“O código escrito por AI não é um ativo, é uma dívida” --- Jane Zhang: Já se passou um ano desde que nossa equipe começou a adotar ferramentas de código AI (como Cursor, Claude Code). Durante este ano, ao lidar diariamente com essas ferramentas de AI, percebi claramente que o código acumulou muitas "impurezas" silenciosamente — código desnecessário por toda parte, comentários inúteis e testes mock excessivos surgindo sem parar. Até mesmo os testes unitários tornaram-se pouco confiáveis, frequentemente deixando passar problemas que deveriam ser detectados. E o resultado? Sempre que quero adicionar uma nova funcionalidade, muitas vezes preciso primeiro fazer uma grande reestruturação para poder avançar. Recentemente, tenho me visto cada vez mais obrigado a sentar e revisar, modificar e até reescrever o código linha por linha. Só assim posso garantir a integridade e a correção do código, além de facilitar a manutenção para futuros colegas.

Esta piada é muito engraçada: Aqueles que dizem todos os dias que "os grandes modelos de linguagem (LLM) não conseguem raciocinar, apenas preveem a próxima palavra (Token)" são, na verdade, os verdadeiros "papagaios aleatórios": > A compreensão dos grandes modelos de linguagem parou no final de 2022 (data de corte do conhecimento (knowledge cutoff)). > Afirmam ser especialistas em grandes modelos de linguagem (ilusão (hallucination)). > Quando veem a expressão "previsão da próxima palavra (next-token prediction)", agarram-se a ela e repetem incessantemente (overfitting). > Nunca refletem, apenas repetem essa frase (falta de capacidade de raciocínio (non-reasoning)).

A bolha de especulação em torno da IA está estourando, mas isso é uma boa notícia para o seu futuro Autor: Hugh Langley A especulação em torno da IA colidiu com a realidade, mantenha a calma. Uma correção de mercado, um alerta, uma grande digestão... você pode dar o nome que quiser, mas a IA está realmente passando por tudo isso. Atualmente, duas coisas parecem estar acontecendo ao mesmo tempo. Por um lado, as empresas finalmente começam a entender o que a IA pode fazer por seus lucros - e, mais importante, o que não pode fazer. Por outro lado, as expectativas exageradas e inflacionadas, que foram em parte promovidas pelas empresas de IA nos últimos anos, finalmente estão aterrissando. Em resumo, a situação está se tornando cada vez mais assim: tanto os apocalípticos da IA quanto os seus fervorosos defensores estão errados. A trajetória de desenvolvimento da IA começa a parecer menos como uma máquina do tempo ou um elevador espacial e mais como tecnologias que conhecemos, como computadores, smartphones e TVs: ela vai melhorar cada vez mais, com o tempo, quase certamente mudará nossas vidas, mas essa mudança é mais provável que seja gradual - a ponto de, se um dia a inteligência artificial geral (AGI, artificial general intelligence) ou a superinteligência realmente chegarem, pode ser que não percebamos que foi um salto tão grande. Talvez nada ilustre isso melhor do que o modelo GPT-5, recentemente lançado e muito aguardado pela OpenAI. Sua promoção foi estrondosa, mas a recepção foi morna. Antes do lançamento, Sam Altman, da OpenAI, disse que se sentia "totalmente inútil" em comparação com a inteligência desse modelo, até mesmo comparando-o ao "Projeto Manhattan". No entanto, quando foi realmente lançado, os usuários claramente não estavam tão impressionados. Um usuário escreveu: "A promoção foi exagerada." Outro comentou: "Se não houver um grande avanço, o que resta é apenas especulação." Mas isso pode ser apenas uma visão de uma nova realidade: o ritmo acelerado do desenvolvimento da IA está se estabilizando, e o progresso não pode ser impulsionado apenas pela especulação; não veremos a substituição total dos empregos de colarinho branco da noite para o dia, nem entraremos em uma sociedade rica em recursos de IA da noite para o dia. Bem-vindo à era do "é só isso?" da IA. Mantenha a calma. Já passamos por isso. Tudo ficará bem. Talvez. No final da década de 90, a revolução da internet varreu o mundo, e as empresas podiam ganhar fortunas da noite para o dia apenas com um site e um discurso inteligente. Mas em 2000, a realidade econômica estourou a bolha da especulação, e trilhões de dólares evaporaram em uma noite. Não está familiarizado com essa história? Pergunte aos seus pais como essa empresa se saiu depois. Não é