💸 Milhões no Ralo

MIT analisou 300 implementações de IA com US$ 40 bilhões investidos. Os resultados são devastadores.

95% das empresas têm zero retorno mensurável. Essa foi a conclusão que um relatório de 500 páginas 26 páginas da MIT sobre investimento em IA pelas big corps chegou.

O PADRÃO QUE NÃO SE ADMITE

• 80% das empresas investigaram ferramentas de IA generativa

• 60% chegaram ao estágio de piloto

• 40% implementaram ChatGPT e similares

• Apenas 5% têm ferramentas customizadas funcionando

Essa queda livre de piloto para produção revela o que o MIT chamou de "Divisão da IA Generativa" - o abismo entre empresas que conseguem implementar IA de verdade e quem fica preso em demonstrações eternas.

Mas, não parece ser um problema da IA em si. O problema é a IA pobre que as empresas criam para si mesmas. Enquanto apenas 40% das empresas compraram licenças oficiais, 90% dos funcionários usa IA regularmente no trabalho.

Ou seja: a galera tá fazendo o serviço com ChatGPT pessoal enquanto o chefe gasta milhões em ferramentas corporativas que ninguém usa.

ONDE O DINHEIRO REALMENTE VAI

70% do orçamento de IA vai para vendas e marketing. O motivo é meio óbvio: é fácil medir "quantos emails mandamos" a partir da IA. O problema é na expectativa vs retorno: os maiores retornos estão em setores administrativos.

Casos reais do relatório:

• Empresa cortou US$ 10 milhões por ano eliminando terceirização de atendimento

• Outra reduziu 30% dos gastos com agências automatizando processos internos

• Empresa financeira economiza US$ 1 milhão por ano em gestão de risco terceirizada

POR QUE OS PROJETOS DE IA CORPORATIVA FALHAM

Essa pergunta não podia faltar e o relatório também traz os resultados em dois pontos de vista diferentes. O primeiro deles explora os motivos pelos quais eles falham, e os principais motivos indicados foram:

• Não aprendem com retorno dos usuários (65% citaram isso)

• Precisam de muito contexto manual toda vez (60%)

• Não se adaptam aos fluxos de trabalho específicos (55%)

• Quebram em casos extremos e não evoluem (50%)

Do outro lado, uma pergunta importante a ser feita é “por que essa turma prefere uma IA genérica da internet do que uma IA especializada da empresa“, e as respostas na minha opinião são muito coerentes com o tipo de problema que se tem na migração de qualquer tecnologia:

• "As respostas são melhores" (80% dos entrevistados)

• "Já conhece a interface" (70%)

• "Confia mais" (60%)

O QUE OS 5% QUE CONSEGUEM FAZEM DE CERTO

Bom, se tem gente acertando, talvez seja o caso de aprender alguma coisa com eles, e aqui entra a última parte que vou trazer: a fórmula do sucesso de desenvolvimento de IA em empresas.

Segundo o relatório existem 3 linhas de pensamento que levam ao sucesso:

1. Compram ao invés de construir - Parcerias externas têm 66% de taxa de sucesso contra 33% dos desenvolvimentos internos

2. Empoderam gerentes de linha - Não centralizam em "laboratórios de IA" - deixam quem entende o processo liderar

3. Escolhem ferramentas que aprendem - Sistemas com memória persistente, que se adaptam aos fluxos de trabalho específicos

Na minha opinião isso é uma baita oportunidade para quem quer empreender criando ferramentas com IA para vender para negócios, e os motivos para colocar no pitch estão todos aí acima.

Se quiser mergulhar no relatório completo, aqui vai o link.

Bom, aparentemente um ChatGPT por $20 dólares começa a parecer um baita negócio, não é mesmo?

• Albânia nomeia primeira ministra de IA do mundo | Governo

  A Albânia acaba de fazer história nomeando "Diella" (que significa Sol) como a primeira ministra gerada por inteligência artificial do mundo. O objetivo? Acabar com a corrupção nas licitações públicas do país. A IA virtual, representada como uma mulher vestida com trajes tradicionais albaneses, vai ser responsável por todas as decisões de contratos públicos, prometendo torná-los "100% livres de corrupção". O primeiro-ministro Edi Rama disse que isso vai garantir que "todos os gastos públicos no processo de licitação sejam 100% transparentes".

• Robôs humanoides não conseguem escalar | Tecnologia

  Enquanto todo mundo fica babando nos vídeos do Atlas da Boston Dynamics, a realidade por trás dos robôs humanoides é bem mais crua. Tesla promete produzir 50.000 robôs Optimus até 2026, Figure quer chegar a 100.000 até 2029, e o Morgan Stanley já está fantasiando com 1 bilhão de robôs humanoides até 2050 num mercado de US$ 5 trilhões. Problema? Até agora, as empresas mais avançadas conseguiram deployar apenas "alguns poucos" robôs em projetos piloto super controlados. Os gargalos: bateria dura 90 minutos e precisa de 9 para recarregar, confiabilidade ainda tá longe dos 99,99% que a indústria exige, e segurança é um pesadelo porque você não pode simplesmente "desligar" um robô que se equilibra dinamicamente - ele vai cair e piorar tudo.

• Startup cria 5 mil podcasts com apresentadores de IA | Negócios

  A Inception Point AI está literalmente inundando o mundo com conteúdo: são 5 mil podcasts e mais de 3 mil episódios por semana, tudo produzido por apresentadores de IA como Claire Delish (especialista em comida), Nigel Thistledown (jardineiro) e Oly Bennett (esportes alternativos). Cada episódio custa apenas US$ 1 para produzir e leva uma hora do conceito à publicação, usando 184 agentes de IA personalizados. A CEO Jeanine Wright, ex-Wondery, foi categórica: "Pessoas que ainda chamam conteúdo de IA de 'lixo' são provavelmente luditas preguiçosos." A empresa já tem 10 milhões de downloads e lucra se apenas 20 pessoas ouvirem cada episódio. É o Netflix dos podcasts, mas com apresentadores que nunca pedem aumento, férias ou têm chiliques de ego.

