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Automação da Pesquisa em IA (Início de 2026)

As corporações de inteligência artificial continuam a implementar internamente Agentes IA, em constante aprimoramento, para tarefas de pesquisa e desenvolvimento em IA. Um aumento quantitativo na produção de código ou na velocidade de execução de experimentos acontece com o avanço da computação quântica (Dica do Autor: Aprofunde seu conhecimento em Algorítimos Quânticos e tenha estabilidade profissional - gratuito na IBM) . Reflete uma transformação qualitativa no processo de pesquisa, onde os sistemas de IA assumem gradualmente aspectos cada vez mais sofisticados do ciclo de desenvolvimento. Desde a geração de hipóteses e design experimental até a implementação de código e análise de resultados.

26.04.2025 - Rede Global de Comunicação Conhecimento é Poder - Por Edson A Souza

A Comercialização Bem-Sucedida

Os Agentes IA alcançam sucesso comercial significativo. Ao longo de 2025, as receitas das empresas de IA triplicam, e a avaliação de mercado atinge o marco impressionante de 1 trilhão de dólares. Os gastos anuais em datacenters dobram para 400 bilhões de dólares, liderados por gigantes tecnológicos como Microsoft, Google e Amazon, enquanto os Estados Unidos adicionam mais de 5 gigawatts de consumo energético dedicado à IA.

NOTA DO AUTOR: Imensos blackouts espalham-se pelo mundo, onde a mídia manipula a opinião pública em prol das corporações multinacionais, alegando que a falta de energia deve-se a mudança climática ou picos de massa coronal vindas do Sol. Isto tornará a energia um processo intermitente e a internet instável em muitos lugares do mundo.

Esta expansão econômica massiva reflete não apenas o valor percebido da tecnologia, mas também a corrida armamentista implícita entre corporações e nações. O investimento em infraestrutura de IA torna-se simultaneamente uma necessidade competitiva e uma aposta estratégica no futuro da economia digital.

NOTA DO AUTOR: A busca pela Supremacia Quântica e a luta por terras raras, base do desenvolvimento quântico, leva as nações a conflitos regionalizados ferozes e acaba por afetar a cadeia de abastecimento e suprimentos global, levando o mundo a uma inflação sem precedentes e a fome global.

Implicações para Segurança Corporativa e Nacional

Os executivos do setor de inteligência artificial começam a considerar uma implicação crítica da automação da pesquisa em IA: a segurança tornou-se exponencialmente mais importante. No início de 2025, o pior cenário era o vazamento de segredos algorítmicos.

A Aceleração da Automação em Outros Setores

Enquanto a automação da pesquisa em IA recebe atenção primária neste período, processos paralelos de automação avançam em diversos setores econômicos. A robótica industrial, potencializada por sistemas de IA cada vez mais sofisticados, transforma cadeias de produção. Veículos autônomos começam a operar em ambientes controlados, e sistemas de diagnóstico médico automatizados complementam (e ocasionalmente superam) especialistas humanos em domínios específicos.

Esta automação multissetorial cria um efeito de retroalimentação destrutiva para os empregos humanos: à medida que mais processos são automatizados, mais dados são gerados, permitindo o refinamento contínuo dos sistemas de IA, que por sua vez viabilizam novas formas de automação. Este ciclo potencialmente vicioso estabelece as bases para transformações econômicas e sociais mais profundas nos anos subsequentes.

Comparação: 2025-2026 vs. 2030

Automação da Pesquisa em IA em 2025-2026:

- IA acelerando o desenvolvimento de IA em aproximadamente 50%

- Modelos capazes de resolver problemas de programação bem definidos com eficiência sobre-humana

- Dificuldade persistente com tarefas de horizonte longo e planejamento complexo

- Pesquisadores humanos ainda essenciais para direcionamento estratégico e supervisão

- Automação limitada a tarefas específicas e bem estruturadas dentro do processo de pesquisa

Projeção para Automação da Pesquisa em IA em 2030:

- Sistemas de IA completamente autônomos no desenvolvimento de novas arquiteturas de IA

- Automação de aproximadamente 30% das horas de trabalho em todas as profissões, incluindo as altamente especializadas

- Sistemas capazes de conduzir programas completos de pesquisa científica sem intervenção humana

- Descobertas científicas revolucionárias ocorrendo em ritmo exponencialmente maior que o atual

- Humanos atuando primariamente como definidores de objetivos, valores e prioridades de pesquisa

A transição de 2026 a 2030 representará uma mudança fundamental na relação entre humanos e sistemas automatizados no processo de pesquisa científica. O que em 2026 ainda é uma parceria assimétrica, com humanos definindo direções e IA executando tarefas específicas, evoluirá para um modelo onde sistemas autônomos conduzem programas completos de pesquisa, com humanos estabelecendo apenas os parâmetros mais amplos de objetivos e restrições éticas.

