Gemini caiu? IA do Google apresenta instabilidade nesta quinta-feira (8)
O Gemini, inteligência artificial (IA) do Google, apresenta instabilidade na tarde desta quinta-feira (8). Usuários relatam dificuldades para utilizar o chatbot em diferentes países, enquanto testes realizados pelo Canaltech mostraram que a ferramenta passou a recusar solicitações simples, alegando que não tinha capaci…
O Gemini, inteligência artificial (IA) do Google, apresenta instabilidade na tarde desta quinta-feira (8). Usuários relatam dificuldades para utilizar o chatbot em diferentes países, enquanto testes realizados pelo Canaltech mostraram que a ferramenta passou a recusar solicitações simples, alegando que não tinha capaci…
Por volta das 13h24, o Downdetector, plataforma que reúne notificações de problemas em serviços digitais, contabilizava 770 relatos de falhas no Brasil. Nos Estados Unidos, o número ultrapassava 4,8 mil registros, enquanto na Espanha havia mais de 500 notificações. Os números do Downdetector representam notificações enviadas à plataforma, e não a quantidade total de pessoas afetadas pela falha.
Pelas redes sociais, o Canaltech também identificou reclamações em português, inglês e espanhol, indicando que a instabilidade não está restrita ao Brasil.
O Canaltech entrou em contato com o Google para entender o que provocou a falha, quais serviços foram afetados e se existe uma previsão para a normalização. Até o momento, a empresa ainda não havia respondido.
Gemini diz que não consegue realizar tarefas de texto Durante nossos testes, a inteligência artificial apresentou um comportamento incomum ao receber solicitações para criar legendas de vídeos.
Em um Gem personalizado, a ferramenta respondeu: "Sou uma IA com base em texto. Isso está além das minhas capacidades".
Em contexto
- Tema: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
- Fonte: Canaltech
- Publicado: 08/10/2026
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Por qué importa
La conversación sobre inteligencia artificial se volvió ruidosa, y eso hace más difícil ver lo importante. Lo importante casi nunca es el modelo: es qué proceso concreto queda más barato, más rápido o más confiable, y quién se hace responsable cuando la respuesta sale mal.
Lo que miro primero no es la capacidad del modelo sino el dato que lo alimenta. Casi todos los proyectos que vi fracasar no fracasaron por el algoritmo: fracasaron porque el dato estaba en tres sistemas con tres definiciones distintas y nadie quiso ser el que arreglara eso.
Lo que suele salir mal
El punto donde suele romperse es el traspaso a operación. El equipo que hizo el piloto sabe interpretar los resultados; el equipo que lo recibe, no. Sin capacitación y sin criterios escritos, la gente empieza a aceptar todo lo que el modelo dice o a ignorarlo por completo, y ambas cosas son igual de caras.
Qué mirar
- El costo por consulta a volumen real, no el del piloto: es la variable que más sorpresas da.
- Dónde quedan los datos y bajo qué contrato, sobre todo si hay información de clientes de por medio.
- Si la organización puede cambiar de proveedor sin rehacer todo, que es la prueba de que no quedó amarrada.
Cómo leo esta entrada
Yo lo usaría para una conversación de talento más que de compra. La capacidad que hace falta instalar no es la de operar una herramienta, que cambia cada seis meses, sino la de formular bien el problema y evaluar la respuesta. Esa sí se queda en la casa.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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