Gerenciar uma agência criativa ou uma empresa de consultoria está se tornando cada vez mais difícil devido às crescentes exigências dos clientes e aos orçamentos operacionais limitados. Os líderes muitas vezes não conseguem determinar com precisão se projetos individuais estão gerando lucro, pois o software tradicional de gerenciamento de projetos não lida com as cargas de trabalho modernas.
Para resolver esse problema do setor, a COR captou US$ 30 milhões em uma rodada de crescimento Série A, liderada pela FTV Capital. Esses fundos permitirão que a COR avance no desenvolvimento de sua plataforma baseada em inteligência artificial. Essa ferramenta fornece às empresas de serviços profissionais informações completas sobre o orçamento do projeto, a capacidade da equipe e as margens financeiras exatas.
À medida que as ferramentas de inteligência artificial são implementadas nos processos diários, as estruturas de trabalho tradicionais estão sendo transformadas: as equipes agora combinam funcionários humanos com assistentes digitais autônomos baseados em IA. A COR ajuda os líderes empresariais a se adaptarem suavemente a essas mudanças sem perder o controle sobre o lucro líquido.
Por muito tempo, as empresas de consultoria e agências confiaram no registro manual de horas de trabalho, o que causava insatisfação entre os funcionários e dificultava aos gerentes o cálculo do custo real dos projetos em tempo real. As ferramentas padrão de gerenciamento de tarefas rastreiam operações, mas raramente revelam a verdadeira margem de lucro. Quando os projetos excedem o orçamento sem serem notados, as empresas de serviços perdem receita silenciosamente. A COR elimina esse problema, eliminando completamente o registro manual e rastreando automaticamente os recursos do projeto.
A plataforma COR transforma dados de tarefas diárias em informações analíticas financeiras compreensíveis. Os líderes de agências podem finalmente ver quais clientes estão proporcionando crescimento real e quais estão drenando o fluxo de caixa. A COR oferece um sistema operacional unificado para empresas de serviços profissionais, que combina gerenciamento de tarefas, registro automático de tempo e planejamento de recursos.
Além disso, o sistema fornece análise financeira em tempo real em um painel centralizado, dando aos líderes respostas imediatas sobre o desempenho da equipe. O software é particularmente eficaz ao gerenciar equipes híbridas modernas. Como as empresas usam agentes de IA juntamente com especialistas humanos, o rastreamento de custos totais torna-se complexo. A COR calcula o retorno sobre o investimento exato tanto nas horas de trabalho humano quanto na capacidade computacional da IA. Essa transparência permite que os líderes de agências conduzam negociações de preços honestas com os clientes, protegendo ao mesmo tempo margens de lucro saudáveis.
A nova injeção de capital de US$ 30 milhões acelerará significativamente o desenvolvimento do produto. A COR pretende integrar capacidades de IA autônoma mais profundas em sua plataforma operacional e expandir sua presença para novos mercados geográficos e setores de serviços adjacentes nos próximos meses.
A COR foi fundada em 2017 por Santi Bibiloni, Jose Gettas e Gabriel Marin e já alcançou sucesso significativo em todo o mundo. O crescimento anual de receita da empresa atingiu 51% até o final de 2025, refletindo sua posição no mercado de startups de São Francisco. A COR atualmente trabalha com milhares de equipes em 38 países, e grandes agências corporativas utilizam a plataforma para atividades diárias. A FTV Capital observou essa forte dinâmica de mercado e forneceu capital de ações para o crescimento. No âmbito do acordo, Alex Malvon da FTV Partner e Tommy Tai, Principal, se juntarão ao conselho de administração da COR para ajudar na futura expansão. A missão principal permanece simples: a COR busca se tornar uma plataforma operacional indispensável para cada agência e empresa de consultoria moderna, ajudando as empresas de serviços a permanecerem saudáveis, competitivas e altamente lucrativas, fornecendo aos líderes controle total sobre a economia dos projetos.
A startup de tecnologia Genius AI levantou US$ 44 milhões em investimentos para aproveitar a crescente demanda na economia de serviços focada na interação pessoal. Com esta rodada de financiamento, que é uma rodada Série D, a avaliação da empresa atingiu US$ 1,15 bilhão.
