Durante muitos anos, smart­phones e tele­vi­sores evoluíram prin­ci­pal­mente em uma direção pre­visív­el: telas mel­hores, proces­sadores mais rápi­dos, câmeras mais sofisti­cadas, inter­faces mais boni­tas e uma quan­ti­dade cada vez maior de aplica­tivos.

A inteligên­cia arti­fi­cial gen­er­a­ti­va está começan­do a mod­i­ficar essa lóg­i­ca.

A próx­i­ma ger­ação de dis­pos­i­tivos não será defini­da somente pela capaci­dade de exe­cu­tar aplica­tivos. Smart­phones e Smart TVs estão cam­in­han­do para um cenário no qual poderão com­preen­der con­tex­to, inter­pre­tar lin­guagem nat­ur­al, recon­hecer difer­entes tipos de con­teú­do e pro­duzir respostas, ima­gens, resumos, recomen­dações e exper­iên­cias per­son­al­izadas.

Essa trans­for­mação já pode ser obser­va­da nos smart­phones. Empre­sas como Apple, Google e Sam­sung incor­po­raram recur­sos de inteligên­cia arti­fi­cial aos seus ecos­sis­temas, enquan­to mod­e­los mul­ti­modais pas­saram a lidar simul­tane­a­mente com tex­to, voz, ima­gens e out­ras infor­mações.

Na tele­visão, o movi­men­to pos­sui car­ac­terís­ti­cas difer­entes.

Uma Smart TV não é sim­ples­mente um smart­phone com uma tela enorme. Ela é uti­liza­da a vários met­ros de dis­tân­cia, fre­quente­mente por diver­sas pes­soas ao mes­mo tem­po e, prin­ci­pal­mente, em um con­tex­to forte­mente rela­ciona­do a entreten­i­men­to e con­sumo de mídia.

É jus­ta­mente nes­sa difer­ença que surgem algu­mas das apli­cações mais inter­es­santes da IA gen­er­a­ti­va.

A tele­visão pode deixar grad­ual­mente de ser ape­nas o apar­el­ho em que escol­he­mos um con­teú­do em uma lista e tornar-se uma inter­face capaz de enten­der aqui­lo que quer­e­mos assi­s­tir.

E o smart­phone pode fun­cionar como sua exten­são pes­soal.

Essa com­bi­nação cria uma nova arquite­tu­ra dig­i­tal:

usuário → smart­phone → inteligên­cia arti­fi­cial → Smart TV → con­teú­do e serviços.

Esta­mos entran­do na era em que a inteligên­cia não estará nec­es­sari­a­mente den­tro de uma úni­ca tela. Ela poderá acom­pan­har o usuário entre várias delas.

O que é IA generativa e por que ela é diferente da inteligência artificial tradicional?

Grande parte da inteligên­cia arti­fi­cial pre­sente em eletrôni­cos há anos não é nec­es­sari­a­mente gen­er­a­ti­va.

Um tele­vi­sor pode uti­lizar algo­rit­mos para mel­ho­rar con­traste, reduzir ruí­do ou recomen­dar filmes. Um smart­phone pode recon­hecer ros­tos em fotografias, cor­ri­gir ima­gens ou pre­v­er palavras durante a dig­i­tação.

A IA gen­er­a­ti­va acres­cen­ta out­ra dimen­são: a capaci­dade de pro­duzir con­teú­do ou respostas a par­tir de uma solic­i­tação e do con­tex­to disponív­el.

Isso inclui ger­ação e trans­for­mação de:

• tex­tos;
• ima­gens;
• áudio;
• vídeo;
• códi­go;
• resumos;
• traduções;
• recomen­dações;
• inter­faces;
• respostas con­ver­sa­cionais.

Os grandes mod­e­los de lin­guagem, con­heci­dos pela sigla LLM (Large Lan­guage Mod­els), são ape­nas uma parte dessa trans­for­mação.

A tendên­cia mais rel­e­vante para smart­phones e tele­vi­sores é a IA mul­ti­modal.

Um mod­e­lo mul­ti­modal pode, por exem­p­lo, rece­ber uma fotografia, com­preen­der os obje­tos pre­sentes nela, rela­cioná-los a uma per­gun­ta fal­a­da pelo usuário e pro­duzir uma respos­ta tex­tu­al ou sono­ra.

Essa com­bi­nação é par­tic­u­lar­mente poderosa em dis­pos­i­tivos com câmeras, micro­fones, telas e sen­sores.

