Ciclo de vida de um ator de Hollywood

 

Da newsletter de Daniel Parris vejo gráficos interessantes mostrando que um astro de Hollywood tem ciclo de vida. Na figura acima, alguns dos astros são listados e o retorno proporcionado pelo ator/atriz nos filmes onde ele - ou ela - aparece. Enquanto a carreira de Keanu Reeves parece em declínio, de Chalamet parece que ainda pode render mais frutos para a indústria do cinema. 

O gráfico acima é mais ilustrativo, pois usa atores mais antigos. E são atores que já passaram da fase do apogeu, como Depp ou Costner. 

Para filmes de elevado orçamento - acima de 50 milhões, o gráfico acima é uma aproximação do prestígio de alguns autores. Enquanto Zendaya faz filmes de prestígio, Vin Diesel (??, confesso minha ignorância aqui) faz filmes de menor qualidade. Tudo isso para chegar ao seguinte gráfico:

O ator (?) Dwayne Johnson tem um retorno sobre investimento decrescente. Depois de alcançar a fama com filmes de ação, Johnson continuou a fazer o papel dele mesmo em fracassos recentes, como Moana, Red One e outros. Nas figuras anteriores há casos de atores que conseguiram recuperar bilheteria, como é o caso de Bruce Willis ou Tom Cruise. Mas parece ser uma exceção. 

Esse tipo de análise chama-se ciclo de vida e há livros e muitos estudos sobre isso. Estar atento a situações como essa é papel do bom contador, que deve estar preparado para reconhecer perdas potenciais quando o mercado já não admira um produto. 

Rir é o melhor negócio

 Odeia segunda ou odeia o trabalho? 

IA: Ativo ou Despesa

Considere uma empresa comum. Eis um trecho de um texto do MIT Technology Review:

À medida que a IA avança para a produção, as organizações que criam mais valor olharão além dos preços dos tokens e do modelo mais recente. Elas saberão quando a demanda recorrente exigir um modelo econômico diferente — e terão a disciplina operacional para tornar essa capacidade produtiva.

É aí que a IA deixa de ser uma despesa e se torna um recurso valioso.

O título do texto é "Transformando a IA em um ativo, não em uma despesa". Mas faz sentido? Uma das características do mercado de IA é a facilidade que uma empresa consegue mudar entre os modelos de IA. Se hoje estou usando o GPT e no mês seguinte o Claude apresentou uma evolução, posso trocar os modelos rapidamente. Assim, isso talvez seja um problema para considerar a IA como um recurso valioso. E se a empresa desenvolve seu modelo de IA? Talvez nessa situação, o modelo seja muito mais um passivo que um ativo. Veja aqui.

Informações para concorrente versus informações para seus clientes

Um sinal do aumento da concorrência entre as grandes empresas de tecnologia:

(...) a Amazon mostra até onde um varejista está disposto a ir para privar seus concorrentes até mesmo das informações mais tangenciais sobre o consumidor; você já reparou que as notificações de envio por e-mail da Amazon pararam de listar os produtos que você comprou e agora só dizem "item para casa" ou "item de computador"? Isso acontece porque a Amazon não quer que a Alphabet saiba nada sobre o que você compra, para evitar que a Gemini os prejudique, mesmo que isso signifique uma experiência pior para o consumidor. 

Snacks newsletter

Estrutura Conceitual IPSASB e sua origem

Este artigo examina o marco conceitual da contabilidade aplicada ao setor público à luz das contribuições da ASOBAT [A Statement of Basic Accounting Theory (AAA, 1966)] e da APB-4 [Statement of the Accounting Principles Board No. 4 (AICPA, 1970)]. A premissa é que a contabilidade financeira tem constituído uma referência comum para avaliar a contabilidade aplicada ao setor público e que seus princípios básicos podem ser aplicados independentemente do setor. A análise do discurso do Marco Conceitual do IPSASB mostra que os referenciais teóricos da ASOBAT e da APB-4 se refletem, em grande medida, nesse documento. Isso sugere que a contabilidade financeira tem sido uma referência importante para o desenvolvimento da contabilidade pública, especialmente no contexto da Nova Gestão Pública e do Estado mínimo. Além disso, destaca-se a importância dos esforços voltados ao desenvolvimento de uma teoria contábil unificada, tal como proposto na ASOBAT e na APB-4.

Fonte: aqui

Autores: Paulo Sérgio Almeida-Santos Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) , Brasil

Josimar Pires Da Silva - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Brasil

Jorge Katsumi Niyama - Universidade de Brasilia (UnB), Brasil

José Matias-Pereira - Universidade de Brasília (UnB), Brasil

Necessidade de fazer dinheiro já

 

Para sustentar alguns dos argumentos do artigo anterior: enquanto as empresas estão investindo trilhões em IA, a receita marginal gerada pela tecnologia está em estimados 200 bilhões de dólares. As contas não fecham e a rentabilidade do crescimento e a geração de lucro precisam ocorrer já. Aqui a fonte do gráfico e uma análise sobre a necessidade de fazer dinheiro para manter o boom. 

Como uma moratória sobre IA pode salvar chefes de IA

De Cory Doctorow, uma explicação contábil interessante para o atual momento da IA: há um problema sério de escala, onde a contabilidade pode nunca mostrar um retorno sobre o investimento. O texto a seguir trata disso e de uma possível solução: sinalizar o fim do mundo e reduzir a competição. Mas é preciso combinar com os chineses. 

Existem muitos motivos para acreditar que o modelo de "hiperescala" da IA ​​nunca poderá ser lucrativo, e não apenas por causa de seus gastos gigantescos e economia de escala negativa (as empresas perdem dinheiro com cada novo cliente e cada novo uso, e perdem ainda mais dinheiro a cada geração de seus produtos):

A indústria nega veementemente isso, é claro. Insistem que estão a poucos dias de colocar seus balanços em ordem. Tudo o que precisam fazer é corrigir a economia de escala e, então, poderão recuperar o custo de produção de seus modelos vendendo acesso a eles. O problema é que as evidências de que estão melhorando a economia de escala são fracas, enquanto as evidências de que estão falsificando suas finanças são muito fortes.

O mesmo se aplica às alegações de que essas empresas já são lucrativas. Ao analisar essas alegações, você descobrirá que elas dependem de um novo e específico significado de "lucrativo" que não corresponde à definição dos Princípios Contábeis Geralmente Aceitos (GAAP), ou seja, essas empresas afirmam ser tão inovadoras que sua lucratividade só pode ser medida por meio de uma forma secreta e inédita de matemática:

Essa é a mesma artimanha que o Softbank tentou com o WeWork. Falando como autor de romances de suspense tecnológico de sucesso internacional sobre fraude contábil, posso afirmar que era fraude contábil naquela época e continua sendo fraude contábil agora:

Mas vamos dar aos chefões da IA ​​um benefício de dúvida momentâneo e estipular que eles estão prestes a adquirir rentabilidade por unidade, o que lhes permitirá começar a pagar os enormes gastos incorridos com o treinamento de seus modelos e entrar na tão esperada fase de lucratividade, quando as máquinas de fazer dinheiro que eles vêm operando há anos se transformarão em impressoras de dinheiro , para a alegria dos investidores que forneceram os vastos fardos de notas de 100 dólares que as empresas vêm despejando nos cofres de carvão de seus modelos há anos.

Basicamente, eles estão dizendo: "Claro, custou-nos muito para instalar esses trilhos, mas agora que a ferrovia está completa, podemos começar a operar trens sobre eles e obter lucro." Infelizmente (para chefes e investidores), essa proposta é tão duvidosa quanto suas alegações de melhoria na rentabilidade por unidade.