A firma de capital de risco Lux Capital liderou a rodada. Outros participantes do investimento incluíram Bessemer Venture Partners, Imaginary Ventures, L Catterton Growth, 2048 Ventures e StepStone Private Ventures. Esses fundos permitirão que a Genius AI mude o foco de software de agendamento de beleza para ferramentas autônomas de inteligência artificial para uma gama mais ampla de serviços prestados pessoalmente.
A empresa, anteriormente conhecida como GlossGenius, foi fundada em 2015 pelas irmãs idênticas Danielle e Leah Cohen-Shohet. Elas criaram inicialmente a GlossGenius para ajudar proprietários de salões, esteticistas e operadores de spas a gerenciar suas atividades diárias. Danielle aprendeu programação por conta própria, escrevendo o código inicial, e com o tempo, o software se tornou uma força dominante no mercado, ajudando pequenas empresas a aceitar pagamentos, agendar clientes e promover seus serviços.
Agora, a empresa está mudando seu nome para Genius AI, o que marca uma missão mais ampla. Como Genius AI, a plataforma apoiará todos os profissionais que trabalham fisicamente. Ela será usada em clínicas de spa médicas, centros de fisioterapia, estúdios de fitness, injeções e clínicas de saúde.
A economia de serviços físicos nos Estados Unidos inclui cerca de oito milhões de empresas que geram mais de US$ 2 trilhões em gastos anuais dos consumidores. Embora pesquisas mostrem que os proprietários de negócios gastam quase 36% do tempo de trabalho em tarefas administrativas, a Genius AI visa eliminar completamente essa carga burocrática. A plataforma vai além de simples ferramentas de apoio e se transforma em um agente de IA autônomo, capaz de executar tarefas complexas de ponta a ponta, liberando os proprietários de negócios para interagir com os clientes.
A empresa demonstra um crescimento e escala impressionantes. Atualmente, o sistema é usado por mais de 125.000 empresas em metade dos códigos postais dos EUA. A Genius AI relata que sua plataforma está se aproximando de uma receita anual de US$ 200 milhões. Até agora, as ferramentas da empresa ajudaram os clientes a economizar mais de 112 milhões de horas de trabalho administrativo. Para aprofundar a penetração no setor de saúde, a empresa adicionou total conformidade com HIPAA, permitindo que fisioterapeutas e especialistas clínicos armazenem dados confidenciais dos pacientes com segurança. Isso dá à Genius AI uma vantagem significativa sobre ferramentas tradicionais que não possuem proteção de privacidade. À medida que a inteligência artificial automatiza o trabalho de escritório, o cuidado humano manual se torna ainda mais valioso, pois profissionais qualificados, como massagistas e treinadores, oferecem cuidados que o código de computador não pode reproduzir. O novo financiamento será usado para expandir o desenvolvimento de software e aumentar a equipe de engenharia.
A autonomia da inteligência artificial demonstra uma taxa de crescimento significativamente mais rápida do que o esperado anteriormente, passando de dobrar a cada 8 meses para dobrar a cada 4,7 meses. A taxa de crescimento exponencial da duração autônoma atingiu um aumento colossal de 1400% ano a ano desde o início de 2025 até o início de 2026, e depois aumentou ainda mais em 560% apenas no primeiro semestre de 2026.
Em 2025, a autonomia da IA era limitada a menos de 15 minutos, mas até junho de 2026, a IA é capaz de operar sozinha por 4 a 5 horas sem intervenção humana, o que representa um aumento impressionante de 16 a 20 vezes. Os maiores avanços nas capacidades foram demonstrados pelo Mythos Preview (novo) e GPT-5.5-Cyber, que em suas melhores tentativas se aproximam da conclusão dos 32 passos, alcançando efetivamente o marco M9 (captura total da rede).
Foi observado que após ultrapassar o limiar de 10 milhões de tokens, os modelos antigos param de melhorar, mostrando que o aumento da capacidade computacional não aumenta o desempenho. Em contrapartida, os modelos mais recentes continuam a escalar drasticamente, transformando um maior consumo de tokens em resultados de tarefas mais altos.
