O ano de 2025 testemunhou uma mudança na percepção da inteligência artificial, afastando-se das expectativas inflacionadas dos anos anteriores em direção a uma compreensão mais fundamentada de suas capacidades e limitações. Após dois anos de intensa discussão pública, impulsionada pelo rápido avanço de grandes modelos de linguagem (LLMs), o setor de IA experimentou um período de recalibração.

As ansiedades generalizadas e as visões utópicas em torno da IA como uma potencial ameaça existencial ou um prenúncio de uma nova era de superinteligência começaram a diminuir, substituídas por uma avaliação mais pragmática de sua utilidade atual. Embora investimentos significativos e projeções otimistas para o potencial transformador da IA permaneçam, o cronograma para alcançar avanços revolucionários foi estendido, refletindo um consenso de que mais avanços técnicos são necessários.

As afirmações iniciais de iminente inteligência artificial geral (AGI) ou superinteligência (ASI) não desapareceram totalmente, mas são cada vez mais vistas com ceticismo, muitas vezes consideradas táticas de marketing empregadas por capitalistas de risco. Os desenvolvedores de modelos fundacionais enfrentam o desafio de equilibrar metas ambiciosas de longo prazo com as realidades práticas das capacidades atuais da IA.

Essa transição reflete um reconhecimento crescente de que a IA de hoje, embora valiosa, não está isenta de falhas e é suscetível a erros. A indústria está lidando com a necessidade de abordar essas imperfeições enquanto continua a explorar o potencial da IA em várias aplicações. O foco mudou de previsões especulativas para aplicações tangíveis e para abordar os desafios éticos e práticos associados à implantação da IA.