A corrida entre OpenAI, Google e outras gigantes mostra menos uma “nova explosão” de capacidades a cada versão e mais um movimento de refinamento agressivo: saltos menores na superfície, mas cada vez mais altos em profundidade, especialização e impacto econômico. Esse cenário levanta uma pergunta central para além do hype: se o ritmo não desacelera, o que exatamente vem depois de modelos como o GPT‑5.2 e Gemini 3?
O que muda com o GPT‑5.2 e a nova fase da corrida
O lançamento do GPT‑5.2 não é apenas mais um upgrade técnico, mas um capítulo de uma disputa direta com o Gemini 3, hoje profundamente integrado ao ecossistema de produtos e nuvem do Google. Em vez de um “salto mágico”, o avanço está na consolidação: mais acerto em raciocínio, melhor uso de ferramentas e foco em aplicações complexas de longo contexto, especialmente para empresas e desenvolvedores.
OpenAI oferece o modelo em três “sabores” (Instant, Thinking e Pro), espelhando a ideia de que IA não é mais um único chatbot genérico, mas uma infraestrutura adaptada a casos de uso específicos, de respostas rápidas até planejamento e código de produção. Do outro lado, o Gemini 3 aposta em modos como o Deep Think e em integrações com MCPs para plugar dados do mundo real, como Maps e BigQuery, diretamente nos agentes.
Os saltos menores, porém mais altos
Se em 2023 um vídeo torto do Will Smith comendo macarrão parecia revolucionário, hoje o espanto não vem mais da ilusão visual, mas da sutileza: raciocínios mais consistentes, menos erros, melhor compreensão de contexto e códigos mais confiáveis. São mudanças que, para o “usuário básico”, podem parecer incrementais, mas que, na prática, redesenham trabalho, produtividade e até modelos de negócio.
Nesse novo estágio, o salto não é ver algo “impossível” pela primeira vez, e sim tornar o impossível utilizável, replicável e economicamente viável em escala. Quando um modelo reduz em dezenas de por cento a taxa de erros em tarefas complexas, isso não é apenas uma melhoria técnica: é uma diferença entre “brinquedo impressionante” e “infraestrutura crítica”.
O que é IA geral, afinal?
Muita gente associa “inteligência artificial geral” (AGI) à ideia de uma IA que faz tudo o que um ser humano faz, em qualquer domínio, com flexibilidade e compreensão ampla. Em termos práticos, AGI costuma ser definida como sistemas capazes de aprender, raciocinar e se adaptar a novos problemas de forma generalista, não apenas em tarefas específicas como tradução, código ou imagens.
Modelos como GPT‑5.2, Gemini 3 e afins podem ser vistos como “pré‑AGI” ou “IA de uso geral especializada em linguagem e multimodalidade”, já que conseguem atuar em diversos domínios, mas ainda com limitações claras de entendimento, autonomia e senso de mundo. A distância entre aqui e uma AGI plena talvez não esteja mais em “fazer coisas novas”, e sim em integrar capacidades, memória, interação com o mundo físico e responsabilidade em decisões de alto impacto.
E agora, qual é a próxima revolução?
Talvez a próxima grande revolução não seja “mais um modelo X.Y”, e sim a combinação de três movimentos silenciosos que poucos usuários básicos enxergam:
- A transformação da IA em camada invisível de infraestrutura, embutida em tudo: buscadores, planilhas, sistemas médicos, jurídico, financeiro, produção industrial.
- O avanço de agentes que executam tarefas de ponta a ponta, conectando APIs, bancos de dados, ERPs, CRMs e robôs, com pouca intervenção humana direta.
- A normalização do erro algorítmico como risco estrutural, assim como hoje aceitamos falhas em sistemas bancários ou elétricos, mas em contextos com impacto humano muito mais direto.
Nesse cenário, a pergunta deixa de ser “qual modelo é mais forte?” e passa a ser “quais decisões estamos delegando sem perceber?” Uma IA que planeja código, mexe em sistemas críticos e toma decisões com base em dados que você não vê é, em essência, uma nova camada de poder tecnológico intermediando o mundo.
O que não estamos vendo?
Se já não conseguimos distinguir o que é real ou gerado por IA em muitos contextos, talvez a questão mais profunda não seja o paradoxo do real versus artificial, mas o que se torna invisível quando tudo funciona “bem o bastante”. Quem percebe que, por trás de vídeos perfeitos, relatórios analíticos e diagnósticos precisos na maior parte do tempo, há modelos treinados em dados que ninguém revisa de ponta a ponta?
E, se a próxima revolução for justamente essa normalização de sistemas semi‑autônomos decidindo rotinas críticas, qual é o papel de cada um nisso? Não apenas governos e empresas, mas usuários, profissionais, criadores que escolhem usar ou não essas ferramentas. Estamos realmente caminhando para uma “inteligência geral” ou para uma rede de inteligências especializadas, poderosas, opacas e distribuídas?
No fim, a pergunta talvez não seja “quando chegaremos à AGI?”, mas “que tipo de mundo estamos construindo enquanto tentamos chegar lá?”. O que você, como leitor, enxerga hoje que talvez a maioria ainda não veja – e que escolha está disposto a fazer diante desse próximo salto?