Poucos lançamentos recentes no mundo da tecnologia receberam tanta expectativa quanto o GPT-5. Desde as falas visionárias de Sam Altman — comparando o novo modelo a “algo mais inteligente do que a pessoa mais inteligente que você conhece” — até os rumores de que ele revolucionaria a programação, escrita e até a medicina. Tudo indicava que estávamos diante de mais um salto histórico na inteligência artificial. Mas, quando chegou às mãos dos usuários, o GPT-5 encontrou resistência.
Bugs, lentidão, mudanças abruptas e a sensação de que a evolução em relação ao GPT-4 foi modesta gerou frustração. Para alguns, além de não ter grandes melhorias, ainda consideraram uma piora significativa.
Essa reação trouxe de volta uma previsão feita por Bill Gates há mais de dois anos: a de que a tecnologia da OpenAI havia atingido um platô, um ponto em que novos avanços seriam incrementais e não mais revolucionários. Gates reconheceu o salto do GPT-2 para o GPT-4, mas duvidava que o GPT-5 repetiria o feito. E, para parte dos usuários, essa visão parece ter se confirmado.
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Mas será que isso significa que o ChatGPT chegou ao seu limite?
Na minha visão, não. E o motivo é simples: a tecnologia é um organismo vivo — e como todo organismo, passa por fases de crescimento acelerado e outras de ajustes, correções e amadurecimento.
Hoje, o ChatGPT já conta com mais de 700 milhões de usuários semanais, um número que por si só demonstra a dimensão do impacto que a ferramenta conquistou em menos de dois anos de existência. É raro na história da tecnologia vermos uma adoção tão rápida e massiva. Isso não acontece com algo que “estagnou”; acontece com algo que segue relevante, útil e em evolução.
Estamos vivendo um período em que tecnologias novas se tornam “antigas” em poucos meses. O GPT, mesmo sendo um marco da inovação em IA, não deixa de ser um produto. E como qualquer produto, precisa ser criado, testado, aperfeiçoado e, às vezes, reconstruído. O fato de o GPT-5 ter enfrentado falhas não indica estagnação; indica que estamos em um ciclo de refinamento — essencial para que a próxima grande ruptura seja possível.
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Vale lembrar que o próprio Altman negou a existência de um “muro” técnico e reafirmou que ainda há espaço para crescimento. Eric Schmidt, ex-CEO do Google, também destacou que as leis de escalabilidade seguem ativas, mesmo que um dia venham a encontrar um limite físico. Hoje, o maior desafio não é a falta de ideias, mas sim o custo e a complexidade de treinar modelos de linguagem cada vez mais sofisticados — algo que envolve poder computacional massivo, semicondutores de ponta e, principalmente, dados de qualidade.
Se olharmos para a história da inovação, momentos de “desaceleração” aparente sempre antecederam novos saltos. A aviação não parou no 14-Bis. Os computadores pessoais não pararam no Windows 95. A internet não parou no 3G. E a IA não vai parar no GPT-5.
O que estamos vendo agora é um lembrete importante: hype não substitui maturidade tecnológica. Produtos que prometem mudar o mundo precisam, antes de tudo, entregar confiabilidade no dia a dia. O sucesso da próxima geração de IA não será medido apenas por benchmarks técnicos, mas pela capacidade de resolver problemas reais, de forma consistente, acessível e segura.
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Se o GPT-5 não correspondeu totalmente às expectativas, isso não significa que a corrida terminou. Significa que ainda há muito caminho pela frente — e que talvez estejamos apenas no aquecimento para uma nova onda de transformações. Porque, quando falamos de inteligência artificial, o único limite real é o da nossa capacidade de imaginar.