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MáquinasRS8 min de leitura
A CMAK Agro, fabricante de máquinas para silvicultura com fábricas em São Leopoldo e Novo Hamburgo (RS), fechou no fim de agosto um contrato exclusivo de distribuição global com a John Deere: plantadoras, adubadoras, irrigadora de mudas e o que a empresa chama de primeiro trator florestal customizado do Brasil passam a ser vendidos pela rede da americana. O sócio Frederico Ribeiro Krakauer, 51, herdeiro de desbravadores de Nova Mutum (MT), negociou direto, sem consultoria, e descreve o acordo como 'inédito no mundo' — 'não é usual uma empresa como a John Deere vender máquina com outra marca'. A capacidade hoje é de cerca de 20 máquinas por mês; a própria CMAK estima um mercado potencial de US$ 450 milhões no Brasil e de US$ 1,5 bilhão por ano no mundo, e planeja plantas na ZPE de Bataguaçu (MS) e em Portugal (AgFeed, 16/09). Por que importa: a inovação que entrou na rede global não nasceu no Vale — nasceu de uma dor específica, plantar floresta em escala num país com mais de 10 milhões de hectares plantados, e virou máquina que a maior fabricante do mundo preferiu revender a copiar. Para a startup de hardware agro, o recado é o canal: quem tem a rede de concessionárias distribui; quem resolve o nicho fabrica. Siga o dinheiro: os números de mercado são estimativa da CMAK — o teste real é quantas das 20 máquinas por mês saem pelo balcão da Deere.
fonte: AgFeed · 16/09
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IAEUA6 min de leitura
Pesquisadores da Salesforce AI Research aplicaram seleção evolutiva ao 'harness' de um agente de IA — prompts, ferramentas, fluxo de controle, memória e orquestração — mantendo os pesos do modelo congelados. O sistema, chamado DarwinX, levou o agente de 43,5% para 93% de tarefas concluídas no WebArena-Infinity com GPT-5.5, de 75,5% para 83,2% no Terminal-Bench 2.1 e, em tarefas nunca vistas (TerminalWorld, com Opus 4.8), de 61% para 68,3%. As mudanças que sobreviveram incluem sete 'skills' novas, como verificar o próprio resultado e ancorar a resposta na execução real da ferramenta; cada variante passa por portas de preservação antes de ser aceita. A infraestrutura (Beagle) é aberta, Apache 2.0; o agente (Monet) é fechado (VentureBeat, 16/09). Por que importa: a agtech que constrói sobre modelo hospedado não precisa treinar nada para dobrar o desempenho — o ganho está na engenharia em volta do modelo, que é exatamente onde a startup pequena compete. É também a resposta para o patrocinador que pergunta 'por que não uso o chat direto': o valor está no harness, não no modelo. Sim, mas: o método custa mais compute de avaliação do que editar prompt na mão, e o benchmark é de navegador e terminal — na fazenda, o teste é a tarefa real.
fonte: VentureBeat · 16/09
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ComércioEUA3 min de leitura
Na conferência Communacopia do Goldman Sachs (10/09), o CFO da Shopify, Jeff Hoffmeister, e o VP de produto Archie Abrams disseram que o comprador que começa a busca num modelo de linguagem tem 2,5 vezes mais chance de cair direto na página do produto — e que isso rende cerca de 80% de aumento na conversão em relação a quem entra pelo site do lojista. A Shopify está ligando agentes (ChatGPT, Claude, Meta e modelos abertos) ao seu checkout, o Shop Pay, e usa cache de prompt e modelos abertos para segurar o custo de tokens (PYMNTS, 14/09). Por que importa: o produtor já pergunta ao chat qual adubo, qual peça, qual seguro — e a resposta vem com link. Para a revenda, a cooperativa e a agtech que vendem on-line, o catálogo precisa ser legível para o agente de IA, não só para o Google: ficha técnica estruturada, preço e estoque abertos por API. Sim, mas: o número é da própria Shopify, dito a investidores, e mede quem já chegou decidido — a fatia das compras que começa na IA não foi divulgada.
fonte: PYMNTS · 14/09
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CibersegurançaGlobal10 min de leitura
Em 2020, 23% das vulnerabilidades exploradas eram atacadas no dia da divulgação ou antes; hoje são 87%, segundo levantamento da Andreessen Horowitz citado por Peter Diamandis. As 21 maiores empresas de software (Apple, AWS, Microsoft, Google e pares) reportaram, somadas, menos de 100 falhas críticas por mês durante quatro anos; desde a primavera do hemisfério norte passaram de 600 por mês. O motivo é o mesmo dos dois lados: o GPT-6 Astra, lançado em 3 de setembro, marcou 100% no ExploitBench — escreveu exploit funcional para toda vulnerabilidade conhecida do teste — e a própria OpenAI o classificou como risco cibernético 'crítico'. Cerca de 70% das falhas graves são bugs de memória em código antigo, e faltam cerca de 4 milhões de profissionais de segurança no mundo (Metatrends, 14/09). Por que importa: o agro conectou tudo — trator com assistente, cooperativa com ERP, frigorífico com linha automatizada — e a janela de duas a quatro semanas entre a falha e o remendo fechou. Quem opera máquina conectada ou vende software para a fazenda precisa de atualização automática e de um plano para o dia em que a planta para, como a JBS viveu em 2021. De olho em: a mesma IA que escreve o ataque vai reescrever o código velho — e a agtech que levar isso à cooperativa do interior tem mercado.
fonte: Metatrends (Peter Diamandis) · 14/09
Curadoria HackatAgro·seleção e análise — não apuramos notícia; creditamos e linkamos a fonte
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