O governo dos Estados Unidos registrou uma perda estratégica na área de inteligência artificial (IA) nesta segunda-feira (20), com a saída de Chris Fall da direção do Centro de Padrões e Inovação em Inteligência Artificial (CAISI). Ele ocupava o cargo há apenas três meses, tendo sido nomeado pela administração Donald Trump.
Enquanto o governo não designa um sucessor definitivo, Arvind Raman, diretor do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), assumirá a função de diretor interino. Este movimento ocorre em um momento em que Washington intensifica o monitoramento de tecnologias avançadas de IA e enfrenta uma competição crescente com empresas chinesas que buscam penetrar no mercado dominado por corporações americanas.
A desvinculação de Fall levanta questionamentos sobre quem definirá as políticas centrais de IA na Casa Branca. Além disso, a administração Trump ainda não nomeou um substituto permanente para David Sacks, que havia deixado seu posto em março, sendo ele o responsável anterior pela pauta de IA e criptomoedas do governo.
Kristen Eichamer, porta-voz do Departamento de Comércio, confirmou que Raman continuará liderando o NIST enquanto assume temporariamente o CAISI. O CAISI foi estabelecido para apoiar o governo americano na criação de procedimentos de avaliação e colaboração técnica envolvendo sistemas comerciais de IA, contribuindo com testes e pesquisas sobre o desenvolvimento dessas tecnologias.
Essa movimentação se insere após a assinatura de uma ordem executiva pelo presidente Donald Trump focada em IA. Tal documento permite que desenvolvedores de modelos ofereçam voluntariamente seus sistemas ao governo para análise de capacidade antes de lançamentos completos. A ordem também exigiu que órgãos federais criassem uma estrutura de avaliação para essas tecnologias em 60 dias, gerando um ambiente incerto para empresas que lançavam novos modelos.
Empresas como OpenAI e Anthropic já demonstraram impacto regulatório; a OpenAI limitou a distribuição de sua série GPT-5.6 a parceiros confiáveis após solicitação do governo americano em junho. Anteriormente, a Anthropic suspendeu temporariamente o acesso aos seus modelos Fable 5 e Mythos 5 devido a determinações de controle de exportação do Departamento de Comércio. A reorganização interna ocorre paralelamente ao avanço de modelos de IA de código aberto desenvolvidos na China, como o Kimi K3 da startup Moonshot AI, que tem diminuído a disparidade com sistemas americanos.
Adicionalmente, a administração Trump iniciou a implementação de medidas da ordem executiva através do sistema denominado “Gold Eagle”, focado em identificar e corrigir falhas de segurança digital. Segundo a Casa Branca, este mecanismo já recebe e prioriza vulnerabilidades de cibersegurança, coordenando verificações, embora o CAISI não tenha sido citado como participante dessa iniciativa.
O CEO da IBM, Arvind Krishna, declarou que a organização não antecipou a dimensão da realocação de capital destinada à infraestrutura de Inteligência Artificial (IA). Em resposta a essa mudança de cenário, as ações da IBM sofreram uma queda de 25% na Bolsa de Nova York na terça-feira, 14 de julho, marcando o maior declínio diário desde 1972.
Krishna comunicou aos investidores que a turbulência histórica foi causada pela intensa disputa corporativa para estabelecer vastas infraestruturas de IA. Esse movimento resultou em uma desaceleração nas vendas de softwares e afetou o resultado financeiro da IBM e de outras companhias no segundo trimestre do ano.
Segundo Krishna, nas últimas semanas de junho, observou-se que os clientes estavam desviando seus gastos de capital trimestrais para adquirir servidores, memória e armazenamento, visando assegurar infraestrutura diante de possíveis aumentos de preços e da oferta limitada. Ele também mencionou que diversos grandes negócios não se concretizaram conforme o planejado.
Conforme reportado pela Reuters, a forte desvalorização das ações levou a IBM a correr o risco de perder até US$ 70 bilhões (equivalente a R$ 356 bilhões na cotação vigente) em valor de mercado. Atualmente, a empresa possui uma avaliação de cerca de US$ 272,7 bilhões (R$ 1,4 trilhão).
As prioridades tecnológicas em diversas empresas globais foram alteradas. O montante que seria destinado a sistemas e programas corporativos da IBM está sendo redirecionado para a aquisição de hardware. O mercado empresarial busca garantir acesso a chips e servidores essenciais para operar IA, setores que já enfrentam sérios problemas de escassez.
Em sua carta aos investidores, Arvind Krishna detalhou que essa dinâmica surpreendeu a companhia, pois as empresas realocaram gastos e suspenderam grandes negociações que já eram consideradas certas. É relevante notar que, no final do ano anterior, o executivo havia manifestado críticas aos gastos com IA.
