O progresso da Inteligência Artificial (IA) não se distribui de maneira uniforme. Enquanto softwares de codificação evoluem em ritmo acelerado, graças a modelos como GPT-5, Gemini 2.5 e Sonnet 4.5, outras funções, como a redação de e-mails, demonstram ganhos menos menos expressivos. Mas por quê? A diferença no ritmo de avanço é explicada pelo que especialistas chamam de "Gap de Reforço".

O principal motor do progresso da IA nos últimos meses é o Aprendizado por Reforço (RL). Este método funciona melhor em tarefas com métricas claras de aprovação ou falha, permitindo que a IA seja testada bilhões de vezes sem a necessidade de intervenção humana.

O resultado é que habilidades "amigas do RL", como correção de bugs de código e resolução de problemas matemáticos, melhoram mais rápido. Em contrapartida, habilidades subjetivas — como escrever um bom e-mail ou dar uma resposta útil em um chatbot genérico — são difíceis de medir em larga escala e progridem lentamente.

Codificação: uma saída possível

O desenvolvimento de software é um campo ideal para o RL. Mesmo antes da IA, os desenvolvedores já utilizavam testes sistematizados (testes de unidade, de integração e de segurança) para validar seu código. Conforme um diretor sênior de ferramentas de desenvolvimento do Google confirmou recentemente, esses testes são facilmente repetíveis e se tornam ferramentas essenciais para validar e reforçar o aprendizado de códigos gerados por IA.

Embora validar a qualidade de um relatório financeiro ou de um texto seja um processo subjetivo, nem todas as tarefas se enquadram perfeitamente nas categorias "fácil de testar" ou "difícil de testar".

O exemplo mais surpreendente é o vídeo gerado por IA. Recentemente, o modelo Sora 2 da OpenAI demonstrou progresso em fotorrealismo, respeitando as leis da física e mantendo a consistência de rostos e objetos — características que antes pareciam difíceis de testar. Essa evolução sugere que a OpenAI criou um sistema robusto de RL para validar discretamente cada uma dessas qualidades.

Enquanto o RL for a principal ferramenta de desenvolvimento, o gap de reforço continuará crescendo, com sérias implicações para startups e para a economia.

Processos que se mostrarem suscetíveis ao treinamento por RL provavelmente serão automatizados com sucesso por startups, o que significa que os profissionais que executam esse trabalho podem precisar buscar novas carreiras. A capacidade de aplicação do RL em setores como a saúde, por exemplo, terá um impacto significativo na estrutura econômica nas próximas duas décadas.

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