Quando a IA se torna infraestrutura: a visão de Sam Altman em uma entrevista com Rowan Cheung e a reorganização da economia digital

A mudança imparável não começa amanhã, mas já está em andamento – poucos a percebem a tempo

Os dias em que a inteligência artificial era considerada uma tecnologia futurista acabaram. O que Sam Altman apresentou em sua entrevista com Rowan Cheung no início de outubro de 2025 não é mais uma visão, mas sim uma avaliação de uma transformação já em andamento. Com 800 milhões de usuários ativos semanais, o ChatGPT atingiu a massa crítica necessária para evoluir de um produto para uma plataforma. As cinco teses centrais desta conversa – ChatGPT como plataforma de distribuição, o Agent Builder como ferramenta de democratização, a visão de empresas sem pessoas, avanços científicos impulsionados pela IA e a normalização da mídia sintética – marcam pontos de virada na forma como as empresas criarão, distribuirão e escalarão valor no futuro. Esta análise examina as raízes históricas desse desenvolvimento, seus mecanismos atuais e as implicações estratégicas para empresas que desejam não apenas sobreviver, mas prosperar nesta nova era.

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A evolução dos modelos de distribuição: das lojas de aplicativos aos ecossistemas conversacionais

Para entender a importância do ChatGPT como plataforma de distribuição, vale a pena analisar a história dos canais de distribuição digital. O sucesso do iPhone em 2007 e o lançamento da App Store em 2008 criaram um paradigma completamente novo: o software não era mais vendido em lojas, mas sim descoberto e baixado em marketplaces digitais. A Apple controlava a distribuição e arrecadava 30% de cada transação. Esse modelo se tornou o modelo para praticamente todas as plataformas subsequentes.

A próxima evolução veio com redes sociais como o Facebook, que permitiram a distribuição diretamente no feed de notícias, em vez de por meio de uma loja separada. A publicidade tornou-se o modelo de negócios dominante porque a atenção era gerada onde os usuários já estavam. O princípio: levar a funcionalidade para onde os usuários estão, em vez de enviá-los para um local separado.

O ChatGPT marca agora o terceiro estágio de sua evolução. No DevDay 2025, a OpenAI não apenas apresentou novos modelos, mas também iniciou uma reformulação fundamental. Com o SDK de Aplicativos, os desenvolvedores podem integrar aplicativos interativos diretamente ao chat. Os usuários podem criar playlists do Spotify, pesquisar imóveis com o Zillow ou criar designs com o Canva sem precisar sair do ChatGPT. A própria conversa se torna a interface, o sistema operacional, a plataforma de distribuição. Este desenvolvimento é fundamentalmente diferente da GPT Store anterior, que existia como um elemento separado. Os aplicativos agora são perfeitamente incorporados ao fluxo da conversa. A OpenAI está, portanto, seguindo a estratégia do iOS: controlar a camada de inteligência, fornecer ferramentas para desenvolvedores e distribuir para uma enorme base de usuários de 800 milhões de usuários ativos semanalmente.

O desenvolvimento histórico mostra um padrão claro: cada nova plataforma reduz o atrito entre a intenção e a execução. A App Store reduziu o atrito em comparação com as lojas físicas, as redes sociais o reduziram em comparação com aplicativos separados e o ChatGPT agora o reduz à linguagem natural. Você não precisa mais saber qual aplicativo precisa — basta articular o que deseja alcançar.

Paralelamente a esse desenvolvimento, ocorreu a evolução dos modelos de negócios. Enquanto as primeiras empresas de software dependiam da venda de licenças, posteriormente, modelos baseados em assinaturas e publicidade dominaram. A OpenAI agora está introduzindo uma nova dimensão com o Protocolo de Comércio Agente: as transações podem ser concluídas diretamente no chat. O Checkout Instantâneo permite compras sem interrupção de mídia. Isso cria uma nova categoria de comércio que não é nem e-commerce nem comércio social, mas comércio conversacional. As empresas que não estão presentes nesse ecossistema correm o risco de perder uma enorme base de usuários. Apenas nas primeiras semanas após o anúncio do SDK de Aplicativos, mais de 50.000 desenvolvedores se registraram. Essa dinâmica lembra os primeiros dias do iPhone, quando os desenvolvedores perceberam que uma nova plataforma estava surgindo na qual eles precisavam estar presentes.