Para entender o porquê, basta observar o que aconteceu na última vez em que a Anthropic lançou uma grande atualização para o Claude. Praticamente da noite para o dia, todos os melhores clientes da OpenAI pararam de pagar pelo ChatGPT e começaram a pagar pelo Claude. Isso porque os chatbots têm custos de troca muito baixos : migrar de um chatbot para outro custa quase nada.

Todos que usam IA sabem que isso é verdade. Quando percorri os corredores da CES no ano passado, perguntei a todos os fabricantes de dispositivos com IA: "O que vocês farão se o fornecedor do chatbot aumentar os preços?" E todos responderam: "Sem problemas, projetamos isso para que possamos trocar de chatbot com um clique do mouse".

Isso significa que você não pode simplesmente "construir a ferrovia e colocar os vagões para rodar". No minuto em que você terminar sua ferrovia, seus rivais anunciarão que têm uma nova ferrovia adjacente ainda mais rápida que a sua, e você terá que começar a trabalhar na construção de outro conjunto de trilhos para suportar trens ainda mais velozes .

Isto é um desastre em todos os sentidos: as empresas de IA estão presas numa corrida desenfreada, um ciclo vicioso fatal de "empobrecer o vizinho". A única maneira de escaparem dessa armadilha seria assinando um pacto de não agressão entre si, prometendo não competir mais. Mas há dois grandes problemas com isso: primeiro, é incrivelmente ilegal sob a lei antitruste, porque representa uma conspiração entre os principais players para cessar a competição entre si; e segundo, abre caminho para o desenvolvimento de modelos chineses "de baixo custo" que os clientes podem executar em seus próprios computadores modestos e de baixa potência, que atualmente estão apenas quatro meses atrás dos "modelos de ponta" dos EUA.

Mesmo que você não confie nos modelos chineses, é possível extrair o treinamento deles por meio de um processo chamado destilação e transferi-lo para modelos nos quais você confia :

Mas e se houvesse uma maneira de as empresas de IA obterem permissão do governo para violar as leis antitruste e cessar a competição entre si, garantindo ainda a proibição do uso de modelos chineses de código aberto? Acontece que existe uma maneira de pôr fim à Corrida da Rainha Vermelha: basta insistir que você está prestes a ensinar tantas palavras ao programa de adivinhação que ele despertará e nos devorará a todos, e exigir a proibição da "superinteligência".

Assim que o governo estipular que o "risco de superinteligência" representa uma crise existencial, deverá conceder aos hiperescaladores um acordo judicial que os absolva de quaisquer violações da lei antitruste decorrentes de uma conspiração para impedir a concorrência direta entre si:

Entrar em pânico com a "superinteligência" é um exemplo clássico de "crítica exagerada", onde os críticos repetem as afirmações dos entusiastas, mas acrescentam "(e isso é ruim)" a elas:

Lembre-se, as gigantes da tecnologia querem parar de competir. Mark Zuckerberg e Sudar Pichai conspiraram para manipular o mercado publicitário com um programa secreto chamado "Jedi Blue".

Todos os anos, o Google suborna a Apple em mais de 20 bilhões de dólares em troca de a Apple não entrar no mercado de buscas:

E as maiores empresas de tecnologia do mundo tinham um acordo secreto de "não aliciamento", no qual prometiam ilegalmente não tentar contratar os melhores engenheiros umas das outras, oferecendo-lhes aumentos salariais:

A única coisa que Peter Thiel odeia mais do que o Anticristo (spoiler: ele está falando de Greta Thunberg) é a "competição desperdiçadora":

Quando uma indústria que está se autodestruindo por meio da "hiperescala" exige que o governo aprove uma conspiração para impedir a concorrência e banir alternativas de código aberto, você deve desconfiar. Quando essa indústria está investindo em um empreendimento que perdeu mais dinheiro do que qualquer outro na história da humanidade, você deve desconfiar muito , especialmente quando sua história de "ataque hacker de IA desonesto" se revela como uma história de como uma ferramenta de hacking fez exatamente o que foi projetada para fazer :

Peter Thiel tem razão: a IA está repleta de competição dispendiosa, não porque a competição seja um desperdício, mas sim porque as empresas competem para convencer as pessoas a usar seus produtos caros para as aplicações mais baratas.

O IPO da SpaceX de Elon Musk dependia de ele perder bilhões de dólares ao permitir que os idiotas mais estúpidos do mundo produzissem montanhas de pornografia infantil e imagens do Sonic com seios gigantes. Isso é de fato um desperdício (e repreensível).

Isso não significa que devamos permitir que as empresas de IA consigam a aprovação do governo para sua conspiração de restrição ao comércio; pelo contrário, justifica que o governo as investigue por fraude de valores mobiliários, tráfico de material de abuso sexual infantil, violações de financiamento eleitoral e uma longa lista de outros crimes e delitos.

Gênero influencia o processamento de informações financeiras

Eis o resumo:

Guiados pela hipótese da seletividade, examinamos se o gênero prediz diferenças na forma como os investidores utilizam informações financeiras. A hipótese da seletividade sugere que, em situações de complexidade informacional moderada, as mulheres se baseiam em informações mais granulares, enquanto os homens dependem de indicadores-chave resumidos. Testamos essa estrutura por meio de dois estudos complementares. Em uma pesquisa, os participantes analisaram comunicados de imprensa sobre resultados financeiros reais; em um experimento controlado separado, outros participantes avaliaram uma empresa hipotética com dados de desempenho manipulados. Os resultados indicam que as mulheres se concentraram consistentemente em informações mais detalhadas e desagregadas, enquanto os homens se concentraram em métricas mais amplas e agregadas. No experimento, isso levou a avaliações divergentes do potencial de investimento entre os gêneros. Essas descobertas fornecem a primeira evidência sistemática de que o gênero influencia o processamento de informações financeiras, com implicações importantes para a tomada de decisões de investimento.

Liu, Peina; Rupar, Kathy; Thayer, Jane. Diferenças de gênero no processamento de informações financeiras (12 de fevereiro de 2026). Disponível em SSRN: https://ssrn.com/abstract=6233918 ou http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.6233918

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Efeitos da regulação da transparência

Analisamos os efeitos diretos e indiretos da regulação da transparência sobre a atividade econômica. Utilizando duas fontes distintas de variação regulatória — a extensão variável das exigências de relatórios financeiros e a introdução gradual de registros comerciais eletrônicos na Europa —, constatamos que a exposição direta à regulação da transparência tende a prejudicar a atividade econômica das empresas em foco (por exemplo, produção e emprego). Em contrapartida, observamos que a exposição indireta à regulação da transparência imposta a outras empresas relacionadas tende a beneficiar a atividade econômica das empresas em foco. Em termos de magnitudes relativas, constatamos que os efeitos diretos negativos e os efeitos indiretos positivos tendem a ser de tamanho semelhante, praticamente se compensando. Em conjunto, nossas evidências sugerem que a regulação da transparência parece realocar a atividade econômica principalmente de mercados mais regulamentados para mercados menos regulamentados, em vez de beneficiar ou prejudicar a atividade econômica agregada.

Matthias Breuer, Patricia Breuer, Direct and Indirect Effects of Transparency Regulation, Journal of Accounting and Economics, 2026, https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2026.101950.

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Jatos particulares

 Dois gráficos da Bloomberg:

O número de viagens em jatos particulares está aumentando no mundo (segundo gráfico), apesar do récuo em 2020 por conta da pandemia. A estimativa é que metade tem por finalidade "lazer". E o volume de emissão por passageiro é muito maior que um voo comercial (gráfico 1). 

E como sabemos, jatos particulares parecem estar associados a negócios escusos. 

