As Seis Mudanças que Remodelaram a IA em 2025: De RLVR a Nano Banana

Ao longo de 2025, a indústria de inteligência artificial passou por uma série de transformações fundamentais que alteraram não apenas a forma como os sistemas de IA são treinados, mas também como são implantados, percebidos e integrados nos fluxos de trabalho humanos. O que começou como inovações técnicas dentro de laboratórios de pesquisa se transformou em mudanças de paradigma que redefiniram todo o ecossistema de IA. Essas seis transformações, analisadas pelo destacado pesquisador de IA Andrej Karpathy, representam muito mais do que melhorias incrementais—sinalizam o surgimento de uma nova era de computação.

Mudança 1: Recompensas Verificáveis Substituem o Julgamento Humano no Treinamento de Modelos

Durante anos, o pipeline padrão de treinamento para grandes modelos de linguagem seguia uma sequência previsível: pré-treinamento semelhante ao GPT-2/3, seguido de ajuste fino supervisionado (ecoando o InstructGPT de 2022), culminando com aprendizado por reforço a partir de feedback humano (RLHF). Essa abordagem de três etapas tornou-se o padrão da indústria, refinada e testada em diversos laboratórios de IA.

Em 2025, essa pilha de produção passou por sua reformulação mais significativa em anos. O Aprendizado por Reforço baseado em Recompensas Verificáveis (RLVR) emergiu como o paradigma dominante, mudando fundamentalmente a forma como os modelos desenvolvem capacidades de raciocínio. Em vez de depender de anotadores humanos para avaliar resultados, o RLVR treina modelos em ambientes onde o sucesso pode ser verificado de forma objetiva—soluções matemáticas, tarefas de programação, cadeias de raciocínio lógico—ambientes onde uma resposta correta é inequívoca.

Essa mudança se manifestou mais visivelmente por meio de modelos como o o1 da OpenAI (revelado no final de 2024) e o lançamento emblemático do o3 no início de 2025. Esses sistemas não apenas responderam mais rápido ou de forma mais fluente; demonstraram a capacidade de construir cadeias de raciocínio espontaneamente, dividindo problemas complexos em etapas intermediárias e refinando soluções de forma iterativa, de modo semelhante à deliberação humana. O artigo DeepSeek-R1 forneceu evidências transparentes de como essa metodologia de treinamento permite que os modelos descubram estratégias sofisticadas de resolução de problemas que abordagens supervisionadas nunca poderiam desbloquear.

As implicações computacionais foram impressionantes. Diferentemente das fases tradicionais de ajuste fino, que consomem recursos modestos, o RLVR exige ciclos de otimização extensos—absorvendo orçamentos computacionais originalmente destinados à expansão do pré-treinamento. Grandes organizações de IA absorveram essas demandas extraordinárias, aceitando prazos de treinamento mais longos em troca de um desempenho de modelo substancialmente superior. Uma inovação secundária emergiu dessa mudança: uma nova dimensão de escalabilidade. Em vez de medir a capacidade apenas pelo tamanho do modelo, os laboratórios descobriram que podiam modular o desempenho durante a inferência controlando o “tempo de raciocínio” computacional—gerando trajetórias de raciocínio mais longas que se correlacionam diretamente com a qualidade da saída.

Mudança 2: Compreender a Inteligência de IA como Fundamentalmente Alienígena

Pela primeira vez em 2025, a comunidade de pesquisa em IA começou a desenvolver uma estrutura madura para entender a inteligência artificial por seus próprios termos, e não por analogias biológicas. O equívoco conceitual predominante tinha sido tratar grandes modelos de linguagem como criaturas a serem “evoluídas e criadas”, quando a realidade se mostrou muito mais alienígena.

A distinção cristalizou-se em torno de uma ideia central: redes neurais humanas, otimizadas ao longo de milênios para a sobrevivência tribal em ambientes de selva, não se parecem em nada com os objetivos de otimização dos sistemas de IA. Enquanto os humanos internalizam padrões para navegação social e sobrevivência física, os grandes modelos de linguagem treinam para imitar textos humanos, maximizar recompensas de resolução de problemas matemáticos e navegar por mecanismos de feedback baseados em aprovação. Essas funções objetivo fundamentalmente diferentes produzem entidades cuja inteligência exibe características impossíveis dentro de contextos biológicos.

Esse reconhecimento levou ao que poderia ser chamado de “Inteligência Fantasmagórica” versus “Inteligência em Dente de Serra de Animal”—uma distinção poética que captura o cenário de capacidades irregulares e imprevisíveis. Grandes modelos de linguagem não desenvolvem competência de forma suave e crescente em todos os domínios como os animais. Em vez disso, exibem falhas dramáticas de capacidade em domínios verificáveis (matemática, código), permanecendo surpreendentemente incompetentes em outros. Podem atuar simultaneamente como autoridades eruditas e estudantes de escola primária confusos, potencialmente vulneráveis à extração de informações sob pressão adversarial.

