Banco Mundial pune PwC na África

O Banco Mundial suspendeu três empresas da rede PwC na África por fraude e conluio. As empresas envolvidas são do Quênia, Ruanda e Maurício, e a punição consiste em um banimento de 21 meses de projetos financiados pelo Banco.

O caso envolveu um projeto energético entre Etiópia e Quênia. As empresas obtiveram informações confidenciais sobre a licitação e as utilizaram para influenciar o resultado. Além disso, deturparam informações sobre especialistas.

As empresas admitiram culpa e firmaram um acordo com o Banco Mundial, comprometendo-se a implementar medidas corretivas. Por isso, a punição foi limitada a 21 meses. Outras instituições devem aplicar sanções semelhantes, como o BID.

 

Internet dos robôs

O gráfico traz muita informação importante sobre a internet dos dias atuais. Em 2018, cerca de 2/3 do tráfego da internet era de humanos e o restante de robôs maliciosos e robôs do bem. A proporão do tráfego oriundo dos seres humanos caiu para 49% em 2024, com crescimento absurdo dos robôs maliciosos. 

Isso tem problema na estatística dos dados e trazem outros distorções mais graves, como o roubo de informações. E como os bots estão mais sofisticados, permitindo reproduzir o comportamento humano, os sistemas tradicionais de segurança não estão conseguindo impedir o avanço. 

Atenção e Envelopamento

Um artigo da Forbes trata da crescente convergência entre diferentes formatos de mídia nas plataformas digitais. As empresas estão tentando concentrar múltiplos tipos de conteúdo em um único ambiente. Por exemplo, a Spotify está incluindo podcast com vídeo para o usuário. 

Isso é chamado de “envelopamento de plataforma”, onde é usado a análise avançada de dados para compreender os usuários e personalizar conteúdos. A grande conquista é atrair a atenção dos consumidores. 

A estratégia é mais um passo na disputa entre as plataformas pela atenção dos consumidores na televisão — no fim do ano passado, a Netflix ultrapassou o YouTube como plataforma de streaming que mais retém tempo de tela dos usuários, segundo a eMarketer.

Entre os podcasts realocados estão alguns relacionados a esportes, como NFL, F1 e NBA, além de cultura pop e culinária. A vantagem competitiva da Netflix em relação ao YouTube está no fato de que a plataforma não vai veicular anúncios no meio da programação, mesmo para usuários do plano básico. Essa decisão ganha ainda mais força após a notícia de que, agora, o YouTube vai transmitir anúncios de 30 segundos que não poderão ser pulados.

 

Personalizar o empurrão (nudge)

Os nudges comportamentais (ou “empurrões” comportamentais) há muito seguem uma lógica de tamanho único. A pesquisa normalmente procura identificar a forma mais impactante de incentivar um determinado comportamento — economizar mais, praticar mais exercícios, vacinar-se — com foco no que poderia funcionar para todos.

Uma pesquisa publicada na revista Organizational Behavior and Human Decision Processes sugere que personalizar os nudges com base no comportamento passado pode ser uma abordagem ainda mais eficaz. Os pesquisadores também encontram evidências de que a riqueza do nudge — por exemplo, um vídeo de dois minutos em vez de uma mensagem de texto breve — pode fazer diferença.

Leia mais aqui 

 

Será possível imaginar o dia em que uma informação contábil será personalizada? Bom, de certa forma isso ocorre, quando o usuário é forte o suficiente para impor sua vontage. O Banco Central faz isso para as instituições financeiras. Mas ele é tão forte e pode ameaçar a entidade com sanções.  

Banksy, identidade e valor de mercado

Recentemente, a Reuters informou que conseguiu identificar quem seria o verdadeiro Banksy. Para quem não conhece o blog, somos fãs das obras desse artista, que pinta murais com temas políticos e sociais em diferentes cidades do mundo.

