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A alavanca de bilhões que ninguém te ensina a usar
A verdade sobre medalhas de ouro, limitações reais e onde apoiar sua alavanca
Alan Nicolas
25 de julho de 2025
Todo mundo falando sobre como a IA está ficando incrível.
Valuations astronômicos. Capacidades que parecem mágica. Projeções que chegam ao nível de Einstein.
E realmente está impressionante.
Mas tem uma coisa que ninguém tá falando... A corrida pelo ouro virou guerra.
OpenAI e Google conseguiram medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025.
Ambos resolveram 5 das 6 questões, somando 35 de 42 pontos possíveis.
Mas aqui fica tenso.
A OpenAI anunciou primeiro, logo após a cerimônia. Publicou os resultados, celebrou a conquista, dominou as manchetes.
A Google esperou o prazo oficial combinado com a organização da IMO para divulgar.
Pesquisadores da Google, como Demis Hassabis, destacaram publicamente que "respeitaram o pedido de embargo" - uma crítica indireta à pressa da OpenAI.
Basicamente: "Nós também conseguimos, mas seguimos as regras."
A tensão estava no ar. Duas gigantes brigando pela mesma conquista histórica.
Porque isso realmente é histórico.
Em 2024, a Google havia conseguido apenas medalha de prata usando sistemas especializados que processaram as provas por três dias inteiros.
Agora, ambas usaram modelos gerais capazes de raciocinar em linguagem natural, seguindo exatamente as mesmas regras dos competidores humanos: duas sessões de quatro horas e meia cada, sem internet.
A diferença nas estratégias também se reflete na disponibilidade dos modelos. Sam Altman confirmou que o modelo da OpenAI não tem previsão de lançamento nos próximos meses.
Já a Google usou o Gemini Deep Think que está sendo disponibilizado para matemáticos especializados, com planos de chegar aos assinantes do Google AI Ultra por US$ 250/mês.
Uma evolução impressionante. E uma rivalidade cada vez mais acirrada.
Mas como elas conseguiram isso? Vou te mostrar daqui a pouco...
As Projeções que Parecem Ficção Científica
E as perspectivas futuras são ainda mais impressionantes.
O pesquisador da OpenAI Dan Roberts soltou números que chamam atenção.
Desde 2019, a duração de tarefas que as IAs conseguem realizar de forma autônoma dobra a cada sete meses.
Se esse ritmo continuar, por volta de 2034 essas IAs poderiam resolver desafios tão complexos quanto a criação de uma teoria científica.
Comparável à Teoria da Relatividade de Einstein.
Roberts ressalta que essa previsão não é especulação fantasiosa, mas uma extrapolação baseada em dados reais.
O foco está no tempo de raciocínio, não apenas na potência ou no volume de dados.
É sobre os modelos pensarem mais e melhor.
Dez anos para chegar ao nível Einstein. Se o ritmo se mantiver.
O Mercado Também Acredita
Para completar o cenário de euforia: a Perplexity disparou para US$ 18 bilhões, contra US$ 14 bilhões há apenas dois meses.
Investidores como Nvidia, SoftBank, Jeff Bezos apostaram pesado na empresa.
A Apple está supostamente interessada em adquirir a companhia.
E não é só a Perplexity. O mercado inteiro está em frenesi. Empresas de IA sendo negociadas a 28 vezes o valor - mais inflado que a bolha das pontocom em 2000.
Falei sobre isso na live da semana passada - essa euforia toda tem data de validade. Mas estar consciente da bolha é diferente de fugir dela.
Todo mundo celebrando. Valuations que não param de subir. Capacidades que parecem de filme de ficção científica.
Mas tem algo que ninguém tá falando...
O que Eles Não Te Contam
Enquanto todo mundo celebrava essas medalhas de ouro, saiu o ARC-AGI-3.
É um teste que pergunta uma coisa simples: será que essas IAs "geniais" conseguem lidar com problemas totalmente novos?
São vários mini-games interativos onde você precisa descobrir as regras sozinho, sem qualquer instrução.
