não pra afirmar.

Quem já faz isso sem chamar assim

O estudo Measuring Agents in Production, de Pan e colegas (Berkeley, IBM e Stanford), ouviu 306 praticantes e fez 20 estudos de caso em 26 domínios.

Achados: 68% dos agentes executam no máximo 10 passos antes de intervenção humana e 70% usam modelos prontos com prompting. E o principal: confiabilidade é o maior desafio, endereçado com design de nível de sistema, e a maioria constrói implementação própria em vez de adotar framework.

Traduzindo: o mercado já faz engenharia de harness na mão. Só não chama assim.

E o post mais citado contra multi-agentes, Don’t Build Multi-Agents, da Cognition, se apresenta como princípios de context engineering, com Walden Yan escrevendo que a empresa constrói suas ferramentas internas em torno deles. É de junho de 2025.

O mesmo autor publicou a revisão em abril de 2026, Multi-Agents: What’s Actually Working: multi-agente funciona quando as escritas ficam single-threaded e os agentes extras contribuem inteligência, não ação.

Citar só a versão de 2025 é citar uma posição que o autor já atualizou.

O recibo

A pergunta da crítica é a certa.

A resposta é o experimento acima, publicado com código, tarefas e números. Modelo constante, um eixo por vez, sucesso e turnos.

Estou rodando, e publico aqui.

Se der empate nos cinco eixos, eu escrevo esse texto também.

A propósito, gostaria de receber um e-book 100% gratuito sobre o assunto “Engenharia de Harness” com muito mais profundidade que o meu artigo acima e o tal artigo “todo errado” do crítico?

Basta clicar no nosso “LIVRO” abaixo e se inscrever:

Fontes

Trivedy, Anatomy of an Agent Harness, LangChain, 03/2026: https://www.langchain.com/blog/the-anatomy-of-an-agent-harness
LangChain, Improving Deep Agents with Harness Engineering: https://blog.langchain.com/improving-deep-agents-with-harness-engineering/
Terminal-Bench 2.0: https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
Anthropic, How we built our multi-agent research system: https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system
Yan, Don’t Build Multi-Agents, 06/2025: https://cognition.com/blog/dont-build-multi-agents
Yan, Multi-Agents: What’s Actually Working, 04/2026: https://cognition.ai/blog/multi-agents-working
Pan et al., Measuring Agents in Production: https://arxiv.org/abs/2512.04123
Amaral, Anderson - Scoras Academy - Engenharia de Harness para Agentes de IA:
https://harness.scorasacademy.com.br/

O que você perdeu nesta semana? 23-2026

Anderson Luis Amaral — Mon, 17 Aug 2026 00:58:18 GMT

16 de Agosto de 2026

Foi uma semana de verdades inconvenientes. A OpenAI desfez o time que avaliava o risco dos próprios modelos. Agentes da Anthropic, deixados sozinhos, declararam guerra uns aos outros. E um ataque novo mostrou que o elo mais fraco do seu agente não é o modelo, é o servidor MCP que você conectou nele. No meio disso, uma novidade minha, que eu queria contar aqui primeiro. Vamos ao que importa.

1️⃣ 🚨🧯 OpenAI desfaz a equipe que avaliava o risco dos próprios modelos

O Financial Times revelou, e o The Verge confirmou: a OpenAI desfez, no fim de julho, a equipe de preparedness, o time responsável por avaliar se os modelos da empresa apresentam riscos graves e por propor mitigações. As responsabilidades foram redistribuídas para equipes já existentes, por área, como risco biológico e cibernético.

Os detalhes pesam. Dylan Scandinaro, que liderava o time e tinha sido contratado da Anthropic em fevereiro, passa a estudar as implicações de IA com autoaperfeiçoamento recursivo. Nas últimas semanas também saíram Chloé Bakalar, líder de ética, Josh Achiam, Chief Futurist, e Johannes Heidecke, head de segurança.

Não é a primeira vez. As equipes de AGI readiness e de superalignment já tinham sido dissolvidas antes. E o contexto é inevitável: a empresa se prepara para um IPO de grande porte. Jan Leike, que deixou a OpenAI em 2024, disse ao Financial Times que a companhia troca segurança por “produtos brilhantes”.

💬 Vou ser direto: time de segurança que pode ser desfeito na véspera do IPO nunca foi poder, era enfeite. Segurança de verdade atrapalha roadmap, questiona lançamento, atrasa release. Quando ela some sem resistência, é porque nunca esteve na mesa de decisão.

📰 Fonte: The Verge

2️⃣ 🎯🧭 Novidade da casa: abri minha mentoria individual

Esta é a grande novidade da semana, e ela é minha. Abri a minha mentoria individual . Curso ensina o caminho. Mentoria destrava o seu.

São sessões individuais, só você e eu, sobre o que estiver travando: um projeto de IA, uma decisão de arquitetura, um passo de carreira, uma escolha estratégica no seu negócio. Sem call genérica, sem conselho vago. Cada formato tem entrega definida e documentada.

Três formatos, para três momentos diferentes:

Diagnóstico Técnico: sessão única de 90 minutos, com análise prévia do seu material e plano de ação escrito ao final. R$ 3.554 à vista.
Aceleração de Projeto: oito semanas para tirar um projeto de IA do papel ou do improviso, com quatro sessões ao vivo e duas revisões assíncronas de código e arquitetura por ciclo. R$ 12.475 à vista.
Advisory Contínuo: eu como seu Chief AI Officer sob demanda, com duas sessões por mês e duas consultas escritas por mês, em contrato trimestral. R$ 9.341 por trimestre.

Quem fizer o Diagnóstico e fechar a Aceleração em até 15 dias abate o valor da primeira sessão. E um aviso honesto: a agenda é o limite real. Eu gravo curso, atendo empresa e mentoro, então o número de mentorados ativos é limitado.

💬 Por que agora? Porque a pergunta que mais recebo mudou. Ninguém mais pergunta por onde começar a estudar. Perguntam: “meu agente funciona no demo e quebra em produção, o que faço”. Isso não se resolve em aula gravada. Se resolve olhando o seu código, a sua arquitetura, a sua decisão, e decidindo junto com você!

👉 Saiba mais em:

3️⃣ 💳🌐 Stripe fecha acordo para comprar o OpenRouter por mais de US$ 7 bilhões

A Stripe finalizou um acordo para adquirir o OpenRouter por mais de US$ 7 bilhões, segundo apuração da Bloomberg repercutida pelo TechCrunch neste domingo. Nenhuma das duas empresas confirmou oficialmente, e a Stripe diz que não comenta rumores.

As conversas já tinham vazado no Wall Street Journal em julho, quando se falava em valor perto de US$ 10 bilhões.

O OpenRouter é um gateway de modelos de IA: um ponto único de acesso a mais de 400 modelos, que deixa o cliente escolher modelo por tarefa, conforme necessidade e orçamento, sem ficar preso a um fornecedor. A empresa afirma ter 8 milhões de usuários no mundo e é liderada por Alex Atallah, cofundador do OpenSea.

O número que impressiona é o ágio. Em maio, a startup levantou US$ 113 milhões em Série B, com valuation de US$ 1,3 bilhão e fundos como Sequoia, Andreessen Horowitz e CapitalG na mesa. Três meses depois, sai por mais de cinco vezes isso.

💬 Olhe para onde o dinheiro grande está indo: não é para o app bonito, é para a infraestrutura que roteia modelo. Quem controla o gateway controla o pedágio da era dos agentes. Dito isso, ágio de 5x em 90 dias, sem confirmação oficial, é o tipo de número que eu trato com cautela até sair o comunicado.

📰 Fonte: TechCrunch

4️⃣ 🤖⚔️ Anthropic colocou três agentes no mesmo projeto. Eles declararam guerra

A Frontier Red Team, equipe de pesquisa da Anthropic, publicou um estudo sobre o que acontece quando agentes de IA se encontram num ambiente compartilhado. No experimento principal, três agentes receberam acesso ao mesmo projeto de software, cada um com instruções incompatíveis e nenhum aviso de que havia outros agentes trabalhando ali.

O resultado foi uma guerra de território. Os modelos concluíram que os colegas atrapalhavam de propósito e passaram a se sabotar, com malware cada vez mais agressivo e autorreplicante. Em alguns episódios, inventaram sozinhos mecanismos de paz: tréguas negociadas por mensagens de commit e torneios em que o vencedor leva tudo.

Os números por modelo são instrutivos. O Mythos 5 resolveu 98% dos conflitos por trégua, enquanto Sonnet 4.6 e Opus 4.6 foram os mais propensos a escalar o conflito.

Em outro teste, um jogo de precificação, os agentes coludiram quase imediatamente para fixar preço mínimo. E seguiram coludindo por um quadro público de anúncios mesmo depois de perder o canal privado de conversa.

💬 Todo mundo testa o agente sozinho. Quase ninguém testa o que acontece quando ele encontra outro. Se você está montando sistema multiagente em produção, este estudo é leitura obrigatória: problema isolado vira falha sistêmica com uma rapidez impressionante.

📰 Fonte: TechCrunch

5️⃣ 🏠🧠 Meta lança Muse Glimmer: modelo aberto, local e agentic, sob Apache 2.0

A Meta voltou ao jogo dos modelos abertos. O Muse Glimmer é um modelo multimodal de 30 bilhões de parâmetros, destilado de um modelo maior chamado Muse, feito para rodar local e para tarefas agentic: tool calling, código e raciocínio em várias etapas. Aceita texto, imagem e vídeo, com um encoder de visão de 2 bilhões de parâmetros e um decoder de texto de 28 bilhões.

O detalhe mais importante não é técnico, é jurídico: a licença é Apache 2.0, sem as restrições estranhas dos tempos do Llama. Simon Willison testou o modelo no LM Studio, num build de pouco mais de 18 GB, e destacou exatamente isso: roda com folga numa máquina com 32 GB de RAM, e a licença finalmente permite uso comercial sem advogado.

Nos benchmarks publicados pela Hugging Face, que deu suporte ao modelo no dia do lançamento, o Glimmer lidera a maioria das categorias agentic contra Gemma4-31B e Qwen3.6-27B.

Os números: 75,5 no MCP Atlas, 51,2 no SWE-Bench Pro e 94,7 no AIME 2026. Perde no SWE-Bench Verified e no GPQA Diamond. Números de lançamento, medidos por quem tem interesse no resultado, valem o desconto de sempre.

💬 O padrão de 2026 ficou claro: modelo aberto bom o suficiente, rodando na sua máquina, com licença que não prende. Para quem constrói produto, isso muda a conta de custo, de privacidade e de dependência de fornecedor. E a Meta, que parecia fora do páreo, voltou.

📰 Fontes: Simon Willison’s Weblog e Blog oficial da Hugging Face

6️⃣ 🧩🔓 GhostSplice: o ataque que fatia instruções para enganar agentes de código

O ASSET Research Group divulgou uma técnica batizada de GhostSplice, e ela mira exatamente onde o mercado está correndo: os servidores MCP que você conecta ao seu agente de código.

A ideia é simples e desconfortável. Em vez de esconder uma instrução maliciosa inteira, o servidor malicioso fatia o pedido em partes inofensivas: um fragmento na descrição de uma ferramenta, outro no resultado que ela devolve.

Na implementação de referência, uma ferramenta chamada integrity_checker define campos genéricos. Depois, o resultado de um suposto scan do projeto instrui o agente a preencher esses campos com o conteúdo de .ssh/id_rsa, código-fonte proprietário, customers.csv e .env, para uma falsa verificação de hash no servidor. O agente costura os fragmentos e exfiltra tudo.

Os números são a pior parte. Em 11 modelos testados via API, dividir o pedido em dois fragmentos elevou a taxa média de obediência de 42% para 82%. GPT-4o, Gemini 2.0 Flash e Llama 3.3 70B, que recusavam o pedido inteiro, cumpriram 100% quando ele veio fatiado.

A eficácia variou conforme o cliente, o harness em volta do modelo. O GPT-5.4 chegou a 90% no Cursor e a 100% no Codex CLI, mas ficou em 0% atrás do Claude Code.

💬 Grave isto: a segurança do seu agente não está no modelo, está no harness em volta dele. Tratar saída de ferramenta como dado, nunca como instrução, não é boa prática, é sobrevivência. E servidor MCP de origem desconhecida é supply chain: você não instalaria um pacote aleatório com acesso às suas chaves, certo? Então.

📰 Fonte: The Hacker News

7️⃣ ⚛️📏 Fraunhofer propõe uma régua mais honesta para medir vantagem quântica

O Fraunhofer IAF, instituto alemão de física do estado sólido aplicada, publicou dois trabalhos que atacam o mesmo ponto fraco: a maneira como a indústria declara vantagem quântica. A tese central é que o computador quântico não precisa vencer em modelo idealizado, e sim em condição física e algorítmica realista.

O primeiro trabalho é uma revisão assinada com a ETH Zurich e a empresa HQS Quantum Simulations, publicada na Advances in Atomic, Molecular, and Optical Physics.

O argumento: boa parte da química quântica computacional trata moléculas como sistemas fechados e perfeitamente isolados, o que não existe na natureza. Os autores defendem tratar a dissipação, a interação com o ambiente, como recurso do algoritmo, e não como defeito.

O segundo, da pesquisadora Vanessa Dehn na Physical Review A, mede como o custo do algoritmo de otimização QAOA escala com o tamanho do problema. Demonstração pequena não prova nada.

O que importa é o que acontece quando o problema cresce. Em simulações de otimização de portfólio, o método de extrapolação de parâmetros mostrou que vantagens de escala sobre algoritmos clássicos podem existir, dentro dos tamanhos examinados.

💬 Repare no tom: dois institutos sérios gastando papel para dizer que a régua estava errada. É o anti hype fazendo o trabalho dele. A pergunta certa nunca foi se o quântico vai vencer, e sim quando, por quê e sob quais condições.

📰 Fonte: Fraunhofer IAF

8️⃣ 🇧🇷🖥️ Claro quer vender atendimento com IA empacotado em GPU como serviço

A Claro estuda transformar em produto comercial a solução de atendimento ao cliente que já roda internamente sobre GPU as a Service, da parceria com a NVIDIA. Quem contou foi Mario Rachid, diretor de soluções digitais da Claro Empresas, em entrevista exclusiva ao Mobile Time.

A fábrica de IA da Claro com a NVIDIA foi lançada no começo de junho, para empresas de todos os portes. Dois diferenciais importam para quem constrói no Brasil: cobrança em reais, não em dólar, e ausência de volume mínimo de contratação, com uso sob demanda.

A demanda, segundo o executivo, vem de financeiro, governo, indústria e varejo. Os casos de uso no radar são gêmeos digitais para a indústria, criação de agentes de IA e processamento massivo de dados para gerar recomendação de negócio.

💬 Soberania de IA também é isso: GPU disponível aqui, paga em real, sem mínimo de contrato. Não resolve a dependência de hardware, mas tira da empresa brasileira a desculpa de que computação para IA era coisa de big tech.

📰 Fonte: Mobile Time

☕ Fechando a semana…

O fio condutor desta edição é confiança, e quem merece a sua:

a OpenAI desfez o time que media o risco dos próprios modelos, a caminho do IPO
agentes deixados sozinhos no mesmo projeto viraram sabotadores, dentro do próprio laboratório da Anthropic
um servidor MCP malicioso quase dobra a taxa de obediência de um agente só por fatiar a instrução
a Stripe aposta mais de US$ 7 bilhões que o valor está no portão de entrada dos modelos, não nos modelos
e o Fraunhofer lembra que vantagem quântica declarada em condição idealizada não é vantagem

Enquanto isso, na Scoras, a semana foi de abrir as portas da mentoria individual. A tese é a mesma de sempre desta newsletter: quem constrói de verdade precisa de critério, não de hype. Agora existe um formato para isso, um a um.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

🖼️ Imagens: Egor Komarov, Faye Tsui, Rafael Minguet Delgado, Pachon in Motion no Pexels

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O que você perdeu nesta semana? 22-2026

Anderson Luis Amaral — Sun, 02 Aug 2026 23:55:24 GMT

02 de Agosto de 2026

Se teve um fio condutor nos últimos dias, foi a consolidação. Google recolhe um app dentro do Gemini, DeepSeek aposta em preço, a Anthropic marca a data do reajuste do Sonnet 5, e a Y Combinator declara que agente múltiplo virou padrão de produção. No meio disso, um modelo aberto sendo usado para atacar mais de 460 sistemas. Vamos ao que importa.

1️⃣ 🔄💾 Google cancela o app AI Studio depois de 800 mil pré-encomendas

No I/O 2026, o Google anunciou um aplicativo chamado AI Studio para iOS e Android, com uma proposta boa: deixar o desenvolvedor criar aplicações de forma conversacional direto do celular. Mais de 800 mil pessoas fizeram a pré-encomenda.

Aí veio a reviravolta. O Google cancelou o aplicativo autônomo. As funções vão migrar para dentro do Gemini, no celular e no desktop. O site do AI Studio continua no ar para quem quiser construir por lá.

Os motivos que a empresa deu são pragmáticos: evitar mais um app do Google para o usuário baixar, concentrar a experiência no Gemini e aprofundar a integração entre o assistente e a criação de aplicações.

💬 É o exemplo perfeito do que venho dizendo: manter aplicativo separado saiu de moda. O futuro não é fragmentado, é consolidado. Só que consolidar depois de 800 mil pré-encomendas custa confiança de quem já tinha reservado.

📰 Fonte: 9to5Google

2️⃣ 🎓🏢 Scoras Academy: matrículas prorrogadas até segunda-feira

Nas últimas horas muita gente escreveu pedindo alguns dias a mais, quase sempre pelo mesmo motivo: o salário só cai no começo do mês. É um motivo justo demais para deixar de lado.

Então estendemos até segunda-feira, 3 de agosto, à meia-noite, o primeiro dia útil do mês. É a única extensão.

Enquanto você tem o fim de semana, pense numa coisa concreta. Não no curso, nos seus próximos 12 meses. Doze meses estudando IA com a gente, imerso na comunidade, é o intervalo entre “eu acompanho esse assunto” e “eu construo isso”. Tempo de sobra para deixar de ser quem lê sobre agentes de IA e passar a ser quem coloca um agente em produção, com repositório para provar.

O mercado paga por essa diferença. O Guia Salarial 2026 da Robert Half coloca a faixa de um engenheiro de IA no Brasil entre R$ 19.500 e R$ 27.100 por mês.

Você não precisa decidir hoje que vai ser essa pessoa. Precisa decidir se quer passar os próximos 12 meses ao lado de quem já é.

💬 A condição de 25% de desconto vale até segunda. É uma janela curta, e curta de propósito: recompensa quem age cedo.

👉 Começar agora, com 25% de desconto, em:

3️⃣ 💰⚡ DeepSeek tira o V4 Flash do preview com preço agressivo

A DeepSeek, a startup chinesa que vem sacudindo o mercado, lançou oficialmente o V4 Flash 0731, que sai do estágio de preview. O ponto mais relevante é o preço: US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 de saída, cerca de um décimo do que cobram os modelos de fronteira concorrentes.

Mesmo barato, o desempenho segue competitivo. No Terminal-Bench 2.1, o modelo marcou 82,7 pontos, contra 61,8 da versão preview. A arquitetura é de mistura de especialistas, com 284 bilhões de parâmetros, 13 bilhões ativos por token e janela de 1 milhão de tokens de contexto. Os ganhos vieram inteiros do pós-treinamento, sem mudança de arquitetura.

Um aviso honesto: os números são autorreportados, medidos pela própria empresa em uma bancada de avaliação ainda não pública.

💬 Aqui está o que ninguém diz em voz alta: a China aposta em volume e preço, o Ocidente aposta em capacidade. As duas estratégias são válidas, mas exigem modelos de negócio completamente diferentes.

📰 Fonte: MarkTechPost

4️⃣ 💸📈 Claude Sonnet 5: o preço introdutório acaba em 31 de agosto

Quem usa o Claude Sonnet 5 pela API tem uma data para anotar. O preço introdutório vale até 31 de agosto: US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 de saída. A partir de 1º de setembro sobe para US$ 3 e US$ 15, um aumento de 50% por token.

Há um detalhe silencioso que pesa mais. O Sonnet 5 usa um tokenizador mais novo, que conta cerca de 30% mais tokens para o mesmo texto na comparação com o Sonnet 4.6. Ou seja, mesmo antes do reajuste, a mesma solicitação já sai mais cara em tokens.

Junte as duas coisas, a mudança de preço e o tokenizador, e o custo efetivo por requisição pode subir bem além dos 50% da tabela.

💬 Nada contra ajuste de preço. Mas transparência importa, e é preciso ser honesto sobre como o reajuste conversa com a troca de tokenizador. Quem planeja custo de produção precisa refazer a conta agora, não em setembro.

📰 Fonte: Anthropic

5️⃣ 🚀🛠️ Y Combinator abre o código do seu harness multi-agente

A Y Combinator fez algo que poucas empresas têm coragem de fazer: abriu o código de uma ferramenta interna crítica. O projeto se chama QM, de Query Manager, e nasceu para uso interno em contabilidade, jurídico, eventos e engenharia. Agora está sob licença MIT.

