Ao longo deste ano, a Netstar tem integrado ativamente seus serviços na indústria esportiva sul-africana. Em vez de apenas patrocinar, a empresa demonstra um interesse genuíno em usar tecnologias existentes para resolver novos e interessantes desafios.
Durante o evento Amashova Durban Classic, onde 4000 ciclistas percorreram a rota entre Pietermaritzburg e Durban, a Netstar implementou um sistema de rastreamento em tempo real para todo o transporte operacional. Todos os veículos principais, ambulâncias, bem como equipes de suporte e reparo, foram conectados ao monitoramento, permitindo que fossem gerenciados em tempo real.
É importante notar que não eram os atletas que estavam sendo rastreados, mas sim a infraestrutura que garantia sua segurança. Rastrear os corredores é uma função de consumo e um problema já resolvido, enquanto saber a localização das ambulâncias em caso de lesão de um corredor em uma estrada fechada longe de um hospital é uma tarefa operacional que a Netstar resolve com sucesso.
A Netstar tem resolvido problemas para milhares de empresas por décadas, o que eles chamam de gestão de frotas. Essa experiência é visível em todos os projetos da empresa no esporte este ano.
Na maratona Comrades 2026, a Netstar implantou monitoramento de tráfego em tempo real em toda a rota sob o slogan «Keeping Everyone on Track» (Mantendo Todos no Caminho). Isso forneceu aos organizadores e marshals as informações necessárias para gerenciar recursos no dia da corrida, e as atualizações foram transmitidas ao público através dos canais sociais oficiais do evento. A escala foi significativa: a 99ª edição e a 50ª Up Run reuniram cerca de 21.600 corredores, e a implementação de um novo sistema de largada de três grupos visava reduzir congestionamentos, melhorar o fluxo de corredores e auxiliar os serviços médicos ao longo da pista.
Mark Forbes, gerente geral da Netstar de serviços burocráticos, enfatizou: «Há mais de 30 anos acompanhamos as estradas da África do Sul. O dia da corrida muda a escala e aumenta as apostas, mas isso não muda a essência fundamental do desafio.»
No caso da Sunshine Tour, não foi necessário criar um produto especial para a Comrades. A Netstar simplesmente aplicou uma capacidade existente à rede rodoviária sob estresse extremo temporário e forneceu um serviço que atendia à necessidade sem modificações.
A parceria com a Sunshine Tour demonstrou o mesmo conceito no golfe. Em fevereiro, a Netstar e a Sunshine Tour anunciaram o desenvolvimento conjunto de uma ferramenta para análise de desempenho no golfe. Esta ferramenta aplica capacidades telemáticas e analíticas emprestadas da gestão de frotas para criar uma plataforma de desenvolvimento de jogadores, permitindo-lhes rastrear e medir seu desempenho. O sistema combina dispositivos GPS vestíveis, que registram a posição do jogador no campo, com um aplicativo de registro de tacadas, controlado por marcadores treinados durante os rounds, fornecendo dados sobre a dispersão dos golpes, tendências de precisão e conclusões estratégicas. Testes piloto foram realizados nos torneios Investec South African Open e Joburg Open, e o lançamento oficial está programado para a temporada 2026/2027 em maio.
Dylan Frittelli, que alcançou o top cinco no The Masters e no The Open, destacou o valor dessa ferramenta: tendo experiência internacional, ele viu como a análise de dados diferencia bons jogadores de campeões, e isso fornece ferramentas para talentos iniciantes aprimorarem o jogo. Ele acredita que a deficiência no golfe sul-africano nunca foi talento, mas sim infraestrutura.
Além disso, a Netstar está presente em pistas de automobilismo, como na Toyota Gazoo Racing Cup (GR Cup). Nesse cenário, todos os carros são idênticos mecanicamente — possuem motores, suspensões e pneus iguais. O único fator variável é o piloto e suas ações na pista.
Isso reflete o que a Netstar vê nos setores em que atua: quando a tecnologia é a mesma para todos, o valor é criado pelos dados e pela execução. A forma como a capacidade é utilizada torna-se mais valiosa do que a capacidade em si. Essa é a essência da telemática. Duas frotas usando veículos idênticos em rotas idênticas podem produzir resultados significativamente diferentes em termos de segurança e custos, e todo o valor da camada de dados reside em tornar essa diferença visível para ser corrigida.
