A promessa de oportunidade da IA mascara uma realidade de deslocamento controlado

A migração cognitiva está em andamento. A estação está lotada. Alguns embarcaram, enquanto outros hesitam, sem saber se o destino justifica a partida.

O especialista em futuro do trabalho e professor da Universidade de Harvard, Christopher Stanton, comentou recentemente que a adoção da IA tem sido tremenda e observou que se trata de uma "tecnologia de difusão extraordinariamente rápida". Essa velocidade de adoção e impacto é um fator crucial que diferencia a revolução da IA de transformações tecnológicas anteriores, como o PC e a internet. Demis Hassabis, CEO do Google DeepMind, foi além, prevendo que a IA poderia ser "10 vezes maior que a Revolução Industrial e talvez 10 vezes mais rápida".

A inteligência, ou pelo menos o pensamento, é cada vez mais compartilhada entre pessoas e máquinas. Algumas pessoas começaram a usar IA regularmente em seus fluxos de trabalho. Outras foram além, integrando-a às suas rotinas cognitivas e identidades criativas. São os " dispostos ", incluindo os consultores fluentes em design de prompts, os gerentes de produto que reestruturam sistemas e aqueles que constroem seus próprios negócios, que fazem de tudo, desde codificação a design de produtos e marketing.

Para eles, o terreno parece novo, mas navegável. Emocionante, até. Mas para muitos outros, este momento parece estranho e mais do que um pouco inquietante. O risco que enfrentam não é apenas ficar para trás. É não saber como, quando e se investir em IA, um futuro que parece altamente incerto e no qual é difícil imaginar seu lugar. Esse é o duplo risco da prontidão para a IA , e está remodelando a forma como as pessoas interpretam o ritmo, as promessas e a pressão dessa transição.

Em todos os setores, novas funções e equipes estão se formando, e as ferramentas de IA estão remodelando os fluxos de trabalho mais rapidamente do que as normas ou estratégias conseguem acompanhar. Mas o significado ainda é nebuloso, as estratégias, incertas. O objetivo final, se houver um, permanece incerto. No entanto, o ritmo e o escopo da mudança parecem pretensiosos. Todos estão sendo instruídos a se adaptar, mas poucos sabem exatamente o que isso significa ou até onde as mudanças irão. Alguns líderes do setor de IA afirmam que grandes mudanças estão chegando, e em breve, com máquinas superinteligentes surgindo possivelmente dentro de alguns anos.

Mas talvez esta revolução da IA fracasse, como outras já aconteceram, com outro " inverno da IA " a seguir. Houve dois invernos notáveis. O primeiro foi na década de 1970, causado por limitações computacionais. O segundo começou no final da década de 1980, após uma onda de expectativas não atendidas, com falhas de alto perfil e entrega insuficiente de "sistemas especialistas". Esses invernos foram caracterizados por um ciclo de expectativas elevadas seguidas de profunda decepção, levando a reduções significativas no financiamento e no interesse em IA.

Se o entusiasmo em torno dos agentes de IA hoje refletir a promessa fracassada dos sistemas especialistas, isso poderá levar a um novo inverno. No entanto, existem grandes diferenças entre aquela época e agora. Hoje, há uma adesão institucional muito maior, uma maior tração do consumidor e uma infraestrutura de computação em nuvem em comparação com os sistemas especialistas da década de 1980. Não há garantia de que um novo inverno não surgirá, mas se o setor fracassar desta vez, não será por falta de dinheiro ou impulso. Será porque a confiança e a confiabilidade foram quebradas primeiro.

Se "a grande migração cognitiva" for real, esta ainda é a parte inicial da jornada. Alguns já embarcaram, enquanto outros ainda permanecem, sem saber se embarcarão ou quando. Em meio à incerteza, o clima na estação se tornou inquieto, como viajantes sentindo uma mudança no itinerário da viagem que ninguém anunciou.

A maioria das pessoas tem emprego, mas se questiona sobre o grau de risco que enfrenta. O valor do seu trabalho está mudando. Uma ansiedade silenciosa, porém crescente, ressoa sob a superfície das avaliações de desempenho e das reuniões gerais da empresa.

