A inteligência artificial é, sem dúvida, o protagonista indiscutível dos mercados financeiros e tecnológicos nos últimos anos. No entanto, enquanto o entusiasmo em torno do seu potencial cresce, surgem também sinais que pedem cautela. A comparação com a bolha das dot-com do início do milénio é cada vez mais frequente entre analistas e investidores, que observam com preocupação a concentração de valor nos chamados Magnificent Seven: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla.
Estes gigantes representam hoje mais de um terço do índice S&P 500, uma quota muito superior aos 15% detidos pelas principais ações de tecnologia durante o pico da bolha da internet em 2000. Tal concentração aumenta inevitavelmente o risco sistêmico.
Não se trata apenas de capitalização. Durante a era da bolha das dot-com, a corrida para investir em infraestrutura de telecomunicações levou a uma expansão excessiva das redes de fibra óptica, culminando em falências catastróficas quando a demanda prometida não se materializou a curto prazo.
Hoje, a história parece repetir-se: as principais empresas de IA estão a investir centenas de bilhões de dólares na construção de novos centros de dados, com um gasto total a aproximar-se de trilhões de dólares, valores uma vez associados apenas ao PIB de grandes nações. A pergunta que todos estão a fazer é se esta corrida de investimento é justificada ou se estamos à beira de uma nova crise.
A demanda por Inteligência Artificial (AI): além do boom do consumidor
A atenção da mídia está frequentemente focada na adoção em massa de ferramentas como o ChatGPT, que no mês de julho sozinho ultrapassou cinco bilhões de visitas. No entanto, o verdadeiro impacto econômico da IA será medido com base na adoção tanto por consumidores quanto por empresas.
De acordo com os dados publicados pelo National Bureau of Economic Research, cerca de 40% da população dos EUA utilizou sistemas de IA generativa até ao final de 2024, e 23% empregaram-nos pelo menos uma vez para trabalho na semana anterior à pesquisa. A adoção de IA no local de trabalho está a acontecer a um ritmo mais rápido em comparação com o que foi registado para o computador pessoal ou a internet nos seus respetivos primórdios, indicando que estamos a enfrentar uma tecnologia de propósito geral destinada a transformar profundamente a economia.
No entanto, o caminho para um retorno económico tangível é tudo menos simples. Um estudo conduzido pelo MIT sobre mais de 300 iniciativas públicas de IA, mais de 50 empresas e centenas de executivos, revelou que 95% das empresas ainda não estão a obter retornos dos investimentos em IA. Apenas 5% das empresas analisadas foram bem-sucedidas, graças a três fatores chave: preferir a compra de soluções prontas em vez do desenvolvimento interno, integrar a IA diretamente nas unidades de negócios em vez de laboratórios centrais, e escolher ferramentas compatíveis com os fluxos de trabalho existentes.
Apesar da dificuldade em transformar a IA em valor concreto, 90% das empresas estão seriamente a considerar a aquisição de soluções de IA, confirmando um interesse generalizado que segue o clássico ciclo de hype das tecnologias inovadoras.
Um exemplo emblemático é o do Bank of America, o segundo maior banco dos Estados Unidos, que alocou quatro bilhões de dólares para novas tecnologias como a IA. A instituição desenvolveu uma ferramenta que ajuda os banqueiros a se prepararem para reuniões com clientes, recuperando informações de diferentes sistemas e reduzindo drasticamente os tempos de preparação.
Limites e perspetivas dos modelos de IA atuais
A expansão do uso da IA alimenta o debate sobre o seu verdadeiro potencial e a sustentabilidade do modelo de desenvolvimento atual. Até agora, o progresso tem sido impulsionado por grandes modelos de linguagem, que melhoram com o aumento do poder computacional e da quantidade de dados disponíveis. No entanto, algumas vozes autorizadas no setor pedem cautela.
Richard Sutton, um pioneiro em IA, já tinha observado em 2019 que métodos gerais que aproveitam o poder computacional superam aqueles baseados na engenhosidade humana e heurísticas complexas, definindo esta realidade como "A Lição Amarga". Recentemente, Sutton criticou a ênfase excessiva na escalabilidade, sugerindo a necessidade de uma mudança de paradigma em direção a agentes capazes de aprender continuamente.