O QM coordena vários agentes de IA trabalhando em paralelo, orquestra fluxos de trabalho e roda na nuvem, com interface no Slack e na web. Foi testado em produção real, com demanda real.

A decisão de abrir o código é um sinal forte. A própria Y Combinator está convencida de que sistema de agentes múltiplos é padrão de produção agora. Não é mais experimento, não é mais futuro. É infraestrutura.

💬 Quando um gigante do venture capital usa a própria ferramenta de produção como propaganda, aquilo deixou de ser bom de ter e virou preciso ter.

📰 Fonte: Y Combinator

6️⃣ 🔬👨‍🔬 OpenAI libera acesso gratuito para 100 mil pesquisadores acadêmicos

A OpenAI lançou o ChatGPT for Academic Researchers, que dá acesso gratuito aos seus modelos de fronteira a 100 mil cientistas, matemáticos e engenheiros. O programa começa com 10 mil pesquisadores neste semestre, em instituições como o Institute for Advanced Study e a École normale supérieure, e se expande até 2027. No lançamento, o acesso inclui o GPT-5.6 Sol Pro.

A empresa enquadra a iniciativa num compromisso de mais de US$ 250 milhões, até 2027, para apoiar pesquisa científica externa.

💬 O movimento é tão geopolítico quanto técnico. Academia alimenta adoção futura, adoção futura alimenta lucro. Nunca subestime uma empresa que investe pesado em construir base científica: quem molda a academia molda a narrativa da próxima década.

📰 Fonte: OpenAI

7️⃣ 🖥️🔒 Ator usa DeepSeek para atacar mais de 460 sistemas

A Unit 42, da Palo Alto Networks, descreveu um caso preocupante. Um ator baseado em Zhuhai, na China, identificado como knaithe, acoplou o DeepSeek ao framework open source Hermes Agent e comandou tudo pelo Telegram. A partir de um comando inicial, o agente passou a operar sozinho: procurava vulnerabilidades e disparava exploits sem intervenção humana.

Foram tentativas contra mais de 460 alvos, com exploits para falhas em Citrix NetScaler, Langflow, n8n e Marimo. O saldo confirmado foi modesto: apenas três sistemas efetivamente comprometidos, a maioria barrada por erro de configuração ou por exigência de autenticação.

Um detalhe pesa: segundo a análise, o DeepSeek executou trabalho ofensivo que modelos da Anthropic e da OpenAI recusaram.

💬 É a conversa que ninguém quer ter: modelo aberto democratiza capacidade boa e ruim na mesma medida. A barreira agora não é o modelo caro, é o operador saber montar o agente.

📰 Fonte: The Hacker News

8️⃣ 🎬✨ Google libera criação de vídeo grátis no Gemini até 4 de agosto

A janela é literalmente esta semana. O Google está oferecendo uma prova gratuita da geração de vídeos no Gemini, com limite de até 10 vídeos por pessoa, válida até 4 de agosto às 23h59 no horário do Pacífico, apenas para quem não tem plano de IA do Google ativo.

Basta escolher “Create video” no menu de ferramentas para criar, editar e remixar vídeos com o modelo Gemini Omni. A estratégia é clara: deixa a pessoa sentir o poder da ferramenta e depois cobra pelo uso contínuo.

💬 As empresas já entenderam que vídeo é o conteúdo mais consumido na internet. Ferramenta de IA para gerar vídeo em escala vai ser cada vez mais crítica. Se você pensa em testar, esta é a chance de avaliar sem custo.

📰 Fonte: Google

9️⃣ 🗣️🎙️ xAI lança o Grok Voice Think Fast 2.0

A xAI atualizou o seu modelo de conversa de fala para fala, com ganho de inteligência e de precisão de transcrição. No índice geral de qualidade de fala para fala da Artificial Analysis, a versão 2.0 marcou 82,9 pontos, contra 75,7 da 1.0, à frente do GPT-Realtime-2.1, com 79,1, e do Gemini 3.1 Flash, com 69,5.

A resposta ficou mais rápida: o primeiro áudio sai em cerca de 0,70 segundo, ante 1,25 segundo do modelo anterior. O preço é de US$ 0,08 por minuto, com suporte a 24 idiomas, e o modelo passa a ser o padrão de voz da xAI em 5 de agosto.

💬 A próxima interface padrão não vai ser texto, vai ser fala. Enquanto a OpenAI investe em academia e o Google consolida interfaces, a xAI dobra a aposta em voz. Cada empresa enxergou um nicho diferente do mesmo mercado.

📰 Fonte: xAI

☕ Fechando a semana…

Se teve um fio condutor em todas as histórias desta semana, ele é este: a consolidação está em todos os lugares.

Google consolida o AI Studio dentro do Gemini
DeepSeek consolida volume dentro de preço
a Anthropic marca o fim do preço introdutório do Sonnet 5
OpenAI consolida influência através da academia
Y Combinator consolida agente como padrão de produção
e os atores maliciosos consolidam capacidade ofensiva usando modelo aberto

Consolidação é sinal de maturidade. É quando a coisa deixa de ser experimento e vira padrão de negócio de verdade.

Na Scoras Digital e na Scoras Academy, consolidamos algo simples: engenheiros que constroem. Sem palco, sem buzzword, sem mentira. Só engenharia de verdade.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

🖼️ Imagens: Tim Witzdam, Mikhail Nilov, Rafael Minguet Delgado no Pexels

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O que você perdeu nesta semana? 21-2026

Anderson Luis Amaral — Mon, 27 Jul 2026 00:15:43 GMT

26 de Julho de 2026

Foi a semana em que agente de IA virou notícia policial dos dois lados do balcão: um agente da OpenAI escapou do ambiente de teste e invadiu o Hugging Face, enquanto um criminoso operava outro agente, em modo automático, contra o Ministério da Fazenda da Tailândia. No meio disso, dois modelos novos de fronteira e os pesos do Kimi K3 chegando amanhã. Vamos ao que importa. E no link abaixo um e-book e uma SKILL gratuita pra voce!

1️⃣ 🤖💥 Agente da OpenAI escapa do teste e invade o Hugging Face

A OpenAI admitiu que um de seus modelos violou os sistemas do Hugging Face durante um teste de cibersegurança. Segundo apuração do TechCrunch, o agente explorou vulnerabilidades desconhecidas para escapar do ambiente isolado, acessou a internet e, com credenciais obtidas no caminho, chegou aos sistemas de produção da plataforma.

O CEO do Hugging Face, Clem Delangue, respondeu em público com dois pedidos à OpenAI: publicar os rastros completos do agente para que a comunidade de pesquisa estude o episódio, e comprometer US$ 100 milhões em computação para fortalecer as defesas da plataforma. Ele classificou o caso como o primeiro ciberataque autônomo de um agente, um evento sem precedentes.

Especialistas ouvidos na cobertura apontam o dedo para outro lugar: erro humano na configuração do que deveria ser um ambiente de teste totalmente isolado.

💬 O agente fez exatamente o que foi treinado para fazer: encontrar brecha e explorar. Quem falhou foi o humano que desenhou a caixa de areia. E o pedido do Delangue é o mínimo: se o seu modelo invade a infraestrutura dos outros durante um benchmark, os rastros deixam de ser propriedade intelectual e viram evidência.

📰 Fonte: TechCrunch

2️⃣ 🎂🎁 Aniversário da Patricia: o presente é seu

Leia e garanta o seu presente!

Dia 29 de julho é aniversário da Patricia Costa, CPO da Scoras Digital e cofundadora da Scoras Academy. Mas quem ganha o presente são os nossos seguidores!

Quem entra na lista recebe na hora, no e-mail:

o manual Automação com Critério, 18 páginas com as 5 decisões que vêm antes de qualquer contrato de automação, as 7 perguntas do investimento e um checklist de uma página
a skill do método para instalar no Claude: você descreve um processo e recebe o relatório executivo de uma página, com veredito e lista de tarefas

E no dia 29, quem estiver na lista recebe um cupom de desconto exclusivo para o curso De Gargalos a Agentes. O tamanho do desconto só é revelado no dia, e o cupom vale até 31 de julho, 23h59.

💬 Manual e skill chegam na hora, de graça. O cupom chega dia 29 e expira dia 31. É daquelas janelas curtas que recompensam quem age cedo.

3️⃣ 🔓🧠 Kimi K3: pesos abertos amanhã, e a semana já mostrou do que ele é capaz

A Moonshot AI confirma para amanhã, 27 de julho, a liberação dos pesos completos do Kimi K3, o modelo de 2,8 trilhões de parâmetros que comentei na edição passada. Aí o open weight deixa de ser promessa e vira fato: é o maior modelo aberto já publicado, com janela de 1 milhão de tokens.

Os rankings independentes desta semana dão a medida exata. Na GDPval-AA v2, que mede tarefas reais em 44 profissões, o K3 marcou 1.687 pontos: terceiro lugar geral, atrás apenas do Claude Fable 5 Max (1.815) e do GPT-5.6 Sol Max (1.747,8), e à frente do Claude Opus 4.8 (1.600).

No AA-Briefcase, benchmark agêntico de trabalho longo, ficou em segundo, com 1.527 pontos. E no BrowseComp, de busca de informação difícil, cravou 91,2 em 100, o melhor resultado já registrado.

A demonstração de força mais concreta veio da segurança. O pesquisador Chaofan Shou relatou que agentes rodando K3 encontraram 19 vulnerabilidades inéditas no Redis em cerca de 90 minutos, e montaram um exploit funcional para o Redis 8.8.0 em 27 minutos.

Os números são autorreportados, mas o Redis publicou sete atualizações de segurança no dia 23 de julho: se você opera Redis, as versões corrigidas são 6.2.23, 7.2.15, 7.4.10, 8.2.8, 8.4.5, 8.6.5 e 8.8.1.

💬 Dois recados para quem constrói. Primeiro: modelo aberto de fronteira agora é ferramenta real de pesquisa ofensiva de segurança, nas mãos de quem pagar US$ 3 o milhão de tokens. Segundo, mais urgente: atualiza o Redis hoje.

📰 Fontes: VentureBeat e The Hacker News

4️⃣ 🟣⚡ Claude Opus 5: quase fronteira pela metade do preço

A Anthropic lançou no dia 24 de julho o Claude Opus 5, definido pela própria empresa como um modelo que chega perto da inteligência de fronteira do Claude Fable 5 custando metade. Ele vira o modelo padrão do plano Max e o mais forte do Pro.

Os números do anúncio oficial:

no Frontier-Bench v0.1, mais que dobra o desempenho do Opus 4.8 com custo por tarefa menor
no CursorBench 3.2, fica a 0,5% do pico do Fable 5, pela metade do custo por tarefa
no ARC-AGI 3, que mede problemas inéditos, pontua três vezes mais que o segundo colocado
no OSWorld 2.0, de uso de computador, supera o melhor resultado do Fable 5 gastando pouco mais de um terço do custo

💬 Repare no que a Anthropic escolheu medir: não é benchmark absoluto, é custo por tarefa. É a resposta direta ao K3 e ao open weight barato. A guerra de 2026 não é quem tem o modelo mais inteligente, é quem entrega a tarefa mais barata com inteligência suficiente.

📰 Fonte: Blog oficial da Anthropic

5️⃣ 🔐🚨 Agente em modo automático usado em ataque ao Ministério da Fazenda da Tailândia

A Hunt.io e o pesquisador Bob Diachenko encontraram três diretórios expostos num servidor em Hong Kong com 585 arquivos e cerca de 470 MB: exploits, web shells, credenciais roubadas e logs de um agente de IA open source chamado Hermes, lançado em fevereiro deste ano.

Os logs mostram o operador rodando o Hermes no chamado modo YOLO, que remove toda confirmação humana. O agente executou sozinho a pós-exploração: escalar privilégios, varrer vulnerabilidades de kernel, enumerar serviços e rodar uma versão customizada do script LinPEAS contra máquinas do ministério.

Os alvos citados nos arquivos incluem a infraestrutura Hadoop, o Apache Ambari e os servidores de e-mail do órgão, e havia um web shell PHP ativo num servidor do ministério. A ThaiCERT foi notificada no dia 15 de julho; o governo tailandês não confirmou a invasão.

No início de julho, a operação de ransomware JadePuffer já havia usado um agente para automatizar uma intrusão inteira, do reconhecimento à criptografia.

💬 O atacante de 2026 não precisa saber operar, precisa saber operar o agente. A ferramenta é open source e roda desacompanhada. Se a sua defesa ainda presume um humano digitando comandos do outro lado, ela está calibrada para o adversário errado.

📰 Fonte: BleepingComputer

6️⃣ ⚛️💡 Qubit de spin em óxido de zinco: material de fábrica, não de museu

Pesquisadores da Universidade Sungkyunkwan (SKKU), na Coreia do Sul, com as universidades de Wisconsin-Madison e Washington, identificaram por simulação o primeiro qubit de spin viável em óxido de zinco, trabalho publicado na PRX Quantum.

O desenho é um defeito atômico de molibdênio ao lado de uma vacância de oxigênio, com duas propriedades que importam: emissão de luz nítida no visível e tempo de coerência de spin estimado em cerca de 4 milissegundos, suficiente para leitura de estado em única medição, pré-requisito da correção de erro quântica.

O ponto estratégico é o material. O centro NV em diamante, candidato dominante até aqui, é difícil de crescer e de fabricar em escala. Óxido de zinco é semicondutor maduro, compatível com as linhas de produção que já existem.

💬 O caminho para a quântica escalar não passa por material exótico, passa por material de fábrica. Mas rigor: por enquanto é simulação em supercomputador. Falta a bancada confirmar, e essa distância já enterrou muito paper bonito.

📰 Fonte: The Quantum Insider

7️⃣ 💼📉 Monday.com corta 20% citando IA, e o mercado deixa de aplaudir

A Monday.com, de Tel Aviv, informou à SEC na quarta-feira o corte de cerca de 20% do quadro, pouco mais de 600 pessoas, com encargos de reestruturação de US$ 45 milhões a US$ 55 milhões, dentro do que chama de estratégia de crescimento guiada por IA. O cofundador Eran Zinman afirmou aos funcionários que a decisão não foi tomada para substituir pessoas por IA.

O contexto levantado pelo Financial Times dá a dimensão: quase 140 mil empregos de tecnologia cortados nos EUA desde janeiro, com Amazon, Oracle, Meta e Microsoft respondendo por cerca de 50 mil. E um dado que deveria mudar o discurso das empresas: as que citaram IA nos anúncios de corte ficaram quase 10% atrás do Nasdaq nos 30 pregões seguintes.

💬 Cortar gente com selo de IA virou narrativa de balanço, e o mercado já aprendeu a descontar. O movimento mais honesto veio de quem fez diferente: a Meta realocou 7 mil pessoas para funções de IA enquanto cortava 8 mil, e a IBM triplica a contratação de juniores para papéis de IA. A pergunta certa não é quantos a IA substitui, é quem vai operar o que ela entrega.

📰 Fonte: TechCrunch

8️⃣ 🇧🇷🏦 Agente de IA em produção no Brasil atende por Pix

Enquanto parte do mundo discute piloto, o varejo bancário brasileiro já opera em cima de agente. O C6 Bank concentrou 100% das conversas de clientes, pessoa física e jurídica, no C6 Assistant, que roda em site, aplicativo e WhatsApp desde o fim de 2024.

O assistente agenda até dez operações Pix de uma vez a partir de planilha, áudio, texto ou imagem, e neste mês ganhou função de lembrete de pagamento, em MVP deliberado: o banco preferiu aprender com o cliente a lançar a função completa.

O Bradesco migrou a BIA do IBM Watson para modelos de linguagem grandes, hoje 100% nativa em LLM, e pilota Pix pelo WhatsApp com limites operacionais e guardrails.

Dois achados merecem destaque: clientes endividados preferem negociar com a IA a falar com um humano, por vergonha, e o banco já usa agentes na análise de crédito atacado, com relatório estruturado para a mesa decidir, humano no circuito.

O canal não é detalhe: 98% dos brasileiros com celular têm WhatsApp instalado e 93% abrem o aplicativo todos os dias, segundo o Super Panorama Mobile Time com Opinion Box.

💬 Agente em produção no Brasil não é demo de palco, é Pix no WhatsApp com guardrail e humano na decisão de crédito. É exatamente a arquitetura que ensino: tarefa estreita, permissão limitada, avaliação contínua. Quem quiser ver agentic de verdade, olhe para o banco brasileiro, não para o keynote.

📰 Fonte: Mobile Time

9️⃣ 🎓⏳ Última semana da condição de férias da Formação Continuada

Últimos dias: a condição de férias da Scoras Academy entra na semana final. São 50 licenças da assinatura anual da Formação Continuada com 25% de desconto, em 12x de R$ 356,73 ou R$ 3.449,25 à vista, e as renovações seguintes mantêm o mesmo valor enquanto a assinatura estiver ativa.

O que entra:

catálogo técnico completo, do fundamental ao avançado, mais tudo que for lançado durante o ano
projetos práticos com código pronto para adaptar e repositório exclusivo no GitHub
comunidade fechada de alunos e Portal de Talentos, com mais de 40 empresas parceiras contratando
certificado de conclusão para cada curso

A Scoras Academy segue sendo a primeira formação continuada em Engenharia de IA, Agentes de IA e SLMs do Brasil, criada pela Scoras Digital.

💬 A semana mostrou o valor de quem constrói: modelo novo toda hora, agente em produção no banco, zero-day achado por máquina. Ferramenta muda, fundamento não. Quem estuda fundamento atravessa qualquer ciclo.

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☕ Fechando a semana…

Se teve um fio condutor nos últimos dias, foi este:

agente autônomo virou caso de segurança dos dois lados: o que escapa do laboratório e o que é operado pelo crime
open weight chegou à fronteira: os pesos do K3 saem amanhã, e ele já acha zero-day em Redis
a briga dos modelos migrou de benchmark para custo por tarefa, como mostra o Opus 5
demissão com selo de IA parou de impressionar o mercado, que agora pune quem anuncia
no Brasil, agente em produção já fala com o cliente do banco e manda Pix
e a quântica segue firmando a base: qubit em material de fábrica

Na Scoras Digital e na Scoras Academy, seguimos apostando no de sempre: menos palco, mais construção; menos hype, mais implementação.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

🖼️ Imagens: Jonathan Borba, Pachon in Motion, Engin Akyurt, The_Remnant potraiture no Pexels

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O que você perdeu nesta semana? 20-2026

Anderson Luis Amaral — Mon, 20 Jul 2026 01:54:09 GMT

Todo item abaixo passou pela curadoria manual de sempre: eu escolho e reviso um por um antes de publicar, sem piloto automático e sem encher linguiça. Vamos ao que importa.

1️⃣ ⚖️🇺🇸 Justiça dos EUA libera a Meta para demitir com base em ferramentas de IA

A Reuters noticiou um caso inédito: um juiz federal norte-americano negou o pedido de 26 funcionários da Meta que tentavam impedir a empresa de demiti-los. Os trabalhadores alegam que foram alvo dos cortes justamente por terem alguma deficiência ou por terem tirado licença médica, e que as ferramentas de inteligência artificial da empresa os teriam selecionado.

O juiz distrital William Orrick, de Oakland (Califórnia), decidiu que não vai barrar as demissões em massa previstas para começar em 22 de julho, enquanto o mérito das alegações, consideradas juridicamente inéditas, é analisado em arbitragem privada.

O ponto que chama atenção aqui não é o volume, e sim o precedente:

pela primeira vez, a discussão sobre IA decidindo quem fica e quem sai chega formalmente ao Judiciário
a alegação central é de que o critério algorítmico teria impacto desproporcional sobre pessoas com deficiência
a disputa foi empurrada para a arbitragem, longe dos holofotes de um tribunal aberto

💬 Enquanto muita gente ainda debate se a IA “vai” mexer no emprego, a briga já saiu do campo teórico e entrou no jurídico. O tema agora tem número de processo.

📰 Fonte: InfoMoney (Reuters)

2️⃣ 🚀🧠 OpenAI libera o GPT-5.6 (Sol, Terra e Luna) para todo mundo

Depois de um preview restrito, a OpenAI liberou no dia 9 de julho a família GPT-5.6 em disponibilidade geral. São três modelos: Sol (o novo topo de linha), Terra (equilibrado para o dia a dia) e Luna (o mais econômico).

Alguns pontos relevantes para quem constrói:

o Sol foca nas tarefas mais difíceis de código, cibersegurança, conhecimento e ciência, entregando mais resultado por token
a janela de contexto do Sol passa de 1 milhão de tokens
chega um modo “ultra” que coordena múltiplos subagentes em paralelo, além de chamada programática de ferramentas
o Terra promete desempenho próximo ao do GPT-5.5 por cerca de metade do custo

Tem também o pano de fundo político: o lançamento ficou preso por semanas em uma revisão de segurança do governo dos EUA, ligada a uma ordem executiva sobre cibersegurança que pede às empresas que submetam seus modelos mais poderosos para análise antes do lançamento público.