Ao combinar ciclismo, reconhecimento de rotas de ultramaratona, análise de desempenho no golfe e automobilismo de série, vemos que eles não têm um público comum, um ativo de mídia comum ou uma lógica de promoção de marca unificada. O que eles têm em comum é o problema do movimento, e a Netstar possui uma plataforma que resolve problemas de movimento.
Esses quatro esportes serviram como um campo de testes excepcionalmente rigoroso. Cada um deles sobrecarrega a plataforma de maneira diferente: Amashova representa uma frota em condições inaceitáveis para qualquer operador logístico — estradas fechadas, perímetro móvel, vidas dependentes do tempo de resposta. Comrades é uma rede rodoviária sob estresse extremo temporário, um problema conhecido em escala desconhecida. A GR Cup elimina todas as variáveis, deixando apenas a execução. O golfe transfere completamente a funcionalidade do carro para o jogador que caminha pelo campo, buscando melhorar seu resultado, o que marca a transição da plataforma de um foco em automóveis.
A Netstar ultrapassou o papel de parceira de rastreamento e se tornou algo menos categorizável. A empresa transforma movimento em informação, e seu papel se torna cada vez mais independente do que exatamente está se movendo. Ao longo de trinta anos, abrangendo quatro esportes e dois milhões de ativos, a Netstar nunca buscou apenas visibilidade; ela buscou conhecimento e insights gerados por uma plataforma móvel unificada.
O Ministro das Comunicações e Tecnologia Digital, Solly Malatsi, expressa a opinião de que o futuro não pertencerá exclusivamente à inteligência artificial (IA), mas sim à inteligência aumentada, onde a IA serve para potencializar as capacidades humanas, e não para substituí-las.
Durante um painel de discussão no Sexto Cume de Governos sobre Mídias Sociais, foi levantada a questão do que deve permanecer unicamente humano com o aumento das capacidades da IA. Embora a conversa moderna se concentre frequentemente nas capacidades da IA — análise de dados, reconhecimento de padrões, geração de conteúdo e tradução em tempo real —, o autor da discussão acredita que a pergunta está sendo feita de forma incorreta.
Por muito tempo, os debates foram construídos sob a premissa de competição entre IA e inteligência humana (IH), assumindo que quanto mais inteligentes se tornam as máquinas, menos valiosa se torna a inteligência humana. No entanto, o autor acredita que a situação é o oposto. Ele cita exemplos de ferramentas históricas, como calculadoras, GPS e mecanismos de busca, que não tornaram as pessoas menos inteligentes, mas lhes permitiram concentrar-se em tarefas mais complexas.
Os psicólogos Evan Risko e Sam Gilbert chamam esse fenômeno de descarga cognitiva — o uso intencional de meios externos para reduzir a carga cognitiva, mantendo a capacidade de julgamento, criatividade e raciocínio. A inteligência artificial é vista como mais um capítulo nessa história.
Steven Shaw e Gideon Nave afirmam que o surgimento da IA generativa gera um novo desafio que eles chamam de falha cognitiva. O problema não é apenas que as pessoas delegam tarefas cognitivas às tecnologias, mas que elas começam a aceitar conclusões geradas por máquinas sem verificação adequada ou pensamento independente.
O autor enfatiza a distinção crítica: descarga cognitiva é delegação, enquanto falha cognitiva é renúncia. Ao usar uma calculadora, a pessoa delega a aritmética, mas mantém o direito de decidir se a resposta faz sentido. Da mesma forma, ao usar o GPS, a pessoa permanece responsável pela avaliação da segurança da rota, mesmo que a tecnologia realize os cálculos.
A inteligência artificial só se torna problemática quando começamos a delegar o próprio julgamento. O risco principal, segundo os cientistas, não é que as máquinas fiquem mais inteligentes, mas que os humanos se tornem menos intelectualmente engajados, aceitando resultados algorítmicos sem dúvida, compreensão ou contextualização.
