Por que OpenAI, Google e Anthropic estão pedindo para serem reguladas

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Original language: Portuguese

Original video: Por que OpenAI, Google e Anthropic estão pedindo para serem reguladas · Channel: exame · 40:40 · Watch on YouTube

Topics: AI agents, Cybersecurity and software security, AI governance and regulation, AI models, Robotics and autonomous systems

Summary

O episódio discute os avanços recentes dos modelos de IA, os limites dos benchmarks e o papel de intermediários como a OpenRouter. Também aborda o investimento brasileiro em IA e a adoção de agentes por empresas, com exemplos de monitoramento de fraudes e conformidade regulatória. A conversa analisa por que grandes empresas de IA defendem algum tipo de regulação, incluindo a possibilidade de criar barreiras para concorrentes e responder a riscos de segurança. Por fim, explora carros autônomos e robôs como aplicações da IA no mundo físico.

Key points

O desempenho de modelos de fronteira pode superar os benchmarks atuais, tornando necessárias novas formas de avaliação.
Modelos mais capazes em cibersegurança podem encontrar falhas de segurança, inclusive falhas de dia zero.
A OpenRouter intermedeia o acesso a modelos e pode ajudar a escolher opções adequadas ou mais baratas para cada tarefa.
O pacote brasileiro de R$ 23 bilhões busca apoiar infraestrutura, pesquisa e desenvolvimento de IA, mas é menor que os investimentos de grandes potências.
Uma pesquisa discutida no episódio aponta que metade das empresas consultadas usa alguma forma de IA, mas apenas 15% adotam IA agêntica.
O Banco Inter usou agentes para monitorar transações suspeitas, e a Cogna aplicou IA para acompanhar requisitos regulatórios da educação.
As grandes empresas podem apoiar a regulação para estabelecer padrões, reduzir riscos e dificultar a entrada de concorrentes menores.
Carros autônomos e robôs humanoides ilustram a expansão da IA para atividades no mundo físico.

Chapters

Start	Chapter	Summary
00:00	Abertura e lançamentos de modelos	Os apresentadores introduzem os temas do episódio e comentam novos modelos de IA e seus resultados em benchmarks.
04:18	Capacidades, benchmarks e cibersegurança	A conversa aborda usos cotidianos dos modelos, a dificuldade de medir seu desempenho e sua capacidade de encontrar falhas de segurança.
08:29	Novas formas de interação e OpenRouter	Os apresentadores explicam como tecnologias de conexão com sites podem ampliar as ações de IA e discutem o papel da OpenRouter e sua compra pela Stripe.
15:12	Investimento brasileiro em inteligência artificial	O episódio analisa o pacote anunciado pelo Brasil e suas ambições para infraestrutura, pesquisa e desenvolvimento de IA.
17:50	Adoção de IA nas empresas	Uma pesquisa sobre empresas brasileiras indica uma diferença entre o uso básico de IA e a adoção mais avançada de sistemas agênticos.
20:24	Casos de uso de agentes em empresas	Os apresentadores discutem aplicações no monitoramento de fraudes e na verificação de requisitos regulatórios, além de como mapear processos de trabalho.
24:34	Por que as empresas defendem regulação	A conversa examina os incentivos das grandes empresas para influenciar regras e os possíveis efeitos da regulação sobre concorrentes e lançamentos.
30:47	Carros autônomos e novos mercados	Os apresentadores comparam iniciativas de robotáxis e discutem como carros autônomos podem transformar modelos de negócio e serviços.
37:01	Robôs no mundo físico	O episódio trata de robôs humanoides, de seu treinamento para tarefas físicas e de possíveis aplicações domésticas e industriais.
39:06	Encerramento	Os apresentadores encerram o episódio e convidam o público a acompanhar e comentar as próximas conversas.

Quotes

É a primeira vez que eu vejo alguém pedindo, né, o próprio agente falando: “Me regule, por favor.” — 00:00

Agora o Astra e o Mitos já tinham provado isso, mas o Astra chegou num momento em que precisa se rever. — 04:18

Essa pergunta se abre: o que mais dá para fazer? — 21:56

Quando você cria uma barreira de regulação, você deixa um monte de estreantes de fora. — 25:37

Todo esse carro é um robô. Esse carro é um robô de rodas. — 37:01

Concepts and entities

OpenAI, Google, Anthropic, OpenRouter, Stripe, agente de IA, IA agêntica, falha de dia zero, cibersegurança, carro autônomo, Optimus

Full transcript (original language)

00:00 É a primeira vez que eu vejo alguém pedindo, né, o próprio agente falando, ó, me regule, por favor. >> Imagino que um agoregulador ia pedir, tipo, eu preciso verificar como que foi essa foi processada essa resposta. >> E aí isso atrasa todo um lançamento. A gente olha ainda para essa coisa do serviço carro, mas a gente tá falando muito de robótica, né? Todo esse carro é um robô. Esse carro é um robô de rodas, né? Olá,

00:36 [música] eu sou Pedro Vanertner Show Days Ventures. Esse é Growth Holics, o podcast para quem adora inovação e empreendedorismo. E a gente gosta de trazer para você não só as novidades, mas o que que tá por trás delas. E todo mês a gente faz um episódio especial, onde a gente abre o capor da Exame e a gente traz todas as matérias mais relevantes de tecnologia.

