Tecnologia
5 tarefas chatas que o NotebookLM faz por você

A vida digital traz várias tarefas repetitivas que consomem tempo e paciência. Analisar documentos extensos, organizar anotações em diferentes apps ou resumir relatórios complexos são exemplos de atividades que facilmente se tornam cansativas no dia a dia.
Muitos usuários já conhecem ferramentas de IA que aceleram partes desse processo, mas poucas conseguem lidar com esse trabalho cansativo de forma integrada.
É para isso que existe o NotebookLM, uma ferramenta de inteligência artificial do Google que funciona como um assistente pessoal para organizar, resumir e responder a perguntas sobre seu próprio conteúdo. Diferente de um chatbot genérico, ele trabalha exclusivamente com os materiais fornecidos pelo usuário, como PDFs, documentos, textos ou apresentações, mantendo o foco na informação real e verificável.
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A matéria a seguir explica como o NotebookLM ajuda a eliminar tarefas repetitivas que costumam tomar tempo e energia. Mesmo que ele não execute ações de forma totalmente automática, a ferramenta reduz o esforço necessário para lidar com informação complexa, transformando processos longos em interações rápidas e objetivas.

5 tarefas chatas que o NotebookLM faz por você
É importante esclarecer como o NotebookLM atua, pois ele não “faz sozinho” no sentido de agir sem comandos, mas funciona como um acelerador de tarefas intelectuais. O usuário envia os conteúdos, faz perguntas ou solicita formatos específicos, e a IA assume o trabalho pesado de leitura, análise, organização e síntese das informações. Na prática, isso significa menos tempo gasto em tarefas manuais e repetitivas, como procurar trechos em documentos longos ou organizar dados dispersos.
Resumir documentos longos e técnicos
Ler documentos extensos, como relatórios, artigos acadêmicos ou manuais técnicos, costuma ser uma das partes mais cansativas de qualquer rotina de estudo ou trabalho. Muitas vezes, o usuário precisa apenas entender os pontos principais, mas acaba gastando horas percorrendo páginas e mais páginas em busca das informações relevantes. Esse processo exige atenção constante e tempo disponível, o que nem sempre é possível.
Com o NotebookLM, o usuário pode simplesmente carregar o documento e pedir um resumo focado nos pontos mais importantes. A ferramenta analisa todo o conteúdo, identifica os temas centrais e entrega uma síntese organizada, reduzindo drasticamente o esforço de leitura. Assim, a tarefa chata de filtrar manualmente o que importa deixa de ser responsabilidade do usuário, que passa a lidar apenas com a informação essencial.
Transformar vários textos em guias de estudo ou materiais organizados
Juntar informações de diferentes fontes e transformá-las em um material coerente é um trabalho que costuma tomar bastante tempo. Criar guias de estudo, resumos temáticos ou materiais de apoio exige leitura atenta, organização de ideias e padronização de linguagem, algo que facilmente se torna cansativo quando há muitos documentos envolvidos.
A ferramenta facilita esse processo ao permitir que o usuário envie várias fontes e solicite um material estruturado, como um guia de estudo ou um resumo por tópicos. A IA cruza as informações, organiza os conteúdos de forma lógica e entrega um material pronto para consulta. Dessa forma, o usuário deixa de fazer manualmente a parte mais trabalhosa da organização e passa a focar apenas no uso do conteúdo final.

Responder perguntas específicas sem precisar reler tudo
Encontrar respostas pontuais em meio a textos longos é uma das tarefas mais frustrantes do dia a dia digital. Muitas vezes, o usuário sabe que a informação está em algum lugar do documento, mas precisa reler trechos inteiros até encontrá-la. Esse tipo de busca manual consome tempo e exige concentração contínua.
No aplicativo, basta fazer a pergunta diretamente com base nos documentos enviados. A ferramenta localiza as informações relevantes, cruza os dados e entrega uma resposta clara, sempre baseada nas fontes fornecidas. Assim, o usuário evita o trabalho repetitivo de procurar manualmente trechos específicos e ganha respostas mais rápidas e contextualizadas.
Criar versões em áudio ou vídeo de conteúdos escritos
Converter textos longos em formatos mais acessíveis, como áudio ou vídeo, costuma exigir ferramentas adicionais e bastante trabalho manual. Normalmente, isso envolve resumir o conteúdo, adaptar a linguagem e depois gravar ou editar o material, o que nem sempre é viável para quem tem uma rotina cheia.
O NotebookLM simplifica esse processo ao permitir que o usuário gere resumos em áudio ou vídeo diretamente a partir dos documentos enviados. Embora seja necessário solicitar esse formato, a ferramenta cuida da adaptação do conteúdo, eliminando a etapa mais trabalhosa. Isso transforma textos densos em materiais que podem ser consumidos de forma mais prática, sem exigir esforço extra do usuário.
Organizar informações e criar conexões entre conteúdos
Quando há muitos documentos sobre um mesmo tema, organizar informações e entender como elas se conectam pode ser uma tarefa desgastante. Criar linhas do tempo, esquemas ou estruturas comparativas normalmente exige leitura cuidadosa e organização manual, o que consome bastante tempo.
A ferramenta ajuda ao estruturar automaticamente o conteúdo em formatos organizados, como outlines, listas hierárquicas ou conexões temáticas. O usuário ainda define o que quer analisar, mas a IA assume o trabalho de relacionar informações e apresentar tudo de forma clara. Isso reduz significativamente o esforço envolvido na organização de dados complexos e dispersos.

