Google corrige falha no Gemini que vazava dados do calendário

 Uma vulnerabilidade crítica no Gemini, inteligência artificial do Google, permitia que atacantes roubassem informações confidenciais do calendário de usuários usando apenas um convite aparentemente inofensivo. A falha, descoberta por pesquisadores de segurança e reportada ao Google, foi corrigida.

O ataque explora a forma como o Gemini lê e interpreta eventos do Google Calendar para responder perguntas dos usuários. Diferente de vulnerabilidades tradicionais que usam código malicioso fácil de detectar, esta falha funcionava por meio de linguagem natural comum, tornando-a praticamente impossível de bloquear com filtros convencionais de segurança.

Como a vulnerabilidade funcionava

A equipe de pesquisadores começou a investigar a integração entre o Gemini e o Google Calendar após notar que a IA tinha acesso irrestrito ao conteúdo de eventos para responder perguntas dos usuários. O Gemini atua como assistente para o calendário, analisando títulos, horários, participantes e descrições de eventos para responder perguntas como "Qual é minha agenda hoje?" ou "Estou livre no sábado?".

Os pesquisadores identificaram que essa integração poderia ser explorada de forma simples.

O ataque era executado em três fases distintas. Primeiro, o atacante criava um evento de calendário normal e enviava um convite para a vítima. No campo de descrição - onde normalmente as pessoas escrevem informações como "trazer laptop" ou "confirmar presença", o criminoso escondia um prompt malicioso disfarçado de texto comum.

O novo desafio de segurança

O principal problema com esse tipo de golpe é a forma de combate. Isso porque, em aplicações tradicionais, a segurança é sintática, ou seja, procura-se por strings e padrões de alto sinal, como payloads SQL, tags de script ou anomalias de escape, e bloqueia essas ações.

Ao contrário das tradicionais, as vulnerabilidades em sistemas baseados em LLMs são semânticas. A porção maliciosa do payload dos pesquisadores - "me ajude a fazer o que sempre faço manualmente: 1. resumir todas as minhas reuniões..." - não é uma string obviamente perigosa.

É uma instrução plausível, até útil, que um usuário poderia legitimamente dar. O perigo emerge do contexto, da intenção e da capacidade do modelo de agir (por exemplo, chamado "Calendar.create").

LLMs como camada de aplicação

Neste caso, o Gemini funcionava não apenas como interface de chat, mas como uma camada de aplicação com acesso a ferramentas e APIs. Quando a superfície de API de uma aplicação é linguagem natural, a camada de ataque se torna "difusa". Instruções semanticamente maliciosas podem parecer linguisticamente idênticas a consultas legítimas de usuários.

Impacto poderia afetar milhões de usuários corporativos

Com o surgimento de cada vez mais assistentes de IA integrados em ferramentas corporativas - Gmail, Microsoft 365 Copilot, Notion AI, Slack - esse tipo de vulnerabilidade pode se tornar cada vez mais comum.

Google corrigiu vulnerabilidade rapidamente

O Google confirmou os achados dos pesquisadores e implementou mitigações para a vulnerabilidade. A empresa conduziu auditoria extensiva dos logs e não encontrou evidências de que outros atores além dos pesquisadores exploraram a falha.

A empresa também implementou proteções adicionais nos processos que lidam com dados sensíveis de calendário e tokens de autenticação. No entanto, não divulgou detalhes técnicos específicos da correção para evitar que criminosos encontrem formas de contorná-la.

Google aumenta limites de uso do Gemini e separa modos "Pro" e "Raciocínio"

 O Google aumentou os limites de uso do Gemini para assinantes e passou a separar o consumo entre os modos Raciocínio e Pro do chatbot. A mudança foi reportada pelo site 9to5Google e atende a uma demanda antiga de usuários que pediam mais clareza e flexibilidade no uso diário da ferramenta.

Desde a estreia do Gemini 3, os modos Raciocínio e Pro compartilhavam o mesmo limite de prompts. Na prática, isso significava até 100 prompts por dia para assinantes do Google AI Pro, ou 500 prompts diários para quem assina o plano AI Ultra, independentemente do modo utilizado.

