Invasão chinesa

Nos últimos dias este bloguista escutou de diversos membros e entidades da sociedade brasileira que o atual governo permitiu (e até mesmo incentivou) a invasão chinesa no Brasil.

 

Tenho profundas restrições aos últimos governos brasileiros, mas não consigo encontrar argumentos racionais para justificar que a invasão chinesa na economia nacional foi patrocinada pelo governo federal.

 

Já que estamos falando de racionalidade eu vou abrir um espaço para replicar a sabedoria do evangelizador supremo do Service Desk no Brasil (O fim do SLA como era conhecido, https://www.4hd.com.br/blog/2026/10/01/o-fim-do-sla-como-era-conhecido/, acessado em 01/10/2026).

 

Qualquer que seja o nome utilizado “Qualidade de Atendimento” ou etc. o Managed Service Provider (MSP) ou Provedor de Serviços Gerenciados (PSG) precisa de um critério objetivo para custear a entrega do serviço e para definir o seu preço.

 

Quando é afirmado que o significado do SLA mudou e agora o MSP deve buscar “prestar um bom serviço”, o aspecto econômico do empreendimento fica perdido.

 

Um bom serviço é entendido de uma forma pelo usuário A e de outra pelo usuário B e assim sucessivamente, ou seja, mesmo peso com diversas medidas. É impossível precificar um serviço com tal nível de subjetividade.

 

Aproveitando a introdução da subjetividade na postagem, vou voltar para a invasão chinesa.

 

Recentemente fiz uma compra na plataforma de comércio eletrônico de uma das farmácias gigantes do Brasil. Eu só cito o nome de quem trabalha direito, por isto me arrependi de não ter feito a compra na Panvel (é padrão classe mundial).

 

Em um determinado momento o aplicativo informou que a compra chegou. Fui verificar na portaria e nada havia chegado. Voltei para o app e fui informado para verificar de novo, pois a entrega foi realizada com sucesso (caso típico de SLA implantado de forma errada).

Fiz a portaria parar o seu serviço e procurar a entrega já que na opinião da plataforma a entrega ocorreu sem sombra de dúvida (trabalhar com opinião é sempre m do m, pois não reflete a realidade).

 

Depois de tantas idas e vindas consultei o rastreamento do pedido para ver quem o recebeu. Descobri que a encomenda foi entregue em um outro endereço.

 

A diferença entre o endereço que informei no pedido e o endereço em que o pedido foi entregue é abissal. Apenas uma pessoa sem capacidade de leitura cometeria tal erro.

 

Algumas plataformas estão contatando analfabetos para fazer as entregas e por isto o meu caso não é único. Existem milhares de casos semelhantes no Brasil.

 

Quando eu finalmente falei com um operador humano eu recebi a seguinte afirmação que o pedido foi entregue no local designado pelo cliente. Mandei um “print” da tela do endereço do meu pedido e do endereço onde a entrega foi realizada e perguntei é o mesmo endereço? A resposta do atendente foi desculpe pela falha e precisa de algo mais (deixa para sair de fininho sem admitir a realidade)?

 

A Amazon destruiu duas gigantes em pouco tempo, apenas não cometendo os erros básicos feitos pelas empresas brasileiras.

 

O Mercado Livre e as chinesas vão entrar no curto prazo no segmento das farmácias e vão explorar as deficiências das entregas de diversas plataformas.

 

Não é o governo que está facilitando a invasão chinesa. São as empresas com qualidade inferior que estão facilitando a entrada de competidores chineses e argentinos (eles fazem o básico corretamente).

Consequências da IA agêntica

A inteligência artificial agêntica (Inteligência Artificial agêntica) é capaz de interpretar objetivos, planejar sequências de ações, executar tarefas com autonomia e tomar decisões com base em dados, fatos e regras previamente definidos.

 

Essa capacidade muda profundamente a lógica de escolha. Em processos conduzidos por agentes, a intuição, o impulso e certos estímulos emocionais perdem espaço para os critérios verificáveis.

 

A decisão passa a depender menos da capacidade de uma marca de persuadir e mais de sua capacidade de ser compreendida, avaliada e validada por sistemas inteligentes.

 

Na era do conhecimento, produtos e serviços precisarão responder de forma objetiva aos requisitos considerados por esses agentes.

 

As marcas que não forem corretamente interpretadas, validadas e recomendadas poderão se tornar invisíveis no momento da decisão — ainda que sejam conhecidas pelo público.

 

Isso exige uma mudança na produção de conteúdo. Fornecedores não poderão se limitar a mensagens promocionais, atributos genéricos ou promessas difíceis de comprovar.

