A Inteligência Artificial Geral (AGI) é definida pela Gartner como um tipo de IA capaz de igualar ou superar a inteligência humana em todas as tarefas cognitivas.
Mais precisamente, um conceito que abrange “futuros sistemas de IA autônomos que podem atingir objetivos em uma ampla gama de ambientes reais ou virtuais". Isso, aponta a Gartner, “com pelo menos a mesma eficácia que os humanos".
Ao contrário dos atuais sistemas de IA restritos (como o ChatGPT), que são especializados em tarefas específicas, a Inteligência Artificial Geral seria capaz de ter autonomia ampla. Ela, se de fato se estabelecer, poderá aprender, adaptar-se e aplicar conhecimento em uma ampla gama de tarefas e domínios. Tanto em ambientes físicos quanto virtuais.
Vamos nos aprofundar neste tema tão atual e instigante?
Leia com atenção os seguintes tópicos:
Inteligência Artificial Geral (Artificial General Intelligence - AGI) é o próximo estágio da Inteligência Artificial. Nela, os sistemas poderão igualar ou superar as capacidades cognitivas da humanidade em qualquer tarefa.
Também chamada de “AI Strong", ou Inteligência Artificial Forte, se contrapõe à IA Estreita – esta a que temos acesso hoje. Especialmente porque “abrange o desenvolvimento tanto de uma estrutura para compreender a inteligência em máquinas quanto de modelos capazes de atender a essa estrutura", como destaca a IBM.
É importante ressaltar que a ideia da AGI ainda é bastante controversa, tanto no meio acadêmico quanto político. Inclusive há uma “corrida” pelo alcance dessa maturidade da IA – num paralelismo com as tensões geopolíticas das décadas de Guerra Fria.
Em linhas gerais, o que se debate é que, ao se concretizar, a Inteligência Artificial Geral poderá ter como forte característica uma capacidade cognitiva de nível humano. Ademais, ela alcançará poder de transferência de conhecimento entre um domínio e outro – adaptando-se a situações sem necessidade de treinamento específico.
Outros predicados esperados da AGI são: aprendizagem e ações flexíveis, independentes de iniciativa humana; e potencial de resolução de problemas complexos e em constante mudança.
→ Aqui estão as definições de Inteligência Artificial Geral (AGI) de outras fontes relevantes:
No comparativo, a Inteligência Artificial Geral será infinitamente mais potente que a atual Inteligência Artificial Estreita. Esta, em síntese, opera dentro de parâmetros e objetivos definidos e já está acessível a pessoas comuns e empresas.
Na prática, a IA Estreita otimiza partes do trabalho (um processo, um canal, uma decisão). Em contraste, uma AGI seria generalista: combinaria percepção, raciocínio e ação para planejar, adaptar-se a situações
novas e aprender habilidades sem reengenharia para cada caso.
Hoje, conforme já adiantamos, a Inteligência Artificial Geral ainda não existe. Por isso, a comparação serve para entender capacidades desejadas, limites atuais e riscos de autonomia.
Dê uma olhada na tabela a seguir:
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Inteligência Artificial Estreita |
Inteligência Artificial Geral (AGI) – estimativa |
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Escopo de atuação |
Um domínio ou tarefa bem definida |
Muitos domínios e tarefas novas |
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Generalização |
Baixa: transfere pouco entre contextos |
Alta: transfere conhecimento entre áreas |
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Dependência de dados |
Aprende com dados do problema-alvo |
Aprende a aprender, com adaptação ampla |
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Autonomia |
Executa dentro de regras/objetivos definidos |
Planeja, prioriza e se autocorrige com ampla autonomia |
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Raciocínio e senso comum |
Limitado e inconsistente |
Espera-se raciocínio robusto e senso comum |
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Robustez a cenários inéditos |
Queda forte fora da distribuição |
Mantém desempenho em situações novas |
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Avaliação de desempenho |
Métricas por tarefa (acurácia, F1, etc.) |
Testes multi-habilidade, transferências e segurança |
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Erros típicos |
Falha fora do escopo; vieses do dado |
Risco de objetivos mal alinhados e decisões indesejadas |
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Risco operacional |
Controlável por escopo e validação |
Mais alto por autonomia e imprevisibilidade |
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Governança recomendada |
Controles por caso de uso |
Governança contínua, limites de ação e auditoria forte |
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Exemplos |
Classificação, recomendação, sumarização |
Pesquisa, decisão e execução integradas, em tese |
A discussão moderna sobre uma inteligência de máquina “geral” ganha forma com o teste de imitação proposto por Alan Turing, em 1950. No caso, como uma forma operacional de avaliar comportamento inteligente.