A relevância estratégica para as empresas é imensa. Quem não pode ser encontrado no chat hoje simplesmente não existe para um número crescente de usuários. A questão não é mais se você precisa de um site ou de um aplicativo, mas sim se você tem uma presença conversacional. A distribuição está sendo repensada – deixando de lado funis, SEO e otimização de lojas de aplicativos, e caminhando em direção à descoberta em linguagem natural e à relevância contextual.

O Construtor de Agentes: Democratização da Automação e suas Consequências Disruptivas

A segunda tese central da entrevista de Altman diz respeito à redução drástica da barreira de entrada para a construção de agentes de IA. Com o Agent Builder, a OpenAI criou uma ferramenta visual e sem código que permite a qualquer trabalhador do conhecimento criar, testar e implementar agentes autônomos. Essa democratização não é apenas uma retórica de marketing, mas uma mudança fundamental na questão de quem pode moldar a automação.

Historicamente, a automação sempre foi domínio de especialistas. A industrialização dos séculos XVIII e XIX exigiu engenheiros e engenheiros mecânicos. A digitalização do final do século XX exigiu programadores e departamentos de TI. A automação robótica de processos da década de 2010 reduziu os requisitos técnicos, mas permaneceu uma ferramenta para equipes dedicadas. O Agent Builder rompe radicalmente com essa tradição. Um gerente de marketing pode criar um agente que cria relatórios semanais. Um representante de vendas pode configurar um agente que gera orçamentos. Um advogado pode desenvolver um agente que verifica contratos quanto a cláusulas específicas. A barreira entre a ideia e a implementação é reduzida ao mínimo.

Esse desenvolvimento segue um padrão familiar da história do software: a abstração permite o escalonamento. À medida que as linguagens de programação evoluíram do código de máquina para linguagens de nível superior, mais pessoas conseguiram desenvolver software. À medida que as planilhas evoluíram do VisiCalc para o Excel, milhões de pessoas que não eram programadoras conseguiram realizar cálculos complexos. O Agent Builder é o próximo nível dessa abstração. Ele abstrai não apenas o código, mas também fluxos de trabalho inteiros, lógica de decisão e integrações.

As implicações são de longo alcance. Nos próximos doze meses, as empresas explorarão intensamente o uso de agentes. Não porque seja tecnologicamente fascinante, mas porque seus concorrentes estão fazendo isso. Os primeiros a adotar a tecnologia já relatam ganhos significativos de produtividade. O banco espanhol BBVA criou mais de 2.900 GPTs personalizados em seis meses, e 80% dos usuários relatam uma economia de tempo semanal de mais de duas horas. Esses números podem parecer conservadores, mas, multiplicados por milhares de funcionários, resultam em enormes ganhos de eficiência.

Altman enfatizou na entrevista que o trabalhador do conhecimento médio agora pode construir agentes por conta própria. A consequência: cada departamento pode desenvolver sua própria automação sem depender de recursos de TI centralizados. Isso leva a uma descentralização da capacidade de inovação. A automação não é mais determinada pelo orçamento de TI, mas sim pela iniciativa de equipes individuais. A vantagem competitiva está com aqueles que experimentam rapidamente. Empresas que ainda aguardam soluções perfeitas e orquestradas centralmente estão sendo superadas por equipes ágeis que começam com agentes simples e os aprimoram iterativamente.

No entanto, esse desenvolvimento também traz riscos. O desenvolvimento descentralizado de agentes pode levar a processos fragmentados, lacunas de segurança e desafios de governança. Quem tem permissão para usar quais dados? Como os agentes são auditados? Quais padrões de qualidade se aplicam? As empresas devem desenvolver estruturas que permitam a inovação sem perder o controle. As organizações bem-sucedidas serão aquelas que encontrarem um equilíbrio entre experimentação e governança, entre velocidade e segurança.

O Agent Builder também envia uma mensagem à indústria de software. Ferramentas como Zapier, Make e soluções tradicionais de RPA estão enfrentando o desafio de que sua função principal — a automação de fluxos de trabalho — agora está sendo integrada diretamente às interfaces conversacionais. A questão não é se essas ferramentas desaparecerão, mas sim como elas precisam se reposicionar para permanecerem relevantes.

