Mesmo os modelos mais avançados tiveram taxas de automação muito baixas: nenhuma acima de 2,5%. Na prática, isso significa que quase todos os projetos exigiriam correções ou teriam que ser refeitos por humanos. Segundo os pesquisadores, as falhas não se limitam a erros pontuais, mas envolvem dificuldades estruturais, como entender ambiguidades do briefing, manter consistência ao longo de tarefas e adaptar decisões conforme surgem novos problemas. Além disso, diferentemente dos humanos, que se ajustam a partir de feedbacks e erros anteriores, a IA não apresenta aprendizado contínuo durante o desenvolvimento dos projetos. O estudo também mostrou que a automação das IAs falha quando os modelos são confrontados com demandas abertas e reais, que exigem adaptação e tomada de decisão ao longo do processo.
Usa IA para criar textos e ideias? Estudo aponta falhas em 97% das tarefas
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