Indústria de IA | Medidas ocultas de austeridade e medidas de redução de custos em IA generativa – incluindo redução na contagem de palavras: menos é mais barato
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Publicado em: 28 de setembro de 2025 / Atualizado em: 28 de setembro de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Indústria de IA | Medidas ocultas de austeridade e medidas de redução de custos em IA generativa – incluindo redução na contagem de palavras: menos é mais barato – Imagem: Xpert.Digital
A crise de custos ocultos entre provedores de inteligência artificial generativa
A grande ilusão da IA: bilhões em perdas e medidas de austeridade – o que os gigantes da tecnologia estão escondendo de você
A inteligência artificial está vivenciando um boom sem precedentes, mas por trás da fachada brilhante da revolução tecnológica escondem-se enormes desafios financeiros. O que os usuários percebem como pequenos ajustes técnicos, após uma análise mais detalhada, revelam-se tentativas desesperadas de grandes provedores de IA para controlar seus custos explosivos. O Google e a OpenAI implementaram mudanças quase simultaneamente em setembro de 2024. À primeira vista, essas mudanças parecem não ter relação entre si, mas revelam um problema maior que todo o setor enfrenta: a monetização dos serviços de IA está dramaticamente atrasada em relação aos enormes investimentos e custos operacionais.
IA generativa (Generative Artificial Intelligence) é um ramo da inteligência artificial especializado em gerar novos conteúdos em vez de apenas analisar ou classificar dados existentes.
Esse desenvolvimento é particularmente notável porque demonstra como até mesmo gigantes da tecnologia multibilionárias estão sofrendo com a pressão financeira de suas próprias inovações. Enquanto a OpenAI, apesar de uma avaliação de US$ 157 bilhões, prevê perdas de US$ 5 bilhões para 2024, o Google está discretamente implementando medidas que aumentam drasticamente os custos de coleta e processamento de dados. Essas mudanças aparentemente pequenas têm consequências de longo alcance para todo o cenário digital e apontam para uma crise estrutural ainda maior na indústria de IA.
A revolução silenciosa do Google
Desabilitando o parâmetro num=100
Em 14 de setembro de 2024, o Google realizou uma das mudanças mais significativas em sua infraestrutura de busca em anos, sem muita publicidade. O parâmetro de URL num=100, que permitia a exibição simultânea de 100 resultados de busca por décadas, foi completamente desativado. Essa inovação técnica teve consequências de longo alcance para todo o setor de SEO e aplicações de IA.
Embora o parâmetro fosse um recurso conveniente para usuários comuns, era de vital importância para o setor de SEO. Praticamente todos os principais provedores de SEO, como Ahrefs, Sistrix, SEMrush e ferramentas de classificação especializadas, utilizavam esse parâmetro para uma coleta de dados eficiente. Com uma única chamada, eles conseguiam capturar as 100 primeiras posições completas, o que era mais econômico e rápido do que recuperar resultados página por página.
A desativação desse parâmetro levou a uma explosão de custos no setor de SEO. As ferramentas de classificação agora precisam realizar dez consultas separadas para obter a mesma quantidade de dados que antes era possível com uma única consulta. Isso representa um aumento de dez vezes nos custos de consulta e já representou sérios desafios técnicos e financeiros para diversos fornecedores de ferramentas.
Impacto nos operadores de sites
Os efeitos foram imediatamente aparentes no Google Search Console: 87,7% de todos os sites examinados apresentaram uma queda drástica nas impressões mensuradas. Ao mesmo tempo, paradoxalmente, a posição média dos sites melhorou, com menos "impressões de baixa classificação" registradas das posições 11 a 100.
Muitos editores estão relatando quedas drásticas de tráfego. Sites de notícias como derwesten.de perderam 51% do tráfego de busca, express.de 35% e focus.de 33%. Os motivos são complexos: além das mudanças técnicas no Google, as revisões de IA também estão desempenhando um papel, fazendo com que os usuários cliquem menos em sites externos.
