TL;DR: O artigo compara o lançamento do ChatGPT em 2022, marcado por fascínio e medo, com a chegada do GPT-5 em 2025, vista como uma evolução pragmática. A percepção da IA generativa evoluiu de espetáculo para infraestrutura, com foco em usabilidade e integração. A engenharia de prompts se mantém essencial para otimizar resultados em ambos os modelos.
Takeaways:
- A reação ao ChatGPT foi de espanto e receio, enquanto o GPT-5 teve uma recepção mais cética e focada em aplicações práticas.
- A engenharia de prompts é fundamental para obter melhores resultados e evitar avaliações equivocadas sobre a capacidade dos modelos.
- A percepção da IA evoluiu de “fenômeno cultural” para um componente de infraestrutura, com ênfase em métricas e governança.
- O desenvolvimento da habilidade humana em formular prompts e projetar fluxos de trabalho se torna um diferencial crucial.
- A ambivalência em relação à IA persiste, com usuários alternando entre surpresa e cautela, especialmente em tarefas críticas.
Comparativo entre o lançamento do ChatGPT (2022) e do GPT-5 (2025): do espanto à normalização da IA generativa
Introdução
O ciclo de vida de tecnologias emergentes costuma alternar entre momentos de espanto e fases de incorporação silenciosa ao cotidiano. Foi assim com o lançamento do ChatGPT em 2022, um choque cultural que levou a uma onda de fascínio e temor, e é assim, por contraste, com a chegada do GPT-5 em 2025, encarada mais como um passo incremental dentro de uma infraestrutura já disseminada do que como uma revolução. O debate público migrou do “o que é isso?” para “como usar bem?”, marcando a transição do espetáculo para a normalização.
Este artigo organiza, aprofunda e contrasta esses dois momentos. Primeiro, revisita o impacto inicial do ChatGPT, suas promessas e seus limites. Em seguida, examina a recepção crítica do GPT-5, seus ganhos e seus novos dilemas. Por fim, discute continuidades e rupturas na percepção social da IA e mostra como a engenharia de prompts funciona como a ponte prática que conecta ambos os lançamentos à realidade do uso.
O impacto inicial do ChatGPT (2022): fascínio e medo
O lançamento do ChatGPT, em 2022, produziu um fascínio imediato pela fluidez da linguagem e pela capacidade do sistema em executar tarefas complexas, como resumir textos, escrever esboços de artigos e auxiliar em trechos de código. Em apenas cinco dias, mais de um milhão de pessoas experimentaram a ferramenta, um indicador da combinação de curiosidade, usabilidade e acessibilidade que se espalhou nas redes. Esse interesse foi alimentado por uma cobertura midiática que alternava hiperboles com alertas sobre limitações, como as chamadas “alucinações” e possíveis ameaças ao ensino.
Ao mesmo tempo, surgiu um medo concreto de substituição de profissionais, com professores, jornalistas e programadores frequentemente citados nas discussões. A possibilidade de um assistente que “escreve bem” levou muitos a supor que a automação seria imediata e abrangente. Portais no Brasil, por exemplo, enfatizaram riscos de plágio acadêmico e implicações sobre o trabalho de desenvolvedores, espelhando uma ansiedade típica quando novas tecnologias parecem invadir territórios de julgamento humano e autoria.
Esse momento inicial também escancarou uma verdade técnica essencial: o ChatGPT não “sabia” a verdade; ele predizia sequências prováveis de palavras com base em padrões estatísticos. Essa natureza probabilística explicava tanto o brilho da fluidez quanto a propensão a erros graves quando a tarefa exigia verificação factual ou raciocínio rigoroso. O resultado dependia fortemente da clareza do prompt, aspecto pouco compreendido nos primeiros meses e frequentemente responsável por avaliações apressadas e injustas do sistema.
A chegada do GPT-5 (2025): ceticismo e pragmatismo
A recepção ao GPT-5, em 2025, foi mais cética e pragmática. Usuários reconheceram ganhos de velocidade e menor propensão a erros, especialmente em tarefas de raciocínio sob demanda, mas notaram uma certa impessoalidade no tom das respostas. As críticas à “frieza” da persona levaram a OpenAI a manter disponibilizada a versão anterior, sinalizando que a experiência do usuário e a percepção de estilo comunicativo seguem como variáveis relevantes, e não apenas a métrica de acurácia.
A mídia tratou o lançamento com um olhar mais técnico, destacando avanços “incrementais” e cobrando transparência nos benchmarks usados para atestar progresso. Em lugar de manchetes apocalípticas, surgiram comparações metodicamente orientadas a custo, eficiência e reprodutibilidade. Discutiu-se menos a ideia de “substituição geral” e mais aspectos como estabilidade, riscos residuais e a calibragem de parâmetros de saída para finalidades distintas.
