Presidente da Anthropic: "AGI é um conceito ultrapassado — e já foi alcançada em alguns domínios"

Em uma crítica contundente à narrativa predominante do Vale do Silício, Daniela Amodei, presidente da Anthropic, chamou a inteligência artificial geral (AGI) de conceito "ultrapassado". Mas não é só isso: ela também argumenta que, por certas definições, esse marco há muito procurado já foi alcançado em áreas específicas — mesmo que o próprio conceito tenha se tornado obsoleto.

"AGI é um termo tão engraçado", disse Amodei à CNBC em entrevista recente. "Há muitos anos, era um conceito meio útil para dizer: 'Quando a inteligência artificial será tão capaz quanto um humano?' Acho que talvez o próprio conceito esteja errado agora — ou talvez não errado, mas apenas ultrapassado".

O paradoxo da superinteligência limitada

Os comentários de Amodei expõem uma tensão fundamental que a indústria de IA prefere ignorar: os sistemas de IA agora simultaneamente superam as capacidades humanas em alguns domínios enquanto ficam drasticamente aquém em outros. Isso torna cada vez mais irrelevante a busca por um parâmetro universal de inteligência.

Ela apontou o modelo Claude da Anthropic como evidência dessas capacidades paradoxais. O sistema agora escreve código "quase tão bem quanto muitos desenvolvedores da Anthropic" — uma empresa que emprega alguns dos maiores talentos de engenharia da indústria. O Claude Opus 4.5 alcançou impressionantes 80,9% no SWE-Bench Verified, um benchmark que usa issues reais do GitHub com as quais desenvolvedores profissionais lidam diariamente.

"Isso é uma loucura", ela comentou sobre a velocidade do avanço. "Por algumas definições de AGI, nós já ultrapassamos isso."

No entanto, esses mesmos sistemas ainda têm dificuldades com tarefas que humanos realizam sem esforço. "O Claude ainda não consegue fazer muitas coisas que os humanos conseguem", Amodei reconheceu, destacando a tensão entre desempenho sobre-humano em áreas específicas e fraquezas evidentes em outras.

A corrida bilionária por uma definição que não existe

Os comentários surgem em um momento crítico. Gigantes da tecnologia devem gastar aproximadamente US$ 527 bilhões em infraestrutura de IA em 2026, ante US$ 465 bilhões estimados no início da temporada de resultados do terceiro trimestre, segundo analistas do Goldman Sachs. A Meta elevou sua previsão de despesas de capital para entre US$ 70 bilhões e US$ 72 bilhões, enquanto Microsoft e Alphabet sinalizaram aumentos significativos.

Tudo isso em busca de um conceito que, segundo Amodei, pode estar fundamentalmente equivocado.

Enquanto isso, os líderes da indústria seguem fazendo previsões conflitantes sobre quando a AGI chegará. Sam Altman, CEO da OpenAI, afirma que a empresa está "confiante de que sabe como construir AGI" e prevê sua chegada durante o segundo mandato do presidente Trump. Demis Hassabis, CEO da Google DeepMind, estima que ainda faltam de três a cinco anos. Elon Musk previu que sua empresa xAI alcançaria AGI até 2026 — depois de ter previsto anteriormente 2025.

Quem está certo? Talvez a resposta seja: a pergunta está errada.

Fazer mais com menos (muito menos)

Daniela Amodei também destacou a estratégia da Anthropic de alcançar resultados competitivos com uma fração dos recursos de rivais como a OpenAI, que comprometeu aproximadamente US$ 1,4 trilhão em investimentos em infraestrutura.

"A Anthropic sempre teve uma fração do que nossos concorrentes tiveram em termos de computação e capital e, ainda assim, de forma bastante consistente, tivemos os modelos mais poderosos e de melhor desempenho durante a maior parte dos últimos anos", ela afirmou.

Pesquisas internas revelam que engenheiros da Anthropic usam o Claude para 60% de seu trabalho e alcançam um aumento de 50% na produtividade — representando um crescimento de duas a três vezes em relação a um ano atrás.

O problema real: adoção, não capacidade

Em vez de se fixar em marcos abstratos de AGI, Amodei enfatizou que a questão crítica é como as organizações integram sistemas de IA cada vez mais capazes em fluxos de trabalho reais.

"A questão mais urgente é como sistemas de IA cada vez mais capazes são integrados em organizações reais — e quão rápido humanos e instituições conseguem se adaptar", afirmou.

Ela distinguiu entre progresso tecnológico — onde a Anthropic vê avanço contínuo — e adoção econômica, onde processos de aquisição e gestão de mudança organizacional podem retardar a implementação mesmo de sistemas extremamente capazes.

Mesmo com a evolução dos modelos, a adoção pode ficar atrás devido à gestão de mudanças, processos de aquisição e dificuldade em determinar onde a IA agrega valor genuíno além do hype.

O exponencial continua até que não continue mais

Apesar do progresso impressionante, Amodei reconheceu a incerteza sobre se a IA continuará avançando sem novos avanços fundamentais. "O exponencial continua até que não continue mais", ela disse, observando que seus colegas têm se surpreendido a cada ano à medida que o ritmo de melhoria se mantém.

Ainda assim, ela sugere preparação: "Devemos estar preparados para um mundo onde isso seja verdade" — onde sistemas de IA continuam se tornando mais capazes ao longo do tempo.

O que isso significa para você

Se a AGI de domínio restrito já chegou em áreas como programação, o foco muda de prever "se" para preparar a sociedade — e as organizações — para sistemas de IA cada vez mais capazes.

Para Amodei, o futuro da IA não dependerá de atender definições teóricas de inteligência geral, mas sim do que esses sistemas conseguem fazer, onde apresentam limitações e, principalmente, como a sociedade escolhe implementá-los.

A mensagem é clara: pare de esperar pela AGI perfeita e comece a descobrir como usar as superinteligências limitadas que já existem hoje.

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