Dots e Muse: a IA Já Resolve Coisas que Você Esqueceu
Publicado no IA Dots ·
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Vídeo em Português, publicado pelo canal ViktorKav.
Sobre este conteúdo: O resumo, os principais pontos e os temas abaixo são gerados automaticamente a partir da transcrição do vídeo. Eles refletem o conteúdo, opiniões, afirmações e previsões apresentadas no vídeo e não representam posicionamento, validação ou verificação de fatos pelo IA Dots.
Resumo do vídeo
O vídeo analisa o crescimento e o funcionamento dos agentes pessoais de IA, como Dot (OpenAI), Mus (Meta) e outras ferramentas, destacando como eles acessam dados privados de rotinas, e-mails e reuniões para executar tarefas automatizadas. O apresentador também discute o valor comercial desses dados, a importância da supervisão humana e a estratégia de usar a IA para construir ferramentas locais independentes de assinaturas futuras.
Principais pontos
- O Google venceu um leilão de dados empresariais da Spirit por 10 milhões de dólares para treinar IA, gerando discussões sobre privacidade.
- Agentes pessoais como o Dot e o Mus acessam e-mails, conversas de trabalho e agendas para automatizar tarefas cotidianas.
- Os laboratórios de IA utilizam dados de processos e correções humanas para aprimorar modelos e criar novas camadas de utilidade.
- O vídeo demonstra na prática como configurar o Dot para organizar reuniões, comparar propostas e criar rotinas automatizadas.
- Ferramentas alternativas como OpenCla e Hermes oferecem opções para gerenciar comandos, arquivos e tarefas recorrentes.
- O apresentador recomenda usar agentes de IA para criar e programar ferramentas próprias que continuem úteis mesmo sem assinaturas ativas.
Temas
Agentes PessoaisTreinamento de IAPrivacidade de DadosAutomação de TarefasFerramentas LocaisModelos de LinguagemInteligência Artificial
Transcrição do vídeo
Texto das legendas disponíveis; pode conter erros.
10 milhões de dólares foi a oferta com que o Google foi escolhido num leilão pelos dados empresariais da Spirit, uma companhia aérea que tá em falência. O acervo ele inclui e-mails, conversas de trabalho e ele teria de passar por um tratamento para retirar informações que identificam as pessoas antes dessa transferência acontecer. A finalidade pretendida é treinar IA. A venda, no entanto, ainda tá em disputa. Esse caso, gente, me ajuda a entender o interesse repentino pelos agentes pessoais em todos os laboratórios. A gente tem o Dot da Open AI, que tem um computador na nuvem para trabalhar para você. A gente tem o MUS da meta, que consulta os serviços que você conecta, prepara documento, executa tarefa. E para fazer isso, eles passam a conhecer uma parte da sua vida que nunca esteve numa página pública. Essa é a troca que eu quero investigar hoje. O que é que eles já conseguem assumir? O que você ainda precisa supervisionar e como cada empresa trata esse acesso. Eu vou mostrar como pelo Dot e comparar também com o OpenCla e com o Hermes, que a gente já conhece aqui no canal. Eu acho inclusive que vale aproveitar esse momento para construir ferramentas que continuem úteis depois que você fechar o chat. ferramentas que deixam valor com você, mesmo quando a assinatura ou o próprio serviço perderem sentido. Então, bora lá. O inventário original desse leilão incluia cerca de 100 milhões de e-mails, 500 milhões de itens do Teams, arquivos, sistemas e código. É o registro de uma empresa funcionando, de gente combinando o que fazer, resolvendo exceção, corrigindo decisões e deixando instruções para quem vem depois. Quando você olha para esse material pensando em treinar uma IA que execute trabalho, você encontra uma coisa que o resultado final sozinho costuma esconder, que é o caminho que as pessoas percorreram para chegar nele. Uma planilha pronta, ela mostra os números, mas a conversa em volta dessa planilha pode mostrar porque alguém mudou uma previsão, qual informação tava faltando e como algum problema foi resolvido. essa venda que vai acontecer ou não, se a justiça barral, que é muito difícil, prevê um tratamento para retirar informações que identificam as pessoas antes da transferência e as bases de passageiros foram excluídas do conjunto. Mas o parecer favorável trata só dos consumidores, tá? Ele diz expressamente, inclusive, que não investigou os riscos aos empregados. Quem aparece numa conversa de trabalho não decide o próximo destino dela depois que sair da empresa. Parlamentares e outras partes estão questionando essas condições e até o momento em que eu fecho esse vídeo, a venda segue pendente e a audiência que tava marcada para amanhã, 14 de outubro, ela foi adiada. Os