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Armazenamento por 10 mil anos: Microsoft avança em técnica que grava dados em vidro

Um estudo, divulgado nesta quarta-feira (18) na revista Nature, apresentou novos avanços do Projeto Silica, iniciativa de pesquisa da Microsoft voltada ao desenvolvimento de um sistema de armazenamento digital em placas de vidro capaz de preservar informações por milênios.
O projeto, iniciado em 2019, busca criar um método mais durável e energeticamente eficiente que os dispositivos atuais, cujos suportes têm vida útil limitada e exigem cópias periódicas de segurança.
A tecnologia utiliza vidro de silício — material muito puro e comum, empregado, por exemplo, em tubos de lâmpadas halógenas e espelhos de telescópios — conhecido por resistir a variações de temperatura, umidade e interferências eletromagnéticas.
Essas características contrastam com centros de dados tradicionais, que consomem grande quantidade de energia e dependem de ambientes altamente controlados para preservar discos rígidos e outras mídias.
Segundo o estudo, o sistema desenvolvido pela divisão de pesquisa Microsoft Research constitui uma “solução de armazenamento de arquivos” completa, abrangendo desde o registro e conservação até a restituição dos dados, com potencial de mantê-los intactos por dezenas de milhares de anos.

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Como funciona o armazenamento em vidro da Microsoft
O processo do Silica é dividido em quatro etapas: gravação, armazenamento, leitura e decodificação. Os dados são registrados diretamente dentro da placa de vidro com um laser ultrarrápido multifásico — um laser de femtossegundo — que cria pixels tridimensionais chamados voxels.
De acordo com a descrição técnica, “os dados do usuário chegam sob a forma de uma série de bits, que depois são agrupados em símbolos. Cada símbolo corresponde a um voxel”. Esses voxels são gravados camada por camada dentro do material, “de baixo para cima ao longo da espessura da placa de vidro, até que fique completamente preenchida”.
Após a gravação, as placas podem ser armazenadas em bibliotecas sem necessidade de condições atmosféricas especiais. Para recuperar as informações, o sistema usa um microscópio automatizado com câmera capaz de captar imagens de cada camada de voxels. Em seguida, essas imagens são decodificadas — principalmente com auxílio de inteligência artificial (IA) — para restaurar os dados em seu formato original.
Capacidade e durabilidade
O estudo aponta que o método alcança velocidade de gravação de 65,9 megabits por segundo e densidade de armazenamento de 1,59 gigabits por milímetro cúbico. Isso equivale a cerca de 4,84 terabytes em um fragmento de vidro de 12 centímetros quadrados e apenas dois milímetros de espessura. Nesse espaço reduzido, afirmam os pesquisadores, caberiam “cerca de dois milhões de livros impressos ou cinco mil filmes em 4K de ultra-alta definição”.
Entre os principais atrativos está a longevidade. Os cientistas calculam que “os dados poderiam continuar legíveis dentro de dez mil anos”, mesmo se submetidos a temperaturas de até 290 °C. As projeções, porém, não consideram possíveis danos físicos ou corrosão química que possam degradar o suporte ao longo do tempo.
Outra vantagem apontada é a segurança: como os dados ficam armazenados offline, não podem ser alvo de ataques de hackers, a menos que as placas sejam fisicamente roubadas.

