Sora 2: A Nova Era da Geração de Vídeos com Inteligência Artificial
A OpenAI anunciou o Sora 2, seu mais avançado modelo de geração de vídeo e áudio. A nova versão é mais fisicamente precisa, realista e controlável do que os sistemas anteriores. Agora, além de visuais cinematográficos ou estilizados, a ferramenta gera diálogos sincronizados, efeitos sonoros e paisagens sonoras completas, elevando o realismo a um novo patamar. Tudo isso pode ser explorado no novo aplicativo Sora . Assista aqui! Do “momento GPT-1” ao “momento GPT-3.5” do vídeo O Sora 1, lançado em fevereiro de 2024, foi considerado o “GPT-1 do vídeo”: o marco em que a geração começou a funcionar com permanência de objetos e consistência mínima. Já o Sora 2 é comparado ao “GPT-3.5 do vídeo”, capaz de executar ações antes impossíveis para outros modelos — como rotinas olímpicas de ginástica, mortais em pranchas de stand up paddle respeitando a física de flutuação e rigidez, ou até um triplo axel com um gato agarrado ao patinador . Principais avanços do Sora 2 Segurança, identidade e bem-estar O app foi projetado com foco em segurança e bem-estar digital. Os usuários têm controle total sobre seus cameos, podendo definir quem pode usá-los e revogar permissões a qualquer momento. Para adolescentes, há limites automáticos de uso diário e controles parentais integrados. Além disso, a recomendação de vídeos no feed prioriza conexões sociais e inspiração criativa, não tempo de tela . Disponibilidade e próximos passos Para o app de rede social ainda vamos ter que esperar um pouco no Brasil, o aplicativo Sora já está disponível para iOS nos EUA e Canadá, em formato de acesso com convites. Cada novo usuário pode convidar quatro amigos, incentivando a experiência em grupo. A versão Android está em desenvolvimento. Além do app, será possível acessar o Sora 2 via sora.com e, em breve, por meio de API. O modelo estará disponível gratuitamente em fase inicial, com limites generosos de uso; usuários do ChatGPT Pro terão acesso ao Sora 2 Pro, de maior qualidade. Conclusão Aparentemente, o Sora 2 não é apenas um salto técnico: representa o início de uma nova era de experiências co-criativas. Ao unir realismo físico, diversidade estética e controle criativo, o modelo pavimenta o caminho para simuladores gerais do mundo físico, fundamentais no avanço rumo à IA geral (AGI). Enquanto isso, promete trazer alegria, criatividade e novas formas de conexão social para milhões de pessoas.
Você teria um robô em casa? Mercado cresce e deve gerar trilhões de dólares por ano em pouco tempo
Este é um trecho original publicado em Exame.com. Leia a matéria completa em: Times Brasil O mercado de robôs humanoides poderá alcançar até US$ 5 trilhões anuais até 2050, apontou um estudo da Looqbox, empresa brasileira especializada em inteligência de dados. O estudo mostrou que a tecnologia começa a ganhar espaço além de indústrias e serviços, com aplicações domésticas, ainda que em fase inicial. A trajetória deve seguir o padrão de outras inovações: “Assim como aconteceu com o automóvel e o smartphone, o humanoide tende a se tornar parte do dia a dia das famílias conforme a tecnologia amadurece e os preços caem”, afirmou Rodrigo Murta, CEO do Looqbox. Casos de adoção já em andamento O relatório cita iniciativas recentes de grandes empresas. A Tesla já começou a usar o robô Optimus em suas fábricas e projeta custos entre US$ 20 mil e US$ 30 mil por unidade. A americana Figure.ai, apoiada por Microsoft e OpenAI, firmou parceria com a BMW e estima produzir 100 mil unidades nos próximos anos. Na Noruega, a 1X testa centenas de robôs em residências. Já a chinesa UBTech apresentou um modelo voltado ao cuidado de idosos, com preço estimado em US$ 20 mil. Desafios de custo e desempenho Apesar dos avanços, os preços ainda são barreira para uma adoção em massa. Modelos industriais, como o Digit, da Agility Robotics, custam cerca de US$ 250 mil. Versões mais recentes já chegam à faixa de US$ 20 mil, e a expectativa é que a produção em escala reduza gradualmente os valores. O estudo também destacou obstáculos técnicos: autonomia limitada das baterias, em média de quatro a cinco horas; destreza manual inferior à humana; e dificuldades de navegação em ambientes domésticos não estruturados. Por isso, a adoção inicial segue concentrada em setores industriais, onde as condições são mais controladas.