Smartphones estão se transformando em dispositivos de IA

O smart­phone provavel­mente será uma das prin­ci­pais inter­faces da inteligên­cia arti­fi­cial pes­soal.

Isso acon­tece porque ele reúne algo extrema­mente valioso: con­tex­to.

O apar­el­ho pode ter, medi­ante autor­iza­ção do usuário, aces­so a infor­mações como local­iza­ção, cal­endário, fotografias, con­tatos, men­sagens, câmera, micro­fone e aplica­tivos.

Uma IA integra­da ade­quada­mente ao sis­tema opera­cional pode uti­lizar parte desse con­tex­to para exe­cu­tar tare­fas que ante­ri­or­mente exi­giri­am vários aplica­tivos.

Em vez de abrir um aplica­ti­vo de mapas, out­ro de men­sagens e out­ro de cal­endário, o usuário pode­ria sim­ples­mente pedir:

“Veja onde será min­ha próx­i­ma reunião, cal­cule quan­to tem­po levarei para chegar e me avise quan­do pre­cis­ar sair.”

Esse é um salto impor­tante.

O aplica­ti­vo tradi­cional fun­ciona prin­ci­pal­mente por nave­g­ação.

A inteligên­cia arti­fi­cial fun­ciona cada vez mais por intenção.

A interface conversacional pode substituir parte dos menus

Durante décadas, inter­faces dig­i­tais foram con­struí­das em torno de menus.

O usuário pre­cisa­va apren­der onde esta­va cada função:

Con­fig­u­rações → Con­ta → Pri­vaci­dade → deter­mi­na­da opção.

A IA gen­er­a­ti­va per­mite invert­er essa lóg­i­ca.

O usuário sim­ples­mente diz:

“Não quero rece­ber noti­fi­cações deste aplica­ti­vo durante a noite.”

O sis­tema inter­pre­ta a intenção e pode dire­cioná-lo ou, quan­do autor­iza­do, exe­cu­tar a ação.

Isso não sig­nifi­ca que menus desa­pare­cerão. Inter­faces visuais con­tin­u­am fun­da­men­tais.

Mas haverá uma cama­da adi­cional de inter­ação basea­da em lin­guagem nat­ur­al.

Nos smart­phones, essa trans­for­mação já é rel­a­ti­va­mente intu­iti­va.

Nas Smart TVs, ela pode ser ain­da mais impor­tante.

A televisão possui um problema histórico: encontrar o que assistir

Con­sidere uma situ­ação cotid­i­ana.

Você pos­sui aces­so a diver­sos serviços de stream­ing e quer assi­s­tir a algu­ma coisa.

Abre um aplica­ti­vo.

Procu­ra.

Vol­ta.

Abre out­ro.

Nave­ga pelas cat­e­go­rias.

Não encon­tra.

Vol­ta nova­mente.

Esse prob­le­ma não ocorre porque existe pouco con­teú­do.

O prob­le­ma é jus­ta­mente o con­trário: existe con­teú­do demais.

A IA gen­er­a­ti­va pode trans­for­mar a descober­ta de con­teú­do em uma con­ver­sa.

Em vez de pesquis­ar:

“comé­dia”

o usuário pode­ria diz­er:

“Quero uma comé­dia leve de aprox­i­mada­mente 90 min­u­tos, que não seja român­ti­ca e que dê para assi­s­tir com cri­anças.”

Essa con­sul­ta pos­sui várias condições simultâneas.

Um mecan­is­mo tradi­cional de bus­ca pre­cisa trans­for­mar essas condições em fil­tros.

Uma IA pode inter­pre­tar a intenção inteira.

A busca na Smart TV pode se tornar verdadeiramente semântica

A difer­ença entre pesquisa tradi­cional e pesquisa basea­da em IA é sig­ni­fica­ti­va.

Pesquisa tradi­cional:

“filmes de ficção cien­tí­fi­ca”

Pesquisa con­ver­sa­cional:

“Qual é aque­le filme em que uma trip­u­lação está via­jan­do pelo espaço e acon­tece algu­ma coisa com o tem­po?”

Mes­mo sem saber o títu­lo, ator ou dire­tor, o usuário ofer­ece pis­tas semân­ti­cas.

Mod­e­los de IA podem rela­cionar essas pis­tas a metada­dos e bases de con­teú­do.

Isso cria uma exper­iên­cia muito mais próx­i­ma de con­ver­sar com alguém que con­hece cin­e­ma do que uti­lizar uma caixa de pesquisa.