A IA já pode acelerar o desenvolvimento de software de 10 a 100 vezes, gerar a maior parte do código para o cliente e comprimir drasticamente os cronogramas dos projetos. Os gerentes agora podem usar a IA para criar avaliações de desempenho dos funcionários. Até mesmo classicistas e arqueólogos encontraram valor na IA, tendo usado a tecnologia para entender antigas inscrições em latim .

Os "dispostos" têm uma ideia de para onde estão indo e podem encontrar tração. Mas para os "pressionados", os "resistentes" e até mesmo aqueles que ainda não foram tocados pela IA, este momento parece algo entre a expectativa e a tristeza. Esses grupos começaram a entender que talvez não fiquem em suas zonas de conforto por muito tempo.

Para muitos, não se trata apenas de ferramentas ou de uma nova cultura, mas sim de se essa cultura tem espaço para elas. Esperar demais é como perder o trem e pode levar à demissão a longo prazo. Mesmo aqueles com quem conversei, que estão em estágios avançados de carreira e começaram a usar IA, se perguntam se seus cargos estão ameaçados.

A narrativa de oportunidade e qualificação esconde uma verdade ainda mais incômoda. Para muitos, isso não é uma migração. É um deslocamento gerenciado. Alguns trabalhadores não estão optando por abandonar a IA. Eles estão descobrindo que o futuro que está sendo construído não os inclui. Acreditar nas ferramentas é diferente de pertencer ao sistema que as ferramentas estão remodelando. E sem um caminho claro para participar de forma significativa, "adaptar-se ou ficar para trás" começa a soar menos como um conselho e mais como um veredito.

Essas tensões são precisamente a razão pela qual este momento importa. Há uma sensação crescente de que o trabalho, como eles o conheciam, está começando a recuar. Os sinais estão vindo de cima. O CEO da Microsoft, Satya Nadella, reconheceu isso em um memorando de julho de 2025, após uma redução de força de trabalho, observando que a transição para a era da IA "pode parecer confusa às vezes, mas a transformação sempre é". Mas há outra camada nessa realidade inquietante: a tecnologia que impulsiona essa transformação urgente continua fundamentalmente incerta.

E, no entanto, apesar de toda a urgência e impulso, essa tecnologia cada vez mais difundida permanece problemática, limitada, estranhamente frágil e longe de ser confiável. Isso levanta uma segunda camada de dúvida, não apenas sobre como se adaptar, mas também sobre se as ferramentas às quais estamos nos adaptando podem entregar resultados. Talvez essas deficiências não devam ser uma surpresa, considerando que há apenas alguns anos a produção de modelos de grandes linguagens (LLMs) era pouco coerente. Agora, no entanto, é como ter um doutorado no bolso; a ideia de inteligência ambiental sob demanda, outrora ficção científica, quase se tornou realidade.

Por baixo do seu refinamento, no entanto, os chatbots construídos sobre esses LLMs permanecem falíveis, esquecidos e, muitas vezes, excessivamente confiantes. Eles ainda têm alucinações, o que significa que não podemos confiar inteiramente em seus resultados. A IA pode responder com confiança, mas não com responsabilidade. Isso provavelmente é positivo, pois nosso conhecimento e expertise ainda são necessários. Eles também não têm memória persistente e têm dificuldade em levar uma conversa adiante de uma sessão para outra.

Eles também podem se perder. Recentemente, tive uma sessão com um chatbot renomado, e ele respondeu a uma pergunta com um completo non sequitur. Quando apontei isso, ele respondeu novamente fora do assunto, como se o fio da nossa conversa tivesse simplesmente desaparecido.

Eles também não aprendem, pelo menos não em nenhum sentido humano. Assim que um modelo é lançado, seja pelo Google, Anthropic, OpenAI ou DeepSeek , seus pesos são congelados. Sua "inteligência" é fixa. Em vez disso, a continuidade de uma conversa com um chatbot é limitada aos limites de sua janela de contexto, que é, reconhecidamente, bastante ampla. Dentro dessa janela e dessa conversa, os chatbots podem absorver conhecimento e estabelecer conexões que servem como aprendizado no momento, e eles se parecem cada vez mais com sábios.

