Um Especialista em IA de Renome Acaba de Alertar sobre uma "Inundação de Inteligência" Que Está por Vir—E a Matemática por Trás Disso é Impressionante

Ethan Mollick, uma voz proeminente em IA e inovação, acaba de publicar um ensaio importante intitulado “Profecias do Dilúvio.” Sua tese? Estamos vendo novos sinais urgentes de que a IA superinteligente pode não estar a décadas de distância – pode estar bem ao nosso redor.

Mollick não está sozinho. Um número crescente de pesquisadores de laboratórios de IA de ponta está soando alarmes (ou tocando sinos, dependendo da sua perspectiva) de que estamos nos aproximando de um avanço fundamental na IA. E esses rumores não são o típico hype tecnológico – muitos vêm de pessoas dentro de grandes laboratórios que parecem estar genuinamente convencidas de que estamos à beira de algo colossal.

Mas, o que exatamente são essas chamadas profecias? E como as empresas e indivíduos devem interpretar a conversa frenética em torno da superinteligência?

Consegui as respostas com o fundador e CEO do Marketing AI Institute, Paul Roetzer, no episódio 130 do The Artificial Intelligence Show.

“Sinais do Dilúvio” de Mollick

Mollick aponta vários indicadores de que a IA avançada pode estar chegando mais cedo do que a maioria das pessoas espera:

1. Modelo o3 da OpenAI. Esse novo modelo supostamente alcançou 87% de precisão em um teste em que até mesmo PhDs, usando a internet, só acertaram 34% – se se aventurassem além de sua especialidade. Ele também está solucionando problemas matemáticos avançados e superando benchmarks de ARC AGI.
2. Agentes de IA iniciais. Mollick destaca o Gemini do Google e seu recurso Deep Research, enfatizando como ele pediu que analisasse 173 sites e gerasse um relatório de 17 páginas em minutos. Isso é basicamente um pesquisador de IA personalizado à sua disposição.
3. Pesquisadores soando o alarme. Onde o hype típico de tecnologia pode vir de vendedores ou evangelistas, Mollick observa que esses sinais estão vindo de dentro dos laboratórios de IA – uma grande diferença do ciclo habitual de grandes promessas de produtos.

Apesar do clamor em torno dos sistemas superinteligentes, Mollick nos lembra para manter a calma. Mesmo que os laboratórios de IA atinjam algo parecido com “AGI”, a integração em massa nas empresas e na sociedade frequentemente fica para trás dos avanços nos laboratórios.

Ele também alerta que, enquanto os pesquisadores de IA se concentram na alinhamento e segurança, menos atenção parece ser dada a como a sociedade deve se adaptar (ou moldar) essa poderosa tecnologia.

Por que a maioria das pessoas ainda não “entende”

Roetzer menciona um tweet revelador de Vedant Mishra, um pesquisador da DeepMind com experiências anteriores em IA na OpenAI e HubSpot. Mishra diz que apenas “algumas centenas de pessoas no mundo” realmente compreendem o escopo e a velocidade do que está por vir, porque você precisa entender simultaneamente:

• Melhorias algorítmicas rápidas
• Autoaperfeiçoamento recursivo através do aprendizado por reforço
• Dezenas de bilhões de dólares comprometidos com centros de dados de IA (“fábricas de inteligência”)

Ou esses especialistas estão todos errados, diz Mishra, “ou tudo está prestes a mudar.”

A Matemática Que Muda Tudo

Para ter uma noção de quanto já está mudando – e quão despreparadas as empresas estão – Roetzer então apresentou um exemplo simples, mas surpreendente:

Usando as capacidades de IA de hoje – sem quebras futuras exigidas – você pode provavelmente desbloquear um ganho de 10% de eficiência em quase qualquer dia de trabalho de um colaborador agora mesmo. 

O que isso significa? Uma matemática simples:

1. Um único funcionário trabalhando 176 horas por mês economiza cerca de 18 horas com um aumento de eficiência de 10%.
2. Em uma empresa de 10 pessoas, isso é um total de 180 horas por mês – equivalente a um funcionário extra.
3. Em uma organização de 1.000 pessoas, você efetivamente libera o tempo equivalente a 100 empregados todos os meses.
4. Se você dimensionar isso para 10.000 empregados, é o equivalente a 1.000 funcionários em produtividade mensal, sem contratar uma única pessoa a mais.

E isso é se você apenas conseguir 10%. De forma realista, Roetzer vê 20-30% como completamente alcançável com um melhor treinamento e adoção – hoje, neste momento, com ferramentas de IA disponíveis.

Como fazer isso? Roetzer recomenda estes passos:

1. Mapeie as tarefas. Pegue o papel de uma pessoa, divida-o em 3-5 tarefas principais que ela realiza repetidamente.
2. Construa 3-5 GPTs personalizados. Esses “assistentes” de IA lidam com partes da carga de trabalho da pessoa – como redigir conteúdo, analisar dados ou resumir pesquisas. Construa 1 (sem necessidade de codificação) para ajudar em cada uma das tarefas principais da pessoa.
3. Realize as economias. Mesmo um modesto aumento de 10% em eficiência se traduz em grandes ganhos de produtividade quando multiplicado por toda a sua empresa.

Agora, imagine o que se torna possível se a IA superinteligente se tornar uma realidade.

Por que Isso Importa (Mesmo se Você Não Se Importa com “Superinteligência”)

Mas, no final das contas, isso importa para o seu negócio agora, independentemente de chegarmos à superinteligência, diz Roetzer.

Seja porque sua organização pretende reduzir a equipe ou expandir a produção, ignorar os ganhos de eficiência da IA é uma grande oportunidade perdida. Os concorrentes que adotarem rapidamente ganharão vantagem.

As maiores barreiras são a falta de alfabetização em IA e a inércia interna, não limitações tecnológicas. As ferramentas já existem; usá-las é o desafio.

Enquanto Mollick e os laboratórios buscam a superinteligência e agentes de IA avançados, a IA generativa comum está silenciosamente remodelando as empresas de dentro para fora.

“Todo mundo tem essa escolha,” diz Roetzer. “Você pode continuar fazendo o que está fazendo, ou pode aceitar que as coisas podem mudar e acelerar sua alfabetização e capacidades em IA.”

Conclusão: Não Espere a “Inundação” Acontecer

Mesmo que você não esteja convencido de que a superinteligência está logo ali na esquina, uma transformação da força de trabalho já está em andamento. Como Mollick, Altman e inúmeros insiders continuam alertando, ignorar a IA agora pode ser como ignorar os sinais iniciais de um dilúvio.

Um ganho de 10% de eficiência hoje – com a possibilidade de dobrar ou triplicar isso em um futuro próximo – pode fazer ou quebrar organizações nos próximos 1-2 anos. Quer isso leve a reduções na força de trabalho ou uma explosão de novas iniciativas, o resultado é o mesmo: a IA está mudando a lógica dos negócios mais rápido do que qualquer tecnologia na memória recente.

A pergunta de Mollick não é se o dilúvio está chegando – é se estaremos prontos quando as águas começarem a subir.