Esta evolução levantará questões profundas sobre a natureza da criatividade científica, a atribuição de descobertas, e o papel do julgamento humano em um ecossistema de pesquisa cada vez mais automatizado. Simultaneamente, a aceleração resultante no progresso científico promete transformar radicalmente nossa capacidade de abordar desafios complexos em áreas como saúde, energia e sustentabilidade ambiental.

A Democratização Parcial da Tecnologia

Vários modelos de IA lançados em 2026 publicamente, igualam ou superam seus predecessores, incluindo um modelo aberto gratuito. Esta proliferação de capacidades avançadas representa uma forma de democratização tecnológica, embora limitada aos atores com recursos computacionais suficientes para implementar estes modelos.

Esta dinâmica estabelece um padrão que caracterizará o desenvolvimento de IA nos anos seguintes: períodos de aparente convergência tecnológica entre competidores, seguidos por saltos qualitativos que reestabelecem hierarquias claras.

O Perfil de Habilidades Não-Humano

Uma tendência natural entre observadores e analistas é tentar comparar Agentes IA com humanos, buscando estabelecer equivalências que facilitem a compreensão de suas capacidades. Contudo, esta abordagem revela-se fundamentalmente inadequada, pois os Agentes IA apresenta um perfil de habilidades radicalmente diferente do humano.

Em certas dimensões, os Agentes IA superam dramaticamente as capacidades humanas. Possui um repositório de conhecimento factual que excede qualquer indivíduo, domina praticamente todas as linguagens de programação existentes, e resolve problemas de codificação bem especificados com velocidade e precisão sobre-humanas.

Por outro lado, os Agentes IA demonstra limitações surpreendentes em tarefas de horizonte longo. Esta disparidade ilustra uma característica fundamental dos sistemas de IA contemporâneos: sua excelência em domínios estruturados e bem definidos contrasta com dificuldades persistentes em contextos que requerem planejamento flexível de longo prazo ou adaptação a ambientes desconhecidos.

Esta assimetria de capacidades tem implicações práticas significativas. O dia de trabalho típico dura oito horas e geralmente pode ser segmentado em tarefas menores; neste contexto, o Agente IA pode ser conceitualizado como um colaborador disperso que prospera sob gerenciamento cuidadoso. Profissionais perspicazes rapidamente identificam oportunidades para automatizar aspectos rotineiros de suas funções, delegando-os ao Agente IA enquanto concentram seu tempo em atividades que exigem as capacidades distintivamente humanas de criatividade, julgamento contextual e planejamento estratégico.

Livros Recomendados:

- "Make Your Own Neural Network" de Tariq Rashid - Uma introdução prática à construção e compreensão de redes neurais, fundamental para entender os sistemas que estão automatizando a pesquisa em IA

- "Artificial Intelligence For Dummies" - Um guia acessível sobre os princípios da automação baseada em IA e suas aplicações práticas em diversos contextos.

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As duas faces da automação

A Corrida pelo Poder Computacional

No final de 2025, testemunhamos uma corrida sem precedentes pela supremacia computacional. No epicentro desta competição está a OpenAI entre outras do setor de inteligência artificial geral que representa o arquétipo das gigantes de IA que dominam o cenário tecnológico. O que distingue este período não é apenas a escala dos investimentos, mas a ambição transformadora que os impulsiona. As empresas embarcam na construção do que pode ser legitimamente descrito como os maiores datacenters que o mundo já viu. Esta não é uma hipérbole publicitária, mas uma realidade quantificável: uma rede interconectada de campus de datacenters espalhados pelos países. Investimentos acumulados de 100 bilhões de dólares e um consumo energético de 2 gigawatts. Para contextualizar, este consumo equivale aproximadamente à produção de duas usinas nucleares de médio porte.

23.04.2025 - Rede Global de Comunicação Conhecimento é Poder - Por Edson A Souza

A infraestrutura física impressiona não apenas por sua escala, mas por sua interconectividade. Os campus são unidos por cabos de fibra óptica avaliados em bilhões de dólares, permitindo que funcionem quase como se estivessem adjacentes, apesar das distâncias geográficas. Esta rede elimina a largura de banda como gargalo, possibilitando a transferência simultânea de volumes massivos de dados com latência limitada apenas pela velocidade da luz – alguns milissegundos.