Outro eixo dominante foi a integração corporativa, com ênfase em Copilot, Microsoft 365 e o impacto no ecossistema de desenvolvedores. O GPT-5 apareceu como um componente de plataforma, apto a ser encaixado em fluxos de trabalho críticos e aplicações empresariais, incluindo automações mais sofisticadas. Essa mudança de foco evidenciou a maturidade do mercado e a transformação do modelo de um “fenômeno cultural” em uma atualização de sistema dentro de uma infraestrutura produtiva.
Fato vs. mito: ChatGPT (2022)
A experiência prática com o ChatGPT em 2022 exige separar fatos de mitos. Fato: ele era notavelmente fluente, mas cometia erros graves quando pressionado por precisão factual ou raciocínio formal. Mito: substituiria de imediato Google, jornalistas e professores; na prática, mostrou-se complementar, útil em rascunhos, brainstorming e revisão, mas dependente de validação humana. Desconhecimento: pouca atenção à clareza do prompt, o que frequentemente degradava a qualidade das respostas e gerava críticas indevidas ao sistema.
Como sintetiza a análise técnica do período, “o ChatGPT era fluente, mas cometia erros graves. Não ‘sabia’ a verdade — apenas predizia sequências prováveis de palavras; a substituição imediata de profissionais era um mito; e muitos testes superficiais resultavam em respostas ruins por falta de prompts claros”. Essa compreensão retrospectiva ajuda a explicar por que o espanto convivia com o ceticismo: a mesma capacidade de “falar bem” podia conduzir tanto a respostas úteis quanto a confusões bem articuladas.
Um ponto particularmente sensível foi o ensino. A hipótese de colapso de avaliações e trabalhos acadêmicos conviveu com experiências que mostravam que a ferramenta, bem orientada, poderia reforçar práticas pedagógicas, por exemplo, propondo questionários formativos, rubricas de avaliação ou reescritas com feedback. O fator decisivo não era “proibir ou liberar”, mas contextualizar usos, instruir alunos e professores e exigir explicitação de processo, fontes e objetivos.
Fato vs. mito: GPT-5 (2025)
No ciclo do GPT-5, o equilíbrio entre fato e mito também se impõe. Fato: o modelo reduziu significativamente erros e melhorou o raciocínio sob demanda, mas ainda alucina, sobretudo em domínios com ambiguidade contextual ou dados desatualizados. Mito: a IA estaria “resolvida”, tornando desnecessária a engenharia de prompts; na prática, escolher parâmetros de saída adequados e explicitar contexto continua a moldar fortemente a experiência. Desconhecimento: a crítica de que “ficou pior” em criatividade muitas vezes ignorou a necessidade de orientar estilo, audiência e restrições.
Como registra a apreciação técnica, “o GPT-5 reduziu significativamente erros e melhorou em raciocínio sob demanda, mas ainda alucina; a ideia de que a IA estaria ‘resolvida’ é um mito; e a sensação de menor criatividade sem ajuste de parâmetros e prompts adequados reflete mais configuração do que capacidade intrínseca”. Em outras palavras, os ganhos são reais, mas não “mágicos”, exigindo do usuário um papel ativo na definição do que é “bom” para cada tarefa.
A expectativa de superinteligência deu lugar à discussão sobre confiabilidade, auditabilidade e custo-benefício. Em ambientes corporativos e educacionais, passou a importar como o modelo mantém consistência entre requisições, como registra decisões e como se integra a políticas de governança e privacidade. O debate técnico valorizou mais pipeline, monitoramento e validação humana do que a busca por um “modo criativo” universal.
Continuidade e ruptura: a evolução da percepção da IA
Há continuidades claras entre 2022 e 2025. A ambivalência persiste: encantamento com a utilidade convive com desconfiança diante de erros que parecem plausíveis. Usuários seguem alternando entre surpresa produtiva e cautela crítica, sobretudo quando a tarefa envolve dados sensíveis ou decisões de alto impacto. Essa ambivalência é um traço de tecnologias probabilísticas que, por definição, têm variância de desempenho conforme contexto e instruções.
Também se evidenciam mudanças institucionais rápidas. Se antes houve proibições em espaços como o Stack Overflow e em escolas de Nova York, agora predomina a integração massiva em ferramentas como Microsoft 365 e em universidades, com políticas de uso responsável. A ideia não é blindar ambientes contra a IA, mas incorporá-la com trilhas de auditoria, critérios de atribuição e desenho instrucional que explicita quando e como o modelo deve ser usado.
Por fim, há uma transição notável do espetáculo para a infraestrutura. O ChatGPT foi um fenômeno cultural, com manchetes sobre “o fim da escola” e “o fim da programação”. O GPT-5, ao contrário, foi principalmente uma atualização de sistema, avaliada por benchmarks, custos e eficiência. A mídia passou de narrativas apocalípticas para comparações técnicas que medem precisão, latência, estabilidade e compatibilidade com ecossistemas existentes.