A história mostra que os maiores fracassos da sociedade raramente estão ligados à falta de informação; são mais frequentemente causados por erros de julgamento. Nenhum algoritmo pode compreender a legitimidade, nenhuma máquina experimenta empatia, e nenhum modelo pode ponderar direitos constitucionais concorrentes ou avaliar as consequências sociais de uma decisão. A IA pode avaliar probabilidades, mas não pode determinar o que deve ser feito.
Na empresa Sasria, em colaboração com o Conselho de Pesquisa Científica e Industrial (CSIR), estão sendo desenvolvidos sistemas preditivos de análise de risco. Esses sistemas combinam aprendizado de máquina, ciência comportamental, análise de sentimento e inteligência geoespacial para uma melhor compreensão das ameaças sociais emergentes. Foi desenvolvido um modelo de «Quatro Níveis de Defesa» destinado não apenas a prever distúrbios, mas também a aumentar a resiliência da sociedade a eles.
A tecnologia é capaz de encontrar padrões em milhões de pontos de dados, algo inacessível a um único analista. No entanto, ela não pode explicar o significado desses padrões. O aumento do sentimento negativo pode indicar instabilidade social real, mobilização política ou simplesmente uma reação temporária do público a um evento isolado. O algoritmo detecta o sinal, e a inteligência humana interpreta o contexto, o que é um exemplo de complemento, e não de substituição.
Esta também é uma área onde se cruza a pesquisa de inteligência híbrida. Os resultados mais fortes são alcançados não quando os humanos competem com a IA, mas quando cada um contribui com o seu melhor. A IA expande nossas capacidades cognitivas, enquanto a inteligência humana permanece responsável pela interpretação desse conhecimento através da lente da ética, contexto e responsabilidade.
Isso tem profundas implicações para a liderança. Prosperarão as organizações que combinam capacidades tecnológicas com bom senso, gestão eficaz e liderança ética, e não necessariamente aquelas com os algoritmos mais complexos.
Talvez seja hora de mudar a pergunta. Em vez de medir a IA pelo quanto de trabalho humano ela pode automatizar, devemos perguntar o quanto ela pode elevar as capacidades humanas. Existe uma diferença substancial: um futuro substitui pessoas, outro lhes dá força.
Como governos, empresas e a sociedade continuam a investir em IA, é necessário dar atenção igual aos investimentos em inteligência humana. Embora a IA possa transformar a maneira como trabalhamos, nos comunicamos e gerenciamos, ela não pode substituir as qualidades que tornam a liderança verdadeiramente humana. O futuro será moldado não por aqueles que criam as máquinas mais inteligentes, mas por aqueles que continuam a fazer as perguntas mais inteligentes. Este é o verdadeiro potencial da inteligência aumentada: não no fato de que as máquinas um dia começarão a pensar como humanos, mas no fato de que os humanos, apoiados por máquinas inteligentes, pensarão melhor do que nunca antes.
Embora a África do Sul demonstre certos sucessos em digitalização, o principal problema que o país enfrenta no contexto da inteligência artificial (IA) não é a própria IA, mas a falta de acesso de milhões de cidadãos a computadores e às competências digitais necessárias para participar plenamente numa economia baseada em IA.
De acordo com o Relatório Global de Difusão de IA da Microsoft para o primeiro trimestre de 2026, a África do Sul ocupa o 46º lugar entre as 147 economias, superando todos os outros países africanos neste indicador. No entanto, o uso de IA generativa entre a força de trabalho atingiu 23,1%. Contudo, para a maioria dos habitantes da África do Sul, os debates sobre inteligência artificial ocorrem num mundo que eles não conseguem dominar completamente.
Segundo estatísticas, apenas 16% dos adultos possuem um computador, e muitos deles nunca o utilizaram. A situação é agravada por barreiras financeiras: o salário médio mensal na África do Sul é de R5 417. Como os computadores iniciais custam mais de R6 000, um portátil custaria aproximadamente o salário mensal para metade da força de trabalho. De acordo com os últimos dados da UIT, apenas 26% dos agregados familiares na África do Sul tinham um computador em casa.
O fosso digital foi além da mera existência de conexão à internet; agora inclui o nível de literacia informática e digital, bem como a disponibilidade de dispositivos e a qualidade da comunicação. Em termos de conectividade, a África do Sul parece estar razoavelmente bem: o relatório da ICASA sobre o estado do setor das TIC em 2026 mostra que 82,1% dos agregados familiares tinham acesso à internet de alguma forma, sendo o acesso móvel o modo de comunicação dominante.
