Recentemente, uma mudança evidente está a acontecer: o foco da competição no campo da IA já não é mais "quantos parâmetros podemos empilhar", mas sim se o sistema consegue realmente funcionar de forma estável.

Por trás disso, na verdade, estão algumas questões concretas —

Consegue-se reproduzir resultados de forma contínua e estável em ambiente de produção? Não há falhas ou desvios devido a uma única entrada? Pode-se aceitar auditorias externas e restrições, apoiando a colaboração entre múltiplos agentes inteligentes?

Tomando como exemplo algumas direções tecnológicas recentemente em destaque, os projetos com verdadeiro potencial não estão em aumentar indefinidamente os parâmetros do modelo, mas sim em transformar raciocínio, colaboração de agentes e sistemas de avaliação em verdadeiros sistemas de engenharia — passando de caixas-pretas para sistemas controláveis, auditáveis e escaláveis. Ainda mais valioso, é que continuam a seguir o caminho do código aberto, permitindo que a comunidade participe na otimização e validação.

Essa transição de "competição de parâmetros" para "confiabilidade do sistema" talvez seja o divisor de águas para as aplicações futuras de IA.