Em 1956, o termo Inteligência Artificial aparece no projeto de Dartmouth. Na ocasião, inaugurou-se a pesquisa organizada no tema e consolidou-se a ambição de reproduzir aspectos amplos da cognição humana.
Nas décadas seguintes, a área alternou ciclos de otimismo e limites práticos, até a retomada puxada por aprendizado profundo. Dentro disso, um marco foi o salto de desempenho em visão computacional com redes profundas no ImageNet.
Em 2017, a arquitetura Transformer viabilizou modelos com melhor escalabilidade e generalização em tarefas de linguagem.
A partir de 2020, estudos de leis de escala e treinamento por computação mostraram como o desempenho melhora com dados, parâmetros e orçamento computacional.
Em paralelo, técnicas de alinhamento com feedback humano aumentaram utilidade e aderência à intenção do usuário. Ainda assim, AGI segue hipotética – há debate acadêmico sobre o quanto LLMs já exibem generalidade.
A pesquisa em torno da Inteligência Artificial Geral costuma orbitar três caminhos complementares: IA simbólica, redes neurais em larga escala e abordagens híbridas que combinam as duas.
A própria literatura e programas públicos de pesquisa tratam essa integração como rota para sistemas mais robustos e confiáveis.
A IA simbólica modela conhecimento por regras, lógica e estruturas explícitas, o que favorece rastreabilidade e auditoria.
Em teoria, isso ajuda a impor restrições e a justificar decisões quando o sistema precisa explicar o que fez. Por outro lado, esse caminho tende a ser frágil diante de cenários não previstos e exige alto esforço de engenharia para manter bases de conhecimento atualizadas.
Redes neurais aprendem padrões diretamente dos dados e ganharam escala com arquiteturas e infraestrutura que permitem treinos massivos.
Esse avanço elevou o desempenho em tarefas complexas, mas relatórios técnicos recentes seguem apontando limitações em raciocínio composto e planejamento confiável. Sobretudo fora de condições controladas de avaliação.
A linha neurosimbólica tenta unir aprendizado estatístico com raciocínio simbólico para reduzir falhas de confiabilidade e aumentar garantias de comportamento.
Programas como o ANSR, da DARPA, definem explicitamente a meta de integrar aprendizado orientado a dados com raciocínio simbólico para produzir sistemas mais “asseguráveis”. Isto é, com maior verificabilidade e confiança.
Essa direção também aparece em literatura técnica recente, que descreve a área como uma ponte entre desempenho e interpretabilidade.
A Inteligência Artificial Geral pode surgir a partir da convergência de três frentes:
Esse avanço tende a exigir sistemas que não só reconheçam padrões, mas também planejem, transfiram aprendizado entre domínios e operem com restrições explícitas de segurança.
Por isso, a literatura e programas de pesquisa colocam a combinação entre aprendizado orientado a dados e raciocínio simbólico como um caminho para aumentar confiabilidade e auditabilidade.
Avaliações mais rigorosas e foco em robustez fora de cenários controlados, contudo, seguem como condicionantes para qualquer salto em direção a capacidades gerais.
É muito importante ter em mente que, mesmo em um cenário de IA mais geral e autônoma, o papel humano não desaparece, pois os efeitos da IA são sociotécnicos. Eles dependem tanto do sistema quanto de como ele é projetado, implantado e usado.
Na prática, a cooperação humano-máquina começa no enquadramento do problema. Isto é, pessoas definem objetivos, limites, critérios de qualidade e o que é inaceitável em termos de risco.
A responsabilidade também é humana e organizacional.