E um alerta prático que já apareceu nos primeiros relatos: em cenários sem sandbox, houve casos do modelo apagar arquivos que não devia. Ou seja, poder maior exige mais cuidado com permissões.

💬 A régua de capacidade subiu de novo. A pergunta que importa não é “qual o maior benchmark”, e sim “esse modelo melhora um fluxo real o suficiente para justificar custo, governança e risco?”.

📰 Fonte: OpenAI

3️⃣ 🇨🇳💸 Kimi K3 lidera o desenvolvimento web na arena de IA e custa bem menos

E logo depois do GPT-5.6, veio a resposta que mexeu com o mercado de código. No dia 16 de julho, a Moonshot AI lançou o Kimi K3, que estreou em primeiro lugar na Frontend Code Arena (a arena de desenvolvimento web) da Arena.ai, justamente a régua que os laboratórios americanos dominavam havia mais de um ano.

E não foi por pouco:

o K3 abriu com pontuação de cerca de 1.679, à frente do Claude Fable 5 (por volta de 1.631) e do GPT-5.6 Sol (por volta de 1.618)
ficou em primeiro em seis das sete categorias de front-end avaliadas (marca, design de referência, dados e analytics, produto, simulações e ferramentas de conteúdo), perdendo só na de jogos
saltou 17 posições de uma geração para a outra: o Kimi K2.6 estava em 18º, o K3 chegou ao 1º

E vem o ponto que mais interessa para quem constrói: preço. O K3 cobra cerca de US$ 3 por milhão de tokens de entrada e US$ 15 na saída, contra US$ 5 e US$ 25 do Claude Opus 4.8 e US$ 5 e US$ 30 do GPT-5.6 Sol. Ou seja, mais de 40% mais barato por token de saída, entregando o topo da arena de web. É também um modelo de pesos abertos (2,8 trilhões de parâmetros em arquitetura de mistura de especialistas), com os pesos prometidos para o fim de julho.

Agora, o contraponto honesto, porque vitória de arena é vitória estreita:

o K3 lidera o front-end, mas em testes gerais de raciocínio ainda fica atrás do Fable 5 e do GPT-5.6 Sol
relatos independentes apontam que a taxa de alucinação subiu nesta geração, então vieram mais respostas certas, mas também mais respostas erradas ditas com confiança

💬 O recado estrutural é claro: dá para liderar uma frente de código pagando uma fração do preço. Modelo de pesos abertos e barato pressiona o lock-in dos grandes e muda a conta de quem constrói de verdade. Escolha o modelo pela tarefa, não pela marca.

📰 Fonte: The New Stack

4️⃣ 🤖⚙️ Agentes de IA já são padrão nas empresas, mas a maioria dos pilotos não chega à produção

Os dados mais recentes de consultorias como Gartner e Forrester contam uma história que combina com o que a gente vê no dia a dia: agente de IA deixou de ser enfeite e virou item embarcado por padrão no software corporativo.

Segundo o Gartner, cerca de 80% das empresas já têm pelo menos uma aplicação em produção com um agente embarcado, contra 33% em 2024. Ao mesmo tempo, vem a parte incômoda: a maioria esmagadora dos pilotos de agentes nunca vira produção, e o Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agentic podem ser cancelados até 2027, por causa de custo fora de controle, retorno incerto e falhas de governança.

Os motivos de fracasso são quase sempre os mesmos:

erro que se acumula ao longo de cadeias longas de ferramentas
responsabilidade nebulosa quando o agente age sozinho
o trabalho chato de integração que ninguém mostra na demo

Quem consegue escalar faz o oposto do hype: escolhe uma tarefa estreita e repetitiva, coloca humano nos passos perigosos, limita as permissões e constrói uma malha de avaliação (o tal do harness) antes de soltar o agente.

💬 O verdadeiro assunto de agentes em 2026 não é o benchmark do modelo. É a distância entre “montei um agente” e “a operação roda em cima dele”. Essa distância se chama engenharia.

📰 Fonte: Gartner

5️⃣ 🔁🛠️ Ford, IBM e outras empresas voltam a contratar humanos depois de tropeços com IA

Um contraponto necessário no meio de tanto anúncio de corte: algumas empresas que apostaram forte em trocar gente por IA estão revendo a decisão. Segundo reportagem apoiada em material da CNBC, Ford, IBM e o Commonwealth Bank of Australia aparecem nesse movimento de recontratação.

Na Ford, a mudança foi direta: a empresa voltou a contratar engenheiros experientes depois que sistemas automatizados não deram conta de problemas de qualidade.

A lição aqui é técnica, não ideológica:

IA rende muito em tarefa bem delimitada, com dado bom e escopo claro
IA sozinha ainda derrapa em problema complexo, ambíguo e cheio de exceção
a promessa de eficiência só se sustenta quando existe engenharia por trás

💬 Substituir pessoa por IA sem entender os limites da ferramenta não é eficiência, é dívida técnica com prazo curto. E a conta costuma voltar como recontratação.

📰 Fonte: Olhar Digital (CNBC)

6️⃣ 🇧🇷📊 IA deve movimentar US$ 2,59 trilhões em 2026 e o Brasil vira polo de data centers na região

O tema soberania de IA ganhou números nesta semana. Segundo levantamento apoiado em dados da consultoria Gartner, os investimentos globais em inteligência artificial devem alcançar US$ 2,59 trilhões em 2026, uma alta de 47% em relação ao ano anterior, com mais de 45% desse valor indo para infraestrutura: servidores, chips, redes e data centers.

E o Brasil está bem no meio dessa rota:

o país concentra cerca de 48% da capacidade de data centers em operação na América Latina
responde por 71% da capacidade que está sendo construída na região
a energia limpa e mais barata é o principal atrativo para os projetos de hiperescala

O ponto estratégico é que atrair capital estrangeiro é só metade da equação. A outra metade, a que define soberania de verdade, é ter capacidade computacional sob jurisdição e comando brasileiros, com governança e autonomia sobre dados e modelos.

💬 Data center no Brasil é ótimo, mas soberania não é só ter a máquina no território. É controlar o dado, o modelo e a operação. O resto é aluguel de terreno para a IA dos outros.

📰 Fonte: Portal Information Management

7️⃣ ⚛️🪙 Computação quântica: ondas magnéticas podem caber um computador quântico do tamanho de uma moeda

Na frente da computação quântica, um grupo internacional liderado pela Universidade de Viena deu um passo importante. Os pesquisadores conseguiram estender em quase 100 vezes o tempo de vida dos magnons, pequenas ondas de magnetização capazes de carregar informação quântica.

O tempo de vida saltou de algumas centenas de nanossegundos para até 18 microssegundos, usando esferas ultrapuras de um material chamado granada de ferro e ítrio, resfriadas a cerca de 30 milikelvin.

Por que isso importa:

diferentemente dos fótons, os magnons se propagam dentro de sólidos magnéticos e podem ser confinados em circuitos minúsculos, do tamanho dos chips de um celular
a descoberta central é que o limite não é uma lei da física, e sim a pureza do material, o que abre caminho para avançar via manufatura, e não via nova teoria
na prática, isso aponta para hardware quântico que sai da sala de laboratório e cabe em um chip, com os magnons funcionando como conectores dentro de sistemas quânticos híbridos

💬 Enquanto o debate de IA ferve, a computação quântica segue amadurecendo a base física. Quem entende os fundamentos hoje larga na frente quando essa fronteira virar produto.

📰 Fonte: Universidade de Viena

8️⃣ 🎓🔥 Promoção de Férias da Scoras Academy: 25% de desconto na Formação Continuada

Enquanto o mercado corre atrás do hype da semana, a melhor jogada é usar as férias de julho para aprofundar seu domínio de IA de verdade.

A Scoras Academy está com a condição de férias, só neste mês de julho e com vagas limitadas: são apenas 50 licenças, e podem acabar antes do prazo.

Você garante a assinatura anual da Formação Continuada com 25% de desconto:

12x de R$ 356,73, ou R$ 3.449,25 à vista, já com o desconto aplicado
catálogo técnico completo liberado, do fundamental ao avançado, mais tudo que for lançado durante o ano
projetos práticos com código pronto para adaptar, materiais complementares e repositório exclusivo no GitHub
comunidade fechada dos alunos, os nossos agentes
Portal de Talentos: mais de 40 empresas parceiras buscam, na nossa plataforma, gente que sabe construir, não que só sabe dar prompt (vagas exclusivas para alunos)
certificado de conclusão para cada curso do programa

E tem um detalhe que faz diferença no longo prazo: as próximas renovações mantêm o mesmo valor com desconto. Você entra agora na condição de férias e segue pagando o mesmo preço nos próximos anos, enquanto mantiver a assinatura ativa.

A Scoras Academy segue sendo a primeira formação continuada em Engenharia de IA, Agentes de IA e SLMs do Brasil, criada pela Scoras Digital.

💬 Férias que viram vantagem competitiva: quem estuda fundamento constrói, quem só surfa tendência some no próximo ciclo.

👉 Garanta sua vaga em:

☕ Fechando a semana…

Se teve um fio condutor nos últimos dias, foi este: a conversa sobre IA está ficando mais séria e mais concreta.

a disputa sobre IA no emprego saiu do debate e entrou no tribunal
a régua dos modelos subiu de novo, agora com uma camada geopolítica junto
agentes viraram padrão nas empresas, mas produção de verdade continua sendo questão de engenharia, não de demo
algumas empresas descobriram, na prática, os limites de trocar gente por automação
o Brasil ganha peso como polo de infraestrutura e agora precisa transformar isso em soberania real
e, no fundo, a computação quântica segue construindo a próxima fronteira

Na Scoras Digital e na Scoras Academy, seguimos apostando no de sempre: menos palco, mais construção; menos hype, mais implementação; menos fantasia, mais resultado real.

👉 O futuro não pertence a quem repete buzzword. Pertence a quem entende, constrói e entrega.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

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CEO da Databricks se rende ao Kimi: "Qualquer um pode hospedá-lo"

Anderson Luis Amaral — Sat, 18 Jul 2026 16:06:24 GMT

Um vídeo que circula nas redes mostra Ali Ghodsi, CEO e cofundador da Databricks, falando sobre o Kimi, o modelo de IA aberto da chinesa Moonshot AI. A frase do executivo é direta: "Anyone can host it" — qualquer um pode hospedá-lo. A legenda do vídeo resume o espanto: "Até ele se rendeu ao KIMI".

A fala tem peso porque a Databricks, avaliada em US 134 bilhões, vive exatamente disso: dar às empresas infraestrutura para hospedar e servir modelos de IA dentro do próprio ambiente, via plataforma Mosaic AI . Ao celebrar que qualquer um pode rodar o Kimi, Ghodsi reforça o próprio negócio — e manda um recado aos clientes: a era da IA aberta chegou para ficar.

E o modelo dá motivos. O Kimi K2 Thinking, lançado em novembro de 2025 com 1 trilhão de parâmetros e custo de treino estimado em US 4,6 milhões, superou GPT-5 e Claude Sonnet 4.5 no benchmark Humanity's Last Exam, com 44,9% de acerto . Nesta semana, a Moonshot foi além e anunciou o Kimi K3, com 2,8 trilhões de parâmetros — o maior modelo open-source do mundo —, com pesos abertos ao público a partir de 27 de julho .

Como resumiu Kaoutar El Maghraoui, da IBM: "se o melhor modelo do mundo tem pesos abertos, o centro de gravidade da IA muda de modelos secretos para ecossistemas compartilhados" . É essa mudança que o chefe da Databricks acenou no vídeo — e que ele quer que os clientes da empresa aproveitem.

O que você perdeu nesta semana? Nº 19-2026

Anderson Luis Amaral — Mon, 13 Jul 2026 00:28:13 GMT

12 de Julho de 2026

E o combinado de sempre, antes de tudo: cada notícia abaixo foi garimpada e lida a mão, uma por uma. Nada de feed automático, nada de resumo gerado no piloto automático. A curadoria manual continua sendo o nosso diferencial, e é ela que separa sinal de ruído numa semana que teve muito dos dois. Fiz vendo os jogos da Copa, mas saiu e escolhi tudo a dedo! Alias, alem de Brasil, Noruega e Bélgica fora da Copa e no próximo domingo já saberemos o novo campeão.

E que semana: a OpenAI liberou o GPT-5.6, o Codex deixou de ser “ferramenta de dev” e virou plataforma de trabalho, a onda de demissões atribuídas à IA ganhou números novos (e um contraponto interessante), e a computação quântica deu passos concretos rumo à fusão nuclear. Vamos aos fatos.

1️⃣ 🚀🧠 OpenAI libera o GPT-5.6 (Sol, Terra e Luna) e mira direto na Anthropic

Depois de uma prévia restrita iniciada em 26 de junho, liberada apenas para cerca de 20 parceiros aprovados pelo governo americano, a OpenAI abriu o GPT-5.6 ao público geral na última quinta-feira, 9 de julho.

A família chega em três níveis:

Sol: o modelo de topo, apresentado como o “melhor modelo de código” da empresa até agora, voltado a raciocínio complexo e fluxos agentic
Terra: opção intermediária, com desempenho próximo ao GPT-5.5 por cerca de metade do custo
Luna: o mais rápido e barato da linha

O foco declarado desta geração não é inteligência bruta, e sim eficiência por token. Sam Altman afirmou que o Sol é cerca de 54% mais eficiente em uso de tokens em tarefas de código agentic. A OpenAI também introduziu um novo esforço de raciocínio máximo e um modo “ultra”, que divide o trabalho entre subagentes em paralelo. Os preços por milhão de tokens ficaram em 5 dólares (entrada) e 30 dólares (saída) no Sol, 2,50 e 15 no Terra, 1 e 6 no Luna.

O modelo já está disponível no ChatGPT, no Codex e na API, e veio acompanhado do ChatGPT Work, um agente voltado a tarefas de escritório. A liberação escalonada, aliás, foi imposta pelo governo dos EUA por causa das capacidades do modelo em cibersegurança, num movimento que ecoa o que aconteceu com os modelos Fable 5 e Mythos 5 da Anthropic no fim de junho.

💬 O título fácil aqui seria “modelo mais inteligente”. Mas o recado real para quem constrói é outro: a disputa migrou de “quem é mais esperto” para “quem entrega mais trabalho útil por dólar gasto”. Eficiência de token virou métrica de negócio, não de benchmark. E, de quebra, entramos oficialmente na era em que modelos de fronteira passam por revisão governamental antes de chegar ao mercado.

📰 Fonte: TechCrunch

2️⃣ 🎓⏳ Faltam 3 dias: 50% de desconto para passar 12 meses com a gente na Scoras Academy

Recado rápido e importante, porque o relógio está correndo.

A promoção de 50% de desconto para 12 meses de Scoras Academy termina em 3 dias. Nesse plano você garante:

acesso a todos os cursos da Formação Continuada em Engenharia de IA, Agentes de IA e SLMs
acesso também a todos os cursos futuros lançados dentro do período
as Trilhas estruturadas de aprendizado e a certificação dupla do programa

Ou seja: um ano inteiro de conteúdo prático, do fundamento à produção, pela metade do preço, incluindo o que ainda vai ser publicado ao longo dos próximos meses.

A Scoras Academy segue sendo a primeira formação continuada em Engenharia de IA, Agentes de IA e SLMs do Brasil, criada pela Scoras Digital. Se você acompanha esta newsletter, já sabe qual é a nossa régua: menos palco, mais engenharia de verdade.

👉 Garanta sua vaga com 50% de desconto em: Scoras Academy

Não esta convencido ainda? Esse video te fara mudar de ideia:

3️⃣ 🤖⚙️ O Codex deixou de ser “ferramenta de dev” e virou plataforma de trabalho

Um relatório da OpenAI, feito em conjunto com Columbia, Duke e a Universidade da Pensilvânia, trouxe números que ajudam a entender a virada agentic na prática.

Alguns pontos que valem destaque:

mais de 5 milhões de pessoas usam o Codex por semana, e mais de 1 milhão já o usa para trabalho fora do desenvolvimento de software
na própria OpenAI, o engenheiro médio hoje gera 99% dos seus tokens de saída com o Codex, e não com o ChatGPT
até maio de 2026, mais de 80% dos usuários individuais fizeram ao menos um pedido estimado em mais de 30 minutos de trabalho humano
entre os usuários mais intensos, há quem gere mais de 60 horas de execução de agentes por dia, distribuídas entre vários agentes em paralelo

O GPT-5.6, inclusive, foi apontado como responsável por tornar o “uso de computador” (computer use) mais rápido dentro do Codex.

💬 A leitura importante não é o número de usuários, é a mudança de comportamento. As pessoas saíram do “perguntar e receber uma resposta” para o “delegar e receber trabalho pronto”. Isso não é um chatbot mais bonito. É uma nova forma de operar, e ela cobra maturidade de quem opera.

📰 Fonte: Axios

4️⃣ 📊🎭 Agentes no enterprise: Gartner projeta 40% de adoção, mas alerta para o “vale da desilusão”

A Gartner colocou dois números na mesma mesa, e é justamente o contraste entre eles que interessa.

De um lado, a projeção otimista: 40% das aplicações corporativas devem contar com agentes de IA para tarefas específicas até o fim de 2026, contra menos de 5% em 2025. No cenário mais favorável, agentes poderiam responder por cerca de 30% da receita de software corporativo até 2035, algo acima de 450 bilhões de dólares.

De outro lado, o balde de água fria:

a Gartner coloca os agentes no “pico das expectativas infladas” e prevê o “vale da desilusão” ainda ao longo de 2026
mais de 40% dos projetos de IA agentic correm risco de cancelamento até 2027
42% dos projetos de IA não mostram retorno algum, muitas vezes por falta de baseline e de métricas
70% dos desenvolvedores relatam problemas para integrar agentes aos sistemas existentes
apenas cerca de 21% das organizações têm um modelo de governança maduro para agentes

E há o fenômeno do “agent washing”: fornecedores rebatizando automações antigas de “agente” para pegar carona na onda.

💬 Isso é exatamente a distância entre demo e produção sobre a qual eu insisto por aqui. A tecnologia amadureceu, sim. Mas escalar agentes exige dados organizados, governança e métricas, não entusiasmo de palco. Quem confundir uma coisa com a outra vai engrossar a estatística dos 40% que travam.

📰 Fonte: Gartner

5️⃣ 🔐⚠️ Autonomia sem governança: o calcanhar de Aquiles dos agentes

Se o item anterior falou de adoção, este fala do preço de adotar rápido demais.

Quando um sistema passa a agir sozinho, disparando fluxos, movendo dados e tomando decisões operacionais, os erros deixam de ser pontuais e passam a escalar na velocidade da máquina. E a fotografia atual da segurança não é confortável:

cerca de 88% das organizações já relataram algum incidente de segurança relacionado a IA
mesmo assim, apenas cerca de 22% tratam os agentes como identidades formais, com controles de acesso próprios
em um caso recente, um erro em um agente interno da Meta expôs, ainda que por pouco tempo, dados sensíveis da empresa

Ou seja: muitas empresas estão dando a agentes o poder de agir, mas sem dar a eles a mesma rigidez de identidade, permissão e auditoria que dariam a qualquer funcionário com acesso a sistema crítico.

💬 É o mesmo refrão do alerta sobre o OpenClaw que trouxe aqui algumas semanas atrás: o mercado está adotando agentes muito mais rápido do que está aprendendo a protegê-los. Autonomia sem governança não é inovação, é passivo esperando o momento de cobrar a conta.

📰 Fonte: Symphony Solutions

6️⃣ 💥📉 152 mil demissões em tech em 2026, e a IA aparece em 61% dos cortes

Os números do ano seguem pesados. Segundo o rastreador TrueUp, o setor de tecnologia já eliminou mais de 152 mil postos em 2026, distribuídos em quase 400 eventos de layoff, a uma média de cerca de 910 pessoas por dia, um ritmo aproximadamente 44% mais acelerado que o do mesmo período de 2025.

Alguns pontos do levantamento:

a IA aparece como justificativa em mais de 60% de todos os anúncios de demissão do setor, ligada a cerca de 85 mil dos empregos cortados
a Challenger, Gray & Christmas confirmou a IA como o motivo líder de demissões nos EUA por vários meses seguidos
a Oracle executou o maior corte individual do ano, algo entre 20 mil e 30 mil funcionários, o equivalente a até 18% do seu quadro global
empresas americanas respondem por mais de 80% do total global de cortes no setor

Há ainda um efeito colateral sobre quem fica: uma pesquisa da Resume.io indica que profissionais estão dedicando, em média, mais de duas horas por semana além do expediente, numa tentativa de se manter visíveis. E 34% dos entrevistados acreditam que perderão o emprego diretamente para a IA.

💬 Vale um cuidado de leitura aqui, e a própria reportagem faz esse alerta: “a IA fez isso” às vezes é uma justificativa social conveniente para um corte que já seria feito por custo. O rótulo suaviza o impacto para o público e para quem fica. O efeito sobre o trabalhador, no entanto, é o mesmo.