Motivação por trás da estratégia do Google
Os motivos da decisão do Google são complexos. Por um lado, a mudança reduz significativamente a carga do servidor, pois menos dados precisam ser processados por solicitação. Por outro, dificulta a coleta de dados em larga escala por bots e serviços de scraping, o que é particularmente relevante dado o crescente interesse de empresas de IA nos dados do Google.
Outro aspecto é a experiência do usuário: o Google quer incentivar os usuários a retornarem à busca tradicional, onde clicam em várias páginas e passam mais tempo no ambiente do Google. Isso fortalece a posição do Google como ponto central de contato para informações e torna a empresa menos dependente do redirecionamento de usuários para sites externos.
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O controle de custos desesperado da OpenAI: o declínio dramático nas citações
Paralelamente à mudança do Google, a OpenAI implementou uma mudança igualmente significativa no ChatGPT. Desde 11 de setembro de 2024, o chatbot de IA exibiu significativamente menos citações e links para sites externos. Essa redução afetou todos os setores e tipos de conteúdo igualmente, independentemente da qualidade do conteúdo ou da autoridade de domínio das fontes.
Os números são dramáticos: segundo análises, as citações no ChatGPT caíram até 90%. Contas gratuitas do ChatGPT são particularmente afetadas, enquanto usuários das versões pagas enfrentam significativamente menos restrições. Esse desenvolvimento agrava a discrepância já existente entre o tráfego que os sites recebem do Google e o tráfego significativamente menor do ChatGPT.
O aumento explosivo dos custos dos recursos de pesquisa na web
A OpenAI está sob enorme pressão financeira. A empresa prevê prejuízos de cerca de US$ 5 bilhões até 2024, enquanto a operação do ChatGPT custa até US$ 700.000 por dia. Reduzir as buscas e citações na web é uma medida óbvia de redução de custos, já que cada busca na web requer recursos computacionais e chamadas de API adicionais.
O custo do recurso de pesquisa na web da OpenAI aumentou significativamente. Enquanto os modelos anteriores ofereciam acesso gratuito às pesquisas na web, os modelos mais recentes cobram o preço integral pelos tokens de pesquisa. Um exemplo ilustra o dilema do custo: uma consulta com GPT-4o custa US$ 0,13, enquanto a mesma consulta com GPT-5, com os tokens de pesquisa na web mais abrangentes, custa US$ 74.
Para seus modelos atuais de busca na web, a OpenAI cobra US$ 25 por 1.000 visualizações para o gpt-4o e o gpt-4.1, enquanto modelos mais potentes, como o GPT-5 e a série O, custam apenas US$ 10 por 1.000 visualizações. Esse preço demonstra claramente por que a OpenAI está fazendo cortes drásticos na entrega de informações baseadas na web.
A diminuição da contagem de palavras: menos é mais barato
Além da redução nas citações de fontes, os usuários notaram outra mudança mais sutil: as respostas do ChatGPT ficaram visivelmente mais curtas e menos detalhadas. O que à primeira vista pode parecer uma otimização para maior concisão é, na verdade, mais uma medida eficaz de redução de custos. Cada palavra gerada — ou, mais precisamente, cada token — consome poder computacional e, portanto, gera custos diretos. Ao encurtar sistematicamente as respostas, a OpenAI reduz os custos operacionais por consulta.
Essa tendência é particularmente evidente em comparações diretas com concorrentes como o Claude, da Anthropic, ou o Gemini, do Google. Esses modelos frequentemente continuam a fornecer respostas mais detalhadas, sutis e aprofundadas para as mesmas consultas. Enquanto alguns concorrentes ainda confiam na riqueza de detalhes como indicador de qualidade, a OpenAI parece estar reduzindo deliberadamente seu número de palavras para lidar com o peso financeiro de sua imensa base de usuários.
Para os usuários, isso significa trabalho adicional. Em vez de uma resposta abrangente, eles frequentemente recebem apenas um resumo superficial e precisam extrair a profundidade desejada das informações por meio de consultas direcionadas (o chamado "encadeamento de prompts"). Cada uma dessas consultas subsequentes representa uma nova transação que, embora seja mais barata individualmente, custa mais tempo e esforço ao usuário. Essa medida se encaixa perfeitamente na estratégia de redução de citações: ambas são degradações da experiência do usuário que, quando combinadas, levam a economias significativas de custos e visam compensar o enorme déficit financeiro da empresa.