As implicações para a avaliação de desempenho se mostraram particularmente problemáticas. Como os benchmarks representam ambientes verificáveis, tornam-se alvos irresistíveis para otimização baseada em RLVR. Equipes de IA descobriram que podiam manipular conjuntos de dados de treinamento em espaços de incorporação estreitos ao redor dos casos de teste do benchmark, efetivamente “cobrindo” métricas de avaliação com melhorias localizadas de capacidade. A verdade desconfortável emergiu: os benchmarks atuais não medem mais inteligência artificial geral; medem o quão bem os sistemas foram otimizados contra conjuntos de testes específicos.

Mudança 3: Cursor Revela a Camada Oculta das Aplicações de IA

Entre os desenvolvimentos mais subestimados de 2025 esteve a ascensão explosiva do Cursor e a clareza conceitual que proporcionou sobre arquitetura de aplicações. A grande inovação não foi principalmente técnica; foi organizacional. À medida que as discussões na indústria passaram a enquadrar oportunidades em torno de “Cursor para o domínio X”, uma camada anteriormente invisível tornou-se aparente.

Na visão emergente, grandes modelos de linguagem funcionam como componentes generalistas que requerem uma orquestração substancial. Aplicações bem-sucedidas como o Cursor não apenas envolvem chamadas de API em interfaces de usuário; são sistemas sofisticados de coordenação que sobrepõem múltiplas funções às capacidades brutas do modelo. Essas aplicações se destacam na engenharia de contexto—analisando documentos específicos do domínio, ambientes de usuário e históricos de problemas para construir prompts ricos em informações. Orquestram sequências complexas de chamadas ao modelo de linguagem em gráficos acíclicos direcionados cada vez mais sofisticados, equilibrando qualidade de desempenho e custo computacional. Mantêm mecanismos de feedback com intervenção humana, onde especialistas do domínio permanecem envolvidos com as saídas do sistema.

De forma talvez mais inovadora, aplicações bem-sucedidas implementam controles autônomos de ajuste—mecanismos que permitem aos usuários trocar níveis de automação, custo e qualidade de saída em tempo real. A arquitetura que emergiu posiciona plataformas de modelos de linguagem grandes—as próprias APIs—como cultivadoras de capacidades generalistas, enquanto as camadas de aplicação se tornam os especialistas que integram esses generalistas em fluxos de trabalho profissionais de alta qualidade, adaptados a domínios verticais específicos.

Mudança 4: Agentes de IA Retornam a Ambientes de Execução Locais

O surgimento do Claude Code cristalizou um debate crítico na comunidade de agentes de IA: onde os sistemas inteligentes realmente devem rodar? A OpenAI havia investido extensivamente em implantação na nuvem, arquitetando ambientes sofisticados de containers coordenados por infraestrutura de backend do ChatGPT. A proposta teórica parecia óbvia—clusters de agentes rodando na nuvem representariam a forma máxima de inteligência artificial geral.

Porém, o Claude Code demonstrou uma visão contrária: a implantação local pode, na verdade, representar a estratégia de curto prazo mais eficiente. A justificativa foi pragmática, não filosófica. Os sistemas atuais de IA exibem desenvolvimento de capacidades desigual; certos domínios funcionam extraordinariamente bem, enquanto outros ficam bastante atrasados. O progresso rumo à inteligência artificial geral completa permanece lento. Nessas condições, implantar agentes diretamente em máquinas locais, profundamente integrados ao ambiente de trabalho real de desenvolvedores e a dados privados, possibilita uma colaboração de IA mais prática.

O grande avanço do Claude Code residiu em sua elegância. Em vez de se manifestar como outra interface web que requer autenticação e troca de contexto, foi implementado como uma ferramenta de linha de comando leve e íntima, que transforma a IA em uma entidade computacional persistente—um “sprite” ou “fantasma” residindo diretamente no espaço de trabalho do desenvolvedor. Isso representa uma mudança radical no paradigma de interação humano-IA, deslocando a IA de um serviço externo (como acessar o site do Google) para uma presença computacional ambiente, integrada de forma fluida aos fluxos de trabalho existentes.

Mudança 5: Vibe Coding Democratiza o Desenvolvimento de Software

Até 2025, a inteligência artificial cruzou um limiar de capacidade crítica que reestruturou fundamentalmente o cenário de programação. O surgimento do “Vibe Coding”—programar por descrições em inglês, sem necessidade de conhecimento profundo de implementação de código—provou ser transformador tanto conceitualmente quanto na prática.

O fenômeno contradiz os padrões anteriores de difusão tecnológica. Historicamente, novas tecnologias poderosas proporcionaram vantagens desproporcionais a profissionais treinados, empresas e governos. Os grandes modelos de linguagem inverteram essa dinâmica. Pessoas comuns—sem expertise especializada em programação—passaram a extrair mais valor da IA do que qualquer outro grupo demográfico. O Vibe Coding acelerou essa democratização ao eliminar completamente a necessidade de conhecimento técnico prévio.