difícil entender por que a discussão sobre bolhas ressurgiu. Até Altman - o maior "apologista" da IA - fez recentemente declarações raramente cautelosas, reconhecendo que pode haver uma bolha no mercado de IA. A velocidade do progresso chegou a um ponto em que você pode não perceber as mudanças. - Carl Benedikt Frey "Se você voltar ao momento em que a bolha da internet estourou nos anos 90", disse o economista Carl Benedikt Frey, da Universidade de Oxford, "descobrirá que os investimentos na época não tinham o suporte de lucros correspondentes, mas realmente trouxeram aumentos de produtividade concretos." Se isso soa familiar, talvez uma "checagem de saúde" na IA agora possa evitar que a história se repita. Uma pesquisa publicada no mês passado pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) jogou mais lenha na fogueira. O estudo afirma que, entre as empresas que investigaram, apenas 5% conseguiram transformar a tecnologia de IA em receita real - essa descoberta é bastante alarmante e até provocou uma venda de ações de tecnologia, embora o estudo em si tenha muitas limitações. No entanto, também há outras evidências de que a IA já começou a impactar as empresas que a adotam. Um estudo da Universidade de Stanford, após analisar dados salariais, concluiu que a IA está sufocando os empregos de nível inicial para jovens de 22 a 25 anos, especialmente nas áreas onde a IA tende a substituir em vez de aumentar a força de trabalho humana. Marc Benioff afirmou que os agentes de IA estão substituindo milhares de empregos de atendimento ao cliente na Salesforce, e outras empresas também se gabam de que a IA permitiu um maior nível de automação em seus trabalhos. Frey e outro economista de Oxford, Pedro Llanos-Paredes, publicaram no início deste ano um estudo sobre o impacto da IA na demanda por tradutores estrangeiros, concluindo que a tecnologia teve um impacto pequeno, mas verificável, sobre esses empregos. "Parece que vemos algumas poucas empresas que lideram a revolução da IA alcançando um crescimento significativo de receita, mas não vemos esse crescimento se traduzindo em um crescimento econômico mais amplo", disse Frey. "O que me preocupa é que ainda não vemos nenhum sinal da IA nos dados de produtividade, e isso é o que realmente importa. Não importa como a IA se sai em testes ou benchmarks, o que importa é convertê-la em crescimento econômico real." Para o mercado, essa velocidade de aplicação mais moderada pode ser perfeitamente aceitável. Os estrategistas da Evercore ISI preveem que, até o final de 2026, a onda de IA impulsionará o mercado de ações dos EUA a subir mais 20%. "A IA é 'maior' do que a internet", escreveram em um relatório publicado esta semana. "Em três anos, embora a aplicação esteja apenas começando, seu impacto já atingiu todos os aspectos da sociedade e da indústria." Os resultados financeiros da Nvidia na semana passada são um indicador poderoso da situação atual. A empresa, que vende chips valiosos para treinar e operar IA, tornou-se um barômetro de toda a onda de IA, com seus principais clientes incluindo alguns dos maiores gigantes da tecnologia. (De acordo com a Bloomberg, cerca de 47% dos gastos de capital da Microsoft são com chips da Nvidia.) Embora os resultados da Nvidia tenham superado as expectativas de Wall Street e quebrado seus próprios recordes de vendas, suas ações ainda caíram, indicando que os investidores não estavam satisfeitos com os números que viram. Alguns analistas alertaram que as empresas que compram serviços da Nvidia ainda não viram retorno sobre o investimento. A avaliação de um analista do UBS sobre o desempenho da Nvidia pode resumir perfeitamente o novo padrão de desenvolvimento estável da IA: "suficientemente bom." Em suma, a IA parece ter chegado ao seu "momento do iPhone 4". Em 2010, quando o iPhone 4 da Apple foi lançado, ele era um produto de sucesso absoluto. No palco de Cupertino, Steve Jobs orgulhosamente declarou que a Apple havia criado o telefone mais fino do mundo e trouxe uma série de novos recursos indispensáveis: design de bordas quadradas, tela de alta resolução, câmera frontal para FaceTime e selfies, e a estreia do chip A4 da Apple. Apesar do incidente "Antennagate", ele ainda vendeu muito bem e consolidou ainda mais a posição da Apple como o rei dos smartphones. Pode-se dizer que, desde então, todo o mercado tem perseguido o design de "vidro