01:07 Mas não só isso, a gente traz também o meu amigo André Lopes, que produziu essas matérias, fez as entrevistas, é um nerd, assim como eu, gosta de usar AI. Pouquinho menos. >> Pouquinho menos, talvez. Talvez. E a gente gosta de abrir aqui esses eh esses temas que a gente eh vê o mês inteiro para você mastigados. E André, seja muito bem-vindo aqui a novamente o nosso

01:37 episódio do Por trás do Hype. >> Obrigado, Pedro. É um prazer estar de novo aqui. Acho que cada vez mais a gente tá deixando os assuntos um pouco mais complicados pras pessoas, né? porque a gente é, enfim, mergulhado nos assuntos, a gente traz muita informação, mas hoje vou tentar um esforcinho aqui que eu prometi até pro para umas pessoas que acompanham a gente, que eu vou explicar mais no detalhe, facilitar mais a conversa. Eu acho a minha missão é essa. >> Boa, André, gostei. E vamos começar aqui com uma com desafio para você, porque a gente vai falar agora dos modelos que

02:09 foram lançados. A gente tem aí o GPT 6 Astra, né, que eu tava te comentando que eu já comecei a usar, que é Antropic, que a Antropic a Open Ai lançou. Antropic também lançou o Fable 5.1, o Mito 5.1, cheio de lançamentos aí. Vamos começar aí pelo pela Open AI, André. >> Bom, esse modelo ele acabou com os benchmarks, né? Eh, essa, enfim, tem várias empresas aí no mercado que medem

02:42 a o desempenho desses modelos toda vez que eles são lançados. A maioria deles chega ali perto dos da casa dos 90, chega na casa, alguns até em algumas tarefas 70%. O Astra chegou em 99, 98 e acabou com todas as medições, né? Então, mostra que a gente chegou num outro nível, é um outro patamar, é uma outra discussão sobre modelos de de linguagem e provavelmente tudo vai ter que ser revisto a partir daqui, né? E ele chega assim semanas, uma semana depois do do Mitos eh 5.1 ali do Fable, que é o irmão

03:16 ali mais tranquilo da da Antropic. E eles chegam prometendo ali mais funções em cibersegurança, que é uma coisa que eu já venho defendendo no site ali da Exame com as notícias de que a diar, essa super inteligência, ela vai ser defendida e vai ser validada através da cybersegurança, né, que é onde impacta, onde as pessoas têm medo, onde as empresas têm medo e os governos também. Então, quando uma empresa diz: “Ó, agora a gente chegou num momento crítico da avaliação desse modelo, ele consegue ir para um patamar de segurança

03:47 assim que nenhum ser humano consegue.” Acho que até para entender quando um um modelo desse consegue ser crítico em cybersegurança, é imaginar que tem um funcionário que não é o júnior, ele é o pleno, ele não precisa perguntar para você se ele tá fazendo certo ou errado. Na hora que ele chega numa tarefa e executa ela errada, ele percebe, opa, aqui eu eu errei, vou dar uns passos atrás e vou tentar executar de novo. E ele faz isso, só que de uma forma virtual ali, centenas de milhares de vezes, infinitamente, não se cansa até encontrar uma falha de segurança, né?

04:18 Então, tem aquelas falhas de dia zero, que é uma falha que ninguém sabia que existia, que ela altera totalmente o funcionamento de um sistema. E agora o Astra e tanto mito já tinha provado isso, mas o Astra chegou num momento onde precisa se rever e aí com isso vem a pedidos até de regulamentação que a gente vai conversar mais paraa frente, né? >> Exatamente. Exatamente. E eu eu sou super fã, né, do Fable. Usei, já uso muito ele, embora bastante salgado, bastante caro o preço. Ã, mas usando

04:50 Astra, eu explodiu minha cabeça. Eu tava te comentando antes, eu achei assim o modelo mais incrível eh até hoje. >> Que que você acha que vai desbloquear mais ali do potencial no dia a dia, no corporativo? Assim, >> eu acho que eu acho que ele consegue aquilo que você falou, né? Ele saiu de júnior, foi para pleno e ele consegue tomar decisões ã embasadas no contexto de uma maneira muito interessante, >> desde tarefas como produzir uma landing

05:20 page ou coisa assim, ou até mesmo, ó, olha todos esses documentos aqui e me diz, eh, o que que eu tiro daqui que pode ser eh interessante pra próxima reunião. Você consegue fazer isso de um jeito extremamente eficiente, rápido. Ele é muito rápido. Eu eu achei, pelo menos. E E eu e aí vendo as demos que o pessoal lançou, o pessoal consegue fazer um jogo inteiro num num pronto. >> Essa que eu mais vi no Reddit, no no X, é as pessoas testando com o jogo, né?

05:52 Porque eu imagino que era era uma tarefa que ali realmente era uma equipe extensa, né? para fazer um um personagem ali, o render de um personagem mais o o o universo onde esse personagem vai andar, mais as habilidades que o personagem vai ter, tudo isso era várias pessoas pensando ao mesmo tempo, né? E o Feber consegue emular isso ali, >> pelo que você me disse ali, questão de minutos, né? Ele toma decisão e vai avançando >> ele vai, ele vai. E então assim, eu acho que e aquilo que você falou, né, quando a gente aquelas tabelas de benchmark, de

06:23 modelos, eu já não entendia metade do que que era aqueles benchmarks e agora vai chegar uma hora que eles vão superar todos e a gente vai ter que pensar noutra forma de avaliar esses modelos, porque eles estão simplesmente muito bons em tudo, né? >> E as empresas até começam agora a não compartilhar mais os mesmos critérios de avaliação, né? justamente até para desenhar sua própria estratégia do que eh tem que ser olhado a partir daqui, né? O como elas competem agora no caso

06:54 tanto o Mitos quanto o Astra na na cibersegurança, ainda tem critérios que esses que os benchmarks que a gente tava vendo faziam sentido. A partir daqui eu acho que todo mundo vai escolher um caminho para onde seguir. Como a Openai tem uma tendência muito mais agora pra publicidade também, porque tem anúncios no chat EPT, tem uma coisa ali do dia a dia, tem as vozes, a geração de imagens, ela vai mais para um B2B, né? Então eles vão escolher um outro caminho. Agora Antropic e modelos chineses se voltam muito mais pra programação, outros

