Inteligência Artificial: Hype passageiro ou revolução real?

Name: Inteligência Artificial: Hype passageiro ou revolução real? | Miragem Podcast
Uploaded: 2025-09-11T17:04:01+00:00
Duration: 7 min 25 s
Channel: Jovem Pan News

Jovem Pan News

A cada semana, novas manchetes sobre inteligência artificial levantam a mesma dúvida: estamos vivendo apenas uma fase de hype ou diante de uma transformação irreversível?

No Miragem Podcast, Fernando Gabas, Samy Dana e Tuta Neto analisam até onde vai a euforia do mercado e onde já é possível ver impacto real da IA em negócios, sociedade e futuro do trabalho.

Uma reflexão sobre como separar exagero de tendência secular — e como isso pode afetar a forma como investimos, trabalhamos e vivemos.

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00:00Será que é tudo isso mesmo inteligência artificial? Será que terá toda essa transformação ou tem

00:15muito hype nessa história? E tem muita questão aí talvez de otimismo exagerado, vamos conversar.

00:20E antes de entrar nos temas, deixa eu ouvir de vocês, o que vocês acham? Vocês acham que tá muito hype,

00:24muito sobreestimado ou não? Na verdade já tá subestimado e tem muita coisa que vai transformar

00:28com isso a nossa experiência de vida. O que você acha, Tuto?

00:30Eu acho que não tá superestimado, eu acho que o hype é justificado.

00:35Eu acho que ter precisa, às vezes, não é o hype, né? Eu acho que, às vezes, os caminhos

00:40é que ainda demoram pra gente tatear e achar o caminho certo pra fazer as coisas.

00:45Então, a tecnologia é muito disruptiva, a gente vai ver cada vez resultados mais absurdos,

00:50mais concretos. Só que é uma coisa nova. Então, imagina quando lançaram o Excel lá.

00:55Você acha que, em dois anos, todo mundo tava usando o Excel no seu potencial máximo?

01:00Eu acho que não.

01:01E todas as invenções, né?

01:02É, tava até pegando na literatura econômica, você tem vários, vários autores,

01:07Paul David, Roussola, você tem o próprio Acemoglu, e falando o seguinte,

01:12quando você tem uma tecnologia disruptiva, com o caso da AI, mas podia ser qualquer coisa,

01:17podia ser a revolução industrial, poderia ser a própria internet.

01:20No início, você investe pesado, a produtividade cai, porque você não tá com o processo azeitado,

01:30então é o cara fazendo, às vezes, pior do que da forma anterior, pra depois subir.

01:36Então, eles chamam isso de curva em J, de produtividade.

01:40E eu acho que a gente tá nessa fase. A gente tá investindo, obviamente, parte do investimento

01:47deve estar sendo errado, porque as empresas ficam meio desesperado, e depois vai ter um acerto.

01:53E, quando a gente pensa em empresas, a gente pode pensar na lógica das bolhas, né?

01:59Então, a gente teve a bolha da .com, que foi uma bolha que eu acho que todos...

02:03A internet não vingou, não. A internet vingou, mas nem todas as empresas vingaram.

02:09Então, eu acho que existe, assim, uma seleção de quem vai ficar no mercado.

02:15Então, nesse sentido, existe uma bolha.

02:18Mas que a IA vai mudar processos, que a IA veio pra ficar e que vai aumentar a produtividade,

02:23eu não tenho dúvida. O próprio Acemoglu, ele fala assim, ó, a gente ainda tá entendendo

02:28o que que é automação e, de certa forma, substituição do humano e o que é uma expansão do ser humano.

02:37Ou seja, um super-ser humano com IA, com habilidades maiores do que ele teria.

02:42Então, eu acho que a gente tá ainda na parte descendente do J, pra depois ter a subida mais íngreme.

02:49Perfeito, perfeito. E nessa linha, até vale a pena a gente trazer aqui uma matéria primeira

02:53com o comentário, o próprio Sam Altman, que é o CEO da OpenAI, né, do chat GPT.

02:57E ele diz o seguinte, em uma entrevista que ele estava dando, ele comenta que os investidores

03:01estão over-excited, ou seja, estão muito excitados, estão muito animados, né,

03:05com a questão da inteligência artificial, e pergunta pra ele, mas isso é uma bolha?

03:08Ele fala, sim, mas é a coisa mais importante em década.

03:12Então, acho que tá muito alinhado com o que o Sam comentou agora, né,

03:14que é justamente, existe essa questão dessa bolha, mas é uma bolha desse efeito em J,

03:18dessa curva em J, que as empresas ainda não estão preparadas,

03:21ainda não têm estrutura necessária, inclusive conhecimento sobre implementação disso.

03:25Sim, reorganizar os processos, né, tem que treinar as pessoas, os ativos intangíveis.

03:30Exato.

03:31Tem que aprender a usar o seu elemento e coisas que nem se sabe,

03:34porque às vezes você tá aprendendo um negócio e amanhã lança uma coisa que soluciona a parte do problema.

03:39Então, tá muito dinâmico o negócio.

03:41E é engraçado que quando acontece esse tipo de coisa, a tecnologia, como o hardware,

03:46captura valor antes do efeito.

03:49Então, você vê a NVIDIA batendo valor.