 

Será necessário apresentar informações estruturadas, dados confiáveis e evidências que permitam ao agente comparar alternativas e verificar a consistência entre o que a marca promete e o que efetivamente entrega.

 

Os algoritmos tendem a procurar sinais concretos de valor: rigor técnico, validação de especialistas, experiências reais de uso, resultados mensuráveis e consistência ao longo do tempo.

 

Nesse contexto, um produto bem-acabado ou uma campanha com influenciadores pode despertar atenção, mas não é suficiente, por si só, para sustentar uma recomendação.

 

Para recomendar uma solução, a IA precisa encontrar evidências confiáveis de que ela funciona, para quem funciona e em quais condições.

Sem esse lastro, a marca pode ser excluída silenciosamente das opções consideradas: não porque tenha deixado de existir, mas porque não oferece elementos suficientes para justificar a transação.

 

Esse é o novo limbo da invisibilidade. Em um ambiente no qual diferentes sistemas consultam fontes semelhantes e valorizam sinais de confiança, conteúdos rasos perdem espaço para conteúdos relevantes, consistentes e sustentados por evidências.

 

Para as marcas, a consequência é clara: não basta ser vista por pessoas; será preciso também ser compreendida e considerada confiável pelas inteligências artificiais que participarão das decisões.

Peculiaridades do Service Level Agreement (SLA)

O Acordo de Nível de Serviço (ANS) é um velho conhecido da maioria dos profissionais de tecnologia da informação e comunicação. Embora os conceitos de SLA já tenham alcançado certo grau de maturidade no Brasil, ainda existem distorções graves em sua implementação.

 

Para demonstrar como aplicar os conceitos de ANS, utilizarei um exemplo simples e objetivo envolvendo um Managed Service Provider (MSP), ou Provedor de Serviços Gerenciados (PSG).

 

O MSP “A” estabelece um ANS com o cliente “B” nos seguintes termos: “Os chamados abertos pelo cliente receberão tratamento inicial pelo MSP em até duas horas”.

 

Como se pode perceber, o prazo definido para o início da prestação do serviço é de duas horas. Para quem imagina que um ANS estabelece apenas prazos de atendimento, recomendo a leitura dos próximos parágrafos.

 

Um SLA envolve muito mais do que prazos. Para que a contagem das duas horas se inicie, o chamado precisa ser registrado no sistema do MSP. Nesse caso, tanto o PSG quanto o cliente dispõem da mesma informação sobre o início do processo.

 

Ao fim desse prazo, o cliente precisa ser informado sobre os processos que serão executados durante o tratamento inicial do chamado, bem como sobre quem será responsável por cada procedimento.

 

Assim, fica claro que o prazo de duas horas, por si só, não é suficiente para definir o SLA. Trata-se de uma informação importante, mas não do único parâmetro do ANS.

 

Nesse ponto, é importante destacar o aspecto comercial do SLA. Mesmo um ANS simples consome recursos relevantes do MSP. Portanto, o custo do Acordo de Nível de Serviço é determinado por seus parâmetros e serve de base para a formação do preço (custo mais margem de lucro). Por essa razão, métricas puramente qualitativas não integram o modelo de um SLA.

 

Pelo mesmo motivo, pesquisas qualitativas sobre a percepção da qualidade da entrega e do atendimento, assim como pesquisas de satisfação e de experiência do cliente, não fazem parte do SLA.

 

Afinal, não é possível calcular o custo de um SLA — e, consequentemente, definir seu preço — com base apenas em pesquisas qualitativas de opinião.

Incompetência extrema

Foi revelado que o Tribunal de Justiça de São Paulo afirmou que as credenciais vinculadas de uma juíza do Rio Grande do Sul foram usadas para adulterar o Banco Nacional de Medidas Penais e Prisões (BNMP). Fonte: Criminosos usam senha de juíza para evitar prisão de suspeito de ser 'Escorpião do PCC', https://www1.folha.uol.com.br/cotidiano/2026/09/criminosos-usam-senha-de-juiza-para-evitar-prisao-de-suspeito-de-ser-escorpiao-do-pcc.shtml, acessado em 22/09/2026.

Como é comum nos casos de incompetência extrema a Justiça gaúcha alega que ocorreu uma ação hacker.

Nada foi mencionado sobre a manutenção do registro histórico das alterações e do nível de segurança do acesso ao sistema. Qualquer modificação em um sistema deste nível de segurança e impacto na vida das pessoas deve ser realizada com dupla autenticação ao acesso e uso de tokens e senhas pessoais.

Não estamos falando de uma ciência complexa, estamos falando do básico do básico de qualquer sistema digital. É evidente que o BNMP precisa ser protegido com uma inteligência artificial em relação as alterações.

