A Google quer que a sua IA saiba tudo sobre si – e garante que é apenas para o seu benefício.

A nova era de IA da Google promete respostas hiperpersonalizadas ajustadas à sua vida, aos seus hábitos e à sua caixa de entrada.

A troca parece óbvia.

À medida que a Google aposenta o seu Assistente familiar e aposta fortemente no Gemini, a empresa está a redesenhar silenciosamente a linha entre a personalização útil e uma vigilância profunda e constante dos seus utilizadores.

O grande plano da Google para uma IA que “o conhece realmente”

No podcast de tecnologia Limitless, Robby Stein, vice-presidente de produto da Google Search, expôs a atual obsessão da empresa: as pessoas já não procuram ferramentas de IA apenas para trivialidades ou resumos, querem orientação moldada à sua própria vida.

Essa mudança favorece a Google. A empresa passou o último ano a integrar o Gemini, o seu principal modelo de IA, em quase todos os produtos de consumo e produtividade sob seu controlo. Pesquisa, Android, Chrome, Maps, YouTube e especialmente o Google Workspace agora contam com o Gemini para gerar conteúdos, sugerir ações e reescrever a forma como as pessoas interagem com a informação.

No Workspace, o modelo consegue aceder a:

• Mensagens e conversas do Gmail
• Eventos de calendário e convites para reuniões
• Documentos, folhas e apresentações no Drive
• Contactos, tarefas e notas internas

Essas ligações permitem que o Gemini não só responda a questões genéricas, mas que recorra ao seu próprio histórico. Pode redigir emails no seu tom, recuperar anexos esquecidos, preparar resumos de reuniões baseados em chamadas anteriores e sinalizar conflitos antes de aparecerem na sua agenda.

Para ir além das respostas genéricas de IA, a Google quer que o Gemini viva nos seus dados pessoais, aprendendo os seus padrões ao longo de meses e anos.

Stein apresentou esta ideia como uma equação simples: quanto mais o sistema souber sobre si, mais “útil” e “ajudante” poderá ser. Esta mensagem encaixa-se perfeitamente na história da Google. O seu motor de pesquisa, Gmail e Maps tornaram-se dominantes ao transformar dados em relevância personalizada. A diferença agora não está apenas na escala, mas na intimidade.

Da conveniência à vigilância: onde acaba a personalização?

Durante anos, os sistemas de recomendação recolheram sinais dos seus cliques, visualizações e compras. A nova vaga de IA generativa vai mais além: pode ler documentos privados, lembrar contextos complexos e adaptar o seu comportamento como um companheiro digital de longo prazo.

Na prática, isso pode significar que o Gemini lembra-se das suas restrições alimentares e restaurantes favoritos quando pede sugestões para jantar, ou recorda que tem filhos pequenos ao sugerir atividades para o fim de semana. Pode ver o seu histórico de viagens através dos recibos de email, conhecer os seus prazos de trabalho pelo calendário e deduzir o seu nível de stress a partir das mensagens enviadas a altas horas.

Esse tipo de contexto torna as interações mais humanas e personalizadas, mas também altera a dinâmica de poder. A IA deixa de apenas responder a perguntas; antecipa, sugerem e molda decisões de formas que poderá ter dificuldade em auditar.

A IA hiperpersonalizada esbate a linha entre uma ferramenta que controla e uma camada invisível que discretamente direciona as suas escolhas.

A promessa de dados do Gemini: controlo por adesão, visibilidade limitada

A Google afirma que os utilizadores podem escolher se querem ligar aplicações como o Gmail ou o Drive ao Gemini. No papel, esta estrutura de adesão oferece um certo controlo. Na prática, a decisão raramente é feita só uma vez. As pessoas são alvo constante de avisos para “desbloquear mais funcionalidades úteis” permitindo um acesso mais profundo.

A documentação de suporte do Gemini explicita o acordo em linguagem simples: ao ligar aplicações, o Gemini armazena e utiliza informações destas para fornecer e melhorar as experiências Gemini. A palavra “melhorar” é importante. Deixa margem para os dados alimentarem o treino de modelos, testes de produtos e análises gerais, mesmo que a Google insista em fortes proteções e agregação.

Uma vez que os dados começam a circular, é quase impossível para um utilizador comum rastrear o que acontece a um documento ou email específico. O sistema pode não mostrar todas as formas como um fragmento de informação influencia comportamentos futuros, tanto para si como para pessoas cujos modelos partilham parâmetros subjacentes.

Transparência como válvula de segurança – ou mera aparência?

Para abordar a crescente ansiedade, Stein sugeriu uma medida: dizer explicitamente aos utilizadores quando uma resposta foi personalizada. Podem ser exibidas etiquetas mostrando, por exemplo, que uma recomendação de viagem utilizou as suas reservas anteriores ou que uma sugestão de trabalho partiu de documentos internos.

Códigos visuais podem dar mais conforto a alguns utilizadores. No entanto, também acarretam riscos. Se as etiquetas de personalização aparecerem constantemente, os utilizadores podem simplesmente habituar-se a ignorá-las, tal como banners de cookies ou pop-ups de privacidade. Um design que parece aberto e honesto pode acabar por anestesiar as pessoas em relação ao processamento massivo de dados nos bastidores.

Sinalizar que uma resposta é personalizada não responde à pergunta mais difícil: personalizada com base em quê, exatamente, e durante quanto tempo?

