Nas últimas semanas, quase sem querer e entre almoços e jantares de Natal, acabei lendo bastante sobre robótica e inteligência artificial. Não como uma forma de me desconectar do mundo tecnológico, mas mais como uma maneira de não perder o pulso de algo que começa a se mover por baixo do ruído habitual.

E há uma sensação que se repete, uma e outra vez.

Não estamos diante daquele momento grandioso de “isso vai mudar tudo amanhã”. Estamos em um ponto muito mais interessante — e também mais desconfortável —: o de saber que, daqui a alguns anos, provavelmente não reconheceremos o que hoje nos parece completamente normal.

Grande parte dessa sensação gira em torno de três siglas que, até pouco tempo atrás, quase não faziam parte do meu vocabulário: LLM, VLA e WLM.

Quando a linguagem deixa de ser suficiente

Os LLMs já nos são familiares. Eles mudaram a forma como interagimos com a tecnologia e transformaram a linguagem natural em uma interface quase universal. Mas quando tentamos tirar essa inteligência do software e levá-la para o mundo físico, os problemas começam a aparecer.

Durante anos tivemos robôs extremamente precisos em ambientes controlados. Em uma linha de montagem, eles funcionam perfeitamente. O problema surge quando o ambiente deixa de ser previsível.

Fora da fábrica, nada está exatamente onde esperamos. As condições mudam, as pessoas dão instruções imprecisas e o contexto pesa mais do que parece. Programar um robô para cobrir todas essas variações não é realista.

Por isso continuamos cercados por robôs brilhantes nas fábricas… mas nenhum especialmente útil em ambientes cotidianos. Não é uma questão de potência. É uma questão de compreensão.

O primeiro salto: começar a entender o ambiente

É aqui que entram os modelos VLA. Simplificando bastante, a ideia é que o robô não apenas execute uma ordem, mas combine o que vê, o que lhe dizem e o que é capaz de fazer.

Não para reagir de forma mecânica, mas para se adaptar minimamente ao que tem à sua frente.

Se aprende a pegar uma xícara, pode inferir como pegar um copo. Se sabe abrir uma porta, pode lidar com outra que não seja exatamente igual. Não porque pense como uma pessoa, mas porque viu exemplos suficientes para generalizar.

Isso fez com que muitas empresas começassem a levar a robótica fora de ambientes hipercontrolados mais a sério. Não tanto para ter robôs mais espetaculares, mas pela possibilidade de que eles comecem a se mover com certa desenvoltura em um mundo imperfeito.

É algo muito parecido com o que acontece quando falamos de automação em infraestruturas complexas: não vence o sistema mais sofisticado, mas o que melhor se adapta à realidade. É uma ideia que já abordamos no blog ao falar de automação e infraestruturas críticas.

Entender a tarefa não é entender o mundo

Com o tempo, começou a aparecer um limite bastante claro.

Um robô pode ver um objeto, entender uma instrução e saber qual ação executar… e ainda assim falhar. Porque entende a tarefa, mas não entende como o mundo se comporta.

Não antecipa o que acontece ao aplicar uma determinada força, como um líquido se move, o que o equilíbrio implica ou quais são as consequências de um pequeno erro. E em sistemas reais, esse tipo de desconhecimento não é pequeno. É exatamente o tipo de coisa que faz algo quebrar.

Ensinar à máquina como a realidade funciona

É aqui que os WLMs, os chamados modelos de mundo, começam a fazer sentido.

A ideia não é programar regras rígidas, mas que a máquina tenha uma representação interna de como as coisas funcionam. Uma espécie de intuição estatística sobre o comportamento físico do ambiente.

É a diferença entre conhecer as regras e entender a situação. Algo que, guardadas as devidas proporções, também acontece na operação de um Data Center: não basta ter dados e procedimentos se não se entende o contexto em que eles são aplicados.

Já comentamos isso quando falávamos da distância entre o dado e a decisão real:  Como seu Data Center muda quando o dado assume o controle.

Expectativas, realidade e essa fase desconfortável

Quando se fala de tudo isso, o discurso rapidamente vai para grandes promessas. Robôs domésticos, hospitais automatizados, fábricas completamente flexíveis.

A realidade, como quase sempre, é bem menos épica.

A tecnologia existe, as demonstrações funcionam, mas levar tudo isso para uma produção estável ainda é complicado. Nada novo para quem já trabalhou com sistemas complexos. Vemos isso constantemente em infraestruturas críticas, onde a diferença entre o desenho ideal e a operação real é enorme: ​O maior risco de um Data Center: a operação.

Por que tudo isso me gera prudência… e curiosidade

Talvez por isso essa evolução me gere uma mistura estranha de prudência e fascínio. Prudência, porque a história nos ensinou que essas transições são lentas, difíceis e duras na última milha.

E fascínio, porque pela primeira vez em muito tempo parece que o foco está no lugar certo. Não em fazer sistemas mais rápidos ou mais fortes, mas em fazer sistemas que entendam melhor o ambiente em que operam.

E, como quase sempre, acabamos olhando para o Data Center

Talvez por isso essa evolução me gere uma mistura curiosa de prudência e curiosidade. Prudência, porque essas transições costumam ser lentas e difíceis. Curiosidade, porque pela primeira vez em muito tempo o foco parece bem colocado: entender o contexto antes de agir.

E aqui surge uma pergunta inevitável.
Se essa robótica mais versátil amadurecer, poderia ser uma base real para uma operação de Data Centers mais automatizada e realmente gerenciável remotamente? Poderia nos ajudar a entender sistemas complexos antes de intervir neles?

Nada fechado, nada definitivo (por enquanto)

Não tenho claro como tudo isso vai terminar. Também não acho que alguém realmente tenha, embora alguns falem com muita segurança..

O que parece claro é que algo está mudando na forma como tentamos fazer com que as máquinas se relacionem com o mundo. Já não basta que respondam bem. Começa a ser necessário que entendam o contexto e as consequências.

Não sei se isso acabará sendo uma revolução silenciosa ou uma bolha bem contada.
Mas prefiro observá-la de perto, com calma e um certo ceticismo, do que ignorá-la e descobrir tarde demais que a mudança já aconteceu.