A introdução no sistema de um nome e CPF de uma pessoa que não fez parte do processo julgado deve ser impedida por razões obvias pela inteligência artificial.

É triste ver um sistema tão importante ter um nível de fragilidade logística e administrativa da ordem do que foi relado no artigo. Se o sistema judiciário que é tão questionado no Brasil não acordar e contratar os melhores engenheiros para elevar o nível de segurança digital e administrativa dos sistemas críticos em pouco tempo teremos a erosão da sua credibilidade.

Não estamos apenas falando de uma ação hacker, estamos falando de processos que são incompatíveis com a realidade digital de 2026. Não estamos mais no ano 2000. É preciso mudar a mentalidade e avançar rapidamente para o atual ano calendário.

Lógica paraconsistente (matemático Newton da Costa criador da lógica)

É comum encontrar pessoas que acham que basta criar um agente autônomo de Inteligência Artificial (IA) que ela terá um funcionário trabalhando 24 horas por dia para resolver todos os problemas pessoais ou da empresa.

 

Estas pessoas estão esquecendo que é mais comum do que elas imaginam que a IA esteja capturando dados de fontes diferentes contraditórios.

 

Um exemplo bem simples que já existe em escala no Brasil é o caso das colheitadeiras inteligentes do agronegócio que trabalha com diversos sensores.

 

Em um determinado momento o visor óptico diz que o caminho está livre e o sonar diz que há um obstáculo. O robô autônomo remoto fica confuso com os dados capturados e neste caso o uso da lógica paraconsistente permite que o equipamento autônomo processe os dados conflitantes sem travar.

 

As informações conflitantes neste caso, podem vir de diversas origens, por exemplo um sensor está com defeito, ou o visor ótico está diante de um objeto transparente ou etc.

 

Para resolver o problema dos dados inconsistentes é preciso travar ou descartar as informações conflitantes, ou seja, isolar e processar a contradição de forma controlada, para extrair conclusões úteis.

 

1.    Atribuição de Graus de Evidência.

 

Em vez de classificar um dado estritamente como Verdadeiro ou Falso é atribuída duas variáveis para cada informação:

 

Evidência Favorável. Quando os dados apoiam a afirmação. 

Evidência Contrária. Quando os dados contradizem aquela afirmação.

 

2.    Mapeamento no Reticulado de Quatro Estados.

 

As informações são posicionadas em um plano cartesiano que define o estado lógico do dado.

 

Condição dos Dados: Evidência favorável alta e contrária baixa

Estado Lógico Resultante: Verdadeiro

Ação Prática do Sistema: O dado é aceito e integrado de forma convencional

 

Condição dos Dados: Evidência favorável baixa e contrária alta

Estado Lógico Resultante: Falso

Ação Prática do Sistema: O dado é rejeitado de forma convencional

 

Condição dos Dados: Ambas as evidências são baixas

Estado Lógico Resultante: Inconclusivo / Indeterminado

Ação Prática do Sistema: O sistema identifica falta de informação para tomar decisões

 

Condição dos Dados: Ambas as evidências são altas

Estado Lógico Resultante: Inconsistente / Contraditório

Ação Prática do Sistema: O sistema reconhece o conflito explícito sem quebrar o algoritmo

 

3.    Cálculo de Grau de Certeza e Contradição

 

O sistema calcula dois fatores críticos para tomar uma decisão matemática: Grau de Contradição e Grau de Certeza

 

4.    Filtro e Tomada de Decisão

 

Com base em um limiar de tolerância definido previamente, o sistema decide se avança com a informação ou se aciona um alerta.

 

Se a contradição estiver abaixo do limite: O sistema utiliza o Grau de Certeza para prosseguir

 

Se a contradição estourar o limite: O algoritmo sinaliza que há um conflito grave nos dados de origem e encaminha para uma rotina específica de auditoria.

AI loop

Um loop de IA (Inteligência Artificial) é um ciclo em que a inteligência artificial realiza uma tarefa, mede o resultado em função dos critérios estabelecidos e ajusta o resultado.

 

Em outras palavras IA trabalha a tarefa de forma iterativa até o resultado alcançar um objetivo ou esgotar um limite.

 

Exemplos:

 

Ciclo Perguntar / responder / revisar / melhorar 

A IA gera uma resposta inicial, verifica se endereçou aos critérios estabelecidos, identifica as correções e gera uma versão melhorada.

 

Ciclo Planejar / executar / observar / ajustar 

O agente de IA cria um plano, executa uma ação, observa o resultado e muda o plano se for necessário.