em sanduíche" do iPhone 4. Esse sentimento de decepção é em grande parte causado por uma especulação irracional. - David Krueger Então, a situação mudou: desde então, além de alguns saltos moderados, o iPhone tem seguido um caminho mais gradual. Há evidências de que a inteligência artificial pode estar seguindo um caminho semelhante. Os laboratórios de IA de ponta estão lançando atualizações estáveis e pequenos saltos continuamente, em vez de lançar uma nova geração de modelos a cada poucos anos. O resultado é que cada novo modelo lançado começa a parecer evolutivo e gradual. "Se você não é um dos principais especialistas na área, eu acho que a velocidade do progresso chegou a um ponto em que você pode não perceber as mudanças", disse Frey. No ano passado, um tópico popular foi se os laboratórios de IA estavam enfrentando o problema de retornos decrescentes ao tentar simplesmente injetar mais dados e poder computacional nos modelos. Isso pode explicar parcialmente por que o GPT-5 teve uma recepção morna, mas não é o único fator. Entre o lançamento do GPT-4 em março de 2023 e o lançamento do GPT-5 no mês passado, a OpenAI lançou várias dezenas de modelos, cada um focado em tarefas específicas ou melhorias incrementais sobre o anterior. Portanto, não é surpreendente que o GPT-5 não tenha nos surpreendido. (Em uma conversa onde Altman reconheceu a existência de uma bolha na IA, ele também afirmou que a OpenAI possui modelos mais avançados do que o GPT-5, mas não pode implantá-los devido à falta de poder computacional.) O mais recente modelo de ponta do Google, Gemini 2.5, também é um modelo de transição, e o lançamento do GPT-5 pode servir como um lembrete amigável para que ajustemos nossas expectativas em relação ao Gemini 3, que deve ser lançado até o final do ano. "O progresso parece mais contínuo", disse David Krueger, professor assistente da Universidade de Montreal que estuda segurança e riscos da IA. Krueger ainda acredita que ocasionalmente teremos momentos de "uau", mas também acredita que, para alcançar um nível de inteligência artificial que possa competir com os humanos, precisamos fazer mais avanços tecnológicos - e ele acredita que apenas os grandes modelos de linguagem (Large Language Models) não serão suficientes para alcançar a AGI. "Eu realmente acredito que os grandes modelos de linguagem, ou mais amplamente, o aprendizado profundo, podem ser uma grande parte do quebra-cabeça. Se eu tivesse que apostar, diria que é a maior parte", disse ele. "Mas eu acho que ainda estamos faltando algumas peças do quebra-cabeça." Krueger também apontou para aqueles que criaram a "especulação irracional" na IA, que finalmente terão que enfrentar a realidade. Altman pode ser o mais exagerado, mas não é o único. Em março deste ano, Dario Amodei, CEO da Anthropic, previu que, em três a seis meses, a IA escreveria 90% do código dos desenvolvedores de software. No entanto, o ganho real parece ser muito mais moderado: na teleconferência de resultados do primeiro trimestre de 2025 da Alphabet, o CEO Sundar Pichai afirmou que mais de 30% do código interno do Google é gerado pela IA. "Acho que esse sentimento de decepção é em grande parte causado pela especulação irracional por parte das empresas", disse Krueger. À medida que a tecnologia realmente se concretiza, o ritmo acelerado do desenvolvimento da IA pode desacelerar, e as expectativas sobre o futuro da IA - e sobre a possibilidade de que a AGI possa, talvez, um dia, chegar - finalmente foram trazidas de volta à realidade. Você pode ver como chegamos a este ponto. Em janeiro deste ano, em uma entrevista à Bloomberg, Altman previu que a AGI chegaria durante o segundo mandato de Trump. Elon Musk previu que poderia surgir ainda este ano. Em boca de alguns dos principais especialistas em IA, a AGI sempre está "a alguns anos de distância". E a verdade é que parece que finalmente percebemos que ninguém sabe a resposta. Talvez, no campo da IA, ninguém tenha aprendido a lição tão profundamente quanto a Apple. No início deste ano, a Apple cancelou um anúncio do iPhone 16 que prometia várias novas funcionalidades de IA muito aguardadas, mas que, na verdade, estavam longe de estar prontas. Quando Tim Cook subir ao palco na próxima semana para apresentar a nova linha de dispositivos, se ele e outros executivos da empresa falarem de forma mais cautelosa sobre a IA, não se surpreenda.