Nano Banana e o futuro da edição de imagens na era da inteligência artificial
Este é um trecho original publicado em Exame.com. Leia a matéria completa em: Early Adopter Em 26 de agosto de 2025, o Google lançou o Nano Banana, um modelo de inteligência artificial que está redefinindo a forma como editamos imagens. Diferente de tudo que já vimos, ele é capaz de alterar apenas partes específicas de uma foto sem comprometer o restante da cena — algo que até pouco tempo atrás exigia habilidade avançada ou horas de trabalho manual. Tive a oportunidade de experimentar essa tecnologia em situações muito pessoais. Num voo de drone (meu hobby), fotografei minha avó em seu quarto, mas havia uma grade na imagem. Com o Nano Banana, consegui remover a grade em segundos, mantendo todo o resto intocado. O resultado não foi apenas uma foto mais limpa: foi a sensação de proximidade, como se aquela barreira nunca tivesse existido. Em outra ocasião, usei o modelo para restaurar uma foto antiga do meu avô com minha avó. A imagem estava gasta pelo tempo, com marcas e falhas. O Nano Banana reconstruiu os detalhes com naturalidade, devolvendo vida a um registro que é parte da minha história familiar. Esses exemplos ilustram como a AI não está apenas transformando a produtividade dos criativos, mas também nossa relação emocional com as imagens. O que antes era limitado a especialistas agora está ao alcance de qualquer pessoa com uma boa ideia — ou um desejo de preservar memórias. A distância entre a ideia e a sua materialização se encurta no tempo, e a expressão, “a palavra tem poder”, ganha uma conotação mais forte do que nunca. Na prática profissional, isso já vem mudando o padrão. Aqui no Looqbox, estamos usando o Nano Banana em nossas peças para Instagram e LinkedIn. O impacto é claro: conteúdos mais sofisticados, produzidos em menos tempo, e com uma consistência visual que eleva o patamar da comunicação. A união anunciada hoje do Nano Banana com o ecossistema de ferramentas como o Photoshop abre um novo capítulo na indústria criativa. Não é apenas sobre editar imagens com mais rapidez; é sobre permitir que cada criador, seja um fotógrafo amador ou uma agência global, explore novas formas de expressão. E talvez seja justamente aí que esteja a revolução: a tecnologia deixa de ser apenas um recurso técnico e passa a ser uma ponte — entre gerações, entre memórias, entre o que imaginamos e o que podemos criar.
Estudo do MIT: O que outros especialistas dizem sobre os 95% de insucessos em IA
Este é um trecho original publicado em Exame.com. Leia a matéria completa em: Intelligence.garden Uma pesquisa recente do MIT (Massachusetts Institute of Technology) revelou um dado alarmante: 95% dos projetos de inteligência artificial generativa não conseguem acelerar a receita das empresas. À primeira vista, o número sugere um cenário de fracasso generalizado. Mas, na prática, ele pode dizer mais sobre a forma como o sucesso é medido do que sobre a efetividade da tecnologia. Rafael Franco, da Alphacode Para analisar os dados de forma crítica, o Portal Intelligence.Garden ouviu especialistas em inovação e transformação digital. A conclusão é que, embora os números causem desconforto sob a ótica da receita, eles não configuram um “desastre da IA”. Pelo contrário: refletem sobretudo a imaturidade das organizações no uso da tecnologia.“Muita gente implementa IA com a expectativa de resultado rápido no caixa, mas sem pensar direito no problema que está tentando resolver. A IA pode trazer valor de várias formas, e nem todas aparecem como aumento direto de receita”, afirma Rafael Franco, especialista em tecnologia da informação e CEO da Alphacode, empresa que desenvolve projetos no ambiente mobile, “Ao medir apenas impacto imediato na receita, é natural que o índice pareça negativo. O que vemos, na prática, são expectativas desalinhadas: a IA generativa tem grande potencial, mas exige integração, adaptação cultural e tempo para maturar antes de gerar resultados financeiros consistentes”, diz Cleber Brito, diretor de Segurança e Tecnologia da Informação da Foundever, líder global em experiencia do cliente. João Paulo Ribeiro, do Grupo Inove Receita não é tudoSegundo o estudo, a métrica central foi o impacto direto sobre faturamento. Porém, ao olhar apenas para esse indicador, ficam de fora ganhos intangíveis, mas igualmente relevantes, como eficiência operacional, redução de custos, insights mais ágeis e aprendizado organizacional. Rafael Franco ressalta que, em muitos projetos acompanhados por ele, os maiores benefícios vieram justamente da eficiência: menos retrabalho, maior agilidade e melhor qualidade nas decisões. “Tudo isso tem valor, mesmo que não vire receita no curto prazo”, diz. “Também tem um efeito