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O ser humano detesta ficar de fora de alguma tendência e, com isso, surge o hype. Um grupo de pessoas começa a falar de algo, outras ouvem falar e também não querem ficar de fora. Ficam com FOMO, fear of missing out, o famoso medo de ficar de fora. Estamos acostumados a associar hype ao momento em que as expectativas correm muito à frente da realidade. Exemplos recentes são o hype do bitcoin, que indicava o topo de um ciclo, e normalmente quem entrava no hype perdia dinheiro logo em seguida. A mesma coisa aconteceu com as NFTs, metaverso, clubhouse…
Desde que a inteligência artificial generativa veio ao mundo, em novembro de 2022, com o ChatGPT, ela está no hype. Uma grande diferença que vejo entre o hype da IA e outros hypes de tecnologia é que, agora, o hype se torna realidade e muito rápido. Vamos ver o maior hype da IA de cada ano desde o seu lançamento, e eu gostaria que vocês observassem o quanto o ápice da tecnologia daquele ano hoje já é “mixaria”.
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Em 2023, as pessoas começaram a usar o ChatGPT. A experiência era legal, mas o modelo ainda errava muito. As empresas ficaram desesperadas para aplicar IA generativa e surgiu uma enxurrada de chatbots que funcionavam a partir de dados internos. Sendo sincero, a maioria desses projetos morreu, porque não gerava um valor real, mas hoje, com MCPs, skills, Claude Code/Cowork e o GPT Work, perguntar coisas pro modelo e ele ter contexto sobre você e a sua empresa é tão simples quanto pedir pro modelo escrever um e-mail para o seu chefe.
Em 2024, o hype era multimodalidade. O modelo do GPT começou a ficar muito bom em texto, mas faltava a capacidade de processar imagens, áudio, vídeo… O tempo passou e hoje conseguimos não só processar essas informações como também gerá-las. No final de 2024 vieram os modelos de reasoning, que eram capazes de pensar antes de responder. Com isso, o raciocínio deixou de ser apenas uma técnica de prompting e passou a fazer parte do próprio processo interno do modelo.
O ano de 2025 foi dos agentes — todo mundo estava fazendo seu conjunto de agentes. Agente para o financeiro, agente de pesquisa, escritor, revisor… Como comentei no episódio 175 do meu podcast, Vida com IA, boa parte desses agentes foi substituída por uma skill. 2025 também foi o ano das IAs chinesas open source. No início do ano, tivemos o DeepSeek V3, que foi o primeiro modelo open source a brigar com as gigantes americanas. Hoje temos uma grande competição entre China e EUA, open source e closed source.
2026 está sendo o ano do harness. Harness é a camada que envolve o LLM. É o harness que dá ao modelo acesso ao mundo. É ele quem disponibiliza e executa as ferramentas (tools), dá acesso às skills, MCPs… Os harnesses atuais do Cursor, Claude Code, Codex são tão poderosos que eles podem substituir e atuar melhor do que a maior parte dos fluxos de agentes criados em 2025.
Para finalizar, se vocês quiserem um spoiler, o grande hype de 2027 já tem nome: “recursive self-improvement”, a automelhoria contínua dos modelos. É um ponto onde o modelo/sistema se aprimora sozinho melhor do que se tivesse um humano junto com um modelo. Isso quer dizer que o Claude sozinho é melhor do que o Claude com o melhor engenheiro da Anthropic para criar a próxima versão de si mesmo. Esse é o ponto em que acredita-se que a melhora dos modelos vai ser ainda mais exponencial e chegaremos na tão aclamada AGI, a inteligência artificial geral, o que eu particularmente discordo, mas isso é papo para outro artigo!
Talvez o erro seja olhar para o hype de IA como olhávamos para NFTs ou Clubhouse. A pergunta não é “isso é hype?”. Porque é. A pergunta é: quanto tempo vai demorar para esse hype virar uma feature que ninguém mais acha impressionante?
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