Marketing Digital

O anúncio, feito na rede Threads, representa não só um novo capítulo na história da empresa, mas também uma escalada ambiciosa na aposta estratégica da Meta: liderar a próxima geração de tecnologias cognitivas. “Estamos a construir vários clusters titânicos. Um único destes centros ocupa uma parte significativa da pegada de Manhattan”, escreveu Zuckerberg, num tom simultaneamente épico e pragmático. Prometheus e Hyperion: os novos templos da IA Os primeiros mega-projetos têm nomes mitológicos à altura da ambição: Prometheus, previsto para entrar em operação em 2026, será o primeiro centro de dados multi-gigawatt da Meta. Hyperion, por sua vez, poderá escalar até uns impressionantes 5 gigawatts nos próximos anos — uma capacidade energética comparável à de uma pequena cidade. Estas infraestruturas não são meramente incrementais; representam uma ruptura. Estão desenhadas para albergar clusters de treino e inferência de larga escala, necessários para sustentar os modelos de linguagem e visão artificial da próxima década — incluindo a tão falada superinteligência. Zuckerberg partilhou ainda um relatório da SemiAnalysis, publicação especializada em semicondutores e IA, que posiciona a Meta na dianteira global: será a primeira empresa a ter um supercluster de IA com mais de um gigawatt em operação. A máquina publicitária por detrás do sonho A Meta, que registou receitas na ordem dos 165 mil milhões de dólares em 2024, está a apoiar esta corrida tecnológica com base na solidez do seu negócio publicitário. Segundo o analista, Gil Luria, da D.A. Davidson, citado pela Reuters, “a Meta está a investir agressivamente em IA porque já está a colher frutos: a tecnologia permite-lhe vender mais anúncios e a preços mais elevados.” O impacto é tangível: as ações da empresa subiram 1% após o anúncio, acumulando mais de 20% de valorização desde o início do ano. Este crescimento justifica, segundo Zuckerberg, a despesa astronómica — mas não isenta a empresa de riscos. O CEO tem enfrentado críticas internas e externas, especialmente após as dificuldades sentidas com o modelo LLaMA 4 e a saída de figuras-chave do seu laboratório de IA. Em resposta, reorganizou recentemente os esforços da Meta numa nova divisão batizada Superintelligence Labs, com o objetivo claro de acelerar o ritmo de inovação. Entre as apostas destacam-se a aplicação Meta AI, novas ferramentas publicitárias que convertem imagens em vídeo e os óculos inteligentes — estes últimos desenvolvidos em parceria com a Ray-Ban, numa tentativa de trazer a IA generativa para o quotidiano dos utilizadores. O dilema do código aberto Segundo o New York Times, existe um debate interno em curso entre os engenheiros da Meta: abandonar o modelo Behemoth — a mais poderosa IA open-source da empresa — para avançar com uma alternativa proprietária, mais protegida e, potencialmente, mais rentável. A decisão não é trivial. A Meta foi, durante anos, uma defensora vocal da abertura no desenvolvimento de IA, posicionando-se como uma alternativa ética aos gigantes que preferem modelos fechados. Mas a pressão competitiva, especialmente frente à OpenAI, Google DeepMind e Anthropic, poderá estar a mudar o rumo. A corrida pela superinteligência está lançada, e Zuckerberg quer estar na linha da frente. A sua visão não é apenas tecnológica — é existencial. Num mundo onde a IA poderá remodelar indústrias inteiras e até o equilíbrio geopolítico, o domínio sobre as infraestruturas que a suportam poderá ser tão determinante quanto o código que lhes dá vida. Se a Meta conseguirá transformar este investimento colossal em valor sustentável e inovação útil, ainda está por ver. Mas uma coisa é certa: ao apostar tudo na superinteligência, Zuckerberg está a redesenhar não só o futuro da sua empresa — mas, talvez, o da própria civilização digital.

