O Vale do Silício adora prometer que os robôs de bate-papo vão resolver todos os problemas da humanidade até a próxima sexta-feira, mas qualquer pessoa que já pisou no chão de uma fábrica sabe que mover átomos dá muito mais trabalho do que mover linhas de código na tela. Nesta terça-feira (3), porém, a OpenAI (abre em nova aba) mostrou um experimento que troca a fumaça do marketing por plástico e silício de verdade: dois funcionários da empresa tiraram um aparelho eletrônico do papel conversando com a inteligência artificial por menos de uma semana.
A dupla tratou a ferramenta como um estúdio completo de engenharia durante um projeto paralelo. Usando o agente de programação Codex e o modelo Astra, eles definiram o visual externo, a caixa de proteção, o desenho da placa de circuito eletrônico e o programa interno de um pequeno dispositivo controlado por voz (chamado nos testes de TamaGPT). O pacote de arquivos seguiu direto para uma fábrica terceirizada, que entregou um pequeno lote de protótipos físicos funcionando em menos de um mês.
Antes que algum executivo empolgado demita o departamento de engenharia mecânica, vale ler as letras miúdas que a própria OpenAI teve o bom senso de publicar em seu relatório. A inteligência artificial não acertou de primeira quando bateu de frente com o mundo físico. Os protótipos exigiram várias rodadas de revisão humana porque o programa simplesmente ignora os limites reais das máquinas de uma fábrica, as folgas milimétricas necessárias para encaixar duas peças sem quebrar e os detalhes de montagem. O computador pode sugerir a espessura de uma parede de plástico em segundos, mas ele não faz ideia de como o molde quente se comporta na linha de produção.
Ainda assim, o ganho de velocidade no rascunho inicial é grande demais para ser ignorado, e a criadora do ChatGPT (abre em nova aba) está usando o próprio remédio em escala industrial. Desde fevereiro deste ano, o volume de uso dos modelos pelas equipes internas de hardware, robótica e infraestrutura da OpenAI cresceu 23 vezes. Para provar que o sistema está aprendendo a reconstruir peças tridimensionais e identificar conexões de placas eletrônicas, a empresa divulgou os resultados de um teste interno chamado BenchCAD 2.0: enquanto o modelo Astra configurado no nível máximo de raciocínio marcou 0,594 ponto, uma versão interna mais nova saltou para a média de 0,875.
Fora dos laboratórios de São Francisco, a aplicação mais útil dessa tecnologia passa longe de inventar aparelhos novos do zero e foca em resolver dores de cabeça antigas da indústria tradicional. A OpenAI expandiu sua parceria com a equipe de automobilismo Chip Ganassi Racing para converter escaneamentos 3D de peças reais de carros (muitas vezes sem a planta original de fábrica) diretamente em desenhos técnicos editáveis prontos para a produção. Essa corrida para tirar a inteligência artificial da tela e colocá-la para trabalhar na indústria pesada é um movimento que acompanhamos de perto no IA.com.br.
A disputa pelo mercado de engenharia física, aliás, está longe de ter apenas um dono. No mesmo dia do anúncio da OpenAI, a NVIDIA (abre em nova aba) detalhou como gigantes do setor de semicondutores, incluindo Siemens e Applied Materials, estão usando modelos treinados nas leis da física para acelerar simulações de fábricas de chips em até 35 vezes. Para quem toca um negócio no mundo real, o recado deste início de novembro é simples: a inteligência artificial não vai substituir o seu engenheiro nem assinar a responsabilidade técnica de um produto sozinha, mas ela acaba de transformar meses de trabalho braçal na prancheta em uma conversa de poucos dias.