A engenharia de prompts como ponte: essencial em ambos os lançamentos
A engenharia de prompts emergiu como a ponte prática que conecta o espanto de 2022 ao pragmatismo de 2025. Em 2022, poucos entendiam que detalhar papéis, delimitar o contexto e definir o formato de saída eram práticas que elevavam substancialmente a qualidade. Em 2025, mesmo com modelos mais robustos, essa “ingenharia” não perde relevância; pelo contrário, sua ausência é justamente o que faz usuários concluírem, equivocadamente, que “ficou pior” ou “perdeu criatividade”.
Como resume a diretriz consolidada no período, “em 2022, poucos entendiam que detalhar papéis (‘atuar como professor de história’), delimitar contexto e definir formato elevavam a qualidade das respostas; em 2025, mesmo com o GPT-5 mais robusto, esse conhecimento não perde relevância. Agora que os modelos são usados em fluxos de trabalho críticos, a clareza no design do prompt é alfabetização digital essencial”. Isso vale tanto para atividades educacionais quanto corporativas, onde consistência e rastreabilidade importam.
Exemplos práticos ilustram o ponto: Prompt 1 — Atue como professor de história e crie três perguntas de revisão sobre a Revolução Francesa, com respostas comentadas, em até 150 palavras ao total; público: 9º ano. Prompt 2 — Você é revisor técnico. Analise o parágrafo abaixo e aponte, em lista numerada, erros factuais e sugestões de fontes para verificação. Prompt 3 — Gere um esboço de artigo com tópicos H2 e H3, assumindo audiência leiga e tom didático, e inclua uma seção final com limitações e riscos. Em todos os casos, explicitar papel, contexto, formato e critérios de qualidade reduz variação indesejada e melhora o sinal do modelo.
Conclusão: normalização da IA e a importância da habilidade humana
Comparando 2022 e 2025, o ChatGPT simboliza o choque de realidade tecnológica que catalisou debates culturais, enquanto o GPT-5 representa a normalização da IA generativa como parte da infraestrutura produtiva. O foco coletivo migrou de “o que é isso?” para “como usar bem?”, com ganhos reais em velocidade e redução de erros, mas com a manutenção de riscos como alucinações e de discussões sobre persona, estilo e contexto de uso.
Os tópicos abordados mostram um fio de continuidade: a ambivalência permanece, as respostas institucionais ficaram mais rápidas e a mídia passou do hiperbolismo para a avaliação técnica. Ao mesmo tempo, a ruptura é inegável: de espetáculo para infraestrutura, de hype para métricas, de proibições genéricas para integrações com governança. Esse percurso reforça a centralidade da engenharia de prompts como alfabetização digital básica, alinhada a parâmetros de saída, definição de critérios e validação humana.
O desdobramento provável é o aumento do valor da habilidade humana de formular boas perguntas, projetar fluxos de trabalho e manter espírito crítico sobre resultados automatizados. Em suma, a resposta está menos na “magia do modelo” e mais na capacidade de desenhar o uso: que problema resolver, com quais dados, sob quais restrições e com qual padrão de qualidade. À medida que a IA generativa se integra a setores da sociedade e da economia, essa competência tende a se tornar um diferencial profissional e institucional.
Referências
Fonte: Christoph Leiter; Ran Zhang; Yanran Chen; Jonas Belouadi; Daniil Larionov; Vivian Fresen; Steffen Eger. “ChatGPT: A Meta-Analysis after 2.5 Months”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2302.13795. Acesso em: hoje.
Fonte: Euronews. “OpenAI lança o ChatGPT-5, capaz de fazer tarefas autónomas”. Disponível em: https://pt.euronews.com/next/2025/08/07/openai-lanca-o-chatgpt-5-capaz-de-fazer-tarefas-autonomas. Acesso em: hoje.
Fonte: Olhar Digital. “Expectativas de superinteligência não se confirmam com o GPT-5”. Disponível em: https://olhardigital.com.br/2025/08/19/pro/expectativas-de-superinteligencia-nao-se-confirmam-com-o-gpt-5/. Acesso em: hoje.
Fonte: AIbase. “GPT-5: lançamento previsto para o final de 2025 ou início de 2026, segundo CEO da OpenAI; promete grande avanço”. Disponível em: https://www.aibase.com/pt/news/9937. Acesso em: hoje.
Fonte: Wikipédia. “ChatGPT”. Disponível em: https://pt.wikipedia.org/wiki/ChatGPT. Acesso em: hoje.
Fonte: Wikipédia. “GPT-5”. Disponível em: https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-5. Acesso em: hoje.