VibeCode30 2026 apresentou 30 produtos criados com inteligência artificial da Índia

O governo indiano anunciou um passo significativo no setor de tecnologia ao apresentar três novos modelos domésticos de inteligência artificial. Esses modelos foram nomeados EKA-1, Dhir 2B e Dhir 5B. O Ministério da Tecnologia da Informação apresentou essas ferramentas no âmbito da missão IndiaAI, desenvolvendo-as com foco em idiomas e processos de negócios indianos, o que permitirá reduzir a dependência de modelos de IA estrangeiros.

Estes três modelos foram demonstrados durante um evento realizado em Nova Deli. Segundo o secretário do Ministério da Tecnologia da Informação, S. Krishna, e outros funcionários do governo, essas ferramentas poderão ser utilizadas em instituições governamentais, centros de pesquisa e escolas.

Uma vantagem especial de dois dos três modelos é a capacidade de operar sem conexão com a internet, permitindo seu uso diretamente nos dispositivos.

O EKA-1 é o maior dos instrumentos de IA apresentados e foi criado pela startup Soket Labs, sediada em Bangalore. É um modelo de linguagem híbrido, aberto e poderoso, projetado para resolver tarefas complexas. O modelo é capaz de responder a perguntas difíceis relacionadas à matemática avançada, software e raciocínio lógico, além de poder funcionar como um agente de IA para executar múltiplas operações.

O EKA-1 é baseado em 26,3 bilhões de parâmetros e foi treinado em um vasto conjunto de dados de 7,5 trilhões de tokens de texto. Este modelo compreende todos os idiomas oficiais da Índia, além do inglês. Graças às suas capacidades, a Soket Labs preparou especificamente o EKA-1 para setores como serviços financeiros bancários e cibersegurança.

Os modelos Dhir 2B e Dhir 5B diferem do EKA-1 e foram desenvolvidos para atender a diversas necessidades. Eles foram criados pela empresa ZenteiQ AiTech Innovation.

A principal característica do Dhir 2B e Dhir 5B é que eles podem operar sem acesso à internet. Para isso, não é necessário um grande servidor em nuvem; eles podem ser baixados e executados diretamente em um telefone ou laptop.

A Índia se estabeleceu nas décadas de 1990 e 2000 como um escritório de retaguarda global para desenvolvimento de software. No evento TechSparks 2026, um evento principal da YourStory, um dos fundadores questionou se o país poderia alcançar um sucesso semelhante na criação de histórias. Ele respondeu com confiança que sim, pois a inteligência artificial torna a produção de vídeo mais econômica e eficiente.

A sessão intitulada 'A IA pode transformar a Índia em um centro global de exportação de conteúdo?' começou com uma demonstração do produto Dolphin AI de Saurabh Pandey, fundador e CEO da Eloelo Group. Em seguida, houve uma discussão em formato de bate-papo com Shraddha Sharma, fundadora e CEO da YourStory e The Bharat Project.

Pandey observou que a Índia produz há muito tempo produtos intelectuais notáveis, como Baahubali, Kantara e RRR, mas raramente atuou como exportador. Ele comparou isso ao Japão, que obteve sucesso com animes, à Coreia do Sul com doramas, à China com microdramas e aos EUA com Hollywood, enfatizando que cada um desses países usou o conteúdo para fortalecer seu poder brando.

Na opinião de Pandey, a IA está mudando essa situação, pois ferramentas antes acessíveis apenas a um número limitado de mercados agora estão abertas a todos. As oportunidades não se limitam à indústria cinematográfica, mas também à publicidade localizada, vídeos comerciais e conteúdo para redes sociais destinado a clientes estrangeiros.

Para ilustrar seus argumentos, Pandey apresentou o Dolphin AI, o mais recente produto da Eloelo. A empresa originalmente operava no setor de entretenimento ao vivo, depois migrou para microdramas através do aplicativo Story TV e recentemente adicionou um aplicativo de microaprendizagem chamado Master.