agentes pessoais, eles entram justamente nesses bastidores da nossa rotina, tá? Porque um pedido como confere o que ficou pendente dessa reunião e prepara uma resposta exige mais do que você conhecer o assunto. O agente, ele precisa encontrar conversa, identificar o que foi decidido, olhar o arquivo certo e entender quem espera alguma coisa de você. Esse contexto, ele tá no seu e-mail, tá na sua agenda, tá nos documentos, nas mensagens e é o material que você conecta porque quer que a tarefa seja feita direito. Conforme o assistente trabalha, ele também encontra as suas correções e o jeito que você prefere resolver aquele processo. Numa pesquisa da EPOC AI de 2024, eles projetaram que mantidas certas tendências, as bases de treino poderiam alcançar o estoque de texto humano público útil entre 2026 e 2032. O estudo ele considera dados sintéticos e também outras fontes. Essa é uma projeção condicional também, tá? Não é um esgotamento que tá comprovado hoje. A minha leitura, no entanto, é que decisões, procedimentos, correções de pessoas tentando chegar a um resultado acrescentam uma camada que é muito valiosa de informação. É o trabalho que o agente passa a acompanhar quando você pede ajuda com aquela reunião. E é justamente o uso no mercado empresarial que tem trazido os maiores lucros para as IAS. Mas há usos diferentes desse acesso. O agente, ele pode ler um arquivo para cumprir seu pedido, pode guardar uma preferência para atender você melhor depois. E dependendo das regras do serviço, exemplos daquele trabalho podem ser selecionados para treinar o modelo que atende outras pessoas. Então você precisa olhar qual dessas coisas está acontecendo. Autorizar o envio da resposta é inclusive uma outra decisão separada da regra sobre os de dados. E é pela utilidade desse trabalho que a gente costuma aceitar conectar tudo isso. O DOT, especificamente combina modelo, memória e ferramentas com um computador e navegador próprios da nuvem. Você dá responsabilidade para ele, entrega as fontes e continua conversando enquanto ele pesquisa, prepara arquivos e acompanha suas pendências, mesmo com seu computador desligado. Para você ter noção, durante a apresentação do DOT, a Openai contou o caso de um usuário de teste cujo Dot percebeu uma cobrança esquecida, preparou a fatura e enviou depois da aprovação. Ou seja, o Dot ele estava vasculhando as coisas do usuário enquanto o usuário estava fazendo qualquer outra coisa e tá tudo bem. Então, em certos casos, você entregar dados vai trazer uma utilidade muito clara para você. Se é o seu interesse ter um assistente pessoal linkado com a sua inclusive o Dot. Então, o caminho seria o seguinte para começar, você baixa o aplicativo do Chat GPT pelo link oficial que tá aqui aparecendo no vídeo nesse momento. Você instala e entra com a sua conta. Você abre em seguida o dots e segue a apresentação. Você vai precisar dar um nome, escolher uma aparência. O acesso, por enquanto, tá sendo liberado aos poucos, tá? Mas a maioria das contas pro, eu acho que quase todo mundo, além dos planos empresariais, já tem acesso a isso aqui. Se a opção não apareceu, você tem que conferir a disponibilidade do seu plano no link que tá na descrição. Depois, você abre os plugins, procura o serviço que vai usar, instala pelo botão de adicionar e faz a conexão quando ela for solicitada. Para trabalhar com e-mail, por exemplo, você conecta o Gmail, confere qual a conta tá autorizando também, quais ações aquele acesso permite, mas agenda, arquivos, tudo isso tem conexões próprias também. Conversar com o Dot pelo Slack não necessariamente vai conectar também a sua caixa de e-mail. Então, cada coisa é bem independente. Se você quiser trabalhar com arquivos locais, no aplicativo do Chat EPT, você abre o perfil do DOT, vai em computadores, depois no seu computador e escolha permitir acesso. Isso é opcional, tá? Mas nesse caso, mantenha o computador online ligado e o aplicativo aberto. A máquina na nuvem tem arquivos e sessões separados dos seus. Eu começaria pela reunião que a gente usou no exemplo com uma ata e com mensagens fictícias. Você anexa os arquivos e você pede para ele alguma coisa como organize as pendências dessa reunião num documento com responsável, prazo e fonte de cada item. Marque o que não foi informado e prepare um rascunho de resposta. Salve o arquivo para eu baixar e aguarde minha revisão antes de enviar qualquer mensagem. Eu tenho certeza que ele vai cumprir isso bem direitinho. No aplicativo desktop, abrindo o perfil do Dot e entrando em atividade, você consegue acompanhar a tarefa e abrir o resultado em seguida. Daí você confere se os nomes e as datas vieram dos