IA agora virou SI? Para os EUA sim
A corrida continua: Anthropic e OpenAI lançam novos modelos 🏎️
Nesta edição
- 📽️ Vídeo: Como o Claude é usado? A Anthropic responde com dados
- 🥊 Dois novos e poderosos modelos lançados nesta semana
- 🇧🇷 Pesquisa: 6 em cada 10 pessoas usam IA, mas sem saber o que estão fazendo
- ✍️ O custo caiu. E a qualidade, vai subir?
- 🧩 A briga de preços chegou ao seu Word e ao seu Excel
- 🤖 12 milhões de empresas com IA, só 6% com agentes
- 🤯 Você sabia? Onde mora o custo de um agente
- 🏠 Google e Meta querem ser o agente da sua casa
📺 Dados mostram como o Claude é usado no mundo. Como você usa o seu?
O Anthropic Economic Index trouxe um estudo baseado em milhões de conversas reais com a IA Claude, analisando as respostas e oferecendo um panorama geral de como as pessoas usam IA em suas rotinas. A Karine analisou o relatório e gravou um vídeo para a gente refletir sobre cada tópico.
Ah, e no final tem um prompt bem legal para você analisar os dados do seu próprio uso do Claude. O que será que você mais pediu pra ele?
👇 Bora lá pro YouTube? Toque no botão abaixo!
Claude Opus 5.5 e GPT-6 Sol chegam mais baratos 🥊
Nesta terça (22), a Anthropic lançou o Claude Opus 5.5 e, cerca de 90 minutos depois, a OpenAI respondeu com o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna. Dois lançamentos no mesmo dia, com o mesmo recado: mais capacidade, pagando menos.
O Opus 5.5 ficou 20% mais barato por token que o Opus 5 e cortou em 60% o preço do cache, que é a parte do contexto que o modelo "relê" a cada passo de uma tarefa. Na conta da Anthropic, isso dá cerca de 40% de economia no uso típico, com respostas mais de 30% mais rápidas. Veio ainda com uma promessa que muita gente pedia: um texto menos engessado, que coloca a informação mais importante primeiro. Sonnet 5.5 e Haiku 5.5 chegam nas próximas semanas. E, pra ser justo, o modelo foi avaliado por empresas externas antes do lançamento, que é justamente a primeira camada da proposta de segurança do Amodei.
A OpenAI foi pelo mesmo caminho: Sol e Luna custam metade da geração anterior. O Sol é pensado pra tarefas complexas, como programação, e, segundo a empresa, comete cerca de metade dos erros factuais do antecessor. O Luna é o modelo do dia a dia, pra resumir documentos, extrair informações e responder rápido, e chega também pra quem usa o ChatGPT gratuito. Cada empresa, claro, diz que o seu supera o do concorrente em vários testes. 😏
Manual do Opus 5.5
A própria Anthropic lançou junto um pequeno playbook com dicas de como usar corretamente o novo modelo 5.5 para extrair o máximo dele. O jeito de interagir com ele muda um pouco em relação aos modelos mais usados até aqui, como o Sonnet e a própria versão anterior do Opus. Acesse o playbook completo aqui.
Alguns exemplos:
- Entregue uma tarefa inteira: não precisa conversar por etapas. Informe a ele tudo o que você precisa, defina o que significa "concluído" e quando ele deve verificar o progresso.
📝 Exemplo de pedido: "Migre os endpoints de pagamento do cliente antigo para o novo. 'Concluído' significa: todos os endpoints usam o novo cliente, o cliente antigo é excluído e o conjunto de testes é aprovado. Só pare e me pergunte se um teste falhar por um motivo que você não consegue explicar."
- Elimine a instrução "pense com cuidado". Isso mesmo: agora o modelo sempre pensa primeiro.
- Após uma longa execução, verifique o que ele precisa para poder prosseguir.
- Para trabalhos de design, informe os estilos que você NÃO quer.
📝 Exemplo de pedido: "Crie um site pessoal com conteúdo provisório. NÃO use fundo creme ou branco-sujo, palavras com acento em itálico, títulos e rótulos de seção numerados como '01 / 02 / 03', rótulos monoespaçados ou botões em formato de pílula."
E você, já testou o novo Opus por aí?
