Por Tiago Morelli
Durante mais de uma década, os chamados assistentes digitais foram apresentados como uma das grandes promessas da tecnologia. A ideia era simples: sistemas capazes de compreender contexto, antecipar necessidades e executar tarefas no lugar das pessoas. Na prática, produtos como Siri, Amazon Alexa e Google Assistant nunca chegaram perto desse nível de execução.
Mesmo com investimentos bilionários, esses assistentes permaneceram limitados a comandos básicos e respostas previsíveis. Funcionam bem para tocar música, informar o clima ou responder perguntas simples, mas raramente conseguem lidar com tarefas mais complexas ou agir com autonomia. Deste modo, a promessa de uma automação pessoal integrada à rotina digital nunca se concretizou.
Parte dessa limitação está na forma como esses sistemas foram construídos. Durante anos, a inteligência artificial usada nesses produtos permaneceu encapsulada em ambientes altamente controlados, com pouca margem para experimentação e um grau elevado de restrição sobre o que a tecnologia podia ou não fazer.
Esse modelo começa a ser questionado justamente no momento em que a indústria entra em uma nova corrida tecnológica. Grandes empresas passaram a investir agressivamente em agentes de inteligência artificial, com real capacidade de executar tarefas de forma contínua no ambiente digital. A Meta Platforms, por exemplo, tem ampliado sua presença nesse território, em meio a investimentos e aquisições voltados à construção de uma nova geração de ferramentas baseadas em IA.
A mudança de foco é significativa. Em vez de assistentes que apenas respondem perguntas, o objetivo agora é desenvolver sistemas que planejem atividades, acompanhem eventos e executem processos de forma persistente. Parte dessa transformação também vem de fora das grandes plataformas.
Projetos open-source, como o OpenClaw, começam a ganhar espaço ao explorar uma lógica diferente de automação. Em vez de um assistente passivo que reage apenas quando acionado de forma previsível, surgem agentes que permanecem ativos, monitorando informações, executando tarefas e interagindo com diferentes sistemas ao longo do tempo. Essa mudança altera o papel da inteligência artificial no cotidiano digital.
Desta forma, a IA deixa de ser apenas uma interface de consulta e começa a funcionar como uma camada operacional que executa rotinas em nome do usuário. Nesse novo cenário, a disputa entre as empresas de tecnologia também passa por um fator menos visível: o hábito do usuário.
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A empresa vencedora nesse novo ciclo de inteligência artificial provavelmente não será apenas aquela com o modelo mais avançado, mas a que conseguir criar dependência comportamental antes que essas soluções se tornem commodities. Algo semelhante ao que aconteceu com o navegador Google Chrome ou com o ecossistema do iPhone, que mantêm usuários fiéis porque se tornaram parte da rotina digital.
Ao mesmo tempo, o entusiasmo em torno da inteligência artificial também vem acompanhado do que chamo de “excesso de narrativa”. A tecnologia evolui rapidamente, é fato, mas parte do discurso do mercado ainda se apoia em promessas que estão longe de se concretizar, como previsões constantes sobre inteligência artificial geral ou substituição ampla de profissionais. Esse descompasso entre expectativa e realidade ajuda a inflar as percepções sobre o ritmo da transformação.
A própria dinâmica de custo da inteligência artificial também começa a mudar. O avanço de novos players, como a empresa chinesa DeepSeek, que afirma ter desenvolvido modelos de alta performance com investimentos muito menores do que os praticados no Ocidente, indica que o custo de desenvolvimento e operação desses sistemas pode cair de forma relevante nos próximos anos. Se esse cenário se confirmar, a disputa tende a migrar ainda mais da infraestrutura tecnológica para a experiência do usuário e a capacidade de gerar valor real no dia a dia.
Naturalmente, os riscos também são relevantes. Rodar agentes com acesso direto a computadores, dados e aplicações levanta muitas questões importantes de segurança. Os modelos de linguagem ainda apresentam comportamentos imprevisíveis em determinadas situações e a interação entre diferentes agentes pode abrir novas vulnerabilidades.
Ainda assim, o movimento já começa a produzir comportamentos inéditos. Há usuários adquirindo computadores dedicados exclusivamente para rodar agentes de IA de forma contínua, responsáveis por executar rotinas digitais, monitorar informações ou conduzir pesquisas.
O futuro da automação pessoal ainda está em construção. Mas uma coisa parece cada vez mais clara: os assistentes que conhecemos hoje provavelmente não serão o formato definitivo dessa tecnologia. A próxima geração de inteligência artificial não será definida apenas pela capacidade de responder perguntas, mas pela habilidade de executar tarefas e operar no ambiente digital de forma autônoma.
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