A linguagem de programação mais popular do mundo está a dar um novo salto. Python, há muito celebrado pela sua simplicidade e versatilidade, está agora a mergulhar de cabeça na chamada “revolução agente” da inteligência artificial. Com o lançamento do novo Agent Development Kit (ADK) da Google, os programadores têm finalmente ao seu dispor uma ferramenta pensada para construir agentes de IA com uma facilidade sem precedentes. O momento é significativo. Após anos de avanços na modelação de linguagem natural e de desenvolvimento de modelos de larga escala, a indústria começa agora a mudar o foco: da construção de modelos para a construção de agentes. Ou seja, sistemas que não respondem apenas a comandos, mas que aprendem, decidem e agem de forma autónoma. E Python está, mais uma vez, no centro da inovação. O novo Agent Toolkit da Google é a chave para esta transformação. Compatível com Python e Java, permite criar agentes de IA capazes de operar sobre uma variedade de Large Language Models (LLM) – incluindo modelos próprios. A grande promessa é a democratização da IA agente: tornar simples o que antes exigia uma infraestrutura pesada e um conhecimento técnico profundo. Num tutorial já disponível, a Google mostra como qualquer programador pode montar um agente funcional em poucas linhas de código. A flexibilidade é notável: quer use o Gemini, o Claude, o GPT ou até um modelo privado treinado localmente, o kit está preparado para lidar com múltiplos backends, fluxos de dados e interações contextuais. A versão 3.14 do Python, atualmente em fase beta, traz outras novidades que entusiasmam a comunidade. Uma das mais discutidas é a introdução das lazy annotations por defeito. Traduzido do jargão técnico: os programadores deixam de ter de definir um tipo antes de o usar como anotação. O resultado? Código mais simples, legível e flexível – sem comprometer a robustez. Outro passo em frente é o suporte oficial ao free-threaded Python. Até aqui uma funcionalidade experimental, esta nova abordagem promete reduzir drasticamente os bloqueios de execução em programas multithread, melhorando a performance em aplicações concorrentes. Ainda é opcional, mas marca uma mudança de filosofia: a linguagem quer tornar-se mais eficiente para contextos de alto desempenho. As novidades não se ficam por aqui. Para quem desenvolve pacotes locais em Python – algo comum entre cientistas de dados, académicos e pequenos estúdios de software – as editable installs representam um alívio. Esta funcionalidade permite modificar um pacote já instalado sem necessidade de reinstalação constante. O tempo poupado será, para muitos, um ganho silencioso mas valioso. Já para os entusiastas de dados abertos, a Google lançou uma biblioteca cliente em Python para aceder ao Data Commons, uma plataforma que reúne mais de 200 bases de dados públicas. Desde indicadores económicos a estatísticas ambientais, tudo está agora ao alcance de uma simples chamada Python. Uma nova biblioteca open source – PhotoshopAPI – oferece agora capacidades para manipular ficheiros do Photoshop diretamente a partir de Python. Embora ainda limitada em algumas funcionalidades, a promessa de desempenho superior ao da API nativa da Adobe é uma forte atração para os programadores criativos. Em tempos de acelerada transformação tecnológica, Python mostra porque continua a ser a espinha dorsal de grande parte do desenvolvimento moderno. Entre a inteligência artificial, a ciência de dados, o desenvolvimento web e a automação, a linguagem segue a reinventar-se – com a ajuda de uma comunidade vibrante e empresas que reconhecem o seu valor estratégico. Com os agentes inteligentes a dominarem as soluções IA, o Python está pronto. E nós, programadores, investigadores e entusiastas, também. A revolução continua – e começa, mais uma vez, com uma simples linha de código.

