Uso de IA: Relatórios das Big Techs omitem quase 50% das interações reais
Estudo independente aponta que 48% das conversas com IA seriam filtradas por métricas de produtividade das Big Techs, revelando um ponto cego em usos pessoais e sensíveis.
Quase metade das interações reais com modelos de IA como ChatGPT e Claude são ignoradas pelos relatórios de uso divulgados pelas próprias empresas de tecnologia. Um novo estudo do AI Observatory, uma iniciativa de pesquisa independente, revela que ao aplicar os filtros de produtividade da Anthropic em um conjunto de dados de conversas reais, 48% delas seriam descartadas. Este dado expõe uma lacuna crítica na compreensão pública de como as pessoas realmente utilizam a IA generativa, que vai muito além de aplicações de trabalho.
O AI Observatory, co-liderado por pesquisadores da Universidade de Stanford e do MIT, foi criado para ser uma fonte independente que corrobora ou desafia as narrativas das Big Techs. A análise agregou 24.521 conversas de 5.000 usuários com 52 modelos diferentes, incluindo os da OpenAI, Anthropic e Google, entre 2023 e 2025. O objetivo, segundo a co-líder Anka Reuel, é fornecer dados para que pesquisadores e formuladores de políticas possam avaliar os benefícios e riscos da IA com base em informações mais completas, já que decisões de grande impacto estão sendo tomadas com base em dados limitados.
O viés da produtividade
Os relatórios corporativos, como o Anthropic Economic Index, focam em usos relacionados a trabalho e produtividade, o que cria uma visão distorcida da realidade. O estudo do AI Observatory demonstrou que as conversas filtradas por essa metodologia são significativamente mais propensas a conter interações de natureza pessoal e sensível. A análise comparativa revelou que os usos não relacionados a trabalho apresentavam maior incidência de temas como:
- Saúde e relacionamentos: 44,2% nas conversas filtradas, contra 31,2% na análise da Anthropic.
- Conteúdo adulto ou ilícito: 7,9% versus 2,1%.
- Assédio e discurso de ódio: 27,5% versus 5,66%.
- Conteúdo sexual: 16,7% versus 2,4%.
Essa discrepância não é exclusiva da Anthropic. Um relatório da OpenAI de 2025 já apontava que apenas 30% do uso do ChatGPT por consumidores estava relacionado a trabalho. Embora as empresas publiquem ocasionalmente posts sobre usos para suporte emocional ou até mesmo a geração de conteúdo problemático, a falta de uma análise unificada e consistente dificulta a compreensão do cenário completo.
As diferenças entre os modelos
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A pesquisa independente também revelou que o comportamento do usuário varia consideravelmente de um modelo para outro, uma nuance frequentemente ausente nos relatórios das empresas. As pessoas recorriam mais ao Grok e ao Gemini para busca de informações, com o Grok sendo particularmente usado para notícias e política, onde também se concentrava a desinformação. Outros padrões de uso incluem:
- Anthropic (Claude): Preferido para tarefas de programação.
- Gemini: Popular para usos sociais e de roleplay.
- ChatGPT: Utilizado frequentemente para auxílio em tarefas escolares.
Até mesmo diferentes versões do mesmo modelo apresentaram padrões distintos. As conversas com o ChatGPT via GPT-3.5 eram mais curtas, enquanto as interações com o GPT-4o eram mais longas e iterativas, consistentes com relatos de que a versão mais avançada pode levar a uma maior dependência emocional. Segundo Shayne Longpre, co-líder da pesquisa, "nenhum relatório de uma única empresa conta a história toda".
A evolução do uso e a corrida por segurança
Ao analisar o período entre 2023 e 2025, o AI Observatory identificou mudanças no comportamento de interação. As conversas se tornaram mais longas e elaboradas, com um aumento notável em "conversa fiada" (small talk), sugerindo um crescimento do uso de IAs para companheirismo. Ao mesmo tempo, os próprios assistentes passaram a se identificar menos como chatbots.
Um dado relevante é que a frequência de trocas com conteúdo sensível, como assédio e discurso de ódio, diminuiu ao longo do tempo. Isso pode indicar que as plataformas estão implementando salvaguardas mais eficazes. Contudo, os pesquisadores alertam para as limitações do estudo: o conjunto de dados, por ser baseado em compartilhamento voluntário, provavelmente sub-representa os usos mais sensíveis. Ainda assim, a iniciativa amplia o acesso a dados para a comunidade de pesquisa, que normalmente não tem acesso aos logs de conversas das Big Techs para análises independentes.