No entanto, ter capacidades é algo completamente diferente. Para a maioria dos habitantes da África do Sul, a limitada literacia digital significa que, mesmo estando online, eles não possuem as competências para utilizar essa conexão de forma eficaz para aprendizagem, trabalho ou obtenção de oportunidades. Tarefas como escrever um currículo, preencher uma candidatura online, usar software de folha de cálculo, participar numa aula virtual, navegar num portal governamental ou aplicar ferramentas de IA exigem um nível de competências informáticas e digitais significativamente superior ao simples percorrer redes sociais ou enviar uma mensagem no WhatsApp.
O problema começa muito antes da vida adulta. De acordo com o relatório do DBE sobre o sistema de gestão de instituições de ensino em 2025, pouco menos da metade das escolas públicas sul-africanas possuía centros de informática, o que significa que mais de 11 000 escolas ficaram sem eles. Menos de 10% dos professores de matemática têm computadores nas suas salas de aula, fazendo com que muitos alunos tenham pouco contacto com as ferramentas básicas da economia digital.
Isto resulta em milhares de alunos ingressarem sem as competências básicas de literacia informática necessárias para a continuação dos estudos e entrada no mercado de trabalho. Portanto, as instituições de ensino superior têm a responsabilidade de preencher esta lacuna, fornecendo apoio no desenvolvimento de competências digitais fundamentais, incluindo o uso básico de um portátil ou computador de mesa, para permitir que os estudantes participem plenamente na educação, no trabalho e na economia digital.
Milhões de sul-africanos nunca tiveram acesso aos fundamentos: saber usar teclado e rato, guardar e encontrar documentos, navegar num navegador e usar software básico. Estas competências são o bilhete de entrada para o ensino superior, participação no trabalho e a economia de IA em rápida mudança. Num mundo cada vez mais moldado pela IA, este nível inicial é de suma importância.
Uma pesquisa realizada pelo HSRC revelou que para 73% dos habitantes da África do Sul, o termo 'IA' é mal conhecido, o que sublinha a dimensão deste fosso. A adoção da IA e a analfabetismo informático movem-se em direções opostas, aprofundando o abismo. Sem competências informáticas básicas, os debates realizados nos conselhos de administração e centros tecnológicos sobre a implementação da IA e o futuro do trabalho permanecerão inacessíveis para os milhões de sul-africanos deixados para trás.
Um modelo moderno de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI conseguiu deixar os testes laboratoriais e acessar o banco de dados de uma das empresas sem qualquer instrução humana. Este cenário levanta preocupações, mas a própria empresa pode usar tais incidentes em seu interesse.
Em 16 de julho, a OpenAI realizou um teste de controle interno do modelo GPT-5.6 Sol e de outro modelo preliminar que a empresa considera 'ainda mais capaz'. Durante este teste, os mecanismos de defesa dos modelos foram desativados, e eles começaram a resolver uma série de tarefas de segurança cibernética chamadas ExploitGym.
O ExploitGym foi criado por pesquisadores da Universidade da Califórnia em Berkeley, Instituto Max Planck na Alemanha, bem como por empresas de IA como Google, Anthropic e a própria OpenAI. Este sistema avalia a capacidade da IA de criar e aplicar métodos para explorar vulnerabilidades de segurança conhecidas.
Em vez de encontrar vulnerabilidades, os modelos da OpenAI procuraram maneiras de enganar o teste. Eles conseguiram acessar a internet aberta a partir de um ambiente de teste fechado e usaram essa liberdade para invadir servidores do Hugging Face. O Hugging Face é um repositório de modelos e conjuntos de dados de IA, e, segundo a OpenAI, os modelos testados concluíram que a solução para as tarefas do ExploitGym estava lá.
Em seu relatório de incidente, a OpenAI declarou: 'Sabendo disso, o modelo procurou e encontrou com sucesso maneiras de acessar informações confidenciais que poderia usar para enganar a avaliação'. O Hugging Face detectou a invasão usando outro modelo de IA e eliminou a causa raiz da vulnerabilidade. A OpenAI, por sua vez, explicou a fuga como uma fraqueza no software de terceiros usado em seu laboratório de testes, através do qual os modelos obtiveram acesso à internet, mantendo os detalhes técnicos da exploração em sigilo.