Novo material reduz custos e amplia viabilidade
Um dos avanços descritos na publicação é a possibilidade de usar vidro borossilicato — material comum encontrado em utensílios de cozinha e portas de forno — em vez de sílica fundida de alta pureza, antes necessária para a técnica. Essa mudança reduz custos e aumenta a disponibilidade do meio de armazenamento, superando obstáculos importantes para eventual comercialização.
A pesquisa também mostrou melhorias na velocidade de gravação e simplificação do hardware. O leitor das placas agora necessita apenas de uma câmera, e não três ou quatro, diminuindo tamanho e preço. Já os dispositivos de escrita passaram a ter menos componentes, facilitando fabricação, calibração e operação.
Os cientistas relataram ainda descobertas técnicas relevantes, como:
- Redução do número de pulsos necessários para formar voxels birefringentes;
- Desenvolvimento de escrita “pseudo-pulso único” para gravação mais rápida;
- Criação de um novo método de armazenamento chamado “phase voxels” (voxels de fase, em tradução literal), que modifica a fase do vidro em vez da polarização e pode ser formado com apenas um pulso;
- Capacidade de gravar vários voxels simultaneamente com sistema de múltiplos feixes;
- Uso de aprendizado de máquina para otimizar codificação de símbolos e decodificação de dados;
- Novo método óptico não destrutivo para avaliar o envelhecimento das gravações.
Como iniciativa de pesquisa, o Projeto Silica já realizou provas de conceito para demonstrar a tecnologia. Entre elas, o armazenamento do filme “Superman”, da Warner Bros. Discovery, em vidro de quartzo; a parceria com o Global Music Vault para preservar músicas sob gelo por dez mil anos; e um projeto educacional chamado “Golden Record 2.0”, um arquivo digital colaborativo com imagens, sons, músicas e falas destinado a representar a diversidade humana ao longo dos milênios.

Desafio global de armazenamento
O estudo destaca que a quantidade de dados gerados pela atividade humana “quase duplicam a cada três anos”, reforçando a necessidade de métodos alternativos e sustentáveis de preservação digital. Soluções atuais, como fitas magnéticas e discos rígidos, degradam em poucas décadas e possuem vida útil limitada, o que dificulta a conservação de informações para gerações futuras.
Segundo os pesquisadores, o armazenamento em vidro com lasers de femtossegundo está entre as poucas tecnologias em desenvolvimento com potencial de oferecer armazenamento durável, imutável e de longa duração. A fase de pesquisa foi concluída e os resultados foram publicados para que outros cientistas possam expandir o trabalho.
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Busca do Google muda exibição de links em resultados com IA

O Google anunciou mudanças na forma como exibe links dentro de seus recursos de busca com inteligência artificial (IA). A novidade foi apresentada nesta terça-feira (17) por Robby Stein, vice-presidente do Google Search, e busca tornar as referências de conteúdo mais visíveis nas respostas geradas por IA. A empresa afirma que a atualização pretende facilitar o acesso dos usuários às páginas originais citadas nos resultados.
Segundo o executivo, a alteração vale para o AI Overviews e o Modo IA, funcionalidades que utilizam IA para responder consultas dentro da busca. A partir de agora, ao passar o cursor sobre as fontes citadas no desktop, o usuário verá uma janela pop-up com uma lista de links, descrição dos artigos e imagens associadas. A mudança também inclui ícones de links mais descritivos e destacados nas respostas em desktop e dispositivos móveis.

Google muda exibição de links em respostas com IA
De acordo com Stein, os novos elementos visuais foram testados internamente e, segundo a empresa, geram maior engajamento dos usuários, além de facilitar o acesso a conteúdos publicados na web. A atualização representa um ajuste na interface dos recursos de IA do mecanismo de busca, que vêm recebendo expansão contínua por parte do Google.
New on Search: In AI Overviews and AI Mode, groups of links will automatically appear in a pop-up as you hover over them on desktop, so you can jump right into a website to learn more. And we’ll show more descriptive and prominent link icons within the response across both… pic.twitter.com/VUTtHUCwgG
— Robby Stein (@rmstein) February 17, 2026
Novidade na busca: no AI Overviews e no Modo IA, grupos de links vão aparecer automaticamente em um pop-up quando você passar o cursor sobre eles no desktop, permitindo acessar rapidamente um site para saber mais. Também vamos mostrar ícones de links mais descritivos e destacados dentro das respostas, tanto no desktop quanto no mobile.
Nossos testes indicam que essa nova interface é mais envolvente, facilitando o acesso a conteúdos relevantes em toda a web.
Robby Stein, vice-presidente do Google Search na postagem acima no X
No caso do AI Overviews, o recurso apresenta um resumo gerado por inteligência artificial no topo dos resultados de pesquisa. Já o Modo IA funciona como uma experiência de busca em formato de chatbot, permitindo que o usuário faça perguntas e receba respostas sem necessariamente visitar os sites originais. A ampliação dessas ferramentas, no entanto, tem provocado discussões sobre o impacto no tráfego de portais de notícias e outros sites.
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Debate sobre impacto em publishers e investigação na Europa
O avanço dessas soluções de IA acontece em meio a críticas de veículos digitais, que apontam queda de audiência causada pelo novo formato de busca. O Google tem defendido as mudanças implementadas, mas reconheceu que a web aberta está em “declínio rápido”, em referência ao cenário atual da internet.
No ano passado, a Comissão Europeia iniciou uma investigação sobre os recursos de busca com IA da empresa. O órgão analisa se o Google pode ter infringido regras de concorrência ao utilizar conteúdos de publishers digitais em respostas geradas por IA sem compensação considerada adequada. Desde então, a empresa afirmou que está explorando a possibilidade de permitir que publicadores optem por não aparecer nesses recursos e também passou a incluir mais fontes no AI Mode.
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Moltbook viraliza, mas especialistas apontam falhas de segurança