Respostas mais curtas, menos fontes: Você também percebe como o ChatGPT está cortando custos secretamente?
O negócio deficitário com assinaturas premium
Particularmente problemático é que até mesmo a assinatura mais cara do ChatGPT Pro, que custa US$ 200 por mês, está gerando prejuízos, já que os usuários usam mais serviços do que o esperado. O CEO Sam Altman chamou essa situação de "louca", reconhecendo os desafios de cobrir os custos.
O CEO da OpenAI, Sam Altman, admitiu que a empresa está atualmente perdendo dinheiro com a assinatura de US$ 200: "As pessoas estão usando muito mais do que esperávamos". Essa descoberta surpreendente demonstra como é difícil para as empresas de IA prever o verdadeiro custo de uso e calcular o preço apropriado.
A surpreendente conexão entre ambas as mudanças
A proximidade temporal de ambos os eventos é mais do que uma coincidência. O ChatGPT frequentemente depende de informações atuais da web para suas respostas, acessando os resultados do Google direta ou indiretamente por meio de serviços de scraping. Desabilitar o parâmetro num=100 também complica significativamente a coleta eficiente de dados da web para o ChatGPT e outros sistemas de IA.
Aplicações de IA como o ChatGPT dependem de dados da web extensos e atualizados para gerar respostas relevantes e precisas. O parâmetro num=100 permitiu que esses sistemas capturassem grandes volumes de resultados de pesquisa de forma rápida e econômica e selecionassem as melhores fontes para suas respostas.
Ao desabilitar esse parâmetro, os sistemas de IA agora precisam realizar um número significativamente maior de consultas individuais, o que aumenta os custos exponencialmente. Isso explica por que a OpenAI reduziu simultaneamente a frequência de citações — os custos de fornecer informações atualizadas da web simplesmente não eram mais economicamente viáveis.
O défice de financiamento de 800 mil milhões de dólares
Previsão alarmante da Bain & Company
Um estudo recente da Bain & Company revela uma lacuna de financiamento ameaçadora na indústria de IA. Até 2030, empresas de IA como OpenAI, Google e DeepSeek precisarão gerar aproximadamente US$ 2 trilhões anualmente para cobrir os custos crescentes de capacidade computacional e infraestrutura. No entanto, os consultores preveem que o setor ficará cerca de US$ 800 bilhões aquém dessa meta.
David Crawford, presidente da Prática de Tecnologia Global da Bain & Company, alerta com urgência: "Se as atuais leis de escalonamento prevalecerem, a inteligência artificial sobrecarregará cada vez mais as cadeias de suprimentos globais". Essa discrepância entre as receitas necessárias e esperadas levanta questões fundamentais sobre a avaliação e os modelos de negócios do setor de IA.
Investimentos massivos versus retornos incertos
Grandes empresas de tecnologia dos EUA estão elevando seus investimentos em IA a níveis sem precedentes. Microsoft, Meta e Google planejam investir US$ 215 bilhões em projetos de IA até 2025. A Amazon anunciou mais US$ 100 bilhões em investimentos. Esses gastos serão destinados principalmente à expansão de data centers e ao desenvolvimento de novos modelos de IA.
Os investimentos mais que dobraram desde o lançamento do ChatGPT. Até 2024, as quatro maiores empresas de tecnologia haviam investido um total de US$ 246 bilhões em IA — um aumento de 63% em relação ao ano anterior. No início da década de 2030, os gastos anuais com IA podem ultrapassar US$ 500 bilhões.
Demanda de energia e desafios de infraestrutura
A Bain & Company prevê que a demanda global adicional por capacidade computacional poderá atingir 200 gigawatts até 2030, metade dos quais nos Estados Unidos. O consumo de energia dos data centers de IA aumentará de 50 bilhões de quilowatts-hora em 2023 para aproximadamente 550 bilhões de quilowatts-hora em 2030 — um aumento de onze vezes.