🇧🇷 Pesquisa em universidade aponta que 60% usam IA, mas dizem não saber usar
A Universidade Federal de Uberlândia (UFU) divulgou nesta semana suas diretrizes institucionais para uso de IA, junto com o diagnóstico que as motivou. E o diagnóstico é o que interessa aqui. Entre as 466 pessoas que responderam à consulta (estudantes, professores e servidores), 59,7% disseram usar modelos de linguagem com alguma frequência e 57,9% afirmaram não ter formação para usar IA.
A amostra não foi apresentada como representativa de toda a universidade, tampouco como definitiva em termos de diagnóstico. Então os números descrevem quem respondeu, e não o universo da instituição inteira. No entanto, o resultado permite algumas comparações e impressões, inclusive com empresas brasileiras fora desse ambiente.
As recomendações que saíram dali são sensatas e dá pra copiar: pedir supervisão humana, declarar o uso de IA quando for pertinente e cuidar com dado pessoal ou estratégico enviado pra ferramenta externa. E tem um ponto que merece destaque: a universidade orienta que detectores de conteúdo gerado por IA não sejam a única base para uma decisão, afinal eles erram e podem até ser injustos. O mais útil talvez seja o menos vistoso: a instituição reconheceu que orientar o uso exige capacitação contínua, e não uma mera lista de proibições.
IAgora, o que isso significa?
IAgora, o que a sua empresa tem: uma lista de proibições ou um plano de formação? 🤔
✍️ A facilidade de adoção vs. a qualidade do uso
De um lado, os modelos caindo de preço mais uma vez. Do outro, o levantamento da UFU: seis em cada dez pessoas usando IA e quase seis em cada dez dizendo que não têm formação pra usar. O recorte é pequeno e se limita, obviamente, à amostragem da universidade, mas serve para fazermos uma rápida reflexão. Se a ferramenta barateia o preço de uso, a tendência (e o objetivo) é facilitar a adoção de novos usuários em uma perspectiva de mercado, oferecendo modelos que equilibram qualidade e custo.
A licença é barata, então compra-se licença. Essa é a parte fácil: cabe no orçamento e dá pra anunciar na reunião como "nossa iniciativa de IA". O que não aparece em lugar nenhum da planilha é que a ferramenta sozinha não produz resultado, ela produz output. Resultado é o output que alguém soube pedir direito, conferiu e usou pra decidir alguma coisa. Essa parte continua sendo feita por gente qualificada. Por mais que o Opus 5.5 tenha reduzido a necessidade de se fazer pedidos com instruções como "pense com cuidado", continua necessário (e vai continuar sendo) definir para ele e para qualquer outro modelo o que é considerado uma entrega pronta, o que você não deseja, os critérios de qualidade e o contexto.
Tem uma ironia boa aqui: quanto mais barato fica o modelo, mais caro fica o erro de não saber usá-lo. Se cada consulta custa pouco, pode ocorrer uma tendência de incentivar a adoção, reduzindo a barreira de acesso. Assim, a IA estará ainda mais presente em tarefas cotidianas, inclusive nas mãos de quem não sabe reconhecer quando a resposta veio incompleta.
O orçamento de IA que é 100% compra de licença e 0% formação e capacitação tende a estar mal distribuído. Não precisa ser um curso formal, pode ser uma hora por semana em que o time testa, compara e anota o que funcionou. O que não dá é seguir tratando "temos a ferramenta" como se fosse a mesma frase que "sabemos usar a ferramenta". Essas duas estão a dois anos de distância uma da outra.
Aqui na etek você pode se capacitar em IA, se preparando para atender a essa demanda de mercado, ou ainda treinar sua equipe. Conheça nossas soluções acessando etek.academy/cursos.
Para empresas, acreditamos que seu time não precisa de mais ferramenta. Precisa saber usar as que já tem. Conheça mais em etek.academy/empresas.
IAgora, o que isso significa?
Na sua empresa, quanto do investimento em IA foi só para licença e quanto foi para preparar o time para usá-la? 👇
Opus e GPT no seu Word e Excel 🧩
A Anthropic colocou no ar o Claude Opus 5.5, anunciando custo 40% menor que o Opus 5 em cargas típicas e avaliação por revisores externos antes do lançamento. A OpenAI lançou Sol e Luna. E aí veio o movimento mais interessante pra quem trabalha em escritório: a Microsoft anunciou que está disponibilizando os dois no Copilot, no Word, no Excel, no PowerPoint, no Chat e no Copilot Studio.
