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Reportagem

Habilidades da IA aceleram, mais a confiança do público cai: relatório de Stanford

O relatório AI Index 2026 de Stanford joga luz sobre setor que passa por salto de desenvolvimento marcado por contradições, ao mesmo tempo em que levanta questões geopolíticas, ambientais e éticas.

Victória Pacheco
por
Publicado: 28 abril 2026

Modelos de inteligência artificial (IA) podem ganhar com facilidade uma medalha de ouro na Olimpíada de Matemática, mas ainda não conseguem dizer as horas com precisão. Essa contradição, chamada por pesquisadores de fronteira irregular da IA, mostra que, embora a tecnologia esteja avançando, suas habilidades não evoluem de forma uniforme.

Esse é um dos dilemas descritos pelo Índice de Inteligência Artificial do Instituto de IA Centrada no Ser Humano, da Universidade de Stanford, divulgado neste mês. O relatório, publicado anualmente desde 2017, acompanha a evolução da tecnologia e é considerado um dos panoramas mais abrangentes do setor, reunindo desde avanços técnicos e resultados de pesquisa até impactos sociais e a percepção do público.

De acordo com o estudo, liderado por um comitê de especialistas acadêmicos e do setor tecnológico, modelos de ponta agora igualam ou superam as capacidades humanas em áreas como questões científicas de nível de doutorado, raciocínio multimodal e matemática de competição. Por outro lado, tarefas simples seguem sendo um desafio.

Por exemplo, o Gemini Deep Think marcou 35 pontos (nível ouro) na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025, um avanço em relação aos 28 pontos (prata) obtidos em 2024. Apesar disso, o modelo acertou a leitura de relógios analógicos em apenas 50,1% das tentativas, em comparação com os 90,1% registrados entre humanos.

A IA ainda fica para trás em tarefas como aprendizado a partir de vídeos, geração de conteúdos visuais coerentes, planejamento em várias etapas e análises financeiras. Também apresenta baixo desempenho em tarefas domésticas, apesar de se sair bem em ambientes controlados. Ainda assim, há avanços: a taxa de sucesso de agentes em tarefas do mundo real subiu de 20% em 2025 para 77,3%, segundo o Terminal-Bench. Em segurança cibernética, a resolução de problemas chegou a 93%, contra 15% em 2024.

Diferença entre EUA e China diminui

Outro destaque do relatório é a consolidação da China como um contraponto na corrida pela IA. Durante anos, os Estados Unidos lideraram com folga em tamanho de modelos, desempenho e pesquisa, mas o país asiático vem reduzindo essa distância de forma consistente.

Desde o início de 2025, modelos dos dois países têm se alternado no topo dos rankings de desempenho. Em fevereiro de 2025, o DeepSeek-R1 chegou a igualar o melhor modelo americano e, em março de 2026, a liderança da Anthropic era de apenas 2,7%.

Ainda assim, os EUA seguem à frente na produção de modelos de ponta e em patentes de maior impacto, enquanto a China lidera em volume de publicações, citações, número total de patentes e uso de robôs industriais.

O país também concentra o maior número de pesquisadores e desenvolvedores de IA, mas a entrada desses profissionais vem caindo. Desde 2017, o fluxo de especialistas que se mudam para lá recuou 89%, com uma queda de 80% só no último ano.

Consumo energético da IA chega ao nível de países

À medida que a IA avança, seu impacto ambiental cresce. O treinamento do Grok 4, por exemplo, gerou cerca de 72,8 mil toneladas de gás carbônico – o equivalente à emissão anual de 17 mil carros.

A capacidade energética dos data centers de IA chegou a 29,6 GW, equivalente ao necessário para abastecer todo o estado de Nova York em momentos de pico, segundo o Índice.

Já o consumo anual de água para a operação do GPT-4o, usada no resfriamento de servidores ou na geração de energia, pode superar a demanda de água potável de 12 milhões de pessoas. No total, o gasto energético dos sistemas de IA já se aproxima do consumo nacional de países como Suíça ou Áustria.

Desconfiança do público e falta de transparência

Especialistas em IA e o público em geral têm visões diferentes sobre o futuro da tecnologia, e a confiança nas instituições que devem gerenciá-la é fragmentada. Em relação ao impacto no trabalho, 73% dos especialistas esperam efeitos positivos, em contraste com 23% do público – uma diferença de 50 pontos percentuais.

Parte disso se explica porque os ganhos de produtividade com IA estão surgindo nos mesmos setores em que as vagas de entrada começam a diminuir. Por exemplo, o emprego entre desenvolvedores de software de 22 a 25 anos caiu quase 20% desde 2024, enquanto cresceu entre profissionais mais velhos. O padrão se repete em funções mais expostas à IA, como atendimento ao cliente.

Outro questionamento é a transparência: modelos mais avançados, concentrados nas grandes empresas, também são os menos abertos. O Índice de Transparência de Modelos de Base, que mede o grau de abertura com que as principais empresas de IA divulgam detalhes sobre os dados de treinamento, computação, capacidades, riscos e políticas de uso de seus modelos, registrou uma queda na pontuação média de 58 pontos em 2024 para 40 pontos em 2025, como destacou o índice.

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