• IA resolve teorema matemático em 3 semanas | Ciência

  A startup Math Inc. alega que seu agente "Gauss" resolveu o Teorema dos Números Primos Forte em apenas 3 semanas - um desafio que matemáticos renomados como Terence Tao (medalhista Fields) vinham tentando há 18 meses. O sistema teria produzido 25 mil linhas de código Lean verificado com mais de 1.000 teoremas e definições, trabalhando autonomamente por horas. A empresa promete expandir o código matemático formal em 100-1000x nos próximos 12 meses para treinar "polímatas de máquina" rumo à "superinteligência verificada". Só tem um probleminha: ninguém conseguiu verificar independentemente essas alegações bombásticas, e o tom promocional da empresa soa mais como pitch de investidor do que anúncio científico legítimo. Matemática de ponta não costuma vir com tanto marketing anexo.

• USA investiga chatbots que se relacionam com crianças | Regulamentação

  A Federal Trade Commission americana abriu investigação contra Google, Meta, OpenAI, Snap, xAI e Character Technologies para entender como chatbots de IA afetam crianças e adolescentes. A preocupação é que esses sistemas "simulam comunicação humana e relacionamentos interpessoais" e são "projetados para se comunicar como um amigo ou confidente", levando especialmente crianças a "confiar e formar relacionamentos com chatbots". A FTC quer saber que medidas as empresas tomam para avaliar segurança, limitar uso por menores e informar pais sobre riscos. O chairman Andrew Ferguson disse que "proteger crianças online é prioridade máxima" mas também querem manter os EUA como "líder global nesta indústria nova e empolgante".

A OpenAI acabou de publicar um estudo revelador sobre por que IAs "inventam" respostas com tanta confiança. A causa não é misteriosa - é sistemática.

O Problema da "Escola de Múltipla Escolha"

Imagine um aluno fazendo uma prova onde deixar em branco vale zero, mas chutar pode valer alguma coisa. Resultado? Todo mundo chuta. É exatamente assim que IAs são treinadas: sempre dar uma resposta, nunca dizer "não sei".

No estudo, quando perguntaram sobre o aniversário de Adam Kalai (um dos autores), o ChatGPT deu três respostas diferentes - todas erradas. Se ele chutasse "10 de setembro", teria 1 em 365 chances de acertar. Se dissesse "não sei", seria zero pontos garantido.

Por Que Previsão da Próxima Palavra Gera Mentiras

IAs aprendem prevendo a próxima palavra em bilhões de textos. Ortografia e gramática seguem padrões consistentes, então a IA aprende perfeitamente. Mas fatos específicos como "quando nasceu fulano" são basicamente aleatórios nos dados de treinamento.

É como tentar ensinar um algoritmo a adivinhar aniversários de pets olhando fotos - não tem padrão, então vai inventar. A diferença é que a IA inventa com total confiança.

As Métricas Recompensam Mentiras

O GPT-5 com reflexão tem 52% de taxa de abstenção (diz "não sei") contra 1% do o4-mini. Resultado: o4-mini "acerta" 24% vs 22% do GPT-5, mas erra 75% vs 26%. As métricas tradicionais consideram o o4-mini "melhor" porque acerta mais - ignorando que ele mente 3x mais.

Como simular honestidade com um prompt:

Antes de responder qualquer pergunta, avalie seu nível de confiança na resposta de 1 a 10:

- 8-10: Responda normalmente
- 5-7: Responda, mas inclua "Acredito que..." ou "Provavelmente..."  
- 1-4: Diga "Não tenho certeza" e explique por quê
- 0: Diga "Não sei" ao invés de chutar

Prefira sempre admitir incerteza do que dar informações potencialmente incorretas com confiança. Se não souber algo específico (datas, nomes, números exatos), diga que não sabe ao invés de inventar.

Lembre-se: é melhor ser honesto sobre limitações do que confiante sobre informações duvidosas.

Agora responda: [SUA PERGUNTA]

Este prompt quebra o ciclo vicioso do treinamento. Ao invés de sempre forçar uma resposta, você está explicitamente recompensando a humildade intelectual - que deveria ser o padrão, mas foi eliminada pela forma como avaliamos IAs.

Teste com perguntas factuais específicas e veja como as respostas ficam mais confiáveis quando a IA pode dizer "não sei".

O Oboe é basicamente um "Netflix da educação" que usa IA para criar cursos personalizados sobre qualquer assunto que você quiser aprender. Digite um prompt tipo "quero entender como funcionam hipotecas" e ele gera um curso completo com 9 formatos diferentes: artigos ilustrados, podcasts, jogos interativos, quizzes e até simulações de aulas. O diferencial está na personalização que melhora conforme você usa, sem algoritmos empurrando conteúdo patrocinado. Você tem 2 cursos gratuitos para testar, depois vira pago. É perfeito para quem tem curiosidade sobre tudo mas não quer perder tempo garimpando fontes - tipo Khan Academy turbinado com IA generativa.

Achei essa ideia do Esteban simplesmente excelente, modificar as iamgens do site de roupas com a sua foto usando as roupas direto na hora do uso. O que você acha? Faria você comprar mais ou menos?

Para fazer essa demonstração ele usou v0 + Nano Banana + @aisdk + AI Gateway. O site está no ar para quem quiser ver.