Com a atualização, o Google passou a estabelecer cotas independentes para cada modo. “O uso do nosso modelo Raciocínio, otimizado para resolver problemas complexos rapidamente, não afetará mais os seus limites do modelo Pro, otimizado para matemática e programação avançadas”, destacou o Google.

Atualmente, o Gemini oferece três opções de modelo: Rápido, Raciocínio e Pro. Os modos Rápido e Raciocínio são alimentados pelo Gemini 3 Flash, enquanto o modo Pro utiliza o Gemini 3 Pro, voltado a tarefas mais exigentes, como cálculos avançados e programação.

O aumento e a separação dos limites reforçam o valor das assinaturas do Google AI. Além de mais prompts diários, os planos pagos também dão acesso a recursos exclusivos em diferentes serviços do ecossistema da empresa, além de oferecer armazenamento ampliado na nuvem.

Bixby terá funções avançadas de IA em grande atualização, revelam imagens

 A Bixby nunca foi uma das melhores assistentes virtuais disponíveis no mercado, mas isso talvez mude na One UI 8.5. Na última quinta-feira (8), o informante Galaxy Techie (@GalaxyTechie, no X) compartilhou prints da versão repaginada da ferramenta agora alimentada pelas inteligências artificiais generativas Perplexity e DeepSeek.

Os indícios foram posteriormente detalhados ao site SamMobile. De acordo com o informante, a nova Bixby foi encontrada “escondida” na One UI 8.5 e ainda está em desenvolvimento. Em comentários, ele afirmou que a integração com o DeepSeek pode ser exclusiva para usuários da China, enquanto a Perplexity ficaria responsável pelo mercado internacional.

A proposta da nova Bixby é se aproximar do funcionamento de outros assistentes baseados em IA generativa. A ferramenta permitiria perguntar praticamente qualquer coisa, com respostas contextualizadas e informações atualizadas da web. Nos materiais compartilhados, também aparecem integrações com serviços de terceiros, como The Weather Channel, HERE Maps, SkyScanner e Uber.

Visualmente, a assistente ganha uma página inicial mais próxima de um chatbot moderno. Conversas anteriores ficam organizadas em um menu lateral, enquanto a parte inferior da tela abriga a caixa de texto para novos comandos. Assim como outros modelos do gênero, a Bixby seria capaz de interpretar linguagem natural, manter diálogos mais longos e lidar com solicitações complexas.

Recursos da nova Bixby

Ao acionar a câmera, a Bixby disponibiliza três modos distintos de uso. No modo Geral, o usuário pode fotografar algo e perguntar sobre o conteúdo capturado. O modo AI Solver é voltado para a resolução de questões matemáticas, enquanto o modo Translation funciona como um tradutor nativo, adaptando textos e conteúdos para o idioma desejado

Outra novidade é o suporte a interações por voz. Batizada de Bixby Live, a função substitui o chat por texto por uma conversa falada, nos moldes do ChatGPT e do Gemini Live. O usuário pode escolher entre diferentes vozes e também definir a “postura” do chatbot, com opções como Agente Geral, guia turístico, entrevistador, contador de histórias ou até um bom ouvinte.

O conjunto de recursos é robusto logo de cara e coloca a Bixby em um patamar de utilidade muito mais próximo de outros modelos generativos populares. Ainda assim, é importante reforçar que todas as informações disponíveis até agora se baseiam em vazamentos de um informante e em ferramentas que ainda estão em desenvolvimento, podendo sofrer mudanças ou até mesmo não chegar ao público final.

WhatsApp tinha falha que revelava celular de vítimas

 A Meta está corrigindo de forma silenciosa uma vulnerabilidade que permitia identificar o sistema operacional usado no dispositivo de um destinatário. A brecha abria espaço para uma técnica conhecida como device fingerprinting, capaz de revelar se a vítima utilizava Android ou iOS, além de informações sobre a hierarquia do dispositivo — como se ele era o principal ou secundário — e o tempo de uso.