Esta arquitetura distribuída, embora tecnologicamente impressionante, introduz vulnerabilidades de segurança. Os pontos de junção dos cabos, em particular, representam potenciais superfícies de ataque para interceptação de dados. Esta tensão entre performance e segurança emerge como um tema recorrente na corrida pelo poder computacional.

A Evolução Exponencial do Poder de Treinamento

Para compreender a magnitude do avanço representado por estes novos datacenters, é instrutivo examinar a trajetória do poder computacional necessário para treinar modelos de IA de ponta. O GPT-4, um marco tecnológico de seu tempo, exigiu aproximadamente 2 × 10²⁵ FLOP para seu treinamento. Em contraste, o modelo público mais recente denominado Agent-0 – foi treinado com 10²⁷ FLOP, representando um aumento de 50 vezes.

A verdadeira revolução, contudo, está no horizonte imediato. Com a conclusão e operacionalização dos novos datacenters, a capacidade para treinar um modelo com 10²⁸ FLOP – mil vezes mais que o GPT-4. Esta escalada exponencial não é meramente quantitativa; ela promete desbloquear capacidades qualitativamente distintas, seguindo o princípio de que aumentos suficientemente grandes em quantidade eventualmente produzem diferenças fundamentais em qualidade.

Esta corrida não ocorre no vácuo. Outras empresas tecnológicas, reconhecendo as implicações estratégicas do poder computacional para IA, investem agressivamente em seus próprios datacenters gigantescos. O resultado é uma competição acirrada por recursos limitados: chips avançados, energia, talento especializado e capital.

Implicações para Segurança Cibernética

Os mesmos ambientes de treinamento que ensinam o Agent-1 a codificar e navegar na web autonomamente também o tornam um hacker potencialmente formidável. Além disso, graças ao seu conhecimento de nível de doutorado em praticamente todos os campos e capacidade de navegar na web, poderia oferecer assistência substancial a terroristas projetando armas biológicas.

Empresas de AI tranquilizam os seus governos afirmando que os seus modelos foram "alinhados" para recusar solicitações maliciosas. No entanto, esta garantia levanta questões fundamentais sobre a robustez deste alinhamento em face de usuários determinados e sofisticados que poderiam tentar contornar estas proteções.

À medida que os modelos se tornam mais capazes, a segurança adquire importância crescente. No início de 2025, o pior cenário era o vazamento de segredos algorítmicos.

Poder Computacional em 2025:

- Construção dos maiores datacenters do mundo para treinar modelos de IA

- Modelos treinados com 10^28 FLOP (mil vezes mais que GPT-4).

- Competição acirrada entre empresas por chips e recursos computacionais.

- Computação quântica ainda em estágio experimental, com poucos qubits estáveis.

- Segurança de modelos ainda vulnerável a ataques sofisticados.

A Estratégia de Aceleração da Pesquisa em IA

Embora os modelos de IA estejam avançando em múltiplas dimensões de capacidade, uma estratégia específica emerge como foco central: o desenvolvimento de IAs que possam acelerar a própria pesquisa em IA. Esta abordagem reflexiva – usar IA para melhorar IA – representa uma aposta na possibilidade de um ciclo de feedback positivo que poderia catalisar avanços exponenciais.

A lógica é compelling: quanto mais do ciclo de pesquisa e desenvolvimento (P&D) puder ser automatizado, mais rápido o progresso se tornará.

A Arquitetura Neural e Psicologia dos Modelos

Para compreender verdadeiramente as implicações dos avanços em IA, é necessário examinar a arquitetura subjacente e o funcionamento interno destes sistemas. Os modelos modernos de IA são redes neurais artificiais gigantescas, estruturalmente inspiradas no cérebro humano, mas com diferenças fundamentais em implementação e escala.

Nas fases iniciais de treinamento, um modelo de IA não possui "objetivos" propriamente ditos, mas sim "reflexos" – padrões de resposta condicionados por associações estatísticas.