A Nvidia atingiu uma capitalização de mercado de 4 biliões de dólares, tornando-se brevemente a primeira empresa cotada a ultrapassar este limiar histórico. Com este marco, ultrapassou temporariamente outras grandes empresas tecnológicas como a Apple e a Microsoft, reforçando a perceção de que os fabricantes de chips de IA ocupam uma posição central na economia digital atual. De acordo com dados da GlobalData, esta avaliação histórica reflete o crescente interesse dos investidores em empresas que impulsionam a revolução da inteligência artificial. Em menos de um ano, a Nvidia adicionou 1 bilião de dólares ao seu valor de mercado, um ritmo de crescimento que ultrapassa o de outras empresas tecnológicas de referência. Este fenómeno demonstra como os fabricantes de semicondutores especializados em IA se tornaram atores essenciais do ecossistema tecnológico global. A expansão do mercado de chips de IA e a concorrência tecnológica De acordo com o relatório “AI Chips – Trends, Market Dynamics and Innovations” publicado pela GlobalData, o mercado mundial de chips de IA poderá atingir 154 mil milhões de dólares em 2030, com um crescimento anual composto estimado de 20%. Esta expansão seria impulsionada por fatores como a busca por maior eficiência no processamento de dados, iniciativas soberanas de IA em diferentes países e o surgimento de novas tecnologias. A posição da Nvidia baseia-se na sua capacidade de fornecer chips que alimentam centros de dados, serviços de computação em nuvem, veículos autónomos e soluções robóticas, o que a coloca no centro da infraestrutura digital global. No entanto, a GlobalData alerta que esta posição de liderança enfrenta pressões crescentes. Empresas como AMD, Intel, Google e Huawei estão a intensificar os seus investimentos no desenvolvimento de chips personalizados, enquanto fatores regulatórios e restrições às exportações estão a alterar o equilíbrio competitivo no setor. O relatório também analisa inovações emergentes que estão a transformar a arquitetura dos chips, como computação neuromórfica, integração em escala de wafer (wafer-scale integration) e fotónica quântica. Estas tecnologias são fundamentais para avançar na eficiência e capacidade dos processadores de IA, configurando o futuro do setor. Soberania digital e dinamismo de investimento Além dos avanços tecnológicos, o desenvolvimento de chips de IA tornou-se uma questão estratégica para a soberania digital dos países, que estão a aumentar os seus investimentos em infraestruturas locais para reduzir a sua dependência tecnológica do exterior. Por outro lado, o ecossistema de hardware de IA está a experimentar um renovado dinamismo de investimento, com uma forte recuperação da atividade de capital de risco em 2024. O relatório da GlobalData destaca um crescimento notável na contratação de pessoal especializado, no registo de patentes e no impacto mediático nas redes sociais relacionadas com chips de IA, o que reflete um interesse crescente por parte de empresas tecnológicas, desenvolvedores e responsáveis políticos. Neste contexto, os chips de inteligência artificial deixam de ser um componente secundário para se tornarem o eixo central da economia digital global. A avaliação bolsista da Nvidia não é apenas um dado financeiro, mas simboliza a transformação estrutural da liderança tecnológica mundial. De acordo com a GlobalData, o controlo estratégico sobre o hardware de IA marcará a diferença competitiva nos próximos anos, pelo que antecipar esta evolução não é uma opção, mas uma necessidade para as organizações e os investidores.

