Código sem Humanos, Robôs com Olhos e a NASA que Fica para Trás
Bom dia! Hoje é 11 de fevereiro. Neste mesmo dia, em 1847, nascia Thomas Edison, o inventor que industrializou a inovação e transformou a lâmpada elétrica em símbolo de uma era onde máquinas passaram a amplificar a capacidade humana.
Quase dois séculos depois, a pergunta que Edison ajudou a inaugurar permanece no centro do debate tecnológico: qual o papel do humano quando a máquina aprende a criar sozinha? As notícias de hoje revelam que essa fronteira está sendo redesenhada em tempo real, do código-fonte aos galpões de logística, passando pelas plataformas de lançamento que decidem quem, de fato, conquistará o espaço.
O Futuro do Desenvolvimento é com IA
Thomas Dohmke, ex-CEO do GitHub, acaba de captar US$ 60 milhões na maior rodada seed da história para uma startup de ferramentas de desenvolvimento de sistemas. A Entire, avaliada em US$ 300 milhões antes mesmo de gerar receita significativa, nasce com uma missão que diz mais sobre o presente do que sobre o futuro: ajudar humanos a entenderem o código que máquinas escrevem por eles. Mas, diferente do habitual, a configuração da plataforma não se trata apenas de uma ferramenta para que programadores possam programar melhor, mas de uma infraestrutura para supervisionar o que agentes de IA já programam em escala industrial.
A arquitetura da Entire revela a profundidade da transformação em curso. Um banco de dados compatível com Git para unificar código gerado por múltiplos agentes, uma camada de raciocínio semântico para coordenar a colaboração entre diferentes inteligências artificiais, e uma interface pensada para que o desenvolvedor humano (o revisor), compreenda e, eventualmente, aprenda com as decisões tomadas por algoritmos.
O problema que a startup resolve é sintomático: projetos de código aberto estão sendo inundados por contribuições de IA (que, apesar de muito úteis, em alguns momentos geram “lixo” em formato de código) que ninguém consegue avaliar, algumas úteis, outras inutilizáveis, todas chegando em velocidade que excede a capacidade humana de curadoria.
A implicação estrutural é clara. O desenvolvedor de software está migrando de autor para editor, de criador para curador. Se antes a escassez era de código, agora a escassez é de julgamento qualificado sobre código.
Isso reconfigura o mercado de trabalho técnico, o valor das certificações tradicionais e a própria noção do que significa ser um programador competente. Empresas que não desenvolverem capacidade de governança sobre código gerado por IA enfrentarão riscos de segurança, dívida técnica e dependência de sistemas que ninguém internamente compreende.
A Entire aposta que esse problema é grande o suficiente para justificar uma avaliação de US$ 300 milhões antes mesmo de provar na prática seu modelo de negócios.
Alibaba e a Corrida pela IA Física
A Alibaba lançou o RynnBrain, um modelo de inteligência artificial projetado especificamente para robótica, sinalizando que a gigante chinesa do e-commerce pretende disputar um dos mercados mais estratégicos da próxima década: a chamada IA física.
O sistema, desenvolvido pela DAMO Academy, permite que robôs interpretem o ambiente, reconheçam objetos e executem tarefas motoras com precisão. Um vídeo demonstrativo mostra uma máquina identificando frutas e depositando-as em uma cesta, um gesto aparentemente trivial que esconde algoritmos sofisticados de visão computacional, percepção espacial e planejamento de movimento.
O contexto geopolítico torna o anúncio ainda mais significativo. A robótica humanoide, recentemente, surgiu como um campo de batalha tecnológica entre China e Estados Unidos - e analistas apontam que empresas chinesas já abriram vantagem na corrida pela produção em escala.
A Alibaba, neste cenário, frequentemente subestimada como “apenas” uma plataforma de comércio eletrônico, opera através de sua subsidiária Ant Group e de investimentos em startups de ponta para se posicionar como uma das maiores forças globais no setor. O RynnBrain reforça a tração que a empresa já conquistou com sua família de modelos de linguagem (LLM) Qwen - considerados entre os mais avançados desenvolvidos na China - e consolida a Alibaba como player de infraestrutura de IA, não apenas de varejo.
A competição nesse segmento é feroz e multifacetada. A Nvidia mantém sua linha Cosmos para robótica, o Google DeepMind desenvolve sistemas próprios para interação com o mundo real, e Elon Musk aposta na integração entre IA e o robô Optimus da Tesla. O que está em jogo não é apenas market share, mas a definição de quem controlará a camada de inteligência que governará fábricas, armazéns, hospitais e residências nas próximas décadas.
Para nós, aqui no Brasil, que buscamos nos industrializarmos em setores de alta tecnologia, o recado é inequívoco: o trabalho braçal, progressivamente e, daqui algum tempo, de forma escalada, será deixado de lado pela automação física inteligente, que cada vez mais deixa de ser ficção científica e se torna parte da corrida industrial dos vencedores.
A NASA e o Preço da Ineficiência Estatal
O adiamento da missão Artemis II para março, após a identificação de um vazamento de hidrogênio líquido durante testes, é apenas o episódio mais recente de uma narrativa que se repete há décadas: a incapacidade de programas espaciais governamentais de competir em eficiência com a iniciativa privada.
Enquanto a NASA gasta aproximadamente US$ 4,1 bilhões por lançamento do foguete SLS, um sistema de uso único cuja complexa burocracia de fornecedores governamentais transforma cada missão em um evento extraordinário e proibitivamente caro, a SpaceX projeta custos operacionais abaixo de US$ 100 milhões por voo com a Starship, graças à reutilização total de componentes.
A disparidade vai além dos números. A SpaceX acumula mais de 700 lançamentos já realizados, uma base estatística que nenhum programa governamental jamais alcançou. Essa frequência permite correções rápidas de engenharia, uma curva de aprendizado acelerada e uma resiliência técnica testada centenas de vezes em condições reais. O SLS, em contraste, opera com cadência de voo baixíssima, muitas vezes limitada a um lançamento a cada dois anos, transformando cada tentativa em um evento singular onde erros custam anos de atraso e bilhões em recursos públicos.
A ironia é que a própria NASA depende cada vez mais da SpaceX para viabilizar suas ambições lunares. O programa Artemis, concebido para restaurar a presença americana na Lua, utiliza a Starship da SpaceX como módulo de pouso lunar, reconhecendo implicitamente que a agência governamental não consegue entregar a mesma capacidade a custos competitivos.
O que emerge desse cenário é, portanto, uma redefinição do papel do Estado na exploração espacial (um contraste com a corrida espacial dos anos 60): menos executor, mais regulador e cliente. Para países que ainda apostam em programas espaciais inteiramente estatais, a lição é dura: a fronteira final será conquistada por quem souber combinar visão estratégica com eficiência operacional, e essa combinação, hoje, está nas mãos de empresas privadas.