Até então, ninguém sabia quem era Banksy, embora seu estilo já tivesse se tornado amplamente reconhecido. Segundo a Reuters, o artista seria Robin Gunningham, que utilizaria um pseudônimo bastante comum na língua inglesa em seus documentos. No entanto, Robin ainda não confirmou a informação.

O mais interessante dessa história recente é a reação dos fãs à revelação. Muitos argumentam que o valor das obras pode cair significativamente, já que grande parte do apelo do artista estaria no mistério de sua identidade. Temos aqui uma primeira lição: o valor de uma obra não depende apenas de sua qualidade artística — outros fatores também influenciam o resultado. Louco isso, não?

Um segundo ponto curioso é que o artista produz seus grafites em muros urbanos justamente para evitar a comercialização. Ainda assim, os fãs demonstram preocupação com o valor das obras. Eis mais um mistério.

O quadro acima foi objeto de texto aqui no blog em um leilão da sua obra. Aqui um texto sobre marca e o artista. Aqui sobre o valor de uma obra de arte. 

Oscar e a auditoria

Antes mesmo de a primeira celebridade pisar no tapete vermelho da 98ª cerimônia do Oscar, em 15 de março de 2026, e antes de qualquer envelope ser aberto no palco, o trabalho mais importante da premiação já foi realizado — pelos votantes e pelos contadores.

Todos os anos, os vencedores do Oscar são contabilizados, verificados e lacrados pela firma de contabilidade PricewaterhouseCoopers (PwC), que supervisiona o processo de votação da Academia desde 1935 e manteve essa função mesmo após o famoso erro de envelopes em 2017. Neste ano, milhares de membros da Academia de Artes e Ciências Cinematográficas votaram em 24 categorias (incluindo uma nova categoria de Melhor Elenco), e a PwC é responsável por coletar, verificar e apurar esses resultados, além de preparar os envelopes lacrados utilizados durante a cerimônia.

A Academia recorreu pela primeira vez a uma firma externa na década de 1930 porque desejava uma terceira parte neutra, confiável tanto em termos de precisão quanto de confidencialidade. As firmas de contabilidade já eram reconhecidas por auditar demonstrações financeiras, verificar cálculos complexos e proteger informações sensíveis de clientes. Em muitos aspectos, a apuração dos votos do Oscar se assemelha a um trabalho especializado de asseguração: uma entidade independente valida os números, utiliza múltiplos controles para confirmar os resultados e preserva a integridade do processo até que o resultado seja divulgado publicamente.

Caso alguém tenha esquecido o que aconteceu em 2017 — ou não tenha prestado atenção na época: a PwC “comemora” sete anos consecutivos sem errar o Oscar. Em resumo (TLDR): um sósia do Matt Damon e então sócio Brian Cullinan entregou o envelope errado, e o vencedor incorreto de Melhor Filme foi anunciado. 

Da Forbes, via aqui 

Paradoxo Grossman-Stiglitz para IA

Um dos resultados mais interessantes da teoria econômica é o Paradoxo de Grossman-Stiglitz.

Você já ouviu falar da Hipótese dos Mercados Eficientes (EMH) — a ideia de que os preços dos ativos financeiros já incorporam toda a informação disponível sobre o valor desses ativos? Pois bem, em 1980, Sanford Grossman e Joseph Stiglitz mostraram por que a EMH não pode estar totalmente correta. A ideia é bastante simples: obter informação exige esforço. Quem vai se dar ao trabalho de buscar informações sobre quanto ações, títulos ou imóveis realmente valem, se não puder ganhar dinheiro negociando com base nessas informações? E, se ninguém se esforça para obter informação, como ela poderia ser incorporada aos preços em primeiro lugar? Grossman e Stiglitz concluíram que os mercados financeiros devem ser, ao menos em algum grau, ineficientes.