A verdadeira transparência exigiria dashboards detalhados, prazos claros de retenção e uma maneira fácil de revogar tipos de acesso a dados. Atualmente, essas ferramentas estão escondidas em vários menus, redigidas em linguagem que exige tempo e paciência para decifrar.

Reguladores atentos, mas atrasados face ao ciclo do produto

Em toda a Europa, os reguladores já obrigaram a Google a alterar sistemas de ranking, práticas de publicidade e fluxos de consentimento. As autoridades de proteção de dados certamente irão analisar como o Gemini usa informação pessoal conectada, sobretudo quando envolve categorias sensíveis como saúde, finanças ou opiniões políticas inferidas através de conteúdos.

O desafio está no timing. Os produtos de IA são lançados rapidamente, muitas vezes em fase “beta”. Normas, orientações e fiscalização chegam meses ou anos depois. Essa diferença permite que comportamentos padrão se estabeleçam. Os utilizadores adaptam-se, formam hábitos e os reguladores acabam a negociar com uma realidade enraizada em vez de definirem um ponto de partida.

Porque é que as empresas querem IA que “sabe tudo”

A Google não está sozinha nesta corrida. As grandes tecnológicas perceberam que chatbots genéricos têm pouco valor comercial. O verdadeiro lucro está nas IAs que tratam do trabalho, compras, entretenimento e viagens dentro de um ecossistema único.

Um modelo que entende o seu histórico de compras pode guiá-lo para determinados retalhistas. Um que conhece a sua agenda de trabalho pode, subtilmente, favorecer uma plataforma de colaboração em detrimento de outra. Quando recomendação e geração encontram o comércio, a personalização torna-se um potente motor de vendas.

Para a Google, os incentivos alinham-se assim:

• Mais dados pessoais significam funcionalidades de IA mais “viciantes”, das quais os utilizadores dependem diariamente.
• Um contexto mais profundo melhora a qualidade aparente das respostas, reforçando a confiança.
• Um melhor envolvimento abre portas a novos planos pagos e ofertas empresariais.

Os utilizadores geralmente veem o benefício imediato: menos digitação, rascunhos inteligentes, resumos instantâneos. Os inconvenientes permanecem abstratos até que uma violação de dados, um pedido judicial ou um escândalo de alto perfil traga o tema à ribalta.

O que os utilizadores realmente ganham – e o que arriscam

Usada cuidadosamente, uma assistente de IA contextual pode ser um parceiro genuinamente útil. Pode lembrá-lo de promessas feitas em emails antigos, monitorizar faturas recorrentes nos seus alertas do banco, assinalar compromissos em choque e até sugerir prazos mais realistas para projetos com base no seu histórico.

As mesmas capacidades, mal utilizadas ou simplesmente mal configuradas, implicam riscos incómodos:

Estas tensões não resultam apenas de maus atores. Mesmo um sistema gerido de forma responsável pode criar situações desconfortáveis, como uma IA evocar memórias dolorosas ou temas privados diante de colegas apenas porque vivem em algum lugar do seu histórico digital.

Como manter algum controlo sobre um assistente sedento de dados

Os utilizadores tentados pelas conveniências do Gemini ainda têm formas de reduzir a exposição. Restringir as aplicações ligadas, desativar funções de histórico e limitar o tempo de retenção dos dados pode refrear parte do alcance. Separar contas – por exemplo, usar um endereço de email menos pessoal para testes com IA – ajuda a isolar experiências do núcleo do dia a dia.

Ao conceder acesso, testes reduzidos são melhores do que um “sim” total. Permita ao Gemini ver o seu calendário, mas evite dar-lhe acesso ao Drive e observe o que faz durante uma semana. Se os benefícios reais forem mínimos, retirar a permissão torna-se uma decisão mais fácil.

As pessoas podem também auditar o que a IA aprendeu. Rever periodicamente os pedidos guardados, ficheiros gerados e preferências inferidas permite fazer um balanço de quão íntima está a imagem traçada pelo sistema. Esse hábito pode parecer maçador, mas é como verificar extratos bancários: aborrecido até ao dia em que deteta algo que não deveria estar lá.

Porque este debate vai muito além da Google

A questão maior diz respeito à forma como a sociedade quer conviver com IAs sempre ligadas e sempre a aprender. Um sistema que o conhece “melhor do que você mesmo” tornou-se tanto uma frase de marketing como um aviso. Esta lógica surgirá em carros inteligentes, dispositivos domésticos, plataformas de aprendizagem, ferramentas de saúde e serviços financeiros.

A literacia digital terá de ir além da compreensão das definições de privacidade, passando a abarcar o que as IAs com consciência de contexto realmente inferem a partir das ações do dia a dia. Um adolescente a usar um chatbot fornecido pela escola, um freelancer a trabalhar em documentos de um cliente e um paciente a usar um verificador de sintomas não têm o mesmo perfil de risco, mas todos enfrentam variações da mesma pergunta: quanta intimidade com estes sistemas é aceitável, e quem deve definir os limites?

Para já, a mensagem da Google em torno do Gemini mantém-se otimista. A empresa apresenta o conhecimento aprofundado do utilizador como um caminho para melhor ajuda, não como um perigo. Para muitos, a realidade situar-se-á provavelmente num meio-termo mais confuso: verdadeiras poupanças de tempo, recomendações mais certeiras e uma sensação persistente de que o preço de toda esta conveniência cresce a cada novo pedido de permissão.