Rir é o melhor remédio

 

Não fazer nada e trabalhar muito

Mais casos de IA invadindo dados de governo

Agentes da OpenAI invadiram sistemas do governo australiano. Isso ocorreu em junho, em um site público de saúde, e os agentes obtiveram acesso a informações não públicas, segundo revelou o primeiro ministro da Austrália. 

Segundo o DealBook também ocorreu uma tentativa de acessar uma biblioteca digital da Universidade do Novo México. Aparentemente a tentativa não foi bem sucedida. Um repositório de dados públicos sobre emprego e educação do governo dos Estados Unidos também sofreu um ataque. 

IA de código aberto

As empresas estão começando a experimentar IA de código aberto. Os dados mostram que o uso desses modelos — que estão disponíveis publicamente para qualquer pessoa usar como quiser — aumentou consideravelmente nos últimos tempos.

Segundo dados da OpenRouter, um mercado de modelos de IA, a parcela dos gastos corporativos com modelos de código aberto atingiu cerca de 30% nas últimas semanas, um aumento em relação aos cerca de 10% registrados no início do ano.

A OpenRouter classifica os modelos de IA que os clientes usam em seus aplicativos ou produtos com base na quantidade de tokens, a unidade básica de uso de IA, que são processados ​​em sua plataforma.

DealBook, NYTimes, 23 de setembro. 

Os modelos abertos executam tarefas simples com menor custo. Mas será que seria factível para uma empresa com boa governança? Na minha bola de cristal parece estranho as empresas adotando esse modelo. Se um sistema operacional você tem opções mais eficientes e melhores (leia-se Linux) e a maioria das empresas adota uma opção ruim (leia-se Windows), talvez isso não funcione também com IA. 

Produziu 257 artigos

O servidor de pré-publicações SSRN removeu 257 artigos de autoria ou coautoria de um estatístico americano após outras pessoas levantarem preocupações sobre sua produtividade incomum . "Não é apenas o volume, mas a diversidade de tópicos e como eles diferem de seus trabalhos anteriores", afirma o professor de administração Auyon Siddiq. O autor, Nicholas Polson, disse ao The Washington Post que utilizou ferramentas de IA para auxiliar na produção do trabalho. "Claramente, a IA torna um pesquisador produtivo muito mais produtivo", declarou.

Da newsletter da Nature. Fonte original: The Washington Post

Empresas querem desconto quando o fornecedor usa IA

As empresas querem um desconto em IA

Para as empresas, talvez o maior atrativo da inteligência artificial seja sua capacidade de reduzir o trabalho burocrático e os custos com mão de obra humana para realizá-lo.

Segundo o Financial Times , Morgan Stanley e Citigroup estão pressionando seus escritórios de advocacia a repassar a economia de custos gerada pela IA. Esses bancos de Wall Street pagam aos escritórios de advocacia uma taxa horária pelo tempo gasto revisando negócios ou defendendo-os de processos judiciais, o que pode se acumular rapidamente.

E não é só Wall Street. Outra reportagem do Financial Times detalha como empresas de todos os portes estão exigindo taxas menores de consultorias que utilizam ferramentas de IA. Se elas precisam pagar menos pessoas para criar uma apresentação em PowerPoint explicando como reduzir custos e aumentar a receita, os serviços não deveriam ser mais baratos?

Isso reacende o debate sobre a cobrança por hora, um sistema de honorários impopular, porém persistente, utilizado pelos grandes escritórios de advocacia e pelas quatro maiores empresas de consultoria. Eles cobram dos clientes pelo tempo gasto na execução de tarefas, um sistema que, segundo críticos, os incentiva a procrastinar em vez de concluir as tarefas com eficiência.

"Agora temos uma tecnologia que vai eliminar os tipos de coisas que permitem que as pessoas enriqueçam com trabalho tedioso", disse Jeff Bleich, ex-advogado-chefe da Anthropic, no início deste ano .

Para sermos claros: a ideia de "clientes reagindo às horas faturáveis ​​dos grandes escritórios de advocacia" é, na prática, um tema recorrente. Parte da dificuldade em eliminar o excesso de horas faturáveis ​​reside no fato de estar intrinsecamente ligado às estruturas de remuneração e desempenho dessas firmas. Ainda não se sabe se a IA será a gota d'água — e esse não é o ponto principal. A questão mais interessante é: quando a IA baratear algo, quem ficará com a diferença? Morgan Stanley e Citigroup certamente não estão reduzindo seus honorários de consultoria em fusões e aquisições porque elaborar uma apresentação para investidores ficou mais barato.

A CONCLUSÃO

Escritórios de advocacia e consultorias estão pagando empresas de IA pelo mesmo motivo que seus clientes querem um desconto: para ganhar mais dinheiro.

Qual grande banco será o primeiro a repassar a redução de custos gerada por IA para seus clientes corporativos? Será que a farmacêutica que está pensando em dispensar sua consultoria das Big Four vai reduzir o preço de seu próximo medicamento de sucesso? Estou cético.

Até o momento, a IA provavelmente contribuiu para o aumento dos preços de bens e serviços para os consumidores . Isso está em consonância com outras ocasiões em que as empresas encontraram maneiras de aumentar a eficiência: meu supermercado não reduziu os preços quando o autoatendimento se tornou onipresente.

A IA pode ser capaz de reduzir custos. Quem fica com o direito de reivindicar essa economia ainda é um problema humano.

— J. Edward Moreno

Newsletter da Snacks

 

Após a IPO, conta de bilhões

Após o IPO, uma conta de um bilhão de dólares - Por Rob Price (DealBook, NY Times)

Quando é que se torna "provável" que uma startup abra o capital? É uma questão aparentemente complexa, mas que pode ter sérias implicações para os investidores.

A probabilidade de um IPO começa quando o conselho de administração discute a possibilidade pela primeira vez? Quando a empresa inicia o diálogo confidencial com a Comissão de Valores Mobiliários (SEC)? Ou quando protocola publicamente o formulário S-1? A contagem começa em 30 ou 7 dias?

Na última década, Wall Street e as grandes empresas de contabilidade chegaram a uma conclusão surpreendente: à medida que empresas como Uber e Robinhood se preparavam para abrir o capital, adotaram a posição de que um IPO não é provável até o momento anterior à sua ocorrência.

Essa definição extremamente conservadora de "provável" permitiu que as empresas adiassem o registro de bilhões de dólares em despesas até depois de seu IPO — uma prática que, segundo novas pesquisas, pode prejudicar os investidores de varejo.

No centro do debate está um tipo de remuneração baseada em ações que se tornou popular entre as startups. Conhecida como "unidade de ação restrita de duplo gatilho", essa modalidade significa que as ações não são emitidas aos funcionários até que ocorra um evento de liquidez, como uma oferta pública inicial (IPO), e não precisam constar nas demonstrações de resultados da empresa até que esse evento se torne "provável".

Uma parcela significativa de grandes startups agora concede aos funcionários pelo menos algumas ações restritas (RSUs) com gatilho duplo. Quando essas empresas adotam a postura de que o IPO não é provável até que aconteça, suas despesas com remuneração podem ser muito diferentes como empresa de capital aberto do que quando eram privadas. E no trimestre em que realizam seus IPOs, as empresas às vezes registram bilhões de dólares em despesas de ajuste.

Segundo um novo estudo de Sven Riethmueller, professor da Faculdade de Direito de Yale, esses aumentos de despesas, agora rotineiros, estão associados a quedas no preço das ações. Ele argumenta que as empresas têm explorado as normas contábeis relativas à remuneração baseada em ações para apresentar demonstrações financeiras artificialmente otimistas antes de abrirem o capital, e que as divulgações básicas atualmente fornecidas sobre as despesas futuras podem estar infringindo rotineiramente a legislação de valores mobiliários.

