Co-Existence chega nesta terça-feira com gráficos sobre 30 meses de avanço; métricas indicam ganhos rápidos, mas não eliminam limites nem a necessidade de supervisão humana
O professor Ethan Mollick, da Wharton School, lançou nesta terça-feira (20) o livro Co-Existence, 30 meses depois de Co-Intelligence. Em um artigo publicado no mesmo dia, ele usa gráficos para defender que a inteligência artificial entrou em uma nova fase: em vez de apenas conversar com chatbots, usuários começam a delegar tarefas mais longas a agentes capazes de acionar ferramentas e coordenar etapas.
Mollick relata que usou agentes para pesquisar, organizar e desenhar os gráficos do artigo. O exemplo é também uma demonstração da tese do livro: a pessoa deixa de acompanhar cada passo e passa a definir objetivos, avaliar entregas e decidir quando intervir. O autor chama esse modo de trabalho de “conjurador”, em contraste com abordagens nas quais humano e IA dividem cada etapa.
O texto reúne sinais de avanço em desempenho, custo e autonomia. Mollick afirma que 20 modelos diferentes ocuparam a liderança desde o período em que o GPT-4 era a referência dominante e que 180 modelos já superam o desempenho inicial do GPT-4 em sua comparação. Esses números vêm da análise apresentada pelo próprio autor; o artigo não publica uma lista completa e reproduzível dos 180 modelos, por isso eles não devem ser tratados como um censo independente do mercado.
Uma das evidências citadas é o benchmark de horizonte de tarefas da organização METR. A métrica estima a duração de uma tarefa humana na qual um agente teria determinada probabilidade de sucesso. A própria METR ressalta que isso mede dificuldade, não o tempo que a IA permanece trabalhando sem ajuda, e que sua suíte se concentra principalmente em engenharia de software, aprendizado de máquina e segurança cibernética.
Em maio, a METR passou a alertar que medições acima de 16 horas eram pouco confiáveis com a suíte disponível. A organização também esclarece que o horizonte de 50% representa o ponto em que o modelo teria sucesso em metade das tentativas. Portanto, a estimativa próxima de 17 horas mencionada por Mollick não significa que um agente consiga executar qualquer jornada de trabalho desse tamanho, nem autoriza extrapolar o resultado para todas as profissões.
O argumento central de Co-Existence é que a fronteira de capacidade continua irregular. Sistemas podem avançar rapidamente em matemática, programação ou uso de ferramentas e ainda falhar em tarefas aparentemente simples, redação longa ou situações que exigem contexto tácito. Para empresas, isso torna mais importante testar a IA no processo real e definir critérios de aceitação, permissões e revisão humana.
A mudança de chatbots para agentes também amplia o risco operacional. Quanto mais etapas são delegadas, menos visível pode ficar o caminho usado para chegar ao resultado. Uma adoção responsável exige limitar acessos, registrar ações, conferir fontes e reservar decisões de alto impacto para pessoas responsáveis pelo processo.
O lançamento não prova que todos os trabalhos estejam prestes a ser automatizados. Ele organiza tendências e exemplos para discutir como pessoas, escolas e empresas podem conviver com sistemas que melhoram depressa, mas de modo desigual. O dado prático é menos uma promessa de autonomia total e mais um aviso: equipes precisam aprender a avaliar agentes, não apenas a escrever comandos para chatbots.
Imagem de destaque: ilustração original gerada por IA para o Puxando Bit com referência do template aprovado; logo PB oficial fornecido por Anderson usado como referência de marca.