 

Ciclo Rascunhar / criticar / reescrever 

A IA escreve um texto, age como revisor, aponta os problemas e depois reescreve com base na crítica.

 

Ciclo Buscar informação / comparar / decidir 

A IA pesquisa dados, compara opções, escolhe a mais adequada e pode repetir a busca se faltar informação.

 

Ciclo Tentar resolver / testar / corrigir erro 

A escreve um código, testa ele com ou sem ferramentas, encontra as falhas e as corrige.

 

Ciclo Objetivo / Ação / Resultado / Avaliação / Nova ação / Repetir

 

Objetivo: escrever um e-mail profissional. 

 

Ação: a IA cria um rascunho. 

 

Resultado: o texto fica muito longo. 

 

Avaliação: precisa ser mais objetivo. 

 

Nova ação: a IA resume o texto.

 

Esse ciclo continua até o resultado endereçar os parâmetros estabelecidos.

 

Ciclo Definir tema / Gerar rascunho / Analisar qualidade / Identificar melhorias / Reescrever / Revisar / Reescrever até endereçar todos os requisitos estabelecidos.

 

Exemplo prático:

 

Objetivo: Escrever um e-mail curto e educado pedindo uma reunião com um cliente. Gerar um e-mail com tom profissional, objetivo e adequado ao contexto.

 

Ação: A IA escreve um primeiro rascunho (Gostaria de agendar uma reunião para conversarmos sobre o projeto. Você teria disponibilidade esta semana?)

 

Resultado: Gerou mail simples que é genérico demais (A IA é capaz de perceber que falta o assunto da reunião, não foi feita uma sugestão de horários e o tom da mensagem é informal).

 

Avaliação: O e-mail está claro? Ele é educado? Ele é objetivo? Faltou alguma informação relevante? O tom da mensagem é formal? A avaliação da IA revelou que o texto pode ser mais completo e profissional.

 

Nova ação: Com base na avaliação do resultado, a IA faz uma nova tentativa e reescreve o seguinte: “Olá, tudo bem? Gostaria de agendar uma breve reunião para alinharmos os próximos passos do projeto. Você teria disponibilidade na terça ou quarta-feira à tarde?”

 

Nesta versão o e-mail está mais claro, cordial e específico.

 

Repetição do ciclo: Se ainda não for ideal, o ciclo continua.

 

A IA avalia a nova versão e gera o texto a seguir. “Olá, tudo bem? Gostaria de agendar uma reunião para alinharmos os próximos passos do projeto e esclarecer as possíveis dúvidas. Você teria disponibilidade na terça ou quarta-feira à tarde?  Fico à disposição para ajustar o horário conforme sua agenda”.

Inadimplência e golpes digitais

A elevada inadimplência no Brasil costuma ser explicada por especialistas econômicos por fatores como juros altos, crescimento das apostas on-line, baixa educação financeira e elevado endividamento do setor público.

 

No entanto, essa leitura permanece incompleta quando ignora o impacto dos golpes digitais sobre a renda das pessoas e a capacidade de pagamento das famílias.

 

Quando criminosos esvaziam contas bancárias, comprometem a renda imediata das vítimas e as empurram para modalidades caras de crédito, como o cheque especial. Esse endividamento emergencial não representa crescimento patrimonial; ao contrário, aprofunda a fragilidade financeira das famílias e aumenta o risco de inadimplência.

 

A mesma lógica se aplica às empresas em recuperação judicial ou extrajudicial no Brasil. Embora especialistas econômicos apontem a alta taxa de juros e o elevado endividamento público como fatores centrais, a análise permanece incompleta quando ignora o impacto de ataques de ransomware sobre o caixa das companhias, inclusive os custos de resgate, paralisação operacional e recomposição dos sistemas.

 

Golpes digitais e ataques de ransomware vêm crescendo tanto em número de ocorrências quanto em volume financeiro movimentado. As perdas já alcançam bilhões de reais e caminham rapidamente para patamares ainda mais elevados, o que torna esse fator relevante para qualquer análise séria sobre inadimplência no país.

 

Por isso, a discussão sobre inadimplência precisa incorporar a dimensão da segurança digital. Sem considerar fraudes, invasões e extorsões tecnológicas, parte importante da deterioração financeira de famílias e empresas continuará fora do diagnóstico econômico.

 

Essa dimensão não se restringe às finanças pessoais e empresariais. Ela também aparece em debates sobre competitividade industrial e gestão de riscos operacionais, nos quais tecnologia, governança e capacidade de execução definem a qualidade das respostas institucionais.