arquivos e se uma pergunta virou decisão por engano. Depois você pode continuar na mesma conversa dizendo: "O prazo desse item mudou para sexta-feira. Atualize o documento. Atualize o rascunho, mas mantenha as outras decisões. Se você quiser tornar a revisão uma regra permanente, você consegue fazer isso também na parte de configurações, depois indo em personalização e abrindo regras customizadas na área de permissões. Você cria uma regra para ação de enviar mensagens. E você escolhe, por exemplo, perguntar antes de realizar uma ação. E assim ele sempre vai pedir a sua aprovação antes de fazer aquele envio. Os acessos do plugin e as verificações internas, elas continuam valendo também. Então, autorizar uma fatura não significa que ele vai verificar que o valor tá correto. Essa preparação de reunião é uma ideia de uso, tá? Outra, por exemplo, é comparar duas propostas. Você fornece os documentos, fornece os critérios e pede uma tabela de diferenças e uma lista do que precisa perguntar antes de escolher. Também dá para acompanhar um assunto em específico. Você define fontes, seus sites favoritos e você pede um resumo com links. E se quiser receber toda semana, todo dia, você informa o dia, o horário, o seu fuso horário, por quanto tempo você quer manter essa rotina. Daí você pede uma confirmação do agendamento e depois olha no seu schedule, né, na sua agenda. conectar uma fonte sozinho, inclusive não vai criar rotina, você precisa pedir para que aquilo seja uma rotina. E você pode pedir também uma ferramenta pequena. Por exemplo, cria uma página que recebe um CSV, uma tabela e gera um relatório num formato específico. Você pode fazer isso, entrega os arquivos, as instruções para executar e ele faz o trabalho. Eu sugiro você começar com dados fictícios, conferir o resultado e depois você vai operando com os dados reais quando virar uma aplicação local. O Dot, ele também pode pesquisar por iniciativa própria, usando leitura e usando notas, ações que seguem o escopo autorizado e a revisão do sistema. Quando falta um login ou quando falta uma decisão específica, aí ele devolve a etapa para você. O Mus da meta também reúne memória, ferramentas, computador persistente na nuvem e na página oficial você encontra os links para acessar pela web ou para baixar o aplicativo. O Brasil, infelizmente, não tá entrando no primeiro bloco de países em que essa ferramenta tá disponível, então o acesso tá limitado. O Grockbot da XAI tem um aplicativo próprio e usa um computador na nuvem do cursor. Você baixa pela página oficial, entra com a sua conta do cursor e o acesso ele pode vir de um plano cursor elegível ou de um vínculo com super grck compatível. E aí, nessa segunda rota, você não precisa assinar plano pago do cursor, você simplesmente cria o seu bot, define uma função e conecta os aplicativos na parte de Connect Apps. Os bots da mesma conta, eles compartilham arquivos e logins desse computador. A revisão automática, ela pode liberar ações dentro das regras de cada produto e além de conferir o que eles fazem, é muito comum você querer entender como o Dots e o MO usam o registro desse trabalho. Só que antes de olhar quais partes desse trabalho podem entrar no treinamento dos modelos, eu vou pedir uma ajuda sua. Deixa o like, se inscreva no canal se for novo por aqui e clica no botão de hype se tiver assistindo pelo celular. Isso ajuda o YouTube a encontrar quem se interessa por esse tipo de leitura de tecnologia. E se você quiser apoiar ainda mais, você pode virar membro. Além de ajudar a manter esse trabalho, tem acesso ao nosso grupo do WhatsApp, onde a gente conversa sobre jogos, tecnologia e também sobre essas experiências com IA. O link para conhecer todos os benefícios está aqui embaixo na descrição. A minha leitura da troca inclui tudo isso, tá gente? Porque o provedor ele oferece infraestrutura e oferece um trabalho útil. O contexto ele pode ter valor para personalizar o serviço e aí quando as regras permitem melhorar os modelos também. O valor envolvido já ultrapassa o boleto da assinatura. E nesse cenário, eu quero aproveitar a capacidade oferecida e entender as condições desse acesso, porque os agentes que a gente instala, eles estão oferecendo um outro arranjo para essas decisões. Eu já vinha usando o Hermes para manter tarefas agendadas na minha VPS por bastante tempo. Foi o escopo que eu contei inclusive num vídeo de setembro. Em maio, eu mostrei inclusive uma skill operacional que ele tinha criado para registrar como trabalhar com os meus processos. Então, todas são experiências de continuidade que existiam antes desses produtos novos. Tanto o OpenCla quanto o Hermes, eles têm também ferramentas