Hoje, você pode conversar com a inteligência artificial. E ensinar a tecnologia a fazer coisas para você. Agentes de IA agora navegam por sistemas operacionais, consultam bancos de dados e executam sequências complexas de tarefas com intervenção humana cada vez menor. No benchmark OSWorld, que mede a capacidade de sistemas de IA lidarem com interfaces de computadores reais, a eficiência desses agentes saltou de 12% para a casa dos 66%. Em dez meses, o volume de solicitações de código automatizadas por agentes cresceu 28 vezes.
Os números corporativos refletem um cenário de consolidação: 88% das empresas globais usam IA em ao menos uma área de negócios, segundo pesquisa global da McKinsey publicada em 2025. Em paralelo, ferramentas generativas alcançaram mais de 50% de adoção pela população em idade ativa num ritmo de expansão superior ao do computador pessoal e da própria internet, de acordo com o relatório 2026 AI Index Report, da Universidade Stanford.
No entanto, o presente traz um paradoxo. Ao mesmo tempo em que resolve problemas de nível de doutorado, a IA ainda tropeça em dilemas primários. Em testes recentes de visão computacional, por exemplo, modelos de última geração não conseguiram ler as horas em relógios analógicos tradicionais em quase metade das tentativas. Além disso, os data centers que mantêm esses modelos rodando consomem volumes de energia elétrica equivalentes aos de países inteiros. E devoram quantidades astronômicas de água.
Uma viagem pelos 70 anos da IA
Para entender como a civilização construiu uma tecnologia tão avançada e, ao mesmo tempo, tão cheia de atritos, é preciso recuar sete décadas no tempo.
Setembro de 1956, Hanover, New Hampshire. Na faculdade de Dartmouth, nos Estados Unidos, um pequeno grupo de cientistas liderado por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon formalizou o documento que deu origem ao campo. Na proposta do Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, os pesquisadores partiram de uma premissa ambiciosa: a de que “cada aspecto do aprendizado ou qualquer outra característica da inteligência pode, em princípio, ser tão precisamente descrito que uma máquina poderá simulá-lo”.
O otimismo da época era evidente. Os fundadores acreditavam que uma comissão de dez homens, trabalhando juntos durante dois meses no verão, conseguiria alcançar progressos significativos no desenvolvimento de máquinas capazes de usar linguagem, formar abstrações e resolver problemas reservados aos humanos.
A realidade se mostrou mais complexa. O entusiasmo inicial esbarrou na escassez de capacidade computacional e na falta de dados. Nas décadas seguintes, o setor da IA enfrentou “invernos”. Foram períodos marcados por cortes severos de verbas governamentais e ceticismo acadêmico. Relatórios como o Lighthill Report, de 1973, no Reino Unido, apontavam a incapacidade dos algoritmos de lidar com a complexidade do mundo real. A promessa de Dartmouth não se concretizou em 60 dias. Levaria 70 anos.
Entre as promessas não cumpridas dos anos 1950 e o impacto em massa dos anos 2020, a inteligência artificial encontrou um caminho silencioso de sobrevivência: o bastidor.
Nas décadas de 1990 e 2000, longe dos holofotes e sem alarde mercadológico, sistemas baseados em aprendizado de máquina começaram a moldar a infraestrutura digital. O corretor ortográfico no teclado do celular, o filtro contra spams na caixa de e-mail, as rotas otimizadas no GPS, os motores de busca na web e os feeds de recomendação de redes sociais e plataformas de streaming. Tudo isso foi construído sobre conceitos de IA ao longo das décadas seguintes. As pessoas usavam a tecnologia diariamente, mas quase ninguém a chamava de “inteligência artificial”.
A virada de chave aconteceu na transição para a década de 2020. A consolidação das redes neurais profundas (deep learning), combinada à capacidade computacional moderna, permitiu o surgimento da IA generativa – essa que gera texto, áudio e vídeo. Essa que conversa com você, mesmo sem saber nada. Foi o momento no qual a tecnologia saiu da infraestrutura e passou para a interface direta com o usuário.
“Se a inteligência artificial existe há 70 anos, por que a sensação é de que ela nasceu há apenas três ou quatro? Porque estamos falando de duas fases diferentes dessa história”, explica Kenneth Corrêa, especialista em dados e professor da Fundação Getulio Vargas (FGV), ao Olhar Digital.
“A IA clássica sempre esteve presente nos bastidores, resolvendo problemas específicos, mas pouco visíveis. O que mudou recentemente foi a chegada da IA generativa”, diz o professor. “Pela primeira vez, centenas de milhões de pessoas passaram a conversar diretamente com uma máquina em linguagem natural. Não foi a IA que nasceu agora; o que nasceu foi uma nova forma de interação entre as pessoas e essa tecnologia.”
De volta ao presente de 2026, vislumbra-se uma nova fronteira. Nela, confluem o sonho teórico de 1956, a infraestrutura invisível dos anos 2000 e a aceleração generativa dos anos 2020.
A discussão em torno da IA migrou da capacidade de gerar textos ou imagens para a governança da autonomia crescente dela. A geopolítica da tecnologia foi reorganizada ao redor do conceito de “Soberania de IA”. Agora, países em desenvolvimento elaboram estratégias nacionais para erguer infraestruturas próprias, tentando mitigar a dependência do oligopólio de chips controlado pela taiwanesa TSMC e dos megadata centers baseados em solo norte-americano. No Brasil, por exemplo, ocorre uma corrida bilionária no setor.
Em paralelo, o ecossistema legal e regulatório busca se adequar à velocidade das transformações (vazamentos de conversas com o Claude e acusações contra a chinesa Moonshot AI reforçam isso). No setor cultural e de mídia, após anos de batalhas judiciais por uso indevido de propriedade intelectual, a indústria migrou para um modelo de acordos de licenciamento voluntário com detentores de direitos autorais para alimentar modelos de IA.
“O desenvolvimento técnico continua em ritmo acelerado, mas a discussão já não é mais apenas sobre o que a inteligência artificial consegue fazer”, diz Kenneth Corrêa. “À medida que ela participa das atividades do cotidiano, torna-se necessário discutir como será utilizada, quais decisões podem ser automatizadas e em quais situações a supervisão humana é indispensável.”
“Se os primeiros 70 anos foram dedicados ao desenvolvimento da tecnologia, os próximos tendem a ser marcados pela forma como a sociedade escolherá conviver com ela”, acrescenta. Ou seja: sete décadas após a conferência de Dartmouth, o dilema da IA deixou de ser matemático. Hoje, é uma questão de supervisão humana e convivência social.
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