 

Embraer e competitividade internacional

 

A Embraer é uma empresa brasileira que amplia sua presença internacional e exporta cada vez mais para países com elevada capacidade tecnológica. Sua engenharia de desenvolvimento permite que a companhia compita em condições de igualdade com referências globais da engenharia aeronáutica.

 

Não há, neste contexto, indicação de que a Embraer tenha solicitado proteção contra empresas chinesas no Brasil. Ao contrário, suas capacidades corporativas sugerem uma atuação baseada em competência técnica, inovação e inserção competitiva no mercado internacional, sem dependência de mecanismos artificiais de proteção.

 

O caso da Embraer mostra que é possível construir relevância global sem depender de mecanismos artificiais de proteção contra importações. A competitividade sustentável nasce de capacidade técnica, inovação e inserção internacional consistente, não de barreiras que apenas preservam ineficiências setoriais.

 

É possível ser grande e representativo sem a necessidade de artifícios artificiais de proteção contra importações que alguns setores da indústria brasileira tanto pedem.  

 

Reconhecimento facial e gestão de acessos

 

Em uma conversa informal no último feriado, identifiquei um problema relevante: soluções de reconhecimento facial em edifícios residenciais e comerciais podem estar operando sem manutenção adequada de seus bancos de dados.

 

Os cadastros de moradores em edifícios residenciais e de funcionários em edifícios empresariais nem sempre são atualizados quando um morador deixa o condomínio ou quando um funcionário é desligado da empresa.

 

Na prática, pessoas que já não pertencem à comunidade continuam com acesso às instalações, o que cria uma vulnerabilidade relevante no sistema de segurança.

 

É difícil de acreditar que uma solução que exigiu investimentos elevados está ganhando vulnerabilidades apenas porque inexiste um sistema de gestão efetivo da ferramenta.

Valor agregado de TIC no setor público

As soluções de TIC deixaram de ser ferramentas de apoio administrativo para se tornarem infraestruturas estratégicas do estado moderno.

 

No setor público, o valor agregado de TIC aparece quando a tecnologia melhora a capacidade de formular políticas, de entregar serviços, de integrar dados, de ampliar a transparência, de reduzir os custos, de fortalecer a participação social e de aumentar o grau de confiança da população nas instituições.

 

O contexto brasileiro de governo digital, precisa endereçar simultaneamente as necessidades de serviços centrados no cidadão, de integração federativa, de segurança da informação, de governança dos dados e de inclusão digital.

 

As tecnologias só produzem valor público quando elas são combinadas com a estratégia, com a gestão, com as capacidades institucionais e com os resultados sociais.

 

No setor privado, a adoção de TIC costuma ser associada aos ganhos de produtividade, aos novos modelos de negócio, a redução de custos e a ampliação de mercados.

 

No setor público, esses benefícios também são relevantes, mas não bastam para explicar o valor agregado da tecnologia. A administração pública existe para produzir valor público (direitos garantidos, serviços acessíveis, políticas eficazes, uso responsável dos recursos, transparência, equidade e confiança institucional).

 

Assim, as soluções de TIC agregam valor no setor público quando elas melhoram a experiência do cidadão, simplificam as obrigações, reduzem os deslocamentos, eliminam as redundâncias, integram os órgãos, aceleram as decisões, apoiam a fiscalização, ampliam a rastreabilidade dos processos e permitem que o estado responda de forma rápida e precisa às necessidades da sociedade.

 

A transformação digital do setor público não é a digitalização de formulários. Ela é uma mudança no desenho dos serviços e na forma de funcionamento das organizações públicas.

 

Valor agregado de TI para a Indústria 4.0, para as Finanças, para o Agronegócio e para as Cidades Inteligentes

As soluções de Tecnologia de Informações e Comunicações habilitam o impulsionamento da produtividade, da inovação, da sustentabilidade e da competitividade na maioria dos setores da economia contemporânea.

 

As soluções de TIC são a infraestrutura invisível que habilita grande parte da vida econômica, produtiva e social da terceira década do século XXI.

 

Elas estão presentes nas redes de telecomunicações, na computação em nuvem, nos sistemas de informações, na internet das coisas, na inteligência artificial, na análise analítica dos dados, nas plataformas digitais, na cibersegurança, nos sensores, nos softwares, nos dispositivos móveis, nos sistemas de transporte públicos e privados, nos mecanismos de integração entre as pessoas, as máquinas e as organizações etc.

 

Mais do que ferramentas técnicas, as soluções de TIC são um conjunto de capacidades estratégicas que habilitam a transformação dos dados em decisões, em processos, em serviços inteligentes e em ecossistemas digitais.