Essa expansão massiva terá impactos ambientais significativos. Apesar da expansão das energias renováveis, as emissões de gases de efeito estufa dos data centers aumentarão de 212 milhões de toneladas em 2023 para 355 milhões de toneladas em 2030. O consumo de água para resfriamento quase quadruplicará, chegando a 664 bilhões de litros no mesmo período.
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O choque do DeepSeek como um ponto de virada
Inovação econômica da China
A startup chinesa DeepSeek revolucionou a indústria de IA com seu modelo R1. Com um custo de desenvolvimento estimado em apenas US$ 5,6 milhões, a empresa desenvolveu um modelo que pode competir com os modelos americanos significativamente mais caros. Em comparação, o GPT-4o da OpenAI custou aproximadamente US$ 80 milhões para ser desenvolvido.
O preço da DeepSeek supera em muito a concorrência. Os modelos da empresa são de 20 a 40 vezes mais baratos que os modelos correspondentes da OpenAI. O modelo Reasoner da DeepSeek custa 53 centavos por milhão de tokens de entrada, enquanto o modelo o1 da OpenAI custa US$ 15 pelo mesmo número.
Impacto na dinâmica da indústria
O sucesso da DeepSeek desafia premissas anteriores no setor de IA. A empresa prova que IA de ponta é possível mesmo sem orçamentos bilionários, colocando provedores estabelecidos sob considerável pressão de preços. Esse desenvolvimento destaca um efeito colateral interessante das restrições de exportação dos EUA: as limitações técnicas forçaram a empresa a se envolver em inovações de software para otimizar o uso do hardware disponível.
Em poucas semanas, o assistente de IA da DeepSeek conquistou 21% da participação global de usuários de LLM e desbancou o ChatGPT como o aplicativo gratuito mais popular na App Store da Apple. Essa rápida penetração no mercado destaca a volatilidade do mercado de IA e o perigo para provedores estabelecidos com modelos de negócios de alto custo.
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Do local ao global: as PME conquistam o mercado global com estratégias inteligentes - Imagem: Xpert.Digital
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A IA cria vencedores e perdedores: quem sobreviverá à nova ordem da internet?
O impacto dramático no tráfego do site
O declínio da IA Visões gerais
Um estudo da Authoritas mostra uma queda significativa nas taxas de cliques em sites de editores no Reino Unido, em cerca de metade, devido às Visões Gerais de IA. De acordo com o estudo, a taxa de cliques cai 47,5% em desktops e 37,7% em dispositivos móveis com a presença das Visões Gerais de IA. Mesmo quando um site está no topo das Visões Gerais de IA do Google, há apenas uma melhora mínima nos cliques.
Um novo estudo conduzido pelo especialista em SEO Kevin Indig e pelo pesquisador de UX Eric Van Buskirk examina sistematicamente o uso das Visões Gerais de IA do Google. Em um cenário complexo, 70 usuários foram observados realizando oito tarefas de busca realistas. Isso resultou em aproximadamente 400 interações de IA, fornecendo insights sobre como o comportamento de busca na web muda significativamente sob a influência da IA.
As visões gerais de IA reduzem significativamente a taxa de cliques em links externos. Em computadores, a taxa de cliques cai em até dois terços e, em dispositivos móveis, quase pela metade. Os usuários confiam cada vez mais nas informações da visão geral de IA, especialmente para consultas simples ou padronizadas.
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O colapso do tráfego da web tradicional
Desde que o Google integrou respostas generativas de IA às buscas nos EUA em maio de 2024 e na Alemanha no final de março de 2025, provedores de conteúdo como sites de notícias, blogs e fóruns têm se preocupado com uma queda significativa no número de visitantes. Se a resposta já estiver na página de busca, as pessoas geralmente não clicam na fonte original.
O CTR do Publisher Mail Online caiu mais de 56% devido às Visões Gerais de IA. Alguns sites tiveram uma queda no tráfego orgânico de 18% a 64%. O CTR orgânico pode cair até 70% com a presença de IA.