Esses dons e falhas se somam a uma presença intrigante e sedutora. Mas podemos confiar nela? Pesquisas como o Edelman Trust Barometer de 2025 mostram que a confiança na IA está dividida. Na China, 72% das pessoas expressam confiança na IA. Mas nos EUA, esse número cai para 32%. Essa divergência ressalta como a fé pública na IA é moldada tanto pela cultura e governança quanto pela capacidade técnica. Se a IA não alucinasse, se pudesse se lembrar, se aprendesse, se entendêssemos como funciona, provavelmente confiaríamos mais nela. Mas a confiança na própria indústria da IA permanece ilusória. Há temores generalizados de que não haverá regulamentação significativa da tecnologia da IA e que as pessoas comuns terão pouco a dizer sobre como ela será desenvolvida ou implantada.

Sem confiança, essa revolução da IA fracassará e trará outro inverno? E se sim, o que acontecerá com aqueles que investiram tempo, energia e suas carreiras? Aqueles que esperaram para adotar a IA se sairão melhor por isso? A migração cognitiva será um fracasso?

Alguns pesquisadores notáveis de IA alertaram que a IA em sua forma atual — baseada principalmente em redes neurais de aprendizado profundo sobre as quais os LLMs são construídos — ficará aquém das projeções otimistas. Eles afirmam que avanços técnicos adicionais serão necessários para que essa abordagem avance muito mais. Outros não acreditam nas projeções otimistas de IA. O romancista Ewan Morrison vê o potencial da superinteligência como uma ficção criada para atrair financiamento de investidores . "É uma fantasia", disse ele, "um produto de capital de risco enlouquecido".

Talvez o ceticismo de Morrison seja justificado. No entanto, mesmo com suas deficiências, os LLMs atuais já demonstram enorme utilidade comercial. Se o progresso exponencial dos últimos anos parar amanhã, as repercussões do que já foi criado terão impacto nos próximos anos. Mas por trás desse movimento reside algo mais frágil: a confiabilidade das próprias ferramentas.

Por enquanto, os avanços exponenciais continuam, à medida que as empresas testam e implementam cada vez mais a IA. Seja por convicção ou por medo de ficar de fora, o setor está determinado a seguir em frente. Tudo pode desmoronar se outro inverno chegar, especialmente se os agentes de IA não conseguirem entregar resultados. Ainda assim, a suposição predominante é que as deficiências atuais serão resolvidas por meio de uma engenharia de software aprimorada. E podem ser. Na verdade, provavelmente serão, pelo menos até certo ponto.

A aposta é que a tecnologia funcionará, que escalará e que a disrupção que ela cria será compensada pela produtividade que ela possibilita. O sucesso nesta aventura pressupõe que o que perdemos em nuances, valor e significado humanos será compensado em alcance e eficiência. Esta é a aposta que estamos fazendo. E então há o sonho: a IA se tornará uma fonte de abundância amplamente compartilhada, elevará em vez de excluir e expandirá o acesso à inteligência e às oportunidades em vez de concentrá-las.

O inquietante reside na lacuna entre os dois. Avançamos como se essa aposta garantisse a realização do sonho. É a esperança de que a aceleração nos leve a um lugar melhor e a fé de que ela não corroerá os elementos humanos que fazem o destino valer a pena. Mas a história nos lembra que mesmo apostas bem-sucedidas podem deixar muitos para trás. A transformação "desorganizada" em curso não é apenas um efeito colateral inevitável. É o resultado direto da velocidade que sobrecarrega a capacidade humana e institucional de se adaptar com eficácia e cuidado. Por enquanto, a migração cognitiva continua, tanto na fé quanto na crença.

O desafio não é apenas construir ferramentas melhores, mas também fazer perguntas mais complexas sobre para onde elas nos levam. Não estamos apenas migrando para um destino desconhecido; estamos fazendo isso tão rápido que o mapa muda enquanto corremos, percorrendo uma paisagem que ainda está sendo desenhada. Toda migração carrega esperança. Mas a esperança, não examinada, pode ser arriscada. É hora de nos perguntarmos não apenas para onde estamos indo, mas também quem pertencerá a esse lugar quando chegarmos.

Gary Grossman é vice-presidente executivo de prática de tecnologia na Edelman e líder global do Centro de Excelência em IA da Edelman.