Ao contrário da crença amplamente disseminada — e das apresentações entusiásticas de investidores e executivos de tecnologia — a Inteligência Artificial pode estar a tornar mais lentos os programadores mais experientes. Sim, leu bem. Em vez de acelerar o trabalho, a IA serviu como travão de mão em código que os próprios programadores conheciam como a palma da mão. A revelação vem de um estudo recentemente publicado pela METR (Machine Intelligence Research Institute), uma organização sem fins lucrativos que se dedica à investigação sobre IA. O alvo? Um grupo de programadores calejados, postos à prova com a ajuda do Cursor, um dos assistentes de codificação com IA mais populares do momento. O objetivo era simples: medir a produtividade em tarefas dentro de projetos open-source que já dominavam. Segundo relata a Reuters: Antes de começar, os próprios programadores apostavam que iriam poupar tempo — 24% menos, diziam com confiança. Mesmo depois de usarem a IA, ainda achavam que tinham sido 20% mais rápidos. A realidade? Um aumento de 19% no tempo de execução. Em linguagem técnica: um balde de água fria. Joel Becker e Nate Rush, autores do estudo, ficaram boquiabertos. Rush chegou mesmo a escrever, antes de iniciar a investigação, que esperava “o dobro da velocidade, obviamente”. Como se costuma dizer nos bastidores da tecnologia, spoiler alert: não foi bem isso. A explicação para esta ironia do progresso reside nos detalhes: os programadores passaram mais tempo a rever e corrigir as sugestões do que a escrever código. Sim, a IA dava palpites — por vezes até acertava na direção geral — mas raramente acertava nos pormenores. E como qualquer programador experiente sabe, o diabo mora no debug. “Quando vimos os vídeos [das sessões de programação], notámos que as sugestões eram mais ou menos certas… mas não exatamente o que era preciso”, explicou Becker a Reuters. Ou seja, o assistente de IA parecia aquele colega de trabalho que dá ideias em todas as reuniões, mas nunca leu o briefing. Este novo estudo surge como contraponto a uma série de publicações anteriores que celebravam ganhos de produtividade avassaladores com IA: aumentos de velocidade até 56%, mais 26% de tarefas concluídas, promessas de automação quase mágica. Mas o que a METR nos lembra é que o contexto importa. Muito. Neste caso, programadores experientes e profundamente familiarizados com o código existente — o tipo de talento que empresas pagam caro para reter — viram-se atrapalhados por um assistente que parece não perceber que sabe menos do que pensa que sabe. Curiosamente, a maioria dos participantes (e os próprios investigadores) continuam a usar o Cursor no dia a dia. Não por ser mais rápido, mas porque torna o trabalho… mais suportável. Becker comparou a experiência a editar um ensaio em vez de encarar uma folha em branco. Ou seja, menos suor, mais café. “Os programadores têm objetivos que vão além de concluir a tarefa o mais rápido possível”, disse Beckera Reuters. Uma verdade que os gestores de produto talvez queiram anotar num Post-it. Este estudo chega num momento em que vozes influentes da indústria, como Dario Amodei da Anthropic, vaticinam que a IA poderá eliminar até metade dos empregos de entrada no setor tecnológico nos próximos anos. Uma previsão que, vista à luz deste relatório, poderá ser precipitada — ou pelo menos incompleta. Sim, a IA continuará a ter um papel crescente no desenvolvimento de software. Mas este episódio é um lembrete de que assistente não significa substituto — e que, por enquanto, os melhores programadores continuam a ser humanos. Mesmo que, ironicamente, cometam o erro de acreditar que uma IA os vai tornar mais rápidos. Spoiler: às vezes, o progresso vem com um lag.

