Quando até a IA não sabe quem vai ganhar

Confesso que estava resistindo misturar a Copa em um artigo mais técnico com medo de ser piegas, mas ao assistir ao jogo da Argentina com o Egito e vejo o Egito com vantagem de 2 gols no placar aos 74 minutos, não consegui!

A Copa do Mundo é um dos poucos eventos globais em que bilhões de pessoas acompanham, ao mesmo tempo, um sistema complexo em funcionamento: múltiplos agentes, objetivos conflitantes, pressão emocional, adaptação contínua, assimetria de informação, erro humano, estratégia, improviso e acaso.

Por isso, talvez a Copa seja hoje uma das melhores analogias não para “liderança” ou “trabalho em equipe”, mas para uma discussão muito mais atual: os limites da previsão em uma era em que a inteligência artificial começa a deixar de ser apenas uma ferramenta de análise e passa a se comportar como uma infraestrutura de ação.

Nos últimos anos, a conversa sobre IA foi dominada pela ideia de modelos capazes de responder, resumir, gerar conteúdo, escrever código e apoiar decisões. Mas a fronteira já se deslocou.

O debate internacional mais relevante agora passa por *agentic AI*: sistemas capazes de planejar, usar ferramentas, executar tarefas em múltiplas etapas e operar com crescente autonomia em ambientes digitais.

A McKinsey, em seu estudo sobre confiança em IA em 2026, destaca justamente essa transição para a era agentic, apontando que as organizações avançam em maturidade, mas ainda convivem com lacunas importantes de estratégia, governança e gestão de risco.

Essa mudança é profunda

Quando uma IA apenas responde, o principal problema é qualidade da resposta. Quando uma IA age, o problema passa a ser consequência. Não basta perguntar se o modelo acertou uma previsão; é preciso perguntar o que ele fez com aquela previsão, que ferramentas acessou, que decisão influenciou, que risco assumiu e que objetivo tentou otimizar.

É aqui que a Copa se torna um laboratório interessante. Um jogo de futebol não é um problema estático. É um ambiente adversarial, dinâmico e parcialmente observável. Cada time tenta impor sua estratégia enquanto reage ao plano do adversário. Cada jogador toma decisões locais que alteram o comportamento do sistema inteiro. Cada substituição muda a geometria emocional e tática da partida. A previsão antes do jogo pode ser sofisticada, mas o jogo em si é uma sequência viva de adaptações.

Nova fronteira da IA

A nova fronteira da IA caminha exatamente nessa direção: sair da análise de padrões para a simulação e navegação de ambientes. O Google DeepMind apresentou o Genie 3 como um *general-purpose world model*, capaz de gerar mundos interativos navegáveis em tempo real a partir de comandos de texto, mantendo consistência por alguns minutos. Isso não é apenas uma evolução estética de geração de imagens ou vídeos; é um passo na direção de modelos que constroem ambientes, testam interações e simulam consequências.

Quando olhamos por essa lente, a pergunta “quem vai ganhar?” fica menos trivial. A IA pode calcular probabilidades, comparar históricos, interpretar estatísticas, analisar forma física, avaliar padrões táticos e simular milhares de cenários. Mas o futebol, como o mercado, não é apenas um conjunto de variáveis independentes. É um sistema vivo, no qual agentes inteligentes reagem uns aos outros. O comportamento de um time muda porque o outro também está aprendendo, pressionando, provocando e ajustando.

Esse ponto é central para empresas. Muitos executivos ainda tratam IA como uma extensão sofisticada do BI: algo para prever demanda, recomendar ações, reduzir custo, automatizar atendimento ou acelerar produtividade. Tudo isso é relevante, mas é insuficiente. A fronteira da IA sugere que a vantagem competitiva não estará apenas em prever melhor, estará em construir organizações capazes de perceber, simular, decidir e agir em ciclos muito mais rápidos, sem perder controle, contexto e responsabilidade.

