O ano de 2025 trouxe um ajuste de expectativas inevitável para a inteligência artificial, marcando uma significativa correção do hype da IA que dominou os últimos anos. Após o deslumbramento inicial com ferramentas como o ChatGPT em 2022, o entusiasmo corporativo global começou a esfriar, revelando desafios substanciais na integração e no retorno dos investimentos prometidos por líderes do setor.
Empresas de tecnologia e startups de IA, que antes anunciavam avanços exponenciais e a substituição em massa de trabalhos de colarinho branco, viram a realidade se impor. Relatórios recentes, incluindo dados do US Census Bureau e pesquisas da Universidade de Stanford, indicam uma estagnação na adoção de ferramentas de IA pelas empresas. Muitos projetos permanecem em fase piloto, sem conseguir a ampla adesão necessária para justificar os trilhões investidos na corrida tecnológica.
Apesar dos “momentos uau” genuínos, como os saltos na geração de vídeo e modelos de raciocínio, a tecnologia ainda é jovem e experimental. A promessa de uma “ferramenta universal” capaz de revolucionar processos e cortar custos não se concretizou na escala esperada, levantando questões sobre como as grandes empresas de IA planejam recuperar os investimentos massivos já realizados.
O esfriamento do entusiasmo e os desafios de adoção
A desilusão com as promessas da IA atingiu um ponto crítico com o lançamento do GPT-5 em agosto. A OpenAI, que catalisou e manteve o boom atual, havia gerado enormes expectativas para a nova geração de sua tecnologia. O CEO Sam Altman chegou a descrever o GPT-5 como um “especialista em nível de PhD em qualquer coisa”, e publicou uma imagem da Estrela da Morte, sugerindo poder ilimitado. No entanto, quando o produto foi lançado, a percepção geral foi de “mais do mesmo”.
Este evento gerou uma mudança de vibração notável. Yannic Kilcher, pesquisador de IA e popular YouTuber, declarou em um vídeo dois dias após o lançamento do GPT-5: “A era dos avanços que quebram barreiras acabou. A AGI não está chegando. Parece muito que estamos na era Samsung Galaxy dos LLMs.” A analogia com os smartphones é pertinente: enquanto novas versões trazem pequenas melhorias, a experiência fundamental permanece similar, diferentemente dos primeiros anos de inovação disruptiva. Segundo informações do www.technologyreview.com, essa percepção de estagnação em grandes avanços de modelos tem sido um fator chave para a correção do hype da IA.
Empresas enfrentam dificuldades em transformar a “poeira mágica” da IA em resultados tangíveis. Um estudo publicado pela Nature em 2025 destacou que, embora a IA ofereça potencial, a complexidade de sua implementação, a necessidade de dados de alta qualidade e a falta de talentos especializados são barreiras significativas. A expectativa de que a IA seria uma “multiferramenta universal” subestimou a granularidade e o esforço necessários para integrá-la eficazmente em processos de negócios existentes.
Além do hype: o que realmente avançou na IA?
É crucial equilibrar a desilusão com uma avaliação sóbria do progresso. A correção do hype da IA não significa o fim da inovação, mas sim um realinhamento das expectativas. O progresso tecnológico nunca é linear, e a pesquisa e o desenvolvimento frequentemente operam em ciclos de euforia e desilusão. Recuos aparentes podem ser, na verdade, momentos de consolidação ou de mudança de paradigma.
Apesar da recepção morna ao GPT-5, a OpenAI e outras empresas continuaram a lançar modelos notáveis. O1 e O3, por exemplo, introduziram novos paradigmas em modelos de raciocínio, e Sora 2 elevou o patamar para a geração de vídeo. Essas inovações, embora talvez não tão sensacionais quanto os primeiros modelos generativos, representam avanços importantes em domínios específicos. A IA está se tornando “realmente boa” em tarefas mais focadas, como demonstrado por modelos de codificação e matemática que alcançam vitórias em competições de nível mundial.
A verdadeira questão agora é como traduzir esses avanços em valor econômico e social de forma sustentável. A tecnologia é poderosa, mas ainda em fase experimental em muitas aplicações. A necessidade de ajustar as expectativas e focar em casos de uso práticos e bem definidos, em vez de promessas grandiosas, é o caminho para a maturidade da inteligência artificial.
A correção do hype da IA em 2025 representa um momento de amadurecimento para o setor. Longe de ser um sinal de fracasso, é uma oportunidade para recalibrar a rota, priorizando a utilidade prática e a integração cuidadosa em vez da corrida por “avanços” superficiais. O futuro da inteligência artificial não está na promessa de uma singularidade iminente, mas sim no desenvolvimento de ferramentas robustas e confiáveis que resolvam problemas reais, exigindo agora uma abordagem mais pragmática e menos sensacionalista.