Das empresas unipessoais às empresas sem pessoas: a reorganização da criação de valor e do trabalho

A terceira tese é a mais provocativa: Altman falou de uma aposta entre CEOs de tecnologia sobre quando surgiria a primeira empresa com zero pessoas, avaliada em um bilhão de dólares. A aposta era originalmente voltada para a primeira empresa com apenas uma pessoa e avaliada em um bilhão de dólares. Mas os desenvolvimentos estão avançando mais rápido do que o esperado. Altman prevê que isso poderá se tornar realidade em anos, não em décadas.

Para compreender a escala, é preciso considerar o desenvolvimento histórico do tamanho das empresas e da criação de valor. Na era industrial, a receita e o número de funcionários estavam fortemente correlacionados. Mais produção exigia mais trabalhadores. A era digital começou a quebrar essa correlação. O Instagram foi vendido para o Facebook por um bilhão de dólares em 2012 – com 13 funcionários. O WhatsApp atingiu uma avaliação de 19 bilhões de dólares em 2014 – com 55 funcionários. Esses exemplos demonstraram que software e efeitos de rede podem gerar alavancagem extrema.

O próximo estágio são as empresas unipessoais que escalam com agentes de IA. O empreendedor utiliza agentes para atendimento ao cliente, marketing, desenvolvimento de produtos, vendas e finanças. Essa visão parece futurista, mas já é tecnologicamente viável. A IA pode escrever códigos, criar designs, redigir textos de marketing, responder a consultas de clientes e analisar dados. Os fatores limitantes não são mais de natureza técnica, mas sim estratégicos: qual problema você está resolvendo? Para quem? E como você alcança esse público-alvo?

Altman vai um passo além: empresas sem pessoas. Agentes que operam de forma autônoma, tomam decisões, alocam recursos e criam valor – sem envolvimento humano nas operações. As pessoas não desapareceriam, mas sim assumiriam papéis estratégicos e orquestradores. Elas definiriam metas, estabeleceriam estruturas e monitorariam os resultados. Os agentes assumiriam a execução.

Essa visão levanta questões fundamentais. Se um agente pode administrar uma empresa, que contribuição humana resta? Altman argumenta que o impulso humano, a criatividade e o julgamento não estão desaparecendo, mas sim fluindo para novas áreas. O trabalho está mudando de executivo para criativo, de reativo para visionário. Mas essa transformação não é isenta de sofrimento. Perfis de cargos inteiros estão se tornando obsoletos. Trabalhadores do conhecimento, cujas atividades consistem principalmente no processamento de informações, enfrentam o desafio de redefinir seu papel.

Altman usou uma metáfora interessante na entrevista: um agricultor de 50 anos atrás provavelmente não perceberia o trabalho de escritório de hoje como trabalho de verdade. A agricultura produz alimentos, algo essencial à vida. Dessa perspectiva, muitos empregos modernos parecem brincadeiras para preencher o tempo. Na era da IAG, esse padrão pode se repetir. As gerações futuras podem perceber nosso trabalho atual como menos real do que aquilo que consideram significativo.

Essa dimensão filosófica toca na questão central: O que é trabalho? E por que as pessoas trabalham? Se as necessidades materiais puderem ser atendidas com eficiência por meio da IA ​​e da automação, a questão muda da necessidade para o significado. As pessoas continuarão a buscar significado, reconhecimento e autorrealização. No entanto, as formas como isso acontece mudarão drasticamente.

Para as empresas, isso significa: a vantagem competitiva do futuro não é a ideia, mas a velocidade com que ela é implementada pelos agentes. O escalonamento tradicional exigia capital, talento e tempo. Os agentes de IA reduzem todos os três fatores. Menos capital é necessário porque os custos operacionais são reduzidos. O talento é exigido de forma diferente – menos executivo, mais estratégico. O tempo é reduzido porque os agentes trabalham 24 horas por dia, 7 dias por semana, não se cansam e podem ser replicados rapidamente.

A consequência: os mercados estão se tornando mais dinâmicos, as vantagens competitivas estão se tornando mais curtas e as barreiras de entrada estão diminuindo. Empresas estabelecidas precisam se perguntar como podem adaptar seus processos, culturas e modelos de negócios a um mundo em que uma pequena equipe de agentes inteligentes pode revolucionar um mercado que dominam há décadas.

