GPTs vs Actions: O que deu errado e o que vem a seguir para a automação de IA

Lembra-se do burburinho quando a OpenAI lançou os GPTs personalizados? O entusiasmo era real. Todos imaginávamos construir os nossos pequenos assistentes de IA, perfeitamente ajustados para uma tarefa específica ou um nicho de mercado. Mas, como muitas promessas no mundo da tecnologia, a execução revelou lacunas. Enquanto os GPTs personalizados brilhavam na geração de texto e no diálogo contextual, sua capacidade de agir no mundo real — executar tarefas, usar ferramentas e completar processos — era limitada. É aí que entram os Large Action Models (LAMs) e o conceito de agentividade, que estão redefinindo o que significa automatizar com IA.

O que deu errado com os GPTs?

A promessa inicial dos GPTs personalizados era empoderar qualquer usuário a criar seu próprio "assistente de IA" sem código. Na prática, porém, muitos desses GPTs eram pouco mais do que chatbots especializados. Eles podiam responder perguntas, gerar resumos e até interagir com APIs simples, mas falhavam em cenários que exigiam tomada de decisão autônoma, uso de múltiplas ferramentas em sequência ou adaptação a ambientes dinâmicos.

Os principais problemas foram:

• Dependência excessiva de prompts bem escritos — qualquer desvio no input quebrava o fluxo.
• Falta de memória e contexto de longo prazo — incapazes de gerenciar tarefas que demandavam várias etapas.
• Integração rasa com ações reais — a maioria dependia de chamadas de API pré-programadas, sem capacidade de aprender ou improvisar.
• Inexistência de um "loop de feedback" — não aprendiam com os erros nem ajustavam o comportamento ao longo do tempo.

Em resumo, os GPTs personalizados eram excelentes conversadores, mas péssimos executores.

Actions e Large Action Models: a nova fronteira

Para superar essas limitações, surgiu o paradigma dos Large Action Models (LAMs). Enquanto os modelos de linguagem tradicionais (LLMs) produzem tokens de texto, os LAMs produzem tokens de ação — comandos, movimentos, decisões que afetam o mundo real. Um exemplo emblemático é o MolmoAct, que integra percepção de profundidade, planejamento visual e controle robótico em um pipeline de três estágios.

Como funciona um LAM?

Imagine um robô que precisa pegar uma chave de fenda em uma gaveta. Um LLM tradicional diria: "A chave de fenda está na gaveta." Um LAM, por outro lado, executaria:

1. Percepção: Escaneia o ambiente com câmeras de profundidade, identifica a gaveta e seu conteúdo.
2. Planejamento visual: Traça a trajetória do braço robótico para abrir a gaveta e agarrar a ferramenta.
3. Ação robótica: Envia comandos motores precisos para executar o movimento, ajustando-se em tempo real.

Essa capacidade de agir diretamente, sem mediação humana, transforma indústrias inteiras. Na manufatura, LAMs já são usados para inspeção de qualidade em esteiras de produção; na saúde, para assistência em cirurgias minimamente invasivas; e em serviços, para limpeza autônoma e logística em armazéns.

Agentividade: do chatbot que responde ao sistema que executa

A base conceitual por trás dessa mudança é a agentividade (ou IA agêntica). Em vez de medir um modelo apenas pela qualidade de sua saída textual, passamos a avaliar sua capacidade de:

• Usar ferramentas (bancos de dados, APIs, mecanismos de busca);
• Seguir processos (fluxos de trabalho com múltiplas etapas);
• Tomar decisões (escolher entre ações concorrentes);
• Atingir resultados (entregar um valor mensurável no mundo real).

Empresas que antes investiam em chatbots estáticos agora buscam sistemas agentivos que possam, por exemplo, gerenciar todo o ciclo de um atendimento ao cliente: receber a reclamação, consultar o histórico, acionar o setor de devolução e agendar o reenvio — tudo de forma autônoma.

Por que isso é revolucionário?

A agentividade elimina a necessidade de um humano no loop para cada tarefa rotineira. Isso libera talentos para atividades mais criativas e estratégicas. Além disso, sistemas agentivos aprendem com cada interação, melhorando continuamente sua eficiência e precisão.

O que vem a seguir para a automação de IA?

O futuro aponta para uma simbiose entre LLMs e LAMs. Os GPTs personalizados não desaparecerão, mas evoluirão para se tornarem "orquestradores" de ações. Em vez de apenas responder "a chave está na gaveta", eles chamarão um LAM para ir buscá-la.

Três tendências emergem:

1. Modelos híbridos — Combinarão linguagem, visão e ação em um único sistema, com treinamento unificado.
2. Plataformas de agente como serviço — Empresas oferecerão APIs de agentes prontos para uso, especializados em setores (logística, saúde, jurídico).
3. Regulamentação da agentividade — À medida que sistemas começarem a agir de forma autônoma, questões éticas e legais sobre responsabilidade se tornarão centrais.

Conclusão

O hype dos GPTs personalizados não foi em vão: ele pavimentou o caminho para uma compreensão mais madura do que a IA pode — e deve — fazer. A transição do "chatbot que responde" para o "sistema que executa" é inevitável e já está em curso. Para empresas, o recado é claro: invista em arquiteturas agentivas, prepare-se para integrar ações reais às suas soluções e, acima de tudo, não confunda conversa com entrega.

A automação de IA está deixando de ser um assistente virtual para se tornar um trabalhador virtual. E, dessa vez, o futuro parece muito mais tangível.