Com os investidores se preparando para uma série de mega IPOs em startups como a Anthropic e a OpenAI, a forma como os reguladores e as empresas que concedem RSUs com gatilho duplo lidam com essa questão pode ter grandes consequências. A Anthropic e a OpenAI não responderam aos pedidos de comentários sobre o uso de RSUs com gatilho duplo.

“Posso afirmar uma coisa que você ouvirá os profissionais do setor comentarem, mas que nunca colocarão por escrito”, disse Riethmueller em entrevista. “Assim que a empresa protocola seu formulário S-1 ou está prestes a protocolá-lo, a probabilidade de o IPO acontecer é bastante alta.”

Custos de recuperação

Historicamente, as empresas que buscavam remunerar seus funcionários com ações recorriam a opções de compra de ações, que conferem aos empregados o direito de comprar ações da empresa a um preço predefinido em uma data futura. Resgatar essas opções após um IPO pode lhes render um lucro inesperado.

Mas, na última década, as opções foram cada vez mais substituídas por concessões de ações da empresa que são adquiridas ao longo do tempo.

Muitas startups agora utilizam RSUs com gatilho duplo, que concedem ações aos funcionários somente se duas condições, ou "gatilhos", forem atendidas. A primeira é uma condição de "tempo de serviço" — o funcionário deve permanecer empregado por um período mínimo. A segunda é uma condição de "desempenho" — que a empresa vivencie um evento de liquidez, geralmente um IPO. Se não houver um IPO antes do vencimento da RSU (frequentemente após sete anos), a concessão de ações perde o valor.

Esse mecanismo significa que os trabalhadores não ficam sobrecarregados com contas de impostos depois de receberem ações de uma empresa privada que não podem vender facilmente. Também mantém as despesas declaradas pela empresa baixas, ao contrário do que acontece com as opções, que são reconhecidas automaticamente durante o período de aquisição.

A determinação do limite de probabilidade ficou a cargo das empresas e de seus auditores. Por exemplo, em 1º de julho de 2021, a Robinhood apresentou publicamente seu formulário S-1, e seu IPO ocorreu quatro semanas depois, em 29 de julho. Mas em 30 de junho, um dia antes da apresentação do formulário S-1, a Robinhood adotou a posição de que seu IPO era “improvável”, conforme posteriormente atestado em um relatório financeiro. O Pinterest, de forma semelhante, recusou-se a reconhecer as despesas mesmo após a apresentação do formulário S-1 e apenas 18 dias antes de seu IPO.

O resultado: Enormes encargos de ajuste pós-IPO, além de uma onda de despesas adicionais nos trimestres seguintes, à medida que o restante dos ativos pré-IPO (Pre-IPO RSUs) for reconhecido em um cronograma acelerado.

A Robinhood registrou uma média de US$ 6 milhões em despesas com remuneração baseada em ações por trimestre no ano fiscal anterior à sua abertura de capital, e depois uma despesa de ajuste de US$ 1 bilhão no trimestre do IPO, enquanto o Pinterest saltou de US$ 3,7 milhões por trimestre como empresa privada para uma despesa de ajuste de US$ 975 milhões após sua abertura de capital. Robinhood e Pinterest se recusaram a comentar.

Falhas na divulgação

Qual o impacto das despesas de recuperação no preço das ações após um IPO? É difícil dizer com exatidão. A multiplicidade de fatores que influenciam o preço de uma ação torna difícil comprovar a causalidade para qualquer empresa específica.

No entanto, em termos gerais, a análise de Riethmueller constatou que as empresas que registraram despesas de recuperação de US$ 107 milhões ou mais apresentaram uma queda média de 10,1% no preço das ações, considerando o período de 10 dias antes a divulgação dos resultados até 10 dias depois, ajustada pelo desempenho geral do Nasdaq. Já as empresas com despesas de recuperação abaixo desse limite tiveram um desempenho inferior ao do mercado em uma porcentagem menor, de 3,2%. As empresas com despesas de recuperação acima do limite também apresentaram maior risco de quedas no preço das ações, independentemente da magnitude.

Riethmueller, ex-conselheiro jurídico de uma empresa de ciências biológicas, examinou 91 empresas "unicórnio" com uma avaliação pré-IPO superior a US$ 1 bilhão que abriram capital entre 2014 e 2024.

Muitas empresas não avaliaram explicitamente o efeito que as despesas diferidas teriam sobre suas operações em seus formulários S-1, o que Riethmueller argumenta ser necessário, e em grande parte deixaram de detalhar os custos futuros que ocorreriam após o trimestre imediatamente posterior ao IPO.

A empresa de cibersegurança Rubrik, por exemplo, divulgou despesas de recuperação iminentes de US$ 621,5 milhões em seu formulário S-1, mas não quantificou até depois do IPO os custos adicionais de US$ 475,6 milhões relacionados a concessões pré-IPO que ainda não haviam sido totalmente integralizadas.

Rubrik não respondeu aos pedidos de comentários.

Acadêmicos que analisaram o artigo de Riethmueller disseram ao DealBook que gostariam de ver uma análise estatística mais aprofundada de suas afirmações sobre os riscos de queda no preço das ações.

“As evidências certamente corroboram a ideia de que os investidores não antecipam totalmente esses custos, mas as empresas com despesas diferidas muito elevadas com RSUs diferem em outros aspectos importantes que também podem afetar os retornos subsequentes”, escreveu Partha Mohanram, professor da Rotman School of Management da Universidade de Toronto, que estuda remuneração baseada em ações, em um e-mail.

Riethmueller afirmou que não estava argumentando que as despesas de recuperação necessariamente causam quedas no preço das ações, mas sim que são um fator de risco para tais quedas e que deveriam ser divulgadas com mais clareza. Sua análise indicou que o tamanho da empresa, por si só, não era um indicador estatisticamente significativo de maior risco de queda, disse ele.

Uma forte convenção

A posição de que um IPO não é provável até que ocorra foi apoiada pelas quatro maiores empresas de auditoria — Deloitte, EY, KPMG e PwC — que foram contratadas por 50 das 51 empresas com despesas diferidas significativas. Elas argumentaram, de diversas maneiras, que os IPOs estão sempre sujeitos a uma incerteza significativa ou dependem de fatores fora do controle da empresa.

“Para um evento ser provável, ele não precisa ter ocorrido ainda”, disse Steven Balsam, professor de contabilidade da Fox School of Business da Temple University. “Existe um princípio contábil chamado conservadorismo. E, basicamente, o conservadorismo diz: 'Reconhecemos uma despesa o mais rápido possível, ao contrário da receita, que esperamos para reconhecer'. Para mim, isso viola o princípio do conservadorismo.”

A SEC, que analisa os formulários S-1 antes da abertura de capital das empresas, permitiu que a convenção de "probabilidade" permanecesse em vigor.

Nem todos concordam com a recomendação de Riethmueller de reconhecer proativamente as despesas com ações restritas (RSUs) de duplo acionamento nas contas de uma empresa antes de sua abertura de capital.

“Talvez a SEC e outros órgãos reguladores devessem considerar, ou as empresas devessem considerar, se existem maneiras melhores de divulgar isso como um risco”, disse John Berlau, diretor de política financeira do Competitive Enterprise Institute. “Mas não acho que seja contábil correto contabilizar isso como prejuízo aos lucros.”

O período analisado por Riethmueller terminou em 2024, mas ele prevê que o uso de despesas de recuperação continuará. Na verdade, o problema pode estar prestes a piorar, afirmou: se a SEC (Comissão de Valores Mobiliários dos EUA) levar adiante sua proposta de permitir a divulgação de relatórios financeiros semestrais em vez de trimestrais, isso poderá atrasar ainda mais o "acerto de contas das RSUs" (Unidades de Ações Restritas) após a abertura de capital de uma empresa.