Sinal AGI: Quando as máquinas criam novos conhecimentos

A quarta tese diz respeito a um salto qualitativo: a IA começa a fazer descobertas científicas genuínas. Altman descreveu esse momento como o momento em que a IA não mais apenas reorganiza o conhecimento existente, mas gera novos conhecimentos — novas descobertas. Essa capacidade é uma característica crucial da inteligência artificial geral.

Historicamente, o progresso científico foi um empreendimento exclusivamente humano. Pesquisadores formularam hipóteses, conduziram experimentos, analisaram dados e tiraram conclusões. As máquinas forneceram suporte — por exemplo, por meio de cálculos ou simulações —, mas as etapas criativas e de formulação de hipóteses permaneceram humanas. Essa fronteira está cada vez mais tênue.

O AlphaFold da DeepMind revolucionou o enovelamento de proteínas ao prever estruturas que humanos levariam décadas para alcançar. Os modelos generativos de IA do MIT projetaram novas classes de antibióticos eficazes contra bactérias resistentes. O o3 da OpenAI e o Gemini Deep Think conquistaram medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática — não por meio da memorização, mas pela resolução autônoma de problemas. Esses exemplos demonstram que a IA é cada vez mais capaz de navegar por territórios desconhecidos e encontrar soluções originais.

Altman enfatizou que esse desenvolvimento está apenas começando. Ele prevê que a IA alcançará avanços científicos em áreas como medicina, ciência dos materiais e física nos próximos anos. Esses avanços não serão apenas incrementais, mas potencialmente mudarão paradigmas fundamentais. Se a IA puder conduzir pesquisas com mais rapidez e precisão do que os humanos, o progresso científico acelerará exponencialmente.

As implicações para as empresas são enormes. Os ciclos de pesquisa e desenvolvimento estão se encurtando. As empresas farmacêuticas podem descobrir e desenvolver novos medicamentos com mais rapidez. Os fabricantes de materiais podem simular novas ligas ou plásticos antes de sua produção. As empresas de energia podem projetar baterias ou células solares mais eficientes. A vantagem competitiva está mudando daqueles com mais recursos para aqueles com os sistemas mais inteligentes.

Mas essa mudança também levanta questões éticas e estratégicas. Quando a IA faz descobertas científicas, quem as detém? A empresa que opera a IA? O desenvolvedor da IA? A sociedade? As respostas a essas perguntas não são claras e serão intensamente debatidas nos próximos anos.

Além disso, o papel dos pesquisadores humanos está mudando. Em vez de conduzir experimentos eles próprios, eles estão se tornando curadores, geradores de hipóteses e intérpretes. Eles definem perguntas, avaliam resultados e estabelecem limites éticos. O trabalho está se tornando mais criativo e estratégico, menos rotineiro e repetitivo. Isso exige uma reorientação da formação. Os cientistas precisam aprender a colaborar com sistemas de IA, compreender seus pontos fortes e limitações e desenvolver suas próprias habilidades complementares.

Altman fez uma previsão interessante: a humanidade se acostumará com os avanços científicos impulsionados pela IA. Inicialmente, haverá um período de entusiasmo de duas semanas, depois a descoberta se tornará a norma. Esse processo de normalização é característico do progresso tecnológico. O que parece extraordinário hoje se tornará comum amanhã. O desafio para as empresas é internalizar essa velocidade de mudança e adaptar suas estratégias de acordo.

Mídia sintética: quando a realidade e a IA se confundem

A quinta tese trata da mídia sintética e da rápida normalização do conteúdo gerado por IA. Altman descreveu como foi estranho, a princípio, assistir a vídeos gerados por Sora — e como essa estranheza desapareceu rapidamente. Depois de três minutos, era simplesmente um aplicativo cheio de vídeos gerados. Essa velocidade de normalização tem consequências profundas para marcas, mídia e sociedade.

Historicamente, a produção de conteúdo midiático era complexa e dispendiosa. Fotografias exigiam câmeras, filmes exigiam estúdios e equipes, e música exigia instrumentos e equipamentos de gravação. Essas barreiras garantiam um certo nível de controle de qualidade e autenticidade. Com a tecnologia digital, essas barreiras caíram gradualmente. Os smartphones permitiram que qualquer pessoa criasse fotos e vídeos. As plataformas de mídia social permitiram que qualquer pessoa os distribuísse. No entanto, apesar dessa democratização, um núcleo de autenticidade permaneceu: uma fotografia mostrava algo que existia diante da câmera.

