Nada será como antes. Nem os aplicativos

Por The Shift

Durante décadas, o uso de software seguiu um padrão relativamente estável: abrir aplicativos, navegar por menus e executar tarefas manualmente. A Inteligência Artificial começa a alterar esse modelo. Em vez de navegar por interfaces, o usuário descreve um objetivo e o sistema coordena as etapas necessárias para alcançá-lo.

Essa mudança está transformando a forma como aplicativos são construídos e utilizados. Em vez de ferramentas isoladas usadas para executar tarefas específicas, surge uma nova geração de software capaz de acompanhar o usuário ao longo do tempo, acumular contexto e executar partes do trabalho de forma autônoma.

Segundo Olivia Moore, sócia da Andreessen Horowitz responsável por acompanhar o ecossistema de aplicativos de IA Generativa voltados ao consumidor, essa transformação está sendo impulsionada por três fatores: memória contextual persistente, o avanço de agentes pessoais de IA e uma nova camada de produtos que reorganiza modelos de linguagem em experiências mais utilizáveis.

Alguns sinais dessa transição já aparecem no comportamento cotidiano dos usuários. Estudo da PYMNTS Intelligence indica que mais da metade dos adultos nos EUA já utiliza ferramentas de IA em atividades pessoais ou profissionais. Entre aqueles que passaram a depender dessas ferramentas, é comum o uso de

múltiplos sistemas simultaneamente – em média, três modelos diferentes. Esse comportamento sugere a formação de um “stack pessoal de IA”, no qual diferentes aplicações são combinadas para tarefas específicas: pesquisa, escrita, programação, criação visual ou produção de apresentações.

Ao mesmo tempo, os próprios aplicativos começam a acumular conhecimento sobre seus usuários. À medida que armazenam histórico de interações, documentos e preferências, esses sistemas deixam de operar de forma episódica e passam a trabalhar com contexto persistente.

Isso altera a lógica de funcionamento do software. Em vez de apenas responder perguntas, aplicativos de GenAI passam a coordenar fluxos de trabalho completos: reunir informações, estruturar conteúdo, integrar dados e produzir resultados finalizados.

“Antes, o usuário precisava puxar a IA para dentro do que estava fazendo e dar instruções específicas. Agora começa a ser possível delegar tarefas e deixar o software executar”, afirma Moore.

Outro fator que acelera essa mudança é a disponibilidade ampla de modelos de linguagem avançados via API. Startups e desenvolvedores podem acessar sistemas de laboratórios como OpenAI, Anthropic ou Google sem precisar construir modelos próprios.

Isso desloca a competição para outras áreas: design de produto, integração em fluxos de trabalho e distribuição.

Essa dinâmica aparece também no relatório “Top 100 Gen AI Apps”, da Andreessen Horowitz, que monitora os aplicativos de IA Generativa mais utilizados globalmente. A edição mais recente mostra um ecossistema em rápida expansão. Ao lado de plataformas generalistas como ChatGPT ou Gemini, surgem categorias inteiras de aplicações especializadas, incluindo ferramentas de criação visual, geração de vídeo, programação assistida por IA e sistemas de pesquisa baseados em linguagem natural.

Outro sinal importante é que produtos originalmente desenvolvidos fora do universo da IA passaram a depender fortemente dessa tecnologia, incluídos pela primeira vez no relatório, ao lado de aplicativos originalmente construídos como “IA nativa”. Entre os exemplos estão plataformas como Canva, CapCut, Grammarly, Freepik, Picsart e Notion, que passaram a incorporar geração de conteúdo, edição assistida e automação baseada em modelos de linguagem.

O resultado é um ambiente digital cada vez mais modular, no qual diferentes aplicativos de IA trabalham em conjunto.

Se essa mudança continuar, a distinção entre aplicativos tradicionais e aplicativos de IA tende a desaparecer. Assim como ocorreu com a web e depois com o mobile, a IA pode se tornar a camada operacional padrão de grande parte do software.

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