importante de aprendizado: o time começa a entender como trabalhar com IA, o que já é um passo enorme pra criar uma cultura digital de verdade”, diz. João Paulo Ribeiro, especialista em cultura organizacional e CEO do Grupo Inove, avalia que medir o sucesso da IA apenas pelo impacto imediato na receita é um equívoco. Para ele, esse recorte desconsidera o tempo necessário para a maturação tecnológica e a adaptação cultural. Muitas iniciativas ainda estão em fase de aprendizado organizacional e, por isso, não podem ser julgadas apenas pelo retorno financeiro de curto prazo. Cleber Brito, da Foundever, aponta que automatizar tarefas repetitivas, acelerar análises e apoiar decisões mais embasadas já gera valor significativo, ainda que não apareça imediatamente no faturamento. Esses ganhos são o alicerce para o crescimento futuro. Contextos diferentes, realidades distintas Outro ponto levantado é que o recorte das empresas avaliadas pode não ser representativo. Enquanto multinacionais contam com equipes de dados robustas e infraestrutura consolidada, médias empresas e mercados emergentes, como o Brasil, ainda enfrentam barreiras mais básicas — desde a falta de organização dos dados até times enxutos e limitações orçamentárias. “O relatório traz uma amostra ampla (52 entrevistas, 300 iniciativas, 153 líderes), mas reconhece limitações: tende a refletir as maiores corporações globais e setores visíveis, deixando de fora especificidades de mercados emergentes como o Brasil”, diz Rodrigo Murta, CEO do Looqbox. “O recorte certamente influencia” diz João Paulo Ribeiro. Grandes corporações em mercados maduros lidam com legados tecnológicos e estruturas pesadas de governança. Já em países emergentes, como o Brasil, há mais flexibilidade e menos camadas de aprovação, o que acelera testes e adoção. “Analisar apenas grandes empresas globais pode distorcer a leitura real do impacto”, opina. “Empresas médias ou de mercados emergentes como o Brasil têm maior flexibilidade e abertura para experimentação. Isso significa que os números globais não podem ser interpretados de forma homogênea, pois os contextos são muito distintos”, analisa Cleber Brito. “Apesar do estudo do MIT trazer insights relevantes, ele não pode ser tratado como um estudo epidemiológico (que exige amostragem probabilística e critérios rigorosos de representatividade). Isso gera viés de seleção e reduz a representatividade para PMEs, startups e mercados emergentes, como o Brasil”, aponta Rodrigo Gava, CTO e co-CEO da Vultus, focada em cibersegurança. Cleber Brito, da Foundever Dilemas antigos, novos nomesEntre os obstáculos listados pelo estudo estão a falta de integração entre tecnologia e negócio e o fenômeno da “shadow AI” — quando colaboradores usam ferramentas sem supervisão da área de TI. Para o entrevistado, esses problemas não são exclusivos da IA generativa: já existiam na forma de “shadow IT” ou iniciativas desconectadas de estratégia. “A tecnologia só colocou uma lente de aumento sobre dilemas de gestão que sempre estiveram aí”, explica Rafael Franco. “A diferença agora é que o fenômeno do “shadow AI” ficou mais evidente, porque a facilidade de uso da IA coloca ferramentas poderosas nas mãos de qualquer colaborador”, aponta João Paulo Ribeiro. “O que é novo na IA generativa é a escala e a natureza do “shadow AI” — funcionários adotando ferramentas pessoais (como ChatGPT) de forma massiva, à frente das iniciativas oficiais”, diz Rodrigo Murta.O ciclo do hype A trajetória da IA generativa parece repetir o ciclo vivido por outras grandes inovações, como a internet ou o big data: entusiasmo inicial, frustração com resultados e, depois, consolidação com aplicações mais realistas. Para Rodrigo Murta, da Looqbox, plataforma de Business IntelIigence (BI), o hype inicial faz parte natural do processo de inovação. “Sempre que surge uma nova tecnologia, há resistência e questionamentos. Quando inventaram a calculadora, muitos temeram que ninguém mais aprenderia matemática. A caneta esferográfica foi vista como o fim da beleza da caligrafia. A fotografia levantou dúvidas sobre o futuro dos retratistas. O mesmo acontece agora: estamos apenas passando por mais uma etapa desse ciclo de inovação e adaptação pelo qual a humanidade sempre atravessa”, compara. “Estamos vivendo um novo ciclo do tipo hype → desilusão → consolidação. Aconteceu com várias outras tecnologias. Primeiro vem a euforia, depois a frustração e, para quem continua, vem o uso mais maduro e realista. Isso
Os irmãos de Belém do Pará que sonham em organizar as empresas do Brasil
Os irmãos Rodrigo e Daniel Murta são donos do Looqbox, empresa de dados que acaba de anunciar a entrada no segmento de agentes de IA.
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