A mídia sintética quebra fundamentalmente essa premissa. O Sora 2 pode gerar vídeos fotorrealistas, mas nunca gravados. Rostos, vozes, cenas — tudo pode ser sintetizado. Com o recurso Cameo, a OpenAI introduziu a capacidade de incorporar o próprio rosto e voz em vídeos gerados por IA. Isso abre possibilidades criativas, mas também traz riscos consideráveis.

Deepfakes já são um problema bem estabelecido. Vídeos manipulados de políticos, endossos falsos de celebridades, conteúdo pornográfico sintético sem o consentimento dos participantes – as possibilidades de uso indevido são múltiplas. A OpenAI tenta combater esses riscos com medidas de segurança em várias camadas. Filtros de prompt bloqueiam a geração de conteúdo com políticos ou celebridades sem permissão. Cada vídeo Sora carrega marcas d'água digitais e metadados que o identificam como gerado por IA. Classificadores e moderadores humanos monitoram o conteúdo gerado.

Apesar dessas medidas, ainda há um risco residual. O Reality Defender demonstrou que os mecanismos de segurança do Sora podem ser burlados. Em testes, eles conseguiram burlar deepfakes de figuras proeminentes, enquanto suas próprias ferramentas de detecção os identificaram com mais de 95% de precisão. Isso demonstra que a segurança da mídia sintética é uma corrida armamentista entre medidas de proteção e tentativas de burlá-las.

Para as empresas, isso significa que diretrizes claras de IA e processos de segurança da marca são essenciais. As marcas devem definir como usam mídia sintética e como garantir que seus valores de marca não sejam prejudicados por conteúdo manipulado. A transparência se torna um princípio fundamental. Os usuários devem saber quando o conteúdo é gerado por IA. Regulamentações como a Lei de IA da UE já exigem a rotulagem de mídia sintética. Empresas que definem padrões transparentes de forma proativa constroem confiança. Aquelas que negligenciam isso correm o risco de danos à reputação.

Ao mesmo tempo, a mídia sintética abre enormes oportunidades criativas e econômicas. As campanhas de marketing podem ser personalizadas: um vídeo que varia ligeiramente para cada espectador para parecer mais relevante. Visualizações de produtos podem ser criadas em segundos, sem sessões de fotos caras. O conteúdo de treinamento pode ser traduzido automaticamente para diferentes idiomas e contextos culturais. Os ganhos de produtividade são imensos.

Altman enfatizou a necessidade de testar novos formatos de conteúdo com ousadia. Empresas que se baseiam em métodos testados e aprovados serão ultrapassadas por aquelas que experimentam. O desafio é equilibrar inovação e responsabilidade. Quem é cauteloso demais perde oportunidades. Quem é descuidado demais corre o risco de escândalos.

A dimensão social não deve ser subestimada. Se alguém conseguir criar vídeos fotorrealistas, a confiança na mídia visual se deteriorará. O que antes era considerado prova – uma foto, um vídeo – está se tornando cada vez mais questionável. Isso tem implicações para o jornalismo, o judiciário e o discurso público. As organizações precisam desenvolver mecanismos para verificar a autenticidade. A Coalizão para Proveniência e Autenticidade de Conteúdo está trabalhando em padrões para prova digital de origem. As empresas que apoiam e implementam esses padrões contribuem para a estabilização do ecossistema digital.

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Implementação prática: como as empresas integram os cinco pontos de vista

Os insights teóricos são valiosos, mas a implementação prática é crucial. Dois casos de uso concretos ilustram como as empresas já estão aplicando as cinco afirmações.

O primeiro exemplo vem do setor financeiro. O banco espanhol BBVA implementou o ChatGPT Enterprise e permitiu que os funcionários criassem seus próprios GPTs. Em seis meses, mais de 2.900 aplicativos personalizados foram criados. Departamentos jurídicos usam agentes para revisar contratos, equipes de marketing geram campanhas personalizadas e analistas financeiros automatizam relatórios. O resultado: 80% dos usuários economizam mais de duas horas por semana. A distribuição ocorre diretamente no ambiente de trabalho – os funcionários não precisam abrir ferramentas separadas, mas trabalham na interface familiar do ChatGPT. O desafio está na integração com os sistemas existentes. O BBVA está trabalhando para conectar o ChatGPT a bancos de dados internos para permitir insights ainda mais profundos. Este exemplo demonstra como a democratização do desenvolvimento de agentes e a plataformaização do ChatGPT trabalham juntas para alcançar ganhos massivos de eficiência.

