De terceiro setor para empresa lucrativa: o julgamento da OpenAI

Quando a OpenAI foi fundada, em 2015, decidiu-se que a entidade ser sem fins lucrativos. Um dos fundadores foi o polêmico Elon Musk, que deixou o conselho em 2018 e, no ano seguinte, a empresa tornou-se com fins lucrativos. 

Em 2024, Musk abriu um processo contra a empresa e seus executivos, acusando de terem enganado. Musk teria doado 38 milhões de dólares e, depois de ter saído da empresa, agiram de maneira inadequado. A acusação era que ocorreu um roubo de uma instituição de caridade. 

O caso foi a juri agora e a decisão foi banal: a OpenAI não pode ter a transformação em empresa lucrativa contestada já que o prazo para o processo já extinguiu. 

Funcionário do Google usa informação privilegiada para apostar no Polymarket

Um funcionário da empresa Google (dona do Blogger) foi acusado de fraude após ter obtido 1,2 milhão de dólar no mercado de aposta Polymarket. Michele Spagnulo, de 36 anos, usou informações privilegiadas, obtidas como engenheiro de segurança de informação da empresa, para fazer apostas como "quem seria a pessoa a pessoa mais buscada nas pesquisas do Google". Na época dessa aposta, a Polymarket acreditou que a chance e ser D4vd seria próxima de zero, mas Spagnulo já tinha acesso aos dados do Google para fazer a aposta. 

Spagnulo tentou disfarçar sua origem, tentando fazer diversas transferências em dinheiro, mas no final os investigadores chegaram na sua identidade enviada na criação da conta usada para aposta. Aqui você pode acessar uma palestra que ele deu sobre blockchain no TED. 

Um caso curioso de manipulação científica

Com um índice h de 75, o cientista da computação Thippa Reddy Gadekallu figura entre os pesquisadores mais citados do mundo. Mas a rapidez e os meios pelos quais ascendeu a esses elevados patamares acadêmicos foram tão notáveis ​​quanto a própria conquista. 

Em menos de uma década, Gadekallu, professor da Universidade Agrícola e Florestal de Zhejiang, na China, conseguiu sair da obscuridade científica por meio da colaboração com colegas do mundo todo, que citam o trabalho uns dos outros de maneiras que levantam questionamentos. Em alguns anos, Gadekallu recebeu mais citações do que Yoshua Bengio , pioneiro em inteligência artificial e o cientista da computação mais bem avaliado no Google Acadêmico.

Estudos anteriores revelaram uma rede de revisores de artigos editados por Gadekallu que frequentemente sugeriam a inclusão de citações em seus trabalhos. Uma análise mais detalhada feita pelo Retraction Watch mostra o impacto dessa estratégia no índice h de Gadekallu e revela outros possíveis colaboradores nessa rede.

“Cara, isso é uma loucura”, disse Vincent Larivière, cientista da informação da Universidade de Montreal, a quem pedimos para analisar as métricas. “Esses números são definitivamente suspeitos.”

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Já tive uma experiência interessante publicando no Brasil. Um artigo em co-autoria ficou travado em um parecerista, implicado com a revisão da literatura. Uma conversa entre os autores e chegou-se a conclusão que alguém que pesquisou na área estava impondo obstáculo. A desconfiança cresceu quando resolvemos citar essa pessoa e, voilá, o artigo foi aceito. 

Conheço uma pessoa que toda vez que participa de congresso ou discussão científica faz questão de dizer que já publicou sobre o assunto. Talvez não seja tão grave, mas incomoda. Desconfio dessa pessoa e sua intenção. 

Rir é o melhor remédio

 

Teoria revisada

IA provoca caos na Pizza Hut

Há dois dias comentamos de uma caso onde a rede de cafés Starbucks desistiu de usar a IA para fazer contagem de estoques.  E agora um franqueado da Pizza Hut está processando a rede de pizzarias pela obrigatoriedade de implementar um sistema de gerenciamento de cozinha e entrega usando a inteligência artificial. A alegação é de um prejuízo de 100 milhões de dólares e valor elevado é oriundo do franqueado ter 111 unidades da empresa. 

A franqueada, Chaac Pizza Northeast, alega que a Pizza Hut forçou as lojas a adotarem o Dragontail, um sistema de gestão interna baseado em "inteligência artificial completa" e fornecer "agendamento por IA para entregas/serviços".

A consequência foi uma desorganização. Antes do sistema 90% das pizzas chegavam ao cliente em até 30 minutos. Após o uso, o percentual caiu para 50%. O "tempo de espera", o tempo que uma pizza passa fora do forno na loja, saltou de menos de cinco minutos para até 20. 