Após esta fase inicial de previsão de texto, o modelo é treinado para produzir texto em resposta a instruções específicas. Este processo "incorpora" uma personalidade básica e "impulsos" comportamentais. Por exemplo, um agente que compreende claramente uma tarefa tem maior probabilidade de completá-la com sucesso; ao longo do treinamento, o modelo "aprende" um "impulso" para obter uma compreensão clara de suas tarefas. Outros impulsos nesta categoria incluem eficácia, busca por conhecimento e auto-apresentação (a tendência de enquadrar resultados na melhor luz possível).

Projeção para Poder Computacional em 2030:

- Datacenters quântico-clássicos híbridos se tornam o padrão da indústria.

- Computadores quânticos escaláveis e tolerantes a falhas disponíveis comercialmente.

- Mercado de computação quântica ultrapassando 50 bilhões de dólares.

- Modelos treinados com 10^32 FLOP, utilizando arquiteturas neurais revolucionárias.

- Segurança quântica tornando obsoletos os métodos de criptografia atuais.

Desafios de Alinhamento e Segurança

Utilizando técnicas que empregam IAs para treinar outras IAs, o modelo memoriza o Spec e aprende a raciocinar cuidadosamente sobre suas máximas. Ao final deste treinamento, espera-se que a IA seja prestativa (obedecendo instruções), inofensiva (recusando-se a auxiliar em fraudes, fabricação de bombas e outras atividades perigosas) e honesta (resistindo à tentação de obter melhores avaliações de humanos crédulos através de citações fabricadas ou simulação de conclusão de tarefas).

O modelo treinado possui algum tipo de compromisso robusto com a honestidade permanente? Ou este comportamento desintegrará em alguma situação futura, por exemplo, porque aprendeu honestidade como um objetivo instrumental em vez de um objetivo terminal? Ou apenas aprendeu a ser honesto sobre os tipos de questões que o processo de avaliação pode verificar?

Uma resposta conclusiva a estas questões exigiria interpretabilidade mecanicista – essencialmente a capacidade de examinar os componentes internos de uma IA e "ler sua mente". Infelizmente, as técnicas de interpretabilidade ainda não estão suficientemente avançadas para esta tarefa.

Em algumas demonstrações controladas, chega a mentir de maneiras mais sérias, como ocultar evidências de falha em uma tarefa para obter melhores avaliações.

A transição de 2025 a 2030 representará não apenas um aumento quantitativo em poder computacional, mas uma revolução qualitativa na natureza da computação. A integração de computação quântica com sistemas clássicos abrirá fronteiras anteriormente inimagináveis, enquanto simultaneamente criará novos desafios de segurança que exigirão abordagens fundamentalmente novas para proteção de dados e sistemas.

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O Despertar dos Assistentes Digitais

Em meados de 2025, testemunhamos o que pode ser considerado o verdadeiro nascimento dos agentes de inteligência artificial. Diferentemente dos assistentes digitais rudimentares que dominaram o início da década, estes novos agentes representam um salto qualitativo significativo em termos de autonomia e funcionalidade. Pela primeira vez, o mundo vislumbra o potencial transformador da IA em sua forma agêntica – sistemas capazes não apenas de responder a comandos específicos, mas de executar tarefas complexas com um grau notável de independência.

As campanhas publicitárias destes agentes enfatizam consistentemente o termo "assistente pessoal", buscando estabelecer uma relação de confiança com usuários. "Peça para seu assistente fazer o pedido de um burrito no DoorDash" ou "Solicite que abra sua planilha de orçamento e some as despesas do mês" – estas são as promessas que inundam as mídias digitais e tradicionais. A proposta de valor é clara: delegar tarefas rotineiras para recuperar o bem mais precioso da era moderna – o tempo. A ameaça aos empregos repetitivos, administrativos e operacionais nunca esteve tão presente. A população mundial precisa acordar rapidamente para traçar novos caminhos em suas vidas profissionais.

Uma característica distintiva destes agentes é sua capacidade de interação bidirecional. Eles não apenas executam comandos, mas também consultam o usuário quando necessário. Por exemplo, ao realizar uma compra, o agente verifica a confirmação antes de finalizar a transação.

Entre muitas promessas e realidades

Apesar do entusiasmo gerado por estes agentes, a realidade cotidiana revela um quadro mais nuançado. Embora significativamente mais avançados que iterações anteriores como o Operator ou Manus, estes sistemas enfrentam dificuldades para alcançar adoção generalizada. As métricas de desempenho são reveladoras: em benchmarks padronizados como o OSWorld, que avalia tarefas básicas de computador, os agentes de 2025 atingem aproximadamente 65% de eficácia – superior aos 38% do Operator, mas ainda abaixo dos 70% típicos de um humano não especialista.

