À medida que a corrida pelo poder computacional amadurece, o foco da indústria está mudando para os dados como a principal fonte de inteligência da inteligência artificial. Isso inclui questões sobre monetização de ativos de dados, gerenciamento de segurança e mudança de paradigma nas pesquisas científicas guiadas por IA.
Na Conferência de Internet Chinesa em 2026, a atenção da indústria se desviou da quantidade de placas de processamento em centros de dados para uma questão mais profunda: de onde vem a inteligência? A resposta aponta cada vez mais para os dados como o combustível chave que impulsiona a revolução da IA.
O problema mais premente continua sendo a monetização de ativos de dados. Apesar da política nacional favorável, que estabeleceu um sistema trilateral de direitos de propriedade, uso e exploração de dados, as empresas enfrentam um dilema duplo: preocupações com o registro de dados como ativos e incapacidade de monetizá-los de forma eficaz. O membro do conselho da Guo Mai Internet, Zheng Aijun, apresentou exemplos, incluindo um grupo estatal de pesca, onde dados de plataforma foram bem avaliados em 16,65 milhões de yuans e convertidos em capital usando métodos de mercado e de custo. Ela propôs o modelo 1371 — um processo estruturado de sete etapas para transformar dados brutos em ativos negociáveis, abrangendo a identificação do negócio principal, inventário de ativos, verificação de conformidade, reconhecimento de ativos e alinhamento de oferta e demanda.
À medida que a IA muda o cenário de ameaças, o gerenciamento de segurança de dados evolui. A implementação de grandes modelos muda fundamentalmente as fronteiras de segurança de dados. Os métodos tradicionais de classificação baseados em perímetro não conseguem lidar com a complexidade dos riscos na era da IA. A fusão de dados de treinamento cria dados interconectados em diferentes níveis de segurança, tornando quase impossível a determinação interna da atribuição de conhecimento. Novos vetores de ataque surgem, como injeção de prompts (prompt injection), ataques de jailbreak e envenenamento de dados. O vice-presidente da 360 Digital Security Group, Zhao Yu, descreveu três níveis de intervenção: eliminação de vulnerabilidades no nível de engenharia em frameworks e ferramentas de IA; limpeza, marcação e anonimização de dados no nível de dados para treinamento e inferência; e auditoria no nível de aplicação e supervisão com participação humana para prevenir elevação de privilégios.
A reestruturação organizacional necessária para a implementação de IA é profunda. Muitas empresas operam com departamentos de negócios e TI desconexos, onde ninguém é responsável pela qualidade ou gestão dos dados. Zhao defende a criação de comitês especializados de governança de dados e cargos de engenheiros de dados para garantir alta qualidade do fornecimento de dados no nível da estrutura organizacional, o que é uma condição necessária para qualquer implantação significativa de IA.
Olhando para 2035, especialistas preveem uma transição fundamental da IA de inteligência individual para inteligência coletiva através da simbiose entre humanos e máquinas. Zhang Dong, membro do Comitê Nacional de Produção Inteligente, prevê que a IA mudará os fluxos de trabalho de pesquisa científica através da paradigma do experimento seco e, em seguida, do experimento úmido, onde a IA realiza modelagem computacional antes que os humanos realizem experimentos físicos direcionados, aumentando significativamente a eficiência da P&D. A transformação final exige a transição de formatos de dados compreensíveis por humanos para formatos compreensíveis por IA, pois o gerenciamento de dados será fundamentalmente redirecionado para o consumo por máquinas, e não para a compreensão humana.
O envio de currículos para diferentes empresas e o recebimento de recusas semelhantes pode não ser coincidência, mas sim consequência de um fenômeno conhecido como 'monocultura algorítmica'. Uma pesquisa realizada pela Universidade de Stanford, intitulada Algorithmic Monocultures in Hiring, analisou milhões de candidaturas e descobriu que diferentes empresas utilizam a mesma inteligência artificial para filtrar candidatos.
Este fenômeno levanta questões sobre o impacto no mercado de trabalho e se a diversidade de pensamento está ameaçada.
O tema é discutido na coluna Fala AI esta semana com Roberto Pena Spinelli, físico da Universidade de São Paulo, que possui especialização em aprendizado de máquina pela Universidade de Stanford e é pesquisador em inteligência artificial. Roberto 'Pena' Spinelli é autor da coluna no veículo Olhar Digital.
A comunicação móvel evoluiu de simples chamadas de voz para redes inteligentes capazes de analisar dados, adaptar-se a cargas e gerir os seus próprios processos. Hoje, o setor entra numa nova fase de desenvolvimento, onde a inteligência artificial (IA) desempenha um papel central.
As primeiras gerações de comunicação móvel eram destinadas exclusivamente à transmissão de voz, funcionando como sistemas de comutação eletrónica. Com o surgimento das tecnologias 3G e 4G, a indústria passou para a transmissão de pacotes de dados. O lançamento dos smartphones e dos serviços OTT em nuvem marcou a era do acesso móvel de banda larga (MBB), que mudou drasticamente o consumo de serviços digitais.
Atualmente, o setor aproxima-se de outro salto tecnológico — a era dos agentes baseados em IA. À medida que os dispositivos com suporte a IA se espalham, as redes móveis enfrentam requisitos fundamentalmente novos. Se antes as redes serviam principalmente como canal de transmissão de informação, agora espera-se que apoiem a troca inteligente de dados necessária para os modelos de IA. No cerne desta conceção estão os tokens — unidades de informação utilizadas pelos sistemas generativos de IA modernos.