07:24 benchmarks. A gente tem que ver o que que vai acontecer e se vai valer a pena ficar olhando para isso para medir, né? Se vai entrar preço. Tem uma questão agora o Astra aí 10 a cada milhão de tokens de entrada e 50 de saída. Sim. >> Eu acho que é é >> é um valor que a gente não tinha não tinha chegado ainda, né? Não, não. >> E >> é e com uma eficiência interessante e e o que você falou, né? Sempre quando lança um modelo de fronteira, os modelos chineses vão lá e correm atrás e melhoram. E a gente vê o do os modelos da ZAI, eh, o GLM, né, que

07:58 é muito bom, é o modelo. E e eu acho que no futuro a gente vai tomar as decisões, talvez mais pela tal, quase pela personalidade do modelo e menos pela performance. É, a gente falou mitos e e Astra, mas todo mundo lançou uma atualização, né, nessas últimas semanas. Eh, teve o Google com Gemini Flash, teve Kim, teve o GLM, todo mundo teve um pelo menos ali um upgrade. Não, alguns não chegaram em Marcos muito eh, enfim, não tem essa diferença gigante como do Astra, mas tem uma atualização ali de

08:29 alguma funcionalidade, algum conector, tá todo mundo agora apostando em novas tecnologias, tipo web MCP, né, que é a IA ganha a capacidade de olhar para um site sem ter que tirar uma print e olhar palavra por palavra para fazer uma ação. Agora ela consegue conversar, por exemplo, vamos supor que o Maia ia entrar no site da Exame para ler uma notícia, ele ia tirar uma foto da homepage, ler texto por texto e descobrir qual notícia ela ia enviar pro usuário. Agora, o site que tivesse MC da web MCP, ele envia essa informação já

08:59 escrita e diz: “Ó, você pode clicar aqui, você pode entrar aqui, aqui não pode, aqui são os nossos anúncios, aqui eh é só para leitor eh logado, enfim, essa comunicação muda.” E agora imagina isso em sistemas em de grande escala, tipo e-commerces. eh, sites de segurança, outras habilidades que você vai adicionar na IALI, seja um terminal de pagamento, acessar um banco de dados público, tudo isso vai evoluir. Essas IAS agora estão todas super bem preparadas para isso, né? >> É, ou seja, eh, daqui alguns meses a

09:29 gente vai se perguntar o que que são essas definições aí de eh agi super inteligência e tudo. O que que isso significa, né? Power. É, exatamente. E [roncando] como é que a gente vai conseguir absorver tudo isso? Isso me linca com uma com uma outra notícia que conecta o mercado financeiro aí com AI, que é a compra da Open Router pela

10:01 Stripe. Então, dá um dá um resumo pra gente, André, o que que significa primeiro que diabos é open router? O que, por que que existe isso? E o que que significa? Por que que uma empresa financeira está comprando um intermediador, digamos assim, de AI? >> Vou responder essa primeira. Eu acho que tá todo mundo entendendo que token é o dinheiro no mundo das IA, né? Então, quando você pega uma empresa tipo a Open Holter, que é um intermediário ali de

10:32 tokens, você pode, acho que dá para dizer até que você compra no atacado ali tokens, né? Ela, você tem um pedido, uma tarefa para sua IA executar, esse intermediador ali, essa camada de abstração, vai no Mercado Livre ali de tokens, compra um volume alto, consegue baixar o preço e ajuda você a escolher qual é IA mais eh, enfim, mais barata para aquela tarefa ou até a mais apropriada, se for uma IA mais cara, mas que vai te devolver aquela tarefa executada. ele faz esse caminho. Então o Stripe entendeu que provavelmente o Stripe também tava operando ali nos

11:04 bastidores também a o terminais de pagamento dos usuários da Open Holter, né? E viu o potencial que essa empresa tinha e concordou inclusive pagar acima do quanto ela era avaliada ali, que era 1 B mais ou menos e pagou 7,5 B. >> O que dá um valuation, um aumento aí quase quatro, cinco vezes acima do que a empresa era avaliada de início. Sinal de que faz sentido, né? Ninguém gasta dinheiro assim à toa, né? E também diminuiu aí a possibilidade de compras e startups que tinha algum valor nesse

11:34 mundo da IA, né? Agora já foi cursor, já foi, manos EAI, já foi tentado comprar. >> Huging face, >> Huging Face, tá todo mundo pegando a sua aí para chamar de sua e apostar em algum desses caminhos aí do que preciso ser feito dentro da infraestrutura de A, né? A Stripe com certeza não deu não deu um ponto sem nó aí, né? É, eu eu sou eu sou um cliente da da Open Router, uso uso direto e e é incrível porque eh lincando com o que a gente falou lá no no tópico

12:05 anterior dos modelos, eh vai chegar uma hora que a discussão não vai mais ser a performance do modelo, vai ser o custo do modelo. E a gente viu notícias, a gente reportou nas edições anteriores aí das empresas batendo o seu teto de budget, né, de orçamento de AI. E quando você pega Open Router, ã, e que conecta todos os modelos dentro de um lugar só, ã, e a gente não consegue acompanhar todos os lançamentos, a gente

12:36 vê que lançou o modelo tal, agora você tem que pegar a PI de todo mundo, >> integrar na no sentido prático, né? E esse tipo de empresa elas fazem sentido num início geralmente, né? Eh, essa camada de abstração que tem ali na na relação, elas tendem a desaparecer depois que o mercado consolida, mas agora, nesse momento, faz muito sentido. >> Exatamente. >> O que a gente não vê ainda é se as empresas as que são as donas dos modelos vão permitir que essa esse funcionamento continue, né? Ninguém quer ser só o só o