A Built In relata que o tráfego de pesquisa orgânica para publishers pode cair 25% até 2026. Mesmo as três primeiras posições sofrem quedas drásticas de CTR devido a AIOs; as posições 4 a 10 sofrem quedas de até 50%. Um estudo com 1.000 sites de PMEs descobriu que 68% sofreram perdas significativas de tráfego orgânico após a implementação de recursos de pesquisa de IA.
A concentração em algumas fontes
O tráfego de referência do ChatGPT para sites caiu 52% desde julho de 2024. As citações do Reddit aumentaram 87% e agora representam mais de 10% de todas as citações do ChatGPT. A Wikipédia saltou 62% em relação à sua mínima de julho, capturando quase 13% da participação das citações.
Os três principais sites — Wikipédia, Reddit e TechRadar — foram responsáveis por 22% de todas as citações, um aumento de 53% em apenas um mês. O ChatGPT agora favorece algumas fontes "de resposta em primeiro lugar", enquanto sites relacionados a marcas perdem visibilidade e milhões de cliques em potencial para referências.
Avarias sob pressão de tempo
Problemas de geração de imagens do Google
Os problemas atuais com o Google Gemini se manifestam em vários níveis. Usuários vêm relatando problemas fundamentais na tecnologia de imagem há semanas, principalmente na geração de imagens nos formatos desejados. O problema generalizado afeta principalmente a criação de imagens no formato 16:9, que antes era possível sem problemas, mas agora não é mais suportado.
Ainda mais grave é o fenômeno em que imagens supostamente são geradas, mas não podem ser exibidas. Os usuários recebem confirmações de que as imagens foram criadas com sucesso, mas veem apenas espaços vazios ou mensagens de erro. Esse problema ocorre tanto na versão web quanto no aplicativo móvel, tornando a função de geração de imagens praticamente inutilizável.
Falha de comunicação e falta de transparência
A forma como o Google lida com esses aparentes erros de sistema é particularmente problemática. A empresa não comunica proativamente esses problemas aos usuários, mesmo que eles já estejam presentes há semanas. Em vez disso, o sistema continua alegando que todas as funções estão funcionando corretamente, enquanto o desempenho real é significativamente prejudicado.
As dificuldades atuais não devem ser vistas isoladamente, mas sim como parte de uma série de problemas com os sistemas de IA do Google. Em fevereiro de 2024, o Google teve que desativar completamente a representação humana no Gemini após o sistema gerar imagens historicamente imprecisas. Soldados alemães foram retratados com características faciais asiáticas e vikings receberam dreadlocks – erros que revelaram problemas fundamentais na preparação dos dados de treinamento.
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Problemas estruturais no desenvolvimento de IA
A pressa das publicações
Os problemas recorrentes apontam para fraquezas sistêmicas no desenvolvimento de IA do Google. A empresa parece estar sob enorme pressão de tempo para acompanhar concorrentes como a OpenAI, resultando em lançamentos precipitados. Essa mentalidade de "agir rápido e quebrar coisas" pode funcionar em outras áreas da tecnologia, mas se mostra problemática com sistemas de IA, pois os erros têm um impacto mais direto na experiência do usuário.
As condições de trabalho dos subcontratados responsáveis pela moderação de conteúdo e melhoria do sistema agravam ainda mais esses problemas. Relatos de pressão por tempo, baixos salários e falta de transparência na cadeia de suprimentos levantam dúvidas sobre a qualidade da otimização manual do sistema.
Fragmentação da arquitetura do sistema
A falta de integração entre os diversos serviços do Google revela deficiências estruturais. Embora o Google Fotos esteja ganhando novos recursos de processamento de imagens por IA, a geração básica de imagens no Gemini não está funcionando corretamente. Essa fragmentação indica coordenação interna insuficiente e agrava os problemas para os usuários finais.
