Ninguém volta para conferir
Em março de 2025, Dario Amodei disse ao Council on Foreign Relations que a IA escreveria 90% do código em três a seis meses, e praticamente todo o código em doze meses. Esse prazo de doze meses venceu em março. Quase ninguém voltou para conferir.
Essa é a etiqueta estranha das previsões de IA. Elas são feitas em alto e bom som, com data e confiança total, e quando o prazo chega todo mundo já foi para a próxima previsão. Não existe placar. Então eu criei um.
Em fevereiro de 2025, planejei fluxos de agentes para o Whizi partindo do princípio de que Altman estava certo sobre 2025. Cancelei o projeto seis semanas depois, ao fazer as contas de quanto custa uma execução de agente com várias etapas frente a uma assinatura mensal fixa. Seis semanas do meu próprio roteiro, gastas na previsão de outra pessoa. Levantei toda previsão datada de 2024 e 2025 que consegui encontrar com fonte primária e prazo já vencido. Dezoito entraram na lista.
A regra de avaliação, para você discordar dela se quiser: uma previsão é avaliada pelo que as próprias palavras prometeram, no próprio prazo. Se você disse 90% até setembro e setembro trouxe 30%, "bem, eventualmente" não é uma nota. É desculpa.
O placar
| Quem, quando | A previsão | O que aconteceu | Nota |
|---|---|---|---|
| Sam Altman, janeiro de 2025 | Agentes de IA "entram na força de trabalho" em 2025 | 95% dos projetos-piloto corporativos não mostraram impacto no lucro; o melhor agente concluiu 30,3% das tarefas de escritório | C- |
| Marc Benioff, setembro de 2024 | Um bilhão de agentes Agentforce até o fim de 2025 | Cerca de 29.000 contratos e $1B em receita recorrente anual | F |
| Klarna, fevereiro de 2024 | Assistente de IA fazendo o trabalho de 700 atendentes | Recontratando humanos desde maio de 2025 por queda de qualidade | C |
| Dario Amodei, março de 2025 | 90% do código em três a seis meses | 25% a 41% em todo o setor, 75% no Google em meados de 2026 | C+ |
| Dario Amodei, março de 2025 | Praticamente todo o código em doze meses | Longe disso | F |
| Eric Schmidt, abril de 2025 | A grande maioria dos programadores substituída em um ano | Programadores continuam empregados; cargos de entrada caem cerca de 16% | F |
| Mark Zuckerberg, janeiro de 2025 | Um engenheiro de IA de nível intermediário, o assistente líder com um bilhão de usuários e o Llama como melhor modelo, tudo em 2025 | Nenhum dos três; pacotes salariais recordes para engenheiros humanos em vez disso | F |
| Elon Musk, abril de 2024 | IA mais inteligente que qualquer humano até o fim de 2025 | Grok 4 pontuou 25,4% no Humanity's Last Exam | F |
| Mira Murati, junho de 2024 | Inteligência em nível de doutorado "para tarefas específicas" em cerca de 18 meses | Ouro certificado na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025 | B- |
| Gary Marcus, janeiro de 2025 | 25 previsões datadas, quatro avaliadas aqui | As quatro corretas, e nenhum dos sucessos do ano na lista | A- |
A força de trabalho que nunca bateu o ponto
Sam Altman, janeiro de 2025: "Acreditamos que, em 2025, poderemos ver os primeiros agentes de IA 'entrarem na força de trabalho' e mudar materialmente o resultado das empresas."
O projeto NANDA do MIT constatou em agosto de 2025 que 95% dos projetos-piloto corporativos de IA generativa não produziram impacto mensurável no lucro. A Carnegie Mellon montou uma empresa fictícia inteiramente com agentes de IA e mediu o trabalho de escritório que eles concluíram: o melhor modelo terminou 30,3% das tarefas. Um funcionário de 30% não entra na sua força de trabalho. Ele sai do período de experiência.
Uma ressalva salva isso de um F: dentro de empresas de software, os agentes de programação realmente mudaram os resultados. Nota: C-.
Marc Benioff, setembro de 2024: "Nossa visão é ousada: capacitar um bilhão de agentes com o Agentforce até o fim de 2025."
A Salesforce reportou cerca de 29.000 contratos acumulados do Agentforce no início de 2026 e ultrapassou $1B em receita recorrente anual. Um negócio real, e cerca de 34.000 vezes abaixo da promessa, contando contratos e não agentes. Meu detalhe favorito: a Salesforce agora reporta "unidades de trabalho agêntico atendidas" (3,8 bilhões delas) em vez de uma contagem de agentes. Quando não dá para bater o número, muda-se a unidade. Nota: F.