Como resultado, a rede transforma-se de um simples canal de transmissão de dados numa plataforma inteligente que integra conectividade, recursos computacionais e gestão da experiência do utilizador. Ao mesmo tempo, prevê-se um rápido aumento na densidade de dispositivos conectados, e os requisitos de fiabilidade, largura de banda e latência tornam-se criticamente importantes.
Para estudar como a indústria global de tecnologias de informação e comunicação se prepara para estas mudanças, o jornalista UzDaily visitou a conferência GSMA Mobile World Congress (MWC Shanghai), realizada em Xangai em junho. Líderes de operadoras móveis, empresas de tecnologia e especialistas apresentaram a sua visão para o futuro das redes móveis.
Durante o evento de três dias, que incluiu uma grande feira, fóruns e conferências setoriais, mais de 37.300 participantes de 143 países compareceram, incluindo representantes do setor de telecomunicações do Uzbequistão. A Huawei, que opera no Uzbequistão há mais de 26 anos, foi um dos participantes mais ativos. Juntamente com operadoras móveis, parceiros e especialistas, a empresa discutiu o desenvolvimento de tecnologias de comunicação de próxima geração, plataformas de computação, redes 5G-Advanced (5G-A), tecnologias de uplink de alta velocidade e a integração da IA na infraestrutura de telecomunicações.
Dmitry Konarev, arquiteto principal de soluções TIC da Huawei, demonstrou exemplos práticos de modernização inteligente de redes de telecomunicações. Sua apresentação focou-se na transição da internet tradicional para o ecossistema de agentes de IA e no surgimento de uma nova tokenomica, onde as redes atuam não apenas como canais de transmissão de dados, mas também como infraestrutura inteligente que suporta a interação da IA.
No âmbito do programa para a imprensa, os participantes também visitaram o centro de investigação da Huawei em Lianquai Hu, Xangai. O centro demonstrou tecnologias capazes de garantir velocidades de transmissão de dados de até 10 Gbps através da combinação de banda milimétrica e espectro C-band, bem como serviços de fluxo inteligentes e tecnologias de personalização da experiência do utilizador.
Outra sessão foi dedicada ao papel da inteligência artificial no desenvolvimento da infraestrutura móvel. Eric Zhao, vice-presidente e diretor de marketing da divisão de soluções sem fios da Huawei, foi o orador. Segundo Zhao, a indústria acabará por mover-se para uma arquitetura inteligente ponta a ponta, onde a nuvem será o centro de geração de inteligência, os dispositivos funcionarão como plataformas de aplicações e a rede será o intermediário inteligente entre eles. Neste modelo, as redes serão responsáveis não só pela transmissão de dados, mas também pelos tokens necessários aos modelos de IA para tomada de decisões e funcionamento.
Tal transformação exige alterações significativas na arquitetura das redes móveis. Entre as prioridades estão a redução da latência, o aumento da capacidade do uplink e a implementação da IA na gestão da infraestrutura. Algoritmos de aprendizagem automática já são utilizados para otimizar a alocação de recursos de rádio, o que aumenta a eficiência da rede, expande as suas capacidades e melhora a qualidade do serviço.
A inteligência artificial também está a tornar-se uma ferramenta importante para aumentar a eficiência energética. A gestão inteligente permite que as estações rádio base reduzam o consumo de energia sem comprometer o desempenho, tornando o funcionamento da rede mais económico. Especialistas do setor também sublinharam a crescente importância da tecnologia de gémeos digitais. Os operadores estão a passar da resolução de problemas após a sua ocorrência para a manutenção preditiva, o que lhes permite prever o estado do equipamento e prevenir falhas potenciais.
Os modelos de IA são capazes de criar gémeos digitais de redes, fornecendo informações em tempo real sobre cobertura, força do sinal, utilização de frequências, velocidades de transmissão de dados e qualidade de serviço em toda a rede. Isso dá aos operadores uma visão abrangente do funcionamento da infraestrutura e permite-lhes responder mais rapidamente às condições em mudança. A próxima fase de desenvolvimento pode incluir a integração de gémeos digitais de equipamentos, redes e ambiente num sistema inteligente unificado. Os sistemas de antenas modernos estão gradualmente a transformar-se de equipamento passivo em componentes inteligentes da rede. Eles podem comunicar autonomamente a sua localização, níveis de vibração e condições meteorológicas, ao mesmo tempo que ajustam automaticamente os parâmetros de formação de feixe para garantir uma cobertura mais estável.
Segundo os especialistas do setor, a digitalização contínua da infraestrutura lançará as bases para a integração total da inteligência artificial na gestão das redes móveis. Ao contrário dos algoritmos tradicionais, a IA é capaz de tomar decisões com base na análise de enormes volumes de dados, abrindo caminho para redes totalmente autónomas. No futuro, as redes móveis poderão detetar autonomamente a degradação da qualidade do serviço, redistribuir recursos, prever falhas e executar a maioria das tarefas operacionais sem intervenção humana. Na ausência de falhas críticas de hardware, a infraestrutura poderá manter um funcionamento estável de forma autónoma, aumentando significativamente a fiabilidade e a qualidade dos serviços de comunicação.
A indústria móvel está a entrar numa das transformações mais significativas da sua história. As redes do futuro deixarão de ser meras plataformas para transmissão de voz e dados; elas tornar-se-ão sistemas inteligentes e autoaprendizáveis, capazes de analisar informações, fazer previsões e tomar decisões em tempo real. A inteligência artificial e os gémeos digitais estão a tornar-se o fundamento da próxima geração de comunicações móveis, e o ritmo da sua implementação determinará o desenvolvimento da economia digital global nos próximos anos.