As consequências económicas
Impacto em diferentes grupos de usuários
Os problemas descritos têm impactos concretos em diversos grupos de usuários. Criadores de conteúdo e profissionais de marketing que dependem de uma geração confiável de imagens precisam recorrer a soluções alternativas. Isso não só leva a interrupções no fluxo de trabalho, mas também a custos adicionais com outras ferramentas.
A situação é particularmente problemática para usuários da versão paga Gemini Pro. Eles pagam por recursos avançados, mas frequentemente recebem um desempenho pior do que o prometido. Muitos já cancelaram suas assinaturas porque as melhorias prometidas não se concretizaram.
A perda de confiança nos provedores de IA
A falta de confiabilidade dos sistemas está levando à perda de confiança no Google como fornecedor de IA. Usuários que dependem da precisão e disponibilidade dos serviços estão cada vez mais recorrendo a provedores alternativos. Isso pode enfraquecer a posição do Google no altamente competitivo mercado de IA a longo prazo.
Enquanto o DALL-E da OpenAI e o Claude da Anthropic entregam resultados mais consistentes, o Google enfrenta problemas funcionais fundamentais. O que é particularmente impressionante é que mesmo as alternativas gratuitas costumam ter um desempenho mais confiável do que as ofertas premium do Google.
Paralelos à bolha das pontocom
Dinâmica de mercado semelhante
Os acontecimentos atuais traçam paralelos impressionantes com a bolha das pontocom na virada do milênio. Naquela época, o hype da internet levou a avaliações extremas e culminou em uma queda espetacular. Hoje, as empresas de IA enfrentam desafios semelhantes: avaliações astronômicas colidem com modelos de negócios pouco claros, enquanto a lacuna entre investimentos e receitas reais continua a aumentar.
A avaliação atual do S&P 500 equivale a 38 vezes os lucros dos últimos dez anos. Somente durante a bolha das pontocom a avaliação foi mais alta, como apontam estrategistas do Morgan Stanley. Henry Blodget, ex-analista renomado da era das pontocom, alerta para paralelos estranhos com o atual boom da IA.
A bizarra verdade por trás da recuperação dos EUA
George Saravelos, do Deutsche Bank, coloca isso de forma chocante: "As máquinas de IA estão literalmente salvando a economia dos EUA". Sua análise revela uma situação paradoxal: o crescimento econômico não vem de aplicações revolucionárias de IA, mas da mera construção de "fábricas de geração de capacidade de IA".
Particularmente controverso: o banco observa que, sem esses gastos relacionados à tecnologia, os Estados Unidos já estariam em recessão. Um castelo de cartas composto por bilhões em investimentos mantém a maior economia do mundo à tona. Essa dependência extrema de investimentos em IA representa riscos sistêmicos que vão muito além do setor de tecnologia.
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Soluções e perspectivas futuras
Modelos de negócios alternativos
O aumento dos custos está forçando os provedores de IA a desenvolver novos modelos de negócios. A OpenAI está testando preços baseados no uso, em que os clientes pagam apenas pelo poder de computação que realmente utilizam. APIs em lote já oferecem economia de até 50% para solicitações não urgentes.
Para atingir a lucratividade, a OpenAI estaria considerando aumentar os preços de seus diversos planos de assinatura. A empresa planeja aumentos drásticos: o ChatGPT Plus deverá aumentar de US$ 20 para US$ 22 por mês até o final de 2024, e chegar a US$ 44 por mês até 2029.
Especialização como estratégia de sobrevivência
O aumento dos custos dos sistemas de IA de uso geral pode levar ao desenvolvimento de soluções especializadas. Em vez de tentar responder a todas as consultas com dados da web atualizados, os sistemas de IA podem ser mais seletivos e recorrer apenas a pesquisas caras na web para tipos específicos de consulta.
Isso promoveria uma diversificação do mercado de IA, com diferentes provedores desenvolvendo diferentes especializações. Alguns poderiam se concentrar em informações atuais, outros em expertise aprofundada sem conexão à internet.
