OpenAI expõe projeto «Estrela Polar», é possível que o «Grande Desemprego de 2028» chegue mesmo

Recentemente, um artigo intitulado “Previsões para 2028” viralizou na internet, indicando que devido ao avanço da IA, uma grande onda de desemprego ocorrerá em 2028, com muitos empregos sendo substituídos por IA.

Após a publicação, combinada com a situação no Oriente Médio, o mercado de ações dos EUA sofreu uma forte queda naquele dia. Este evento pareceu surreal, pois o artigo parecia claramente escrito por IA, mas ressoou com o medo popular de que a “IA trará grande desemprego”, causando um impacto tão grande.

Recentemente, uma notícia divulgada pela OpenAI fez as pessoas perceberem que a “grande crise de desemprego em 2028” pode não ser apenas uma especulação.

Recentemente, Jakub Pachocki, cientista-chefe da OpenAI, em uma entrevista exclusiva à MIT Technology Review, disse uma frase que arrepia: “Nosso ‘Estrela Polar’ é construir um sistema de pesquisa totalmente autônomo com múltiplos agentes até 2028.”

Em setembro deste ano, o primeiro objetivo será alcançado:

Um “estagiário de pesquisa AI autônomo” capaz de lidar independentemente com questões específicas de pesquisa.

Isso não é um placeholder no roteiro do produto, nem uma declaração casual de Altman no X. É a OpenAI apostando todos os recursos da empresa em uma direção.

O significado de “Estrela Polar”

Quando empresas de tecnologia falam de “Estrela Polar”, geralmente significam duas coisas: primeiro, que outras iniciativas devem ceder espaço a ela; segundo, que há consenso interno na empresa.

Com base nas ações da OpenAI nas últimas duas semanas, essa avaliação parece correta.

Em 19 de março, a OpenAI anunciou a aquisição da Astral, uma empresa de ferramentas para desenvolvedores, integrando a equipe ao departamento Codex; ao mesmo tempo, a empresa anunciou a integração do ChatGPT, Codex e navegador em uma “super aplicação” de desktop, liderada por Fidji Simo, com Greg Brockman ajudando na reforma organizacional.

A era de produtos fragmentados chega ao fim, a OpenAI está concentrando todos os esforços em uma única direção.

E essa direção é “fazer a IA pesquisar por conta própria”.

A lógica de Pachocki é bastante clara: modelos de raciocínio, agentes inteligentes e interpretabilidade, esses três caminhos tecnológicos estavam isolados dentro da OpenAI, mas agora estão sendo integrados sob um objetivo — criar um pesquisador de IA capaz de operar autonomamente em centros de dados por longos períodos. Ele afirma que, uma vez realizado isso, “será nossa dependência real.”

O ex-pesquisador da OpenAI, Andrej Karpathy, tem uma opinião mais direta — “Todos os laboratórios de ponta em grandes modelos de linguagem farão isso, essa é a batalha final do BOSS.” Ele acrescenta uma frase que merece reflexão: “Escalar certamente será mais complexo, mas fazer isso é apenas uma questão de engenharia, e vai dar certo.”

Preste atenção na escolha das palavras dele: não é ‘se vai acontecer’, mas ‘quando vai acontecer’.

Anthropic em ação

No mesmo dia em que a OpenAI anunciou sua “Estrela Polar”, a Anthropic lançou discretamente o Claude Code Channels — uma funcionalidade que permite aos desenvolvedores interagir diretamente com sessões do Claude Code via Telegram e Discord.

Embora pareça uma novidade pequena isoladamente, no contexto de tendências, é bastante significativa.

A lógica da Anthropic é: ao invés de apenas dizer aos desenvolvedores o que a IA pode fazer no futuro, é melhor integrá-la agora ao fluxo de trabalho real dos desenvolvedores. Telegram e Discord não são ambientes acadêmicos, mas locais de trabalho diários dos programadores. Fazer o Claude Code existir aqui significa que ele deixou de ser uma ferramenta e virou um colega.

A reação da comunidade confirma essa avaliação.