O segundo exemplo vem da indústria automotiva. A Toyota utiliza manutenção preditiva assistida por IA para reduzir o tempo de inatividade. Sensores em equipamentos de produção coletam dados que são analisados ​​por modelos de IA. Esses modelos identificam padrões que indicam falhas iminentes e permitem a manutenção preventiva. O resultado: uma redução de 25% no tempo de inatividade, um aumento de 15% na eficácia geral do equipamento e uma economia anual de custos de dez milhões de dólares. O ROI foi de aproximadamente 300%. Este exemplo ilustra como a IA pode não apenas otimizar processos administrativos, mas também ser integrada a ambientes físicos de produção. A capacidade da IA ​​de extrair insights e fazer previsões a partir de grandes quantidades de dados corresponde à quarta afirmação: a IA gera novos conhecimentos — neste caso, sobre quando as máquinas provavelmente falharão.

Ambos os exemplos demonstram fatores comuns de sucesso. Primeiro, uma cultura de experimentação. Empresas que dão aos funcionários liberdade para experimentar ferramentas de IA descobrem aplicações úteis mais rapidamente. Segundo, estruturas de governança. Sem diretrizes claras sobre proteção de dados, segurança e qualidade, surgem riscos. Terceiro, uma abordagem iterativa. Esperar soluções perfeitas desde o início é irrealista. Em vez disso, as empresas devem começar com aplicações simples, aprender e melhorar continuamente. Quarto, integração. As ferramentas de IA atingem seu potencial máximo quando são perfeitamente integradas aos fluxos de trabalho existentes, em vez de existirem como ilhas separadas.

Controvérsias e debate crítico: Riscos do admirável mundo novo

Por mais promissoras que sejam essas cinco hipóteses, elas também levantam questões e controvérsias significativas. A primeira diz respeito à perda de empregos. Se os agentes assumirem tarefas anteriormente desempenhadas por trabalhadores do conhecimento, o que acontecerá com essas pessoas? O argumento de Altman de que o trabalho está se transformando é otimista, mas não isento de controvérsias. Historicamente, as disrupções tecnológicas criaram novos empregos, mas muitas vezes não com a rapidez necessária ou nos mesmos setores. A fase de transição pode causar convulsões sociais. O Goldman Sachs estima que a automação do trabalho do conhecimento por IA poderia economizar US$ 1,5 trilhão em custos globais de mão de obra — um eufemismo para potenciais perdas de empregos. Empresas e sociedades devem desenvolver programas de requalificação, redes de segurança social e novos conceitos educacionais para gerenciar essa transição.

A segunda controvérsia diz respeito à concentração de poder. Com o ChatGPT, a OpenAI controla uma plataforma com 800 milhões de usuários e está construindo um ecossistema que abrange desenvolvedores, usuários e transações. Essa concentração lembra o poder de mercado do Google, Apple ou Amazon. O perigo: a OpenAI pode ditar termos, aumentar taxas ou favorecer determinados desenvolvedores. Os reguladores estão cada vez mais encarando esse desenvolvimento com ceticismo. Investigações antitruste podem surgir. Empresas que dependem fortemente do ChatGPT correm o risco de se tornarem dependentes de uma plataforma cujo futuro é incerto.

A terceira controvérsia diz respeito aos deepfakes e à desinformação. Apesar das medidas de segurança, a mídia sintética pode ser mal utilizada. Manipulação política, fraude financeira, danos à reputação – os riscos são reais. Os próprios testes da OpenAI mostraram uma taxa de erro de 1,6% no bloqueio de deepfakes sexuais que violam as regras. Mesmo pequenas taxas de erro podem levar a milhares de conteúdos problemáticos entre milhões de usuários. A sociedade precisa desenvolver tecnologias de detecção, marcos legais e medidas educacionais para lidar com essa nova realidade.