03:52Por quê? Porque eles capturam a parte da infraestrutura,

03:55porque as empresas estão investindo nesse momento, né?

03:58Isso mesmo.

03:59Falando da NVIDIA, que acabaram de publicar o último balanço do último trimestre,

04:02não foram tão bem assim, 46,7 bilhões de dólares de lucro.

04:06No trimestre.

04:07Isso foi um crescimento com relação ao ano passado, se não me engano, de 54%,

04:10com relação ao mesmo período do ano passado.

04:12Tá ruim, né?

04:13Tá ruim, tá ruim.

04:14Não tá bom pro Jensen Wang lá.

04:15Acho que ele não tá muito feliz, não.

04:16Ele e os funcionários dele...

04:17Eu ouvi dizer que tinha pessoas assim que...

04:19Eu não sei exatamente que função, que funções que faziam na NVIDIA,

04:22mas eram funções assim, meu...

04:24Atendentes de telefone, atendentes de chamada,

04:26que trocaram no começo por um pouquinho de ações.

04:28Pessoas assim, com 50, 60, 70 milhões de dólares de patrimônio,

04:32e eram tipo secretário, que atendia de chamada, imprimia,

04:36papel impressora.

04:37Então, você imagina que doideira que é isso, né?

04:39Muito bom.

04:40Bom, então, o Sam Altman, ele faz esse comentário,

04:43e eu acho que a gente tem essa interpretação correta,

04:45apesar de muita gente ter dito, é, tá vendo?

04:47É uma bolha.

04:48O próprio Sam Altman diz.

04:49Eu acho que não.

04:50Acho que ele tá numa onda de ser um pouco mais low profile,

04:51porque acho que ele falou muito nos últimos anos,

04:53ele tá numa onda de ser low profile.

04:55E até falando especificamente da OpenAI,

04:58tem um dado super interessante que eu queria...

05:00Não sei se vocês viram isso ou se tiveram contato,

05:02porque não foi uma notícia que foi publicada,

05:03eu tive informações disso de gente de dentro da OpenAI.

05:05O chat GPT-5 não impressionou tanto assim, né?

05:08Acho que é um consenso, né?

05:10Acho que as pessoas esperavam mais do GPT-5,

05:12principalmente comparado com a evolução do 3x4, né?

05:15Acho que teve uma certa frustração, mas assim...

05:18Eu gostei muito do GPT-5, assim, pra mim,

05:21surpreendeu positivamente.

05:23Mas eu acho que uma coisa que as pessoas talvez esperassem,

05:25que é o modelo de agente,

05:27onde ele toma conta do seu computador e toma as ações,

05:32acho que isso ainda ficou desejado.

05:34Ainda não tá bom.

05:35Mas você sabe qual informação que eu vi?

05:36Qualquer coisa interessante.

05:37Que boa parte da capacidade de processamento do GPT-5,

05:41eles não utilizaram pra voltar em benefício pro público.

05:44Eles estão utilizando pra fazer um processo de self-improvement,

05:47de aprimoramento próprio da ferramenta.

05:50Então, em vez de eles liberarem todo o potencial pro público final

05:53poder se beneficiar, poder usar, por exemplo,

05:55com ferramentas de agentes, de resolver coisas,

05:58de fazer todas essas tarefas de uma maneira autônoma,

06:00eles pegaram uma boa parte da capacidade

06:02e jogaram pra dentro da empresa

06:04pra ter um processo self-recursive, que eles chamam, né?

06:06Que é o auto aprimoramento.

06:08Então, o modelo está aprendendo com ele mesmo

06:11e criando melhorias o tempo inteiro,

06:13e isso está consumindo uma boa parte do poder de processamento,

06:15que no final das contas acaba limitando todo o processamento.

06:18E, por isso, o desespero, por exemplo, do Sam Altman,

06:21de conseguir botar de pé o Stargate,

06:23aquele projeto dele com sei lá quantas milhões de unidades,

06:26bilhões de unidades do GPU, né?

06:28Mas, de novo, a NVIDIA ganhando dinheiro com isso,

06:30porque ele acha realmente que,

06:32tendo essa capacidade de aumentar esse processamento,

06:35a gente vai ver coisas, critérios de hoje,

06:37ou de um pouco tempo atrás, quase que miraculosas, né?

06:40Você tinha ouvido isso aí, Samy?

06:41Sobre essa questão do auto aprimoramento,

06:43da ferramenta está voltada pra si mesmo

06:44pra conseguir criar novas potencialidades?

06:46É, na verdade, eles estão fazendo isso,

06:48O que eu sei, uma parte é automático,

06:50e uma parte ainda tem interferência humana

06:52pra fazer uma espécie de fine-turning, né?

06:56Eu chamo de ano hobbling.

06:57É, eles estão trabalhando nisso,

06:59isso é um processo custoso,

07:01porque você precisa de muita informação

07:03e gente validando...

07:04Interação, iterando...

07:05Mas eu acho que é isso que vai dar o próximo passo,

07:08principalmente o que a gente chama de alienação,

07:10que, na verdade, é que ela não conseguiu resolver

07:14da forma probabilística, satisfatoriamente.

07:18É, tem coisas que ela não consegue fazer,

07:20tem alguns mecanismos que não fazem parte ainda do contexto,

07:23já precisa de ser humana.

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