A Smart TV poderá explicar aquilo que estamos assistindo

Uma apli­cação ain­da mais inter­es­sante surge quan­do a IA entende o con­tex­to do con­teú­do atu­al.

Imag­ine assi­s­tir a um doc­u­men­tário e per­gun­tar:

“Quem é essa pes­soa?”

ou:

“Por que esse acon­tec­i­men­to foi impor­tante?”

A tele­visão pode­ria uti­lizar infor­mações con­tex­tu­ais sobre o pro­gra­ma e fornecer uma respos­ta com­ple­men­tar.

Em esportes, algo semel­hante pode­ria acon­te­cer:

“Qual foi o últi­mo con­fron­to entre essas equipes?”

“Quem é o artil­heiro des­ta com­petição?”

“Explique essa regra.”

Nat­u­ral­mente, infor­mações fac­tu­ais e prin­ci­pal­mente dados em tem­po real exigem fontes con­fiáveis. Mod­e­los gen­er­a­tivos não devem ser uti­liza­dos como ban­cos de dados infalíveis.

A arquite­tu­ra cor­re­ta com­bi­na IA + fontes ver­i­fi­cadas + APIs.

O smartphone pode se tornar o controle inteligente da televisão

Um dos cenários mais promis­sores não envolve colo­car toda a inteligên­cia arti­fi­cial dire­ta­mente na Smart TV.

Envolve dividir tare­fas.

O smart­phone pos­sui car­ac­terís­ti­cas exce­lentes para inter­ação pes­soal:

câmera, tecla­do, micro­fone, bio­me­tria e sen­sores.

A tele­visão pos­sui out­ras van­ta­gens:

tela grande, áudio, exper­iên­cia com­par­til­ha­da e posição cen­tral na sala.

Isso per­mite uma arquite­tu­ra extrema­mente inter­es­sante.

Imag­ine falar ao tele­fone:

“Quero assi­s­tir naque­la TV da sala ao doc­u­men­tário sobre astrono­mia que come­cei ontem.”

O smart­phone iden­ti­fi­ca o usuário, inter­pre­ta a intenção e envia a ação para a tele­visão.

Ou ain­da:

“Mostre na tele­visão as fotografias da nos­sa viagem e faça uma apre­sen­tação ape­nas com as mel­hores.”

A IA sele­ciona as ima­gens no tele­fone e a Smart TV se trans­for­ma na super­fí­cie de apre­sen­tação.

A exper­iên­cia deixa de per­tencer a um apar­el­ho.

Ela pas­sa a per­tencer ao usuário.

A nuvem continuará importante, mas nem toda IA precisa estar nela

Exe­cu­tar mod­e­los gen­er­a­tivos de grande porte exige recur­sos com­puta­cionais sig­ni­fica­tivos.

His­tori­ca­mente, isso favore­ceu a nuvem:

dis­pos­i­ti­vo → inter­net → servi­dor de IA → proces­sa­men­to → respos­ta → dis­pos­i­ti­vo.

Esse mod­e­lo con­tin­uará sendo impor­tante porque per­mite uti­lizar mod­e­los muito maiores do que aque­les que caberi­am em um tele­vi­sor ou smart­phone.

Mas existe out­ra tendên­cia rel­e­vante: on-device AI, ou IA exe­cu­ta­da local­mente.

Mod­e­los menores e espe­cial­iza­dos podem fun­cionar dire­ta­mente no dis­pos­i­ti­vo.

Essa abor­dagem ofer­ece van­ta­gens impor­tantes:

⚡ menor latên­cia;

🔐 maior pos­si­bil­i­dade de preser­var infor­mações local­mente;

🌐 menor dependên­cia da conexão;

💰 redução de deter­mi­na­dos cus­tos de infer­ên­cia;

📱 exper­iên­cias mais integradas ao hard­ware.

O Google, por exem­p­lo, disponi­bi­liza tec­nolo­gias rela­cionadas ao Gem­i­ni Nano para exe­cução de deter­mi­na­dos recur­sos dire­ta­mente em dis­pos­i­tivos Android.

Con­heça as soluções de IA do Google para Android

A Apple tam­bém tra­bal­ha com uma arquite­tu­ra que com­bi­na proces­sa­men­to no dis­pos­i­ti­vo e proces­sa­men­to pri­va­do em servi­dores para deter­mi­nadas tare­fas de maior com­plex­i­dade.