13:07 modelo que a pessoa escolhe, né? Porque daí você dá importância para quem fica no meio disso, para quem vende esse caminho. O que as empresas querem é fechar o usuário lá dentro, né? E aí, enfim, >> vai desde oferecer uma um modelo massivo, como é um Astra, como é um Mitos, mas também de talvez em algum momento começar a cortar todas essas essas possibilidades >> ou colocar o seu modelo anterior só no no nesses caras, o modelo premium você fica. E eu acho que e a Open Router tem um negócio que ela ela consegue otimizar

13:38 para você. Então você não precisa nem escolher o modelo, ela toma a decisão, que é o que você falou. Pera aí, tem o cara tomando a decisão de qual modelo. Eh, então tem o modelo e tem o hardness, né, que é o a ferramenta que o cara utiliza, tipo o chat EPT no desktop, o cowork, né, da da Ah, e agora sobre gestão da Stripe, será que as empresas vão eh considerar que ela é o o agente possibilitado ali de escolher qual modelo para aquela tarefa, né? Então, já entra uma camada mais complicada aí. É,

14:09 >> mas essa coisa ainda de de definir a de entender que o token é o o dinheiro da do mundo da IA, né, tá o equivalente ao que é o dinheiro pro, enfim, nossas transações do dia a dia, isso vai além do do Vale do Silício, vai também pra China, né? A gente deu essa notícia recente no exame de como todo o o sistema econômico chinês tá se desenhando para colocar o token ao lado do dinheiro. Então o cashback, a milha, tudo isso já se converteu em token. Você vai comprar um café, você ganha o token para modelo específico. É as empresas já

14:40 começam a patrocinar serviços do dia a dia para colocarem seus seus tokens ali como bundles de de pacotes ali. Da mesma forma que você assina um M no Mercado Livre, ganha um Amazon Prime, que você assina no dubake alguma coisa, você ganha um outro serviço de milhas, tá virando esse mundo do token. Então, Stripe tendo isso também, pagar com Stripe, você ganha token na o que que vai acontecer, né? >> Exato. A gente que gasta muito token, né? A gente é extremamente sensível a esse tipo de de promoção. [risadas] >> Achei bem interessante.

15:12 >> Legal. Vamos voltar para o Brasil aqui, André. E o Brasil anunciou agora no mês passado o pacote de 23 bi de reais para inteligência artificial. Conta pra gente o que que é esse pacote. Isso é só eh um anúncio para para dizer que a gente tá update ou não, tem um impacto real? como que isso se conecta aí com o nosso com o plano anterior, né, que o governo tinha feito eh de a dá um

15:44 pouco de contexto aqui pra gente do que que do que que a gente tá olhando aqui. >> Esse esse anúncio é ele é bastante interessante. ele, enfim, ele foi focado, o Lula foi lá num numa inauguração simbólica ali de desse investimento, apontando para um super computador, um data center no Rio Grande do Norte, mas ele também vai ter eh extensões ali por várias vários lugares no Brasil. Ele visa essa autonomia nossa na gestão de dados e para desenvolvimento pesquisa de modelos de linguagem. Ele é um valor ainda

16:16 relativamente baixo, né? Não, não chega nem próximo. Eu acho que o o que a gente vai ter >> bem menos que a Stripe pagou pela open >> bem menos, bem menos. E acho que não chega assim, se você for olhar um capex, por exemplo, de uma meta, deve dar o quê? Quatro semanas de investimento deles. >> Então é um valor ainda que coloca o Brasil ali >> em patamar similar ao que é uma Índia, por exemplo. Não chega nem perto do que é um Reino Unido, uma França, que todos investem ali acima de 100. Bólar pros próximos 5 anos. E aí você vai paraos Estados Unidos, você tem um uma cifra de quase 1 trilhão de dólares, né, para

16:48 para esse desenvolvimento de só na parte de bigtech, no caso dos Estados Unidos, né, vai para pra casa de 1 trilhão de dólares para data center, mas tem todo um um desenho ali de como vai funcionar esse investimento que é bastante interessante. A Nvidí chega para colocar infraestrutura no Brasil e a China chega com uma participação de instrução dos brasileiros para que a gente aprenda usar esse tipo de tecnologia aqui, porque existe um gap, apesar de a gente ter ótimos engenheiros, ótimas empresas atuando aqui, a gente tem um gap previsto aí dado como os outros países

17:19 vão se desenvolver e o governo tá tentando suprir um pouco disso. não vai ser do mesmo nível de laboratórios que a gente vê mundo aa para para modelos de linguagem, mas a gente precisa aqui pro pra inferência, precisa pro fine tuning. E esse tipo de eh de tecnologia que a gente tem que desenvolver aqui vai ser vai vir a partir desse investimento. Essa mistura da China ainda, eu acho que é a parte mais interessante de China com os Estados Unidos no Brasil para desenvolver a parte mais interessante que é uma coisa que a gente costuma fazer, fez isso no 5G, fez isso em outras inovações e volta pra IAD, volta

17:50 a misturar dois países que não estão se bicando no meio dessa disputa, né? >> Uhum. Uhum. E conectando aqui com um pouco a maturidade, você foi num num evento da WS recentemente e, né, a gente a gente usa mais, talvez do que a gente deveria no nosso dia a dia, >> mas a WS lançou nesse evento uma pesquisa que mostra um pouco o estágio de maturidade das empresas. Eh, comenta