UnB International Congress of Accounting and Governance

Para quem está em Brasília, ontem (16/09/2026) teve início o 12th UnB International Congress of Accounting and Governance & 9th Congress of Scientific Initiation – CCGUnB, no prédio da Finatec.

Hoje, no segundo dia do evento, além das sessões paralelas, haverá, às 18h05, a palestra internacional “Accounting for Brazil: Public sector research on problems that matter”, proferida pelo professor doutor André Lino, da University of Essex Business School, e mediada pelas professoras doutoras Andrea Gonçalves, da UnB, e Cláudia Cruz, da UFRJ.

Amanhã, último dia do evento, as plenárias finais terão início às 10h30, com o tema “Crédito, Inadimplência e Sustentabilidade Financeira: Desafios do Agro, das Famílias e das MPEs”. Participarão como palestrantes João Vagnes de Moura Silva (diretor de Gestão de Riscos do BB), Antonio Carlos Wagner Chiarello (diretor de Empréstimos e Financiamentos do BB) e Ricardo Cerqueira Leite Vieira Coutinho (gerente de Projetos Especiais do Sebrae Nacional), com mediação dos professores doutores Danielle Montenegro e Sérgio Nazaré, da UnB.

Por fim, às 12h10, ocorrerá a última palestra plenária, “Das normas baseadas em princípios à prática: caminhos para o fortalecimento da contabilidade aplicada ao setor público”, proferida pela professora doutora Patrícia Varela, da USP, e mediada pelas professoras doutoras Lidiane Dias, da UFPA, e Cláudia Cruz, da UFRJ.

A programação completa pode ser conferida: aqui.

Filantropia e Ciência no Brasil

Da Nature:

Filantropos no Brasil estão começando a direcionar dinheiro para a ciência — uma tendência que pode proteger o financiamento da pesquisa caso o vencedor da eleição presidencial do próximo mês não priorize a ciência. Historicamente, cientistas de importantes universidades brasileiras têm criticado aqueles que aceitam financiamento privado, argumentando que a ciência deveria ser totalmente financiada pelo governo. Mas pesquisadores que receberam financiamento filantrópico afirmam que isso proporciona um grau bem-vindo de flexibilidade, ou os ajudou a lançar projetos quando o financiamento público não é suficiente.

Rir é o melhor remédio

 

IA formaliza o último teorema de Fermat

Mais um avanço da IA na matemática:

Um protótipo avançado do chatbot de inteligência artificial Claude produziu uma demonstração de 13 milhões de linhas, verificada por computador, do Último Teorema de Fermat em apenas 11 dias. O fato de uma máquina ter conseguido formalizar essa demonstração histórica — um projeto que se esperava que levasse cerca de uma década para ser concluído por humanos — “simplesmente me deixou boquiaberto”, afirma o teórico dos números Alex Kontorovich. O resultado demonstra que a IA desempenhará um papel cada vez mais importante na criação de versões algoritmicamente verificáveis ​​do trabalho dos matemáticos e indica que essa tecnologia poderá em breve analisar todo o acervo do conhecimento matemático.

O livro que conta a descoberta pelo matemática Andrew Wiles (foto acima) está descrita de maneira deliciosa no livro abaixo:

GPT soluciona um dos problemas 3

O mais recente marco matemático da OpenAI rapidamente se tornou alvo de controvérsia. Hoje, a empresa anunciou que seus agentes resolveram um dos Problemas do Milênio, alguns dos problemas em aberto mais importantes da matemática. Em circunstâncias normais, essa solução seria uma grande conquista para a OpenAI.

Mas o anúncio foi ofuscado por acusações de que a OpenAI usou o trabalho de Tristan Buckmaster, matemático da NYU, e de Levent Alpöge, funcionário da Anthropic, sobre o problema com auxílio de IA como ponto de partida, sem lhes dar o devido crédito. A OpenAI negou as acusações.

Permanece incerto se os modelos da OpenAI utilizaram o trabalho realizado por Buckmaster e Alpöge, embora Sébastien Bubeck, membro da equipe técnica da OpenAI, tenha afirmado em uma coletiva de imprensa que a equipe se inspirou a investigar o problema após ouvir um rumor sobre os esforços de Buckmaster e Alpöge. Mas, independentemente de os modelos da OpenAI terem ou não se beneficiado da pesquisa de Buckmaster e Alpöge, este episódio pode marcar um ponto de virada na história da matemática.

Os modelos de IA parecem agora essenciais para avançar nos problemas matemáticos mais importantes da nossa época, e a sua resolução pode exigir recursos disponíveis apenas em algumas poucas empresas de IA de ponta, que muitas vezes desafiam as normas de colaboração acadêmica que sustentam a maior parte do progresso matemático. Se esse é o futuro para o qual caminhamos, não está claro qual será o papel dos matemáticos humanos nele. 

O problema que a OpenAI afirma ter resolvido é conhecido como o problema da existência e suavidade de Navier-Stokes. É um dos sete Problemas do Milênio selecionados pelo Instituto de Matemática Clay em 2000. As soluções são premiadas com um milhão de dólares; até hoje, apenas um outro Problema do Milênio havia sido resolvido. 

O problema de Navier-Stokes diz respeito a um conjunto de equações que descreve como fluidos, como água e ar, fluem ao longo do tempo. As equações são amplamente utilizadas no campo da dinâmica dos fluidos e provaram ser poderosas, mas físicos e matemáticos não as compreendiam completamente. Em particular, era desconhecido até hoje se as equações poderiam, sob certas condições, falhar e prever um estado de coisas impossível — como um fluido com velocidade infinita.

Na segunda-feira, Buckmaster, da NYU, publicou uma demonstração na rede social Mastodon mostrando que uma versão simplificada das equações de Navier-Stokes pode, de fato, falhar — um grande avanço na solução do Problema do Milênio. Ele e Alpöge trabalharam no problema por quase um ano, usando modelos disponíveis publicamente tanto da OpenAI quanto da Anthropic.

Hoje, a OpenAI apresentou uma prova demonstrando que as equações completas de Navier-Stokes também podem falhar. A prova foi obtida usando um modelo interno que supera drasticamente o já impressionante modelo Astra, lançado apenas na semana passada. A empresa afirma que não pretende reivindicar o prêmio de um milhão de dólares pela solução do problema.

Essas conquistas matemáticas são indiscutivelmente impressionantes, mas atraíram muito menos atenção do que a controvérsia sobre suas origens. Junto com a demonstração, Buckmaster publicou um documento detalhando suas interações com funcionários da OpenAI depois de ouvir rumores sobre o trabalho deles e entrar em contato com um deles. Segundo ele, os funcionários da OpenAI lhe apresentaram duas possibilidades: ou ele e Alpöge publicavam seu trabalho e a OpenAI publicaria a solução de Navier-Stokes no dia seguinte, ou ele trabalhava com a OpenAI em um artigo sobre Navier-Stokes que excluía Alpöge da autoria, devido à sua afiliação com a Anthropic, a maior rival da OpenAI.

Buckmaster também escreveu que perguntou aos funcionários se os agentes haviam obtido acesso às transcrições do trabalho que ele e Alpöge haviam realizado com os modelos da OpenAI, o que eles negaram; e se os modelos da OpenAI haviam sido treinados com base nessas transcrições, para o que não responderam. A MIT Technology Review entrou em contato com Buckmaster para comentar o assunto, mas não obteve resposta até a publicação.