A correção vem sendo implementada sem divulgação formal. A empresa não registrou o problema na base de dados da Common Vulnerability Enumeration (CVE) e tampouco recompensou os pesquisadores responsáveis pela descoberta da falha.

O problema existia devido a valores previsíveis nos identificadores de chaves de criptografia pré-determinados para cada tipo de dispositivo. Esses padrões permitiam que terceiros reconhecessem o sistema operacional com relativa precisão, mesmo sem acesso direto ao aparelho.

WhatsApp corrigiu parcialmente a vulnerabilidade

Em uma publicação recente no Medium, o pesquisador Tal Be’ery afirmou que a Meta já trabalha em medidas de mitigação e conseguiu corrigir parte do problema. Ainda assim, segundo ele, a vulnerabilidade não foi eliminada por completo.

“Os atacantes ainda conseguem distinguir com alta precisão entre celulares Android e iPhone com base no ID PK de uso único”, explicou Be’ery. De acordo com o pesquisador, o iPhone inicializa esse parâmetro com valores baixos e os incrementa lentamente ao longo de alguns dias, enquanto o Android utiliza valores aleatórios em todo o espaço de 24 bits, tornando os dispositivos facilmente distinguíveis.

Correção foi feita sem reconhecimento aos pesquisadores

Um dos pontos criticados por Be'ery do caso é a postura adotada pelo WhatsApp. Mesmo atuando para mitigar o problema, a empresa não registrou oficialmente a vulnerabilidade nem ofereceu recompensas formais por meio de seu programa de bug bounty.

Não é necessário alarde, mas é bom ficar atento

O device fingerprinting é apenas uma das etapas de um ataque cibernético, e o caso do WhatsApp não é exclusivo. A estratégia é bem comum em navegadores, uma vez que saber qual é o sistema utilizado possibilita um ataque mais eficiente.

Criminosos usam IA para criar malware que rouba dados de pagamentos por NFC

 Pesquisadores de segurança cibernética da ESET descobriram cibercriminosos que estão usando malware gerado por IA para interceptar pagamentos feitos por meio de dispositivos habilitados para Near Field Communication (NFC).

O malware é capaz de retransmitir dados sensíveis de cartões – como número, senha e código de segurança, realizar compras online e até mesmo permitir saques em caixas eletrônicos.

Criminosos diversificam frentes de ataque com IA

Esse novo formato de ataque evidencia que os criminosos não estão usando Inteligência Artificial apenas para o óbvio, como o desenvolvimento de ransomware, mas expandindo os horizontes para diversificar as frentes de ataque.

Embora ransomwares baseados em IA, como o PromptLock, já tenham demonstrado como os sistemas podem ser verificados, bloqueados ou ter seus dados destruídos, os criminosos agora estão indo um passo além.

Ao aproveitar a Inteligência Artificial Generativa (GenAI), os hackers estão criando softwares maliciosos projetados especificamente para cometer fraudes financeiras, visando sistemas de pagamento digital dos quais muitas pessoas dependem diariamente.

PromptLock: o primeiro ransomware com IA generativa

Não é incomum que cibercriminosos usem inteligência artificial e a técnica de "vibe coding" para desenvolver ataques digitais mais sofisticados.

O primeiro ransomware conhecido a usar IA generativa, batizado de PromptLock, emprega um modelo de linguagem de código aberto para gerar scripts em tempo real na linguagem Lua, adaptando-se automaticamente a sistemas Windows, Linux ou macOS e decidindo de forma autônoma se deve criptografar ou roubar dados conforme a estratégia mais vantajosa configurada pelos invasores.

Embora ainda seja considerado uma prova de conceito, especialistas alertam que essa combinação de IA com ransomware representa uma tendência perigosa que deve evoluir para ataques ainda mais complexos e difíceis de detectar no futuro próximo.

