Ao menos 46 prefeitos e sete vereadores foram eleitos no primeiro turno utilizando ferramentas de Inteligência Artificial ao longo da campanha eleitoral de 2024. O tema, apesar de presente entre os políticos, ainda carece de regulamentação por parte do Congresso Nacional.

Os dados ainda são preliminares, mas a IA foi utilizada em campanhas de pelo menos 61 cidades em todo o país, em dez estados. Entre as ferramentas de IA adotadas pelos comitês, estão análise de dados digitais e de redes sociais para gerar mais engajamento e repercussão de posts patrocinados. Os dados não contabilizam casos de deep fake, por exemplo, que são instrumentos proibidos por determinação do Tribunal Superior Eleitoral (TSE).

Para o fundador da startup Nny Agency, Junior Ribas, o novo modelo de fazer campanha precisa se basear em quatro pilares fundamentais: análise de todos os dados, para saber qual o melhor caminho seguir; traçar as formas e as estratégias para divulgação do candidato; criação de conteúdos informativos e designer atraente ao público e uso de ferramentas de neurociência e de inteligência artificial.

“É necessário se pensar cada detalhe, ligar cada ponto para que quando o produto chega ao eleitor ele tenha vontade de votar”, afirma o especialista.

IA em alta

O ano de 2024 tem sido marcado pela massificação do uso de ferramentas de Inteligência Artificial em todo o mundo.

O Prêmio Nobel de Física deste ano foi concedido a dois gigantes no campo da Inteligência Artificial: John J. Hopfield, da Universidade de Princeton, EUA, e Geoffrey E. Hinton, da Universidade de Toronto, Canadá. Suas pesquisas inovadoras estabeleceram as bases do Aprendizado de Máquina, impactando significativamente a vida cotidiana em várias disciplinas.

John Hopfield é celebrado por implementar o conceito de memória associativa, que transformou a maneira como imagens são armazenadas e recuperadas em enormes bases de dados, trazendo um avanço notável na computação. Geoffrey Hinton, por sua vez, desenvolveu métodos que permitem às máquinas reconhecer padrões e detalhes em dados de forma autônoma.

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