O Dolphin AI resolve um problema comum dos criadores de conteúdo: criar um único vídeo frequentemente exige a junção de clipes e edições de cerca de vinte ferramentas diferentes. O Dolphin AI substitui esse processo por um chat de agente e um conjunto de modelos. Um simples pedido permite criar um vídeo completo, enquanto o sistema gerencia automaticamente o contexto e a continuidade da narrativa. Além disso, ele se integra ao Claude e ao ChatGPT via MCP, ajudando os autores a criar vídeos de IA mais longos. A apresentação foi concluída com um breve clipe de demonstração.

Quando Sharma se juntou a Pandey no palco, ela reagiu com orgulho à demonstração, declarando: 'Isso é incrível. É real, e está acontecendo na Índia.'

A discussão então passou para questões de implementação. Pandey relatou que, durante o acesso antecipado, cerca de 15.000 vídeos foram criados pelo Dolphin AI em apenas oito dias, exclusivamente através de busca orgânica.

Em seguida, ele explicou por que isso é importante para os contadores de histórias. Efeitos visuais de alta qualidade antes exigiam orçamentos enormes, que serviam como filtro para determinar quem poderia criar histórias ambiciosas. Pandey afirmou: 'Com a ajuda da IA, com ferramentas como o Dolphin AI, buscamos que você possa lançar conteúdo sem nenhum porteiro.' Ele esclareceu que a IA não substitui os atores, mas sim os cenários caros; por exemplo, um drama histórico não precisa mais de um palácio real. Como a distribuição se tornou amplamente algorítmica, um contador de histórias da Índia pode alcançar audiências nos EUA ou na Europa.

Ao ser questionado sobre os motivos do atraso da Índia, Pandey não culpou a criatividade. Ele comparou a Coreia do Sul, com 52 milhões de habitantes e uma economia de exportação de conteúdo de cerca de US$ 15 bilhões, com a população indiana de 1,4 bilhão de pessoas. Ele argumentou: 'Eu recusaria acreditar que não temos criatividade.' Na sua opinião, para o sucesso, devem se unir tecnologia, ambição, distribuição e capital, e os desenvolvedores indianos frequentemente consideraram o mercado local como o único significativo.

Sobre se os microdramas podem se tornar um negócio viável na Índia, Pandey citou o exemplo da China, onde essa categoria gerou cerca de US$ 8 bilhões em receita no ano passado e está crescendo para US$ 10–11 bilhões, sendo que uma única plataforma ganha mais do que toda a bilheteria chinesa. Na Índia, segundo ele, a taxa de crescimento agregada dos quatro ou cinco principais players ultrapassa 5.000 crores de rúpias, alcançada em aproximadamente 18 meses.

Historicamente, o alto custo de produção consumia 50–60% da receita. A IA, segundo Pandey, finalmente resolve o problema da oferta. Ele comparou isso ao momento de atendimento comercial rápido no setor de entretenimento. Pandey espera que as plataformas se consolidem em torno de dois ou três players, assim como ocorreu na entrega de alimentos e comércio eletrônico, mas a oferta permanecerá aberta. A Eloelo lançou 200 novos microdramas no mês passado para sua plataforma Story TV e colabora com cerca de 90 empresas de produção, número que, segundo suas previsões, dobrará.

Ele aconselhou os novos participantes a se concentrarem no lado da oferta. Pequenos estúdios de IA flexíveis, compostos por vários editores, produtores promocionais e produtores lineares, podem fornecer microdramas e conteúdo para OTT às plataformas. Ele pediu aos roteiristas e produtores que considerassem a IA como um parceiro de brainstorming e sugeriu a ideia de criar uma 'Mahabharata' feita com IA. Pandey concluiu: 'O próximo Disney ou o próximo grande produto intelectual pode ser criado agora mesmo, se houver o motor certo de oferta, porque a demanda é muito óbvia.'

Pandey acrescentou que a Eloelo, que cresceu de uma plataforma para cinco, atualmente não planeja um IPO imediato e está focada no crescimento sustentável enquanto constrói a base para as ambições globais da Índia.

Sharma observou que a trajetória de Pandey, de funcionário da Flipkart a fundador trabalhando em nível global, serve como um lembrete do que a ambição indiana pode alcançar. Ela pediu ao público que informasse suas equipes e redes de que a janela de oportunidade para o desenvolvimento nesta área está aberta. A sessão sugeriu que, se a Índia conseguiu transformar código em exportação global, as histórias podem ser o próximo passo.