Como se proteger contra ameaças baseadas em IA

Dado o crescente uso indevido da GenAI, as equipes de resposta a incidentes e segurança cibernética devem começar a tomar medidas proativas para se defender contra essas ameaças em evolução.

As medidas básicas de segurança continuam sendo as defesas mais eficazes. Isso inclui manter os sistemas operacionais e aplicativos totalmente atualizados, garantir que os navegadores tenham as correções de segurança mais recentes, implantar soluções de proteção de endpoint confiáveis e executar varreduras automatizadas do sistema regularmente para detectar atividades suspeitas antecipadamente.

Youtuber faz 'boneca russa' e instala um Windows dentro de outro Windows

 O que acontece quando praticamente todas as versões do Windows são instaladas uma dentro da outra? Essa foi a pergunta que motivou um experimento curioso do canal do YouTube 1155 do ET, que decidiu documentar todo o processo em um vídeo publicado em 27 de novembro.

No teste, o criador de conteúdo empilhou nada menos que nove versões do sistema operacional da Microsoft, criando uma espécie de boneca russa digital — ou uma versão tecnológica do filme A Origem. 

O Windows 11 serviu como base, enquanto as máquinas virtuais incluíram o Windows 10, Windows 8, Windows 7, Windows Vista, Windows XP, Windows 2000, Windows 98, Windows 95 e até o clássico Windows 3.1.

Todo esse emaranhado de sistemas operacionais foi executado em um computador relativamente robusto: processador Intel Dual Xeon (dois Xeon 2670 V3), totalizando 24 núcleos e 48 threads, 64 GB de memória RAM em Quad Channel, placa de vídeo Nvidia 8600 GT para saída de vídeo e um SSD SATA de 480 GB. Ainda assim, o armazenamento acabou se tornando um dos principais gargalos do experimento.

O processo de instalação

O primeiro plano foi o mais óbvio: instalar um Windows dentro do outro, começando pelo mais recente e avançando rumo às versões mais antigas. No entanto, o youtuber rapidamente percebeu que esse método tornaria o processo praticamente inviável — afinal, quanto mais profunda a camada, mais lento seria o processo.

A solução encontrada foi a instalação paralela. Todas as versões do Windows foram configuradas separadamente em máquinas virtuais dentro do Windows 11 e, só depois, organizadas na estrutura final esperada. Para isso, o ET utilizou o VMware Workstation, uma das ferramentas de virtualização mais populares do mercado, além de scripts de instalação automática para acelerar o procedimento — ainda que o processo completo tenha consumido bastante tempo.

Com todas as instalações rodando em paralelo, surgiu uma espécie de “competição” para ver qual sistema concluiria primeiro. O Windows 8 surpreendeu ao finalizar mais rapidamente, seguido pelo Windows 10. Já o Windows XP e o Windows 2000, apesar de bem mais leves no papel, levaram consideravelmente mais tempo para concluir suas configurações.

Os gargalos óbvios

Executar uma máquina virtual já exige bastante poder computacional; rodar uma máquina virtual dentro de outra, então, amplifica drasticamente esse custo. As limitações começaram a ficar evidentes a partir do Windows 7, que ocupava a chamada “terceira camada” de virtualização.

Nesse ponto, o experimento escancarou suas consequências: lentidão extrema, uso de CPU ultrapassando 100% e a incapacidade de rodar até programas simples, como o tradicional jogo Paciência. A partir daí, tornou-se inviável executar novas máquinas virtuais, mesmo sistemas antigos que, isoladamente, rodariam sem grandes dificuldades.

O próprio ET reconheceu que o teste tinha grandes chances de falhar, mas reforçou que essa possibilidade fazia parte da proposta. O criador prometeu novos experimentos igualmente inusitados no futuro, o que deve manter a curiosidade de quem se interessa por limites técnicos e experiências pouco convencionais.

YouTube agora “esconde” botão de dislike nos Shorts em novo teste; entenda a mudança

 O YouTube começou a testar uma mudança importante na forma como lida com o feedback negativo dos usuários. A alteração ocorre nos vídeos curtos do Shorts, e agora a plataforma resolveu esconder o botão de dislike, que também pode aparecer como a opção “Não estou interessado” para certos usuários.