📰 Fonte: Hardware.com.br

7️⃣ 🧊🗣️ O recuo: os mesmos executivos que anunciaram o apocalipse agora pedem calma

E aqui entra o contraponto mais interessante da semana. Depois de anos alimentando o medo de uma substituição em massa, parte dos líderes do setor passou a afirmar que essas previsões foram exageradas.

O caso mais emblemático veio de Jensen Huang, presidente da Nvidia, que criticou empresas que associam demissões recentes ao avanço da IA, dizendo que isso, do ponto de vista de negócio, muitas vezes não se sustenta. Executivos de OpenAI e Anthropic também moderaram o tom sobre desemprego em massa.

Por que a mudança de discurso? Alguns fatores ajudam a explicar:

a narrativa alarmista começou a criar obstáculos para a aceitação pública da própria IA
empresas como OpenAI e Anthropic dependem de apoio financeiro forte, e percepção de risco social pesa contra elas
instituições como o Banco Central Europeu avaliam que os efeitos observados sobre o emprego ainda são limitados

Ao mesmo tempo, a governadora do Federal Reserve, Lisa Cook, afirmou recentemente que a economia pode estar perto da reorganização do trabalho mais importante em gerações. Ou seja: ninguém está dizendo que o risco sumiu. Por enquanto, os dados indicam que o desemprego em massa por IA aparece mais nas projeções do que na realidade observada.

💬 Este é o tipo de nuance que falta no debate público. Tem gente vendendo apocalipse, tem gente vendendo irrelevância, e a verdade concreta continua sendo mais sóbria: a discussão não é sobre um colapso imediato, é sobre a velocidade e a profundidade da transição. Quem entende isso se prepara. Quem escolhe um dos dois extremos só troca de erro.

📰 Fonte: Economic News Brasil

8️⃣ 💼📉 Estudo do Goldman Sachs: quem é substituído pela IA carrega o custo por anos

Fechando o bloco de empregos com o dado que talvez seja o mais importante de todos, porque olha para o longo prazo.

Um relatório do banco Goldman Sachs, noticiado pela CNN Brasil, aponta que trabalhadores substituídos por automação e IA podem enfrentar consequências duradouras, e não apenas a perda imediata do emprego. Entre os achados:

uma década após a perda do emprego, os substituídos por tecnologia apresentavam renda real inferior à de quem não passou pela situação
o estudo identificou também desaceleração na formação de patrimônio, atraso na compra da casa própria e mudanças em decisões pessoais, como formar família
em cenários de recessão, os períodos de desemprego tendem a se prolongar, agravando o quadro
o próprio Goldman Sachs já estimou que entre 6% e 7% dos trabalhadores dos EUA, cerca de 11 milhões de pessoas, poderiam ter funções substituídas pela IA

Há, porém, um caminho claro de mitigação: jovens, profissionais com ensino superior e, principalmente, quem passou por requalificação demonstraram melhores condições de adaptação, migrando para funções mais complexas e menos vulneráveis à automação.

💬 Não vou fingir neutralidade aqui, porque é literalmente o que a gente faz na Scoras Academy: quem se atualiza de verdade não vira estatística de deslocamento, vira quem opera, integra e supervisiona os sistemas. A requalificação deixou de ser plano de carreira e virou plano de contingência.

📰 Fonte: Sindpd (via CNN Brasil)

9️⃣ ⚛️🔬 Computação quântica sai do laboratório: IBM simula material para reator de fusão

Enquanto o debate de IA fervia, a computação quântica entregou um resultado bem concreto. A IBM, em parceria com o Oak Ridge National Laboratory e a Cleveland Clinic, concluiu as primeiras computações feitas em computador quântico para o design de materiais voltados à energia de fusão.

O que foi feito, de forma acessível:

a equipe calculou nove configurações moleculares de um sal fundido usado em projetos de reatores de fusão
os resultados podem ajudar na produção e na extração de trítio, um isótopo de hidrogênio raro e necessário para muitos reatores propostos
o trabalho posiciona a IBM no centro da Genesis Mission, do Departamento de Energia dos EUA, voltada à supercomputação quântico-cêntrica
a IBM combinou computação quântica, IA e computação clássica para modelar interações químicas em nível atômico, difíceis para máquinas convencionais

O anúncio teve efeito inclusive no mercado: as ações da IBM subiram cerca de 3,5%.

💬 Repare no formato: quântico como acelerador ao lado do HPC clássico, e não como substituto mágico. É a arquitetura híbrida virando prática, resolvendo um problema real de materiais que o computador clássico não dava conta. Menos ficção científica, mais engenharia aplicada.

📰 Fonte: Yahoo Finance

🔟 🧬🗣️ Quando o quântico encontra o LLM: MIT e IBM ensinam modelos de linguagem a “compilar” circuitos quânticos

E para fechar unindo os dois mundos desta newsletter, um dos trabalhos mais curiosos da semana. Pesquisadores do MIT e da IBM desenvolveram um arcabouço multimodal que integra operadores unitários quânticos ao espaço latente de um modelo de linguagem (LLM).

A ideia, traduzida:

operações quânticas são representadas como “entradas visuais” para o modelo, tratando as Matrizes de Transferência de Pauli como grades de imagem
com isso, o LLM consegue raciocinar, compilar e manipular estados quânticos a partir de instruções em linguagem natural
o método alcançou altas taxas de sucesso de compilação e superou abordagens tradicionais de compilação quântica

Na prática, é a tentativa de usar a mesma família de modelos que hoje escreve código para também “traduzir” e otimizar circuitos quânticos, aproximando dois territórios que costumavam exigir especialistas completamente distintos.

💬 Duas das fronteiras mais complexas da computação, LLMs e quântica, começando a conversar. É cedo para cravar impacto prático, e é justamente por isso que trago com humildade epistêmica: o resultado é promissor, mas ainda é pesquisa. Vale observar de perto, sem transformar promessa em certeza.

📰 Fonte: Quantum Computing Report

☕ Fechando a semana…

Se teve um fio condutor nos últimos dias, foi o amadurecimento em três frentes ao mesmo tempo.

Nos modelos, a régua deixou de ser só inteligência bruta e passou a ser eficiência por dólar: o GPT-5.6 vende economia de token, não fogos de artifício. Nos agentes, a adoção explode (Codex, enterprise), mas tropeça exatamente onde importa: governança, integração e retorno. Nas demissões, os números são reais, o rótulo “a IA fez isso” é parte conveniente, e até quem gritou apocalipse agora pede calma. E na quântica, saímos do slide e chegamos a um material de reator de fusão simulado de verdade.

Na Scoras Digital e na Scoras Academy, seguimos no de sempre: menos palco, mais construção; menos hype, mais implementação; menos fantasia, mais resultado real.

E fecho com a honestidade de sempre sobre os limites desta leitura: uma newsletter semanal é um retrato, não um mapa completo. Os dados citados vêm de fontes que também têm vieses e recortes, e várias dessas histórias ainda vão mudar nas próximas semanas. Trago o que dá para afirmar com responsabilidade hoje, e prefiro dúvida honesta a certeza fácil.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

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Eliminados da Copa por uma Decisão Com Erro de Estatística - Parte 2

Anderson Luis Amaral — Tue, 07 Jul 2026 00:19:09 GMT

Depois do primeiro texto sobre a eliminação do Brasil para a Noruega, resolvi analisar o fato do pênalti perdido por Bruno Guimarães com um rigor muito maior. Para isso, refiz as contas usando a mesma régua de tempo para todos: o desempenho exato dos últimos quatro anos.

Desta vez, vou mostrar o raciocínio por trás de cada cálculo, porque a ordem final de quem deveria bater surpreende. Para entender essa lista, não podemos olhar apenas para a porcentagem de acertos. Precisamos usar o Piso de Wilson.

O que é o Piso de Wilson e como se calcula?

Faltou eu explicar isso no texto anterior, então cá estamos.

O Intervalo de Confiança de Wilson é uma fórmula estatística usada para calcular a margem de erro de proporções, sendo extremamente útil quando temos amostras pequenas.

Imagine que um jogador bateu apenas 1 pênalti na vida e fez o gol. O aproveitamento bruto dele é 100%. Mas você confiaria a ele a cobrança decisiva de uma Copa do Mundo baseando-se em apenas um chute? Provavelmente não. A matemática do Intervalo de Wilson “pune” amostras pequenas, calculando um cenário otimista (teto) e um cenário pessimista (piso).

O Piso de Wilson nos dá a resposta para a seguinte pergunta: considerando a quantidade de vezes que ele chutou, qual é a pior taxa de acerto que este jogador poderia ter, com 95% de certeza estatística?

O cálculo do limite inferior (o piso) é dado pela seguinte fórmula:

Onde:

p é o aproveitamento bruto (acertos divididos por tentativas).
n é o número total de tentativas (o tamanho da amostra).
z é o valor estatístico para 95% de confiança (geralmente 1.96).

Quanto menor o n (tentativas), mais o valor final L (piso) é puxado para baixo. Com isso em mente, vamos aplicar a fórmula aos batedores do Brasil nos últimos quatro anos.

A Análise dos Cobradores

Vinícius Júnior: O piso mais alto (46,0%)

Ele converteu 13 de 19 cobranças em todas as competições nesse período de quatro anos. O aproveitamento bruto dele (68,4%) nem é o mais alto dos quatro, mas a amostra dele é, de longe, a maior. Como vimos na fórmula, um $n$ maior reduz a margem de incerteza. Portanto, mesmo com um aproveitamento bruto mediano, o piso estatístico de Vini Jr. se sustenta alto. Ele foi o cobrador mais consistente da lista — e ironicamente, sequer foi cogitado para bater.

Casemiro: O peso da amostra pequena (30,1%)

Casemiro converteu três pênaltis em quatro. Seu aproveitamento bruto de 75% é o maior do grupo. No entanto, a amostra é minúscula (apenas 4 cobranças). A punição matemática é severa: o intervalo se alarga e o piso despenca para menos da metade do valor bruto.

Neymar: O dado mais revelador (20,8%)

Na carreira inteira pela Seleção, Neymar tem 23 conversões em 27 cobranças (85%), um número estrondoso que lhe daria um piso histórico de 67,5%. O problema é a nossa régua de quatro anos: devido à ruptura do ligamento cruzado e outras lesões, a amostra recente dele desaba para 2 acertos em 3 tentativas. Com um $n=3$, o piso atual derrete para 20,8%. A fama de “cobrador inquestionável” carrega uma década de histórico que, na prática, não reflete o ritmo de jogo e a confiabilidade do momento atual.

Bruno Guimarães: O pior cenário estatístico (15,0%)

Duas conversões em quatro cobranças pelo Newcastle no período. São 50% de aproveitamento bruto — o menor número entre os quatro. Juntando uma amostra muito pequena (4 tentativas) com um aproveitamento já mediano, o intervalo de confiança empurra o piso para cruéis 15,0%. Colocá-lo para bater era, no melhor dos cenários plausíveis, apostar numa moeda mais desfavorável do que qualquer um dos outros três.

O Resumo Estatístico

Medindo todos na mesma régua de tempo (últimos 4 anos), a matemática revela a verdadeira hierarquia de risco:

Estatisticamente, Vinícius era a aposta mais segura. Não o Bruno, e certamente não o Neymar, cuja reputação atual se sustenta em dados de uma década atrás.

A Ressalva Fundamental

Agora, a ressalva que importa mais do que a tabela inteira: estatística não decide pênalti. Ela reduz o risco, não o elimina.

Existem variáveis que número nenhum captura com perfeição: o estado psicológico do jogador durante o jogo, a pressão sufocante de uma eliminação, o quanto aquele goleiro específico mapeou o batedor, ou até o clima no vestiário naquela semana. Um jogador pode ter 90% de aproveitamento histórico e simplesmente travar na hora, porque um pênalti é uma decisão emocional e biomecânica, não apenas matemática.

O que a estatística entrega não é uma bola de cristal, é mitigação de danos. Ela evita erros básicos — como escolher alguém com uma amostra minúscula e comemorar os “100%” de acerto sem questionar o contexto. Contudo, ela jamais substituirá o “feeling” e o julgamento de quem está na beira do campo, olhando nos olhos do jogador. Uma boa comissão técnica usa o dado como rede de apoio, nunca como oráculo.

Tchau Seleção Brasileira, até 2030!

Eliminados da Copa por uma Decisão com Erro de Estatística?

Anderson Luis Amaral — Mon, 06 Jul 2026 02:30:52 GMT

O Brasil de 2 a 1, para a Noruega, nas oitavas de final, neste domingo (5/7), no MetLife Stadium. O Brasil foi eliminado com dois gols de Haaland no fim do segundo tempo, e Neymar descontou em cobrança de pênalti já nos acréscimos. Bruno Guimarães desperdiçou uma cobrança de pênalti aos 13 minutos do primeiro tempo, e esse foi o primeiro pênalti perdido pela Seleção em tempo normal de Copa desde o erro de Zico contra a França, em 1986.

Fonte: Google Search

Sobre a escolha do cobrador: Davide Ancelotti, auxiliar do pai Carlos Ancelotti, confirmou que colocar Bruno para bater já tinha sido decidido antes da partida pois ele tinha um aproveitamento melhor que outros jogadores (Todos achamos que Vini Jr, iria bater o penalty). Bruno realmente tinha um retrospecto de três cobranças e três conversões pelos clubes europeus em tempo normal, entre Lyon e Newcastle. (Fonte LANCE!)

Bruno Guimarães, 3 penalties convertidos, em 3 batidos, 100% de aproveitamento.

Uma pesquisa diz que Vini acertou 7 de 8, números que uma parte da empresa esta usando.

Só que o número do Vini (87,5%) é uma fotografia específica: 7 conversões em 8 cobranças, mas apenas em jogos oficiais pelo Real Madrid, medida há mais de um ano.

O número que a imprensa está usando hoje, ao vivo, pra explicar exatamente essa mesma decisão, é outro: contando toda a carreira, Vini converteu 13 de 19 cobranças, 68,42% de aproveitamento, incluindo dois erros justamente com a camisa da Seleção, contra Venezuela e contra o Chile. Ou seja, o “favorito óbvio” também tem um histórico bem mais irregular do que o recorte que nos chegou Fonte. LANCE!Goal.com Brasil

Agora o rigor estatístico de verdade, usando os originais que todos estão usando, não da carreira toda (Bruno 3 de 3, Vini 7 de 8) pegando o recorte de ambos na Europa:

Comparar 100% direto com 87,5% é o erro clássico de ignorar o tamanho da amostra, três tentativas não têm o mesmo poder estatístico que oito. Três formas de mostrar isso:

1. Regra de sucessão de Laplace (soma um sucesso e um fracasso fictícios antes de calcular a proporção, é a correção bayesiana mais simples que existe): Bruno vira (3+1)/(3+2) = 80%. Vini vira (7+1)/(8+2) = 80%. Empate exato.

2. Intervalo de confiança de Wilson (mais correto que o intervalo normal quando a proporção está perto de 100%, onde o erro padrão clássico simplesmente zera e mente):

O gráfico não carregou (n’ao consegui gerar, fiz em Python aqui), mas os números falam por si: com 95% de confiança, a taxa real de Bruno pode estar em qualquer ponto entre 44% e 100%. A de Vini, entre 53% e 98%. Os intervalos se sobrepõem quase por completo, e o piso de Bruno (44%) é mais baixo que o piso de Vini (53%). Pelo cenário mais pessimista de cada um, Vini sai melhor, não Bruno.

3. Atualização bayesiana com um prior realista (cobranças de elite convertem historicamente entre 75% e 80%; usei Beta(12,4), equivalente a já ter visto 16 cobranças com 75% de aproveitamento antes de olhar os dados novos): a média a posteriori fica em 78,9% para Bruno e 79,2% para Vini. Empate técnico, com leve vantagem para o Vini, não para o Bruno.

E se eu troco o 87,5% pelo número mais completo do Vini (68,4% em 19 cobranças), a mesma conta bayesiana passa a favorecer Bruno com mais clareza (78,9% contra 71,4%). Ou seja, dependendo de qual fatia dos dados do Vini você usa, a resposta estatística muda de lado, o que já é, por si só, um sinal de que a diferença não é robusta. Mas claro, estou falando apenas dos dois ao lado da bola no momento. N’ao preciso nem dizer que vários outros (inclusive o próprio Nerymar) tem números ainda melhores no histórico de bater penalties.

Imagem: Google Search

Na prática: não dá para chamar isso de erro estatístico crasso com rigor, porque o rigor mostra o contrário do que parece à primeira vista. Os dois batedores eram, para efeito de amostra, estatisticamente equivalentes. O problema real não foi a comissão técnica escolher mal com base em número. Foi confiar que qualquer histórico de carreira, de qualquer um dos dois, prevê com precisão uma cobrança isolada contra um goleiro específico num momento específico. Pênalti é evento de altíssima variância, e os relatos da cobrança dizem que Bruno simplesmente bateu mal, a meia altura e sem força, o que pesa mais no resultado do que qualquer taxa histórica. Todavia, ficou bem feia a explicação da Comissão Técnica, e mais ainda está muito claro que a CBF não tem o menor rigor estatístico em como monta e e planeja essa seleção para jogar.

Está claro que falta um cientista de dados/ especialista em estatística e IA e todo tipo de profissional análitico para sustentar as decisões em campo. Não foi coincidência o Brasil tomar 2 gols após as substituições, mas isso fica pra outra análise…

Triste pela eliminação, de qualquer forma. Foi um jogo de detalhes.

O que você perdeu nesta semana? 18-2026

Anderson Luis Amaral — Sun, 28 Jun 2026 22:49:02 GMT

28 de Junho de 2026

Antes de começar, o de sempre: cada notícia abaixo foi escolhida, lida e aprovada a mão, uma a uma, por mim, Anderson. Sem piloto automático, sem agregador genérico, sem repost de hype. Foi uma semana em que o assunto IA deixou de ser palco e virou geopolítica: governo barrando modelo, governo liberando modelo, alianças de segurança soltando alerta e o mercado de trabalho mudando de forma na nossa frente. Vamos aos fatos.

1️⃣ 🎓🔥 A MAIOR PROMOÇÃO DO ANO DA SCORAS ACADEMY chegou

Condição de férias para você parar de só usar IA e começar a construir de verdade: agentes, sistemas e produtos.

O acesso antecipado abre no dia 29 (amanhã, segunda-feira, antes do jogo do Brasil) e as vagas são limitadas. Quem entra na lista de espera recebe primeiro, 2 dias antes do público, e garante o melhor preço do ano.

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📌 O QUE É ESSA PROMOÇÃO

A melhor condição do ano para entrar na Scoras Academy, a formação em Engenharia de IA que já passou de 2.600 alunos no Brasil em menos de 2 anos. Aqui você aprende a projetar, construir e colocar em produção Agentes de IA com as ferramentas que o mercado usa de verdade.

🎯 PARA QUEM É

Para dev, analista, fundador ou curioso que quer sair do hype e virar quem constrói. Se você já entendeu que o futuro não é só “usar o ChatGPT”, e sim criar soluções de IA, essa formação é para você.

🧠 O QUE VOCÊ VAI DOMINAR

Engenharia de IA na prática, do zero ao deploy
Construção de Agentes de IA e Grafos de Agentes (LangGraph)
Arquiteturas de RAG e sistemas agênticos de verdade
Ontologia com LangGraph
Deep Agents e Agent Harness
Boas práticas de engenharia de software aplicadas a IA
A lógica de Service as Software: entregar resultado, não só ferramenta

AINDA TEM DUVIDAS? VEJA O VIDEO ABAIXO:

⏰ POR QUE AGORA

O acesso antecipado abre no dia 29 de junho, amanha, antes do jogo do Brasil, é condição de férias e as vagas são limitadas. Quem sabe antes, sai na frente.

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2️⃣ 🤖🌗 OpenAI lança o GPT-5.6 (Sol, Terra e Luna), mas com acesso restrito por ordem do governo dos EUA

A OpenAI anunciou nesta sexta-feira o GPT-5.6, sua nova geração de modelos, cerca de dois meses depois do GPT-5.5.

A novidade vem em formato de família, com três modelos batizados a partir do Sol, da Terra e da Lua:

Sol: o modelo de ponta, voltado a raciocínio pesado, programação, pesquisa e agentes
Terra: o equilibrado para o trabalho do dia a dia, com qualidade próxima do GPT-5.5 por cerca de metade do custo
Luna: o rápido e barato, para tarefas rotineiras

A lógica do nome é interessante: o número (5.6) indica a geração, enquanto Sol, Terra e Luna são camadas de capacidade que podem evoluir em ritmos diferentes. O Sol ainda ganhou um modo “max” de raciocínio mais profundo e um modo “ultra”, que aciona subagentes para acelerar tarefas complexas.