Ao mesmo tempo, paradoxalmente, o Vibe Coding capacitou desenvolvedores profissionais a realizar trabalhos que “nunca teriam sido implementados de outra forma.” Restrições se transformaram: desenvolvedores puderam prototipar ideias experimentais a custo quase zero, criar ferramentas específicas para vulnerabilidades usando código descartável ou construir utilitários personalizados usando linguagens que nunca estudaram formalmente. O autor usou Vibe Coding para desenvolver tokenizadores BPE sofisticados em Rust, sem experiência tradicional em linguagens ou dependências de bibliotecas—trabalho que antes levaria semanas, agora consumindo horas com assistência de IA.

Mais profundamente, essa mudança sinaliza que o desenvolvimento de software está migrando de um domínio profissional especializado para um meio computacional democratizado. As fronteiras de carreira se tornam difusas quando qualquer pessoa pode gerar código funcional por meio de linguagem natural. A dinâmica fundamental do ecossistema de software muda quando o código passa de propriedade intelectual escassa e valiosa para material abundante, descartável e maleável.

Mudança 6: A Revolução da Interface Gráfica na Interação com IA

O Gemini Nano do Google, popularmente referido em círculos de IA como “Nano Banana”, emergiu como talvez a inovação mais disruptiva de 2025—que vai muito além das capacidades de geração de imagens. Esse desenvolvimento reflete uma verdade maior: grandes modelos de linguagem representam o próximo paradigma fundamental de computação após a revolução do microcomputador nas décadas de 1970 e 1980.

O precedente histórico é instrutivo. Quando a computação passou de terminais e interfaces de linha de comando para computadores pessoais, a mudança revolucionária não foi apenas de processamento—foi de modalidade de interação. Os primeiros sistemas forçavam os usuários a inserir comandos de texto para realizar tarefas. A interface gráfica (GUI) reinventou essa relação, reconhecendo que, embora o texto seja a forma de dado mais primitiva para computadores, é a menos preferida pelos humanos. Humanos não gostam de ler textos; é cognitivamente caro e ineficiente em tempo. O processamento de informações visuais e espaciais se alinha muito mais naturalmente à percepção humana.

Atualmente, os grandes modelos de linguagem operam dentro de uma limitação estrutural idêntica: estão fundamentalmente restritos à interação baseada em texto. O texto é o meio computacional mais básico, mas também o mais alienígena à preferência humana. Os sistemas de IA do futuro devem se comunicar por modalidades preferidas pelos humanos—imagens, infográficos, slides, quadros brancos, animações, vídeos, aplicações web e visualizações interativas.

Implementações iniciais surgiram por meio de adaptações superficiais: formatação Markdown, emojis decorativos, ênfase tipográfica. Mas essas continuam sendo soluções fundamentalmente centradas em texto. A inovação do Nano Banana demonstra algo qualitativamente diferente—uma integração sofisticada de geração de texto, síntese de imagens e conhecimento de mundo embutido, que possibilita uma comunicação multimodal abrangente. Sua verdadeira inovação não se apoia apenas na capacidade de gerar imagens; surge da síntese coordenada de múltiplas modalidades de saída, entrelaçadas em respostas unificadas que refletem a forma como os humanos preferem receber informações.

Essa mudança sinaliza a direção da evolução das interfaces de IA. Nos próximos anos, devemos esperar que os sistemas de IA evoluam de “chat com um site de IA” para ambientes de comunicação ricamente interativos e visualmente orientados—reimaginando fundamentalmente a interação humano-IA de maneiras que lembram como as GUIs transformaram a interação homem-computador décadas atrás.

O Futuro Convergente

Essas seis mudanças—desde o treinamento baseado em verificação do RLVR até as interfaces multimodais do Nano Banana—não representam inovações isoladas. São transformações interligadas que, coletivamente, indicam a evolução da IA de um domínio de aplicação restrito para um paradigma de computação abrangente. O RLVR possibilita modelos capazes de raciocínio complexo; o framework de formas de inteligência evita otimizações equivocadas; camadas de aplicação como o Cursor orquestram capacidades; a implantação local torna a IA íntima e prática; o Vibe Coding democratiza a implementação; e as interfaces gráficas humanizam a interação.

Ao longo de 2025, a indústria de IA não apenas aprimorou abordagens existentes. Ela reestruturou fundamentalmente a forma como os modelos são treinados, implantados, compreendidos e experienciados. Essas mudanças continuarão reverberando em 2026 e além, moldando um ecossistema de IA que se tornará cada vez mais irreconhecível em comparação com o início dos anos 2020. A próxima era da computação não está chegando—já está aqui, visível através dessas seis transformações paradigmáticas.