Inteligência artificial: Por que cada vez mais especialistas alertam que é uma bolha prestes a estourar

Nos últimos três anos, a inteligência artificial (IA) tem estado no centro das discussões tecnológicas e financeiras globais. Desde o lançamento do ChatGPT no final de 2022, o Vale do Silício prometeu uma revolução que transformaria o trabalho, a economia e até mesmo a vida cotidiana.

Gigantes como Microsoft, Google e Amazon investiram centenas de bilhões de dólares em data centers, chips e startups, enquanto investidores apostavam em avaliações astronômicas. O otimismo era tão grande que o impacto da IA ​​foi comparado ao da Revolução Industrial .

No entanto, nas últimas semanas , surgiram sinais de alerta que geraram um debate: estamos testemunhando o início do estouro da bolha da IA ?

A pergunta inevitavelmente traz à mente o que aconteceu com o boom das pontocom nos anos 2000, quando promessas exageradas se concretizaram e levaram a perdas multimilionárias nos mercados. Agora, alguns analistas acreditam que a história pode se repetir , embora com um protagonista diferente.

O ponto de virada veio com dois eventos importantes. Primeiro, a publicação de um relatório do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) revelando que 95% dos investimentos empresariais em IA generativa não produziram retorno econômico .

Em segundo lugar, o lançamento do GPT-5 , o tão esperado modelo OpenAI , Em vez de deslumbrar, deixou um gosto amargo na boca dos usuários . A combinação de expectativas frustradas e números alarmantes coloca em xeque a narrativa triunfalista que dominou até agora.

“Parece uma bolha”, resumiu Marko Kolanovic, ex-chefe de pesquisa do JP Morgan, analisando os dados do MIT.

Segundo o relatório, apesar dos US$ 30 a US$ 40 bilhões investidos em soluções de IA, apenas 5% dos projetos-piloto conseguiram gerar valor significativo. O restante fracassou ou nunca passou da fase experimental. Para os críticos, esses números mostram que a IA está muito mais longe de revolucionar a economia do que o prometido anteriormente.

A grande promessa que alimentava o entusiasmo era que os modelos se tornariam cada vez mais poderosos à medida que recebessem mais dados e poder de computação .

Essa ideia, conhecida como “escalonamento”, impulsionou investimentos colossais em infraestrutura: o Morgan Stanley estima que o setor alocará US$ 3 trilhões para data centers e chips até 2028. Mas o GPT-5, o modelo que deveria demonstrar a validade dessa aposta, falhou em sua tentativa.

Lançado em 7 de agosto, o GPT-5 foi aclamado pelo CEO da OpenAI, Sam Altman, como um salto quântico: "Se o GPT-4o foi como conversar com um estudante universitário, o GPT-5 será como conversar com um especialista com doutorado em qualquer tópico". A realidade foi diferente.

O novo modelo apresentou falhas notáveis : mapas dos EUA com estados fictícios como "Virgínia Ocidental", listas incompletas de presidentes com nomes escritos incorretamente e respostas mais curtas e impessoais do que seus antecessores.

Usuários em fóruns como o Reddit o chamaram de "horrível" e exigiram a reversão para versões mais antigas. A pressão foi tão grande que a OpenAI teve que voltar atrás e reabrir o acesso a modelos mais antigos.

A decepção não passou despercebida pelos analistas. "Achávamos que o crescimento seria exponencial, mas estamos batendo em um muro ", disse Alex Hanna, coautor de The AI ​​Con: How to Fight Big Tech's Hype and Create the Future We Want.

Para Hanna e sua colega Emily M. Bender, a indústria construiu sua narrativa com base na ambiguidade do conceito de "inteligência", fazendo-nos acreditar que esses sistemas entendem e pensam, quando, na realidade , apenas preveem palavras com base em padrões . "Estamos imaginando uma mente por trás das palavras", alertam.

Os bugs do GPT-5 reacenderam um antigo debate: desde os dias do chatbot ELIZA, na década de 1960, sabe-se que as pessoas tendem a atribuir emoções e cognição a programas que apenas imitam a linguagem.

A "antropomorfização irresponsável", como Joseph Weizenbaum a chamou, continua sendo uma estratégia de marketing em 2025. Termos como "alucinações" reforçam essa ilusão, quando, na realidade, os modelos não percebem nem entendem. Para os críticos, essa confusão deliberada faz parte do negócio.

Enquanto isso, o mercado começa a reagir. Após o relatório do MIT e o revés da OpenAI, as ações que haviam disparado graças à febre da IA ​​caíram: a Nvidia , que se tornou a empresa mais valiosa do mundo por seu papel no setor, caiu 3,5% em um único dia; a Palantir, 9%. A SoftBank, uma das principais investidoras da OpenAI, perdeu 7%.

Ainda assim, não se fala em colapso, mas sim em correção . Mas a pergunta permanece: será este o começo do fim?

Se a promessa da IA ​​fracassar, o golpe poderá ser enorme. As projeções mais otimistas previam uma contribuição de US$ 16 trilhões para o S&P 500 na próxima década, graças a cortes de custos e melhorias de produtividade. O Morgan Stanley estimou que a automação reduziria os salários em 40%.

Mas os números do MIT mostram que a realidade é mais complexa: a maioria das empresas não passa dos testes piloto , e apenas algumas obtêm benefícios tangíveis.

O relatório detalha que 80% das empresas exploraram soluções de IA, mas apenas 40% as implementaram e apenas 5% entraram em produção com um impacto mensurável. Os motivos incluem a falta de maturidade tecnológica, a complexidade de integrá-las aos sistemas existentes e a necessidade de supervisão humana para evitar erros graves.

Em muitos casos, a produtividade estagna ou até mesmo diminui porque os trabalhadores precisam revisar os resultados dos modelos para evitar erros dispendiosos , desde memoriais jurídicos contendo jurisprudência inventada até diagnósticos incorretos.

Até mesmo os ganhos macroeconômicos parecem exagerados. O economista do MIT, Daron Acemoglu, projeta que a IA aumentará a produtividade em apenas 0,5% e o PIB em 1% ao longo de dez anos — uma ninharia comparada à narrativa de uma era em transformação .

E, por enquanto, as demissões em massa que foram anunciadas também não se concretizaram : em muitos setores, a IA não substitui pessoas, mas gera novas tarefas de controle.

Apesar desses dados, a bolha continua a ser inflada por expectativas e marketing. Startups estão captando rodadas multimilionárias, bancos projetam cenários de lucro histórico e data centers continuam sendo construídos em ritmo frenético.

Para Hanna e Bender, isso segue uma lógica familiar: "Inteligência artificial não é um termo científico ou de engenharia. É um termo de marketing ". Um discurso que, como na era das pontocom, pode ser sustentado enquanto o capital continuar fluindo. A questão é por quanto tempo.

Por enquanto, a indústria não está parada. A Nvidia está preparando resultados que podem redefinir o humor do mercado; a Meta está reorganizando sua divisão de IA e cortando pessoal, mas não abandona seu compromisso; e a OpenAI, apesar do revés, continua sendo uma das empresas mais cobiçadas do planeta . No entanto, o próprio Altman admite que "há pessoas que vão perder uma quantia fenomenal de dinheiro".

Se a bolha estourar, não será por falta de avisos .