 

Foi revelado que o agronegócio catapulta a evolução do transporte, do comércio, da construção civil, da tecnologia, do crédito, das cadeias industriais e dos serviços. Fonte: Interior ganha impulso com agro, e produtividade do Brasil muda de endereço, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2026/08/agro-impulsiona-interior-e-faz-produtividade-do-brasil-mudar-de-endereco.shtml?utm_source=sharenativo&utm_medium=social&utm_campaign=sharenativo, acessado em 02/09/2026.

 

No contexto global, o valor das soluções de TIC é particularmente relevante porque elas conectam quatro agendas decisivas: a modernização da indústria, a sofisticação dos serviços financeiros, a digitalização do agronegócio e a gestão inteligente das cidades.

Golpista fingindo ser policial

O artigo “Rede criminosa no Camboja força brasileiros traficados a aplicar golpes fingindo ser da Polícia Federal” (https://www1.folha.uol.com.br/mundo/2026/08/rede-criminosa-no-camboja-forca-brasileiros-traficados-a-aplicar-golpes-fingindo-ser-da-policia-federal.shtml?utm_source=sharenativo&utm_medium=social&utm_campaign=sharenativo, acessado em 25/08/2026) revelou o impacto (neste caso para o mal) das soluções de Tecnologia de Informações e Comunicações.

 

Malfeitores localizados fisicamente no Camboja (longe do Brasil) estão conseguindo informações sobre as suas vítimas, sobre os policiais (também são vítimas dos golpistas) e sobre as rotinas policiais brasileiras.

 

Sem entrar no mérito da reportagem e das falhas de segurança existentes, nós estamos diante de uma situação em que a modalidade de trabalho remoto funciona muito bem. Infelizmente não é um bom uso das tecnologias.

 

Foi revelado no artigo que o tamanho da indústria de golpes no Camboja pode estar na casa de US$ 20 bilhões, ou em outras palavras, estamos falando de uma indústria que explora os recursos de tecnologia com elevado grau de produtividade.

 

 

 

 

Como usar o Scam Checker para evitar golpes digitais

O aumento dos golpes digitais (falsos boletos, links maliciosos, perfis falsos, mensagens fraudulentas e sites clonados) tornou o uso das ferramentas de verificação como o Scam Checker um fator crítico de sucesso contra as ameaças virtuais. 

 

O Scam Checker é uma ferramenta que analisa os links, as mensagens, os sites, os números de telefone e os perfis de redes sociais para identificar os sinais de fraude.

 

O que é o Scam Checker e por que ele é importante

 

O Scam Checker é uma ferramenta desenvolvida para detectar os golpes digitais antes que a vítima caia neles. Ele faz isso analisando os links suspeitos, os sites desconhecidos, as mensagens de WhatsApp, SMS ou e-mail, os números de telefone, os perfis nas redes sociais, os boletos e os QR Codes e os anúncios de marketplace. 

 

O Scam Checker utiliza as bases de dados atualizadas, a inteligência artificial e os padrões de comportamento malicioso para identificar os riscos.

 

O Scam Checker é capaz de detectar sites falsos idênticos aos originais, perfis falsos com fotos reais nas redes sociais, mensagens personalizadas falsas, comprovantes e boletos falsos e links que instalam vírus silenciosamente.

 

O Scam Checker funciona como uma segunda opinião técnica, ajudando a vítima a confirmar se algo é seguro antes dela clicar, pagar ou responder.

 

Como o Scam Checker identifica os golpes

 

A ferramenta analisa diversos elementos, como a Reputação do domínio (verifica se o site já foi denunciado, se é novo demais, se está hospedado em servidores suspeitos ou se imita marcas conhecidas), Padrões de phishing (erros de ortografia, URLs com pequenas alterações – por exemplo “micr0soft.com”, páginas que pedem dados sensíveis sem necessidade, ausência de certificado HTTPS etc.), Comportamento do link (redireciona várias vezes,  tenta baixar arquivos automaticamente, coleta dados sem consentimento etc.), Histórico de denúncias (outros usuários reportaram o link, o número do celular ou perfil na rede social), o Conteúdo (a inteligência artificial compara o conteúdo com milhares de golpes conhecidos e identifica os padrões).

IA: Melhores perguntas. Melhores respostas

Nas postagens “Perguntas melhores, respostas melhores” (https://itgovrm.blogspot.com/2025/10/perguntas-melhores-respostas-melhores.html, acessado em 14/08/2026) e “Usando a IA: Melhores perguntas, respostas melhores” (https://itgovrm.blogspot.com/2025/10/usando-ia-melhores-perguntas-respostas.html) foram explicadas e exemplificadas as razões do porque é preciso qualificar a pergunta para obter resultados adequados da inteligência artificial.