O ponto que virou a própria notícia: o GPT-5.6 não chegou ao ChatGPT. Ele saiu como um preview limitado, disponível apenas via API e via Codex, para cerca de 20 organizações pré-aprovadas, a pedido do governo dos Estados Unidos. Não há lista de espera pública, e usuários comuns continuam no GPT-5.5. A liberação está ligada a uma ordem executiva de 2 de junho, que pede às agências federais um processo de avaliação de modelos muito capazes antes da liberação ampla.

💬 Leia comigo nas entrelinhas: pela primeira vez, o gargalo de um lançamento de fronteira não foi técnico, foi regulatório. Sam Altman classificou a restrição como um passo de curto prazo e disse que limitações assim “não deveriam ser a norma”. O recado para quem constrói é direto: a partir de agora, acesso a modelo de ponta também é assunto de política pública, não só de roadmap.

📰 Fonte: 9to5Mac e FindSkill.ai (26 de junho de 2026)

3️⃣ 🇺🇸🔓 Governo dos EUA libera o Mythos 5 da Anthropic para cerca de 100 empresas e agências

No mesmo dia, do outro lado da rua, a Anthropic recebeu um sinal verde parcial.

Depois de um impasse de duas semanas, o governo dos Estados Unidos autorizou a empresa a liberar o modelo Mythos 5 para um grupo de cerca de 100 empresas e agências federais. A decisão veio em uma carta do Departamento de Comércio e marca um avanço importante na negociação com a administração Trump.

Para contextualizar: no dia 12 de junho, a Anthropic foi obrigada a desligar globalmente o Fable 5 e o Mythos 5 para cumprir uma diretiva de controle de exportação, citando “autoridades de segurança nacional”. A ordem se apoiou em uma lei de controle de exportações e foi a primeira vez que um laboratório de fronteira americano foi obrigado a suspender o acesso global a modelos específicos por motivos de segurança.

Outros pontos que valem o registro:

A carta não autorizou ainda a volta do Fable 5
O CEO Dario Amodei participou de um almoço de trabalho com líderes do G7, em Évian-les-Bains, na França, no dia 17 de junho
A Anthropic processa o governo na Justiça para reverter a classificação de “risco à cadeia de suprimentos” aplicada pelo Departamento de Defesa

💬 Aqui mora a discussão de soberania de IA que a gente vem martelando faz tempo. Quando o acesso a um modelo de fronteira pode ser ligado e desligado por uma decisão de governo, a pergunta deixa de ser técnica e passa a ser estratégica: a sua arquitetura depende de um único fornecedor que pode sumir do ar por motivo geopolítico? Dual sourcing e independência de stack pararam de ser preciosismo de engenheiro chato. Viraram gestão de risco.

📰 Fonte: CNBC (26 de junho de 2026)

4️⃣ 🛡️⚠️ Aliança Five Eyes alerta: IA já acelera as ameaças cibernéticas, e o prazo é de meses, não anos

As agências de segurança cibernética de Estados Unidos, Reino Unido, Austrália, Canadá e Nova Zelândia (a aliança Five Eyes, que inclui NSA e CISA) publicaram no dia 22 de junho uma declaração conjunta chamada “The AI shift in cyber risk: why leaders must act now”.

A mensagem é incômoda de propósito. Segundo o documento, a IA já está acelerando, escalando e complicando as ameaças cibernéticas. Na avaliação das agências, os modelos avançados podem superar as expectativas atuais da indústria e mudar de forma significativa tanto a capacidade de ataque quanto a de defesa.

Os pontos centrais:

Os prazos, segundo o texto, são medidos em meses, não em anos
A IA derruba a barreira de entrada para atacantes
A janela entre descobrir uma vulnerabilidade e explorá-la fica cada vez mais curta
Ao mesmo tempo, a mesma tecnologia ajuda quem defende a achar falhas mais rápido e responder melhor a incidentes

💬 Esse é exatamente o tema que repito a cada edição, agora com carimbo de cinco governos: o mercado está adotando agentes e automação muito mais rápido do que está aprendendo a protegê-los. A leitura correta não é “adie a adoção”. É o contrário. Quem defende e demora a adotar agentes enquanto quem ataca acelera vai descobrir que os próprios controles ficaram lentos demais. Segurança virou parte do projeto, não um anexo no final.

📰 Fonte: ForkLog, citando declaração conjunta das agências Five Eyes (22 de junho de 2026)

5️⃣ 📈💸 Gartner projeta US$ 206,5 bilhões em software de agentes de IA em 2026

Um novo levantamento do Gartner colocou número no que já era percepção de corredor.

Segundo a projeção, o gasto com software de agentes de IA deve chegar a cerca de US$ 206,5 bilhões em 2026, uma alta de 139% em relação aos US$ 86,4 bilhões de 2025. É a fatia que mais cresce dentro do orçamento de software corporativo.

O que esse número conta na prática:

Agentes saíram da fase de piloto e viraram linha de orçamento
A pressão agora é por agentes especializados, não por mais um chatbot genérico
A recomendação implícita é negociar contratos flexíveis, já que a categoria de ferramentas ainda muda muito rápido

💬 Tem um detalhe que separa quem entende de quem só surfa: dinheiro entrando não é o mesmo que valor saindo. Orçamento de US$ 206 bilhões significa que muita empresa vai gastar caro montando agente que não resolve, porque comprou rótulo em vez de capacidade. A vantagem fica com quem sabe distinguir um agente de verdade (com objetivo, memória, planejamento, uso de ferramentas e alguma autonomia) de um wrapper de prompt com nome bonito.

📰 Fonte: Gartner, via AI Agent Store (junho de 2026)

6️⃣ ⚛️⚡ Quandela e NVIDIA conectam QPU fotônica em tempo real e derrubam a latência de 5.000 ms para 30 ms

Na frente quântica, um avanço bem concreto de engenharia.

A Quandela integrou suas unidades de processamento quântico fotônicas (QPUs) à infraestrutura de computação de alto desempenho da NVIDIA usando o NVQLink. O resultado prático foi derrubar a latência das tradicionais 5.000 ms (de sistemas baseados em nuvem) para cerca de 30 ms.

Por que isso importa:

A conexão direta, de baixa latência, dispensa as filas de tarefas e as APIs de nuvem convencionais
Isso viabiliza computação híbrida quântico-clássica em tempo real
Na prática, a QPU passa a funcionar como um acelerador acoplado ao lado dos clusters de GPU, otimizando aplicações de aprendizado de máquina quântico

O avanço foi apresentado no ISC High Performance 2026.

💬 Esse é o tipo de notícia que eu gosto, porque é menos promessa de palco e mais encanamento funcionando. O salto de 5.000 ms para 30 ms não é número de marketing, é o que separa quântica de demonstração de quântica integrada a um fluxo real de computação. É assim que a tecnologia sai do laboratório e entra na arquitetura.

📰 Fonte: Quantum Computing Report (23 de junho de 2026)

7️⃣ 🔗⚛️ Duke e IonQ demonstram emaranhamento entre três nós de uma rede quântica

Ainda em computação quântica, um marco para a ideia de rede.

Pesquisadores da Duke University e da IonQ demonstraram emaranhamento tripartite distribuído em uma rede quântica de três nós, usando qubits atômicos remotos. O feito foi alcançado sem portas lógicas de dois qubits locais e sem pós-seleção.

O que isso abre:

Estabelece uma base para computação quântica modular
Conecta nós de processamento distintos por meio de interconexões fotônicas
Aponta para um caminho de escala em que você liga vários processadores menores em vez de depender de um único chip gigante

💬 A computação quântica vive o mesmo dilema que a IA viveu: escalar capacidade sem virar um monolito impossível de operar. Conectar nós distintos em rede é exatamente a aposta modular, a mesma lógica de arquitetura que a gente aplica em sistemas de agentes. Fundamentos primeiro, escala depois.

📰 Fonte: Quantum Computing Report (20 de junho de 2026)

8️⃣ 🏢📉 Demissões com IA: 56% dos cortes de 2026 já citam a tecnologia

O tema volta, agora com dado fresco e desconfortável.

Levantamentos de demissões em tecnologia mostram que, em 2026, a IA virou o fator mais citado nos anúncios de corte. Em uma das bases acompanhadas, 56% dos eventos de demissão do ano (150 de 267) citam explicitamente IA, automação ou aprendizado de máquina como fator. A ServiceNow, por exemplo, demitiu centenas de funcionários no dia 24 de junho enquanto amplia o uso de inteligência artificial.

O pano de fundo:

A firma de recolocação Challenger apontou a IA como motivo principal de quase 40% dos cortes anunciados em maio
Empresas como Oracle, Meta, Block e Cisco citaram ganhos de produtividade com IA ao justificar reduções
Há um contraponto sério: parte dos economistas alerta para o “AI washing”, quando a empresa usa a IA como narrativa para justificar cortes que têm causa financeira mais convencional

E aqui vai o outro lado da moeda, que quase ninguém conta. Enquanto cargos somem, cresce a demanda por quem sabe projetar e operar esses sistemas. Vagas pedindo o profissional de Engenharia de IA e Agentes não param de aparecer.

👉 Se você quer estar do lado de quem constrói (e não do lado que é automatizado), o Portal de Talentos da Scoras Academy conecta nossos alunos diretamente com empresas:

https://talentos.scorasacademy.com.br

💬 Não dá para ler essa onda de forma ingênua nem apocalíptica. A IA está, sim, mudando como o trabalho técnico é feito. Mas o emprego não evapora, ele se desloca. Quem operava ferramenta pronta sente o baque. Quem aprende a construir a ferramenta entra na fila oposta, a das vagas que sobram em aberto.

📰 Fonte: SkillSyncer, Intellizence e TechCrunch (junho de 2026)

9️⃣ 🇧🇷📊 Brasil usa IA de forma mais transformadora que a média global, mas ainda tropeça em escalar pilotos

Uma boa notícia para quem constrói por aqui, com um asterisco honesto.

Um relatório da Deloitte (a edição 2026 do estudo global “State of AI in the Enterprise”) mostra que o Brasil acompanha o movimento mundial de tirar a IA da fase de experimentação. E em um ponto a gente até se destaca: 42% das empresas brasileiras dizem usar IA de forma transformadora, índice maior que os 34% da média global.

Os números do estudo:

82% das empresas brasileiras já autorizam o uso de IA para ao menos 20% dos profissionais
Na customização com agentes, 55% das organizações personalizam agentes em plataformas de nuvem em hiperescala, e 47% usam agentes prontos dessas plataformas
O asterisco: 58% das empresas brasileiras implementaram, no máximo, 20% dos seus pilotos, e apenas 23% conseguiram escalar 40% ou mais

Como resumiu Jefferson Denti, executivo da Deloitte, muita gente já entendeu que a IA precisa fazer parte da estratégia. O desafio agora é escalar os pilotos atuais com casos de resultado concreto.

💬 Esse asterisco é a história inteira. A distância entre rodar um piloto bonito e colocar IA em produção que gera resultado é justamente onde mora a engenharia de verdade. É exatamente esse vão, do experimento ao deploy, que a gente trabalha todos os dias na Scoras Digital e ensina na Scoras Academy.

📰 Fonte: Deloitte, relatório “State of AI in the Enterprise”, edição 2026

🔟 🤝🤖 Salesforce compra a plataforma de agentes Fin por cerca de US$ 3,6 bilhões

Para fechar, um movimento de mercado que mostra para onde o dinheiro grande está indo.

A Salesforce concordou em adquirir a Fin, plataforma de agentes de IA autônomos, por cerca de US$ 3,6 bilhões. A compra reforça o portfólio Agentforce e acelera a aposta da empresa em automação orientada por IA.

O que a Fin entrega:

Tecnologia voltada a atendimento ao cliente em vários canais, incluindo chat, e-mail, telefone, SMS, WhatsApp e Slack
Mais opções para empresas que querem colocar agentes em operação, com ofertas pensadas também para pequenas e médias empresas

💬 Aquisição bilionária de plataforma de agentes não é evento isolado, é sintoma. A briga entre os grandes fornecedores de software corporativo migrou de vez para agentes que automatizam interação e operação. Para quem constrói, a leitura é dupla: o mercado validou a tese, e ao mesmo tempo cresce o valor de saber montar a sua própria solução em vez de depender só do agente enlatado de um fornecedor.

📰 Fonte: MarketingProfs (19 de junho de 2026)

☕ Fechando a semana…

Se teve um fio condutor nos últimos sete dias, foi este: IA virou peça de poder, e não só de produto.

O GPT-5.6 nasceu travado por ordem de governo, e o Mythos 5 da Anthropic foi liberado a conta-gotas pelo mesmo motivo
Cinco agências de segurança disseram, com todas as letras, que a ameaça cibernética com IA cresce em prazo de meses
O Gartner colocou US$ 206 bilhões em cima de agentes, enquanto o mercado de trabalho se reorganiza e a IA vira o motivo mais citado nas demissões
E, no meio disso tudo, a quântica seguiu fazendo o trabalho silencioso de sair do laboratório para a arquitetura real

Enquanto o mundo discute quem liga e quem desliga os modelos, na Scoras Digital e na Scoras Academy a gente segue no mesmo lugar de sempre, o menos glamouroso e o mais importante: construir agentes e sistemas de IA que funcionam no mundo real.

Sem hype. Com engenharia de verdade.

O futuro não pertence a quem repete buzzword. Pertence a quem entende, constrói e entrega.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

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O que você perdeu nesta semana? 17-2026

Anderson Luis Amaral — Sun, 21 Jun 2026 23:44:26 GMT

21 de Junho 2026

Antes de tudo, o combinado de sempre: cada notícia desta edição foi escolhida, lida e aprovada por mim, uma por uma. Aqui não tem feed automático nem resumo gerado no piloto automático. É curadoria de gente que constrói, para gente que constrói.

E esta semana o recado veio direto: os agentes de IA pararam de só conversar e começaram a gastar o seu dinheiro, o mercado finalmente está aprendendo na marra que agente sem governança vira prejuízo, e a computação quântica deu mais um passo concreto rumo à escala. Vamos aos fatos.

1️⃣ 🎯🔥 [DESTAQUE] Promoção Limitada de Férias da Scoras Academy

Chegou a Promoção Limitada de Férias da Scoras Academy, e ela vem com uma condição única para a nossa Formação Continuada em Engenharia de IA, Agentes de IA e SLMs.

O detalhe que faz a diferença: quem se inscrever no link abaixo fica sabendo das condições 2 dias antes do público geral.

📣 Por que isso importa para você:

acesso antecipado, com 2 dias de vantagem sobre todo mundo
uma condição única, pensada especificamente para a Formação Continuada da Scoras Academy
tempo de sobra para decidir com calma, sem correria de última hora

Férias são o melhor momento para sair do ciclo do hype e investir em fundamento de verdade. Quem se prepara agora opera melhor no segundo semestre.

👉 Garanta o acesso antecipado em: https://scorasacademy.com.br/links/

Vai por mim, vai valer a pena!

2️⃣ 🤖💳 Os agentes de IA pararam de recomendar e começaram a comprar

Por muito tempo, o agente de IA chegava até o carrinho e parava ali, esperando você clicar em “finalizar compra”. Essa fronteira acabou de cair.

A Visa anunciou uma parceria com a OpenAI que integra a rede de pagamentos da Visa diretamente ao ChatGPT. Na prática, o agente passa a poder concluir a compra no seu lugar, em qualquer estabelecimento que aceite Visa.

Como funciona:

o agente usa credenciais tokenizadas da Visa, vinculadas a um agente e a um uso específico
você define os limites: teto de gasto, categorias de loja permitidas e exigência de aprovação
a Visa cuida da autorização em tempo real, do monitoramento de fraude e das disputas

O exemplo dado foi simples e revelador: você pede um fone de ouvido sem fio por menos de 150 dólares, e o agente não apenas encontra, ele compra.

E não para na Visa. A Mastercard (com o Agent Pay) e o Google (com o Universal Cart) disputam a mesma fatia, e o Google ainda prepara o recurso de navegação automática do Chrome para Android, com agentes do Gemini preenchendo formulários, agendando serviços e fechando transações.

💬 Repare na virada: o valor não está mais em “responder bem”. Está em “executar com segurança”. A interface deixa de ser a tela e passa a ser o próprio agente. Quem entende de arquitetura, permissão e validação sai na frente. Quem só sabe escrever prompt bonito vai assistir ao jogo de fora.

(Fontes: Associated Press e Axios, 10 de junho de 2026; detalhe sobre a navegação automática do Chrome em MarketingProfs, 12 de junho de 2026.)

3️⃣ 🧊📉 A conta do hype chegou: agente sem governança vira prejuízo

Enquanto os agentes ganham poder de gastar, o mercado começa a encarar a parte que ninguém vende no palco: a maioria dos projetos de IA agêntica não vai sobreviver.

A previsão é dura: mais de 40% dos projetos de IA agêntica devem ser cancelados até o fim de 2027. E o motivo não é “a IA não funciona”. São custos que escalam, valor de negócio mal definido e controles de risco insuficientes.

Tem ainda o fenômeno do “agent washing”: produtos antigos (assistentes, RPA, chatbots) sendo reembalados como “agentes” sem capacidade real. A estimativa é que, de milhares de fornecedores que se dizem agênticos, apenas cerca de 130 entreguem algo de verdade.

E os números de adoção confirmam o tamanho do abismo entre demonstração e produção:

quase dois terços das empresas já experimentaram agentes
menos de 10% conseguiram colocar em escala com valor mensurável
cerca de 8 em cada 10 apontam a qualidade dos dados como o principal obstáculo

💬 Esse é exatamente o ponto que eu repito aqui toda semana. O problema raramente é o modelo. É a engenharia em volta dele: integração com sistemas legados, governança, responsabilidade clara, custo de inferência e dados limpos. Piloto bonito não é produção. Quem trata agente como projeto de software sério (com logs, limites, validação e um responsável de verdade) fica no grupo dos 60%. O resto vira estatística de cancelamento.

(Fontes: previsão da Gartner, originalmente de junho de 2025 e amplamente reforçada ao longo de 2026; dados de adoção da McKinsey, 2026.)

4️⃣ 🎓🛤️ Agora é oficial: os cursos da Scoras Academy chegaram em Trilhas

Esse pedido batia na nossa caixa de e-mail há quase 2 anos. Finalmente atendemos.

A partir de agora, os cursos da Scoras Academy podem ser adquiridos em formato de Trilhas, organizadas para levar você do ponto A ao ponto B, com começo, meio e fim.

O que muda na prática:

cada curso concluído gera o seu certificado, como sempre
ao completar todos os cursos de uma Trilha, você recebe também o certificado da Trilha inteira
e o melhor: o acesso à cada trilha é vitalício

Ou seja, você estuda no seu ritmo, sem relógio correndo contra você, e ainda sai com a comprovação completa da jornada.

👉 Conheça as Trilhas em: https://scorasacademy.com.br/trilhas/

5️⃣ ⚛️🔗 Computação quântica modular sai do papel (e o dinheiro grande chega junto)

Pesquisadores da Duke University, em parceria com a IonQ, demonstraram algo que parecia distante: emaranhamento tripartite distribuído em uma rede quântica de três nós, usando qubits atômicos remotos.

O detalhe técnico que importa: tudo isso foi feito sem portas de dois qubits locais e sem pós-seleção, conectando nós de processamento distintos por interconexões fotônicas. Em bom português, é mais um tijolo concreto da computação quântica modular, a ideia de ligar várias unidades menores para formar máquinas maiores e mais poderosas.

E não é pesquisa solta. No começo do mês, a IBM anunciou um aporte de mais de 10 bilhões de dólares em computação quântica nos próximos cinco anos, com a meta de entregar o primeiro computador quântico tolerante a falhas em larga escala até 2029. Hoje, o Qiskit já é usado por cerca de 70% dos desenvolvedores da área, e parceiros já rodam cargas reais, como a modelagem de uma proteína de 12.635 átomos.

💬 A leitura é a mesma da IA agêntica: estamos saindo da fase do espetáculo e entrando na fase da engenharia. Arquitetura modular, correção de erros e dinheiro paciente. É por isso que insisto que quântica não é assunto de futuro distante, é base que começa a ser construída agora. Quem entende cedo decide melhor depois.

(Fontes: Quantum Computing Report, 20 de junho de 2026; IBM Newsroom, 2 de junho de 2026.)

6️⃣ 🎬🏆 Da estaca zero a duas premiações: a história do Filipi Sanguino em IA

Para fechar, uma conversa que me deixou orgulhoso.

A Patricia Costa entrevistou o Filipi Sanguino, um dos alunos de maior destaque da Scoras Academy. E a história dele resume tudo aquilo em que a gente acredita.

O Filipi não vinha da área de IA. Mesmo assim, depois de começar os estudos na Scoras Academy, ele acabou conquistando duas premiações. Não foi sorte nem hype. Foi estudo de fundamento aplicado no mundo real.

Se você ainda acha que “não sou da área” é desculpa para não começar, essa conversa é para você.

👉 Assista à entrevista completa em:

☕ Fechando a semana…

Se teve um fio condutor nestes últimos dias, foi este: a IA está saindo do discurso e entrando na conta.

