Especialistas subestimaram ritmo do avanço da IA, aponta estudo

Especialistas em inteligência artificial, cientistas da computação e economistas subestimaram significativamente a velocidade do progresso da IA em métricas de adoção e testes de desempenho. A conclusão consta em um relatório preliminar divulgado pelo Forecasting Research Institute (FRI), que compila previsões coletadas desde o meio de 2022.

O levantamento baseia-se em dados de estudos como o Longitudinal Expert AI Panel (LEAP), cuja primeira fase ouviu 339 especialistas — entre eles 76 cientistas da computação, 76 especialistas da indústria, 68 economistas e 119 formuladores de políticas. As consultas contaram também com a participação de analistas gerais que possuem histórico comprovado de precisão em estimativas, chamados de superforecasters.

Marcos atingidos anos antes do previsto

A maior defasagem entre as projeções e a realidade ocorreu na área da matemática. Os modelos de IA alcançaram o nível de medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática em julho de 2025. O marco ocorreu cinco anos antes do valor mediano previsto pelos especialistas e dez anos antes do projetado pelos superforecasters em pesquisas feitas em 2022, antes do lançamento do ChatGPT.

Resultados semelhantes foram observados em testes de capacidades em virologia e cibersegurança. Em um teste de resolução de problemas biológicos, especialistas estimavam que a IA alcançaria o desempenho de equipes de ponta apenas em 2030, enquanto o FRI indica que o feito provavelmente ocorreu em abril de 2025. No setor econômico, a projeção mediana de especialistas para a maior receita recorrente anual (ARR) de uma empresa de IA até o fim de 2026 era de US$ 20 bilhões (e US$ 16 bilhões entre economistas). Contudo, o FRI cita que a Anthropic provavelmente já alcançou a marca de cerca de US$ 100 bilhões em setembro de 2026.

Limitações práticas e metodológicas

O relatório ressalta que as projeções nem sempre ficaram abaixo do observado na prática. Em um ensaio controlado para medir a execução de tarefas biológicas de laboratório, apenas 5,2% dos participantes que utilizaram modelos de linguagem com acesso à internet obtiveram êxito, frente a 6,6% daqueles que utilizaram somente a internet. O resultado ficou distante da estimativa de virologistas, que esperavam uma taxa de sucesso de 40% com o auxílio da IA.

O próprio FRI aponta ressalvas metodológicas em seu relatório preliminar. A entidade explica que subestimações tornam-se evidentes assim que o progresso técnico supera a previsão, ao passo que superestimativas só ficam claras quando o prazo estipulado expira. Como próximos passos para acompanhar o ritmo da área, o instituto pretende destacar subgrupos que preveem avanços muito rápidos até 2040 e publicar projeções geradas por modelos de linguagem de forma contínua.