Todos estão a perder o GPT-4o: Porque as pessoas o preferem ao GPT-5

A OpenAI posicionou o GPT-5 como um salto em direção à AGI. Foi apresentado como um modelo com "capacidades de nível de doutoramento" em raciocínio, escrita e codificação.

\ A promessa incluía menos alucinações, um novo modo de Pensamento, e encaminhamento que poderia ajustar entre velocidade e profundidade.

\ Mas será que o lançamento realmente cumpriu? Os problemas estavam lá desde o início. E em vez de entusiasmo, o GPT-5 gerou frustração e até nostalgia pelo GPT-4o.

\ Então, o que aconteceu? E o que podemos aprender com isso?

A Promessa do GPT-5 e a Realidade

A proposta de valor do GPT-5 era clara no papel. O encaminhamento adaptativo melhoraria a eficiência. Um modo de Pensamento dedicado desbloquearia um raciocínio mais profundo. E a promessa de que as alucinações se tornariam menos frequentes.

\ Mas logo desde o início, as coisas começaram a correr mal. No primeiro dia, o sistema de encaminhamento falhou. Isso tornou o GPT-5 mais lento e menos capaz que o GPT-4o.

\ Depois, os modelos mais antigos foram retirados sem aviso. Para as empresas, isso perturbou os fluxos de trabalho e desestabilizou os planos de adoção.

\ Muitas equipas tinham otimizado processos em torno do GPT-4o, apenas para descobrir que a mudança para o GPT-5 introduziu mais fricção em vez de menos.

A Reação Negativa dos Desenvolvedores

Os desenvolvedores experimentaram a regressão mais visível. O GPT-5 Codex era quatro a sete vezes mais lento que o GPT-4.1 em tarefas padrão.

\ Esta desaceleração quebrou o fluxo das sessões de codificação, e os desenvolvedores tiveram que ficar inativos à espera de resultados em vez de iterar em tempo real.

\ Sem opção de voltar atrás, a produtividade caiu. Concorrentes como o Claude Code e o DeepSeek subitamente ofereceram melhor velocidade e usabilidade.

Por Que o GPT-4o Ainda Se Sente

Melhor O GPT-4o e suas variantes estavam longe de ser perfeitos, mas funcionavam. Entregavam um equilíbrio de velocidade, criatividade e fiabilidade que o tornava confiável. As empresas ajustaram as suas operações em torno dele porque era consistente.

\ O tom também desempenhou um papel. O GPT-4o parecia mais humano sem ser excessivamente familiar. O GPT-5, em comparação, tem sido criticado por respostas mais planas e um estilo mais frio e mecânico.

\ Muitos utilizadores ficaram apegados à forma como interagiam com o GPT-4o, e a mudança deixou-os com a sensação de que algo essencial foi perdido. O que antes parecia um parceiro colaborativo agora parece transacional.

\ Essa diferença, combinada com desempenho mais lento e fluxos de trabalho perturbados, explica por que o GPT-4o ainda inspira lealdade enquanto o GPT-5 luta para ganhar confiança.

A Verdadeira Lição sobre Fiabilidade

Esta situação destacou quão frágeis os sistemas se tornam quando dependem de um único modelo ou fornecedor. Quando o GPT-4o foi removido, organizações sem estratégia de contingência ficaram expostas.

\ O design do sistema deve antecipar mudanças constantes. Se há uma coisa que sabemos sobre o ritmo da tecnologia, é que não vai abrandar tão cedo.

\ Existem formas práticas de abordar isto. Camadas de abstração tornam a adaptação possível quando os fornecedores alteram ou retiram modelos. Planear para regressão previne contratempos quando as atualizações não conseguem entregar melhorias. Estas abordagens protegem o capital, mantêm as operações estáveis e reduzem o risco de perturbação.

\ O GPT-5 mostrou que o progresso nem sempre vem com um número de versão. Destacou a fragilidade das estratégias de adoção centradas no modelo em ambientes onde os fornecedores se movem mais rápido do que as empresas podem adaptar-se.

\ A lição não é agarrar-se ao GPT-4o. A lição é desenhar sistemas que possam resistir à volatilidade.

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Nick Talwar é um CTO, ex-Microsoft, e um engenheiro de IA prático que apoia executivos na navegação da adoção de IA. Ele partilha insights sobre estratégias de IA em primeiro lugar para impulsionar o impacto na linha de fundo.

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