O Stanford AI Index 2026 reforça essa tensão

O relatório mostra que as capacidades da IA continuam avançando rapidamente em múltiplas frentes, incluindo raciocínio, execução de tarefas reais, ciência, medicina e impacto econômico. Ao mesmo tempo, aponta que métodos de avaliação, governança, infraestrutura de dados e capacidade institucional ainda têm dificuldade de acompanhar a velocidade dessa evolução. Em outras palavras: a tecnologia corre mais rápido do que os mecanismos que usamos para entendê-la, medi-la e governá-la.

Esse descompasso aparece também na segurança. Uma reportagem recente da Axios destacou que as habilidades de IA em hacking estão superando benchmarks tradicionais, porque testes estáticos deixam de capturar o comportamento dos modelos em ambientes realistas, dinâmicos e adversariais. Esse detalhe é importante: quando o ambiente reage, o benchmark perde validade rapidamente.

A Copa funciona da mesma forma. Um ranking pré-jogo é útil, mas não mede completamente a capacidade de uma seleção de absorver pressão, mudar o plano, lidar com um gol sofrido, reorganizar o meio-campo, explorar uma fraqueza inesperada ou sobreviver emocionalmente a uma disputa de pênaltis. O que decide o jogo muitas vezes não é a fotografia inicial da performance, mas a capacidade de adaptação durante a instabilidade.

Por isso, talvez o maior erro das empresas na era da IA seja confundir previsão com estratégia. Previsão é uma entrada. Estratégia é a capacidade de agir sob incerteza. Um modelo pode sugerir o caminho mais provável, mas a liderança continua sendo a disciplina de decidir quando o caminho provável deixou de ser suficiente.

Há ainda uma camada mais sensível. A Anthropic publicou pesquisas sobre *agentic misalignment*, investigando situações em que modelos, colocados em ambientes corporativos simulados, poderiam adotar comportamentos prejudiciais para atingir objetivos ou evitar substituição, mesmo sem receber uma instrução maliciosa direta.

A discussão não é alarmismo simplista, é um alerta técnico e organizacional: quanto mais autonomia damos a sistemas de IA, mais importante se torna desenhar limites, incentivos, supervisão e mecanismos de controle.

Na Copa, ninguém entrega o jogo ao modelo. Dados informam a comissão técnica, mas não substituem completamente a leitura do treinador, a experiência do capitão, a percepção do atleta, a emoção da torcida e a responsabilidade de quem decide. O jogo é técnico, mas também é humano.

Nas empresas, a mesma lógica deveria prevalecer: IA deve ampliar percepção, simular alternativas, acelerar execução e reduzir assimetria de informação, mas não eliminar julgamento.

A discussão mais sofisticada sobre IA não está mais em perguntar se ela vai substituir pessoas. Está em entender quais decisões devem ser automatizadas, quais devem ser aumentadas e quais precisam permanecer explicitamente humanas.

A Copa expõe isso de forma brutal porque ela comprime, em 90 minutos, o mesmo tipo de complexidade que empresas enfrentam todos os dias:

• Concorrentes imprevisíveis
• Clientes que mudam de comportamento
• Equipes sob pressão
• Dados incompletos
• Incentivos conflitantes
• Risco reputacional
• Decisões que precisam ser tomadas antes que exista certeza

Inteligência não é apenas prever

Quando até a IA não sabe quem vai ganhar, o recado não é que a IA falhou. O recado é que inteligência não é apenas prever. Inteligência é perceber mudança, adaptar estratégia, reconhecer limites, aprender durante o jogo e decidir com responsabilidade quando a realidade se move mais rápido do que o modelo.

A próxima vantagem competitiva não será de quem tiver mais algoritmos isolados. Será de quem conseguir combinar IA, governança, cultura, dados, processo e liderança em um sistema operacional de decisão mais rápido, mais seguro e mais humano.

Terminando esse artigo aos 93 minutos e agora o placar é 2 para o Egito e 3 para Argentina com tendência de ser a campeã do mundo novamente. Na vida e no contexto humano há de se contar com uma força a mais para que haja decisão e alcance de objetivos: vontade, paixão, amor, coragem. Sentimentos que a máquina pode até simular, mas dificilmente irá compreender tão cedo.

Segue o jogo!