A clara implicação do documento é que os modelos da OpenAI, de alguma forma, utilizaram o trabalho de Buckmaster e Alpöge. Esse cenário é plausível à primeira vista. As demonstrações de Buckmaster/Alpöge e da OpenAI utilizam uma abordagem para o problema de Navier-Stokes desenvolvida pelos matemáticos Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa.

Segundo Javier Gómez-Serrano, professor de matemática da Universidade Brown, essa abordagem foi uma das várias consideradas promissoras para a solução do problema de Navier-Stokes. Portanto, embora não seja impossível que ambas as equipes tenham chegado a essa abordagem de forma independente, também é concebível que o trabalho de Buckmaster e Alpöge tenha influenciado o da OpenAI.

Na coletiva de imprensa, Mark Chen, diretor de pesquisa da OpenAI, negou novamente que quaisquer agentes ou funcionários da OpenAI tenham acessado as transcrições de Buckmaster e Alpöge — mas, considerando o que foi revelado sobre o ataque hacker à Hugging Face , fica claro que a OpenAI nem sempre tem plena consciência do que seus agentes estão fazendo. 

Se os modelos da OpenAI foram treinados com base no trabalho de Buckmaster e Alpöge, ou se seus agentes de alguma forma tiveram acesso a ele, então a falha da empresa em apurar a verdade e dar o devido crédito a esses pesquisadores é lamentável. Mas talvez haja um pequeno consolo nessa versão da história para os matemáticos, pois sugeriria que o árduo trabalho de dois humanos, um dos quais um renomado especialista em Navier-Stokes, foi essencial para a capacidade dos agentes de resolver o Problema do Milênio.

Especialistas há muito identificam o "gosto pela pesquisa", ou seja, a capacidade de escolher questões e direções de pesquisa promissoras, como um grande obstáculo para a IA na ciência e na matemática. Se os agentes da OpenAI de fato optaram por seguir a abordagem de Córdoba-Martínez-Zoroa porque Buckmaster e Alpöge fizeram o mesmo, então o gosto humano pela pesquisa desempenhou um papel essencial no sucesso da OpenAI.

Ainda assim, o panorama geral é preocupante. O progresso que Buckmaster e Alpöge alcançaram ao longo de quase um ano de colaboração com modelos disponíveis publicamente demonstra o potencial da colaboração entre humanos e IA. No entanto, eles não conseguiram chegar a uma solução completa. Enquanto isso, a OpenAI encontrou uma solução em poucos dias usando um modelo interno, e o sucesso dessa solução teve um custo astronômico: na coletiva de imprensa, Bubeck e Chen afirmaram que a equipe só conseguiu resolver o problema executando cerca de 10.000 agentes simultaneamente, a um custo de milhões de dólares. (...)

Fonte: aqui

GPT soluciona um dos problemas 2

 eis algo misterioso sobre a notícia:

Buckmaster alega que a OpenAI lhe ofereceu dois caminhos: ele e Alpöge poderiam publicar seus resultados sobre parte do problema, conhecido como Euler, um dia antes da OpenAI publicar os resultados sobre Navier-Stokes; ou Buckmaster poderia publicar sozinho um artigo sobre Navier-Stokes, reconhecer que um modelo interno da OpenAI o havia resolvido e remover Alpöge como autor, já que ele trabalha para a concorrente da empresa, a Anthropic. No primeiro caso, a OpenAI concederia o prêmio a Buckmaster, afirmando que eles teriam sido os "humanos mais próximos do problema".

O site é o polêmico ZeroHedge, mas parece que a notícia procede. Aqui o texto anterior, da BBC.

Ainda no texto do ZeroHedge: 

"Este é um momento Deep Blue-Kasparov", escreveu o matemático Tristan Buckmaster, da Universidade de Nova York (NYU), em um comunicado divulgado na segunda-feira, referindo-se ao momento em que um supercomputador derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov há quase 30 anos.

Nesse momento que escrevo a postagem, não existia nenhuma referência ao matemático Tristan Buckmaster na Wikipedia:

GPT soluciona um dos problemas do milênio da matemática, com muita polêmica

A OpenAI afirma ter encontrado uma solução para um problema matemático avançado de décadas em questão de horas, utilizando um novo modelo de inteligência artificial (IA) e milhares de bots de IA.

(...) O problema fazia parte das equações de Navier-Stokes , que tratam do movimento dos fluidos. Durante 90 anos, aspectos importantes do problema careceram de uma demonstração, do argumento subjacente a uma equação matemática correta.

A OpenAI classificou a solução que encontrou como um "marco" e uma prova de que as ferramentas de IA estão melhorando rapidamente.

A solução da OpenAI ainda não foi verificada de forma independente nem aceita publicamente pelo Clay Mathematics Institute, uma organização matemática sediada nos EUA que administra o Prêmio do Milênio, o qual oferece grandes prêmios em dinheiro para quem resolver primeiro determinados problemas matemáticos.

Mas a alegação da empresa já gerou uma reação negativa.

Tristan Buckmaster, professor de matemática da Universidade de Nova York, afirmou na terça-feira que ele e Levent Alpöge, matemático que trabalha para a Anthropic, concorrente da OpenAI , também estavam trabalhando na solução do problema.

A dupla vinha utilizando a ferramenta Codex da OpenAI em seu trabalho. Mas Buckmaster afirmou que, em 3 de setembro, descobriu que "informações sobre nosso progresso haviam sido repassadas para a OpenAI".

A declaração de Buckmaster foi feita no mesmo dia, mas horas antes da OpenAI publicar seu trabalho sobre as equações de Navier-Stokes. Ele afirmou que a OpenAI só começou a trabalhar nas equações de Navier-Stokes "depois que informações sobre nosso trabalho chegaram à OpenAI". Ele incluiu trechos de e-mails trocados com a OpenAI sobre o trabalho e suas perguntas sobre o cronograma e os métodos da empresa.

Buckmaster acrescentou que ainda não havia lido a prova completa da OpenAI, mas sentiu-se compelido a tornar público "o que me foi dito, quando e o que me foi proposto... porque a alternativa seria deixar que uma sequência de anúncios dissesse algo que eu sei ser falso".

Em 5 de setembro, ou aproximadamente 88 horas após ter designado 10.000 bots de IA para a tarefa, a OpenAI encontrou uma solução para o que é conhecido como o problema de existência e suavidade de Navier-Stokes.

(...) Embora os bots de IA aparentemente tenham levado pouco tempo para chegar a uma solução, a OpenAI afirmou que eles trocaram quase 3 milhões de mensagens e utilizaram 130 bilhões de tokens de saída, ou seja, as linhas individuais de texto e código que um modelo de IA produz em suas respostas, somente no algoritmo de Navier-Stokes.

Tal esforço teria custado aproximadamente US$ 10 milhões (£ 7,3 milhões), com base nos preços praticados pela própria OpenAI para os resultados de seus modelos mais avançados. (...)

Fonte: BBC

Novo mapa

A notícia: 

No ano passado, a União Africana pressionou pela adoção mais ampla da projeção cartográfica de Áreas Equivalentes, para que a dimensão da África seja representada com maior precisão em todo o mundo. Há alguns dias, as Nações Unidas votaram a favor da projeção mais precisa. (...)

A projeção de Mercator, que é boa para direções locais, faz com que a África pareça muito menor.

Na prática, a nova projeção cartográfica não irá representar adequadamente o mundo. Mas a nova proposta "reduziu" o tamanho da Groelândia e também "aumentou" o tamanho do Brasil, conforme imagem.