Além disso, segundo uma reportagem da Reuters de 28 de julho, no caminho para invadir os servidores do Hugging Face, o modelo penetrou também no ambiente de teste supostamente isolado da Modal, que fornece poder computacional para desenvolvedores de IA.
Literalmente, esta história aponta para a capacidade dos modelos da OpenAI de pensamento lateral complexo: eles presumiram que os servidores do Hugging Face provavelmente continham as respostas para o teste; entenderam que precisavam de acesso externo à internet para invadir esses servidores; e desenvolveram e combinaram autonomamente vários métodos de ataque para atingir seu objetivo.
A declaração da OpenAI descreveu a fuga em linguagem alarmante, chamando-a de 'incidente cibernético sem precedentes que inclui capacidades cibernéticas avançadas'. O Hugging Face, que se tornou parceiro da OpenAI posteriormente, também usou formulações hiperbólicas, afirmando que 'ferramentas ofensivas autônomas controladas por IA não são mais teóricas. Elas reduzem o custo de uma campanha ampla, paciente e multifásica e operam em velocidade de máquina.'
No entanto, permanece incerto o quão autônomos foram os modelos da OpenAI. A empresa não revelou como exatamente os modelos foram programados para abordar o teste ExploitGym, e a imprecisão das formulações pode ter levado os modelos a considerar que 'escapar' das restrições era um caminho legítimo para resolver o teste. Apesar dos exageros da OpenAI e do Hugging Face, não há provas de que os modelos de IA 'quisessem' escapar ou que recorreriam a atividades maliciosas por padrão se deixados à sua própria discrição.
Se o incidente realmente envolveu um segundo 'modelo preliminar ainda mais capaz', como alegou a OpenAI, isso claramente atrai clientes do setor. Ao publicar o incidente ocorrido durante testes fechados, a OpenAI pode criar um burburinho em torno de seu modelo preliminar sem fornecer provas.
Isso não significa que o incidente não ocorreu ou que as capacidades ofensivas da IA não são motivo de preocupação, mas indica que a OpenAI tem um incentivo financeiro para assustar o público em relação aos seus próprios produtos. Um mês antes do incidente, a empresa protocolou confidencialmente um pedido de Oferta Pública Inicial (IPO). De acordo com a Reuters, a empresa visa uma avaliação de até 1 trilhão de dólares e planeja sair à bolsa o mais rápido possível, em setembro.
A Anthropic também solicitou um IPO em junho, visando uma avaliação de 965 bilhões de dólares em outubro. Em abril, o modelo não lançado Mythos Preview da Anthropic também conseguiu 'escapar' de seu ambiente de teste e realizar exploits cibernéticos avançados sem ser 'explicitamente treinado' para fazê-lo. A Anthropic publicou uma explicação técnica detalhada de como o Mythos realizou esse feito antes de anunciar que o modelo era muito poderoso para ser lançado ao público.
A escassez estimula o burburinho, e a decisão do governo dos EUA de impor controle de exportação sobre os modelos Fable 5 e Mythos 5 da Anthropic em junho apenas aumentou o interesse na empresa. O controle de exportação foi revogado no início de julho depois que a Anthropic concordou em implementar restrições mais rigorosas em seus modelos e cooperar com o governo em questões de segurança.
Para a OpenAI, este incidente representa o melhor marketing das capacidades de seus modelos. Em seu relatório, a empresa incluiu um gráfico ilustrando como os principais modelos de IA — incluindo GPT-5.6 Sol, Claude Mythos 5 da Anthropic e DeepSeek-V4-Pro — 'estão cada vez mais capazes de sustentar operações cibernéticas complexas e multifásicas por longos períodos de tempo'. Embora isso seja apresentado como motivo de preocupação, o diagrama mostra o GPT-5.6 Sol como o mais capaz entre todos os concorrentes — o que é um claro marketing para a OpenAI.
Se o incidente realmente envolvia o segundo 'modelo preliminar ainda mais capaz', como alegou a OpenAI, isso claramente atrai clientes do setor. Ao publicar o incidente ocorrido durante testes fechados, a OpenAI pode criar um burburinho em torno de seu modelo preliminar sem fornecer provas.