Apple Machine Learn­ing Research

O modelo híbrido provavelmente dominará

Não pre­cisamos escol­her entre IA local ou IA na nuvem.

A arquite­tu­ra mais inter­es­sante uti­liza ambas.

Uma solic­i­tação sim­ples pode ser proces­sa­da local­mente.

Uma tare­fa com­plexa pode ser envi­a­da para um mod­e­lo maior.

Imag­ine:

Smart TV → mod­e­lo local → iden­ti­fi­ca intenção → tare­fa sim­ples? exe­cu­ta local­mente → tare­fa com­plexa? API de IA → respos­ta → Smart TV.

Isso per­mite equi­li­brar desem­pen­ho, cus­to e pri­vaci­dade.

Para desen­volve­dores de aplica­tivos de Smart TV, essa arquite­tu­ra abre uma pos­si­bil­i­dade espe­cial­mente inter­es­sante: o aplica­ti­vo não pre­cisa pos­suir um gigan­tesco mod­e­lo de lin­guagem den­tro da tele­visão.

Ele pode fun­cionar como inter­face inteligente conec­ta­da a serviços exter­nos.

APIs de IA podem democratizar recursos inteligentes nas Smart TVs

Um pequeno desen­volve­dor não pre­cisa treinar um mod­e­lo semel­hante aos maiores sis­temas de IA do mer­ca­do.

Pode uti­lizar APIs.

Empre­sas como Ope­nAI, Google e out­ros prove­dores disponi­bi­lizam mod­e­los através de inter­faces de pro­gra­mação.

Isso per­mite uma arquite­tu­ra rel­a­ti­va­mente sim­ples:

Aplica­ti­vo Smart TV → back­end próprio → API de IA → respos­ta estru­tu­ra­da → inter­face da tele­visão.

O back­end é espe­cial­mente impor­tante.

Não é recomendáv­el inserir chaves pri­vadas de APIs dire­ta­mente no JavaScript dis­tribuí­do den­tro de um aplica­ti­vo de Smart TV.

O cor­re­to é:

TV → sua API → aut­en­ti­cação → serviço de IA.

Dessa for­ma, cre­den­ci­ais per­manecem no servi­dor e você con­segue aplicar lim­ites, logs, con­t­role de cus­tos e políti­cas de segu­rança.

Samsung Tizen, LG webOS e Android TV podem participar dessa transformação

O mer­ca­do de Smart TVs é frag­men­ta­do.

Entre os prin­ci­pais ecos­sis­temas estão:

Sam­sung Tizen

LG webOS TV

Android TV

e Google TV, além de out­ras platafor­mas.

Isso rep­re­sen­ta um desafio para desen­volve­dores.

Um recur­so de IA cri­a­do para tele­visão pre­cisa con­sid­er­ar difer­entes capaci­dades de hard­ware, nave­g­adores, APIs, con­troles remo­tos e ver­sões de sis­tema opera­cional.

Por isso, colo­car grande parte da inteligên­cia no back­end pode ser estrate­gi­ca­mente van­ta­joso.

A tele­visão se tor­na cliente de uma API comum.

Voz será fundamental na IA para televisores

Dig­i­tar usan­do um con­t­role remo­to nun­ca foi uma exper­iên­cia par­tic­u­lar­mente agradáv­el.

A voz resolve parte desse prob­le­ma.

E mod­e­los gen­er­a­tivos mel­ho­ram enorme­mente a inter­pre­tação da lin­guagem nat­ur­al.

Em vez de coman­dos rígi­dos como:

“ABRIR NETFLIX”

podemos uti­lizar fras­es nat­u­rais:

“Colo­ca algu­ma coisa engraça­da para assi­s­tir enquan­to jan­ta­mos.”

Essa frase con­tém con­tex­to.

“Algu­ma coisa” indi­ca aber­tu­ra a recomen­dações.

“Engraça­da” indi­ca gênero ou atmos­fera.

“Enquan­to jan­ta­mos” pode sug­erir con­teú­do leve, que não exi­ja con­cen­tração extrema.

A tele­visão deixa de inter­pre­tar ape­nas palavras-chave e começa a inter­pre­tar intenções.

Tradução e acessibilidade podem avançar enormemente

Uma das apli­cações social­mente mais impor­tantes da IA em Smart TVs é aces­si­bil­i­dade.