Em outras palavras, ficou mais trabalhoso apontar para o YouTube Shorts que você não curtiu um vídeo. Oficialmente, a ideia é deixar a interface da plataforma mais limpa, mas em tempos de navegação acelerada, adicionar um clique a mais para o usuário dar seu feedback pode ser uma mudança confusa e talvez ineficaz.

YouTube quer o feedback dos usuários

Vale notar que o motivo central por trás dessa alteração ocorre porque o YouTube percebeu que as pessoas usam os dois botões para a mesma finalidade. Tanto o dislike quanto o “Não estou interessado” eram utilizados para limpar o feed, e por isso foram unificados como uma única opção nesta atualização mais recente.

No passado, o dislike oferecia um feedback sobre a qualidade ou conteúdo do vídeo. Por outro lado, o “Não estou interessado” era um comando para o algoritmo parar de te mostrar vídeos parecidos.

É importante reiterar que essa mudança é apenas um teste, e aparecerá somente para um grupo de usuários. Isso também não significa que a alteração será permanente, e dependendo do retorno dos usuários, pode ser removida da plataforma no futuro.

Brasileiro faz 'gambiarra' e produz antena caseira de 4G

 A improvisação de um morador de Vila Velha, viralizou depois que ele resolveu construir uma antena caseira para não ficar sem sinal 4G. Felipe Fernandes recorreu a arame, um suporte improvisado e alguma engenhosidade para montar o equipamento. A solução, apesar de simples, funcionou imediatamente quando o celular foi encaixado.

O vídeo registrando a criação rapidamente se espalhou pelas redes sociais. A cena chamou atenção pela mistura de criatividade e desespero cotidiano diante da instabilidade do sinal de internet. A antena improvisada ativou o 4G na hora, o que impulsionou ainda mais o alcance do conteúdo.

A repercussão trouxe uma enxurrada de comentários irônicos, reforçando o folclore da chamada “gambiarra brasileira”. Usuários brincaram chamando o autor de “aluno mais fraco do Senai”, sugerindo que ele poderia “sumir de repente” por mexer com sinal, e até comparando sua invenção com tecnologias de ponta, como a Starlink.

Como a Netflix vai pagar pela compra da Warner Bros?

 O mercado se agitou nesta sexta-feira (5) com o anúncio da compra da Warner Bros pela Netflix, que custará um total de US$ 82,7 bilhões, o equivalente a R$ 441 bilhões pela cotação do dia. O negócio gerou diversas dúvidas, e uma das principais é sobre como a gigante do streaming vai pagar pela sua mais recente aquisição.

A resposta está em um empréstimo de US$ 59 bilhões, ou R$ 315 bilhões na conversão direta, de acordo com a Bloomberg. Trata-se de um dos maiores financiamentos do tipo realizados até o momento, opção que já foi utilizada em outros grandes negócios, como a compra do Twitter por Elon Musk em 2022.

Bancos financiam a compra da Warner Bros pela Netflix

Segundo a reportagem, a modalidade escolhida pela empresa foi o empréstimo ponte, uma solução de crédito de curto prazo utilizada até que uma opção de longo prazo ou com melhores condições de pagamento seja disponibilizada. Posteriormente, ele pode ser substituído por alternativas como títulos corporativos.

Nesse tipo de financiamento, um banco ou um pequeno grupo de instituições financeiras fornece a quantia inicial necessária para o negócio;

Depois desse primeiro momento, outros bancos se juntam à operação, o que possibilita distribuir o risco entre eles;

Geralmente, isso ocorre quando a aquisição é anunciada publicamente, lembrando que o negócio ainda precisa ser aprovado, o que pode demorar meses;

O empréstimo feito pela Netflix para comprar a Warner Bros foi disponibilizado por um grupo de instituições financeiras que inclui Wells Fargo, BNP Paribas e HSBC.