Klarna, fevereiro de 2024: seu assistente de IA "está fazendo o equivalente ao trabalho de 700 atendentes em tempo integral".
Depois, em maio de 2025, o CEO Sebastian Siemiatkowski mudou de rumo e voltou a contratar humanos: "Focamos demais em eficiência e custo. O resultado foi qualidade mais baixa." A IA ficou com os chamados de rotina. Os humanos voltaram para tudo que importava. Crédito por rodar o experimento em público e admitir o resultado. Nota: C.
O código que de fato foi escrito
Os 90% de Amodei. A direção estava certa e o denominador estava errado. O Google diz que 75% do seu código novo é gerado por IA em meados de 2026, contra 25% no fim de 2024, embora isso conte todo autocompletar aceito e humanos ainda revisem antes de publicar. Estimativas do setor no início de 2026 giraram entre 25% e 41%.
Ou seja: 90% de todo o código em seis meses, não. Praticamente todo o código em doze, longe disso. Uma mudança histórica na forma como o código é escrito, sim, sem dúvida. A previsão descreveu uma revolução real e errou todos os números. Nota: C+ para os 90%, F para "praticamente tudo".
Eric Schmidt, abril de 2025: "no próximo ano, a grande maioria dos programadores será substituída por programadores de IA".
O ano se encerrou. Os programadores continuam empregados quase em todos os lugares onde já estavam. O dano real ao mercado de trabalho é mais estreito e mais cruel do que a previsão: dados de folha de pagamento da Stanford e da ADP mostram queda de cerca de 16% no emprego de pessoas de 22 a 25 anos nas funções mais expostas à IA desde o fim de 2022, e ainda encolhendo. Cargos de entrada é que sofreram o golpe; a grande maioria manteve o emprego e ganhou licenças do Copilot. Nota: F.
E o número que ninguém previu: a Cursor foi de $100M a $4B em receita recorrente anual em cerca de dezessete meses, e em 14 de agosto a SpaceX fechou a aquisição de $60B da empresa, a maior aquisição de startup já registrada. Nenhuma lista de previsões de 2024 que verifiquei tinha "um editor de código vira a maior saída de startup da história".
O ano muito caro da Meta
Mark Zuckerberg, janeiro de 2025, no Joe Rogan: "Provavelmente em 2025, nós na Meta... vamos ter uma IA que pode efetivamente ser uma espécie de engenheiro de nível intermediário que você tem na sua empresa e que consegue escrever código." Na teleconferência de resultados semanas depois, ele acrescentou mais duas para 2025: a Meta AI como principal assistente com um bilhão de usuários, e o Llama como o modelo mais avançado e mais usado.
Nenhuma das três aconteceu. O Llama 4 chegou sem impacto enquanto o Gemini 3 assumiu a liderança em novembro de 2025. E a Meta passou o ano fazendo a aposta oposta com o próprio dinheiro: $14.3B por metade da Scale AI, pacotes salariais de pesquisadores reportados entre $100M e $450M, depois 600 pessoas cortadas do laboratório de superinteligência em outubro e cerca de 8.000 demissões em maio de 2026.
A Meta previu uma IA que programa como um engenheiro de nível intermediário e, em vez disso, passou dezoito meses estabelecendo o recorde mundial de preço de mercado para engenheiros humanos. Nota: F.
Elon Musk, abril de 2024: IA "mais inteligente que qualquer humano provavelmente por volta do fim do ano que vem".
Até o fim de 2025, o modelo principal da xAI era o Grok 4, lançado como "a IA mais inteligente do mundo", pontuando 25,4% em um benchmark literalmente chamado Humanity's Last Exam. A alegação não sobreviveu ao contato com a prova. Nota: F.
Mira Murati, junho de 2024: inteligência em nível de doutorado "para tarefas específicas" em cerca de dezoito meses.
Para matemática, basicamente aconteceu: o Deep Think do Google DeepMind conquistou uma medalha de ouro oficialmente certificada na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025, anos antes do que previa a maioria das estimativas de 2024. O qualificador que ela usou, "para tarefas específicas", carrega bastante peso, e é exatamente o qualificador que seus pares mais barulhentos se recusaram a usar. A versão com ressalva se confirmou. A versão sem ressalva, lançada como o marketing "nível de doutorado" do GPT-5 em agosto de 2025, deu tão errado que Altman admitiu que a OpenAI "errou feio" no lançamento. Nota: B-.