Novos modelos de cooperação
Novos modelos de colaboração já estão surgindo entre provedores de IA e criadores de conteúdo. Alguns editores estão negociando acordos de licenciamento direto com empresas de IA para receber uma parcela justa do uso de seu conteúdo. Esse desenvolvimento pode levar a um novo ecossistema no qual os criadores de conteúdo são diretamente compensados pelo uso de seu conteúdo em sistemas de IA.
Recomendações para diversas partes interessadas
Para operadores de sites e criadores de conteúdo
Proprietários de sites devem diversificar suas estratégias e não depender apenas do tráfego de mecanismos de busca. Construir relacionamentos diretos com os usuários por meio de newsletters, mídias sociais e outros canais se tornará mais importante. Ao mesmo tempo, devem aprimorar a qualidade de seu conteúdo para serem mencionados em respostas geradas por IA.
Em vez de focar na quantidade, a qualidade está se tornando mais importante. Os criadores de conteúdo devem se concentrar em criar conteúdo útil e exclusivo que ofereça valor real. Os dias em que a otimização pura de SEO era suficiente para alcançar as 100 primeiras posições acabaram.
Para agências e ferramentas de SEO
As agências de SEO precisam adaptar seus serviços e focar mais nas 20 primeiras posições, já que estas geram a maior parte do tráfego real. A era das análises abrangentes das 100 primeiras posições está chegando ao fim, o que pode liberar recursos para uma otimização mais aprofundada.
Fornecedores de ferramentas como Semrush e Accuranker estão trabalhando arduamente para adaptar seus sistemas, mas os custos mais altos são inevitavelmente repassados aos clientes. Muitas ferramentas tradicionais atualmente exibem dados incompletos ou incorretos porque sua lógica de rastreamento se baseava no antigo parâmetro num=100.
Para empresas de IA
As empresas de IA enfrentam o desafio de desenvolver modelos de negócios sustentáveis que funcionem tanto para elas quanto para os criadores de conteúdo. As práticas atuais de uso gratuito de conteúdo são insustentáveis a longo prazo se minarem a base de suas fontes de dados.
Para reconquistar a confiança dos usuários, empresas como o Google precisam implementar mudanças fundamentais em sua abordagem. Primeiro, é necessária uma comunicação mais transparente sobre problemas no sistema e manutenção planejada. Os usuários têm o direito de saber quando os recursos não estão funcionando corretamente.
Medidas de austeridade ocultas e suas consequências: O novo poder dos gigantes da tecnologia
As mudanças técnicas aparentemente pequenas no Google e no ChatGPT marcam uma virada fundamental no cenário da informação digital. Elas demonstram o quanto todo o ecossistema da internet depende das decisões de algumas grandes empresas de tecnologia.
O efeito combinado de ambas as mudanças está acelerando a transformação de uma internet baseada em links para uma internet mediada por IA. Esse desenvolvimento traz consigo oportunidades e riscos: os usuários obtêm respostas às suas perguntas mais rapidamente, mas os fundamentos econômicos da criação de conteúdo são fundamentalmente questionados.
O setor está em uma fase de reorientação, na qual novos equilíbrios precisam ser estabelecidos entre provedores de tecnologia, criadores de conteúdo e usuários. Os próximos anos mostrarão quais players conseguirão se adaptar com sucesso às mudanças climáticas e quais novos modelos de negócios surgirão.
O déficit de financiamento de US$ 800 bilhões previsto pela Bain & Company pode levar à consolidação do setor. Apenas as empresas financeiramente mais fortes sobreviveriam, enquanto provedores menores e startups poderiam desaparecer do mercado. Se a bolha da IA evoluirá para uma correção controlada ou para uma queda drástica dependerá da capacidade do setor de desenvolver modelos de negócios viáveis em tempo hábil.
As medidas de austeridade ocultas nos principais provedores de IA são apenas a ponta do iceberg de uma crise estrutural muito maior. Enquanto o público continua fascinado pelas possibilidades da inteligência artificial, nos bastidores, as empresas lutam desesperadamente por sua sobrevivência financeira. A revolução silenciosa já está a todo vapor – seus efeitos moldarão o cenário digital nos próximos anos.
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