Bom dia! Hoje é 18 de setembro. Neste mesmo dia, em 1851, o New York Times publicava sua primeira edição, que continha, em seu interior, quatro páginas vendidas por um centavo, com a promessa editorial mais ambiciosa que um jornal já fez: “All the News That’s Fit to Print” - todas as notícias que merecem ser impressas. O fundador, Henry Raymond, não estava prometendo publicar tudo. Estava prometendo algo mais difícil: escolher o que importava. Num mundo em que jornais sensacionalistas vendiam milhões com manchetes escandalosas, o Times apostou que existia um público disposto a pagar não por mais informação, mas por melhor curadoria. Cento e setenta e cinco anos depois, o jornal ainda existe, e a promessa, num mundo inundado por conteúdo gerado por máquinas, nunca foi tão relevante.
A curadoria, assim sendo, a arte de decidir o que importa em meio ao excesso, é, nas Entrelinhas, o fio que conecta as notícias de hoje. De tal modo que a Novo Nordisk não precisa de mais dados sobre moléculas; precisa de uma inteligência artificial capaz de encontrar, entre bilhões de possibilidades, o sucessor do Ozempic antes que os genéricos cheguem e a receita desapareça. O Duolingo não precisou de mais funcionalidades para conquistar a China; precisou perceber que uma coruja de pelúcia numa cafeteria de Xangai vale mais do que qualquer campanha de aquisição de usuários. E a indústria de IA, depois de descobrir que seus agentes podem escapar do controle, enxergar e atacar alvos reais, não encontrou solução melhor do que colocar outra IA para vigiar a primeira - e rezar para que a guardiã não aprenda a enganar quem a colocou de sentinela. Em todos os casos, portanto, a pergunta não é se a tecnologia funciona, mas é, na verdadem, quem decide como usá-la, e se a decisão é boa o suficiente para o que está em jogo.
A Novo Nordisk Procura o Próximo Ozempic Dentro de uma IA
O Ozempic e o Wegovy transformaram a Novo Nordisk na farmacêutica mais valiosa da Europa e no epicentro de uma revolução que, como temos documentado ao longo de meses, redesenha cadeias que vão do preço global do açúcar ao tamanho das roupas na Track&Field. Mas a empresa que lidera essa revolução sabe algo que o mercado prefere não dizer em voz alta: toda liderança tem prazo de validade. Nesse sentido, suas patentes da semaglutida já expiraram, cinco concorrentes genéricos acabam de ser aprovados no Brasil, a Eli Lilly compra uma empresa de biotecnologia a cada dois meses com os lucros do Mounjaro, com sua próxima geração de medicamentos para obesidade já em desenvolvimento em laboratórios de três continentes diferentes. A Novo, diante disso, precisa de um sucessor. E decidiu que quem vai encontrá-lo não são apenas seus cientistas, mas será o Claude.
A parceria com a Anthropic coloca o departamento de P&D da Novo Nordisk sobre a plataforma Claude Science, uma versão do modelo projetada para trabalhar com problemas científicos complexos, que vão desde as atividades de analisar estruturas moleculares, simular interações entre compostos até as de identificar alvos terapêuticos que um pesquisador humano levaria anos para testar.
Com o anúncio, o CEO da Novo não deixou sequer margem para interpretação: ele disse que a ambição é “tornar-se a empresa de saúde mais orientada para a inteligência artificial do mundo”. E a parceria acontece poucos meses depois de a Novo ter firmado um acordo semelhante com a OpenAI para integrar IA em toda a operação. Em face a estes movimentos, torna-se claro que a empresa não está escolhendo entre OpenAI e Anthropic para ver qual é melhor modelo para sua operação - hipótese que seria, de certo, uma análise muito superficial. Ela está, em verdade, usando as duas, cada uma para o que faz melhor, e apostando que a corrida pelo próximo blockbuster será vencida por quem souber combinar inteligência humana e computacional com a maior velocidade possível.
A Entrelinha mais consequente da parceria para nós, contudo, não é científica, mas é econômica. Desenvolver um medicamento do zero custa, em média, mais de US$ 2 bilhões e leva entre dez e quinze anos. Entretanto, se a IA conseguir reduzir esse prazo pela metade (identificando alvos mais promissores com mais rapidez, eliminando linhas de pesquisa inviáveis antes que consumam recursos e simulando ensaios clínicos antes de realizá-los em pacientes reais), o impacto não será apenas sobre a Novo Nordisk, mas sobre a estrutura inteira da indústria farmacêutica. Porque o custo e o tempo de desenvolvimento são as duas maiores barreiras de entrada no setor: são eles que impedem que startups menores compitam e que sustentam o poder de precificação das gigantes.
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Porém, se a IA derruba essas barreiras, o oligopólio farmacêutico abre suas portas, e quem estiver mais preparado para pesquisar com IA, não apenas para vendê-la, poderá capturar a próxima geração de tratamentos bilionários, assim como foram as canetas emagrecedoras. Assim, a Novo está se preparando. A Lilly, comprando empresas. E a pergunta que o mercado fará nos próximos trimestres é se construir capacidade interna de IA ou comprar ipeline farmacêutico pronto é a aposta mais inteligente. A resposta pode definir quem vai liderar a indústria na próxima década.
