O que são os ‘invernos da IA’, fenômeno que apagou bilhões do mercado e pode estar voltando
Existe um nome técnico para quando o mercado de inteligência artificial implode: inverno da IA. É o momento em que o hype sai de moda, o financiamento no setor some e os laboratórios de pesquisa fecham as portas.
Parece ficção científica, mas é uma história documentada. E os sinais de que pode estar se repetindo voltaram a circular entre especialistas no último ano.
Como o otimismo dos anos 1960 virou frustração
Nos anos 1950 e 1960, a inteligência artificial era a maior promessa da tecnologia. Governos financiavam generosamente e pesquisadores garantiam que máquinas inteligentes eram questão de poucos anos. Não eram.
As limitações computacionais foram brutais. No Reino Unido, o Relatório Lighthill escancarou que os sistemas simplesmente não entregavam o que prometiam. Os cortes de financiamento vieram rápido. Entre 1974 e 1980, o campo praticamente parou – e esse foi o primeiro “inverno” da IA.
Nos anos 1970, governos cortaram financiamentos depois de anos apostando na tecnologia (Wikimedia Commons)
Mas, nos anos de 1980, a tecnologia voltou com força. Sistemas especialistas e redes neurais iniciais geraram uma nova onda de entusiasmo entre empresas e usuários. E vimos, novamente, organizações investirem pesado na tecnologia.
Só que o problema foi o mesmo de sempre: funcionava no laboratório, mas quebrava no mundo real. O custo de manutenção era alto demais e retorno baixo. Em 1987, o mercado colapsou. O segundo inverno durou até 1993 – e deixou um rastro de projetos cancelados e investidores queimados.
Os três fatores que derrubaram a IA antes
A análise dos dois colapsos aponta causas que se repetem com precisão incômoda.
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Terceiro inverno ou o maior verão da história?
O ciclo atual é o mais intenso já registrado no setor. Nunca houve tanto dinheiro, tanta cobertura, tantas promessas sobre o que a IA será capaz de fazer. Mas é exatamente isso que divide os especialistas.
De um lado, há quem argumente que desta vez é diferente: o poder computacional cresceu de forma sem precedentes, modelos de linguagem já entregam valor real em aplicações concretas e a infraestrutura de nuvem eliminou barreiras que derrubaram ciclos anteriores.
Do outro, quem reconhece o padrão: o retorno sobre investimento das empresas que adotaram IA generativa segue abaixo das projeções. As promessas de sistemas autônomos continuam sendo adiadas. O hype, dizem, passou do ponto.
O ciclo atual é o mais intenso da história — e é exatamente isso que preocupa especialistas (Dado Ruvic/Reuters)
A história dos invernos da IA não é uma história de fracasso tecnológico. É uma história sobre a diferença entre o que é possível e o que é prometido. E sobre o custo, sempre alto, de confundir as duas coisas.
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