18:20 um pouquinho desse evento, dessa pesquisa. Acho legal primeiro dar um dar um contexto dessa pesquisa. Eh, eu costumo olhar várias dessas pesquisas e algumas às vezes têm um recorte muito pequeno, assim, acaba olhando para São Paulo, acaba olhando para empresas de alguns setores já que são comum de esperar que elas se desenvolvam digitalmente, se desenvolvam no quesito de, ah, aonhou ali para uma um número bastante abrangente, 2000 entrevistados eh no Brasil inteiro de diferentes tamanhos. Então tinham startups, PM,

18:51 empresas grandes e conseguiram dar. E aí considerando também que a WS tá no Brasil aí há mais de 15 anos, então tem uma experiência um pouco maior que outras nuvens nesse quesito, eles viram ali um número que é um pouco preocupante assim, que é 50% das empresas adotam, então dizem que estão usando de um nível, seja um chat. >> É, é, é, é qualquer coisa, né? >> É qualquer coisa. 50% tem qualquer coisa ali que seja a partir de um chatbot, mas só 15% estão no nível ali da IA agêntica, né, que é todas essas IAS aí

19:21 que a gente tava discutindo desde o início do programa, que conseguem executar tarefas em looping, que enfim um tem contexto sobre o negócio, tão conectado com todos os outros serviços, estão conectados com sistemas legados, esse nível só 15%. do que puxa para baixo esse número são justamente as grandes empresas que, por incrível que pareça, tem uma adoção bem menor nesse nível de a do que as menores. Quer dizer, faz sentido num nível, é mais fácil colocar, mas se esperaria um pouco mais de empresas que têm dinheiro para investir, né? E essa pesquisa da WS

19:52 mostrou isso, mas de outras coisas, acho que quando você olha para quem adotou e a e como elas estão fazendo isso, aí tem números interessantes. Então, as empresas já têm um nível de eh treinamento dos funcionários bastante abrangente. Elas têm um nível de já de entendimento de vários fornecedores, elas não estão fechados só num, então adotam vários modelos de a para determinar eh a depender da tarefa. Então você tem um desenho ali, uma maturidade dentro dessa 50% que, enfim, dá dá um indicador de que as coisas se resolvam nos próximos anos. Mas particularmente me surpreendeu que que é

20:24 um número ainda pequeno nessa adoção mais e avançada de >> É. E e você falou que no no na na ponta superior estão as startups adotando. E você até mencionou num um case do Banco Inter, né, que acho que ilustra talvez um pouco aquela questão da gente encontrar um caso de uso que faça sentido aplicar e para você ter um retorno, que é aquela pergunta que eu gosto de de repetir, né? O que que não dava para fazer antes que agora dá? que

20:54 é uma pergunta tão fácil de de pensar, mas difícil de de aplicar. E você tava comentando o case do Banco Inter. Ah, >> eu acho que o enfim, o case do Banco Inter é bastante inteligente e da desse uso de agêntica e assim é para extrapolar as habilidades que um time humano poderia ter, né? Eles tinham uma dificuldade ali de mapear dinheiro fraudulento que passava por dentro da plataforma e eles tinham que fazer esse aviso ao COAF. Nem sempre era possível, não conseguiu na velocidade eh que era necessário. Em 5 meses, colocando um

21:25 sistema de agente para monitorar esse fluxo de dinheiro que tinha indicadores de ser fraudulento, eles aumentaram as sinalizações pro CUAF em 1000, quase 1500%, que é um número que nem 1500% nem existe, né? Mas eh é sobreumano, mas mostra essa capacidade quando você vai para esse nível de avançado, o que que você consegue fazer, né? Agora imagina, enfim, o Banco Inter se torna inviável para quem escolher ele para, enfim, movimentar, seja para lavagem de dinheiro, o que quer que seja, né, justamente porque aplicaria e o que mais dá para fazer, né? Acho que essa

21:56 pergunta se abre. Tem também acho que um um critério que o que a pesquisa também tentou entrar, que foi paraas empresas que tentavam utilizar a essa IA agêntica para eh se manterem em acordo com regulações. Então, às vezes, a empresa não sabe que ela não tá cumprindo com uma regulação específica. com a gente ali plugada, com tudo que existe de legislação no Brasil, que não é pouca, eles conseguiram, por exemplo, na Cógna ter uma adaptação ali sobre eh regulações da educação para curso, se

22:28 aquele curso estava adequado, se aquele treinamento, se aquele aquela carga horária, tudo isso hoje é mapeado por IA, agente que entrega o o que deve ser feito pelos times e para eles adaptarem aquilo na no sistema educacional da Cogna. mostra uma sinergia bastante interessante, né, que enfim, a gente não sabia que dava para fazer com o >> Exatamente. Exatamente. Eu acho que esse é o tipo de aplicação que eu acho que eh as empresas deveriam começar com, né, aquela coisa, >> uma redução do esforço operacional. Exatamente. Exatamente. Porque assim, é inviável você ter uma equipe de 50

22:59 pessoas fazendo isso, mas você precisa fazer isso porque é um risco. Então, que as empresas acabam escolhendo é o grau de exposição ao risco. Agora, com o IA você pode basicamente eh ir para um outro patamar de exposição. É aquela aquela tabelinha do custo impacto, né? Agora muda de tudo ali, tem >> exatamente >> custo médio, impacto gigante, então dá para fazer quase tudo. >> Isso. Isso. E eu acho que tem outro elemento também que eh não é contratar uma empresa de software para resolver isso, porque eh eu acho que isso parte

23:31 muito da do letramento interno do time que tá tocando isso para entender que agora é possível fazer isso e desenhar algo e aí sim talvez trazer, mas eu acho que é muito menos sobre tecnologia e mais sobre como pensar sobre o negócio. >> É, só um último comentário. No caso, por exemplo, da Cogna para fazer essa redução do esforço operacional, para colocar os agentes eh rodando em looping ali, funcionando quase como um um funcionário humano, é na base da entrevista. Eles têm que entrevistar as