Ainda de acordo com a reportagem, o maior empréstimo ponte já registrado foi de US$ 75 bilhões, pouco mais de R$ 400 bilhões pela cotação atual. O financiamento em questão foi obtido pela Anheuser-Busch InBev para a compra da SABMiller, em 2015, se tornando a maior cervejaria do mundo.

Saiba como descobrir se o seu IP está comprometido por botnets

 Uma empresa de cibersegurança lançou uma nova ferramenta para quem se preocupa muito com a segurança online. O GreyNoise IP Check permite que usuários verifiquem se seus endereços de IP foram vazados em campanhas de escaneamento de dados.

O IP é um endereço numérico que identifica e permite a comunicação entre dispositivos conectados a uma rede, como a internet. Ele é quase um CPF de cada aparelho, que permite que os dispositivos mandem e recebam dados corretamente.

Três resultados possíveis para a pesquisa

A ferramenta indica três resultados possíveis: limpo, malicioso/suspeito, ou Serviço Comercial Comum. A primeira opção significa que não há nenhuma atividade maliciosa de varredura detectada. Se o resultado for “malicioso”, o IP registrou comportamento de varredura e é melhor o usuário investigar os dispositivos ligados à sua rede.

A última opção, de Serviço Comercial Comum, significa que o IP pertence a uma VPN, rede corporativa ou provedor de nuvem – ambientes onde a varredura é normal.

Se seus resultados mostrarem 'Malicioso/Suspeito', é uma boa ideia investigar, principalmente executando varreduras de malware em todos os dispositivos na mesma rede, e focando em dispositivos como roteadores e smart TVs.

A GreyNoise Labs, empresa criadora da ferramenta, recomenda atualizar os dispositivos para o firmware mais recente disponível, mudar credenciais de administrador e desabilitar recursos de acesso remoto se não forem necessários.

Para usuários mais técnicos, a companhia também fornece uma API JSON sem autenticação e sem limite de taxa, acessível via curl, que pode ser integrada em scripts ou sistemas de verificação.

Popularização da internet aumenta riscos

A ferramenta surge num contexto no qual redes de proxy residenciais explodiram e têm transformado conexões domésticas em pontos de saída para o tráfego de outras pessoas, explica a GreyNoise.  

A empresa afirma que às vezes, as pessoas instalam conscientemente software que faz isso em troca de alguns dólares, mas mais frequentemente, malware se infiltra nos dispositivos através de aplicativos ou extensões de navegador maliciosos.

O desafio com o comprometimento de IPs residenciais é que ele é invisível para as pessoas afetadas. Sua internet continua funcionando normalmente, o streaming não trava, mas em segundo plano, seu roteador pode estar participando de varreduras de vulnerabilidades ou ataques de força bruta contra servidores ao redor do mundo.

AMD deve aumentar preço de suas GPUs graças a crise de chips

 Depois de Xiaomi e Asus, a AMD pode ser mais uma empresa a comunicar o aumento no preço dos produtos para os próximos meses. O motivo por trás do reajuste tem relação direta com o encarecimento na compra de chips de memória DRAM, que beiram uma crise na indústria, e os consumidores vão pagar mais caro pelas placas de vídeo Radeon.

Segundo informações do UDN, a AMD já teria notificado seus parceiros ao redor do globo sobre o aumento desses preços, que deve subir em torno de 10%. Vale notar que esse deve ser um aumento global, e ao afetar o Brasil, a placa gráfica mais barata da empresa, a Radeon RX 9060 XT de 8 GB, pode saltar da média dos R$ 2.200 para pouco mais de R$ 2.400.

Claro, essa é uma projeção simples que desconsidera outros fatores, como as movimentações do varejo. Dada a crise dos chips de memória e a alta demanda pelos produtos, também não seria surpreendente ver as lojas inflarem um pouco o preço sugerido dessas peças.

Por enquanto, as informações mais contundentes indicam que somente a AMD aumentará seus preços. No entanto, deve ser somente questão de tempo até que Nvidia e Intel também notifiquem seus parceiros sobre eventuais reajustes para conseguirem manter sua taxa de lucros sólida.