Agora, Daron Acemoglu, Dingwen Kong e Asuman Ozdaglar propuseram um problema semelhante para a inteligência artificial. Em geral, não sou muito fã dos trabalhos de Acemoglu sobre IA, mas acho que este toca em um ponto importante e fundamental.

Acemoglu e coautores escrevem que, se a IA generativa colocasse toda a informação do mundo ao alcance imediato das pessoas, então elas não teriam incentivo para sair e aprender coisas novas — o que, por sua vez, impediria descobertas acidentais que ampliam a base total de conhecimento da sociedade:

Estudamos como a IA generativa, e em particular a IA agêntica, molda os incentivos ao aprendizado humano e a evolução de longo prazo do ecossistema de informação da sociedade… O aprendizado apresenta economias de escopo: o esforço humano, custoso, produz conjuntamente um sinal privado sobre o próprio contexto e um “sinal fino” público que se acumula no estoque de conhecimento geral da comunidade, gerando uma externalidade de aprendizado. A IA agêntica fornece recomendações que substituem o esforço humano… Embora a IA agêntica possa melhorar a qualidade das decisões no curto prazo, ela também pode corroer os incentivos ao aprendizado que sustentam o conhecimento coletivo no longo prazo… A economia pode, assim, convergir para um estado estacionário de colapso do conhecimento, no qual o conhecimento geral desaparece, apesar da existência de aconselhamento personalizado de alta qualidade.

Basicamente, Acemoglu e coautores sugerem que a humanidade, como um todo, aprende coisas novas quando indivíduos tentam “reinventar a roda” — isto é, descobrir por conta própria em vez de simplesmente consultar a informação pronta. Isso consome bastante esforço, mas também contribui para ampliar o estoque geral de conhecimento.

A ideia aqui é que a IA torna todo mundo realmente preguiçoso — em vez de tentar escrever um código do zero, provar um teorema matemático do zero ou descobrir algo por conta própria, você simplesmente pede para a IA fazer tudo por você. Assim, todos acabam obtendo as respostas corretas para perguntas cujas respostas já são conhecidas, e, com isso, não acrescentam nada de novo. É o Paradoxo de Grossman-Stiglitz, mas aplicado a tudo.

Na verdade, já é possível perceber indícios disso acontecendo. O tráfego de sites está em queda, à medida que as pessoas passam a consumir respostas geradas por IA em vez de acessar páginas da web. Publicações de tecnologia, por exemplo, estão perdendo rapidamente seu público leitor:

E usar IA para programar faz com que as habilidades dos programadores se atrofiem.

Minha primeira observação aqui é que isso também se aplica não apenas à IA, mas à própria internet. Sim, as pessoas podem pedir a um LLM que lhes ensine matemática ou que escreva algum código para elas. Mas também podiam recorrer ao Math Exchange e ao Stack Exchange, mesmo antes da existência dos LLMs. E o mesmo problema surge — se todo o conhecimento do mundo está ao alcance das suas mãos, não há razão para gastar tempo reinventando a roda. Mas, como Neal Stephenson já escreveu em 2011, isso pode levar à falta de novidade, já que todos passam apenas a copiar o que já foi feito.

E isso me leva ao meu segundo ponto: e se a IA também puder produzir novo conhecimento? Afinal, a IA é propensa a alucinações — isto é, erros aleatórios. Se agentes estiverem por aí testando coisas erradas de forma aleatória, ocasionalmente podem descobrir algo novo. Se houver uma maneira de incorporar essas descobertas acidentais ao corpo geral de conhecimento da IA, talvez ela possa expandir o estoque total de conhecimento, em vez de reduzi-lo. Tudo o que seria necessário é deixar de depender dos humanos como o único repositório de conhecimento de longo prazo. Como fazer isso, naturalmente, eu não sei.

Da excelente Noahpinion newsletter. 

O artigo citado é  AI, Human Cognition and Knowledge Collapse
Daron Acemoglu, Dingwen Kong & Asuman Ozdaglar