24:02 pessoas para o que que você faz quando você chega aqui até você ir embora. e na segunda, na terça, na quarta, na quinta, toda vez a cada dois meses, com essa entrevista eles tiram ali o que que é o processo do trabalho e aquele detalhe que só o ser humano sabe que ele faz no dia a dia do trabalho dele. Então, pra gente entender um pouco de como faz, né, para aplicar uma eagêntica que que tem impacto na operação, é nesse nível. Você tem que ver o detalhe do dia a dia da pessoa. Às vezes não pega tudo e depois eles revisam até criar um, talvez um novo processo que se encaixe com a se encaixe com o ser humano, né? Eu acho

24:34 isso, a gente vai ver muito disso nos próximos anos. >> Vai ficar mais simples fazer isso também, né? Porque não é tão simples ainda executar isso. Ã, e vamos falar agora, vamos voltar paraos Estados Unidos. a gente e tá tá tá bastante forte aqui nossa nosso episódio de hoje. E a gente tá vendo as empresas, as os grandes players americanos de tanto os novos aí Open AI e Antropic, mas o

25:05 Google lá que é um é um é um player forte também, eh, pedindo, né, pro governo regular a Iá. Quer dizer, é a primeira vez que eu vejo alguém pedindo, né, o próprio agente falando, ó, me regule, por favor. Eh, mas isso tá acontecendo. O que que tá por trás disso? Explica um pouquinho o que que tá acontecendo aqui, André. >> Olha, acho que para ser direto, eu acredito que as empresas querem eh garantir o seu espaço, né? Porque agora

25:37 você é grande suficiente para aguentar uma regulamentação, para você responder a uma regulamentação de forma adequada. E quando você cria uma barreira eh de regulação, você deixa um monte de estreantes ali de fora, né? Porque vão encarar inclusive os chineses. >> Exatamente. E aí você também cria a o padrão ouro de regulamentação, né? Quando, por exemplo, o Brasil vai entrar um medicamento novo, como um monjário no Brasil, a gente tem a Anvisa, mas ela se baseia no que a FDE americana decidiu. A

26:08 mesma coisa provavelmente vai valer para inteligências artificiais. Se o governo americano autorizar, por exemplo, mitos que viera aí pela frente, provavelmente os órgãos em outros em outros países vão adotar aquilo porque se definiu aquilo como padrão ouro. Ainda tá em disputa, talvez porque a regulamentação da União Europeia tende a ser mais copiada por outros países. O Brasil mesmo fez isso, né, para para definir paraa a NPD a regulamentação hoje, tanto de redes sociais quanto de modelos de IA. Mas no caso dos Estados Unidos, eu imagino que

26:39 é o coro formado ali das gigantes para justamente deixar outras empresas de fora. E também eles não pediram tanta regulamentação, né? O Pai foi lá, pediu, mas o Sultima depois disse: “Não, vamos deixar uma regulamentação branda ali, uma um acordo de cavaleiros aqui do que a gente vai submeter, vai apresentar antes, porque imagina um modelo, acho que se for passar por uma agência eh de regulamentação, vai ser quase como um carro hoje, um processo que leva quase do anos para você ter todas as aprovações. Então vai ter que ter um time técnico às vezes que não é tão

27:09 técnico quanto um laboratório de a eh é e conseguiu desenvolver aquele modelo, vai ter que olhar processo por processo. E por exemplo, se a gente olha para um Astra, o modelo lá, eh, teve já gente apontando que ele não tem o processamento de contexto dele tão transparente, então você não sabe exatamente o que que ele fez para tomar aquela decisão. Eu imagino que um agorregulador ia pedir, tipo, eu preciso verificar como que foi essa foi processada essa resposta. >> E aí isso atrasa todo um lançamento. Aí vai acabar essa essa festa de modelos

27:41 novos a cada dois meses que a gente tá vivendo, né? >> Mes exatamente. >> Será que as empresas querem isso? acho que ainda não tem uma resposta tão definida. >> É, eu eu acho que assim, normalmente eh existe a opção da auto autorregulação também das próprias empresas se unirem. >> Sim. Eh, e eu acho que elas não fizeram a autorregulação porque eh existem os modelos de fora, porque eh então de qualquer jeito é ela tá pedindo uma

28:11 algum nível de canetada do governo para fazer isso. E obviamente elas estão prevendo o que vai acontecer nos próximos meses e ano com segurança, que é o que a gente começou a falar, né, no nosso episódio, que esses modelos eles estão quebrando a segurança de, né, ou seja, um modelo dinâmico que pensa quebra a segurança do modelo estático que foi produzido por um ser humano lá atrás que programou. Obviamente vai ter

28:42 que ter uma defesa proporcional, dinâmica ao modelo dinâmico, o que vai ser um novo mercado, entendo eu, de onde esses modelos vão ser vendidos, talvez tão grande quanto ou eh muito grande, né, do eh comparável modelo de desenvolvimento software. >> Eu colocaria também na conta, e eu tenho falado programa pós programa, que é o IPO, né? O IPO vem e quando o IPO chega, não é só o setor ali de tecnologia, o Vale do Celício vent capital que aporta.