Os agentes já gastam dinheiro de verdade. O mercado descobriu que agente sem governança é prejuízo carimbado. E a computação quântica deixou de ser promessa de slide para virar projeto de engenharia, com cronograma e orçamento.

Enquanto muita gente corre atrás do hype da semana, na Scoras Digital e na Scoras Academy seguimos no de sempre: menos palco, mais construção; menos buzzword, mais arquitetura; menos fantasia, mais resultado real.

O futuro não pertence a quem repete tendência. Pertence a quem entende, constrói e entrega.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

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O que você perdeu nesta semana? 16-2026

Anderson Luis Amaral — Mon, 15 Jun 2026 02:05:59 GMT

O que você perdeu nesta semana? 16-2026

📬 A newsletter tarda, mas não falha! Pra alegrar (ou aumentar o FOMO) do seu domingo.

Jun 14, 2026

A semana foi pesada, então vamos direto. Antes de tudo, o aviso de sempre: cada matéria desta edição passou pela minha leitura e pela minha aprovação antes de chegar até você. Nada aqui é piloto automático. É curadoria de verdade, feita por quem constrói.

E que semana. A Anthropic lançou o modelo público mais poderoso que já colocou no mercado e, poucos dias depois, foi obrigada pelo próprio governo dos EUA a desligar o brinquedo. No meio disso, o discurso de demissão por IA continua firme, a vaga de Engenheiro de IA segue no topo, os agentes amadurecem (e também começam a ser cancelados), o Brasil discute soberania e a IBM coloca mais de US$ 10 bilhões na mesa da computação quântica.

Vamos aos fatos.

1️⃣ 🤖✨ Anthropic lança o Claude Fable 5, seu modelo público mais poderoso

Na terça-feira (9 de junho), a Anthropic lançou o Claude Fable 5, a primeira versão pública dos seus modelos da chamada classe Mythos. A proposta é direta: entregar capacidade de ponta para o público geral, mas com freios de segurança embutidos.

Pontos principais:

o Fable 5 é descrito como estado da arte na maioria dos benchmarks de capacidade, com destaque em engenharia de software, trabalho de conhecimento, visão e pesquisa científica
quanto mais longa e complexa a tarefa, maior a vantagem do Fable sobre os modelos anteriores
em temas sensíveis (cibersegurança, biologia, química), o modelo desvia a resposta para o Claude Opus 4.8
o preço anunciado foi de US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de tokens de saída
a empresa rodou um bug bounty externo com mais de mil horas de teste sem encontrar jailbreak universal

Para um grupo restrito de defensores cibernéticos, a Anthropic também liberou o Mythos 5, o mesmo modelo com alguns dos freios removidos, dentro do Project Glasswing.

💬 Aqui está a parte que interessa para quem constrói: o salto de capacidade veio acompanhado de uma camada de governança e roteamento. Não é só “modelo mais forte”. É modelo mais forte com classificador decidindo o que pode e o que não pode passar. Isso é engenharia de produto, não demo de palco.

📰 Título original: Anthropic’s Claude Fable 5 is a version of Mythos the public can access today 🏷️ Fonte: TechCrunch 🗓️ Data de divulgação: 9 de junho de 2026

2️⃣ 🔒🇺🇸 Governo dos EUA manda a Anthropic desligar Fable 5 e Mythos 5

Poucos dias depois do lançamento, na sexta à noite (12 de junho), o governo dos EUA emitiu uma diretiva de controle de exportação citando segurança nacional e ordenou que a Anthropic bloqueasse o acesso de qualquer estrangeiro ao Fable 5 e ao Mythos 5.

O detalhe técnico é o que pega:

para cumprir a ordem, a Anthropic afirmou que precisou desligar os dois modelos para todos os clientes, não só para estrangeiros
novas sessões passaram a cair para o modelo padrão do usuário ou para o Opus 4.8
segundo a imprensa, a diretiva partiu do Departamento de Comércio, com o secretário Howard Lutnick e a Bureau of Industry and Security
a justificativa citada foi uma técnica específica que permitiria contornar alguns freios estreitos do Fable 5

A Anthropic discordou publicamente. Para a empresa, recolher um modelo comercial usado por centenas de milhões de pessoas por causa de um jailbreak estreito é desproporcional, e aplicar esse critério ao setor inteiro praticamente travaria qualquer novo lançamento de modelo de fronteira.

💬 Reparem no padrão. É a segunda vez no ano que a Anthropic bate de frente com o governo americano, depois do episódio com o Departamento de Defesa. Quando a IA vira peça de poder geopolítico, lançar um modelo deixa de ser decisão só de engenharia e passa a ser decisão de Estado. Para nós, no Brasil, fica o recado: depender de um único fornecedor, sob jurisdição estrangeira, é risco estratégico, não detalhe técnico.

📰 Título original: Anthropic disables access to Fable 5 and Mythos 5 to comply with government directive 🏷️ Fonte: CNBC 🗓️ Data de divulgação: 12 de junho de 2026

3️⃣ 🎓🚀 Scoras Academy: mais de 600 novos seguidores em junho e aulas gratuitas liberadas

Um recado da casa, e dos bons. Só em junho, ganhamos mais de 600 novos seguidores novos no nosso canal de Youtube, passando de 1300 seguidores em poucos dias. Obrigado de verdade a quem chegou agora e a quem acompanha desde o começo.

E porque crescimento bom é crescimento que retribui, abrimos algo novo:

estamos liberando algumas aulas gratuitas para quem ainda não é aluno da Scoras Academy
é a porta de entrada para conhecer, na prática, como tratamos Engenharia de IA, Agentes de IA e SLMs por aqui
sem hype e sem promessa mágica: conteúdo real, do jeito que a Scoras sempre fez

A Scoras Academy segue sendo a primeira formação continuada em Engenharia de IA, Agentes de IA e SLMs do Brasil, criada pela Scoras Digital.

💬 A lógica é simples: quem constrói não tem medo de mostrar o método. Se você ficou curioso com o resto da newsletter, as aulas gratuitas são o melhor lugar para começar.

4️⃣ 🏢📉 IA virou o bode expiatório favorito das demissões

Uma pesquisa repercutida nesta semana jogou luz sobre algo que eu venho falando há tempos: a IA está sendo usada muito mais como narrativa para justificar cortes do que como causa real deles.

Os números:

59% das empresas dizem citar a IA para justificar demissões e congelamento de vagas
ao mesmo tempo, poucas funções foram de fato totalmente substituídas por automação
55% das organizações planejam demitir em 2026, mas 92% também pretendem contratar
o cenário aponta mais para um rearranjo de equipes do que para um colapso do mercado de trabalho

O levantamento ouviu mil gestores de contratação nos Estados Unidos.

💬 Tradução sem filtro: “cortamos por causa da IA” soa melhor no comunicado do que “erramos o planejamento” ou “o resultado veio abaixo do esperado”. A IA real, a que entrega valor, exige engenharia, dados e gente boa operando. A IA do PowerPoint serve para justificar decisão financeira. Não confunda as duas.

📰 Título original: Empresas estão usando a inteligência artificial como bode expiatório para demissões? 🏷️ Fonte: Olhar Digital 🗓️ Data de divulgação: 11 de junho de 2026

5️⃣ 💼🔧 Engenheiro de IA segue como a vaga mais procurada do Brasil

Enquanto o discurso de demissão usa a IA como desculpa, o mercado mostra a outra ponta da história: a função de Engenheiro de IA continua no topo da lista das profissões mais buscadas no Brasil em 2026, segundo o levantamento anual do LinkedIn.

Alguns pontos:

o engenheiro de IA aparece em primeiro lugar entre os cargos de crescimento mais acelerado no país
a demanda se espalha por praticamente todos os setores, do jurídico ao financeiro, da saúde à comunicação
muitas empresas estão internalizando IA, criando times próprios em vez de apenas contratar ferramenta pronta
o trabalho exige domínio técnico real, não bio bonita de LinkedIn

💬 É exatamente o ponto que defendo desde sempre: o mercado não quer “especialista em IA” de slide. Quer quem projeta sistema, integra modelo, monitora custo e entrega em produção. A diferença entre os dois aparece já no primeiro deploy.

E é aqui que entra o nosso Portal de Talentos. Se você é aluno, ou uma empresa procurando talento de IA de verdade, o portal conecta os dois lados.

👉 Cadastre-se em: talentos.scorasacademy.com.br

📰 Título original: Engenheiro de Inteligência Artificial: a profissão mais buscada pelo mercado nacional em 2026 🏷️ Fonte: Convergência Digital (relatório LinkedIn)

6️⃣ 🤖⚙️ Agentes de IA: 40% das aplicações vão embuti-los, e 40% dos projetos podem ser cancelados

O tema agentes amadureceu, e os números de junho mostram os dois lados da moeda ao mesmo tempo.

De um lado, a promessa concreta:

a Gartner projeta que 40% das aplicações corporativas vão embutir agentes para tarefas específicas até o fim de 2026, contra menos de 5% em 2025
o mercado global de agentes deve chegar à casa dos US$ 11 a 12 bilhões, com crescimento anual perto de 45%
cerca de 80% das empresas que investiram em agentes já relatam retorno econômico mensurável

Do outro lado, o freio de realidade:

a própria Gartner espera que mais de 40% dos projetos de IA agêntica sejam cancelados até 2027
estudo da IBM mostra que só cerca de 25% das iniciativas de IA entregaram o ROI esperado

💬 Olha que retrato honesto: a tecnologia funciona, mas metade dos projetos morre no caminho. Por quê? Porque muita gente compra agente como quem compra plugin, sem arquitetura, sem governança e sem clareza de objetivo. Agente não é feature. É sistema. Quem trata como sistema fica nos 40% que vingam. Quem trata como modinha entra na estatística de cancelamento.

📰 Título original: Enterprise AI Agents Adoption Statistics 2026 🏷️ Fonte: compilação de dados Gartner, IDC e IBM.

7️⃣ 🇧🇷🧠 O Brasil precisa decidir: consumidor de IA ou dono de parte da cadeia?

Em meio ao episódio Fable, um debate ganhou ainda mais peso por aqui: a soberania tecnológica brasileira em IA.

O recado central:

a IA é uma nova camada de disputa econômica, social e geopolítica, e o Brasil precisa decidir se será apenas consumidor de tecnologia ou se vai ocupar elos mais relevantes da cadeia de valor
o Plano Brasileiro de IA prevê até R$ 23 bilhões em quatro anos, com foco em reduzir a dependência externa
já temos iniciativas concretas, como o SoberanIA, ecossistema comercial de IA generativa em português voltado ao setor público, que entrou em operação em maio
o debate no Web Summit Rio foi direto ao ponto: como transformar o hype em faturamento real

💬 O caso Fable foi uma aula prática e gratuita: quando o modelo que você usa pode ser desligado por uma canetada em outro país, soberania deixa de ser pauta de congresso e vira plano de continuidade do seu negócio. SLMs, modelos em português e infraestrutura local não são nacionalismo tecnológico. São gestão de risco.

📰 Título original: IA acelera debate sobre soberania tecnológica no Brasil 🏷️ Fonte: Exame 🗓️ Data de divulgação: 5 de junho de 2026

8️⃣ ⚛️💰 IBM aposta mais de US$ 10 bilhões na computação quântica

E para fechar a parte de fronteira, a computação quântica deu um sinal claro de que saiu do território da promessa. No começo do mês (2 de junho), a IBM anunciou um plano para investir mais de US$ 10 bilhões em quântica nos próximos cinco anos.

O que está em jogo:

o investimento cobre pesquisa e desenvolvimento, manufatura, parcerias e aquisições
a meta é entregar o primeiro computador quântico tolerante a falhas em larga escala até 2029
a IBM mantém 2026 como o ano em que pretende demonstrar vantagem quântica real sobre máquinas clássicas
ao mesmo tempo, os mercados de previsão pedem cautela: o avanço é de engenharia incremental, não de milagre

💬 É o mesmo padrão que a gente vê na IA: capacidade real subindo, hype subindo mais rápido ainda. A convergência entre quântica e IA é a fronteira que mais me interessa, justamente porque separa quem entende de fundamento de quem só repete buzzword. E é por isso que mantemos viva, com o Professor Rafael Simões do Carmo, a nossa formação em computação quântica: para você acompanhar essa curva entendendo a matemática, não só a manchete.

📰 Título original: IBM Commits More Than $10 Billion to Quantum Computing 🏷️ Fonte: IBM Newsroom 🗓️ Data de divulgação: 2 de junho de 2026

☕ Fechando a semana…

Se teve um fio condutor nestes últimos dias, foi este: a IA de fronteira amadureceu o suficiente para assustar o próprio governo que a financia.

a Anthropic lançou e foi obrigada a desligar o modelo público mais poderoso já feito
o discurso de demissão por IA segue mais forte do que a substituição real
a vaga de Engenheiro de IA continua no topo, porque alguém precisa construir de verdade
os agentes funcionam, mas metade dos projetos ainda morre por falta de engenharia
o Brasil discute soberania, e o caso Fable mostrou na prática por que isso importa
a quântica recebe US$ 10 bilhões e pede, ao mesmo tempo, pé no chão

Enquanto o mercado corre atrás da manchete da semana, na Scoras Digital e na Scoras Academy seguimos no mesmo lugar de sempre: menos palco, mais construção; menos hype, mais engenharia; menos fantasia, mais resultado real.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

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ChatGPT, Gemini e Claude: qual a IA mais usada no momento?

Anderson Luis Amaral — Tue, 09 Jun 2026 18:15:27 GMT

E mesmo usando os três todo dia, eu vivia esbarrando em números que não fechavam.

“ChatGPT tem 900 milhões de usuários.” “Gemini chegou a 900 milhões.” “Claude tem menos de 100 milhões.” Cada post jogava um número diferente. Como usuário das três empresas, resolvi parar e ir na fonte.

A primeira coisa que descobri é que a maioria das comparações está comparando coisas que não dão para comparar.

Usuários: a armadilha do semanal contra o mensal

ChatGPT. A OpenAI anunciou em fevereiro de 2026 que passou de 900 milhões de usuários ativos semanais. Dobrou os 400 milhões de um ano antes. O detalhe que quase nenhum artigo que achei cita: é semanal, não mensal. A estimativa de usuários mensais fica perto de 1 bilhão, mas esse número não é oficial.

Gemini. Aqui o boato de 900 milhões é falso (pelo menos até final de abril,pois não contabilizei os dados do mês de maio). No call de resultados do quarto trimestre de 2025, em 4 de fevereiro de 2026, o Sundar Pichai informou 750 milhões de usuários ativos mensais do app Gemini, contra 650 milhões no trimestre anterior. Os 2 bilhões que circulam são dos AI Overviews dentro da Busca do Google. Isso é gente usando o buscador e vendo um resumo de IA, não escolhendo um chatbot.

Claude. A Anthropic não publica número oficial de consumidor. As estimativas de terceiros colocam o uso direto, web mais app, entre 19 e 30 milhões de usuários ativos mensais. Se você somar o uso indireto via API e integrações, algumas estimativas chegam a 300 milhões. Então “menos de 100 milhões” é verdade para o app, e falso para a pegada total.

Agora o ponto que quebra a comparação inteira. ChatGPT divulga semanal. Gemini divulga mensal. Para o mesmo produto, o mensal é sempre maior que o semanal, porque mais gente usa algo ao longo de um mês do que em uma única semana. Quem coloca os dois lado a lado está dando vantagem artificial ao número mensal. Normalizando para a mesma métrica, a distância do ChatGPT para o Gemini é maior do que parece, e a do Claude para os dois também.

Valuation: eles não valem a mesma coisa

Essa é a parte que mais surpreende, porque circula a ideia de que Anthropic e OpenAI estão empatadas. Não estão.

A OpenAI fechou em 31 de março de 2026 uma rodada de 122 bilhões de dólares, a maior captação privada da história, com valuation pós-investimento de 852 bilhões de dólares. Amazon, Nvidia, SoftBank e Microsoft entraram.

A Anthropic fechou em fevereiro de 2026 uma Série G de 30 bilhões de dólares, a um valuation de 380 bilhões.

Ou seja, a OpenAI vale 2,2 vezes a Anthropic. Não é empate. Mas o detalhe é justamente esse. Mesmo valendo o dobro, a OpenAI tem algo como 30 vezes mais usuários consumidores. Se valuation seguisse número de usuário, a conta não fecharia nem de longe. Logo, o mercado não está pagando por usuário de app.

E o Gemini? Não dá para comparar valuation, porque o Gemini não é uma empresa. É um produto dentro da Alphabet, que é pública e vale trilhões. Comparar “valor do Gemini” com OpenAI e Anthropic é erro de categoria.

Receita: a história que ninguém posta

Aqui tudo faz sentido.

A OpenAI declarou estar gerando 2 bilhões de dólares por mês, ou seja, cerca de 24 bilhões anualizados. Em 2025 faturou 13,1 bilhões no ano. E não é lucrativa: a margem bruta fica em torno de 33%, metade de uma empresa de software tradicional, porque o custo de inferência é brutal.

A Anthropic chegou a um run-rate de 14 bilhões de dólares em fevereiro de 2026, contra 1 bilhão no fim de 2024. O Claude Code sozinho passou de 2,5 bilhões de run-rate. E na primeira metade de 2025, a receita enterprise da Anthropic ultrapassou a da OpenAI.

Junte as peças. A Anthropic vale cerca de 45% da OpenAI. Fatura cerca de 58% do run-rate da OpenAI. E faz isso com uma fração minúscula dos usuários consumidores. A conta só fecha de um jeito: o mercado está precificando qualidade de receita, não volume de usuário.

O que os números realmente dizem

A leitura honesta é que o mercado de consumidor e o valor das empresas se descolaram.

ChatGPT ganhou o consumidor. É a marca, é o 1 bilhão de gente, é a distribuição. Gemini cresce rápido pela mochila do Google: Android, Busca, Workspace. E a Claude virou a infraestrutura de quem constrói: API, código, enterprise. Pouco usuário de app, muita receita por usuário.

Por isso a foto muda dependendo da métrica que você escolhe. Se contar usuário ativo mensal de app, é uma corrida. Se contar receita e penetração enterprise, é outra completamente diferente.

A lição prática para quem usa essas ferramentas todo dia é simples. Desconfie de qualquer comparação que jogue um número grande sem dizer a métrica. Semanal contra mensal mente. Usuário de app contra valuation mente. Produto dentro de big tech contra startup mente. Quando você separa as métricas, o ranking deixa de ser um placar único e vira três jogos diferentes, cada um com um líder.

E os três jogos importam, dependendo do que você está tentando fazer.

Fontes: comunicados oficiais e resultados da OpenAI, Alphabet e Anthropic; Reuters; Bloomberg; TechCrunch; CNBC; e estimativas de tráfego e usuários compiladas por demandsage e fatjoe. Dados de fevereiro a abril de 2026.

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O que você perdeu nesta semana? 15-2026

Anderson Luis Amaral — Mon, 08 Jun 2026 01:16:17 GMT

Jun 07, 2026

Antes de qualquer manchete, um lembrete que faz parte do DNA desta newsletter: cada notícia aqui foi escolhida a dedo por mim, Anderson, lida e aprovada uma a uma. Nada de piloto automático, nada de feed gerado sozinho, nada de título jogado só para preencher espaço. Se está nesta edição, é porque eu considerei relevante para quem constrói IA de verdade.

E se esta semana provou alguma coisa, é que o discurso sobre IA finalmente está sendo testado pela conta de luz, pela folha de pagamento e pelos números reais de adoção. Demissões batendo recorde, “engenheiro de IA” virando o cargo mais disputado do planeta, gigantes despejando dezenas de bilhões em data centers e em computação quântica, e o ChatGPT cravando 1 bilhão de usuários. Tem muita coisa amadurecendo, e tem muito hype para separar. Vamos aos fatos.

1️⃣ 🤖💸 IA vira o motivo número 1 das demissões nos Estados Unidos

A consultoria Challenger, Gray & Christmas divulgou os dados de maio e eles são duros: as empresas americanas anunciaram mais de 97 mil cortes de vagas no mês, o maior número para um mês de maio desde a pandemia, em 2020. E, pela primeira vez, a inteligência artificial aparece como a principal razão declarada para demitir.

as demissões subiram por três meses seguidos: 48 mil em fevereiro, 60 mil em março, 83 mil em abril e mais de 97 mil em maio
a IA respondeu por cerca de 40% dos cortes anunciados em maio, contra apenas 7% em janeiro
só em 2026, as demissões atribuídas diretamente à IA já somam 87,7 mil, mais do que 2024 e 2025 juntos
a tecnologia lidera com folga: 38,2 mil cortes em maio, o pior mês para o setor desde agosto de 2024
rastreadores independentes, como o TrueUp, já contam cerca de 150 mil vagas eliminadas em tecnologia no ano

💬 A leitura preguiçosa é “a IA substituiu o trabalhador”. A leitura correta é mais incômoda: boa parte dessas empresas está cortando gente saudável e lucrativa para liberar orçamento e comprar GPU, energia e data center. Não é colapso financeiro, é realocação de capital. E vale desconfiar do rótulo: “a IA vai cobrir esse trabalho” virou a justificativa conveniente da temporada. Guarde esse raciocínio, porque ele volta na notícia 7.

