O denunciante da Theranos vê na era da IA o mesmo perigo que viu nos laboratórios

Tyler Shultz não precisou ver You Can See Everything, o documentário de Nathan Fielder sobre Elizabeth Holmes, para confirmar o que já sabia: a história da Theranos não acabou, ela só mudou de cenário. Quando a entrevista dele com o The San Francisco Standard circula por redes sociais, a pergunta que mais aparece não é sobre Holmes — é sobre o que acontece quando o mesmo padrão se repete em um setor que ninguém consegue auditar.

A Theranos, que atingiu valuation de US$ 10 bilhões sem que sua tecnologia funcionasse de verdade, ensinou uma lição brutal para investidores de Silicon Valley. Holmes e seu sócio Sunny Balwani usaram segredos comerciais como escudo para evitar due diligence científica, levantaram centenas de milhões com a família DeVos e o patriarca Sam Walton, e entregaram resultados laboratoriais falsos a pacientes reais por meio de farmácias Walgreens. Shultz, que era estagiário quando percebeu que o dispositivo Edwards não funcionava, denunciou a empresa e ajudou a derrubar uma fortaleza que achava ser intocável.

O que o preocupa hoje não é Holmes — ela cumpre pena de 11 anos e faz o que sempre fez: mantém-se no centro das atenções. "A única razão pela qual estamos falando sobre Elizabeth Holmes agora é porque ela quer que a gente fale sobre Elizabeth Holmes agora", disse Shultz ao SF Standard. Holmes está preparando um filme, um livro, uma espécie de second act que, segundo ele, "não sei exatamente para onde vai".

O verdadeiro alerta de Shultz está em outra direção. "Um grande perigo da IA é que é muito difícil fazer due diligence", afirmou. "É muito difícil distinguir algo realmente único e novo de um wrapper de ChatGPT. Se você quer enganar as pessoas, essa é uma ótima oportunidade para enganar."

O que é a Haemanthus e por que Shultz está preocupado

Billy Evans, parceiro de Holmes, fundou a Haemanthus em 2022, startup sediada em Austin que afirma usar lasers e inteligência artificial para detectar doenças em amostras de sangue, saliva e urina. Segundo materiais de marketing analisados pelo New York Times, o dispositivo da empresa emprega um laser para analisar amostras biológicas "em nível molecular", identificar biomarcadores como glicose e hormônios em segundos, e usar IA para detectar câncer e infecções.

A técnica em si — espectroscopia Raman — foi descoberta em 1928 e é amplamente conhecida pela comunidade científica. Não há novidade científica aqui. O problema, para Shultz, é o padrão de apresentação: segredos comerciais como justificativa para não compartilhar dados com investidores, promessas de miniaturização do equipamento para um dispositivo do tamanho de um microscópio de bancada (o mesmo tropeço da Theranos), e um CTO desaparecido que, segundo o Fortune, "desapareceu antes de o artigo de fundação ser publicado".

A própria Haemanthus nega qualquer vínculo com a Theranos em seu perfil no X: a empresa afirma que "Elizabeth Holmes não tem envolvimento zero" — a frase, de alguma forma ambígida, sugere exatamente o contrário do que pretende. A empresa afirma ter patentes e investidores, mas até hoje não publicou nenhum artigo revisado por pares que comprove a eficácia do dispositivo.

Por que o ceticismo de Shultz importa agora

O contexto mudou desde 2018. Naquela época, a queda da Theranos foi o equivalente tecnológico do escândalo Enron — um lembrete ensolarado de que trust me, bro não basta em biotech. Desde então, o setor de inteligência artificial levantou mais de US$ 1 trilhão em financiamento global, com empresas que nunca viram lucro operando em valuations que desafiam a física e a lógica financeira. A diferença entre 2018 e 2026 não é que os golpistas são mais criativos; é que o ruído é tão alto que ninguém consegue distinguir sinal de fraude de genuína inovação.

Shultz, que hoje trabalha com segurança cibernética, não está propondo um pânico. Está propondo um freio: "Eu acho que a época de tomar uma xícara de café por 30 minutos e enviar US$ 100 mil para alguém deveria acabar". Em 2026, com rodadas de investimento avaliando startups em bilhões com base em demos de modelos que ninguém consegue reproduzir, a analogia que ele faz não é paranoica — é factual.

A pergunta que fica é: quando o próximo Shultz surgir, ele vai conseguir ser ouvido antes que a bola estoure, ou o custo de auditar promessas de IA se tornou tão alto que só resta acreditar — ou desconfiar de tudo?

Fontes: TechCrunch, Fortune, The Hill

✓ Fontes independentes cruzadas e verificadas antes da publicação