Adicionalmente à procura por hardware, a segurança cibernética tornou-se outro fator que consome o orçamento de TI das corporações. Com a introdução de modelos avançados de IA, como o Mythos da Anthropic, as empresas estão intensificando suas defesas. Essas novas IAs são capazes de identificar vulnerabilidades em softwares rapidamente, conferindo uma vantagem técnica sem precedentes a hackers e forçando investimentos substanciais em proteção digital.
Essa combinação de fatores impactou diretamente a IBM, que agora prevê um crescimento de receita de apenas 1% no segundo trimestre, totalizando US$ 17,2 bilhões (R$ 87,5 bilhões). Este percentual representa o ritmo de crescimento mais lento em mais de um ano e fica abaixo da estimativa de US$ 17,8 bilhões (R$ 90,8 bilhões) feita pelos analistas de mercado. Os dados oficiais da empresa serão divulgados na próxima semana, em 22 de julho.
O sinal de alerta gerou preocupação em Wall Street sobre o futuro do setor de software. Este segmento já vinha sob pressão devido ao avanço de IAs aptas a gerar códigos e automatizar tarefas. Refletindo esse sentimento pessimista, gigantes como a Microsoft também registraram quedas em suas ações, oscilando entre 2% e 5% na terça-feira.
Para tentar tranquilizar os investidores, a IBM enfatizou seus significativos investimentos em computação quântica. A companhia já alocou mais de US$ 10 bilhões (R$ 51 bilhões) para desenvolver seu primeiro computador quântico em grande escala até 2029, uma área tecnológica promissora que conta com forte suporte financeiro do governo dos Estados Unidos.
A empresa também ressaltou a ampliação de parcerias focadas no próprio mercado de IA, incluindo acordos com a OpenAI. Contudo, essas inovações ainda estão em fases preliminares e não devem ser suficientes para compensar o déficit bilionário no curto prazo.
Ao enviar currículos e adaptar documentos para diferentes oportunidades, os candidatos podem notar que as respostas recebidas são frequentemente parecidas. Uma investigação conduzida pela Universidade Stanford sugere que essa semelhança pode não ser coincidência.
Os pesquisadores analisaram milhões de inscrições e concluíram que diversas companhias podem empregar sistemas de inteligência artificial que replicam os mesmos critérios de aceitação e descarte. A pesquisa, intitulada Algorithmic Monocultures in Hiring, examinou cerca de 4 milhões de candidaturas submetidas por mais de 3,4 milhões de indivíduos a 156 empresas pertencentes a 11 setores econômicos.
Um fator crucial identificado foi que todas essas organizações estavam utilizando algoritmos fornecidos pelo mesmo provedor. Este detalhe possibilitou a identificação do fenômeno denominado 'monocultura algorítmica', termo inspirado na agricultura, onde vastas extensões são dedicadas a um único tipo de cultivo. Quando muitas empresas adotam ferramentas similares, aumenta a probabilidade de que avaliem os postulantes seguindo essencialmente a mesma lógica, o que se aplica tanto aos acertos quanto às falhas inerentes aos modelos.
Outra descoberta relevante diz respeito aos perfis de candidatos parecidos. Conforme o estudo, indivíduos com características análogas tendem a receber avaliações consistentes, mesmo concorrendo a vagas em corporações distintas. Os resultados primários revelam que aproximadamente 10% dos candidatos que participam de quatro processos seletivos são rejeitados em todos eles. Adicionalmente, cerca de 4% daqueles que se inscrevem em dez vagas sofrem dez rejeições consecutivas.
As recusas ocorrem com uma frequência superior àquela esperada em decisões tomadas de forma independente. É notável que muitos currículos são eliminados antes mesmo de serem examinados por um recrutador humano. Para confirmar se este comportamento era aleatório, os pesquisadores compararam os dados com uma linha de base teórica e estudos prévios sobre recrutamento sem centralização algorítmica, demonstrando que as negativas sucessivas refletem um padrão comum entre os diferentes processos seletivos.
De acordo com as simulações realizadas, continuar enviando currículos ainda é vantajoso. O estudo aponta que elevar o volume de candidaturas melhora as chances de obter uma oportunidade, embora este benefício diminua quando as empresas utilizam sistemas idênticos. Em um cenário onde as decisões são autônomas, cerca de dez candidaturas seriam suficientes para atingir uma alta probabilidade de receber pelo menos uma recomendação positiva. Contudo, quando os processos são mediados por plataformas centralizadas, esse número sobe para aproximadamente 25 candidaturas para garantir uma probabilidade de 99,9%.
Os autores também emitiram um alerta sobre a concentração do mercado de tecnologia voltado ao recrutamento. Visto que poucos fornecedores atendem a muitas empresas, quaisquer vieses ou limitações existentes podem se disseminar rapidamente. Ademais, a pouca transparência dessas plataformas dificulta a realização de pesquisas independentes e complica a compreensão de como tais ferramentas impactam o acesso ao emprego, sendo que, para muitos candidatos, todo esse processo ocorre sem que tenham ciência de que um algoritmo realizou a primeira análise do currículo.