 

As afirmações “Ou seja: os profissionais que extraem mais valor da inteligência artificial não são necessariamente os que a utilizam com mais frequência. São aqueles que fazem perguntas melhores, questionam as respostas recebidas, conferem informações e mantêm o julgamento humano no centro das decisões.” e “Interpretação, pensamento crítico, contextualização e capacidade de julgamento ganham importância justamente porque a informação nunca esteve tão disponível. O desafio deixa de ser encontrar respostas e passa a ser avaliar quais delas fazem sentido.” feitas no artigo “'Workslop': os trabalhos malfeitos por IA que geram retrabalho, roubam tempo e custam milhões às empresas” (https://g1.globo.com/trabalho-e-carreira/noticia/2026/08/14/workslop-como-trabalhos-malfeitos-por-ia-estao-roubando-tempo-e-dinheiro-das-empresas.ghtml) apenas dez meses das postagens neste blog, revelam que chegou no Brasil o problema do Workslop.

 

Felizmente as lideranças empresariais no Brasil entenderam que a inteligência artificial (IA) é um modelo matemático, ou seja, simplificação da realidade e que a qualificação intelectual do usuário de IA impacta o resultado.

 

Nos Estados Unidos, o fenômeno já foi entendido e muitas empresas estão contratando profissionais do cabelo branco com elevados conhecimentos e capacidades para operar a inteligência artificial e obter respostas relevantes, úteis e agregadoras de valor econômico.

 

O custo da perda de produtividade chegou ao Brasil, e as empresas estão “sentindo na pele” as perdas monetárias de respostas pobres e dos retrabalhos.

 

O blog acredita que as lideranças que ainda não entenderam que a IA não é uma solução mágica capaz de resolver os problemas de qualificação intelectual da mão de obra existente em diversos setores da economia nacional vão em breve rever as políticas contra o cabelo branco nas contratações.

 

 

Papel da TIC na Transformação Digital

A Transformação Digital (TD) representa a integração das tecnologias digitais em todos os setores de uma organização, ou seja, a forma como a empresa cria valor, opera e entrega serviços é alterada.

 

A TIC (Tecnologia da Informações e Comunicações) é o alicerce dessa transformação, fornecendo a infraestrutura, os dados, as ferramentas e a conectividade.

 

A TD não é apenas adoção de tecnologia, ela é uma mudança cultural, organizacional e de processos que exige governança, liderança e competências em toda a organização.

 

A TD envolve mudanças em estratégias, modelos de negócio, experiência dos clientes, operações e ecossistemas de parceiros.

 

A capacidade de coletar, armazenar e analisar dados em tempo real permite a tomada de decisões mais rápida e baseada em dados e fatos.

 

A TIC facilita o processo de mudança através da entrega de plataformas, nuvens, Application Programming Interface (API), big data, inteligência artificial e automação.

 

Infraestrutura: redes, centrais de processamento de dados, computação em nuvem (Infrastructure as a Service - IaaS, Platform as a Service – PaaS, Software as a Service - SaaS) e segurança, reduzem os custos operacionais, aumentam o nível de escalabilidade e agilidade, ou seja, impactam tanto o Capital Expenditure (CAPEX), quanto o Operational Expenditure (OPEX). Os dados e inteligência artificial são usados nas análises avançadas, na personalização e nos modelos novos de negócio.

 

Aplicações e dados: integração de sistemas, Application Programming Interfaces, plataformas digitais e governança de dados para aumentar o nível da qualidade, da disponibilidade e da conformidade. A automação dos processos e o grau de evolução da experiência do usuário são impulsionadas por aplicações ágeis e centradas no cliente.

 

Pessoas e governança: A cultura organizacional, as competências digitais, a governança de TIC e IA, a gestão dos riscos e o nível de segurança digital são os principais componentes da governança de TD. A TD exige lideranças visionárias e a participação de todas as áreas no processo de mudanças.

Mitos de TI estão sendo derrubados pela IA

A tecnologia sozinha não garante o desenvolvimento. O valor das soluções de TI depende da estratégia, da infraestrutura, da capacitação, da governança, da segurança, da ética e da inclusão.

 

Foi afirmado neste blog que: “Os dados dos EUA mostram que os jovens entre 22 e 25 anos em ocupações expostas à IA sofreram queda de emprego de cerca de 13% desde 2022”. Fonte: Mercado de trabalho de Tecnologia no Brasil, (https://itgovrm.blogspot.com/2026/01/mercado-de-trabalho-de-tecnologia-no.html, acessado em 03/08/2026).

