OpenAI expõe projeto "Estrela Polar", o "Grande Desemprego de 2028" pode realmente estar chegando

Não há muito tempo, um artigo intitulado «Previsões para 2028» viralizou na internet, indicando que devido ao avanço da IA, em 2028 haverá uma grande onda de desemprego, com muitos empregos sendo substituídos por IA.

Assim que o artigo foi publicado, juntamente com a situação no Oriente Médio, causou uma forte queda na bolsa de valores dos EUA naquele dia. Este episódio parece de ficção, pois aquele artigo parecia ter sido escrito por IA, mas parecia também refletir o medo das pessoas de uma «grande perda de empregos devido à IA», o que gerou um impacto tão grande.

Recentemente, uma notícia divulgada pela OpenAI fez as pessoas perceberem que a «grande perda de empregos em 2028» pode não ser apenas uma especulação vazia.

Recentemente, o principal cientista da OpenAI, Jakub Pachocki, em uma entrevista exclusiva à MIT Technology Review, disse uma frase que arrepia: o seu «Estrela Polar» é construir até 2028 um sistema de pesquisa totalmente autônomo com múltiplos agentes inteligentes.

Em setembro deste ano, o primeiro objetivo será alcançado:

Um «estagiário de pesquisa AI autônomo» capaz de lidar de forma independente com questões específicas de pesquisa.

Isso não é um marcador de roteiro de produto, nem uma declaração casual de Altman no X. É a aposta total da OpenAI em uma direção.

Significado do «Estrela Polar»

Quando uma empresa de tecnologia fala em «Estrela Polar», geralmente significa duas coisas: primeiro, que outras iniciativas devem ceder lugar 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, anunciou a integração do ChatGPT, Codex e navegador em uma «super aplicação» de desktop, liderada por Fidji Simo, com Greg Brockman auxiliando 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 conduzir suas próprias pesquisas».

A lógica de Pachocki é bastante clara: modelos de raciocínio, agentes inteligentes, interpretabilidade — essas três rotas tecnológicas, que antes operavam separadamente na OpenAI, agora se unem sob um objetivo comum — criar um pesquisador de IA capaz de operar autonomamente por longos períodos em centros de dados. Ele afirma que, uma vez realizado isso, «será algo em que realmente podemos confiar».

A opinião do ex-pesquisador da OpenAI, Andrej Karpathy, é 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 «se será possível», mas «quando será possível».

Ações da Anthropic

No mesmo dia em que a OpenAI anunciou seu «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.

Por mais que pareça algo pequeno isoladamente, no contexto de tendências maiores, é bastante importante.

A lógica da Anthropic é: em vez de dizer aos desenvolvedores o que a IA poderá fazer no futuro, é melhor integrá-la agora ao fluxo de trabalho real dos desenvolvedores. Telegram e Discord não são artigos acadêmicos, são os locais onde os programadores trabalham diariamente. Fazer o Claude Code existir nesses ambientes 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 implica 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 do Claude Code é realmente impressionante. Em poucas semanas, integrou processamento de texto, milhares de habilidades MCP e capacidade de auto-correção de bugs. Enquanto a OpenAI reforça 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 destino, mas com rotas completamente diferentes — a OpenAI trabalha na «pesquisa totalmente autônoma de 2028», enquanto a Anthropic desenvolve «ferramentas inteligentes prontas para uso hoje».

O verdadeiro desafio

Porém, há um detalhe que não pode ser ignorado.

Pachocki fez algo incomum na entrevista — falou abertamente sobre os desafios de segurança e controle, e foi bastante sincero.

Ele afirmou que a ideia deles é usar outros grandes modelos de linguagem para «monitorar as anotações do pesquisador de IA», capturando comportamentos indesejados antes que causem problemas. Mas logo admitiu: «Nosso entendimento dos grandes modelos de linguagem ainda é insuficiente para controlá-los completamente, e dizer que ‘esse problema já foi 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 pesquisa de IA totalmente autônomo até 2028, é algo que todos devem refletir seriamente.

Não se trata de pessimismo, mas de compreender a verdadeira complexidade do desafio. A capacidade de Pachocki de falar isso demonstra que a OpenAI tem uma consciência clara das dificuldades dessa trajetória.

No aspecto técnico, um ciclo conhecido como «Cascata de Karpasi» foi resumido por pesquisadores — uma estrutura de automação de pesquisa em IA bem-sucedida precisa de três elementos: um agente inteligente com permissão para modificar arquivos, um único indicador objetivo para testes, e um limite de tempo fixo para experimentos.

Essa estrutura já começa a gerar resultados no ambiente real. O CEO da Shopify, Tobias Lütke, compartilhou um exemplo: ele fez um agente de pesquisa automática rodar durante a noite, e na manhã seguinte, o agente realizou 37 experimentos, melhorando o desempenho do modelo em 19%.

Da ideia 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 compartilhou números que merecem atenção: citando previsões internas da OpenAI, até 2029, os negócios de agentes inteligentes poderão gerar 29 bilhões de dólares anuais, incluindo uma «agente de conhecimento» por 2000 dólares mensais e uma «agente de pesquisa» por 20.000 dólares mensais.

Esses números mostram que «pesquisador de IA» nunca foi apenas uma meta técnica, mas uma rota de receita.

A «agente de pesquisa» de 20.000 dólares por mês equivale a uma fração do salário de um pesquisador sênior, mas pode trabalhar 24 horas por dia, realizando 37 experimentos simultaneamente. Não substitui uma pessoa específica, mas redefine o que é «produtividade de pesquisa».

Isso me lembra a frase de Karpathy — «Essa é a batalha final do BOSS». Quando ele fala BOSS, não se refere a concorrentes, mas ao limite máximo das capacidades de IA.

Se a IA puder conduzir pesquisas científicas de forma autônoma, a velocidade de seu avanço 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 de forma autônoma por longos períodos em centros de dados, será algo em que realmente podemos confiar.»

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