A criação do OpenClaw, projeto que ganhou força nas últimas semanas após a popularização da rede social experimental Moltbook, gerou debates sobre os limites da chamada IA agentic. A plataforma simulava um espaço em que agentes de inteligência artificial (IA) interagiam entre si, levando parte da comunidade a acreditar que sistemas autônomos estariam se organizando sem supervisão humana.
Com o avanço das análises, porém, pesquisadores apontaram que o fenômeno não representava uma ação real de agentes de IA. Segundo especialistas em segurança, falhas técnicas permitiam que pessoas reais publicassem conteúdos se passando por bots, levantando dúvidas sobre a autenticidade de todo o material publicado e reacendendo discussões sobre riscos de segurança ligados a esse tipo de tecnologia.

Falhas no Moltbook, rede social de agentes, expõem limites do projeto
A repercussão começou após mensagens publicadas no Moltbook sugerirem que agentes buscavam espaços privados para conversar. O caso chamou atenção de figuras conhecidas do setor, incluindo Andrej Karpathy, ex-diretor de IA da Tesla e membro fundador da OpenAI, que classificou o momento como algo próximo de uma ficção científica.
Posteriormente, análises mostraram que a rede apresentava problemas de segurança. Ian Ahl, CTO da Permiso Security, afirmou que credenciais armazenadas no banco de dados Supabase ficaram expostas por um período, permitindo que qualquer usuário acessasse tokens e se passasse por outros agentes. A consequência foi a impossibilidade de confirmar se postagens eram realmente geradas por IA.
John Hammond, pesquisador principal de segurança da Huntress, destacou ao TechCrunch que humanos podiam criar contas, simular bots e até impulsionar publicações sem restrições. Apesar disso, o Moltbook virou um experimento cultural na internet, com versões inspiradas em redes sociais conhecidas, incluindo serviços de relacionamento e fóruns voltados a agentes.
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Popularidade do OpenClaw e questionamentos sobre inovação
O OpenClaw é um projeto open source do desenvolvedor austríaco Peter Steinberger, inicialmente lançado como Clawdbot. A ferramenta acumulou mais de 190 mil estrelas no GitHub, tornando-se um dos repositórios de código mais populares da plataforma.
O sistema facilita o uso de agentes de IA, permitindo integração com aplicativos como WhatsApp, Discord, iMessage e Slack, além de funcionar como uma camada de conexão com modelos já existentes, como Claude, ChatGPT, Gemini e Grok. Para John Hammond, no entanto, o OpenClaw atua basicamente como um “wrapper” desses modelos, sem apresentar ruptura tecnológica.
Chris Symons, cientista-chefe de IA da Lirio, avalia que o projeto representa uma melhoria incremental, principalmente por ampliar o acesso dos agentes a diferentes sistemas. Já Artem Sorokin, engenheiro de IA e fundador da ferramenta de cibersegurança Cracken, afirma que os componentes já existiam e que o diferencial foi apenas combinar recursos de forma mais fluida.
A facilidade de automatizar tarefas, do gerenciamento de e-mails à negociação de ações por meio de habilidades baixadas na loja ClawHub, ajudou a impulsionar a viralização. Ainda assim, especialistas alertam que a produtividade prometida depende de um nível de confiança que a tecnologia ainda não alcançou.

Testes de segurança conduzidos por Ian Ahl mostraram vulnerabilidades a ataques de prompt injection, técnica em que comandos maliciosos levam agentes a executar ações indevidas, como compartilhar credenciais ou realizar transferências. Em ambientes corporativos, esse cenário pode representar risco elevado, já que os agentes operam com acesso amplo a e-mails e plataformas internas.
Apesar de existirem proteções, pesquisadores afirmam que não há garantia de que agentes não sejam manipulados. Para Hammond, o setor enfrenta um impasse: permitir alto nível de automação implica aceitar riscos de segurança ainda não resolvidos. Diante desse quadro, ele recomenda que usuários comuns evitem a tecnologia por enquanto.
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