O cofundador da Murf AI acredita que as dificuldades relacionadas à inteligência artificial de voz na Índia são capazes de moldar tendências tecnológicas globais. O que os usuários indianos consideram uma conversa normal pode se tornar o teste mais difícil para a IA de voz, e resolver esse desafio abrirá novas possibilidades em todo o mundo.

A IA de voz é capaz de responder a perguntas, confirmar pedidos ou ajudar a reservar lugares. No entanto, surge a questão: ela conseguirá pronunciar corretamente um nome indiano, entender um endereço falado em uma mistura de hindi e inglês e responder rápido o suficiente para soar natural?

Para Sneha Roy, cofundadora e diretora de operações da Murf AI, tais cenários não são excecionais; eles representam o nível básico para criar uma IA de voz que funcione na Índia e, eventualmente, no mundo todo.

Durante um workshop no evento TechSparks 2026 intitulado 'Criando IA de Voz da Índia, para a Índia e para o Mundo', Roy explicou como a complexidade linguística da Índia, as limitações de infraestrutura e as considerações econômicas afetam o desenvolvimento das tecnologias de fala.

Ela deu exemplos de produtos que primeiro se adaptaram aos usuários indianos e depois encontraram aplicações mais amplas. O Google Maps implementou um recurso de funcionamento offline para áreas com acesso limitado à internet, e a Netflix apresentou um plano acessível apenas por dispositivos móveis, que desde então foi adotado em 78 países. A Uber testou pagamentos em dinheiro em Hyderabad antes de expandir essa opção para outros mercados.

Roy acredita que a IA de voz pode seguir um caminho semelhante. Por exemplo, ao ligar para verificar o status de uma entrega em Bengaluru, o cliente pode misturar inglês com um idioma regional, usar a pronúncia local do endereço e esperar que o código postal seja dito em dígitos.

Um modelo construído em inglês padronizado pode ter dificuldades com esses detalhes. Roy enfatizou: 'Se o cliente precisa mudar seu modo de falar para que o agente consiga lidar, ou repetir constantemente seu endereço ou nome, isso significa que ainda não terminamos seu desenvolvimento.'

Na sua opinião, o desafio é criar sistemas que considerem o modo de fala natural das pessoas, em vez de exigir que os clientes se adaptem à tecnologia.

A fala natural é apenas uma parte do problema. Os agentes de voz também devem reagir rapidamente e funcionar de forma eficiente em grande escala, quando as empresas processam milhões de chamadas mensalmente. Roy relatou que o pipeline completo de um agente de voz, incluindo reconhecimento de fala, modelo de linguagem e geração de fala, geralmente tem um orçamento de resposta de 500 a 800 milissegundos. Ela acrescentou que a Murf conseguiu reduzir a latência de seu modelo de conversão de texto em fala para menos de 100 milissegundos, incluindo atrasos de rede.

Para alcançar isso, a empresa desenvolveu o Falcon 2 — um modelo de fala menor projetado para funcionar em uma gama maior de GPUs, em vez de depender de hardware específico e de alto desempenho. Roy observou que essa abordagem ajudou a manter baixa latência em diferentes regiões geográficas, ao mesmo tempo que aumentava a eficiência econômica.

Soluções de engenharia semelhantes podem ser úteis para mercados fora da Índia, especialmente onde a infraestrutura de computação é limitada ou o deployment de agentes de voz em grande volume continua caro.

Roy também destacou a importância de uma abordagem responsável aos dados de voz. Ela mencionou que a Murf colabora com mais de 400 atores de voz em todo o mundo em parcerias de longo prazo baseadas em royalties e não clona vozes sem consentimento.

Para clientes com requisitos rigorosos de privacidade, a empresa oferece APIs que podem processar dados sem salvá-los, bem como implantações locais para aplicativos sensíveis. A tese central de Roy é que a diversidade linguística e as restrições de infraestrutura da Índia não devem ser vistas como requisitos secundários; elas podem ajudar a definir o que a IA de voz deve fazer antes de estar pronta para adoção em larga escala. Como ela disse: 'A Índia é a capital das especificações mundiais.'