GPT-5.2: O Avanço (e os Limites) que Você Precisa Conhecer
A OpenAI lançou o GPT-5.2 semana passada. O modelo agora supera especialistas humanos em tarefas profissionais, atingindo 70,9% de acerto em 44 testes ocupacionais. E a redução de alucinações foi de 38%.
Mas tem um problema: o modelo falha em perguntas básicas de senso comum.
Por que isso importa: Você precisa entender onde a IA é forte e onde é falha. GPT-5.2 pode executar tarefas técnicas complexas melhor que humanos, mas ainda erra no óbvio. Na prática: IA é excelente para análise de dados, redação técnica e processamento de informações. Mas ainda patina em decisões que exigem contexto do básico do mundo real.
Aplicação imediata: revise como sua empresa usa IA. Tarefas profissionais estruturadas? Automatize. Decisões que dependem de contexto amplo? Mantenha supervisão humana (human above the loop).
A Corrida dos Agentes de IA: Empresas Movem Bilhões
Alguns números interessantes pra você.
Interações com agentes de IA vão saltar de 3,3 bilhões em 2024 para 34 bilhões até 2027.
Isso é crescimento de 10X.
Salesforce, Xactly e 6sense lançaram novos agentes para vendas e suporte dentro de suas plataformas.
Accenture está treinando 30.000 funcionários no uso do Claude.
Já a OpenAI acelera o ChatGPT para competir.
O dado mais importante: 76% dos projetos de IA agora são soluções compradas nos Estados Unidos, não desenvolvidas internamente.
Por que isso importa: O mercado virou. Construir do zero não é mais a estratégia padrão. Empresas estão comprando agentes prontos e integrando rápido. Quem não se move agora, perde vantagem competitiva.
Aplicação imediata: Pare de planejar desenvolvimento interno longo. Avalie agentes de mercado: quais resolvem seus gargalos em vendas, marketing e atendimento?
Fundação Agentic AI: O Mercado Define Padrões
Linux Foundation criou a Agentic AI Foundation no dia 9 de dezembro. Participam: Anthropic (Model Context Protocol), Block (goose), OpenAI (AGENTS.md), com apoio de Google, Microsoft e AWS.
O objetivo é criar padrões para que agentes de diferentes empresas trabalhem juntos. É como criar um protocolo comum de comunicação.
Por que isso importa: Padronização significa interoperabilidade. Seus agentes não ficarão presos a um fornecedor. Você poderá integrar múltiplas soluções sem retrabalho técnico. Isso reduz risco e custo de implementação.
Aplicação imediata: Ao escolher agentes, priorize fornecedores que adotam esses padrões. Evite soluções fechadas que não conversam com o ecossistema.
O Gap de Confiança: Por Que Empresas Ainda Hesitam
Apenas 6% das empresas confiam plenamente em agentes de IA para trabalho crítico. A maioria limita agentes a tarefas simples e de baixo risco.
Os motivos: segurança, governança e medo de erros custosos. Quando um agente falha, o impacto é real: perda financeira, clientes insatisfeitos, danos à reputação.
Mas há solução. Microsoft, Google e IBM estão desenvolvendo sistemas de validação e controle. Couchbase criou ferramentas que verificam ações antes da execução.
Por que isso importa: A confiança não é binária. Você não precisa confiar cegamente ou rejeitar completamente. A estratégia é implementação gradual com governança clara: defina limites, monitore ações, mantenha humanos em decisões críticas.
Aplicação imediata: Mapeie suas operações em três níveis:
Nível 1 (baixo risco): Agentes autônomos (atendimento inicial, triagem de emails…)
Nível 2 (médio risco): Agentes com supervisão (análise de propostas, geração de relatórios…)
Nível 3 (alto risco): Humanos com suporte de IA (decisões financeiras, estratégia comercial…)
Comece pelo Nível 1. Escale conforme ganhar confiança com dados.
O Impacto Real: Dados de Mercado
Sobre demissões e IA:
47% das empresas reinvestem ganhos de IA em novas ferramentas
38% usam economia para treinar funcionários
A maioria não está demitindo necessariamente por causa da IA
Sobre produtividade:
Trabalhadores que usam IA diariamente são mais produtivos e satisfeitos
Gartner prevê que 15% das decisões empresariais serão automáticas até 2028
Construção civil já usa agentes para planejamento de projetos nos Estados Unidos
O alerta: Dependência excessiva de IA pode enfraquecer habilidades essenciais. Funcionários relatam sensação de competência, mas perda de capacidade técnica. O risco é maior para profissionais iniciantes.
Por que isso importa: IA não substitui pessoas quando bem implementada. Ela libera tempo para trabalho estratégico. Mas exige programa de capacitação. Seus funcionários precisam dominar IA e manter habilidades fundamentais.
O Que Fazer Esta Semana
Audite suas ferramentas atuais: Quais processos consomem tempo e podem ser automatizados?
Teste um agente de mercado: Escolha uma área (vendas, atendimento, marketing) e implemente solução pronta em 30 dias.
Defina governança: Estabeleça níveis de autonomia para IA. Documente onde humanos devem validar decisões.
Capacite seu time: Treinamento em IA não é mais opcional. É requisito para competitividade.
Como o DALTON LAB Pode Ajudar
Ajudamos sua empresa a ter agentes de IA treinados para trabalhar especificamente para você.
Foco: Redução de custos, aceleração de vendas, otimização de processos.
Agende uma conversa: Mostraremos como gerar ROI nos primeiros meses, sem retrabalho técnico.
Por hoje é só.
Durante a semana teremos mais notícias e opiniões para te manter por dentro do mundo dos agentes de IA.
Rodrigo Spínola - CEO do Dalton Lab