29:14 Vem o fundo de pensão da Dinamarca, vem a a enfim uma pode ser até talvez uma universidade que invista naquilo apostando no futuro pra própria universidade. Tem, enfim, vários vários grupos de interesse ali que vão pedir por segurança, né? E como que eles garantem essa segurança? através de um órgão regulador. Então, acho que também as empresas estão criando esse colchão. É melhor acho que apontar agora queremos uma regulamentação >> e queremos talvez nos nossos termos, né, do que depois esperar que alguma coisa aconteça, por exemplo, um modelo escapar

29:46 e >> e vai acontecer, >> vai acontecer e aí talvez não seja tão controlado quanto invadir a Hang Face para responder um teste. Pode ser invadir uma hidrelétrica, invadir uma planta de onde os Estados Unidos guarda mísseis, não sei, pode acontecer todo tipo de coisa. Exatamente. >> E também tem agora acho que o entendimento de que esses modelos eles não tão só na mão dos bons agentes, né? Com modelos open source que correm atrás no mesmo nível para se parecer com os modelos fechados das empresas aí que tem

30:16 algum tipo de salvaguardas, a gente começa a ter aí uma uma competição de realmente de um mundo que a gente não conhece, >> não conhece, não conhece. E assim, vai, por mais que essas empresas tenham os modelos mais poderosos hoje, como a gente falou, a competição ela é muito rápida. Eh, e os modelos chineses, por exemplo, se avançarem muito rápido e e essas empresas forem mais lentas, eles vão varrer o mundo, né? A gente vai passar a adotar, eu no dia seguinte ligo o modelo chinês aqui para fazer as

30:47 minhas tarefas. Então, é uma é um equilíbrio e pós IPO, ela vai precisar crescer, ela vai precisar eh entrar em novos mercados. E falando em novos mercados, eh, a gente tinha uma pequena notinha aqui no no fim do nosso episódio que ah, a gente falou mund AI, mas tem sempre a intersecção da robótica com a inteligência artificial, invadindo o nosso mundo físico aí. E a gente tá vendo essa corrida dos dos carros

31:18 autônomos, hã, especialmente nos Estados Unidos, na China já é uma realidade talvez muito mais com muito mais escala do que no mercado americano, mas a gente tá vendo a Wel, né, >> e a e o Elon Musk falava que a Tesla ia entrar, ia entrar e produziu o seu carro eh específico para isso e entrou em funcionamento. Então comenta aí, André, o o que que aconteceu. É, chegou no Texas com 45 unidades, aquele carrinho dourado, com a

31:49 calota fechada, bem diferente, né? Parece diferente. >> Parece que tá jogando aquele jogo Cyberpunk mesmo, né? Que é o Cyber Cab. Se parece que tá naquele jogo futurista lá de >> de distopia. Enfim, é uma proposta diferente do Musk. Acho que ele até demorou mais porque justamente tinha uma dificuldade de fazer o software daquilo funcionar, né? A a opção da Tesla é ir por câmeras, diferente da Wame ou até de outras empresas que até a própria Uber testou e no passado, o Liidar, que é aquela visão de luz computacional que

32:19 assim até então parece muito mais precisa porque consegue ter um campo de visão pro carro, interpretação do que são aquelas, se é uma pessoa, se é uma bola, se é uma bicicleta. >> Eh, mas custa muito mais caro, né? Tem uma manutenção muito maior, existe sabotagem até. a pessoa pode apontar um laser para aquilo lá e o carro fica eh fora de operação. E aí num sistema onde quando você mira para uma operação de táxi robô, tudo ali é custo da da operação e tudo tem um uma vantagem extra em cima de, enfim, operação com

32:51 com pessoas igual faz a Uber ou outras empresas de aplicativo. O que eu acho interessante ainda que a que o CyberCab traz é que é já o próximo passo no se você entra num emo lá em São Francisco, você vê o volante girando, você inclusive tem opções ali de se comunicar com com uma pessoa que é, enfim, é só apertar ali, ele já chama um um operador humano que assume aquilo como um controle. No caso do CyberCab não tem, né? você entra, eu vi os vídeos, ainda não tive a oportunidade de testar, mas é uma telinha, todos os lugares ali vago,

33:22 muito espaço dentro do carro, você tem controle de ar condicionado, iluminação e nada mais, mas traz vantagens pr pra empresa de de um custo realmente de operação de robôs, né? Então eles acho que demorou porque eles tinham a garantia de que o Cyber Cab ia rodar ali na Texas, que é bem fácil de rodar também, igual São Francisco, né? uma cidade bastante >> eh óbvia ali de cruzamentos. Acho que depois, sei lá, Nova York também tem algumas grandes cidades de

33:52 dos Estados Unidos tem essa facilidade para instalar diferente no Brasil, que é um pouco mais eh, talvez é além do nosso solo meio lunar também, que deve ser difícil para carros autônomos, mas lá eles rodam mais liso. E o que ainda não bota em escala é, enfim, você mencionou a China, né? Mas a Pone EAI hoje já tem número de carros, chega a vencer a a que faz 500.000 1 viagens por semana, a Pony Ei faz mais de 1 milhão. Então é um número ainda assim, só que como é que a

34:24 China vai operar em mercados como os Estados Unidos, né? Talvez a gente tem que olhar quais mercados não tem carro robô e para onde essas empresas virão, né? E aí volta a ser uma disputa talvez mais pra frente aí de Teslas e e Wimo contra Poni no Brasil. >> Tem que ver quem consegue andar por aqui, né? >> Eu acho interessante, né? Quando a gente pega uma uma eu acho que o que o esse playbook tá mostrando ã que a barreira entre o que que é uma empresa, o negócio da empresa e o

34:55 negócio possível da empresa, vê a Tesla, ela é uma empresa que, pô, entrega um hardware, que é um carro e ela hoje, se você quer o full self driving ou funcion, você tem que pagar uma >> hum >> um SAS, né? você tem que pagar uma assinatura lá todo mês pro pr pra Tesla. E agora ela lança com o seu hardware, criou um hardware só para isso, em direção, tudo. Até no livro do Walter Isaacson, a biografia do do Ello Musk, tem o trecho dele tomando a decisão de