Entrega do Ignobel

Na noite passada, a cerimônia do Prêmio Ig Nobel fez jus à sua promessa de "primeiro fazer as pessoas rirem e depois fazê-las pensar". Já assisti a edições anteriores online, mas foi uma experiência completamente diferente vivenciar tradições como a "chuva de aviões de papel" pessoalmente. Não tinha certeza se havia escolhido um lugar na primeira fila quando percebi que muitos daqueles aviões estavam vindo em direção à minha nuca, mas valeu a pena quando consegui pegar uma das cuecas de algodão autografadas que os vencedores do Prêmio Ig Nobel de Ciências do Solo deste ano jogaram para a plateia. Eles enterraram centenas de cuecas semelhantes para investigar a saúde do solo.

Os prêmios são entregues pelos vencedores do outro Prêmio Nobel (o sueco), que também recebem presentes. Este ano, entre os presentes estavam copos de leite da equipe que descobriu que as proteínas do leite de barata contêm três vezes mais energia do que as do leite de vaca. Os laureados com o Nobel também ganharam uma cueca, como mencionado anteriormente — e ver o astrofísico suíço Michel Mayor, em seu próprio país, usando-a na cabeça com bom humor, tornou a viagem ainda mais proveitosa.

Os Prêmios Ig Nobel capturam um tipo de humor irreverente, às vezes surreal, que permeia muitos laboratórios e grupos de pesquisa, impulsionado pelo amor à ciência, pelo desejo de desmistificar parte de sua pompa e por muito café. É o mesmo impulso que levou grupos a comparecerem em massa ao evento do Ig Nobel fantasiados, ou que inspirou os pesquisadores de leite a usarem camisetas combinando com a frase "barata é meu animal espiritual". Ou ainda, que inspirou o descobridor do primeiro exoplaneta orbitando uma estrela semelhante ao Sol a colocar uma cueca na cabeça, só para dar risada.

Após o último aviãozinho de papel voar e a ópera final, com tema de fungos, ser cantada, muitas conversas pós-evento giraram em torno das dificuldades enfrentadas por cientistas ao redor do mundo. O consenso foi que, em tempos difíceis, o senso de humor é uma habilidade de sobrevivência. Certamente me senti revigorado por essa celebração assumidamente nerd daquilo que torna a ciência tão divertida: descobrir coisas. É uma sensação que me dará forças até o ano que vem. Vejo vocês em Antuérpia! 

Da newsletter da Nature. 

Papel das Big Four na questão da sustentabilidade

No dia 24 de agosto, procuradores-gerais de 16 estados americanos — liderados por Nebraska, com apoio de Texas, Alasca e Flórida — enviaram às quatro grandes empresas de auditoria (Deloitte, EY, KPMG e PwC) uma carta de 38 páginas, com cópia à SEC, questionando os compromissos climáticos assumidos por essas firmas.

Segundo o documento, as Big Four apoiam publicamente a adoção de divulgações relacionadas ao clima nos relatórios financeiros — tendo aderido à Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD) e sido membros fundadores da Net Zero Financial Service Providers Alliance.

Os procuradores argumentam que esse posicionamento gera um conflito de interesses: ao defender mais exigências de divulgação climática, as firmas ampliariam a demanda por serviços de consultoria e auditoria relacionados ao tema — beneficiando-se financeiramente de custos que, segundo a carta, acabam repassados a clientes e consumidores. O documento também levanta a hipótese de que a falta de divulgação desses compromissos aos clientes de auditoria possa violar leis estaduais de proteção ao consumidor e cláusulas contratuais que exigem conformidade legal.

A carta termina com 38 perguntas às firmas, várias delas pedidos de documentos — como materiais de treinamento sobre divulgação climática usados desde 2020. Até a publicação da matéria, as Big Four não haviam se manifestado.

Fica em aberto se esse movimento é o início de um recuo regulatório mais amplo em relação às pautas ESG no mercado americano, ou um episódio isolado de disputa política em torno do tema.

O documento pode ser encontrado aqui

Ignobel e pesquisa sobre pisar em jararacas

Após 35 anos em Boston, a cerimônia de entrega dos Prêmios Ig Nobel deste ano aconteceu em Zurique, em vez dos Estados Unidos, devido ao país ser um verdadeiro inferno. Os prêmios foram concedidos nas áreas de Economia, Física, Olfato, Química, Biologia, Medicina, Biomecânica, Tecnologia, Ciência do Solo e Paz. 

Os vencedores na categoria Economia desenvolveram sete estudos para examinar se o status social influenciava a propensão a comportamentos antiéticos. Eles descobriram que pessoas mais ricas tinham o dobro da probabilidade de roubar doces destinados a crianças, mentir sobre seus resultados em jogos de dados e afirmar que a ganância é boa. Também descobriram que carros caros tinham maior probabilidade de fechar outros motoristas em cruzamentos e atropelar pedestres em faixas de pedestres.  

Já na categoria Física, os vencedores foram pesquisadores que projetaram mictórios anti-respingos com base no ângulo ideal para urinar, considerando a percepção dos cães e adaptando-o para humanos (30 graus). Eles criaram um design inspirado na concha de um náutilo (que se assemelha a uma meia calha com uma concha na parte inferior) para atender pessoas de diferentes alturas. 

Olfato: Estudos anteriores levantaram a hipótese de que os pais não gostam do cheiro dos filhos mais velhos, pois estes não precisam mais criar laços afetivos com tanta frequência. Para isso, os pesquisadores entrevistaram os pais sobre seus sentimentos em relação ao cheiro dos filhos e descobriram que esses sentimentos diminuem com a idade. Mesmo assim, os filhos ainda têm um cheiro melhor do que outras crianças e comparável ao dos seus parceiros. 

Química: Cientistas extraíram cristais de leite de uma espécie de barata produtora de leite e determinaram a estrutura dos cristais. Descobriram que a estrutura cristalina permite que os cristais armazenem três vezes mais energia do que o leite de vaca. 

Biomecânica: Pesquisadores criaram uma definição não antropocêntrica para beijo — “interações não agonísticas envolvendo contato oral-oral intraespecífico direcionado, com algum movimento dos lábios/peças bucais e sem transferência de alimentos” — e a utilizaram para determinar se outras espécies se beijam. Eles encontraram esse comportamento na maioria dos grandes primatas para os quais existem dados suficientes, mas os gorilas orientais parecem ter perdido esse comportamento. 

Medicina: Para minimizar o risco de infecções sinusais, assoar o nariz profundamente e por um longo período é o ideal. 

Biologia: Pesquisadores pisaram repetidamente em diferentes partes de jararacas — víboras nativas do Brasil — em diferentes temperaturas e horários do dia para descobrir o que as levaria a morder. Temperaturas mais altas, o período diurno e pisar na cabeça desencadearam mais mordidas. Serpentes jovens, especialmente fêmeas, e machos menores também apresentaram maior probabilidade de morder. No entanto, o estudo foi retratado porque não obteve a aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) quanto à ética de pisar em serpentes. Eu só… 

Tecnologia: Pesquisadores compararam os ferrões e probóscides de vários insetos para determinar qual deles seria o melhor como bico para impressão 3D de alta resolução em um processo chamado "necroimpressão", que utiliza componentes orgânicos e inorgânicos. Os mosquitos se mostraram os melhores, alcançando uma resolução de 18 a 22 micrômetros, o que significa que poderiam ser usados ​​para imprimir "estruturas para células vivas ou componentes eletrônicos microscópicos" a um custo menor do que bicos inorgânicos. 