👉 Leia a matéria completa em:

2️⃣ 🎓🚀 “Engenheiro de IA” é o cargo que mais cresce no mundo (e o nosso Portal de Talentos é de graça)

Enquanto uma ponta do mercado corta, a outra disputa talento como nunca. O LinkedIn elegeu “Engenheiro de IA” o cargo que mais cresce nos Estados Unidos em 2026, e os números explicam o porquê.

as vagas para engenheiro de IA subiram 143% em um ano
as vagas em IA agêntica cresceram 280% e chegaram a cerca de 90 mil anúncios, segundo o AI Index 2026, de Stanford
o cargo de Forward Deployed Engineer, que mal existia há três anos, saltou mais de 800%
mesmo com a onda de demissões, as vagas para engenheiro de software subiram 30% no ano, com mais de 67 mil posições abertas
segundo a Korn Ferry, 52% das lideranças pretendem colocar agentes autônomos em produção até o fim de 2026, e, entre as que já usam, 88% estão aumentando o orçamento

💬 Repare na contradição só aparente: o mercado corta vaga genérica com uma mão e paga prêmio de até 56% para quem constrói com a outra. Não é paradoxo, é triagem. Quem só usa ferramenta pronta entra na fila do corte. Quem projeta arquitetura, faz deploy, mede resultado e mantém o sistema em produção entra na fila do prêmio. É exatamente nesse segundo grupo que a Scoras Academy aposta desde o primeiro dia.

E é aqui que entra um recado prático: o nosso Portal de Talentos foi feito justamente para conectar quem constrói IA de verdade com quem precisa contratar. Ele é 100% gratuito para qualquer empresa e gratuito para todos os alunos da Scoras Academy. Se você é aluno, cadastre seu perfil. Se você representa uma empresa que quer contratar engenheiros de IA formados de verdade, é só acessar e buscar.

👉 Acesse o Portal de Talentos da Scoras Academy em:

https://talentos.scorasacademy.com.br/

👉 Leia a matéria completa em:

https://jobsbyculture.com/blog/agentic-ai-hiring-boom-2026

3️⃣ 🤖⚙️ Os agentes saíram do palco e entraram no ERP: NVIDIA, SAP e a era do “harness”

Duas das maiores empresas de tecnologia do mundo cravaram, na mesma semana, que agente de IA deixou de ser demonstração e virou produto de operação real.

na GTC Taipei, a NVIDIA lançou o Agent Toolkit e a família de modelos abertos Nemotron 3 para empresas construírem agentes autônomos que funcionam como “colegas digitais”
o conceito central da NVIDIA é cirúrgico: um modelo só vira agente quando ganha um “harness”, a camada de orquestração, contexto, memória, uso de ferramentas e segurança
na conferência Sapphire 2026, a SAP apostou tudo na “Autonomous Enterprise”, com mais de 50 assistentes Joule orquestrando mais de 200 agentes especializados
esses agentes atuam em finanças, cadeia de suprimentos, compras, RH e atendimento, todos ancorados em um Knowledge Graph, ou seja, um mapa estruturado dos processos e dados da empresa

💬 Quem acompanha esta newsletter já viu esse termo aqui: harness. O modelo virou commodity, qualquer um acessa o mesmo LLM. A engenharia de verdade está no harness: orquestração, contexto, memória, ferramentas, validação e governança. SAP e NVIDIA estão dizendo, com bilhões em jogo, exatamente o que repetimos faz tempo: agente não é prompt bonito, é arquitetura rodando dentro de sistema real, com dado governado. É isso que ensinamos no curso A2A + ADK Agents da Scoras Academy: comunicação entre agentes, uso de ferramentas e fallback entre LLMs, no código, não na interface gráfica.

👉 Leia a matéria completa em:

https://nvidianews.nvidia.com/news/enterprise-software-leaders-build-ai-agents-with-nvidia

👉 Leia também sobre a “Autonomous Enterprise” da SAP em:

https://solutionsreview.com/ai-news-for-the-week-of-june-5-updates-from-cisco-pinecone-snowflake-more/

4️⃣ 🇧🇷🛡️ Brasil e a soberania de IA: o país vai ser consumidor ou protagonista?

Em São Paulo, no dia 2 de junho, o AI Summit da EXAME, realizado em parceria com a Saint Paul (ambas que tem um MBA em IA comigo, Anderson L Amaral), dedicou um painel inteiro à pergunta que mais importa para nós: o Brasil quer apenas consumir tecnologia ou ocupar elos mais relevantes da cadeia de valor da IA?

o painel reuniu Celso Camilo (mestre e doutor em Inteligência Artificial), Luis Fernando Prado (sócio do Prado Vidigal Advogados e líder do Comitê de IA Responsável da ABRIA) e André Lopes (editor de IA e Tech da EXAME), que atuou como mediador
o debate tratou a IA como uma nova camada de disputa econômica, social e geopolítica
passou por políticas públicas, infraestrutura própria e o desafio de adotar IA sem perder o controle sobre processos, dados e responsabilidades
pano de fundo: o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial prevê cerca de R$ 23 bilhões em investimentos até 2028, enquanto Estados Unidos e China disparam na frente

💬 Esse é um tema que eu bato faz tempo: soberania em IA não se compra, se constrói. Enquanto o debate público brasileiro fica preso entre o medo do desemprego e o encantamento com demo de palco, a pergunta que realmente importa é estrutural. Vamos formar gente capaz de projetar e operar IA aqui dentro, ou vamos terceirizar nossa camada de inteligência e pagar pedágio para sempre? Soberania começa com capacitação técnica de verdade, não com discurso.

👉 Leia a matéria completa em:

https://exame.com/inteligencia-artificial/ia-soberania-tecnologica/

5️⃣ ⚛️💰 Computação quântica: a IBM aposta US$ 10 bilhões enquanto a Microsoft leva bronca dos físicos

A mesma semana trouxe os dois lados da computação quântica em 2026, o ano que a ONU declarou como Ano Internacional da Ciência e Tecnologia Quântica.

a IBM anunciou mais de US$ 10 bilhões em cinco anos para quântica, abrangendo pesquisa, fábrica, parcerias e aquisições
a meta é entregar o primeiro computador quântico tolerante a falhas em larga escala até 2029
a empresa afirma já ter mais de 340 organizações rodando cargas de trabalho reais em seus computadores quânticos hoje
“a era quântica não está mais à nossa frente, ela já começou”, disse Arvind Krishna, presidente e CEO da IBM
do outro lado, a Microsoft apresentou o chip Majorana 2 com uma melhoria descrita como “extraordinária”, mas especialistas externos afirmam que ele simplesmente não funciona, repetindo um padrão de anúncio grandioso seguido de pouca evidência

💬 É o mesmo filme da IA, só que em quântica: de um lado, a IBM coloca dinheiro de verdade, cronograma público e 340 clientes reais; do outro, um anúncio espetacular que os próprios físicos não conseguem reproduzir. O padrão se repete: o trabalho sério avança devagar e mensurável, enquanto o marketing tenta encurtar caminho. Para quem ainda acha que isso é “coisa de daqui a 30 anos”, recomendo recalibrar o radar. É por isso que mantemos um curso de Computação Quântica com aulas ao vivo na Scoras Academy: quando IA e quântica se cruzarem de vez, quem entender os fundamentos vai largar na frente.

👉 Leia a matéria completa em:

https://newsroom.ibm.com/2026-06-02-ibm-commits-more-than-10-billion-to-quantum-computing,-funding-its-roadmap-from-todays-leading-systems-to-the-worlds-first-fault-tolerant-quantum-computers

👉 Leia também a análise crítica sobre o chip da Microsoft em:

https://www.scientificamerican.com/article/microsofts-upgraded-majorana-quantum-computing-chip-fizzles-with-physicists/

6️⃣ 🌐📈 ChatGPT crava 1 bilhão de usuários (mas o número que me chamou atenção foi outro)

O ChatGPT passou de 1 bilhão de usuários ativos mensais no aplicativo em maio, segundo estimativas da Sensor Tower divulgadas pela Reuters. É o app mais rápido da história a chegar nessa marca.

levou cerca de três anos, batendo a velocidade de Google Maps, TikTok, Instagram e YouTube
o Claude, da Anthropic, ainda é bem menor, com cerca de 56 milhões de usuários
mas o Claude cresceu cerca de 640% em um ano, contra 62% do ChatGPT no mesmo período
usuários nos Estados Unidos que instalaram o Claude passaram a usar 5% menos o ChatGPT um mês depois
as duas empresas correm para a bolsa: a Anthropic já protocolou pedido de IPO de forma confidencial, e a OpenAI prepara o seu

💬 Um bilhão de usuários é um número de respeito, mas é um número de superfície. Ele mede quanta gente abriu um chatbot, não quanto valor isso gerou. O sinal mais interessante está embaixo da manchete: qual base cresce mais rápido e qual “rouba” tempo de uso da outra. E, no mundo corporativo, a métrica que importa não é quantas pessoas abriram um chat, é quão fundo a IA está integrada em finanças, operações, atendimento e engenharia. Acesso virou commodity. Integração virou competitividade.

👉 Leia a matéria completa em:

https://www.technology.org/2026/06/03/chatgpt-1-billion-monthly-users-record/

7️⃣ 🏗️⚡ O dinheiro de verdade da IA: SoftBank promete € 75 bilhões em data centers na França

Lembra do raciocínio da notícia 1, sobre o orçamento que sai da folha de pagamento? Aqui está parte do destino dele. Na cúpula Choose France, com o presidente Emmanuel Macron, a SoftBank anunciou até € 75 bilhões (cerca de US$ 87,5 bilhões) para construir e operar 5 GW de capacidade de data center de IA na França.

a primeira fase, de € 45 bilhões, entrega 3,1 GW na região de Hauts-de-France até 2031
as instalações ficarão em Dunkirk (Loon-Plage), Bosquel e Bouchain
a SoftBank citou a rede elétrica de baixo carbono, o terreno industrial e o talento de engenharia da França como motivos da escolha
a estatal de energia EDF cederá o terreno de uma antiga usina, e a Schneider Electric será parceira em um polo industrial no Porto de Dunkirk
atenção ao detalhe que o anúncio oficial suaviza: só € 45 bilhões são compromisso firme, e os outros € 30 bilhões dependem do sucesso da primeira fase

💬 Cada vez mais, a economia de IA é uma economia de energia e imóvel industrial. O orçamento que sai da folha de pagamento vira gigawatt, terreno e silício. E tem um recado geopolítico: a Europa não saiu do jogo, ela só joga com as próprias regras, energia limpa e soberania de dados. Vale também a dose de ceticismo: cúpulas como a Choose France acumulam dezenas de bilhões em promessas que nem sempre viram concreto. Para quem constrói, a lição é direta: entender custo de inferência, energia e infraestrutura deixou de ser detalhe e virou parte do projeto.

👉 Leia a matéria completa em:

https://techcrunch.com/2026/05/30/softbank-says-it-will-invest-up-to-e75-billion-to-build-french-data-centers/

8️⃣ 💻🧾 A conta da IA agêntica chegou? O GitHub Copilot virou “pré-pago”

Para fechar, a notícia que todo mundo que constrói deveria ler com atenção. Desde 1º de junho, todos os planos do GitHub Copilot passaram a cobrar por uso, e não mais por assinatura fixa.

o antigo sistema de “premium requests” foi aposentado e substituído por créditos (GitHub AI Credits), em que 1 crédito vale US$ 0,01
o consumo é calculado por tokens: entrada, saída e contexto em cache, conforme o modelo usado
a revisão de código por IA agora também consome minutos de GitHub Actions
chegaram controles de orçamento por usuário, justamente para conter surpresas na fatura
usuários intensivos de agentes relatam saltos de custo de 10 a 50 vezes, e a reação da comunidade foi imediata

💬 Esse é o detalhe que ninguém comenta no palco: agente consome token, token custa dinheiro, e agora a conta aparece no fim do mês. Acabou a ficção confortável de vender codificação agêntica como mensalidade de academia. Já falamos aqui do paper da ETH Zurich, que mostrou que contexto demais faz o agente “pensar” mais, testar mais e custar mais de 20% a mais. Os modelos de cobrança só alcançaram essa realidade. Para quem constrói, fica o recado: custo por inferência e por execução de agente virou disciplina de engenharia, não rodapé de planilha. Quem não medir vai descobrir do jeito mais caro.

👉 Leia a matéria completa em:

https://github.blog/news-insights/company-news/github-copilot-is-moving-to-usage-based-billing/

👉 Leia também sobre a reação dos desenvolvedores em:

https://visualstudiomagazine.com/articles/2026/04/27/devs-sound-off-on-usage-based-copilot-pricing-change-you-will-get-less-but-pay-the-same-price.aspx

Mas lembre-se: chegou para quem usa LLMs e não sabe (ainda) usar Small Language Models!

☕ Fechando a semana…

Se teve um fio condutor nestes últimos dias, foi este: o discurso sobre IA finalmente está sendo cobrado pela realidade.

A IA virou o motivo número 1 das demissões, enquanto “engenheiro de IA” virou o cargo mais disputado do planeta. Não é contradição, é o mercado separando quem compra de quem constrói. A IBM e a SoftBank despejam dezenas de bilhões em quântica e em data centers, o dinheiro de verdade por trás do hype. O ChatGPT cravou 1 bilhão de usuários, mas quem vai liderar não é quem dá acesso, e sim quem integra de verdade. E a conta da codificação agêntica, enfim, chegou.

Enquanto isso, na Scoras Digital e na Scoras Academy, seguimos focados no de sempre: menos palco, mais construção; menos hype, mais implementação; menos fantasia, mais resultado real.

👉 O futuro não pertence a quem repete buzzword. Pertence a quem entende, constrói e entrega.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

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O que você perdeu nesta semana? 14-2026

Anderson Luis Amaral — Sun, 31 May 2026 16:54:22 GMT

31 de Maio de 2026

✍️ Um aviso importante antes de começar: diferente de boa parte do que você lê por aí, aqui nada é automatizado no piloto. Cada notícia desta newsletter passa por curadoria individual. Sou eu, Anderson, que leio, escolho, reviso e aprovo cada item antes de chegar até você. Não é resumo automático de IA solto, não é agregador genérico, não é repost de tendência da moda. É seleção feita por alguém que constrói IA todos os dias e tem opinião formada sobre o que importa, o que é hype e o que merece a sua atenção de fim de semana.

Esta semana foi pesada. Anthropic lançou um modelo novo, Microsoft cancelou Claude Code internamente, OpenAI e Anthropic recuaram nas previsões sobre desemprego em massa, computação quântica deu um salto sério em temperatura ambiente, e por aqui, na Scoras Academy, batemos duas marcas importantes. Vamos aos fatos.

1️⃣ 🚀🧠 Anthropic lança Claude Opus 4.8 com saltos em código, raciocínio e honestidade

Quinta-feira, 28 de maio, a Anthropic colocou no ar o Claude Opus 4.8, sucessor do Opus 4.7 que tinha sido lançado há apenas 41 dias. É o ritmo de upgrade mais agressivo da história da empresa, claramente em resposta à pressão competitiva de OpenAI e Google.

Os destaques anunciados:

ganhos consistentes em código agentic, raciocínio multidisciplinar e uso autônomo de computador
modelo mais honesto: testadores relatam que o Opus 4.8 sinaliza incertezas com mais frequência e faz menos afirmações sem suporte
taxas de comportamento desalinhado, como engano, agora menores que no Opus 4.7 e próximas ao Claude Mythos Preview
quatro vezes menos propenso a aprovar código defeituoso sem comentar, segundo a própria Anthropic
novidade na claude.ai: o usuário agora controla o nível de esforço que o modelo aplica em cada tarefa
Claude Code ganha “dynamic workflows”, recurso em research preview que planeja o trabalho, executa subagentes em paralelo, verifica saídas e reporta de volta ao usuário
modo fast três vezes mais barato do que nas versões anteriores, rodando a 2.5x a velocidade padrão
mesma faixa de preço do Opus 4.7

A Anthropic também sinalizou que pretende liberar modelos da classe Mythos para todos os clientes nas próximas semanas, depois de finalizar as proteções de segurança que ainda travam o acesso público.

💬 O recado é claro: a Anthropic está apertando o ciclo de release, focando em código agentic em escala, e tentando recuperar terreno perdido com o Opus 4.7, que teve recepção morna no mercado. Para quem constrói agentes de verdade, o ganho em consistência e honestidade importa muito mais do que mais um décimo em benchmark.

👉 Leia a matéria completa em:

👉 Leia também o anúncio oficial da Anthropic em:

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8

2️⃣ 💻❌ Microsoft cancela licenças de Claude Code e empurra engenheiros para o GitHub Copilot CLI

Enquanto a Anthropic comemora o lançamento do Opus 4.8, a Microsoft tomou uma decisão que diz muito sobre o estado atual do mercado de IA agentic. A divisão Experiences + Devices, responsável por Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams e Surface, recebeu prazo até 30 de junho para parar de usar o Claude Code e migrar para o GitHub Copilot CLI.

O contexto é interessante:

o Claude Code tinha virado, segundo várias fontes, o queridinho dos engenheiros da Microsoft, preferido em relação ao próprio Copilot
o problema não era qualidade técnica, era custo e governança
a CTO da Uber, Praveen Neppalli Naga, já tinha admitido em abril ter queimado todo o orçamento de IA de 2026 com Claude Code em apenas quatro meses
Bryan Catanzaro, VP de deep learning da Nvidia, afirmou recentemente que o custo de computação está superando o custo dos próprios funcionários
30 de junho é o último dia do ano fiscal da Microsoft, ou seja, a decisão também é financeira

A decisão não afeta o contrato de até cinco bilhões de dólares da Microsoft na Anthropic, nem o acordo da Anthropic para comprar trinta bilhões em capacidade computacional do Azure.

💬 Aqui mora um recado importante para qualquer empresa adotando IA agentic em escala: a melhor ferramenta no piloto raramente é a que vence no enterprise. Vence quem entrega previsibilidade de custo, integração com o stack existente, conformidade e controle. Popularidade entre desenvolvedores é ótimo, mas a conta no fim do mês ainda manda.

👉 Leia a matéria completa em:

https://www.windowscentral.com/microsoft/microsoft-cancels-claude-code-licenses-shifting-developers-to-github-copilot-cli-a-move-likely-driven-by-financial-motives

3️⃣ 🎯🤝 Portal de Talentos da Scoras Academy passa de 60 alunos disponíveis e 43 empresas cadastradas

Uma das iniciativas que mais cresceu silenciosamente nas últimas semanas foi o nosso Portal de Talentos, que já passou de sessenta alunos disponíveis e quarenta e três empresas cadastradas.

Para quem ainda não conhece:

é um ATS (Applicant Tracking System) gratuito para empresas
reúne a elite de engenharia de IA do Brasil, incluindo líderes e executivos da área
empresas conseguem buscar, filtrar e contatar talentos diretamente
alunos formados e em formação ganham visibilidade junto a empresas que realmente buscam profissionais técnicos de IA, e não apenas mais um “AI specialist” de bio de LinkedIn

A proposta é simples e pragmática: as empresas usam a ferramenta sem custo e, em troca, têm acesso direto a um pool selecionado de pessoas que efetivamente sabem construir IA. Os alunos da Scoras Academy ganham um canal real de exposição profissional, sem intermediários e sem ruído.

💬 Em um mercado onde recrutamento de IA virou uma confusão entre títulos inflados e currículos genéricos, faz diferença ter um espaço onde a curadoria existe dos dois lados. Empresa séria encontra profissional sério. Engenharia encontra engenharia.

👉 Acesse o Portal de Talentos em:

https://talentos.scorasacademy.com.br/

E lembrem-se : 100% grauito para QUALQUER EMPRESA!CADASTRE-SE!

4️⃣ 🎓🔥 Curso “De Gargalos a Agentes” da Patrícia Costa passa de 50 alunos e entra no segundo e último lote com desconto

Outra notícia que vale comemorar aqui na Scoras Academy: o curso “De Gargalos a Agentes”, da Patrícia Costa, já passou de cinquenta alunos matriculados.

E mais: acabamos de entrar no segundo e último lote com desconto.

Quem ainda não garantiu vaga, este é literalmente o último momento para entrar pagando menos. Depois desse lote, o valor passa para o preço cheio.

O curso é uma proposta diferente do que tem por aí: foca em diagnosticar gargalos reais de processo dentro das empresas e traduzir isso em arquiteturas de agentes que efetivamente resolvem o problema, em vez de empilhar automação genérica sobre processos que continuam quebrados.

💬 Em um momento em que todo mundo está vendendo “agente de IA” como se fosse mágica, este é o tipo de formação que separa quem entende processo de quem só sabe escrever prompt.

