Do entusiasmo ao ceticismo: a revolução da IA está perdendo o brilho?
Apesar da adoção recorde, estudos mostram que 95% dos projetos corporativos de IA não entregam ganhos significativos. O hype está superando a realidade?
Em um episódio recente do podcast TBPN, Jordi Hays perguntou a seu coapresentador John Coogan se sua vida realmente seria tão pior sem acesso a ferramentas de IA generativa como ChatGPT e Claude. A ausência da IA, questionou ele, seria tão disruptiva quanto o súbito desaparecimento dos smartphones, das TVs ou da eletricidade?
Coogan admitiu que não. O impacto da IA na vida real varia – alguém passando por um momento difícil pode encontrar algum alívio no aconselhamento de um chatbot –, mas é razoável julgar a tecnologia em termos sociais e históricos, já que é assim que seus maiores entusiastas e propagadores a enquadram.
A questão, então, passa a ser qual é o verdadeiro progresso da revolução da IA. Com base nos dois anos e nove meses desde a estreia do ChatGPT, devemos acreditar que a IA generativa vai mudar o mundo na mesma escala da Revolução Industrial, da internet ou da comunicação móvel?
Como observa o colunista de política e cultura do "Financial Times" Janan Ganesh em um artigo recente, os que preveem que a IA generativa trará abundância e bem-estar são justamente aqueles que trabalham mais próximos da tecnologia e, presumivelmente, a entendem melhor. Mas também são os que mais têm a ganhar ao supervalorizá-la e os menos dispostos a admitir que dedicaram suas carreiras a algo de impacto apenas modesto.
Não há dúvida de que a IA generativa é uma tecnologia impressionante. Qualquer pessoa que já tenha usado o Deep Research do ChatGPT, o recurso Computer Use da Anthropic ou o gerador de vídeos Veo 3 do Google pode perceber isso.
Grandes empresas estão despejando dinheiro em projetos de IA, mas muitos emperram.
Ela também é a tecnologia de adoção mais rápida da história moderna: aplicativos de IA generativa chegaram a 39,4% de adoção entre adultos nos EUA em apenas dois anos, contra os quatro anos que os smartphones levaram para atingir 35% após o lançamento do iPhone em 2007.
Ainda assim, a adoção não se traduziu em disposição para pagar. Apenas cerca de 3% dos usuários assinam versões premium, segundo o relatório State of Consumer AI, da Menlo Ventures. A computação móvel, em contraste, sempre exigiu a compra de um aparelho e de um plano de celular.
No mundo todo, os aplicativos de IA geram apenas cerca de US$ 12 bilhões por ano em receita, com 1,8 bilhão de usuários. Dois dos maiores players da área, OpenAI e Anthropic, ainda estão longe da lucratividade. Já a Nvidia, que vende os chips que alimentam a IA, faturou US$ 130 bilhões no último ano fiscal.
O VERDADEIRO ALCANCE DA REVOLUÇÃO DA IA
Agora, a lua de mel do mercado com a IA generativa pode estar chegando ao fim. Consumidores e empresas estão menos interessados em se deixar encantar e mais focados em receber ajuda concreta. A atenção se voltou para a questão de se a IA pode realmente reformar práticas de negócios antiquadas.
Ela de fato torna algumas tarefas, como programação, mais eficientes, economizando tempo e, às vezes, folha de pagamento. Mas poucos executivos de TI afirmam que a IA generativa está transformando seus negócios, ao menos por enquanto.
Grandes empresas estão despejando dinheiro em projetos de IA, mas muitos emperram. Um relatório do MIT, publicado em agosto, abalou investidores ao apontar que 95% dos projetos corporativos de IA falham em melhorar de forma substancial a eficiência ou os lucros.
A pesquisa mostra que o problema não são os modelos em si; o desafio é integrá-los a dados, fluxos de trabalho e infraestrutura das companhias. Em outras palavras, trata-se de um problema de aplicação – que persiste desde 2023.
As próprias empresas de IA parecem reconhecer isso. Ao acompanhá-las, ouve-se cada vez menos falar em inteligência artificial geral (IAG) e “superinteligência” e há menos ênfase em modelos monolíticos que fazem de tudo. Na prática, a maioria das cargas de trabalho em IA é processada por equipes de modelos especializados.
A IA generativa é tecnicamente complexa e difícil de compreender em detalhes. Mas isso não significa que seu impacto só possa ser avaliado dentro dos laboratórios ou nas big techs.
O que realmente importa é se ela aumenta, de maneira mensurável, a produtividade nos negócios e se deixa as sociedades mais saudáveis, melhor educadas, mais livres, prósperas, criativas e menos entediadas no trabalho.