Os gráficos mostram que a IA agora pode executar automaticamente ataques cibernéticos complexos e multifásicos, indo além de exploits web simples (M5) e progredindo para persistência avançada (M7), comprometimento de infraestrutura (M8) e controle de rede.
O número total de downloads mensais cresceu exponencialmente: de um nível base de 15 mil em novembro de 2024 para 11,8 milhões em janeiro de 2026 (crescimento aproximado de 780 vezes). A participação de ferramentas de ação (Action tools) aumentou consistentemente, seguindo uma tendência muito previsível. O uso computacional constitui a maior parte individual da categoria Ações, ocupando impressionantes 49,6% dos dados. O restante está distribuído entre extensões de software (9,2%), execução de código (4,2%) e outras categorias, como interação agente/humano (1,5%).
A categoria Percepção, representada por 'Sensores', ocupa uma parte grande e estável da parte superior do gráfico, constituindo 31,7% do total. As ferramentas focadas em Raciocínio têm um rastro mínimo, liderado pela Análise em 2,1%, enquanto Planejamento e Gerenciamento de Recursos permanecem abaixo de 1%. No final de 2024, as ferramentas de Raciocínio e Extensões de Software tinham proporções visuais muito maiores, mas diminuíram gradualmente à medida que o Uso Computacional e as ferramentas de Sensores escalavam até 2026.
Os agentes estão mudando da observação para ações ativas. No início do período, a maioria das ferramentas apoiava tarefas de percepção ou análise, como leitura de arquivos ou solicitação de dados. Até o final de 2025, os padrões de download mudaram para ferramentas que permitem aos agentes tomar ações diretas em sistemas externos, como execução de código ou uso de ferramentas computacionais que auxiliam na ação. Agora são essas ferramentas que constituem a maior parte do uso, especialmente aquelas lançadas por empresas reconhecidas.
No último ano, o número de ferramentas MCP publicamente lançadas aumentou mais de 35 vezes — de aproximadamente 5.000 para 177.000, acompanhado por um aumento significativo na atividade de downloads de mais de 175 vezes (de 80.000 para 14 milhões). O desempenho da IA no Exame Final da Humanidade (Humanity’s Last Exam) aumentou de menos de 10% no final de 2024 para quase 50% no início de 2026, demonstrando um crescimento consistente e acelerado em 18 meses. O teto de 50% deste exame permanece inatingível.
Google e OpenAI são líderes na vanguarda. Google (série Gemini 3/3.1) e OpenAI (série GPT-5) continuamente definem o limite superior de desempenho, fornecendo as pontuações básicas mais altas no gráfico. No início de 2026, a lacuna na fronteira está diminuindo, pois Anthropic (Claude Opus 4.7) e Meta AI (Muse Spark) seguem de perto os líderes na faixa de 35–40%.
Após julho de 2025, ocorreu uma mudança estrutural clara, quando a nova geração de modelos superou com sucesso a limitação de desempenho sustentada de 20% que restringia os sistemas anteriores.
Agentes de IA são capazes de detectar até 77% das vulnerabilidades em sistemas de software reais. No entanto, menos de 1% das vulnerabilidades detectadas por meio de varredura avançada de IA foram corrigidas. A detecção de vulnerabilidades gerenciada por IA agora abrange todos os principais sistemas operacionais e navegadores. No entanto, apenas 12% aplicam os mesmos padrões de segurança ao código gerado por IA que ao código tradicional. Aproximadamente 74% das organizações têm dificuldades em fornecer dados de origem de segurança para código de IA.
44% das empresas relatam incidentes de segurança relacionados a dependências de terceiros nos fluxos de trabalho de IA. Mais da metade dos desenvolvedores (59%) expressa preocupações com a segurança do código de IA. 65% das empresas estão preocupadas com vazamento de dados ao usar assistentes de codificação de IA. Injeções SQL e Cross-Site Scripting (XSS) permanecem entre as falhas mais comuns no código de IA. Ferramentas de IA não previnem XSS em 86% dos casos de teste, e vulnerabilidades de injeção de logs aparecem em 88% dos cenários gerados por IA. Repositórios que usam IA demonstram um nível mais alto de vazamento de segredos (6,4%) em comparação com projetos sem IA.