35:28 não ter direção, não ter nada no Cyber Cab, eu falando: “Pessoal, vai ser sem direção, vai ser sem nada, eu assumo risco, se der problema, é culpa minha”, ele fala na >> eh tem o trecho do livro >> e e aí eles de repente criam uma linha de serviços eh completamente diferente num mercado completamente adjacente, digamos assim. Eh, isso faz com que a gente até se se questione, né, o o nosso mercado, né, pensando nas empresas, onde que eu até onde eu posso ir. Eh, até

35:59 então o jogo foi muito clusterizado, né? Uma montadora é uma montadora. Daí ele queria a serviço de aluguel de veículo. Ah, tudo tudo bem, mas é uma variação da compra, né? É uma solução financeira. E >> que vira o carro no meio disso, né? Exatamente. Preciso ter o carro. preciso. E >> você tem uma uma experiência tão sem atrito, né, de Exato. Eu não a que ponto vai chegar a essa operação da do CyberCab, mas imaginando que você saia

36:30 de um de um evento que você esteja, saia de um prédio que você tá e dá já de cara com carro com a possibilidade de entrar e não ter atrito nenhum e já sai. O que que as pessoas vão começar a entender da da experiência de usar o carro em cidades com trânsito gigante, com enfim, a a as possibilidades ali aumentam muito, né, da Tesla. E aí acho que eventualmente acho que toda essa experiência cyber talvez migue paraos outros serviços também, né? Dos outros carros, os outros >> operações da XAI e tudo que abrange ele Tesla e presas de inteligência

37:01 artificial e até foguetes. >> Exatamente. E o e o e o robô, né? O o como é que se chama o robô deles? O é o Optimus, né? >> É o Optimus. eh, daqui a pouco vai est amplamente aí disponível no mercado, ou seja, eh, são coisas interessantes que parecem um cenário de ficção científica mesmo. Blade Runner. Hã, >> é, mas o, eh, a gente olha ainda para essa coisa do serviço carro, mas a gente tá falando muito de robótica, né, que todo esse >> carro é um robô, esse carro é um robô de

37:32 rodas, né, >> que é toda essa expansão de de compreensão generativa de mundo real, né, que é até a Unitrick, aquela chinesa que abriu IPO recente, daquele robozinho que tá em todos os eventos, que todo mundo vê sempre fazendo >> um uma posição ali de arte marcial. Agora eles estrearam, acho que até enfim, notícia fresquinha, eles estrearam o primeiro modelo, o primeiro robô autônomo deles que toma a decisão a partir do que ele tem de treinamento anterior. Eles estão usando ali no teste igual tudo na China lá com uma

38:02 praticando esporte, né? O robô vai lutar, mas ele escolhe os movimentos não por alguém controlando isso ou imitando e ele eh replicando, mas ele toma aquilo com base de treinamento de horas e horas e horas de luta de box que ele tem na memória. E aí tem outras empresas que tem, por exemplo, aquela OneX que é um, acho que eu acho particularmente o robô mais sofisticado que tem no mercado, porque ele tem os todas as falanges de dedos, então ele consegue segurar as coisas muito bem. A BMW já usa ele na fabricação de de uma parte da fabricação

38:35 de carros. Esse robô faz. Eles já testaram ele lá por dois dias seguidos, acho que até mais de dois dias seguidos, eh, separando encomendas, virando encomendas num galpão, simulando tipo um e-commerce. Aham. >> Enfim, esse robô incrível. Hoje eles estão coletando imagem das pessoas. Eh, você pode ser fazer fazer um frila lá para ele, você recebe o kit e grava tuas atividades do dia a dia, você fazendo em casa, para eles treinarem o robô depois. eh, para ele fazer a mesma coisa, com o mesmo nível de precisão, tirar a sujeirinha do canto, guardar as coisas do jeito que você gosta, tudo isso vai

39:06 pra memória do robô, né? Então, de cyber cab a robôs domésticos, tudo isso é robótica, né? >> Acho que acho que daqui a pouco vamos fazer episódios com bem mais notícias sobre esse tema, porque isso vai, >> quem sabe trazer um aqui também para conversar. >> Vamos lá, vamos lá. Tomara que não nos substitua, né, André? >> E nem queria brigar, né? >> É, não, pelo amor de Deus. Boa, André. muitos insightes aqui, muita coisa legal. Eh, a gente vai colocar o link nos comentários, no na descrição do

39:36 episódio de todas as matérias que falam sobre esses temas aqui, se você que tiver em casa quiser ler, né? Então, André, muito obrigado aí novamente pela sua >> Agradeço, agradeço todo mundo que tá ouvindo a gente aí. >> Foi show de bola. Eh, e obrigado a você que nos ouviu, nos assistiu até agora. Espero que você também tenha tirado alguns insightes aí para pro seu dia a dia. Espero, se você assistiu até o fim, você é fã como agente desse mercado, de tudo que tá acontecendo. E comenta lá,

40:08 você concorda, você acha que a gente deveria ter abordado alguma matéria que não foi abordada aqui. Eh, o que que alguma matéria quer dizer que talvez a gente consiga expandir? Comente lá. Marca a gente, marca Ace Ventures, marca o André Lopes lá no LinkedIn na no Instagram e obviamente se você puder divulgar para mais pessoas aqui o por Trás do Hype, a gente agradece e segue a gente no Spotify e no YouTube que isso ajuda a gente a ser localizado

40:40 por cada vez mais pessoas e você recebe um episódio fresquinho a cada vez [música] que a gente publica, que é as quintas-feiras. Valeu pessoal e até a próxima. เฮ