A quarta controvérsia diz respeito à proteção de dados e à vigilância. Agentes de IA precisam ter acesso aos dados para trabalhar de forma eficaz. As empresas devem garantir que informações confidenciais permaneçam protegidas. As ofertas corporativas da OpenAI prometem não usar dados corporativos para treinar modelos públicos. No entanto, a confiança nessas promessas ainda precisa ser construída. Há também o risco de que o uso generalizado da IA ​​leve a uma cultura de vigilância na qual cada ação seja documentada e analisada.

A quinta controvérsia diz respeito ao impacto ambiental. Treinar grandes modelos de IA exige enorme poder computacional e, portanto, energia. A OpenAI está investindo pesadamente em data centers e chips. O próprio Sam Altman mudou seu foco para adquirir mais capacidade computacional. Essa expansão tem uma pegada ecológica. As empresas que utilizam IA devem considerar aspectos de sustentabilidade e buscar soluções de eficiência energética.

Essas controvérsias demonstram que a transformação descrita por Altman não é um progresso puro. Ela traz consigo desafios, riscos e dilemas éticos. As empresas devem agir com responsabilidade, criar transparência e participar ativamente na busca por soluções.

Perspectivas futuras: tendências e potenciais convulsões

Que desenvolvimentos podemos esperar nos próximos anos? Primeiro, maior democratização. Ferramentas no-code e low-code se tornarão ainda mais acessíveis. A barreira para construir seus próprios aplicativos de IA continuará a cair. Isso levará a uma explosão de aplicativos, mas também à fragmentação e a problemas de qualidade. Plataformas que oferecem curadoria, garantia de qualidade e integração se tornarão mais valiosas.

Em segundo lugar, os níveis de autonomia aumentarão. Os agentes serão cada vez mais capazes de concluir tarefas com duração de vários dias ou semanas de forma autônoma. Altman sugeriu que o Codex em breve poderá assumir o trabalho de uma semana de forma autônoma. Isso deslocará ainda mais o papel dos trabalhadores humanos para monitoramento, estratégia e criatividade. O trabalho se tornará menos transacional e mais transformacional.

Terceiro, a multimodalidade se tornará padrão. O GPT-5 e o Sora 2 demonstram que a IA entende e gera não apenas texto, mas também imagens, vídeos e áudio. Os sistemas futuros alternarão perfeitamente entre essas modalidades. Um usuário poderia descrever um conceito, e a IA geraria um vídeo, um documento de design e uma apresentação — tudo em uma única etapa.

Quarto: Personalização no nível individual. A IA será cada vez mais capaz de compreender as preferências, os estilos de aprendizagem e os contextos de cada usuário e adaptar as respostas de acordo. Isso leva a experiências hiperpersonalizadas, mas também levanta questões sobre bolhas de filtro e manipulação.

Quinto, a regulamentação está se intensificando. Governos em todo o mundo estão trabalhando em leis de IA. A Lei de IA da UE, as regulamentações chinesas e as iniciativas dos EUA – todas visam minimizar riscos e promover a inovação. As empresas não apenas devem cumprir essas regulamentações, mas também moldá-las ativamente para criar uma estrutura prática.

Em sexto lugar, novos modelos de negócios estão surgindo. Comércio conversacional, IA como serviço, marketplaces de agentes — a monetização da IA ​​está se tornando mais diversificada. Empresas que experimentam cedo podem garantir vantagens pioneiras.

Sétimo: Equipes híbridas de humanos e IA se tornarão a norma. O futuro não é humano versus máquina, mas humano com máquina. As empresas mais bem-sucedidas serão aquelas que moldarem essa colaboração de forma otimizada. Isso requer novos conceitos de liderança, estruturas organizacionais e mudanças culturais.

Oitavo: integração de hardware. Altman está trabalhando com Jony Ive em novos dispositivos. Quando a IA for integrada a wearables, óculos inteligentes ou outros formatos, a maneira como interagimos com a tecnologia mudará fundamentalmente. A interface conversacional se tornará onipresente, sempre disponível e sensível ao contexto.