Java tem a taxa de falha mais alta, excedendo 71%, tornando-a a linguagem de maior risco nesta comparação. C# atinge uma taxa de aprovação de segurança de 58% com 42% de falhas, indicando um perfil de risco mais equilibrado, mas ainda moderado. JavaScript mostra uma taxa de aprovação de 57% e 43% de falhas, próximo ao C# em termos de segurança. Python lidera com a taxa de aprovação de segurança mais alta em 62% e a taxa de falha mais baixa em 38%, indicando maior confiabilidade relativa.
O código gerado por IA tem uma densidade de vulnerabilidades 2,7 vezes maior do que o código escrito por humanos. O código escrito por humanos apresenta 30–35% menos falhas críticas em auditorias corporativas. A cobertura de verificação de segurança para código gerado por IA é 20–30% menor. Assistentes de IA geram código inseguro em mais de 40% dos cenários de teste, especialmente na lógica de autenticação. 56% dos desenvolvedores admitem raramente revisar o código gerado por IA linha por linha. 61% das empresas não possuem políticas formais que regulamentem o uso de código de IA. 38% das organizações relatam divulgação acidental de dados através de código gerado por IA. 50% das organizações não possuem políticas para lidar com dados confidenciais em fluxos de trabalho de IA.
Durante auditorias de segurança em 2026, 73% dos sistemas de IA mostraram suscetibilidade a vulnerabilidades de injeção de prompt (prompt injection). Ataques de injeção de prompt tiveram sucesso em 50–84% em implementações LLM comuns, dependendo da configuração. Ataques indiretos de injeção de prompt tiveram uma taxa de sucesso 20–30% maior, pois instruções maliciosas estavam ocultas em fontes confiáveis. A injeção de prompt direta representou cerca de 45% dos ataques, enquanto a injeção indireta representou mais de 55% em 2026. Ataques indiretos de injeção de prompt multifásicos aumentaram mais de 70% em termos anuais entre 2025 e 2026. Injeções de código através de assistentes de desenvolvedor representaram 18% dos incidentes registrados de injeção de prompt em empresas. A manipulação conversacional multifásica melhorou o sucesso do ataque para 27% em comparação com ataques de prompt único. Relatórios da CrowdStrike de 2026 documentaram ataques de injeção de prompt contra mais de 90 organizações.
O ChatGPT atingiu 1 milhão de usuários em apenas 5 dias (OpenAI). No início de 2023, o ChatGPT acumulou mais de 100 milhões de usuários mensais, e até 2026, atinge 900 milhões de usuários ativos semanais. O ChatGPT já deteve o recorde do aplicativo de consumo de crescimento mais rápido, atingindo 100 milhões de usuários em cerca de dois meses. No entanto, o DeepSeek quebrou este recorde no início de 2025, ultrapassando 100 milhões de usuários em apenas 20 dias após o lançamento do aplicativo DeepSeek-R1.
1,8% de todas as vagas anunciadas nos EUA agora pertencem ao setor de IA. O setor de serviços tornou-se o maior gerador de receita para IA, representando 36,3% do volume total em 2025. Em relação às tecnologias específicas, o aprendizado profundo provou ser a área de IA mais lucrativa, representando pouco mais de um quarto de toda a receita do setor. As tecnologias de IA podem aumentar a receita em mais de 15 trilhões de dólares até o final da década.
Por continente, a América do Norte detém a maior fatia da receita, representando 35,5% do volume total do setor. Prevê-se que a IA injetará US$ 15,7 trilhões na economia mundial até 2030. Até 2025, a IA pode eliminar 85 milhões de empregos, mas criar 97 milhões de novos, resultando em um aumento líquido de 12 milhões de empregos. 63% das organizações pretendem implementar IA em escala global nos próximos três anos. Veículos autônomos podem gerar de US$ 300 a US$ 400 bilhões em receita mundial. Cerca de dois terços dos profissionais de saúde agora usam sistemas computacionais para auxiliar no diagnóstico. A FDA aprovou mais de 1200 dispositivos médicos 'integrados com IA' (FDA).