Cada modelo para uma coisa
Segundo a própria Microsoft, nenhum modelo é ideal para todas as tarefas. Por esse motivo, o Copilot oferece acesso a esses modelos de vanguarda, dando aos usuários a flexibilidade de escolher aquele que melhor se adapta ao trabalho que precisam realizar. Escolher o modelo basta? Não. Segundo a empresa, o modelo é apenas parte de um bom resultado. Tão importante quanto ele é o contexto: o que o modelo sabe sobre o seu trabalho. É por isso que o Work IQ do Copilot fundamenta as respostas com base nos seus arquivos, reuniões, chats e dados de negócios da sua empresa, com segurança, organização e contexto adequado.
A escolha aparece dentro da planilha, para uma pessoa que só quer terminar o relatório. Você vai poder comparar dois modelos de fronteira na mesma tarefa, sem trocar de ferramenta nem abrir o navegador.
A liberação começou em 22/09 e varia conforme licença, região e plano, então pode ainda não ter chegado na sua conta. E os números de custo e desempenho são divulgados pelas próprias empresas; quem vai descobrir qual funciona melhor no seu tipo de trabalho é você, testando.
🤖 12 milhões de empresas usam IA. Só 6% usam agentes
A AWS divulgou no seu evento em São Paulo a pesquisa "Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026", e o retrato é de uma adoção ampla, mas que ainda não apresenta tanta profundidade. Cerca de 12 milhões de empresas brasileiras já dizem usar IA, só que 58% ainda estão no nível básico, usando a tecnologia pra ganhos pontuais de eficiência. No intermediário, com IA dentro de produtos e serviços, estão 27%. Já no nível avançado, transformando o negócio de verdade, só 15%.
Quando o assunto é agente de IA, o número cai pra 6%, e só 21% das empresas se sentem prontas pra adotar. A maior barreira? Gente: 48% apontam falta de habilidades digitais e de IA, e só um terço se sente confiante pra medir o retorno do que investe. Ao mesmo tempo, 68% aumentaram o investimento em IA no último ano e 72% de quem adotou relatam ganho de produtividade.
Dinheiro tem, vontade tem, ferramenta tem (e algumas ficaram mais baratas). O que falta é quem saiba operar, medir e governar. E medir retorno, aliás, é trabalho de análise de dados.
🤯 Onde mora o custo de um agente
Em tarefas com agentes, a maior parte da conta normalmente não vem da resposta nova, e sim do modelo relendo o contexto que ele já viu, o tal cache.
Por isso o corte de 60% no cache do Opus 5.5 pesa mais que o desconto "de vitrine", e análises de custo apontam que o aproveitamento do cache pode fazer o preço real da mesma tarefa variar em até 10 vezes.
Google e Meta querem ser o agente da sua casa 🏠
Imagina o e-mail da escola chegando e virando evento na agenda da família sozinho. Essa é a aposta do CC, agente do Google Labs que agora foca em organizar a casa. Ele ganha a própria conta Google, trabalha com até seis pessoas da família, e cada uma escolhe o que compartilhar: e-mail da escola, do pediatra, do time de futebol.
A partir daí, ele coloca as datas no calendário compartilhado, preenche autorização de passeio, monta lista de compras e cardápio da semana e calcula o tempo de deslocamento entre as atividades. Roda num computador isolado na nuvem, com Gemini, e por enquanto é só nos EUA e para maiores de 18 anos, com lista de espera.
E lembra do Muse, o agente da Meta que apareceu aqui na #37? Em 12 dias, ele teve mais downloads no iPhone do que o ChatGPT no mesmo período de estreia (1,8 milhão contra 1,3 milhão nos EUA e no Canadá, segundo a Apptopia) e chegou ao nº 1 da App Store americana. A nova corrida é pra ver quem vira o "gerente" da rotina da família. 😄
IAgora, o que isso significa?
Você deixaria um agente cuidar da agenda da família? Qual tarefa entregaria primeiro? 🤔
IAgora, o modelo ficou mais barato. O erro de não saber usá-lo, não. 😉
