A IA está desacelerando, mas as empresas não devem se preocupar com isso

O desenvolvimento de modelos avançados de IA está mostrando sinais de desaceleração. Após o entusiasmo em torno da inteligência artificial que surgiu com o lançamento do algoritmo ChatGPT da OpenAI no final de 2022 e o lançamento regular de modelos de IA impressionantes, está ficando cada vez mais claro que o ritmo de progresso em modelos de linguagem de grande porte está diminuindo.

Fonte da imagem: Steve Johnson / Unsplash

Neste verão, a Meta✴ Platforms adiou o lançamento de seu novo modelo de IA principal, o Llama 4 Behemoth, devido ao processo de refinamento que se arrastava. A OpenAI também lançou seu modelo mais recente, o GPT-5, mais tarde do que o planejado, e ele não correspondeu às expectativas.

De fato, o declínio do interesse em algoritmos avançados de IA não deve ser um grande problema para as empresas que implementam IA em seus fluxos de trabalho. Algoritmos generativos já estão bem estabelecidos nos negócios, oferecendo benefícios tangíveis, desde a sumarização de grandes documentos de texto e auxílio na codificação até a composição de e-mails. Redes neurais mais simples, anteriores aos algoritmos generativos, também estão encontrando uso crescente, como no processamento de faturas. Mas a maioria das empresas tem pouca compreensão do que a IA pode fazer hoje, muito menos do que ela pode se tornar no futuro.

Nem todas as organizações estão implementando ativamente tecnologias de IA em seus processos de trabalho. Isso geralmente se deve a preocupações com vazamentos de dados confidenciais por meio de bots de IA. Além disso, raramente se confia na inteligência artificial para tomar decisões importantes que afetam finanças, funcionários e clientes. A tendência, mesmo dos modelos mais avançados, de ocasionalmente darem respostas incorretas só aumenta a desconfiança.

Um estudo recente do MIT constatou que muitas empresas estão, em geral, satisfeitas com as ferramentas de IA existentes da OpenAI e da Microsoft. No entanto, quando se trata de desenvolver software de IA personalizado — o tipo que supostamente agrega mais valor às empresas —, os projetos-piloto falham a uma taxa de 95%. Os autores do estudo observam que os usuários corporativos são “extremamente céticos em relação às ferramentas de IA”, considerando-as “excessivamente complexas ou desvinculadas dos fluxos de trabalho do mundo real”.

O simples reconhecimento de que a IA está desacelerando pode dar às empresas mais confiança para investir tempo e dinheiro nela. O setor empresarial claramente precisa de mais tempo para adaptar as ferramentas de IA às suas operações. Por enquanto, a integração de grandes modelos de linguagem em tarefas cotidianas ainda está em fase inicial.

Isso não é surpreendente. A internet acabou mudando a maneira como as pessoas vivem e fazem negócios, mas demorou mais para isso na década de 1990 do que seus primeiros entusiastas esperavam. De acordo com o Pew Research Center, levou uma década para que a penetração da banda larga residencial nos EUA aumentasse de quase zero em 2000 para mais de 60% dos adultos.

O boom da IA ​​é diferente em muitos aspectos, mas pode seguir uma trajetória semelhante: uma onda de entusiasmo seguida de um declínio à medida que a tecnologia se espalha pela sociedade e pelos negócios. A verdadeira escala dos benefícios da IA ​​só se tornará clara daqui a alguns anos. Melhorar o desempenho dos modelos está se tornando cada vez mais difícil, o que favorece fabricantes de hardware como a Nvidia. Grandes players, como OpenAI e Meta✴, provavelmente investirão ainda mais em infraestrutura na tentativa de acelerar o ritmo de progresso de seus próprios modelos.