A Qlik anunciou a 8 de julho, em Madrid, a disponibilidade geral do Trust Score for AI, uma nova funcionalidade incluída no Qlik Talend Cloud que avalia de forma quantificável a fiabilidade dos dados antes de estes entrarem num modelo de IA. A empresa destaca que muitas organizações aceleram a adoção dessas tecnologias sem verificar a qualidade das informações que as sustentam, o que pode resultar em vieses, desvios ou resultados errados. Diante desse «ponto cego», o Trust Score for AI oferece um indicador numérico único que mostra onde a confiança está enfraquecida e facilita a correção precoce. A solução amplia a estrutura Trust Score original da empresa e introduz três dimensões específicas para a preparação de dados em IA: diversidade, oportunidade e precisão. A diversidade mede o quão representativo e equilibrado é o conjunto para reduzir possíveis enviesamentos. A oportunidade verifica a atualidade das informações para garantir a sua relevância. A precisão localiza registos que violam regras de negócios ou expectativas de qualidade. Essas variáveis são combinadas com métricas existentes, como visibilidade e uso, para validar dados destinados ao treinamento de modelos, canais RAG ou processos de automação inteligente. A plataforma também incorpora um histórico do Trust Score que permite visualizar a evolução da confiança e relacioná-la com o comportamento posterior dos modelos. Para o outono, a Qlik planeia lançar um programa de acesso antecipado que adicionará uma experiência de gestão de dados nativa de IA. Esta futura capacidade combinará regras automáticas, fluxos de trabalho humanos e políticas de governança em toda a plataforma, com o objetivo de detetar e resolver incidentes de qualidade em fases mais precoces do ciclo de vida dos dados. Drew Clarke, vice-presidente executivo de Produto e Tecnologia da Qlik, afirma: “Se não pode medir a confiança, está a brincar com os resultados, a conformidade e a experiência do cliente. Com o Qlik Trust Score for AI, estamos a dar aos líderes um sinal vivo, não uma verificação visceral, de que os seus dados são adequados para o seu propósito. É assim que se fecha a lacuna entre a ambição e o impacto da IA”. De acordo com a IDC, muitas iniciativas de IA falham porque as organizações não dispõem de métricas transparentes que garantam a confiança nos dados; um sinal unificado como o proposto pela Qlik ajuda a tornar os projetos repetíveis e escaláveis. Na mesma linha, uma pesquisa recente encomendada pela empresa revela que apenas 42% dos executivos confiam plenamente nas conclusões geradas pela IA, apesar de quase 90% considerarem essa tecnologia um pilar da sua estratégia competitiva. Ritu Jyoti, vice-presidente e diretora geral do grupo de IA, Automação, Dados e Análise da IDC afirma: “O elo perdido não é o modelo, mas os dados. Sem métricas visíveis que garantam a confiança nos dados, as organizações correm o risco de fracassos dispendiosos, preconceitos não controlados e uma adoção estagnada. Um sinal de confiança unificado, como o Trust Score para IA da Qlik, oferece às equipas as informações concretas de que precisam para tornar a IA confiável e repetível”. O Trust Score para IA está disponível a partir de hoje para os clientes do Qlik Talend Cloud Enterprise Edition e integra-se nativamente no canal de dados, combinando medição, monitorização e correção numa única experiência.

As empresas que combinam IA e atendimento humano estão redefinindo o padrão do serviço ao cliente. O uso de chatbots baseados em inteligência artificial tornou-se comum em setores tão variados como o transporte aéreo ou a hotelaria, onde agilizam procedimentos rápidos, como uma reserva ou a alteração de um bilhete. No entanto, estes sistemas continuam a mostrar limitações quando se trata de acalmar a frustração de um cliente ou de lidar com incidentes com inúmeras variáveis. De acordo com a Gartner, em 2025, 80% dos departamentos de suporte recorrerão à IA generativa para aumentar a produtividade e melhorar a experiência do utilizador. Este panorama obriga a equilibrar a eficiência da automatização com a empatia inerente ao trato humano, explica a Sprinklr, que coloca esse equilíbrio no centro da sua estratégia. Da resposta automática ao acompanhamento A Sprinklr, fornecedora da plataforma unificada de gestão da experiência do cliente (Unified-CXM), defende que a chave está em dotar os agentes virtuais de «sentido de contexto». Estes sistemas cruzam históricos de compras, interações anteriores e perfis de utilizadores para propor soluções proativas. A plataforma é capaz de reprogramar um voo cancelado no mesmo canal de contacto e, se surgirem condições fora do seu alcance, passa a bola para um agente humano que recebe o dossiê completo. Luis Miguel Alcedo, responsável da empresa ,sublinha que: “A verdadeira força dos agentes virtuais modernos está em saber quando não responder. Ou seja, eles não tentam resolver tudo sozinhos, mas compreendem os seus limites e atuam como uma ponte com um agente humano capacitado para gerir casos sensíveis ou complexos”. Assim, as tarefas repetitivas são automatizadas com rapidez e precisão, enquanto as pessoas se concentram em decisões complexas e na construção da confiança do cliente. Os especialistas da empresa argumentam que esta divisão melhora a produtividade e facilita relações duradouras num ambiente multicanal e de expectativas imediatas. A tese da Sprinklr assume que na era da instantaneidade, a lealdade do cliente será conquistada combinando automação inteligente e critério humano. Para isso, é essencial treinar continuamente os modelos, medir seu desempenho e ajustar as rotas de escalonamento quando o diálogo exigir empatia.