Um usuário comentou: “Claude, com essa atualização, matou o OpenClaw; você nem precisa mais comprar um Mac Mini.” Isso significa que as melhorias na infraestrutura da Anthropic já tornaram as alternativas de código aberto menos competitivas em termos de custo.

De uma perspectiva mais ampla, a velocidade de iteração da Anthropic no Claude Code é impressionante. Em poucas semanas, ela integrou processamento de texto, milhares de habilidades MCP e capacidades autônomas de correção de bugs. Enquanto a OpenAI fortalece o Codex com a aquisição da Astral, a Anthropic já colocou o Claude Code na janela de chat dos desenvolvedores.

Ambas as empresas estão caminhando para o mesmo objetivo, mas com rotas completamente diferentes — a OpenAI trabalha na criação de um “pesquisador totalmente autônomo em 2028”, enquanto a Anthropic desenvolve “ferramentas inteligentes que podem ser usadas hoje.”

O verdadeiro desafio

Porém, há um detalhe que não pode ser ignorado.

Pachocki fez algo raro na entrevista — falou abertamente sobre os desafios de segurança e controle, de forma bastante honesta.

Ele afirmou que a ideia é usar outros grandes modelos de linguagem para “monitorar as anotações do pesquisador de IA”, capturando comportamentos indesejados antes que eles ocorram. Mas logo admitiu: “Nosso entendimento dos grandes modelos de linguagem ainda é insuficiente para controlá-los completamente. Dizer que ‘isso já está resolvido’ ainda leva muito tempo.”

Um chefe de ciência de uma empresa dizendo “ainda não temos controle total” e, ao mesmo tempo, planejando entregar um sistema de IA totalmente autônomo em 2028, é uma reflexão importante para todos.

Não se trata de pessimismo, mas de compreender a verdadeira complexidade do desafio. A frase de Pachocki revela uma consciência clara das dificuldades internas na OpenAI.

No aspecto técnico, um ciclo chamado “Ciclo de Karpasi” foi resumido por pesquisadores — uma estrutura de automação de pesquisa em IA bem-sucedida precisa de três elementos: um agente com permissão para modificar um arquivo, um único indicador objetivo de avaliação e um limite de tempo fixo para experimentos.

Essa estrutura já começa a gerar resultados práticos. O CEO da Shopify, Tobias Lütke, compartilhou um exemplo: ele deixou um agente de pesquisa autônomo rodando à noite, e na manhã seguinte, o agente realizou 37 experimentos, melhorando o desempenho do modelo em 19%.

Da concepção à implementação, esse caminho é mais curto do que se imagina.

O futuro com assinatura de 20.000 dólares

O projeto “Estrela Polar” não é apenas uma vantagem tecnológica, mas uma jogada de negócios decisiva.

Paul Roetzer apresentou números que merecem atenção: ele cita uma previsão interna da OpenAI de que, até 2029, os agentes inteligentes poderão gerar uma receita anual de 29 bilhões de dólares, incluindo assinaturas mensais de 2000 dólares para “agentes de conhecimento” e 20.000 dólares para “agentes de pesquisa”.

Esses números mostram que “pesquisadores de IA” nunca foram apenas um objetivo técnico, mas uma rota de receita.

A assinatura de 20.000 dólares para “agente de pesquisa” equivale a uma fração do salário anual de um pesquisador sênior, mas pode trabalhar 24 horas por dia, realizando 37 experimentos simultaneamente. Não se trata de substituir uma pessoa específica, mas de redefinir o que é “produtividade de pesquisa”.

Isso me lembra a frase de Karpathy — “Essa é a batalha final do BOSS.” O BOSS dele não é um concorrente, mas o limite máximo de capacidade da IA.

Uma vez que a IA possa conduzir pesquisas científicas de forma autônoma, a velocidade do avanço da IA não será mais limitada pelo número de pesquisadores humanos ou pelo tempo de trabalho.

Pachocki também expressou essa ideia de forma mais contida — “Quando o sistema puder operar autonomamente por longos períodos em centros de dados, será nossa verdadeira dependência.”

O estágio de 2026, com o estagiário de pesquisa de IA, não é o fim, mas um marco importante de partida.