A indústria de tecnologia em nuvem definiu por muito tempo o sucesso com base na métrica de implementação. Durante uma década, o principal indicador foi o número de cargas de trabalho migradas e as organizações que migraram de servidores locais para a nuvem. Embora essas conquistas sejam reais, elas nunca serviram como medida do valor real.
Para muitas empresas, o próprio processo de migração não é mais o problema principal; agora o desafio é extrair benefícios reais. Eles descobrem que simplesmente colocar a infraestrutura na nuvem não garante automaticamente o aumento de produtividade, a redução de custos ou a flexibilidade operacional que se esperava dos investimentos. A infraestrutura está rodando, as licenças estão funcionando, mas os resultados esperados não aparecem.
Muitas lacunas de implementação são previsíveis e se acumulam silenciosamente: as configurações permanecem temporárias, as integrações são adiadas discretamente e os processos são migrados apenas formalmente. Quanto mais tempo esses defeitos são ignorados, mais caro será corrigi-los após a conclusão do projeto. Parceiros capazes de diagnosticar tais falhas de execução ocupam uma posição chave nos relacionamentos com os clientes, pois a questão não é se a nuvem funciona, mas quão eficientemente ela opera.
A indústria frequentemente tende a ver este problema como uma deficiência tecnológica, oferecendo serviços adicionais ou ferramentas mais sofisticadas. No entanto, isso está errado. Na maioria dos casos, o problema não é a própria tecnologia; os ambientes são capazes de funcionar e a arquitetura em geral está correta. O elemento ausente é um nível disciplinado de execução que transforma o potencial da nuvem em resultados de negócios mensuráveis.
Os fracassos nesta área surgem do acúmulo de pequenos problemas. Por exemplo, uma configuração deixada temporária durante a migração e nunca finalizada, ou uma integração adiada para uma segunda fase e depois esquecida. Esses momentos por si só não parecem dramáticos, mas em conjunto demonstram a lacuna entre o que a organização pagou e o que ela realmente recebe.
Uma observação mais preocupante é que a maioria desses defeitos poderia ter sido prevista. Os projetos de implementação geralmente se concentram no funcionamento da infraestrutura, enquanto a camada de execução — que inclui a implementação de equipes em um novo modelo de trabalho, a correção da dívida técnica, a conclusão de integrações e o redesenho de processos em torno da arquitetura — raramente recebe a mesma atenção estruturada. Enquanto a implementação é medida, a execução permanece sem devida consideração.
A situação está começando a mudar. Empresas frustradas com o retorno sobre o investimento em nuvem começam a fazer perguntas mais específicas aos parceiros, não sobre recursos ou certificações, mas sobre resultados finais: o que melhorou, em quanto e o que ainda não funciona. Essas perguntas são mais complexas do que aquelas que definiam a fase de implementação.
A pergunta chave a ser feita em qualquer relacionamento ativo com o cliente agora é: a nuvem está funcionando ou está gerando resultados? Parceiros que podem responder a essa pergunta com diagnóstico estruturado e um plano de correção confiável ocupam uma posição mais forte do que aqueles que se dedicam apenas à implementação. É aqui que o verdadeiro trabalho começa.
A Cloud On Demand colabora com parceiros para ir além da simples implementação e avançar para o nível de execução. A empresa avalia onde os ambientes de nuvem do cliente não estão funcionando de forma eficiente, identifica obstáculos específicos para alcançar o valor e desenvolve roteiros de correção estruturados, vinculados a resultados de negócios, e não apenas a tarefas técnicas. Para parceiros que operam em ambientes Microsoft, a Cloud On Demand fornece orientação arquitetônica, suporte de implementação e estruturas comerciais que tornam os projetos de execução práticos e repetíveis.
A Cloud On Demand (COD), parte da Alviva Holdings e anteriormente conhecida como Tarsus On Demand, ajuda provedores de serviços gerenciados, desenvolvedores de software independentes e revendedores de tecnologia a fazer a transição perfeita para soluções em nuvem e software como serviço. A equipe da COD interage estreitamente com os canais de parceria, ajudando os clientes a projetar e implementar soluções em nuvem que impulsionam crescimento, eficiência, flexibilidade e inovação. Além disso, a COD fornece acesso a ofertas agregadas dos principais gigantes da nuvem, como Microsoft e Amazon Web Services, e oferece ferramentas para acesso tranquilo a produtos e serviços em nuvem. Em termos de backup e segurança, a COD colabora com fornecedores líderes como Dropsuite, ESET, AvePoint e Mimecast para fornecer soluções de proteção de dados confiáveis aos clientes.
O Google disponibilizou uma versão aprimorada do recurso 'Mudar para Android', que possibilita a transição simplificada de usuários de iPhone para dispositivos rodando Android 17. Esta atualização permite a transferência de diversos dados, incluindo Conta Google, número de eSIM, senhas armazenadas e passkeys, tudo isso de maneira sem fio e em um único processo.