A multinacional de Comunicações Unificadas como Serviço (UCaaS) Wildix anunciou a 3 de julho a disponibilidade imediata da Wilma AI, uma assistente conversacional baseada em inteligência agênica que opera nas soluções x-bees, x-hoppers e nas ferramentas de Colaboração. Wilma escuta o contexto da conversa, interpreta a intenção e executa tarefas sem intervenção humana, como resumir chamadas ou atualizar sistemas empresariais. Integrada de forma nativa, a tecnologia é configurada em minutos através de um ambiente sem código e pode ser expandida via API para se adaptar a fluxos de trabalho complexos. Com domínio de mais de quinze idiomas e total conformidade com o RGPD, a assistente adapta-se ao estilo de cada equipa, seja por voz, chat, SMS, WhatsApp ou web. A Wildix confirma que a Wilma AI já opera em mais de 2.000 ambientes empresariais em todo o mundo. Na área da saúde, automatiza a gestão de agendas fora do horário de expediente e verifica seguros; no retalho, ativa reabastecimentos e aplica promoções em tempo real; em escritórios profissionais, regista notas de reuniões e distribui tarefas; na educação, coordena processos de inscrição e, nos serviços públicos, canaliza consultas urgentes. Essas experiências, aponta a empresa, se traduzem em várias centenas de horas mensais de economia administrativa nas primeiras implementações. Além disso, a plataforma conecta canais físicos e digitais: uma solicitação online pode desencadear ações simultâneas na loja, garantindo a continuidade operacional sem perder o fio da conversa. O objetivo, segundo a Wildix, é que as equipas permaneçam concentradas nas atividades que impulsionam o negócio, enquanto a IA se encarrega do acompanhamento. A Wilma AI está disponível a partir de hoje para todos os clientes e parceiros da Wildix através das atualizações habituais da suite UCaaS.

Numa altura em que a agilidade operacional e a capacidade de escalar inovação são ativos estratégicos, a Amer Sports decidiu abandonar os constrangimentos da infraestrutura tecnológica tradicional e transferiu a sua marca premium Arc’teryx para o SAP S/4HANA Cloud, edição privada. Trata-se de um movimento estruturante, que visa estabelecer um núcleo digital padronizado, flexível e preparado para suportar a próxima geração de tecnologias aplicadas ao retalho de artigos desportivos. Com presença em mais de 40 mercados e uma força de trabalho global superior a 13 mil colaboradores, a Amer Sports integra marcas reconhecidas como Salomon, Wilson, Atomic ou Peak Performance. Ao optar pela edição privada do ERP cloud da SAP — complementada com a solução verticalizada para o setor da moda — a companhia procura garantir previsibilidade financeira através de um modelo de subscrição, ao mesmo tempo que beneficia de atualizações regulares, inovação contínua e acesso nativo a funcionalidades avançadas como inteligência artificial, monitorização de sustentabilidade e analítica preditiva. Para Stefan Schubert, Vice-presidente Sénior e CIO do grupo Amer Sports: “O SAP S/4HANA Cloud é o ponto de entrada ideal para a nossa era de planeamento de recursos empresariais na cloud. A transição para a cloud é mais do que uma atualização da nossa arquitetura tecnológica — é uma alavanca para que as nossas marcas inovem mais rapidamente e operem com maior agilidade.” O movimento surge inserido numa transformação digital mais ampla, que envolve a migração gradual do seu sistema SAP ECC global e um trabalho colaborativo com a SAP em torno de casos de uso com inteligência artificial, capazes de melhorar a resposta operacional e a experiência do cliente. A ambição da empresa em liderar a curva da inovação tecnológica reflete-se ainda na participação como cliente beta da SAP Business Data Cloud, uma solução SaaS lançada recentemente e que permite unificar, governar e cruzar dados SAP com fontes externas, abrindo caminho para decisões mais informadas e operações mais resilientes. “Num setor onde a agilidade da cadeia de fornecimento, os insights baseados em dados, a