A OpenAI abrirá seu primeiro Laboratório de IA Aplicada fora dos EUA, em Cingapura. O laboratório faz parte de uma nova parceria com o Ministério do Desenvolvimento Digital e Informação.
A iniciativa, chamada OpenAI para Cingapura, foi anunciada no ATx Summit e é apoiada por um compromisso de mais de S$ 300 milhões.
O laboratório criará mais de 200 funções técnicas baseadas em Cingapura nos próximos anos. A OpenAI disse que Cingapura também se tornará um de seus centros globais para engenheiros implantados posteriormente que trabalharão com organizações na implantação de IA. A OpenAI disse que o trabalho do laboratório estará alinhado com as prioridades da Missão de IA de Cingapura, que incluem serviço público, finanças e infraestrutura digital.
Foco na implantação e no talento
A empresa trabalhará com agências governamentais e parceiros locais em programas de educação e força de trabalho dentro do Ministério da Educação e GovTech. A OpenAI também planeja apoiar educadores por meio de um capítulo da OpenAI Academy em Cingapura, participar do Programa Nacional de Impacto de IA e realizar hackathons do Codex for Teachers.
A parceria inclui planos para trabalhar com parceiros locais em programas aceleradores para startups nativas de IA na forma de workshops para microempreendedores e pequenas empresas, abordando como fundadores e PMEs podem usar IA em operações e atendimento ao cliente.
Chng Kai Fong, Secretário Permanente para o Desenvolvimento Digital e Informação, disse que a resposta de Singapura à IA inclui o crescimento de novos setores, ancorando empresas fronteiriças globais e dotando os trabalhadores com competências relevantes.
Cingapura atualiza estrutura de IA agente
Singapura também atualizou o seu quadro de governação para a IA de agência, que foi lançado pela Infocomm Media Development Authority no Fórum Económico Mundial em janeiro de 2026. O quadro baseia-se no anterior Modelo de Quadro de Governança de IA para IA de Singapura, introduzido em 2020, e fornece às organizações orientação sobre a implantação responsável de agentes de IA, incluindo medidas para reduzir os riscos inerentes à IA de agência.
A IMDA atualizou agora a estrutura após buscar feedback e estudos de caso da indústria, com a versão revisada seguindo contribuições de mais de 60 organizações, incluindo AWS, DBS, Google e Salesforce.
A atualização adiciona orientações sobre riscos associados a sistemas multiagentes, agentes terceirizados, preconceitos de automação e responsabilidade humana. O quadro inclui agora mais de dez estudos de caso que mostram como as organizações aplicaram as suas recomendações.
Os estudos de caso foram contribuídos por organizações de Singapura e internacionais, incluindo Ant International, City Developments Limited, Cyber Sierra, Dayos, Google, Knovel, OCBC, PwC, Stability Solutions, Tencent, Terminal 3, Workday, X0PA e GovTech Singapore.
Estudos de caso mostram controles de governança
Um estudo de caso concentra-se na Dayos, uma empresa de automação empresarial de IA com sede em Cingapura e operações nos EUA. Dayos construiu um agente de tickets com tecnologia de IA que lida com solicitações internas de TI. O agente pode resolver algumas solicitações automaticamente e encaminhá-las para um ser humano quando necessário.
Dayos usou níveis de risco escalonados para determinar quais ações o agente poderia tomar. Ações de baixo risco e reversíveis, como redefinições de senha, poderiam ser automatizadas e auditadas quinzenalmente, enquanto ações de risco moderado exigiam aprovação humana antes da execução. Ações de maior risco, como alterações de permissão com reversibilidade limitada, foram excluídas da autoridade do agente.
A Tencent contribuiu com um estudo de caso sobre CodeBuddy, um sistema de codificação de IA desenvolvido pela Tencent Cloud. CodeBuddy pode planejar, escrever e implantar código por meio de instruções em linguagem natural e pode acessar sistemas de arquivos, comandos de terminal, APIs externas e ferramentas MCP.
CodeBuddy usa padrões predefinidos e permissões configuráveis. A aprovação humana é necessária para ações como editar arquivos, executar comandos shell, fazer solicitações de rede ou usar ferramentas externas.
O sistema explica comandos complexos em linguagem simples antes que os usuários os aprovem. Comandos suspeitos ainda exigem aprovação humana, mesmo que comandos semelhantes tenham sido pré-aprovados.
O estudo de caso da GovTech Singapore abrange a implementação de assistentes de codificação de agentes no governo. A primeira fase foi limitada aos funcionários da GovTech, não permitiu ferramentas externas e foi restrita a sistemas de baixo risco. A GovTech desenvolveu o registro central e uma estrutura para conectar ferramentas externas aprovadas. A agência também testou o sistema contra possíveis ataques.
(Foto de Mike Enério)
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