As boas práticas de governança pedem papéis e responsabilidades claros para configurações humano-IA. Incluindo quem aprova, quem monitora e quem responde por incidentes.
Isso se conecta a supervisão: mecanismos para acompanhar desempenho, registrar decisões, testar em cenários críticos e permitir intervenção quando necessário. Inclusive, essas frentes estão demarcadas nos princípios da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) sobre o tema.
Por fim, o humano sustenta a prestação de contas. Ou seja, é dele o dever de estabelecer um sistema de gestão com responsabilidades definidas, avaliação de riscos e monitoramento ao longo do ciclo de vida.
→ Dê o play neste vídeo e confira um debate de especialistas sobre a colaboração humano-máquina (Inteligência Aumentada) para ganho de eficiência em vendas:
Os principais desafios rumo a uma AGI se concentram em tornar o sistema confiável. Isto é, consistente, seguro e monitorável ao longo do ciclo de vida. Além disso, a gestão de risco precisa ser contínua, pois mudanças de dados, contexto e uso alteram o perfil de risco após a implantação.
Neste contexto, alinhamento significa garantir que objetivos e decisões do sistema permaneçam coerentes com a intenção humana e limites de risco definidos.
Em sistemas mais autônomos, isso exige delimitar o que o modelo pode fazer, em quais condições e com quais travas de controle. Além disso, princípios de IA confiável enfatizam respeito a valores humanos e responsabilização por impactos.
Transparência não é só “explicar a resposta”. Também envolve rastreabilidade, documentação, registro de decisões e capacidade de auditoria.
Na prática, isso apoia validação, investigação de incidentes e comunicação com partes interessadas.
Já robustez envolve desempenho estável fora do cenário de teste, tolerância a falhas e resiliência a usos indevidos.
Quanto à gestão de dados, ela cobre qualidade, proveniência, privacidade e controles para reduzir vieses e deriva de comportamento. Basicamente, para operacionalizar, padrões internacionais de gestão como ISO/IEC 42001:2023 recomendam um sistema de governança com responsabilidades, avaliação de riscos e melhoria contínua.
O debate em torno da ética em AGI começa com um princípio simples: sistemas devem respeitar direitos humanos, manter supervisão humana e operar com transparência e justiça.
Já há também diretrizes intergovernamentais que tratam IA confiável como um compromisso com valores humanos, robustez e responsabilização ao longo do ciclo de vida.
Modelos podem amplificar desigualdades quando dados refletem assimetrias históricas, o que exige avaliação de impactos e mecanismos de mitigação antes e depois do uso.
Sendo assim, a governança ética precisa definir critérios de justiça, testes, documentação e canais de contestação para decisões automatizadas.
Em privacidade, o núcleo é limitar coleta e uso ao necessário. Isso com finalidade clara, transparência e base legal apropriada para o tratamento de dados pessoais.
Na prática, estamos falando de controles de acesso, retenção mínima, segurança e rastreabilidade. Integrados a um sistema de gestão que distribua responsabilidades e assegure melhoria contínua.
No debate global, a Inteligência Artificial Geral (AGI) ainda é tratada como hipótese. Logo, as discussões regulatórias se organizam em torno de IA avançada e, principalmente, de modelos de propósito geral (capazes de sustentar múltiplos usos), com exigências graduadas por risco.
Na União Europeia, o AI Act adota uma lógica de risco e estabelece uma implementação por fases. Isso com regras específicas para IA de propósito geral entrando em aplicação em 2025 e rollout completo previsto para 2027.
Também cresce a convergência em “princípios” e “gestão de risco” como base.
A OCDE consolidou um padrão intergovernamental de princípios para uma IA confiável, incluindo robustez, segurança e responsabilização, segundo recomendação oficial.
Nessa mesma esteira, a UNESCO publicou uma recomendação global de ética em IA aplicável aos Estados-membros. Isso reforçando direitos humanos, transparência e prevenção de danos, conforme texto oficial.
Quando se trata de padrões e frameworks, o National Institute of Standards and Technology (NIST), do departamento de comércio dos EUA, mantém o AI RMF como referência voluntária para gestão de riscos de IA ao longo do ciclo de vida, conforme publicação oficial.
