Nos últimos anos, o avanço da inteligência artificial foi impulsionado por uma lógica dominante: escalar. Treinar modelos cada vez maiores, com volumes crescentes de dados e mais poder computacional, tornou-se o caminho mais rápido — e mais eficaz — para alcançar ganhos de desempenho. Essa abordagem nos trouxe avanços notáveis. Os modelos de linguagem atuais já são capazes de gerar texto com fluência, traduzir conteúdos técnicos, sintetizar informações, escrever código e até participar de processos criativos e analíticos complexos. Ainda há muitos anos de aplicações valiosas a serem desenvolvidas com essas ferramentas. A adoção prática está longe de ter atingido seu teto.
Ao mesmo tempo, começam a surgir os sinais de esgotamento desse modelo. Os ganhos marginais por unidade de investimento em escala estão diminuindo. O custo computacional se torna cada vez mais proibitivo, com impactos relevantes em energia, infraestrutura e acesso. E, mesmo com toda sua sofisticação, os modelos continuam apresentando limitações consistentes: dificuldade em raciocínio causal, baixa robustez diante de situações novas, tendência a gerar respostas plausíveis, mas incorretas, e uma incapacidade estrutural de explicar seus próprios processos. São sistemas altamente eficazes em prever padrões estatísticos, mas que ainda falham em tarefas que exigem compreensão profunda, aprendizado adaptativo ou raciocínio lógico.
Diante disso, cresce o interesse por linhas de pesquisa que não seguem apenas a lógica da escala. Universidades, startups e pequenos grupos de pesquisa estão explorando alternativas com foco em arquitetura, eficiência e capacidade conceitual. Algumas dessas frentes incluem o uso de modelos neuro-simbólicos, que combinam redes neurais com estruturas de raciocínio explícito; arquiteturas alternativas aos transformers, como modelos de estado ou redes baseadas em grafos; agentes com memória persistente e aprendizado contínuo; e abordagens voltadas à eficiência, que buscam reduzir drasticamente a dependência de dados e energia. Também ganham destaque os usos da IA para descoberta científica, em áreas como biologia, materiais e física, onde a adaptação e a especialização são mais valiosas que a geração genérica de texto.
Essas pesquisas costumam ter menos visibilidade. Não produzem demonstrações públicas impactantes nem se traduzem facilmente em produtos de curto prazo. Mas elas estão lidando com problemas centrais: como representar conhecimento, como adaptar um sistema de forma estável, como permitir que uma IA aprenda com o tempo, como explicar decisões, como raciocinar em etapas. São problemas que modelos puramente estatísticos ainda não resolvem bem e que podem definir o próximo salto qualitativo da IA.
Isso não significa que os modelos atuais perderam sua relevância. O ecossistema construído em torno dos grandes LLMs ainda tem muito a oferecer. Aplicações práticas, integração com fluxos de trabalho, automação de tarefas e interfaces inteligentes seguirão evoluindo com base nesse paradigma. Mas é importante reconhecer que o futuro da IA pode não vir apenas de aumentar o que já temos. Pode vir de uma mudança de direção, de voltar a perguntas fundamentais que ficaram temporariamente de lado enquanto a escala resolvia muito por si só.
Se o primeiro ciclo foi dominado por quantidade, talvez o próximo seja sobre qualidade. Não apenas mais capacidade, mas mais compreensão. E isso pode exigir menos poder computacional e mais ideias novas.
