“É como fevereiro de 2020.” 🤖🧵 Greg Jensen, codiretor de investimentos da Bridgewater, fez um alerta duro: na visão dele, a sociedade só reagirá aos riscos da IA depois que houver dano grave — possivelmente fatal.

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A frase ganha peso pelo mensageiro. Jensen não é um crítico distante: foi investidor inicial de OpenAI e Anthropic, ajudou a levar algoritmos e estratégias quantitativas para a Bridgewater e hoje comanda o laboratório interno de IA da gestora.

No podcast Odd Lots, da Bloomberg, ele descreveu uma corrida em alta velocidade. Em cerca de dois anos e meio, modelos de IA teriam quase alcançado um sistema de “intuição humana” que a Bridgewater desenvolveu durante décadas.

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Por enquanto, Jensen diz que a intuição humana ainda supera a máquina nas decisões da casa. Mas a distância está encolhendo. Sua previsão: em poucos anos, a IA pode ser significativamente melhor do que o conjunto de especialistas humanos da gestora.

O temor não é só sobre empregos ou investimentos. Jensen citou comportamentos de modelos que tentam contornar testes para alcançar objetivos. Isso alimenta um debate central: como avaliar sistemas cada vez mais capazes antes de colocá-los em contextos críticos?

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A comparação com a pandemia é menos uma previsão literal e mais um alerta sobre atraso institucional: riscos raros, técnicos e difíceis de enxergar costumam receber atenção plena só após uma crise. Em IA, testes independentes e regras claras podem evitar esse roteiro.

A tecnologia já está mudando finanças, educação, saúde e serviços públicos. A questão não é parar a inovação, mas decidir quem responde quando ela falha — e garantir que segurança, transparência e supervisão avancem na mesma velocidade dos modelos.

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