segurança e a continuidade do negócio são fundamentais, orgulhamo-nos de ser parceiros na disponibilização destas capacidades avançadas”, afirmou Manos Raptopoulos, Chief Revenue Officer da SAP para APAC, EMEA e MEE. “Isto permite a uma líder global como a Amer Sports inovar mais rapidamente, otimizar as suas operações e proporcionar experiências excecionais à sua vasta comunidade de atletas e entusiastas de atividades ao ar livre.” A adoção desta nova arquitetura digital posiciona a Amer Sports na vanguarda do retalho desportivo global, oferecendo uma base tecnológica comum para crescer de forma sustentável, manter a coerência operacional entre geografias e marcas, e reforçar a sua competitividade num mercado cada vez mais orientado por dados e inteligência artificial.

A Ferrari, ícone italiano de velocidade e sofisticação, anunciou uma parceria estratégica com a Salesforce que promete redefinir a forma como a marca interage com os seus clientes. O objetivo não é apenas tecnológico: é emocional. Trata-se de aproximar ainda mais os amantes da marca do Cavallino Rampante daquilo que mais valorizam — uma experiência exclusiva, personalizada e perfeitamente afinada, como os motores que conduzem. No coração desta colaboração está a implementação da plataforma de Customer Relationship Management (CRM) da Salesforce, integrada com o Agentforce, a camada de inteligência artificial proativa da tecnológica norte-americana. Esta solução promete fundir dados, aplicações e agentes humanos e digitais numa só orquestra tecnológica, permitindo à Ferrari oferecer aos seus clientes de carros desportivos um serviço tão ágil quanto uma volta perfeita em Monza. “A parceria entre a Ferrari e a Salesforce representa um passo significativo na redefinição da nossa abordagem ao envolvimento do cliente”, afirma Alfonso Fuggetta, Diretor de Transformação Digital da Ferrari. Para o responsável, esta colaboração permite uma leitura em tempo real dos comportamentos e preferências dos clientes, levando a interações mais significativas, personalizadas e coerentes com a promessa da marca: excelência em cada detalhe. Mas a aliança vai além do showroom. A Salesforce será também parceira nas atividades desportivas da Ferrari Hypercar e do Ferrari Challenge Trofeo Pirelli, duas plataformas onde a paixão pelo automobilismo se cruza com a engenharia de elite. Esta vertente da parceria prevê ações de marketing conjuntas, presença em eventos internacionais e criação de experiências únicas para clientes e fãs em todo o mundo. “É com entusiasmo que anunciamos esta parceria com a Salesforce, uma empresa que, como a Ferrari, acredita na inovação, tecnologia e no trabalho em equipa”, declara Lorenzo Giorgetti, Chief Racing Revenue Officer da Ferrari. O dirigente acredita que o legado de 25 anos da Salesforce em CRM será instrumental para elevar o nível de serviço prestado aos clientes da marca, tanto nas pistas como fora delas. Do lado da tecnológica norte-americana, a visão é clara: transformar a jornada do cliente Ferrari num exemplo de excelência digital. “A Ferrari pode tirar partido de todo o poder da Plataforma Salesforce – desde aplicações e dados até agentes – unificando processos numa única plataforma tecnológica para transformar a jornada do cliente e impulsionar o seu sucesso”, sublinha Ariel Kelman, Chief Marketing Officer da Salesforce. Com esta parceria, a Ferrari não está apenas a adotar uma nova tecnologia. Está a reforçar a sua identidade num mundo onde o luxo e o desempenho já não se medem apenas em cilindradas, mas também em experiências imersivas, personalizadas e digitais. Num mercado onde o cliente espera mais do que um automóvel — espera um relacionamento — a casa de Maranello dá assim mais um passo na construção do seu futuro. Olhando em frente, a colaboração promete estender-se a novas áreas, aprofundando a ligação entre a marca e os seus clientes. Uma ligação que, tal como os motores V12 da Ferrari, se pretende potente, duradoura e inconfundivelmente apaixonante.