Por exemplo: você vê um grid com quadradinhos coloridos. Não tem manual, nem tutorial.
Você tem que clicar, testar, errar até descobrir: "Ah, quando eu clico aqui, isso acontece. Se eu mover para lá, aquilo muda."
Outros jogos têm mecânicas completamente diferentes, mas o princípio é o mesmo: descobrir padrões e objetivos através de tentativa e erro.
É como quando você pega um videogame novo sem manual e vai descobrindo como funciona só jogando.
Humanos fazem isso intuitivamente em poucos minutos. Temos essa capacidade natural de explorar, testar padrões e deduzir regras.
Sabe qual foi o resultado com as IAs mais avançadas?
Falham miseravelmente.
As IAs que usamos no dia a dia não conseguem descobrir a lógica de jogos que qualquer pessoa aprende brincando.
E olha que não é que "qualquer um resolve fácil" - você precisa ter paciência para testar e descobrir as regras. Tem que estar disposto a errar até entender o padrão.
Mas humanos fazem isso naturalmente. IAs não.
E tem mais uma coisa que me chamou atenção.
Sam Altman também foi transparente sobre limitações do ChatGPT Agent que lançaram, alertando usuários sobre possíveis riscos em tarefas sensíveis.
"Não sabemos exatamente quais serão os impactos, mas atores mal-intencionados podem tentar 'enganar' os agentes de IA dos usuários..."
Nos meus próprios testes, o Manus AI supera o ChatGPT Agent em tarefas autônomas.
Tem memória mais robusta, raciocínio hierárquico e execução sem supervisão contínua.
E isso me fez pensar numa coisa interessante...
Ao mesmo tempo que vemos avanços impressionantes em áreas específicas, as limitações em outras áreas ficam cada vez mais evidentes.
É como se você conhecesse alguém que é um gênio em física quântica, mas não consegue trocar uma lâmpada.
Ou que é craque em xadrez, mas se perde indo ao banheiro.
Isso não é coincidência. E explica algo muito importante sobre como a IA realmente funciona...
Como a IA Realmente Aprende (Igual Nós, Só que Mais Burra)
É como quando você ensina uma palavra nova para uma criança.
Você aponta para o cachorro e fala "au-au" algumas vezes. A criança entende e começa a chamar todo animal de "au-au".
Mas para ensinar uma IA o que é um cachorro, ela precisa ver milhares de fotos: poodle, pastor alemão, vira-lata, filhotes, adultos, de lado, de frente...
E mesmo assim, ela só vai "entender" depois que você der milhares de feedbacks: "isso é cachorro", "isso não é", "quase lá, tenta de novo".
Agora voltando àquelas medalhas de ouro...
O que levou a IA ao ouro na matemática não foi apenas treinar com mais dados ou usar máquinas mais potentes.
O que mudou foi a forma de usar o que já estava aprendido.
A OpenAI aplicou aprendizado por reforço depois do treinamento inicial.
Basicamente, milhares e milhares de tentativas, cada uma seguida de um feedback: "Isso tá certo, isso tá errado, tenta de novo."
Como ensinar uma criança teimosa que precisa de 10.000 explicações para entender algo que você explicaria uma vez só.
Na hora da prova, a IA não deu a primeira resposta que veio à mente.
Passou tempo explorando diferentes caminhos, testando abordagens, conectando ideias antes de chegar à solução final.
A diferença é que você faz isso porque é inteligente.
A IA faz isso porque precisa fazer. Ela não tem intuição, não tem "sacada", não tem insight.
Ela tem padrões. Muitos padrões. É basicamente uma máquina de completar texto que leu a internet inteira, mas não entende SEU negócio. Quem precisa entender do negócio é você.
É por isso que ela consegue medalha de ouro em matemática (depois de milhares de tentativas com feedback) e falha em puzzles que qualquer pessoa resolve explorando.
E isso explica perfeitamente por que algumas pessoas gastam fortunas com IA e não conseguem resultado nenhum...
