Mira Murati e a Thinking Machines Lab criam uma IA que não substitui o humano

Mira Murati, ex-CTO da OpenAI e fundadora da Thinking Machines Lab, apresentou a nova aposta de sua empresa: uma IA que não tira o humano do processo, mas trabalha ao lado dele. Em vez de automação total, a startup desenvolve modelos capazes de entender, em tempo real, uma conversa de verdade, com pausas, interrupções e mudanças de contexto.

Aposta na colaboração

Murati não abandonou a ideia de superinteligência, mas propõe outro caminho até ela. Na visão dela, um futuro realmente útil para a IA não é um cenário em que algumas corporações constroem sistemas totalmente autônomos enquanto as pessoas vão saindo de cena. A inteligência humana, ao contrário, deve continuar fazendo parte da equação pelo maior tempo possível, sobretudo diante do receio crescente de que os modelos generativos acelerem os cortes de empregos e aumentem a dependência do mercado de poucos grandes players.

"O melhor caminho para um bom futuro é manter o humano no ciclo por mais tempo", é como

Murati descreve a abordagem da Thinking Machines Lab.

A ideia da empresa não é apenas entregar respostas sob demanda, mas permitir que as pessoas ajustem modelos de ponta às suas tarefas e valores e depois trabalhem com eles em dupla. É uma abordagem bem diferente da imagem habitual do agente de IA que recebe uma instrução e faz tudo sozinho. Para Murati, o mais importante não é tirar o humano do processo, e sim fazer o sistema entender melhor a intenção do usuário e ajudar a alcançar o objetivo sem perda de controle.

Como os modelos funcionam

Em maio de 2026, a Thinking Machines mostrou uma prévia de pesquisa dos chamados interaction models, modelos de interação que se comunicam com a pessoa por câmera e microfone. Ao contrário de muitas interfaces de voz, aqui a fala não se resume ao esquema "reconhecer o áudio, transformar em texto e enviar a um chatbot". A empresa afirma que seu modelo foi treinado desde o início para lidar com a comunicação humana contínua e imperfeita, em que as pessoas fazem pausas, se interrompem, se corrigem e mudam de assunto no meio da conversa.

Isso dá ao sistema um modo de operação mais natural. Segundo a Thinking Machines, esses modelos não devem apenas esperar o fim da fala, mas acompanhar o raciocínio e se adaptar na hora se o interlocutor refinar a formulação ou mudar bruscamente o rumo da conversa.

Ainda não há lançamento público: a empresa mostrou apenas alguns vídeos de demonstração, mas a aposta já é clara. Ela quer que a interface com a IA se pareça não com uma linha de comando, e sim com um diálogo de trabalho ao vivo entre pessoas.

• Entendem pausas, interrupções e mudanças de entonação
• Funcionam por câmera e microfone, e não apenas por texto
• Se ajustam quando o usuário esclarece uma ideia ou muda de assunto
• Buscam uma interação mais personalizada e contextual

No que isso difere

A abordagem de Murati vai na contramão da principal tendência dos maiores laboratórios. Nos últimos anos, OpenAI, Anthropic e Google empurram cada vez mais os modelos para o trabalho autônomo, de escrever código a montar aplicativos inteiros a partir de um único prompt de texto. Quanto melhor o sistema se vira sozinho, menos participação sobra para o humano.

A Thinking Machines não discute o objetivo de tornar os modelos mais fortes, mas a forma como essa força deve ser aplicada no produto.

A empresa surgiu depois da saída de Murati da OpenAI, em 2024, e reuniu em torno de si alguns engenheiros de destaque do mesmo ecossistema. A startup já captou bilhões de dólares para criar modelos de ponta, mas por enquanto tem poucos produtos públicos. O mais conhecido é o Tinker, serviço de API lançado em outubro de 2025 para ajuste fino de modelos com dados próprios, que já é usado por pesquisadores e engenheiros.

Um dos cofundadores, o especialista em IA multimodal Alexander Kirillov, relaciona a nova linha de modelos a um objetivo mais amplo: tornar a IA não apenas rápida, mas pessoal e constantemente presente no contexto de trabalho. Nessa lógica, o assistente não desaparece entre uma solicitação e outra: fica por perto, vê o que o usuário faz e entra em ação no momento certo.

O que isso significa

O mercado de IA fala cada vez mais de agentes autônomos que substituem parte do trabalho humano. A Thinking Machines propõe outro vetor de produto: não "tirar o humano", mas ampliar sua capacidade com modelos que entendem melhor a interação ao vivo. Se essa abordagem der certo, a próxima disputa em IA será travada não só pela potência do modelo, mas também pela qualidade do trabalho conjunto entre humano e máquina.