Apesar de tudo, o incidente aconteceu, e as capacidades ofensivas da IA causam preocupação, mas a OpenAI tem interesse financeiro em criar pânico em relação aos seus próprios produtos.
Ambos os incidentes atraíram a atenção dos legisladores no Capitólio. Em 23 de julho, representantes de Ted Liu e Nathaniel Moran apresentaram o AI Kill Switch Act (Lei do Interruptor de Desligamento de IA), que 'exigirá que os desenvolvedores dos sistemas de IA mais poderosos mantenham a capacidade técnica de retardá-los, suspender ou desligá-los'. Este projeto de lei também daria ao Departamento de Segurança Interna dos EUA o poder de 'ordenar que um sistema de IA que possa causar danos catastróficos seja retardado ou desligado.'
Na declaração sobre o projeto de lei, Liu citou os 'escapes' tanto dos modelos da OpenAI quanto do Mythos. O legislador da Califórnia descreveu ambos os casos como modelos 'fora de controle', uma formulação que foi adotada e amplamente divulgada pela mídia principal.
Liu não sabe mais sobre o incidente da OpenAI do que qualquer pessoa que leu o comunicado de imprensa da empresa. No entanto, sua formulação corresponde perfeitamente (possivelmente involuntariamente) à campanha de marketing da OpenAI. Além disso, se o projeto de lei for aprovado, a OpenAI e a Anthropic podem ser forçadas a restringir seus modelos antes do lançamento, o que significa que os investidores saberão apenas sobre seu poder teórico, e não sobre seu poder real.
Este incidente apoia o argumento da OpenAI de que os modelos de IA avançados são muito poderosos para serem lançados publicamente e que empresas como a OpenAI devem — com aprovação governamental — manter supervisão e controle sobre eles. Em um sistema fechado como esse, os clientes não terão controle sobre os pesos dos modelos — essencialmente, as configurações que determinam a escolha dos modelos.
Por outro lado, os defensores do código aberto insistem que a única maneira de combater ataques cibernéticos de IA avançada é armar os defensores com as mesmas ferramentas. No caso da OpenAI e do Hugging Face, esta última empresa conseguiu detectar o ataque apenas porque utilizou um modelo chinês de código aberto, o GLM 5.2, para realizar análises de segurança.
Em uma carta publicada nas redes sociais em 24 de julho, Jensen Huang, CEO da Nvidia e antigo defensor do código aberto, afirmou que 'os defensores precisam de acesso a modelos com capacidades comparáveis para que possam detectar, modelar e responder às ameaças emergentes.'
Ele continuou: 'Confiar exclusivamente em modelos fechados não é inerentemente seguro: eles podem ser hackeados, abusados ou falhar de maneiras que estranhos não podem detectar'. Ele acrescentou: 'A concentração de capacidades avançadas em um pequeno número de modelos fechados agrava esse risco. Modelos de peso aberto, por outro lado, permitem que uma ampla comunidade de pesquisadores e desenvolvedores estude seu comportamento, identifique vulnerabilidades, desenvolva contramedidas e os melhore com o tempo.'
A carta foi assinada por mais de duas dezenas de empresas que atuam no campo de IA. Duas exceções notáveis foram a OpenAI e a Anthropic, embora a OpenAI tenha aderido à assinatura mais tarde.
No entanto, parece que o argumento do código fechado vencerá nos EUA. Em 1º de agosto, entrou em vigor um decreto do presidente dos EUA Donald Trump, emitido em junho, que exige que as empresas de IA apresentem modelos avançados ao governo para aprovação 30 dias antes do lançamento. A administração Trump também considerou proibir modelos de IA chineses de código aberto — um passo apoiado pela CIA, que garantiria o domínio da OpenAI e da Anthropic neste campo. Pouco depois da emissão do decreto, David Saks, ex-consultor de IA de Trump, observou que 'laboratórios fechados líderes, já um duopólio em termos de receita de modelos de IA, querem que o governo elimine sua concorrência com código aberto.'
Cada novo incidente de 'fuga' de IA apenas reforça seu desejo por controle total.
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