O BBVA implementa o Google Workspace com Gemini em toda a empresa. A instituição financeira anunciou, em 2 de julho de 2025, a extensão do seu acordo com o Google Cloud para integrar a IA generativa da Gemini nas ferramentas de produtividade utilizadas pelos seus mais de 100.000 funcionários em 25 países. A medida amplia uma relação que começou em 2011 e consolida a estratégia de digitalização do banco. Mais de 100.000 funcionários poderão usar IA generativa e economizar em média três horas por semana graças à automação de tarefas repetitivas no Gmail, documentos, planilhas e apresentações. A equipe conta com um assistente capaz de redigir, resumir, pesquisar informações e gerar conteúdos multimídia, o que libera tempo para atividades de maior valor agregado voltadas para o cliente. A iniciativa também inclui acesso ao aplicativo móvel Gemini e ao NotebookLM, um assistente focado em pesquisa e redação que facilita a síntese de informações complexas e a criação de relatórios, ampliando assim o alcance da IA nos fluxos de trabalho corporativos. A parceria com o Google Cloud remonta a 2011 e é reforçada com esta iniciativa. Desde então, o Google Workspace tem servido de base para o trabalho colaborativo no BBVA; a incorporação da IA generativa visa agora simplificar processos e promover a inovação interna, de acordo com os responsáveis pela adoção da IA e pelo local de trabalho do banco. O banco acompanha a implementação com o “AI Express”, um programa de formação obrigatório alinhado com a Lei de IA da UE. Somente após concluir este curso, que aborda princípios de uso seguro e responsável, os funcionários terão acesso às novas ferramentas, garantindo assim o cumprimento das políticas internas de proteção de dados e confidencialidade. Segundo Elena Alfaro, Diretora Global de Adoção de IA do BBVA: “A nossa parceria com o Google Cloud permite-nos continuar a transformar a forma como as nossas equipas trabalham, tomam decisões e colaboram, utilizando os modelos de IA generativa mais competitivos do mercado. Acreditamos que a combinação do Gemini com o Workspace tem um elevado potencial para simplificar tarefas e dar forma a novas ideias, duas coisas que podem impulsionar significativamente a produtividade e a inovação nas nossas equipas”. Nas palavras de Isaac Hernandez, Country Manager Iberia, Google Cloud: “Esta ampliação da nossa colaboração com o BBVA destaca o poder transformador da IA generativa para as empresas. Na Google Cloud, assumimos o compromisso de disponibilizar às empresas líderes, como o BBVA, as ferramentas de IA mais avançadas, como o Gemini, para levar a sua inovação e eficiência a novos patamares. Para nós, é um orgulho fazer parte da transformação digital do BBVA há anos. Acreditamos que esta implementação do Gemini com o Workspace abrirá novas possibilidades para as suas equipas e redefinirá o futuro da banca”. A iniciativa posiciona o BBVA entre as primeiras instituições financeiras a integrar globalmente a IA generativa nas suas operações diárias. Para os responsáveis de TI e compras tecnológicas, o caso ilustra como combinar produtividade, segurança e conformidade regulamentar pode acelerar a adoção corporativa da IA sem comprometer a governança.