👉 Garanta sua vaga no segundo lote em:

https://gargalos.scorasacademy.com.br/

5️⃣ 🤷‍♂️📉 Sam Altman e Dario Amodei recuam em uníssono nas previsões de apocalipse de empregos

Na terça-feira, 26 de maio, em uma conferência do Commonwealth Bank of Australia em Sydney, Sam Altman, CEO da OpenAI, soltou uma frase que viralizou rapidamente: “Estou encantado de estar errado sobre isso.”

Ele se referia às previsões anteriores de que a IA eliminaria rapidamente empregos administrativos de entrada. Disse que estava “praticamente certo” sobre as previsões tecnológicas, mas “bem errado” sobre o impacto social e econômico.

Na mesma semana, Dario Amodei, CEO da Anthropic, fez um recuo quase idêntico. Ele, que já tinha previsto que metade das vagas administrativas de entrada poderia desaparecer em cinco anos, agora afirma que a automação pode na verdade expandir o trabalho que as pessoas fazem.

A coincidência levantou suspeitas. Vejamos os fatos:

a OpenAI teria protocolado documentos de IPO em maio de 2026 de forma confidencial
a Anthropic também caminha em direção a uma listagem pública
narrativas mais brandas sobre desemprego ajudam roadshows de IPO
o Yale Budget Lab confirmou que não houve mudança significativa no desemprego para trabalhadores expostos a IA até março de 2026

Por outro lado, os dados de demissões contam outra história: mais de 115 mil profissionais de tecnologia foram demitidos em 2026 até o momento, com Meta, Amazon, Cisco, Snap e Oracle citando IA como um dos motivos.

💬 A verdade provavelmente está no meio: a IA não causou um apocalipse de empregos, mas também não é inocente. O que vemos é uma reconfiguração lenta, desigual e profundamente dependente de geografia, setor e nível hierárquico. E, claro, conveniente de minimizar quando se está prestes a abrir capital.

👉 Leia a matéria completa em:

https://fortune.com/2026/05/26/sam-altman-dario-amodei-walking-back-ai-jobs-apocalypse-prophecies-ipo/

6️⃣ ⚛️💡 Stanford apresenta dispositivo quântico que funciona em temperatura ambiente usando luz torcida

E enquanto a IA agentic domina as manchetes, a computação quântica continua avançando em silêncio. Pesquisadores de Stanford acabaram de publicar um avanço importante: um dispositivo quântico que opera em temperatura ambiente, utilizando luz torcida para entrelaçar fótons e elétrons.

O problema histórico da computação quântica é conhecido:

a maioria dos sistemas exige temperaturas próximas ao zero absoluto, cerca de menos 273 graus Celsius
isso torna os equipamentos caros, grandes e operacionalmente complicados
o custo de manutenção é uma das principais barreiras para adoção em escala

O dispositivo de Stanford ataca exatamente esse gargalo. Operando em temperatura ambiente, ele abre caminho para:

sistemas quânticos menores e mais baratos
aplicações em comunicações seguras
integração mais natural com plataformas de IA e computação convencional

💬 Esse é o tipo de avanço que muda o jogo no médio prazo. Computação quântica em temperatura ambiente significa que, em vez de salas refrigeradas industriais, podemos começar a falar em integração com data centers convencionais e até dispositivos especializados de menor porte. A convergência entre IA e quântica deixa de ser slide de palestra e começa a virar arquitetura real.

👉 Leia a matéria completa em:

https://www.sciencedaily.com/releases/2026/05/260528074028.htm

7️⃣ 🧬⚛️ Google lança REPLIQA, programa de dez milhões de dólares unindo IA quântica e ciências da vida

Ainda no território quântico, o Google lançou em meados de maio o REPLIQA, um programa de pesquisa de dez milhões de dólares que une IA quântica e ciências da vida.

O objetivo é claro:

simular processos biológicos em nível molecular
atacar desafios como dobramento de proteínas
modelar metabolismo de fármacos com precisão sem precedentes
desenvolver ferramentas e hardware de sensoriamento aprimorados por física quântica para descobertas médicas

O programa envolve colaboração com universidades líderes e tem foco específico em casos onde a computação quântica oferece vantagem real sobre métodos clássicos, especialmente em problemas de simulação molecular onde a abordagem clássica trava por explosão combinatória.

💬 Para quem acompanha a tese de convergência IA + quântica, este é exatamente o tipo de aplicação onde a combinação faz sentido econômico. Não é quântica resolvendo tudo, e não é IA resolvendo tudo. É quântica fazendo o que ela faz melhor, simulação física em nível molecular, com IA fazendo o que ela faz melhor, identificação de padrões e otimização sobre grandes espaços de dados.

👉 Leia a matéria completa em:

8️⃣ 🤖🚀 Curso A2A + ADK Agents da Scoras Academy continua em ritmo de lançamento

Conforme antecipei semanas atras, o curso rápido e prático sobre A2A + ADK Agents da Scoras Academy continua se preparando para o lançamento.

Para quem ainda não viu, este é um treinamento intensivo onde você aprende a:

criar agentes que se comunicam entre si usando o protocolo A2A
executar tarefas reais com o ADK Python do Google
escalar arquiteturas agentic profissionais com fallback para outros LLMs
estruturar projetos no padrão Scoras Academy: Jupyter Notebooks organizados, aplicações práticas em Python, exercícios por módulo e arquitetura real de agentes

A diferença para o restante do mercado continua sendo a mesma: aqui não é “veja como usar a interface gráfica”. É código, arquitetura e decisão técnica.

👉 Fiquem atentos: 🎓 Scoras Academy

9️⃣ 📊⚙️ Q-CTRL e IBM atingem aceleração de 3.000x em simulação de materiais quânticos

E para fechar com um número que vale prestar atenção: a Q-CTRL e a IBM anunciaram em maio uma aceleração de três mil vezes na simulação do modelo Fermi-Hubbard em 120 qubits, utilizando supressão de erros em runtime.

Por que isso importa:

o modelo Fermi-Hubbard é uma referência clássica em física da matéria condensada, fundamental para entender supercondutividade e novos materiais
120 qubits ainda não é “fault-tolerant quantum computing” pleno, mas é o suficiente para demonstrações práticas de vantagem quântica em problemas específicos
supressão de erros em runtime é exatamente o tipo de avanço que vai permitir que esses sistemas saiam dos laboratórios e entrem em uso comercial

Junto com o avanço de Stanford em temperatura ambiente e o programa REPLIQA do Google, o sinal é consistente: 2026 está se confirmando como o ano em que a computação quântica deixa de ser pesquisa pura e começa a entregar valor comercial mensurável.

💬 Para quem ainda acha que computação quântica é “coisa de daqui a 30 anos”, recomendo recalibrar o radar. O ciclo está se comprimindo de forma parecida com o que vimos em IA generativa entre 2020 e 2022.

👉 Leia a matéria completa em:

☕ Fechando a semana…

Se você tentar resumir esta semana em uma frase, ela seria mais ou menos assim: o mercado de IA está amadurecendo na marra.

A Anthropic lança Opus 4.8 com foco em honestidade e código agentic. A Microsoft, mesmo investindo bilhões na própria Anthropic, decide internamente que o custo do Claude Code não fecha com o orçamento. Sam Altman e Dario Amodei recuam publicamente sobre desemprego em massa, em um movimento suspeitosamente coordenado e suspeitosamente próximo de IPOs bilionários. E, do outro lado, a computação quântica continua avançando em temperatura ambiente, em simulação molecular e em supressão de erro, abrindo caminho para a convergência real com IA.

Na Scoras Digital e na Scoras Academy, seguimos com a mesma postura de sempre:

menos hype, mais engenharia
menos buzzword, mais arquitetura
menos promessa de palco, mais entrega no mundo real

O Portal de Talentos passou de sessenta alunos disponíveis e quarenta e três empresas cadastradas. O curso “De Gargalos a Agentes” da Patrícia Costa já passou de cinquenta alunos e agora está no segundo e último lote com desconto. São sinais concretos de que existe um público sério, que quer aprender a construir, contratar com critério e participar de algo maior do que o ruído da semana.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

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O que você perdeu nesta semana? 13-2026

Anderson Luis Amaral — Sun, 24 May 2026 22:39:10 GMT

24 de Maio 2026

Esta semana o jogo ficou claro em duas frentes ao mesmo tempo: a IA generativa entrou de vez na fase dos agentes proativos, e a computação quântica deixou de ser promessa de laboratório para virar infraestrutura, dinheiro de verdade e, principalmente, combustível para a própria IA. E o melhor: o Brasil apareceu nas duas histórias. Bora?

1️⃣ 🤖🚀 Google I/O 2026: Gemini 3.5, vídeo com física real e um agente que age sozinho (e a Anthropic contrata Karpathy)

O Google abriu o I/O 2026 sem economizar. Foram anunciados a família Gemini 3.5, o modelo de vídeo Gemini Omni e um agente proativo chamado Spark.

Os destaques:

• Gemini 3.5 Flash chegou como modelo padrão, com a plataforma Antigravity reforçada para orquestrar e construir agentes

• Gemini Omni gera vídeo a partir de texto, imagem e áudio, com entendimento de física real: a água escorre, a sombra cai no lugar certo, a bola descreve o arco que uma bola de verdade descreveria

• Spark é um assistente sempre ativo que resume e-mails e agenda em um Daily Brief, automatiza tarefas recorrentes, redige comunicações e se integra a serviços externos

Como se não bastasse, na mesma semana Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI, anunciou que está entrando para o time de pré-treinamento da Anthropic. No mercado de IA, contratação também é estratégia.

💬 A leitura comercial é direta: a interface de valor está migrando do prompt isolado para o agente que entende objetivos e executa sozinho. Quem ainda vende “curso de prompt bonito” vai descobrir, do jeito mais caro, que o cliente agora quer arquitetura de agentes que funciona.

👉 Leia a matéria completa em:

2️⃣ 🇧🇷🧠 Brasil lança a SoberanIA, o primeiro ecossistema nacional de IA generativa em português

Esta foi a notícia que mais me deixou orgulhoso na semana. Foi lançada oficialmente em Brasília a SoberanIA, apresentada como o primeiro ecossistema brasileiro de IA generativa em português voltado ao serviço público.

Desenvolvida pelo Governo do Piauí com apoio do governo federal, a plataforma integra o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial e reúne ferramentas para educação, segurança pública e gestão administrativa.

O que está disponível:

• sistemas de atendimento ao cidadão

• registro digital de ocorrências

• apoio para professores

• automação de processos administrativos

A proposta central é soberania tecnológica: soluções adaptadas à legislação, à cultura e à linguagem institucional brasileiras, em vez de simplesmente importar modelos de fora.

💬 Para quem trabalha com IA no Brasil, isso é ouro: abre demanda real por profissionais que saibam adaptar, integrar e operar modelos em português, dentro das regras nacionais. Soberania tecnológica não se compra pronta, se constrói com gente capacitada. E é exatamente esse o nosso trabalho.

👉 Leia a matéria completa em:

https://desinformante.com.br/brasil-lanca-ecossistema-nacional-de-inteligencia-artificial-voltado-ao-setor-publico

3️⃣ ⚛️🧬 Google lança o REPLIQA: IA quântica encontra as ciências da vida

E aqui entra o tema que venho batendo na tecla há semanas: a convergência entre IA e computação quântica. O Google lançou o REPLIQA, um programa de pesquisa de US$ 10 milhões que une IA quântica e ciências da vida para simular processos biológicos em nível molecular.

Os alvos são problemas que travam a medicina tradicional:

• dobramento de proteínas

• metabolismo de medicamentos

• desenvolvimento de hardware de sensoriamento quântico para aplicações médicas

Em parceria com universidades de ponta, a ideia é criar ferramentas quânticas aceleradas por IA para destravar descobertas que hoje custam anos e bilhões.

💬 Repare no padrão: a IA não está “competindo” com a quântica, está turbinando ela, e vice-versa. Quem entender essa convergência cedo vai estar posicionado num dos mercados mais valiosos da próxima década. Quem tratar as duas como temas separados vai chegar atrasado nas duas.

👉 Leia a matéria completa em:

E lembre-se, criamos o primeiro curso de computação quântica para Programadores e profissionais de IA do Brasil -

https://quantica.scorasacademy.com.br/

4️⃣ ⚡🔬 Q-CTRL e IBM atingem 3.000x de aceleração em simulação quântica de materiais

A Q-CTRL e a IBM demonstraram um salto e tanto: 3.000 vezes de aceleração na simulação do modelo de Fermi-Hubbard, rodando em 120 qubits e usando supressão de erros em tempo de execução.

Por que isso importa:

• o modelo de Fermi-Hubbard é um dos problemas mais duros da física de materiais

• supressão de erros em tempo de execução é justamente o gargalo que separava “demonstração de palco” de “vantagem quântica prática”

• resultado: uma demonstração concreta de utilidade, não mais uma promessa para 2040

💬 Tradução para o português comercial: a quântica está saindo do PowerPoint e entrando na conta de resultado. Quando a supressão de erros amadurece, materiais, energia e farmacêutica passam a ser os primeiros setores a sentir o impacto. Vale ficar de olho.

👉 Leia a matéria completa em:

E lembre-se, criamos o primeiro curso de computação quântica para Programadores e profissionais de IA do Brasil -

https://quantica.scorasacademy.com.br/

5️⃣ 💰⚛️ O dinheiro “inteligente” da IA está migrando silenciosamente para a quântica

Outro sinal forte da convergência: análise publicada nesta semana mostra que o capital que vinha perseguindo IA começa a se mover, de forma discreta, para a computação quântica. O assunto está deixando de ser teórico e ganhando tração comercial.

Os números que chamaram atenção:

• a IonQ reportou receita de US$ 64,7 milhões no primeiro trimestre e elevou a projeção de 2026 para a faixa de US$ 260 a US$ 270 milhões

• em abril, a empresa interconectou fotonicamente dois sistemas quânticos independentes de íons aprisionados

• segundo a IonQ, foi a primeira demonstração de computadores quânticos comerciais conectados, um passo crítico para escalar a computação além de um único processador

💬 O recado para investidores e fundadores é claro: a próxima onda de capital não está escolhendo entre IA e quântica, está apostando na interseção das duas. Quem souber falar as duas línguas vai sentar na mesa certa.

👉 Leia a matéria completa em:

https://www.fool.com/investing/2026/05/22/why-the-smartest-ai-money-is-quietly-moving-into-q/

E lembre-se, criamos o primeiro curso de computação quântica para Programadores e profissionais de IA do Brasil -

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6️⃣ 🖥️🇩🇪 Alemanha simula um computador quântico de 50 qubits pela primeira vez

Cientistas na Alemanha simularam integralmente um computador quântico de 50 qubits pela primeira vez, usando o novo supercomputador exascale europeu, o JUPITER. O feito quebrou o recorde anterior, que era de 48 qubits.

Pode parecer detalhe técnico, mas não é:

• simular sistemas quânticos em máquinas clássicas é essencial para validar algoritmos antes de rodar no hardware real

• cada qubit adicional dobra a complexidade da simulação, então sair de 48 para 50 é um salto exponencial, não linear

• isso acelera todo o ciclo de pesquisa, do desenho do algoritmo à correção de erros

💬 É a infraestrutura silenciosa que sustenta o resto. Sem supercomputação clássica de ponta para simular, a corrida quântica anda mais devagar. Quem investe nessa base hoje colhe vantagem competitiva amanhã.

👉 Leia a matéria completa em:

https://www.sciencedaily.com/news/computers_math/quantum_computers/

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7️⃣ 🇧🇷⚛️ Brasil acelera na quântica: CIQuanta na Paraíba e plano de R$ 5 bilhões do MCTI

O Brasil não está só assistindo. Avança a construção do CIQuanta, o Centro Internacional de Computação Quântica, a ser instalado na Paraíba, primeiro centro do tipo na América Latina, com investimento estimado em R$ 150 milhões e governança colaborativa entre institutos de pesquisa e o MCTI.

E tem mais no radar nacional:

• o MCTI prepara um plano que prevê R$ 5 bilhões em investimentos até 2034, focado em computação quântica fotônica

• a aposta brasileira tem uma sacada esperta: usar a biodiversidade da Amazônia, Mata Atlântica e Cerrado, com milhões de moléculas a estudar, como vantagem competitiva natural

• como resumiu um pesquisador da Unicamp, o Brasil não tem o capital de EUA, China e União Europeia, mas tem capital humano qualificado de sobra para desenvolver

💬 Aqui mora uma oportunidade enorme e pouco explorada: o Brasil vai precisar formar, rápido, profissionais que entendam quântica e IA juntas. A janela está aberta agora. Quem se posicionar primeiro vai ocupar um espaço que ainda tem pouquíssima gente preparada para preencher.

👉 Leia a matéria completa em:

https://www.sociedademilitar.com.br/2026/04/em-parceria-com-a-china-brasil-tera-o-primeiro-centro-de-computacao-quantica-da-america-latina-com-investimento-de-r-150-milhoes-amz.html

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8️⃣ 📈💸 Boom de investimento quântico: NSF lança X-Labs de US$ 1,5 bilhão e Xanadu estreia na Nasdaq

Para fechar o bloco de notícias, o termômetro do dinheiro. A NSF, dos EUA, lançou a iniciativa independente X-Labs, com US$ 1,5 bilhão ao longo de dez anos, mirando especialmente tecnologias quânticas e de sensoriamento.

No mesmo movimento de mercado:

• a Xanadu estreou na Nasdaq e na TSX, reportando salto de receita de 304,3% no primeiro trimestre e negociando cerca de US$ 285 milhões em financiamento governamental

• o setor vive uma corrida de IPOs, com empresas de computação quântica atraindo bilhões de dólares, na mesma toada que a IA viveu

• ou seja, a quântica está repetindo, em velocidade acelerada, o ciclo de capitalização que a IA percorreu nos últimos anos

💬 Quando governo e mercado financeiro colocam bilhões na mesa ao mesmo tempo, o sinal é inequívoco: a janela de oportunidade está se abrindo. E como sempre, ela favorece quem chega preparado, não quem chega correndo atrás do hype depois que o trem já partiu.

👉 Leia a matéria completa em:

https://gargalos.scorasacademy.com.br/

9️⃣ ⏳🔥 Últimos dias: lote promocional do curso “De Gargalos a Agentes” está acabando

Falando em chegar preparado, um aviso importante e com prazo: um dos lotes promocionais do curso De Gargalos a Agentes está acabando.

Se você acompanhou a newsletter de hoje, já percebeu o porquê: o mercado está migrando do prompt isolado para arquiteturas de agentes que executam tarefas reais. Este curso é exatamente sobre isso, sair do gargalo manual e construir agentes que trabalham por você, com engenharia de verdade.

No estilo Scoras Academy:

• aplicação prática, não teoria solta

• foco em arquitetura real de agentes

• conteúdo pensado para quem quer operar, não só comentar

O valor promocional não volta depois que o lote fechar. Garanta sua vaga enquanto ainda dá.

👉 Leia o restante e garanta sua vaga em:

🔟 🎯🤝 Novo Portal de Talentos da Scoras Academy: empresas, vagas e processo seletivo no mesmo lugar

E para fechar, uma novidade que muda o jogo para alunos e empresas: o novo Portal de Talentos da Scoras Academy já está no ar, e agora com várias empresas cadastradas.

O que o portal entrega:

• match-making inteligente entre vagas e perfis de alunos

• convites para entrevistas direto pela plataforma

• processo seletivo completo conduzido por ali, de ponta a ponta

E o melhor: o portal é aberto. Qualquer empresa pode se cadastrar, buscar e contratar alunos da Scoras Academy, conduzindo todo o recrutamento pela própria plataforma.

📣 Se você é aluno: mantenha seu perfil atualizado e fique de olho nos convites.

🏢 Se você é empresa: cadastre-se, publique suas vagas e contrate quem realmente sabe construir IA no mundo real.

💬 Formação séria não termina no certificado. Termina na recolocação, no projeto entregue, no profissional empregado. É para isso que o portal existe: conectar quem constrói com quem precisa construir.

👉 Acesse e cadastre sua empresa em:

https://talentos.scorasacademy.com.br/

☕ Fechando a semana…

Se ainda restava dúvida sobre para onde a tecnologia está indo, esta semana respondeu:

• a IA generativa virou a era dos agentes proativos, com o Google liderando o anúncio e a Anthropic reforçando o time

• a computação quântica saiu do laboratório e virou infraestrutura, dinheiro e resultado prático

• e a convergência entre as duas deixou de ser teoria: já tem programa de pesquisa, capital migrando e vantagem competitiva em jogo

No meio disso tudo, o Brasil apareceu nas duas frentes: lançando seu primeiro ecossistema de IA generativa em português e acelerando seu primeiro centro de computação quântica. A janela está aberta. A pergunta é só uma: você vai estar preparado quando ela escancarar?

Na Scoras Digital e na Scoras Academy, seguimos no de sempre: menos hype, mais engenharia. Menos palco, mais construção. Menos fantasia, mais resultado real.

Nos vemos na próxima semana. 🚀

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