A inteligência artificial não é mais uma promessa futurista — é a infraestrutura que sustenta a transformação digital das empresas em 2025. Mas, enquanto o mercado celebra o “ano dos agentes autônomos”, uma voz de dentro da própria OpenAI alerta: a automação total ainda está longe de funcionar como prometido.

Em entrevista recente ao Dwarkesh Podcast, Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI e ex-diretor de IA da Tesla, afirmou que os agentes de IA atuais são “cognitivamente deficientes” e “não funcionam de forma confiável”. Segundo ele, levará cerca de uma década até que a tecnologia alcance estabilidade real. E o problema, segundo o pesquisador, não é apenas técnico — é estrutural: falta método, maturidade e propósito.

O mito da autonomia e o alerta de Karpathy

O mercado de tecnologia vive um momento de hype em torno dos agentes de IA — sistemas capazes de executar tarefas complexas, tomar decisões e aprender de forma contínua. Mas Karpathy, um dos engenheiros mais respeitados do setor, desmistifica essa euforia:

“Os sistemas simplesmente não funcionam. Eles não entendem o contexto, não aprendem sozinhos e cometem erros que se acumulam.”

O pesquisador destaca que a chance de um agente completar corretamente uma tarefa de cinco passos é de apenas 32%. Para ele, o foco atual deveria ser outro: construir colaboração entre humanos e IA, e não substituição. Essa relação equilibrada é o que evitaria o fenômeno do AI slop — a proliferação de conteúdo e decisões rasas, produzidas por inteligências artificiais sem supervisão.

Substituir pessoas por IA parece fácil — quase nunca funciona

A análise de Karpathy encontra eco em outra reflexão contundente. Em artigo publicado pelo InfoMoney, o especialista em métricas digitais Rodrigo Fernandes apontou que a tentativa de substituir pessoas por IA costuma falhar não por limitação tecnológica, mas por falta de estrutura, dados e governança.

Empresas anunciam cortes e automatizações, mas esquecem que a automação é o último passo de uma cadeia de maturidade. Sem processos sólidos, qualidade de dados e critérios claros de sucesso, o agente autônomo se transforma em um remendo caro — e o ROI desaparece.

“A estratégia de IA não começa com cortes, e sim com clareza. O que falta não é ousadia, é método.” — Rodrigo Fernandes, InfoMoney

Os quatro níveis da automação inteligente

O termo “agente” virou um guarda-chuva que mistura assistentes de chat, copilotos e sistemas autônomos — como se fossem equivalentes. Mas há uma hierarquia de maturidade que precisa ser respeitada.
A ZionLab sintetiza esse caminho em quatro estágios de automação:

1. Assistentes de chat: produzem rascunhos, resumos e respostas rápidas. Aumentam a produtividade individual, mas não sustentam decisões críticas.
2. Copilotos integrados: conectam IA ao trabalho real, dentro de ferramentas corporativas. O humano continua revisando, aprovando e ensinando o sistema.
3. Fluxos semi-autônomos: automatizam processos repetitivos com checkpoints e monitoramento. A IA executa, mas o humano supervisiona.
4. Agentes autônomos: atuam em ambientes de baixa variabilidade, com regras fixas e métricas objetivas — ainda raros e caros de manter.

A maioria das empresas que tenta pular diretamente para o nível 4 enfrenta o mesmo destino: retrabalho, inconsistência e perda de confiança na tecnologia.

O fracasso do “vibe coding” — e o retorno à inteligência humana

Karpathy viveu essa frustração de perto. Após deixar a OpenAI, tentou criar seu novo projeto, Nanochat, usando o conceito de vibe coding — escrever instruções em linguagem natural e deixar a IA gerar o código. O resultado foi um fiasco.

“Tentei usar Claude e Codex, mas eles não entregavam o que eu precisava. Preferi programar à mão — foram 8 mil linhas de código.” — Andrej Karpathy

O caso reforça uma verdade incômoda: a IA acelera tarefas, mas ainda não substitui a lógica humana. Em projetos complexos, intuição, estrutura e experiência continuam sendo insubstituíveis.

Aprendizado por reforço e o gargalo cognitivo da IA

O pesquisador também criticou o método de aprendizado por reforço (Reinforcement Learning) — a base de modelos como ChatGPT e Gemini. Ele o descreve como “sugar supervisão por um canudo”: a IA aprende apenas no resultado final, sem entender o processo. Isso cria modelos bons em simulações, mas frágeis no mundo real.

Karpathy propõe uma nova abordagem: a supervisão de processo, em que a IA recebe feedback contínuo a cada etapa. Esse tipo de aprendizado se aproxima mais do raciocínio humano, mas ainda está longe de ser dominado. Em outras palavras: a próxima revolução da IA será pedagógica, não técnica.

Como as empresas podem evoluir sem cair na armadilha da pressa

O ponto central é simples: IA não substitui estrutura. Antes de pensar em automação, uma empresa precisa organizar dados, definir padrões e estabelecer governança. A ZionLab recomenda um processo em três camadas para adoção sustentável de inteligência artificial:

• 1. Diagnóstico e maturidade: escolher um processo concreto, mensurável e de baixo risco para aplicar IA.
• 2. Copiloto supervisionado: usar IA integrada a ferramentas reais, com validação humana e aprendizado iterativo.
• 3. Escalonamento gradual: automatizar apenas o que se estabilizou, com métricas de precisão, custo e tempo bem definidas.

Essa progressão reduz retrabalho, aumenta a confiança e garante resultados reais — não ilusões de eficiência.

Automação consciente é prosperidade sustentável

As falas de Karpathy não são um retrocesso: são um chamado à maturidade tecnológica. A automação total ainda não chegou — e talvez nem precise. O futuro pertence às empresas que entendem a IA como parceira estratégica, não substituta.

Na ZionLab, acreditamos que a prosperidade nasce do equilíbrio entre tecnologia, método e propósito humano. Automatizar é importante, mas com consciência, clareza e controle. A verdadeira revolução não é criar máquinas que pensem sozinhas — é criar organizações que sabem pensar com as máquinas.

Agentes de IA, limites e oportunidades

O que são agentes de IA?
Sistemas baseados em modelos de linguagem capazes de executar tarefas de forma autônoma, como responder e-mails, gerar relatórios ou programar códigos.

Por que Andrej Karpathy afirma que eles não funcionam?
Porque ainda carecem de inteligência contextual, aprendizado contínuo e raciocínio de processo — falhando em cadeias longas de decisão.

Por que tantas automações falham nas empresas?
Porque são implementadas sem dados limpos, padrões de qualidade e supervisão. A IA amplifica o erro humano quando não há estrutura.

Como aplicar IA de forma eficaz e segura?
Comece pequeno: automatize fluxos previsíveis, mantenha humanos no loop e use métricas de sucesso objetivas.

Qual é o posicionamento da ZionLab nesse cenário?
Como agência referência em WordPress & WooCommerce, a ZionLab integra IA, automação e performance em estruturas próprias — criando soluções que unem autonomia, prosperidade e propósito digital.