Mod­e­los podem aux­il­iar em:

🔊 tran­scrição automáti­ca;

🌍 tradução;

📝 ger­ação e adap­tação de leg­en­das;

👁️ descrição de cenas;

🗣️ sín­tese de voz;

🎧 mel­ho­ria de intel­igi­bil­i­dade do diál­o­go.

Imag­ine uma pes­soa com defi­ciên­cia visu­al assistin­do a uma pro­dução sem audiode­scrição tradi­cional.

Uma IA mul­ti­modal pode­ria, em deter­mi­nadas apli­cações, ger­ar descrições con­tex­tu­ais das cenas.

Ou uma pro­dução inde­pen­dente pub­li­ca­da orig­i­nal­mente em por­tuguês pode­ria rece­ber leg­en­das em dezenas de idiomas.

Isso reduz sig­ni­fica­ti­va­mente algu­mas bar­reiras de dis­tribuição inter­na­cional.

IA generativa pode transformar pequenos canais de streaming

Essa mudança não ben­e­fi­cia ape­nas gigantes como Net­flix ou Dis­ney.

Um pequeno canal FAST ou aplica­ti­vo inde­pen­dente pode uti­lizar IA para:

cri­ar descrições de pro­gra­mas;

ger­ar sinopses;

traduzir metada­dos;

clas­si­ficar con­teú­dos;

cri­ar recomen­dações;

pro­duzir mate­ri­ais pro­mo­cionais;

orga­ni­zar catál­o­gos;

per­son­alizar pági­nas;

aux­il­iar atendi­men­to ao usuário.

Um canal com cen­te­nas ou mil­hares de vídeos ante­ri­or­mente pre­cis­aria realizar grande parte desse tra­bal­ho man­ual­mente.

A IA pode autom­a­ti­zar uma parcela sig­ni­fica­ti­va.

Publicidade nas Smart TVs também pode mudar

A pub­li­ci­dade em Con­nect­ed TV já per­mite seg­men­tações muito mais sofisti­cadas que a tele­visão lin­ear tradi­cional.

Com IA gen­er­a­ti­va, surge out­ra pos­si­bil­i­dade: cria­tivos adap­ta­tivos.

Uma cam­pan­ha pode­ria pos­suir difer­entes com­bi­nações de:

imagem;

tex­to;

locução;

CTA;

duração;

pro­du­to desta­ca­do.

A IA pode­ria aju­dar a sele­cionar ou pro­duzir ver­sões ade­quadas para difer­entes con­tex­tos.

Isso não sig­nifi­ca nec­es­sari­a­mente cri­ar um anún­cio com­ple­ta­mente novo para cada espec­ta­dor.

Em muitos casos, o mod­e­lo mais real­ista será:

cria­ti­vo-base + ele­men­tos pre­vi­a­mente aprova­dos + IA escolhendo/adaptando com­bi­nações.

Essa abor­dagem ofer­ece mais con­t­role de mar­ca e reduz riscos.

A televisão pode aproximar entretenimento e comércio

Imag­ine assi­s­tir a um pro­gra­ma culinário.

Você per­gun­ta:

“Qual é essa pan­ela?”

A IA iden­ti­fi­ca o con­tex­to e apre­sen­ta infor­mações.

Ou durante um pro­gra­ma de via­gens:

“Quan­to cus­taria uma viagem para esse lugar?”

O smart­phone pode­ria rece­ber os detal­h­es enquan­to a tele­visão con­tin­ua repro­duzin­do o con­teú­do.

Essa inte­gração cria um novo con­ceito de comér­cio:

con­teú­do → intenção → con­ver­sa → ação.

A tele­visão gera inter­esse.

A IA inter­pre­ta.

O smart­phone con­clui a ação.

Esse fluxo pode ser extrema­mente poderoso para comér­cio eletrôni­co.

O grande problema: alucinações

Mod­e­los gen­er­a­tivos podem pro­duzir infor­mações incor­re­tas com enorme con­fi­ança.

Em uma con­ver­sa casu­al, isso já rep­re­sen­ta um prob­le­ma.

Em con­tex­tos finan­ceiros, médi­cos ou jurídi­cos, pode ser muito mais grave.

Imag­ine per­gun­tar à tele­visão:

“Esse remé­dio men­ciona­do no pro­gra­ma pode ser toma­do por cri­anças?”

A respos­ta não dev­e­ria depen­der sim­ples­mente da cria­tivi­dade estatís­ti­ca de um mod­e­lo.