Até Gary Marcus, um conhecido crítico do exagero em IA, expressou dúvidas sobre as últimas versões do ChatGPT, argumentando que o modelo de desenvolvimento baseado exclusivamente na escala não é o caminho certo. Segundo Marcus, são necessárias abordagens alternativas, que podem exigir até maiores investimentos em pesquisa e desenvolvimento.
Bolha de IA: entre o otimismo excessivo e o risco de correção
O debate sobre a possível bolha de IA está a tornar-se cada vez mais aceso, especialmente quando figuras como Sam Altman, um dos principais arquitetos do atual boom, alertam para o risco de um mercado sobreaquecido. Altman e outros investidores apontam para avaliações exorbitantes, capital a perseguir modelos de negócio que ainda estão por testar, e o perigo de construir infraestruturas a um ritmo que excede a procura real. A preocupação não é tanto sobre o potencial a longo prazo da IA, mas antes sobre as expectativas inflacionadas que poderiam preparar o terreno para uma correção acentuada.
O verdadeiro risco, segundo muitos observadores, é cair numa visão binária, oscilando entre um entusiasmo irracional e o medo de uma bolha iminente, sem compreender as nuances de um fenómeno complexo. O potencial a longo prazo da IA continua a ser enorme, mas os mercados raramente seguem trajetórias lineares. Uma correção poderá temporariamente abrandar o crescimento, mas ao mesmo tempo fortalecer a disciplina de investimento e impulsionar uma maior atenção à qualidade dos modelos e ao valor económico real.
Rumo ao futuro: disciplina, pesquisa e valor concreto
O futuro da inteligência artificial dependerá da capacidade de superar a fase atual de exagero, concentrando-se em pesquisas avançadas, melhorando a qualidade dos modelos e investimentos direcionados destinados a gerar valor mensurável para empresas e consumidores. Apenas assim será possível evitar os erros do passado e explorar plenamente as oportunidades oferecidas por uma tecnologia destinada a redefinir a nossa forma de viver e trabalhar.
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Inteligência Artificial: entre hype, riscos de bolha e oportunidades reais
A inteligência artificial é, sem dúvida, o protagonista indiscutível dos mercados financeiros e tecnológicos nos últimos anos. No entanto, enquanto o entusiasmo em torno do seu potencial cresce, surgem também sinais que pedem cautela. A comparação com a bolha das dot-com do início do milénio é cada vez mais frequente entre analistas e investidores, que observam com preocupação a concentração de valor nos chamados Magnificent Seven: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla.
Estes gigantes representam hoje mais de um terço do índice S&P 500, uma quota muito superior aos 15% detidos pelas principais ações de tecnologia durante o pico da bolha da internet em 2000. Tal concentração aumenta inevitavelmente o risco sistêmico.
Não se trata apenas de capitalização. Durante a era da bolha das dot-com, a corrida para investir em infraestrutura de telecomunicações levou a uma expansão excessiva das redes de fibra óptica, culminando em falências catastróficas quando a demanda prometida não se materializou a curto prazo.
Hoje, a história parece repetir-se: as principais empresas de IA estão a investir centenas de bilhões de dólares na construção de novos centros de dados, com um gasto total a aproximar-se de trilhões de dólares, valores uma vez associados apenas ao PIB de grandes nações. A pergunta que todos estão a fazer é se esta corrida de investimento é justificada ou se estamos à beira de uma nova crise.
A demanda por Inteligência Artificial (AI): além do boom do consumidor
A atenção da mídia está frequentemente focada na adoção em massa de ferramentas como o ChatGPT, que no mês de julho sozinho ultrapassou cinco bilhões de visitas. No entanto, o verdadeiro impacto econômico da IA será medido com base na adoção tanto por consumidores quanto por empresas.
De acordo com os dados publicados pelo National Bureau of Economic Research, cerca de 40% da população dos EUA utilizou sistemas de IA generativa até ao final de 2024, e 23% empregaram-nos pelo menos uma vez para trabalho na semana anterior à pesquisa. A adoção de IA no local de trabalho está a acontecer a um ritmo mais rápido em comparação com o que foi registado para o computador pessoal ou a internet nos seus respetivos primórdios, indicando que estamos a enfrentar uma tecnologia de propósito geral destinada a transformar profundamente a economia.