Ciência do Solo: O Índice de Saquinhos de Chá tem sido usado para estudar a qualidade do solo, enterrando saquinhos e observando a quantidade de matéria orgânica decomposta por microrganismos. Os cientistas queriam verificar se outros materiais seriam melhores, então pediram a 1.000 pessoas ao redor do mundo que enterrassem 2 pares de cuecas de algodão e 12 saquinhos de chá, desenterrando metade deles após 30 e 60 dias, anotando seu estado e enviando-os de volta. Descobriram que as cuecas são tão eficazes quanto os saquinhos de chá para mostrar as condições do solo, sendo que o solo de jardins particulares era o melhor, o de gramados o pior, e os campos agrícolas e prados ficavam em uma posição intermediária. 

Paz: A maioria dos estudos sobre amizade analisa apenas os relacionamentos entre amigos, então os pesquisadores investigaram como queremos que nossos amigos interajam com outras pessoas. Gostamos que nossos amigos sejam gentis conosco e gentis — mas menos gentis — com estranhos neutros, e que odeiem nossos inimigos.

Traduzido daqui. O estudo das jararacas é do Butantan e foi retirado a pedido do próprio Instituto e seu comitê de ética. 

Estudo de procrastinação de Ariely é retratado

Há dois dias postamos sobre alguns problemas de um artigo de 2002 na área comportamental, de co-autoria de Dan Ariely. A investigação foi feita pelo Data Colada, que analisaram os dados do estudo original e a conclusão é que ocorreu adulteração. 

O blog tinha tentado replicar um dos experimentos originais do artigo anteriormente e já em 23 de julho, o outro coautor, Klaus Wertenbroch, do INSEAD, na França, tinha solicitado a retratação no periódico onde foi publicado, o Psychological Science.

Trata-se do artigo mais conhecido sobre o papel da procrastinação, com mais de mil citações. Não seria a primeira retratação de Ariely, um autor conhecido de finanças comportamentais. Outro artigo, de 202, sobre desonestidade, e escrito em parceria com Francesca Gino, também teve problemas, com possíveis fabricações de dados. 

E há outros artigos com suspeitas de problemas, conforme informação do Retraction Watch.

Originalmente, o Data Colada tinha escrito sobre o estudo de Ariely:

“Não conseguimos gerar uma explicação benigna para todas as anomalias apresentadas aqui”, escreveu a equipe em sua postagem no blog. “Com base nessas evidências, acreditamos que os dados do Estudo 2 de Ariely e Wertenbroch (2002) foram gravemente adulterados ou fabricados para produzir os resultados desejados.”

Gargalo, da Teoria das Restrições, pode ser útil para entender o uso de IA

Muito interessante:

A abordagem típica da IA ​​concentra-se no tempo que uma tarefa leva atualmente. Multiplica-se esse tempo pelo custo da mão de obra. Calcula-se o quanto a IA pode fazer isso mais rápido. Esse fator influencia o retorno sobre o investimento.

Essa é a lógica da contabilidade de custos . E, como Hilton destaca, é a mesma lógica que Eliyahu Goldratt [foto] desmantelou décadas atrás com sua Teoria das Restrições. Os fabricantes operavam todas as máquinas com capacidade máxima porque os cálculos locais assim o indicavam.

O resultado foi excesso de estoque, prazos de entrega mais longos e custos ocultos que nunca apareceram nos números. As máquinas estavam ocupadas. O sistema estava lento.

O mesmo erro está se repetindo com a IA neste momento.

Quando a Klarna substituiu 700 agentes de atendimento ao cliente por um chatbot em 2024, a contabilidade de custos parecia ótima. Até que a satisfação do cliente despencou e eles começaram a recontratar pessoas.

Aumentar a velocidade de algo não é o mesmo que fazer o sistema produzir mais.

A pergunta certa: Onde está o gargalo?

Goldratt foi claro: a tecnologia só traz benefícios se eliminar uma limitação. A questão não é se a IA é capaz, mas sim se ela elimina a restrição específica que está limitando a produção da sua empresa.

Democracias eleitorais no mundo

A série de gráficos do OurWorld mostra a evolução da democracia no mundo, do final do século XVIII até hoje.  

Truque contábil que está inflando a bolha da IA

No terceiro trimestre de 2025, a Alphabet reportou ganhos de mais de US$ 10 bilhões com ações. A Amazon reportou um lucro antes de impostos de US$ 9,5 bilhões no mesmo período. A Microsoft divulgou um lucro líquido de quase US$ 6 bilhões ao longo de nove meses.

A questão é que nenhum desse dinheiro veio da venda de produtos ou da conquista de novos clientes. Veio de margens de lucro em investimentos em startups de IA. Especificamente, participações na Anthropic e na OpenAI.

(...) Para entender por que essas avaliações têm esse aspecto, é preciso compreender o conceito de "round-tripping".

Imagine que você tem duas empresas fictícias: uma grande empresa de tecnologia já estabelecida e uma startup de IA bem financiada.

A empresa de tecnologia quer entrar no mercado de IA, mas não investe dinheiro na startup. Em vez disso, contribui com US$ 1 bilhão em créditos de computação em nuvem (essencialmente uma promessa de fornecer tempo de servidor).

Em troca, recebe uma participação acionária que implicitamente avalia a startup com um ágio considerável.

À medida que a startup consome esses créditos de computação, a empresa de tecnologia registra esse consumo como receita. Isso representa US$ 1 bilhão em receita de nuvem, mesmo sem nenhuma transação financeira em dinheiro.

É uma transação de escambo disfarçada de venda.

Em seguida, uma nova rodada de financiamento chega com uma avaliação ainda maior. De acordo com a ASC 321, as empresas públicas que detêm participações em empresas privadas devem atualizar o valor desses investimentos sempre que houver uma mudança de preço observável, como uma nova rodada de financiamento.

Essa margem de lucro é contabilizada diretamente na demonstração de resultados como um ganho.

Nenhum cliente novo. Nenhum produto vendido. Apenas riqueza no papel registrada como lucro.

Seu principal produto é o modelo de linguagem em larga escala. Sim, o desenvolvimento inicial desses modelos é caro. Mas os custos têm caído rapidamente. O DeepSeek provou que uma equipe bem equipada pode produzir um modelo competitivo por uma fração do que a OpenAI gastou. Alternativas de código aberto estão se proliferando.

O próprio LLM está se tornando uma commodity. É mais como um serviço público do que um negócio sustentável.

Compare isso com os verdadeiros vencedores do último boom tecnológico. O Facebook prendeu todo mundo em uma única plataforma porque seus amigos e familiares estavam lá.

O Google tornou-se o mecanismo de busca padrão, e os anunciantes seguiram a atenção dos usuários.

O Microsoft Office está tão integrado aos fluxos de trabalho empresariais que a mudança acarreta anos de atritos institucionais para as empresas.

O que a OpenAI tem que impede um concorrente de praticar preços mais baixos? Não tenho certeza se a resposta é algo duradouro.

A postagem é de junho, mas ainda atual. É um podcast. Imagem: Wikipedia Bubble

Mercado de Capitais mundiais

 

O tamanho do mercado de capitais é o tema do gráfico. O mercado de ações dos Estados Unidos representa 44% do mercado mundial, seguido da China e Europa, com 10% cada. 

A seguir os valores:

Li os dados também da seguinte forma: as normas "internacionais" de contabilidade abarcam, no máximo, 56% do mercado de capitais, sendo bem otimista, já que na conta simplória considerou que China, Índia, Japão e Cingapura adotando as IFRS.

A Evolução dos Impérios

 

O gráfico, do VisualCapitalist (via aqui) mostra a mudança no poder econômico mundial. Em 1820, a maior economia era a China, com 28,6% da riqueza mundial produzida, seguida do império britânico, com 23%. A virada do século mostra a transferência do poder econômico para os Estados Unidos, que chegaram a ter 30% de participação em 1944. Nos últimos anos, há o ressurgimento da China, hoje a maior economia, e a participação da União Europeia.