Apli­cações respon­sáveis pre­cisam deter­mi­nar quan­do a IA pode respon­der e quan­do deve con­sul­tar fontes con­fiáveis ou lim­i­tar a respos­ta.

É por isso que arquite­turas com RAG (Retrieval-Aug­ment­ed Gen­er­a­tion) são impor­tantes.

Em vez de depen­der exclu­si­va­mente do con­hec­i­men­to inter­no do mod­e­lo:

per­gun­ta → bus­ca em fonte con­fiáv­el → recu­per­ação dos dados → mod­e­lo orga­ni­za a respos­ta.

A IA tor­na-se uma inter­face para a infor­mação, e não nec­es­sari­a­mente a origem dela.

Privacidade será um dos maiores desafios

Quan­to mais inteligente é um dis­pos­i­ti­vo, maior pode ser a ten­tação de cole­tar con­tex­to.

E con­tex­to sig­nifi­ca dados.

Uma tele­visão pode poten­cial­mente con­hecer:

o que assis­ti­mos;

quan­do assis­ti­mos;

quan­to tem­po per­manece­mos em deter­mi­na­do con­teú­do;

quais pesquisas faze­mos;

quais coman­dos de voz uti­lizamos.

Um smart­phone pos­sui ain­da mais infor­mações pes­soais.

Quan­do os dois dis­pos­i­tivos são inte­gra­dos, pri­vaci­dade pre­cisa faz­er parte da arquite­tu­ra des­de o iní­cio.

A per­gun­ta cor­re­ta não é:

“Quan­tos dados con­seguimos cole­tar?”

É:

“Qual é o mín­i­mo de dados necessário para ofer­e­cer esta fun­cional­i­dade?”

Essa filosofia de min­i­miza­ção de dados será essen­cial para apli­cações respon­sáveis.

LGPD, GDPR e outras legislações não podem ser ignoradas

Empre­sas que desen­volvem apli­cações globais pre­cisam con­sid­er­ar difer­entes leg­is­lações de pro­teção de dados.

No Brasil, existe a Lei Ger­al de Pro­teção de Dados — LGPD.

Na União Europeia, o GDPR esta­b­elece regras amplas sobre trata­men­to de dados pes­soais.

Aplica­tivos com IA não estão fora dessas obri­gações.

Pelo con­trário: quan­to maior a capaci­dade de proces­sa­men­to e cor­re­lação de infor­mações, maior deve ser a pre­ocu­pação com gov­er­nança.

Outro desafio silencioso: o custo da IA

Existe uma enorme difer­ença econômi­ca entre exe­cu­tar códi­go tradi­cional e con­sul­tar con­stan­te­mente mod­e­los gen­er­a­tivos.

Um aplica­ti­vo con­ven­cional pode aten­der mil­hares de usuários uti­lizan­do infraestru­tu­ra rel­a­ti­va­mente pre­visív­el.

Uma apli­cação de IA pode ger­ar cus­to a cada:

entra­da;

imagem anal­isa­da;

segun­do de áudio;

token proces­sa­do;

respos­ta pro­duzi­da.

Imag­ine um aplica­ti­vo de tele­visão com 100 mil usuários.

Se cada usuário realizar dezenas de inter­ações de IA diari­a­mente, o vol­ume de infer­ên­cias pode se tornar sig­ni­fica­ti­vo.

Por isso, desen­volve­dores pre­cis­arão apren­der uma dis­ci­plina nova:

engen­haria de cus­tos de IA.

Nem toda solic­i­tação pre­cisa uti­lizar o mod­e­lo mais poderoso disponív­el.

Uma arquite­tu­ra efi­ciente pode encam­in­har tare­fas sim­ples para mod­e­los menores e reser­var mod­e­los avança­dos para solic­i­tações com­plexas.

Latência também importa

Em tele­visão, alguns segun­dos pare­cem muito mais lon­gos do que imag­i­namos.

Usuário:

“Encon­tre uma comé­dia.”

Se a tele­visão ficar dez segun­dos proces­san­do antes de respon­der, a exper­iên­cia parece que­bra­da.

Apli­cações pre­cis­arão uti­lizar téc­ni­cas como:

respostas pro­gres­si­vas;

cache;

pré-proces­sa­men­to;

mod­e­los menores;

stream­ing de respostas;

proces­sa­men­to local;

rotea­men­to inteligente entre mod­e­los.

A mel­hor IA não será nec­es­sari­a­mente aque­la que pro­duz a respos­ta int­elec­tual­mente mais sofisti­ca­da.

