Em rápida sucessão, em setembro, OpenAI e Anthropic levantaram o véu sobre como seus respectivos modelos, ChatGPT e Claude, eram usados. Associada a um economista da Universidade de Harvard (Estados Unidos), uma equipe da OpenAI publicou um relatório analisando amostras de pelo menos um milhão de mensagens ou conversas no ChatGPT entre maio de 2024 e junho de 2025.
A primeira observação é clara: 73% das mensagens não estão relacionadas ao trabalho do usuário, quando essa participação era de apenas 53% em 2024. Em 77%, as conversas dizem respeito a tarefas diárias, à busca de informações, ou mesmo informações práticas (tutoriais, saúde, etc.). Em 49% dos casos é uma pergunta direta, um pedido de informação ou aconselhamento. Se 40% das mensagens envolvem o ChatGPT realizando uma tarefa (escrever o primeiro rascunho de um texto, resumindo), um terço delas diz respeito ao trabalho. A OpenAI é, portanto, forçada a reconhecer que a programação de computadores é apenas“uma atividade de nicho” no ChatGPT: 4,2% das mensagens são relacionadas a ele, em comparação com mais de 30% com Claude.
Por sua vez, a Anthropic optou por uma abordagem diferente. A sua análise examina três períodos entre dezembro de 2024 e agosto de 2025 e diz respeito apenas às atividades profissionais. Mas os números continuam a ser reveladores: com 36%, a programação e a matemática dominam as utilizações, como no estudo publicado em Fevereiro (37%). Os relativos à educação escolar e às bibliotecas aumentam de 9 para 13%, mas no setor empresarial e financeiro Claude desce de 6 para 3% e na gestão, de 5 para 3%.
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Má adaptação da IA às ferramentas existentes
Talvez um dos relatórios mais informativos seja o do Massachusetts Institute of Technology (MIT, Estados Unidos), baseado em pesquisas e entrevistas, também publicado em setembro. Ele se concentra em IA generativa em empresas dos EUA com um faturamento de US$ 100 milhões. 80% deles lançaram uma fase de estudo para uma ferramenta genérica de IA, 50% realizaram um projeto piloto, mas 40% demonstraram uma implementação bem-sucedida, ou seja, com retorno do investimento.
Esses números caem para 60%, 20% e, principalmente, 5% quando a ferramenta é projetada para realizar uma tarefa específica. Um dos principais obstáculos advém do facto de a maioria dos produtos oferecidos não se integrarem bem com os processos de trabalho existentes, incluindo a IA desenvolvida internamente. A prometida mudança de paradigma ainda está atrasada.