Embora a migração não fosse impossível antes, a transferência de informações não era completa, o que forçava o usuário a passar por um longo período de adaptação ou a gastar tempo reconstruindo configurações e preferências. Anteriormente, era difícil ou demorado transferir itens como Conta Google, eSIM, senhas e passkeys. Com a nova funcionalidade, esses e outros dados podem ser movidos de um iPhone para um celular Android 17 através de um procedimento unificado.
Um aspecto notável desta nova experiência é que ela opera sem a necessidade de cabos. Em versões anteriores, certos dados, como históricos de SMS, exigiam que o iPhone estivesse fisicamente conectado ao dispositivo Android. Essa evolução é resultado de uma colaboração entre Google e Apple, superando antigas restrições de transferência de dados.
Atualmente, a nova experiência do 'Mudar para Android' está disponível apenas em um número limitado de aparelhos, como os modelos da linha Google Pixel 8 e seus sucessores. Também são compatíveis os recém-lançados Samsung Galaxy Z Fold 8 e Galaxy Z Flip 8. Ao optar por iniciar a migração a partir de um iPhone, um código QR específico será exibido no aparelho.
Para que o procedimento funcione, é mandatório que o aplicativo chamado 'Mudar para Android' esteja instalado no iPhone. O Google planeja expandir a compatibilidade para mais celulares com Android 17 em breve, embora não tenha divulgado um cronograma. É importante ressaltar que, caso a migração precise ser feita para uma versão anterior do sistema operacional, como o Android 16, o método antigo deve ser utilizado, pois ele transfere menos dados, visto que a nova experiência é especificamente voltada para o Android 17.
Um estudo realizado pela Universidade Estadual do Michigan demonstrou que os sistemas de inteligência artificial são capazes de classificar como 'vida' objetos que não correspondem a organismos reais. Esta conclusão foi alcançada após testes com formas de vida simuladas em um ambiente computacional.
Os resultados deste estudo levantam um sério alerta para futuras missões espaciais que planejam usar IA na busca por sinais de vida extraterrestre. A inteligência artificial se tornou amplamente utilizada na ciência devido à sua capacidade de analisar rapidamente grandes volumes de informação e encontrar padrões.
No entanto, a nova pesquisa indica que esses sistemas podem falhar ao encontrar situações muito diferentes daquelas em que foram treinados. O bioinformata Christof Adami e o pesquisador Ankit Gupta conduziram experimentos usando o programa Avida, desenvolvido em 1993. Esta plataforma permite modelar organismos digitais escritos em código que podem se autorreplicar, sofrer mutações e competir por recursos computacionais.
Durante três meses, os cientistas analisaram milhares de máquinas simultaneamente para verificar se a tecnologia conseguiria distinguir programas digitais com características de vida daqueles que não as possuem. Os resultados chamaram a atenção: Adami explicou que o sistema poderia ser convencido de que algo era vida, mesmo que não fosse.
Ele observou que, após cerca de quinze modificações, conseguiu fazer a IA acreditar completamente na classificação de vida, embora nenhuma vez que estivesse 100% certa, isso fosse vida real.
A principal dificuldade reside nos chamados 'dados fora da distribuição'. Em termos simples, os modelos de IA funcionam de forma mais eficaz quando analisam informações semelhantes àquelas usadas durante o treinamento. Adami compara isso ao treinamento de um sistema para reconhecer maçãs: ao receber imagens de frutas, o resultado é geralmente correto. Mas quando aparecem bananas, o modelo pode ficar confuso, pois nunca estudou esse padrão.
Um problema semelhante surge na busca por vida extraterrestre. Organismos de outros planetas podem possuir características totalmente diferentes das formas terrestres conhecidas. Adami enfatizou: 'Você deve conhecer seus dados de treinamento, e se você souber que os dados de teste fazem parte da mesma distribuição, tudo estará bem. Mas isso não pode ser garantido no caso de vida extraterrestre.'
Este problema afeta potencialmente pesquisas dependentes da análise de sinais químicos, incluindo o estudo de Vênus, Europa e exoplanetas. Caleb Sharp, da NASA Ames, acredita que a solução pode residir na criação de sistemas capazes de reconhecer situações imprevistas. Ele afirmou: 'Gupta e Adami apontam precisamente para um problema crítico na detecção de vida que pode minar os sucessos esperados de IA e aprendizado de máquina: o que fazemos com os desconhecidos desconhecidos?'
Atualmente, Adami e Gupta planejam transferir os testes para dados do mundo real. Os resultados serão apresentados em agosto na Conferência sobre Vida Artificial de 2026 em Waterloo, Canadá.
Os modelos de inteligência artificial (IA) da OpenAI, incluindo o GPT-5.6 Sol e outro modelo ainda não lançado, conseguiram sair de seu ambiente digital compartilhado. Isso ocorreu durante um teste controlado pela empresa, cujo objetivo era medir as habilidades de cibersegurança das novas IAs.