para você executar comando, para lidar com arquivo, para usar navegador, para guardar contexto, disparar trabalhos recorrentes. Os dois documentam mecanismos para criar skills, para melhorar essas skills, são todos procedimentos reutilizáveis. Em seguida, a comparação atual precisa levar essa base em conta. Nesses sistemas você pode escolher modelo onde o programa roda as integrações, examinar arquivos de memória, procedimentos, alterar regras, adaptar o ambiente. Já na tarefa da reunião, essas escolhas determinam qual provedor recebe o contexto e onde o programa que prepara sua resposta tá rodando. Manter esse ambiente funcionando também dá trabalho, porque o serviço precisa est rodando, a conta conectada precisa continuar válida, uma atualização pode exigir um ajuste e o resultado ainda merece conferência como qualquer outro dia. Há opções de hospedagem gerenciada, mas escolher quem mantém a instalação continua fazendo parte desse arranjo. Eu, pessoalmente, quero usar o agente para deixar programas que depois rodem sem consultar IA. Esse é o meu principal uso, porque esses serviços, gente, eles oferecem capacidade de programação, de pesquisa, de execução pra gente conseguir construir coisas que antes nos custariam bastante tempo, sendo que nesse momento a gente vive uma situação de subsídio dentro da IAR. Então eu quero aproveitar essa oportunidade para deixar algo que continue me servindo quando os preços forem para cima, porque para mim esses serviços vão passar por um processo de merificação em algum momento. Pode mudar preço, pode mudar a franquia de uso, uma integração, um incentivo da empresa para manter aquela experiência. E assim, apesar de eu não ter uma mudança anunciada nos Dots ou no Music para mostrar, a própria OpenI disse: "Ó, gente, esse primeiro mês aqui do Dots, a gente não vai cobrar consumo dele, pode usar à vontade, mas como é que vai ser o segundo mês?" Enfim, essa é a minha avaliação sobre depender por completo de um serviço que outra empresa controla. E aí, por isso, além das rotinas do dia a dia, eu quero normalmente usar o meu agente para construir ferramentas próprias. Então, uma tarefa com regras que são bem definidas, ela pode virar um programa que executa aquelas regras. A Ia, ela ajuda a entender o problema, a escrever o código, corrigir a implementação e depois o uso daquele programa pode seguir sem uma nova chamada qualquer modelo. Um exemplo meu é o gerador de Qcodes que eu fiz, porque eu precisava dos códigos nas peças do canal com aparência certa, com formato certo. E aí eu construí uma ferramenta para isso com ajuda de IA. Quando eu uso o gerador hoje uma biblioteca ela desenha o código, a aplicação ela coloca os elementos e exporta o arquivo. A Ia não precisa decidir de novo como fazer um QRcode cada vez que eu abro a ferramenta. As tags que eu uso nas thumbnails do canal aqui com Nathan, que é o designer da gente, eles também seguem essa lógica, porque eu construí um gerador pro design do canal. E aí depois que os textos e os ajustes estão definidos, o programa renderiza os PNGs do jeito que são necessários aqui para estaminar isso. Um agente ele pode até ajudar a operar, mas o desenho já tá resolvido pelo código sem eu precisar chamar um modelo a cada nova tag, a cada nova tum. O Stream Tools que apareceu no vídeo de engenharia reversa que eu falei aqui ontem, ele também tem partes desse tipo. O controle do chat, os alertas, os sons, ele continua dependendo de plataformas para receber os eventos, né? YouTube, Twitch, Live Pix, a leitura de voz usa um serviço externo gratuito, mas eu consigo enxergar qual parte passa a ser minha e qual ainda depende de alguém. E caso necessário eu posso mudar isso. A minha recomendação sempre é você aproveitar o agente para sair da conversa com a ferramenta pronta. sejam umdo, sejam os dados, sejam asar e manter aquilo num lugar que você administra, porque você é assim, resolve a tarefa de hoje e conserva um programa que pode resolver aquela classe de tarefa depois, caso você, por exemplo, não tenha mais dinheiro para poder manter uma assinatura. E aí quando a assinatura ficar impagável ou quando ela perder o sentido, essa parte do trabalho, ela continua com você. Essa capacidade de adaptar ferramentas, ela tá ampliando o que a gente consegue continuar usando. E se você não sabe nada sobre isso, eu tenho um vídeo muito bom para quem tá absolutamente no início começando, que é isso [música] que tá aqui do lado. Eu te vejo lá.
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Assuntos: Assistente pessoal, Dots, Muse. Publicado no YouTube em 2026-10-14.
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