A IA é uma Alavanca
Lembra do ARC-AGI-3? A IA que ganha medalha de ouro em matemática não consegue descobrir regras de um jogo simples.
O mesmo acontece no seu negócio.
Tenho visto um padrão que se repete.
Uma pessoa gastou R$ 47 mil em ferramentas de IA, cursos e consultores.
Resultado: não conseguiu vender nem R$ 200.
Outra investiu R$ 35 mil em "soluções completas de IA para negócios".
Está com zero de faturamento.
Mais uma: R$ 30 mil em desenvolvimento customizado.
O sistema nem funciona direito.
Enquanto isso, empresas como a Perplexity valem US$ 18 bilhões aplicando IA sobre fundamentos sólidos de busca e indexação.
Sabe qual é a diferença?
IA é uma alavanca. Ela multiplica o que você já tem.
Se você tem fundamentos sólidos - pesquisa de público, produto validado, processo de vendas funcionando - ela transforma R$ 1.000 em R$ 10.000.
Se você não tem esses fundamentos, ela transforma R$ 50.000 em R$ 100 de faturamento.
Porque IA não conserta merda. Ela multiplica merda.
É como tentar usar uma alavanca para levantar uma pedra gigante, mas sem ter onde apoiar a alavanca.
Por mais forte que seja a ferramenta, sem base sólida, ela não move nada.
O mercado está saturado de "crentes" em IA. Vazio de céticos inteligentes.
Crentes compram toda ferramenta nova que aparece. Acreditam que a próxima atualização vai resolver todos os problemas.
Céticos inteligentes entendem que IA funciona melhor quando você sabe exatamente onde ela falha.
Sabem que IA é excelente para automatizar padrões que você já domina. Péssima para descobrir o que você deveria estar fazendo.
É boa para escalar processos que já funcionam. Inútil para criar processos do zero.
É como contratar um assistente muito eficiente, mas que só sabe fazer o que você já ensinou.
Se você sabe exatamente o que precisa ser feito, ele faz 10x mais rápido que você.
O padrão é sempre o mesmo: fundamento sólido + IA como alavanca.
A diferença não está no acesso à tecnologia. Todo mundo tem acesso aos mesmos modelos.
A diferença está na aplicação.
Existe um oceano azul para quem trabalha com IA de forma realista. Para quem prefere ser cético inteligente do que crente cego...
Onde Aprender o que o Hype Esconde
Esse fim de semana vai acontecer algo que demonstra exatamente isso na prática.
A terceira edição do nosso Hackathon, em Florianópolis. Três dias onde pessoas vão usar IA real - com limitações e defeitos - para resolver desafios reais de empresas parceiras.
Não é sobre ter a ferramenta mais cara. É sobre aplicar IA básica sobre fundamentos sólidos para criar soluções que funcionam.
Os participantes vão sair com protótipos funcionais, pitches validados e entregáveis para portfólio. Alguns vão ganhar até R$ 50 mil em capital semente, com chance de até R$ 200 mil do Fundo Lendário de Inovação.
As vagas esgotaram.
É a mesma história que vimos com aquelas pessoas que gastaram R$ 30-50k sem resultado. A diferença não está na ferramenta - está em saber o que construir antes de como construir.
É essa mesma lógica que aplicamos no Fundador[IA] - só que em vez de 3 dias, você tem 24 semanas para construir algo sólido. Para descobrir as regras do jogo antes de usar IA para amplificar.
Porque no final das contas, tanto no Hackathon quanto na vida real, quem ganha não é quem tem a melhor ferramenta. É quem sabe onde apontar ela.
A turma vai fechar. A próxima só abre em 2026.
(RISCO ZERO)
Alan Nicolas ♾️
CEO Academia Lendár[IA]
P.S.: As pessoas que gastaram R$ 30-50k sem resultado não eram burras. Só estavam tentando usar uma alavanca sem ter onde apoiar.
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Escrita por: Alan Nicolas utilizando Obsidian potencializado com IA
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