Muitas vezes será aque­la que responde rápi­do o sufi­ciente para pare­cer nat­ur­al.

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🎛️ O controle remoto pode mudar

O con­t­role remo­to tradi­cional nasceu para uma tele­visão basea­da em canais.

Depois rece­beu botões para aplica­tivos.

Mas uma tele­visão basea­da em IA talvez pre­cise de muito menos botões.

Imag­ine:

vol­ume;

nave­g­ação;

voltar;

home;

micro­fone.

O restante pode ser inter­pre­ta­do pela inteligên­cia arti­fi­cial.

Em lon­go pra­zo, a inter­face da tele­visão pode se tornar muito mais con­ver­sa­cional.

A personalização pode deixar de ser baseada apenas em histórico

Atual­mente, recomen­dações geral­mente uti­lizam históri­co:

“Você assis­tiu X, por­tan­to talvez goste de Y.”

IA gen­er­a­ti­va per­mite incor­po­rar intenção momen­tânea.

Você pode gostar de filmes de ação, mas hoje diz­er:

“Estou cansa­do. Quero algu­ma coisa tran­quila de no máx­i­mo 40 min­u­tos.”

O históri­co con­tin­ua útil, mas a intenção atu­al pas­sa a ter peso.

Isso cria uma per­son­al­iza­ção mais humana:

per­fil per­ma­nente + con­tex­to momen­tâ­neo.

A televisão apresenta um problema que o smartphone não possui

O smart­phone nor­mal­mente per­tence a uma pes­soa.

A tele­visão fre­quente­mente per­tence a uma casa.

Pai, mãe, fil­hos, ami­gos e vis­i­tantes podem uti­lizar a mes­ma tela.

Então surge uma per­gun­ta com­plexa:

de quem é o con­tex­to da IA?

Se a tele­visão aprende prefer­ên­cias de uma pes­soa e uti­liza essas infor­mações quan­do out­ra está assistin­do, podemos cri­ar situ­ações incon­ve­nientes ou até prob­le­mas de pri­vaci­dade.

A solução pode envolver per­fis, recon­hec­i­men­to autor­iza­do, smart­phone como iden­ti­dade ou sessões tem­porárias.

Esse será um dos grandes desafios de UX para IA em tele­vi­sores.

O futuro provavelmente será multitelas

Durante muito tem­po, empre­sas pen­saram em pro­du­tos sep­a­ra­dos:

aplica­ti­vo mobile;

site;

aplica­ti­vo de tele­visão;

aplica­ti­vo para tablet.

A IA favorece out­ra visão.

Existe um serviço inteligente cen­tral, e as telas são inter­faces difer­entes para ele.

O usuário ini­cia no smart­phone.

Con­tin­ua na tele­visão.

Recebe uma noti­fi­cação no reló­gio.

Final­iza uma com­pra nova­mente no tele­fone.

A exper­iên­cia não per­tence ao dis­pos­i­ti­vo.

Per­tence à con­ta e ao con­tex­to do usuário.

Uma nova oportunidade para desenvolvedores independentes

Talvez essa seja uma das con­se­quên­cias mais inter­es­santes.

Antes, recur­sos avança­dos de recomen­dação, proces­sa­men­to de lin­guagem e visão com­puta­cional exi­giam equipes espe­cial­izadas e infraestru­tu­ra cara.

Hoje, APIs per­mitem que desen­volve­dores pequenos incor­porem algu­mas dessas capaci­dades em seus pro­du­tos.

Isso não elim­i­na a neces­si­dade de con­hec­i­men­to téc­ni­co.

Na ver­dade, muda o tipo de con­hec­i­men­to necessário.

O difer­en­cial deixa de ser ape­nas:

“sei pro­gra­mar para Smart TV.”

Pas­sa a ser:

“sei conec­tar Smart TV, smart­phone, back­end, dados e IA em uma exper­iên­cia coer­ente.”

Essa com­bi­nação ain­da é rel­a­ti­va­mente rara.

O aplicativo do futuro talvez seja um orquestrador

Há uma mudança arquitetôni­ca acon­te­cen­do.

O aplica­ti­vo tradi­cional con­tém grande parte da lóg­i­ca.

Um aplica­ti­vo basea­do em IA pode fun­cionar como orquestrador:

inter­face → inter­pre­tação da intenção → fer­ra­men­tas → APIs → ban­cos de dados → IA → respos­ta.

O mod­e­lo não pre­cisa faz­er tudo.