Síntese: Recomendações para a ação na nova era

Os cinco pontos de vista da entrevista de Altman não são tendências isoladas, mas forças convergentes que remodelam os fundamentos da economia digital. O ChatGPT, como plataforma de distribuição, está mudando onde e como as empresas alcançam seus públicos-alvo. O Agent Builder está democratizando a automação e transferindo o poder da inovação dos centros para os indivíduos. Empresas sem pessoas estão desafiando a relação entre trabalho e criação de valor. Avanços científicos impulsionados pela IA estão acelerando a pesquisa e o desenvolvimento exponencialmente. Mídias sintéticas estão abrindo possibilidades criativas, mas exigem diretrizes éticas rigorosas.

Isso cria áreas claras de ação para as empresas. Primeiro: Experimentar. Lançar pequenos projetos-piloto de IA, aprender e iterar. Esperar não é uma opção. Segundo: Estabelecer governança. Estabelecer estruturas para proteção de dados, segurança, ética e qualidade antes que os problemas surjam. Terceiro: Desenvolver talentos. Os funcionários devem aprender a trabalhar com IA, alavancar seus pontos fortes e desenvolver habilidades complementares. Quarto: Estabelecer parcerias. Nenhuma empresa pode lidar com tudo sozinha. Ecossistemas, colaborações e padrões abertos são cruciais. Quinto: Assumir responsabilidades. Transparência para com os clientes, tratamento justo dos funcionários e contribuição para soluções sociais – as empresas devem moldar conscientemente seu papel na transformação.

A era que Altman descreve não é um futuro distante, mas um presente em desenvolvimento. Os vencedores não serão as empresas maiores ou mais tradicionais, mas as mais adaptáveis. Aquelas que aprendem rápido, experimentam com ousadia e agem com responsabilidade. A transformação da produtividade para a criatividade, das ferramentas para a infraestrutura, da liderança humana para a orquestração humana — está acontecendo agora. E cada empresa precisa decidir: moldá-la ou ser moldada.

Quem é Rowan Cheun?

Rowan Cheung é um empreendedor canadense, comunicador de tecnologia e uma das vozes mais influentes em inteligência artificial. Ele é o fundador e CEO da The Rundown AI, a newsletter sobre IA de crescimento mais rápido do mundo, com mais de 350.000 assinantes e milhões de leitores nas redes sociais. Natural de Vancouver, Colúmbia Britânica, ele se consolidou como uma figura-chave na mídia desde 2023, apresentando conhecimento sobre IA de forma compreensível, acessível e estratégica.

Cheung começou sua carreira não na área de tecnologia, mas como nadador competitivo. Após sofrer problemas de saúde durante a pandemia de COVID-19, ele se voltou para o mundo da tecnologia e da IA ​​como empreendedor autodidata. Em um ano, aprendeu a programar e, posteriormente, fundou a Supertools, uma plataforma de banco de dados para aplicativos de IA com mais de 250.000 usuários mensais. Seu conteúdo e análises sobre desenvolvimentos em IA generativa, automação e negócios baseados em IA rapidamente o tornaram uma referência no cenário tecnológico global.

Em 2023, ele venceu o Twitter Growth Challenge como o comunicador de tecnologia de crescimento mais rápido do mundo na Plataforma X (antigo Twitter). Hoje, ele é um dos dez fundadores de tecnologia mais influentes nas mídias sociais — em uma categoria com figuras como Elon Musk, Gary Vaynerchuk e Sam Altman.

Além de seus projetos de mídia, Rowan Cheung apresenta o podcast "The State of AI", no qual entrevista regularmente figuras importantes da tecnologia, incluindo Sam Altman, Mark Zuckerberg e Jensen Huang. O podcast e a newsletter "The Rundown" são agora considerados fontes essenciais de informação para gestores, empreendedores e desenvolvedores na área de IA.

Cheung é conhecido por sua perspectiva prática sobre IA: como as empresas podem obter benefícios concretos de produtividade, como agentes podem ser alocados no local de trabalho e como indivíduos podem escalar por meio da IA ​​sem formar grandes equipes. Em entrevistas, ele enfatiza regularmente que sua pequena equipe de cerca de 15 funcionários opera como uma empresa de 50 pessoas graças aos fluxos de trabalho inteligentes da IA.

Em resumo, Rowan Cheung representa a nova geração de fundadores de IA: autodidatas, orientados por dados, extremamente experientes em tecnologia online e com a capacidade de traduzir desenvolvimentos tecnológicos complexos em estratégias concretas e aplicáveis ​​para empresas.

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