No entanto, o caminho para um retorno económico tangível é tudo menos simples. Um estudo conduzido pelo MIT sobre mais de 300 iniciativas públicas de IA, mais de 50 empresas e centenas de executivos, revelou que 95% das empresas ainda não estão a obter retornos dos investimentos em IA. Apenas 5% das empresas analisadas foram bem-sucedidas, graças a três fatores chave: preferir a compra de soluções prontas em vez do desenvolvimento interno, integrar a IA diretamente nas unidades de negócios em vez de laboratórios centrais, e escolher ferramentas compatíveis com os fluxos de trabalho existentes.
Apesar da dificuldade em transformar a IA em valor concreto, 90% das empresas estão seriamente a considerar a aquisição de soluções de IA, confirmando um interesse generalizado que segue o clássico ciclo de hype das tecnologias inovadoras.
Um exemplo emblemático é o do Bank of America, o segundo maior banco dos Estados Unidos, que alocou quatro bilhões de dólares para novas tecnologias como a IA. A instituição desenvolveu uma ferramenta que ajuda os banqueiros a se prepararem para reuniões com clientes, recuperando informações de diferentes sistemas e reduzindo drasticamente os tempos de preparação.
Limites e perspetivas dos modelos de IA atuais
A expansão do uso da IA alimenta o debate sobre o seu verdadeiro potencial e a sustentabilidade do modelo de desenvolvimento atual. Até agora, o progresso tem sido impulsionado por grandes modelos de linguagem, que melhoram com o aumento do poder computacional e da quantidade de dados disponíveis. No entanto, algumas vozes autorizadas no setor pedem cautela.
Richard Sutton, um pioneiro em IA, já tinha observado em 2019 que métodos gerais que aproveitam o poder computacional superam aqueles baseados na engenhosidade humana e heurísticas complexas, definindo esta realidade como "A Lição Amarga". Recentemente, Sutton criticou a ênfase excessiva na escalabilidade, sugerindo a necessidade de uma mudança de paradigma em direção a agentes capazes de aprender continuamente.
Até Gary Marcus, um conhecido crítico do exagero em IA, expressou dúvidas sobre as últimas versões do ChatGPT, argumentando que o modelo de desenvolvimento baseado exclusivamente na escala não é o caminho certo. Segundo Marcus, são necessárias abordagens alternativas, que podem exigir até maiores investimentos em pesquisa e desenvolvimento.
Bolha de IA: entre o otimismo excessivo e o risco de correção
O debate sobre a possível bolha de IA está a tornar-se cada vez mais aceso, especialmente quando figuras como Sam Altman, um dos principais arquitetos do atual boom, alertam para o risco de um mercado sobreaquecido. Altman e outros investidores apontam para avaliações exorbitantes, capital a perseguir modelos de negócio que ainda estão por testar, e o perigo de construir infraestruturas a um ritmo que excede a procura real. A preocupação não é tanto sobre o potencial a longo prazo da IA, mas antes sobre as expectativas inflacionadas que poderiam preparar o terreno para uma correção acentuada.
O verdadeiro risco, segundo muitos observadores, é cair numa visão binária, oscilando entre um entusiasmo irracional e o medo de uma bolha iminente, sem compreender as nuances de um fenómeno complexo. O potencial a longo prazo da IA continua a ser enorme, mas os mercados raramente seguem trajetórias lineares. Uma correção poderá temporariamente abrandar o crescimento, mas ao mesmo tempo fortalecer a disciplina de investimento e impulsionar uma maior atenção à qualidade dos modelos e ao valor económico real.
Rumo ao futuro: disciplina, pesquisa e valor concreto
O futuro da inteligência artificial dependerá da capacidade de superar a fase atual de exagero, concentrando-se em pesquisas avançadas, melhorando a qualidade dos modelos e investimentos direcionados destinados a gerar valor mensurável para empresas e consumidores. Apenas assim será possível evitar os erros do passado e explorar plenamente as oportunidades oferecidas por uma tecnologia destinada a redefinir a nossa forma de viver e trabalhar.