Análise IA News
A leitura da nossa redação
A publicação seletiva de dados de uso de IA pelas Big Techs é menos um lapso de transparência e mais uma calculada estratégia de posicionamento. Ao destacar exclusivamente os casos de uso de produtividade, empresas como OpenAI e Anthropic constroem uma narrativa de que seus modelos são ferramentas de trabalho sérias e previsíveis. Esta abordagem minimiza os usos mais humanos, caóticos e, por vezes, problemáticos, que representam riscos reputacionais, legais e regulatórios. A imagem projetada é a de uma ferramenta B2B, quando a realidade é de uma plataforma de interação humana em massa com um espectro completo de comportamentos.
Para executivos e fundadores, basear decisões estratégicas nesta narrativa enviesada é perigoso. Leva ao desenvolvimento de produtos para um "usuário fantasma", otimizado para a eficiência no trabalho, enquanto a demanda real pode estar em nichos que as Big Techs preferem ignorar, como suporte para saúde mental, entretenimento ou companheirismo. Ignorar quase 50% do comportamento do usuário não é apenas uma falha de análise de mercado; é uma receita para alocar recursos de forma ineficiente e perder oportunidades genuínas de inovação que atendam a necessidades humanas reais.
O vácuo de dados independentes também impacta diretamente a regulação. Se os legisladores operam sob a premissa de que a IA generativa é predominantemente uma ferramenta de escritório, a urgência para regular áreas críticas como o impacto no bem-estar psicológico, a moderação de conteúdo sensível em interações privadas e a disseminação de desinformação em conversas (como visto no Grok) diminui. Essa assimetria de informação favorece a narrativa de autorregulação das empresas e adia debates essenciais sobre a segurança e o impacto social da tecnologia.
Nos próximos meses, será fundamental observar o crescimento e a metodologia de iniciativas como o AI Observatory. A reação das Big Techs também será um indicador chave: elas aumentarão a transparência em resposta à pressão por dados independentes ou dobrarão a aposta em relatórios ainda mais segmentados e controlados? A forma como os dados de uso real, especialmente os sensíveis, influenciarão o treinamento e as salvaguardas da próxima geração de modelos definirá o quão seguras e alinhadas essas tecnologias realmente serão.
Contexto para empresários e decisores
No Brasil, a adoção de IA generativa por empresas ainda se concentra em estágios iniciais de experimentação, com um forte viés para ganhos de produtividade e eficiência, alinhando-se à narrativa das Big Techs. A competição entre fornecedores como Microsoft, Google e startups especializadas é intensa, mas o custo de implementação e a falta de talentos qualificados ainda são barreiras significativas para uma adoção em larga escala. O debate regulatório, centrado no PL 2338/2023, ainda não aprofundou as nuances sobre dados de uso real, o que torna as empresas brasileiras particularmente vulneráveis a tomar decisões estratégicas baseadas na visão incompleta fornecida pelas plataformas globais.
Impactos para empresas
- 1Alocação de recursos desalinhada com a demanda real, resultando em investimentos em funcionalidades de produtividade com baixo engajamento, enquanto nichos de alto potencial em usos pessoais são ignorados.
- 2Subestimação de riscos operacionais e reputacionais, levando à falha no desenvolvimento de políticas de uso e salvaguardas adequadas para comportamentos sensíveis, como assédio ou busca por informações de saúde.
- 3Perda de vantagem competitiva em inovação de produto, pois concorrentes que utilizam dados mais abrangentes podem identificar e capturar mercados emergentes (ex: IA para bem-estar, entretenimento) mais rapidamente.
- 4Decisões de investimento e M&A baseadas em premissas frágeis, avaliando o mercado de IA por uma ótica de produtividade e ignorando o crescimento orgânico de aplicações B2C não convencionais.
- 5Estratégias de marketing e vendas ineficazes, ao direcionar a comunicação para um perfil de usuário "profissional" que representa apenas uma fração da base de usuários real, perdendo a oportunidade de se conectar com outros segmentos.
Conclusão editorial
A opacidade nos relatórios de uso de IA não é um descuido, mas uma escolha estratégica das Big Techs para moldar a percepção pública e regulatória. Decisores B2B não podem depender dessa visão filtrada para guiar investimentos e desenvolvimento de produtos. A recomendação é buscar ativamente e, quando possível, apoiar fontes de dados independentes para obter um mapa preciso do território, em vez de seguir o mapa conveniente fornecido pelos incumbentes.
— Redação IA News
Fontes utilizadas
Apuração, análise e conclusão editorial produzidas pela redação do IA News a partir das fontes acima. O conteúdo não reproduz o texto original.