Ele decide ou aux­il­ia a decidir qual fer­ra­men­ta uti­lizar.

Por exem­p­lo:

“Quero assi­s­tir ao jogo do Brasil.”

A IA inter­pre­ta a intenção.

Uma API con­sul­ta a pro­gra­mação.

Out­ra ver­i­fi­ca os serviços disponíveis.

O sis­tema iden­ti­fi­ca onde o con­teú­do está disponív­el.

A Smart TV abre o aplica­ti­vo cor­re­to.

A IA não trans­mi­tiu o jogo.

Ela orque­strou os sis­temas necessários para realizar a intenção do usuário.

Da Smart TV para a Intelligent TV

Talvez até o ter­mo “Smart TV” comece a pare­cer lim­i­ta­do.

Uma tele­visão tornou-se “smart” quan­do gan­hou conexão à inter­net, aplica­tivos e serviços dig­i­tais.

A próx­i­ma trans­for­mação é difer­ente.

Ela envolve com­preen­são.

Uma tele­visão ver­dadeira­mente inteligente não dev­e­ria ape­nas mostrar uma fileira de aplica­tivos.

Ela dev­e­ria com­preen­der:

o que quero faz­er?

Essa mudança parece peque­na, mas rep­re­sen­ta uma trans­for­mação pro­fun­da na inter­ação homem-máquina.

A inter­face deixa de ser orga­ni­za­da exclu­si­va­mente em torno de aplica­tivos.

Pas­sa a ser orga­ni­za­da em torno de intenções.

O que podemos esperar dos próximos anos?

A evolução provavel­mente ocor­rerá grad­ual­mente.

Primeiro ver­e­mos IA adi­ciona­da a fun­cional­i­dades exis­tentes:

bus­ca mel­hor;

recomen­dação mel­hor;

leg­en­das mel­hores;

voz mel­hor;

resumos;

traduções.

Depois ver­e­mos exper­iên­cias que seri­am difí­ceis de con­stru­ir sem IA:

con­ver­sas sobre con­teú­do;

assis­tentes mul­ti­modais;

inter­faces adap­ta­ti­vas;

inte­gração inteligente entre smart­phone e tele­visão;

agentes capazes de exe­cu­tar sequên­cias de ações.

Nesse está­gio, per­gun­tar:

“Qual aplica­ti­vo devo abrir?”

pode deixar de faz­er sen­ti­do.

O usuário sim­ples­mente dirá o que dese­ja.

A inteligên­cia do sis­tema decidirá como realizar.

A IA generativa não será apenas mais um aplicativo

O maior erro seria imag­i­nar a IA gen­er­a­ti­va como ape­nas mais um ícone na tela ini­cial.

Sua trans­for­mação mais pro­fun­da ocor­rerá quan­do ela estiv­er entre o usuário e os aplica­tivos.

No smart­phone, poderá inter­pre­tar intenção, con­tex­to e infor­mações pes­soais autor­izadas.

Na Smart TV, poderá trans­for­mar bus­ca, descober­ta, aces­si­bil­i­dade, pub­li­ci­dade, stream­ing e inter­ação com con­teú­dos.

Quan­do ess­es dis­pos­i­tivos tra­bal­harem jun­tos, surge algo ain­da maior:

um ecos­sis­tema inteligente dis­tribuí­do entre telas.

O smart­phone con­hece o indi­ví­duo.

A tele­visão ofer­ece a exper­iên­cia cole­ti­va.

A nuvem fornece capaci­dade com­puta­cional.

Mod­e­los locais ofer­e­cem veloci­dade e pri­vaci­dade.

APIs conec­tam serviços.

E a IA fun­ciona como cama­da capaz de com­preen­der a intenção e coor­denar tudo isso.

Para empre­sas e desen­volve­dores, a opor­tu­nidade não está sim­ples­mente em “colo­car Chat­G­PT den­tro da tele­visão”.

Está em desco­brir quais prob­le­mas que hoje exigem cin­co telas, dez cliques e três aplica­tivos podem ser resolvi­dos por uma úni­ca intenção expres­sa em lin­guagem nat­ur­al.

Esse é o pon­to em que a IA gen­er­a­ti­va deixa de ser uma novi­dade tec­nológ­i­ca e começa a trans­for­mar ver­dadeira­mente a exper­iên­cia dig­i­tal.

E smart­phones e Smart TVs estão posi­ciona­dos jus­ta­mente no cen­tro dessa mudança.