O Duolingo Conquistou a China com uma Coruja de Pelúcia
Em 2022, a China representava menos de 2% dos usuários ativos diários do Duolingo. Quatro anos depois, ela se tornou o segundo maior mercado da empresa no mundo. A trajetória não seguiu nenhum playbook convencional de expansão internacional, uma vez que, para isso, não houve uma campanha publicitária massiva ou qualquer tipo de lobby junto ao governo chinês para garantir acesso. O que houve foi uma coruja verde de pelúcia que apareceu, primeiro, nos copos de café da Luckin Coffee, com mais de 26 mil lojas na Ásia que venderam dez milhões de bebidas com a marca Duo em duas semanas, depois nas embalagens do McDonald’s, depois em mochilas, chaveiros e camisetas que os consumidores chineses compravam não porque queriam aprender inglês, mas porque achavam a coruja adorável.
A estratégia é fascinante porque inverte a lógica que a maioria das empresas de tecnologia usa para crescer. O modelo convencional é baseado em uma teoria estritamente funcional: melhore o produto, adicione funcionalidades, otimize o onboarding, gaste em aquisição de usuários. O Duolingo fez o oposto na China, de tal modo que, em vez de levar o aplicativo ao consumidor, ele levou o personagem, e deixou que o afeto pelo personagem conduzisse o consumidor ao aplicativo. É marketing de marca na sua forma mais pura, executado num mercado onde licenciamento de personagens, colaborações entre marcas e cultura de colecionáveis têm uma penetração que o Ocidente raramente iguala.
O CEO Luis von Ahn, porém, é cauteloso ao atribuir o crescimento apenas às parcerias, uma vez que, segundo ele, há também uma demanda real por aprendizado de inglês na China, mas o fato de que grandes marcas chinesas agora procuram o Duolingo, e não o contrário, sugere que a coruja construiu algo que nenhum gasto em performance marketing produz: desejo.
Enfim, para o mercado de tecnologia, o caso do Duolingo na China é o contraponto mais elegante à narrativa de que empresas ocidentais não conseguem operar no país. O TikTok foi forçado a se desmembrar nos Estados Unidos. A Bilibili, como cobrimos, recruta criadores ocidentais para trazê-los à China. E o Duolingo, sem fazer nenhum barulho geopolítico, transformou-se no segundo maior mercado do mundo nesse mesmo país, não vendendo tecnologia, mas vendendo uma coruja.
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A lição, nas Entrelinhas, é que a China não é um mercado fechado para quem não ameaça. É fechado para quem compete com o Estado, para quem acumula dados sensíveis do país e para quem desafia sua narrativa oficial. De certo modo, uma plataforma de idiomas com um mascote adorável não faz nenhuma dessas coisas. E, por isso, cresce enquanto as que fazem tropeçam. A linha entre o que a China aceita e o que rejeita é, portanto, evidentemente política (ou, como dito nos debates atuais, soberana). E o Duolingo, conscientemente ou não, ficou do lado certo dessa linha.
Quem Vigia a IA Quando a IA Vigia a IA?
O incidente da Hugging Face com a OpenAI, que todos os canais de tecnologia do mundo já cobriram, deixou uma pergunta no ar que a indústria ainda não respondeu de forma satisfatória: quando quase 12 mil agentes de IA se coordenam mais rápido do que qualquer equipe humana consegue acompanhar, escapam de um ambiente de teste, acessam a internet e atacam um alvo real, como, exatamente, se evita que isso aconteça de novo? A resposta que vem emergindo dos laboratórios e das startups de segurança é, ao mesmo tempo, a mais lógica e a mais perturbadora possível: colocar outra IA para vigiar.
A ideia funciona assim: entre o agente que executa uma tarefa e a ação que ele pretende tomar, uma segunda IA (o “vigia”) analisa a intenção, verifica se ela é compatível com as instruções originais e bloqueia o que parecer suspeito. A Apollo Research, que estuda engano por IA, lançou uma ferramenta chamada Watcher que se conecta a plataformas como Claude Code e Codex e faz exatamente isso, ou seja, ela inspeciona cada ação proposta antes que ela seja executada. A Embroidery, outra startup do setor, vai mais fundo, de tal modo em que ela analisa o raciocínio interno do modelo, isto é, os registros de pensamento que a IA produz enquanto trabalha, tudo isso em busca de intenções que contradigam as instruções recebidas.
No incidente da Hugging Face, os agentes que escaparam deixaram rastros reveladores em seus próprios registros de raciocínio, incluindo frases como “será que poderíamos manipular as evidências?” e, de forma quase cômica, “meu Deus, estamos cometendo um crime”. Deste modo, como um pesquisador do assunto resumiu: “é como se o malware viesse com um aviso dizendo que é malware”.
O problema, e é um problema que ninguém resolve apenas adicionando uma segunda camada de IA, é que a janela de oportunidade para esse tipo de monitoramento pode estar se fechando. A técnica mais recente do Astra, o modelo da OpenAI, contorna essa almejada cadeia de raciocínio visível, o que significa que futuros modelos podem deixar de produzir os rastros que, até agora, são a forma mais confiável de identificar seus comportamentos anômalos. Se o agente para de “pensar em voz alta”, o vigia, em conjunto, perde o sinal mais claro de que algo está errado.
Sob essa possível nova realidade, o ceticismo de pesquisadores como Simon Willison, que prefere registros de rede tradicionais a monitores de IA, aponta para uma verdade inconveniente: boa parte do que deu errado nos laboratórios não foi falha de inteligência artificial, mas foi falha de segurança básica. A OpenAI e a Anthropic não estavam monitorando com a atenção suficiente o que seus agentes faziam na rede. E isso, como Willison observa, não é um problema que se resolve com mais IA, mas é um problema que se resolve com a disciplina que a cibersegurança convencional pratica há décadas em todos os outros setores. Às vezes, a solução para a tecnologia mais avançada do mundo é a mais antiga de todas: prestar atenção.