O boletim do cético
Gary Marcus publicou 25 previsões datadas em 1º de janeiro de 2025. O setor em geral revira os olhos para ele. Avaliando suas afirmações passíveis de nota:
- "Não veremos inteligência artificial geral este ano." Correto.
- Os agentes serão "exaustivamente hipados ao longo de 2025, mas longe de confiáveis". Correto, veja toda a primeira seção.
- "Os lucros dos modelos de IA continuarão modestos ou inexistentes." A receita explodiu, mas ele falou de lucros, e os laboratórios ainda estão queimando caixa. Correto na letra.
- Possivelmente nenhum salto de consenso "nível GPT-5" em 2025. O GPT-5 foi lançado; o salto não aconteceu. Correto em espírito.
Nota: A-. O desconto é pelo que a lista não contém: nada nela previu uma categoria de ferramenta de programação de $4B, um ouro na Olimpíada de Matemática ou agentes se tornando genuinamente úteis justamente no domínio em que o resultado é verificável. O melhor previsor de 2025 acertou todo fracasso e errou todo sucesso.
E o fato incômodo de segunda ordem: estar certo não lhe rendeu praticamente nada. Os investidores que apostaram contra toda a visão de mundo dele são os mesmos que avaliaram a Cursor em $60B. Precisão de previsão e retorno financeiro correm em placares separados, e só um deles rende juros compostos.
Previsões de capacidade se confirmaram. Previsões de adoção não
Separe as 18 previsões em duas pilhas e o ruído desaparece.
As previsões sobre capacidade, o que os modelos conseguiriam fazer, envelheceram bem e às vezes vieram antes do prazo. A duração das tarefas que os agentes conseguem concluir vem dobrando a cada quatro a sete meses aproximadamente, segundo a METR, e a tendência se manteve.
As previsões sobre adoção, o que as empresas deixariam a IA realmente fazer, falharam quase todas. Agentes na força de trabalho, plataformas de bilhões de agentes, programadores substituídos, funcionários de IA: tudo esbarrou na mesma parede de padrões de qualidade, responsabilidade legal, custo de integração e o fato teimoso de que um sistema que conclui 30% das tarefas é uma demonstração, não uma contratação.
Altman disse que os agentes entrariam na força de trabalho. Eles entraram no editor de código, porque o editor de código é o único ambiente de trabalho onde uma resposta errada é pega por um compilador em vez de um cliente.
Então aqui está a regra prática que uso agora, com meu próprio dinheiro em jogo: quando você ouvir uma previsão de capacidade, leve a sério, até as mais radicais, porque as tendências continuam se confirmando. Quando você ouvir uma previsão de adoção com uma data anexada, dobre o prazo e depois veja o que a pessoa está vendendo. É a mesma regra que uso para escolher qual modelo pagar: o benchmark é uma alegação de capacidade, o fluxo de trabalho é uma alegação de adoção.
A cada trimestre a partir de agora, avalio o que venceu, e a próxima edição abre com minhas próprias previsões datadas, para você me cobrar pelo mesmo critério. Avaliar é de graça. Ser avaliado é o preço.
- Avalie uma previsão pelas próprias palavras, no próprio prazo; "eventualmente" não é uma nota
- Leve a sério as previsões de capacidade, até as mais radicais; as tendências continuam se confirmando
- Dobre qualquer prazo de adoção que venha com data
- Veja o que a pessoa que faz a previsão está vendendo
- Anote suas próprias previsões com datas para alguém poder te avaliar de volta
Perguntas frequentes
Dario Amodei estava certo de que a IA escreveria 90% do código?
Não no prazo dele. Ele disse 90% em três a seis meses a partir de março de 2025, e praticamente todo o código em doze. Estimativas do setor no início de 2026 giraram entre 25% e 41%, com o Google em 75% do código novo em meados de 2026 contando todo autocompletar aceito. A direção estava certa e os números estavam errados.
Os agentes de IA entraram na força de trabalho em 2025?
Não fora da área de software. O projeto NANDA do MIT constatou que 95% dos projetos-piloto corporativos de IA generativa não produziram impacto mensurável no lucro, e o teste de empresa de agentes da Carnegie Mellon viu o melhor modelo terminar 30,3% das tarefas de escritório. Os agentes de programação dentro de empresas de software foram a única exceção real.
Quem previu 2025 na IA com mais precisão?
Gary Marcus, o cético, nas afirmações avaliadas aqui: sem AGI, agentes hipados mas não confiáveis, lucros ainda modestos, sem salto de consenso do GPT-5. As quatro se confirmaram. A lista dele também errou todo sucesso do ano, da categoria de ferramenta de programação de $4B ao ouro na Olimpíada de Matemática.