O ano de 2025 testemunhou uma mudança notável na percepção e aplicação da inteligência artificial, afastando-se das expectativas inflacionadas dos anos anteriores em direção a uma realidade mais fundamentada. Após dois anos de intenso discurso público, amplamente alimentado pelas capacidades dos sistemas de previsão de tokens baseados em Large Language Model (LLM), a indústria experimentou um período de recalibração.

As ansiedades generalizadas e as visões utópicas em torno da IA como uma ameaça existencial ou o amanhecer de uma nova era de inteligência começaram a diminuir, substituídas por uma compreensão mais pragmática de suas capacidades e limitações atuais. Embora investimentos substanciais e projeções otimistas para o futuro da IA permaneçam, o cronograma para alcançar avanços transformadores e que alterem o mundo continua a ser estendido. Este ajuste reflete um consenso crescente de que avanços tecnológicos significativos ainda são necessários para realizar as alegações mais ambiciosas.

As afirmações iniciais sobre a chegada iminente da inteligência geral artificial (AGI) ou superinteligência (ASI) não desapareceram completamente, mas são cada vez mais vistas com ceticismo, muitas vezes atribuídas a estratégias de marketing empregadas por empresas de capital de risco. Os construtores de modelos fundacionais estão enfrentando os desafios práticos de desenvolver e implantar sistemas de IA que, embora poderosos, também são demonstradamente falíveis.

Esta transição não significa uma rejeição do potencial da IA, mas sim uma avaliação mais realista de seu estado atual. O foco mudou para alavancar a IA para aplicações práticas, reconhecendo suas imperfeições e a necessidade de refinamento contínuo. A indústria está lidando com a realidade de que os modelos de IA atuais, embora capazes de feitos impressionantes, ainda são propensos a erros e exigem supervisão cuidadosa.