O Fim da Era das IAs Tradicionais — e o Início Inevitável das Agentic AIs
Nos últimos anos, vivemos uma contradição: modelos de IA cada vez mais impressionantes nos benchmarks, mas incapazes de entregar impacto proporcional na vida real. O mundo celebrava evals super-humanos enquanto enfrentava códigos quebrados, repetições absurdas, bugs em looping e falta de generalização prática.
A verdade desconfortável emergiu:
as IAs tradicionais atingiram um limite estrutural.
E como afirmou Ilya Sutskever — cofundador da OpenAI e hoje no SSI — “tem algo estranho acontecendo”.
Este artigo explica por que essa era acabou e por que Agentic AI se tornou não só inevitável, mas prioritária.
1. Por que as IAs morreram?
1.1. A contradição que explodiu: super-humanas nos testes, frágeis na prática
Sutskever descreve o paradoxo:
“Os modelos vão muito bem nos evals... mas o impacto econômico está dramaticamente atrás.”
Somos capazes de ver:
Modelos que resolvem olimpíadas de matemática
Mas não conseguem corrigir o próprio bug com consistência
Ou que alternam entre corrigir um erro e recriar o anterior em looping (“bug → fix → novo bug → fix → bug antigo”).
O diagnóstico: generalização real continua fraca, mesmo com pré-treinamento massivo.
1.2. Pré-treinamento deixou de escalar
O motor da revolução 2018–2024 foi extremamente simples:
Mais dados + mais parâmetros + mais compute = melhor modelo.
Mas como Sutskever aponta:
Os dados “naturais” do mundo acabaram.
Aumentar compute gera ganhos marginais.
Escalar pré-treinamento virou um “jogo de retorno decrescente”.
Estamos oficialmente no fim da “era do scaling”.
1.3. RL virou um remendo — não uma solução
Segundo Sutskever:
RL hoje é usado para “treinar para o eval”, não para gerar inteligência geral.
Laboratórios criam ambientes artificiais focados em resultados de testes.
Isso gera recompensa hackeada: modelos otimizam métricas, não comportamento real.
O resultado: habilidades estreitas, frágeis e pouco generalizáveis.
Ou como Sutskever resume:
“Os modelos são como o estudante que treinou 10.000 horas para competições. Excelente no torneio, ruim no trabalho real.”
1.4. Falta o ingrediente humano: capacidade de aprender continuamente
Humanos:
aprendem com poucos exemplos
corrigem-se enquanto fazem
entendem valor e contexto
transferem aprendizado entre domínios
Modelos:
precisam de milhões de exemplos
não sabem avaliar se estão indo bem ou mal
não têm “valor functions” internas
não têm autocorreção robusta
não conseguem aprender de forma contínua no mundo real
Por isso, na visão de Sutskever:
“As IAs não sentem poder. Não parecem inteligentes. Continuam errando de maneiras impossíveis para humanos.”
Conclusão parcial: as IAs tradicionais morreram porque…
Escala não resolve mais.
Eval não significa inteligência.
RL atual gera modelos míopes e especializados demais.
Não existe generalização robusta.
Não existe aprendizagem contínua real.
A era do “prompt → resposta” acabou.
2. Por que Agentic AI é o próximo passo inevitável
Agentic AI nasce para corrigir precisamente esses gargalos.
Ela não é apenas um modelo “melhorado”.
É uma arquitetura diferente, com foco em:
objetivos, não prompts
planejamento
raciocínio multi-passo
execução autônoma
autocorreção
governança
aprendizado contínuo
integração com sistemas reais
Em vez de “responder ao que o usuário pede”, ela:
Define caminhos → age → monitora → ajusta → busca metas.
É a transição de ferramenta para agente.
2.1. Por que o mundo precisa de agentes agora
Com os limites do pré-treinamento e RL atual, avançar exige:
✓ Um sistema que age no mundo real, não apenas em datasets
✓ Aprendizado contínuo (não estático)
✓ Valor functions internas
✓ Autonomia com supervisão humana
✓ Capacidade de se adaptar em loop fechado
✓ Robustez — não apenas competência em ambientes artificiais
É isso que Agentic AI entrega.
3. O argumento mais profundo: estamos entrando novamente na “era da pesquisa”
Sutskever descreve assim:
2012–2020: Era da Pesquisa
2020–2024: Era da Escala (pré-treinamento)
2025+: Fim da escala → volta da pesquisa fundamental
E o foco da nova era é claro:
generalização, valor functions, aprendizado contínuo e agentes autônomos.
Essa é exatamente a agenda de Agentic AI.
4. O que Ilya revela (e nunca havia sido dito tão claramente)
4.1. O modelo atual não leva à superinteligência
Ele afirma diretamente:
“O que as pessoas estão fazendo hoje vai até certo ponto… e para.”
Não é suficiente para:
inteligência geral
aprendizagem humana
robustez
entendimento do mundo
segurança real
Por isso, ele aposta em novas abordagens — que levam direto aos princípios de agentes autônomos.
4.2. O futuro são agentes que aprendem como humanos
Sutskever é explícito:
“Superinteligência será um agente capaz de aprender como um humano — mas muito mais rápido.”
Não um modelo pré-treinado gigante.
Não um LLM.
Não um sistema estático.
Mas um agente contínuo, que aprende fazendo.
Exatamente a definição moderna de Agentic AI.
4.3. E esses agentes precisam ser implementados cedo — na prática, não na teoria
A frase mais importante:
“Você precisa mostrar a IA. Não dá para imaginar o que ela será. O mundo precisa vê-la sendo usada.”
Isso justifica por que empresas estão correndo para lançar agentes (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Perplexity etc.).
O mundo precisa se adaptar antes que eles se tornem muito poderosos.
5. O que isso significa para empresas, criadores e governos
5.1. As IAs tradicionais continuarão sendo úteis — mas como ferramentas
Assistentes, chatbots e geradores continuarão existindo.
Mas serão aplicativos, não o núcleo da inteligência.
O núcleo será agentic.
5.2. Agentic AI será a força de trabalho da nova economia
Ela:
executa tarefas ponta a ponta
opera sistemas complexos
aprende com dados reais
trabalha como um “estagiário super-humano”
escala operações sem escalar pessoas
É força de trabalho digital.
5.3. Quem não adotar vai desaparecer
Empresas com força de trabalho agentic terão:
custos 80% menores
velocidade muito maior
qualidade mais alta
capacidade de operação 24/7
vantagem competitiva acumulativa (aprendizagem)
Não existe competição possível.
6. Conclusão — a IA do passado morreu, e o futuro é agentic
A combinação de:
estagnação do pré-treinamento
limites absolutos do RL atual
falta de generalização
falta de valor functions
incapacidade de aprender no mundo
comportamento frágil
alta repetição e erro circular
baixa robustez
economia incapaz de absorver modelos estáticos
torna a conclusão inevitável:
IAs tradicionais morreram como paradigma dominante.
Agentic AI é a nova infraestrutura de inteligência da economia global.
Ou como Sutskever disse:
“As pessoas não conseguem imaginar o que está chegando. Mas vão sentir. E será muito poderoso.”
Estamos entrando na nova era.
E quem começar agora sai anos na frente.