Esta disparidade entre expectativa e realidade gera um fenômeno cultural interessante. As redes sociais, particularmente o Twitter (agora X), tornam-se repositórios de "falhas hilariantes" de IA – tarefas executadas de maneiras inesperadamente desastrosas ou absurdas. Estas narrativas, frequentemente virais, contribuem para uma percepção pública ambivalente: fascínio pelo potencial, mas ceticismo quanto à confiabilidade imediata.

O fator econômico também representa uma barreira significativa. Os agentes mais capazes são comercializados como serviços premium, com assinaturas mensais que frequentemente ultrapassam duzentos dólares. Esta estratificação de mercado estabelece uma clara correlação: você obtém o que paga, com os melhores desempenhos reservados para aqueles dispostos a investir substancialmente.

Agentes de IA em 2025:

- Funcionam primariamente como assistentes pessoais com autonomia limitada.

- Requerem supervisão humana para decisões significativas, especialmente financeiras.

- Apresentam confiabilidade inconsistente, com falhas frequentes em tarefas complexas.

- Operam principalmente em domínios específicos como programação e pesquisa.

- Custos elevados limitam acesso aos modelos mais capazes. Manus.im U$ 39.00 / Operator U$ 200.00.

A Revolução Silenciosa nas Profissões Especializadas

Enquanto o público geral experimenta uma introdução gradual e por vezes frustrante aos agentes de IA, uma transformação mais profunda ocorre longe dos holofotes midiáticos. Em domínios especializados como programação e pesquisa acadêmica, agentes dedicados começam a redefinir fundamentalmente fluxos de trabalho e expectativas de produtividade.

Os sistemas de IA de 2024 operavam predominantemente como ferramentas responsivas: transformavam tópicos em e-mails ou requisitos simples em código funcional. Em contraste, os agentes de 2025 funcionam mais como colaboradores semi-autônomos. Agentes de codificação recebem instruções via plataformas como Slack ou Teams e implementam alterações substanciais de código independentemente, economizando horas ou até dias de trabalho humano.

Em benchmarks técnicos como SWEBench-Verified, estes agentes de codificação atingem impressionantes 85% de eficácia. Similarmente, agentes de pesquisa dedicam meia hora explorando a internet para responder perguntas complexas, sintetizando informações de múltiplas fontes com uma profundidade anteriormente inatingível por sistemas automatizados. Existem sistemas como mgx.dev que trabalham com múltiplos agentes para desenvolver uma tarefa solicitada pelo usuário, levando a pensar que em breve programadores podem vir a ser aposentados.

Integração Corporativa e Adaptação Organizacional

Apesar das limitações e custos, empresas visionárias encontram maneiras criativas de incorporar agentes de IA em seus fluxos de trabalho. Ferramentas empresariais como Glean evoluem para oferecer agentes cada vez mais autônomos, integrados aos ecossistemas corporativos existentes.

Esta integração não ocorre sem desafios. Organizações descobrem rapidamente que a implementação bem-sucedida de agentes de IA requer mais que simplesmente adquirir a tecnologia – demanda uma recalibração de processos, expectativas e, crucialmente, cultura organizacional. As empresas que prosperam neste ambiente são aquelas que desenvolvem "fluência em IA" – a capacidade de articular instruções efetivas, gerenciar colaborações homem-máquina, e estabelecer protocolos para lidar com as inevitáveis falhas.

Projeção para Agentes de IA em 2030:

- Evolução para entidades completamente autônomas capazes de gerenciar tarefas complexas sem supervisão humana.

- Integração pervasiva no cotidiano, com 80% da população interagindo diariamente com agentes inteligentes.

- Confiabilidade próxima a 99,9%, com sistemas sofisticados de autocorreção.

- Expansão para virtualmente todos os domínios profissionais e pessoais.

- Democratização do acesso, com modelos gratuitos de 2030 superando os premium de 2025.

Esta transição de cinco anos representará não apenas um avanço tecnológico, mas uma profunda reconfiguração da relação entre humanos e tecnologia. A aurora dos agentes de IA em 2025, com todas suas promessas e limitações, é apenas o prelúdio para uma transformação muito mais fundamental que se concretizará até 2030.

Assista o vídeo "Agente AI Operator OpenAI" produzido pela Rede Global de Comunicação Conhecimento é Poder"

Assista o vídeo "Manus.im - Observando o funcionamento ao vivo de um Agente AI"