No plano multilateral, há instrumentos voluntários para IA avançada, como o Código de Conduta do Processo de Hiroshima, do G7. E iniciativas legalmente vinculantes, como a Convenção-Quadro do Conselho da Europa sobre IA e direitos humanos. Ademais, uma resolução da ONU que incentiva sistemas de IA “seguros, protegidos e confiáveis”.
No Brasil, ainda não existe uma lei específica de Inteligência Artificial em vigor, mas já há obrigações aplicáveis quando sistemas usam dados pessoais.
A Lei Geral de Processamento de Dados (LGPD), por exemplo, estabelece regras para tratamento de dados pessoais. Essa legislação também inclui o direito de solicitar revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem interesses do titular – nos termos do artigo 20.
Isso torna a governança de dados, base legal e transparência pontos centrais para qualquer iniciativa que envolva modelos avançados. O que inclui soluções e serviços de Inteligência Artificial.
Além disso, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) tem tratado o tema de forma direta em documentos técnicos e materiais de orientação. Basicamente, sinalizando expectativas regulatórias mesmo antes de um marco legal de IA.
No Congresso Nacional, o principal texto em tramitação é o PL 2.338/2023, aprovado no Senado e remetido à Câmara em março de 2025. Ele está em análise em Comissão Especial e aguarda parecer do relator, com tramitação registrada como sujeita ao Plenário.
A proposta prevê uma abordagem baseada em risco, classificando sistemas conforme níveis de ameaça para a vida humana e direitos fundamentais.
O texto do Senado detalha mecanismos como a reclassificação por autoridade competente e a possibilidade de avaliação de impacto algorítmico em investigações. Isso – pode-se interpretar assim –, antecipa uma lógica de fiscalização orientada por evidências.
No eixo de política pública, o governo federal mantém instrumentos formais para orientar desenvolvimento e adoção de IA, com destaque para a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) e o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA).
A EBIA descreve eixos temáticos e um conjunto de ações estratégicas, funcionando como referência de diretrizes para o ecossistema. Já o PBIA 2024–2028, lançado como IA para o Bem de Todos, foi divulgado com previsão de investimento de R$ 23 bilhões em quatro anos (2024-2028), com foco relevante em uso no setor público e infraestrutura.
Esses instrumentos não substituem leis, mas importam porque orientam prioridades que afetam oferta e demanda de soluções. Por exemplo, destacam capacitação, compras públicas, pesquisa e infraestrutura.
Na ausência de um marco legal fechado, padrões técnicos ajudam a operacionalizar governança de IA e demonstrar diligência. É o caso do já citado referencial do NIST (AI RMF), que versa sobre a gestão de riscos de IA ao longo do ciclo de vida.
Tem também a ISO/IEC 42001:2023, que define requisitos para um sistema de gestão de IA, com foco em governança e melhoria contínua. E a ISO/IEC 23894:2023, que traz orientações específicas para gestão de riscos em IA.
Do ponto de vista operacional, a tendência é que a conformidade evolua de privacidade e segurança de dados para um modelo de governança por risco, com documentação e avaliações de impacto.
Na prática, iniciativas de Inteligência Artificial avançada precisam nascer com inventário de casos de uso, trilha de dados, controles de acesso, justificativa de finalidade e critérios claros para explicabilidade e contestação.
Em outras palavras, para o contexto brasileiro, vale acompanhar de perto a produção técnica da ANPD sobre IA. Especialmente porque ela tende a orientar expectativas sobre treinamento, uso de dados de terceiros e transparência.
A Inteligência Artificial Geral (AGI) ainda é uma hipótese, mas a discussão já pressiona os negócios por dois motivos. Primeiro: modelos cada vez mais capazes aceleram automação, decisão e produtividade. Segundo: o custo do erro aumenta quando os sistemas ganham autonomia, escala e impacto.
Por isso, a preparação não é esperar a AGI chegar. Ela diz respeito a elevar a prontidão (readiness) para IA avançada agora, com governança, dados e pessoas trabalhando em conjunto.
Com isso em mente, confira algumas dicas a seguir.
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