O GPT-4 está completando um ano. E foi um ano e tanto. Muitos tentaram superá-lo (o Claude 3 parece ter conseguido), mas colocar LLMs em produção é difícil; a maioria do trabalho até agora foi preliminar. As empresas estão começando a moderar suas expectativas. Muitas expectativas iniciais eram irrealistas. Problemas centrais persistiram, particularmente alucinações, instabilidade e erros ocasionais sem sentido.
Os temores sobre transformações profundas no mercado de trabalho persistem. Um estudo recente da Oxford Economics/Cognizant sugeriu que 90% dos empregos nos EUA serão afetados pela IA até 2032.
A rentabilidade continua em questão. LLMs custam muito dinheiro, e obter resultados de destaque pode custar muito dinheiro; licenciamento e custos legais podem ser substanciais. Mas o GPT-4 segue amadurecendo. Dizem até que o GPT-4.5 está prestes a ser lançado.
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Relatório global da Capgemini mostra por que tecnologia não é mais o gargalo — e como a lentidão organizacional ameaça a competitividade.
A tecnologia amadureceu. Porém, organizações, processos e governança não acompanharam a velocidade da IA em escala.
A equação "IA + supervisão humana" redefine aprendizagem, reduz desigualdades e cria novo padrão de qualificação. A IA vira infraestrutura cognitiva, reconfigurando talento, ensino e competitividade.
Em 2026, o maior risco de IA pode ser o excesso de modelos e a ausência de integração. O contexto se perde. E o ROI também.
O desafio agora é manter neutralidade e valor estratégico em um ambiente que tende à manipulação invisível.
Relatórios da IBM e da Deloitte apontam na mesma direção: empresas só extraem valor de IA quando CDOs garantem governança, integração e métricas consistentes para os dados.
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