Eis o relato:

Grande parte do problema reside na forma como o sistema de IA lida com os entregadores da DoorDash, argumenta o processo. Antes, o franqueado inseria manualmente os pedidos no sistema da DoorDash para entregas e tinha seu próprio contrato com o aplicativo. Agora, a Pizza Hut possui uma parceria nacional oficial com a DoorDash. Integrado ao sistema Dragontail, que utiliza inteligência artificial, os entregadores da DoorDash têm acesso a informações em tempo real sobre o fluxo de trabalho na cozinha, de acordo com a reportagem do Business Insider . Como resultado, alega o processo, os entregadores chegam a esperar até quinze minutos para atender a vários pedidos simultaneamente, atrasando as entregas e comprometendo o tempo de preparo das preciosas pizzas da rede.

Europa busca simplificar normas de sustentabilidade

A Comunidade Européia parece desejar reduzir o custo de aplicação das normas de sustentabilidade. No caso da Europa, as normas são denominadas de ESRS e possuem um rigor muito maior que as normas emitidas pelo ISSB, o braço de sustentabilidade da Fundação IFRS. 

Nesse momento parece que a Europa admite que há complexidade demais nas normas e a relação custo e benefício da informação são complicadas demais. A pretensão é reduzir divulgações obrigatórias, simplificar pontos, mas manter a utilidade da informação para os investidores e demais usuários. 

O prazo para sugestões vence agora em junho. Imagem aqui

IFRS 20

O Conselho de Normas Internacionais de Contabilidade (IASB) publicou sua nova norma IFRS 20, "Ativos e Passivos Regulatórios". A IFRS 20 exige que uma entidade sujeita a um acordo regulatório forneça informações sobre seus ativos regulatórios, passivos regulatórios, receitas regulatórias e despesas regulatórias. A IFRS 20 entra em vigor para os períodos de reporte anual com início em ou após 1º de janeiro de 2029.

Fundo

O IASB desenvolveu um modelo contábil que exige que as empresas reguladas por tarifas forneçam informações sobre seus direitos incrementais de adicionar valores e suas obrigações incrementais de deduzir valores na determinação das tarifas futuras a serem cobradas dos clientes em decorrência de bens ou serviços já fornecidos.

Até então, não havia diretrizes específicas nas IFRS abordando a contabilização de atividades reguladas por tarifas, e as empresas utilizavam diferentes modelos contábeis para relatar os efeitos da regulação tarifária. Consequentemente, comparar e compreender os efeitos da regulação tarifária entre diferentes países e empresas era difícil.

A IFRS 20 substituirá a IFRS 14 - Contas de Diferimento Regulatório, publicada em janeiro de 2014, para fornecer uma solução provisória de curto prazo para entidades reguladas por tarifas que ainda não haviam adotado as IFRS, mas que reconheciam saldos de diferimento regulatório de acordo com seus princípios contábeis geralmente aceitos (GAAP) anteriores. 

Principais características da norma

O objetivo da IFRS 20 é fornecer informações relevantes que representem fielmente como a receita regulatória e a despesa regulatória afetam o desempenho financeiro de uma entidade, e como os ativos regulatórios e os passivos regulatórios afetam sua posição financeira.

Os ativos regulatórios são definidos na IFRS 20 como direitos presentes e exigíveis de adicionar um valor às tarifas futuras. Da mesma forma, os passivos regulatórios são definidos como obrigações presentes e exigíveis de deduzir um valor das tarifas futuras. Esses valores representam a compensação por bens ou serviços regulatórios já fornecidos, mas que ainda não foram incluídos na receita da entidade.

Uma entidade é obrigada a reconhecer todos os ativos e passivos regulatórios existentes no final do período de reporte. Em caso de incerteza quanto à existência, a entidade é obrigada a reconhecer um ativo ou passivo regulatório se for mais provável que ele exista do que não. O reconhecimento de alguns ativos e passivos regulatórios está sujeito ao cumprimento de determinadas condições.

Para mensurar os ativos e passivos regulatórios, uma entidade utiliza uma técnica baseada no fluxo de caixa. Na mensuração inicial, a entidade deve incluir todos os fluxos de caixa futuros estimados, decorrentes de um ativo ou passivo regulatório, descontados pela taxa de juros regulatória. Nas mensurações subsequentes, a entidade atualiza as estimativas dos fluxos de caixa futuros e continua a utilizar a taxa de juros regulatória como taxa de desconto, a menos que o acordo regulatório altere essa taxa.

Uma entidade é obrigada a apresentar suas receitas ou despesas regulatórias na demonstração do resultado e seus ativos e passivos regulatórios no balanço patrimonial. É obrigada também a divulgar informações adicionais sobre receitas, despesas, ativos e passivos regulatórios.

Data de entrada em vigor e transição

A IFRS 20 entra em vigor para os períodos de reporte anual com início em ou após 1 de janeiro de 2029. A aplicação antecipada é permitida. A entidade é obrigada a aplicar a IFRS 20 a todos os ativos e passivos regulatórios, seja retrospectivamente ou utilizando uma abordagem retrospectiva modificada, conforme explicado na norma.

Fonte: Iasplus