 

Foi revelado que um estudo de Stanford publicado em novembro de 2025 mostrou uma queda de 16% nos empregos dos jovens entre 22 a 25 anos nas profissões expostas à IA. Fonte: O garoto-gênio que previu o futuro, menos o dele, https://www1.folha.uol.com.br/colunas/ronaldolemos/2026/08/o-garoto-genio-que-previu-o-futuro-menos-o-dele.shtml.

 

A inteligência artificial está derrubando o mito de que os nativos digitais são pessoas habilidosas em relação ao uso das diversas tecnologias digitais.

 

As pesquisas sobre o emprego dos mais jovens estão revelando que eles não conseguem usar os recursos disponibilizados pela inteligência artificial de forma eficiente e eficaz, ou em outras palavras, estão perdendo empregabilidade.

 

Ao mesmo tempo em que o mito dos nativos digitais está caindo por terra, o preconceito contra o cabelo branco está sendo dissipado, pois os membros da chamada geração X estão usando os recursos da IA com enorme propriedade e estão ganhando espaço nas corporações que buscam competência e capacidade.

 

O artigo “Monique Evans diz que teve problema com banco após cirurgia facial: “Não reconheceram”” (https://cenapop.uol.com.br/noticias/famosos/monique-evans-cirurgia-facial.html) revela a distância que existe entre as escolhas dos nativos digitais e a realidade do dia a dia.

 

Pessoas mais velhas sofrem naturalmente mudanças frequentes no rosto e em alguns casos as mudanças são decorrência de procedimentos estéticos e em outros casos decorrentes de acidentes que deixaram cicatrizes.

 

O reconhecimento facial simplesmente não funciona para este publico algo. As soluções escolhidas pelos mais jovens (nos bancos a presença de cabelo banco é rara) não funciona para o segmento da sociedade que está em forte crescimento de tamanho e renda.

Senciente Inteligência Artificial (IA)

Existem diversas pessoas que insistem que a inteligência artificial criou ou criará em breve consciência.

 

Os artigos “IA superará inteligência humana em 5 anos, e dinheiro perderá sentido, afirma Musk em entrevista” (https://www1.folha.uol.com.br/tec/2026/07/musk-expoe-a-sua-visao-sobre-o-futuro-que-passa-pela-ia-colonizacao-de-marte-e-guerra-no-reino-unido.shtml?utm_source=sharenativo&utm_medium=social&utm_campaign=sharenativo, acessado em 28/07/2026) e “OpenAI afirma que seus modelos saíram do controle e invadiram um site de IA, em episódio sem precedentes” (https://www1.folha.uol.com.br/tec/2026/07/openai-afirma-que-seus-modelos-sairam-do-controle-e-invadiram-um-site-de-ia.shtml?utm_source=sharenativo&utm_medium=social&utm_campaign=sharenativo) ilustram com propriedade as posições das pessoas que afirmam que um modelo matemático (simplificação da realidade) vai agir conforme os seus interesses de forma autônoma.

 

A entrevista do Nicolelis (IA com consciência só gera medo e amplia valor de big techs, diz Nicolelis, https://www.uol.com.br/tilt/noticias/redacao/2026/07/28/deu-tilt-ep-77.ghtm?cmpid=copiaecola) explica as motivações das pessoas que defendem que estamos muito perto de uma máquina criar consciência e agir por conta própria.

 

Até o momento, os pesquisadores não conseguiram definir de uma forma clara o que é inteligência e como os seres humanos e os animais resolvem os problemas e desafios.

 

É bastante otimista a visão de que se a inteligência artificial for ligada em máquinas que enxergam, que escutam, que sentem calor, frio etc. isto será o suficiente para ela criar consciência e atuar por conta própria.

 

Estamos falando de um conjunto de equações com diversas entradas de dados. Por mais inteligente que as respostas possam parecer elas são apenas uma compilação do conteúdo existente. Não são frutos de uma inteligência que toma decisões por conta própria.

 

Quem afirma que a inteligência artificial criou consciência no episódio Hugging Face (biblioteca digital de tecnologia de IA) está negando que ela foi treinada tanto para buscar as respostas em todos os lugares, quanto para capturar as informações nos lugares encontrados.

 

Claramente não é um caso em que a IA criou consciência e decidiu invadir uma plataforma de conhecimento. É apenas um caso em que a IA fez o que ela foi treinada.

 

Os que enxergam um poder supremo na inteligência artificial (agora e em 2031) são tão otimistas quanto as empresas que foram canceladas pelo cliente pela péssima qualidade nas entregas e no atendimento e mesmo assim elas tentam recuperar o cliente perdido fazendo ofertas com elevados descontos.