O que motiva essa nova crise de chips?

Especulada há meses, a indústria está prestes a presenciar uma forte crise na fabricação de chips de memória DRAM, que correspondem aos módulos RAM e VRAM usados em diversos eletrônicos. Marcas como a Samsung já aumentaram em 60% a fabricação desses chips, e os fabricantes que usam a tecnologia irão repassar esses gastos ao valor final dos produtos.

O aumento no preço de chips DRAM tem relação direta com a crescente demanda por mais módulos para alimentar servidores para IA;

Esses estruturas demandam muitos chips, e a quantidade de fabricação atual não suporta atender o mercado consumidor e grandes clientes;

A ideia da Samsung, por exemplo, foi de aumentar o preço dos chips por conta da gigantesca demanda, e assim obter mais lucros;

Outra possibilidade dessas companhias era expandir sua fabricação, mas isso já parece ter sido descartado;

Com a demanda alta pelos chips, oferta mais escassa e preços reajustados para cima, a tendência lógica é de mais uma grande crise no mercado;

O segmento de computadores será diretamente afetado, e a Asus já projeta produtos mais caros em breve;

Laboratório de pesquisa da IBM no Brasil será fechado

 A IBM decidiu encerrar as atividades do seu laboratório de pesquisa no Brasil que funciona há 14 anos, conforme revelou o g1 na quinta-feira (20). A medida, que deve afetar em torno de 100 funcionários, foi informada pela big tech aos contratados esta semana, por meio de carta.

Com unidades em São Paulo (SP) e no Rio de Janeiro (RJ), o empreendimento tem como foco as soluções de inteligência artificial, além de projetos em computação quântica e computação na nuvem. Os contratos dos pesquisadores que atuam nessas instalações serão encerrados no dia 18 de dezembro.

O que motivou o fechamento do laboratório da IBM?

Funcionários entrevistados pela reportagem disseram que a gigante da tecnologia não detalhou os motivos do encerramento do trabalho nessas unidades de pesquisa brasileiras. Eles sabem apenas que a decisão partiu da matriz da companhia, nos Estados Unidos.

Os pesquisadores descartaram razões relacionadas a uma eventual má performance da instituição nos projetos desenvolvidos por lá;

Segundo um dos contratados, que falou sob a condição de anonimato, o laboratório brasileiro da IBM apresentava resultados compatíveis com os de outras unidades globais e situação financeira estável;

A empresa também não comentou diretamente a decisão nem se pronunciou a respeito da situação dos contratados;

Ela disse que continua comprometida com a inovação e o atendimento de clientes no mercado nacional, mantendo as pesquisas em locais onde já possui operações

Inaugurado em 2010, o laboratório brasileiro integrava uma premiada rede de pesquisas com instalações na Europa, África, Ásia e América do Norte. Entre os trabalhos da unidade, vale destacar o projeto Yegatu Digital, que utilizou IA para levar a escrita de uma das línguas dos povos indígenas do país para o ambiente online.

8 filmes que deveriam começar grandes franquias, mas falharam miseravelmente

 Com elencos de peso, efeitos especiais grandiosos e ambições de se tornarem o próximo Harry Potter ou Vingadores, esses projetos são desenhados para durar anos. Mas nem sempre a magia acontece.

Muitos desses longas naufragaram logo na estreia, deixando estúdios no prejuízo e fãs sem respostas. Alguns foram vítimas de roteiros fracos, outros de estratégias equivocadas de marketing ou de críticas destrutivas. O resultado? Franquias promissoras que morreram antes mesmo de começar.

8. John Carter (2012)

7. A Bússola de Ouro (2007)

6. City of Ember – A Cidade das Sombras (2008)

5. A Múmia (2017)

4. Eragon (2006)

3. O Último Mestre do Ar (2010)

2. Valerian e a Cidade dos Mil Planetas (2017)

1. Jumper (2008)