Caitlin Kalinowski, antiga responsável pela robótica e pelo hardware de consumo na OpenAI, defende que a inteligência artificial baseada em teclados está a atingir a saturação e que a indústria tecnológica tem de se virar para o mundo físico. Num episódio do podcast de Lanny, Kalinowski fala sobre como esta transição do software para a robótica exige novas capacidades de fabrico, resiliência das cadeias de abastecimento e protocolos de segurança — transformando a estratégia corporativa numa questão de segurança nacional.
Caitlin Kalinowski, antiga responsável pela robótica na OpenAI / Foto: Caitlin Kalinowski
## O progresso do software abranda à medida que a IA se foca em objetos físicos
Kalinowski sustenta que, à medida que os laboratórios de IA constroem modelos melhores, o valor da geração de texto diminui. “O que se consegue fazer atrás de um teclado com IA vai saturar”, argumenta. “A próxima fronteira é o mundo físico: robótica, fabrico e industrialização.”
Para competir nesta nova era, as empresas têm de criar sensores físicos, operar fábricas e implementar robôs em ambientes do mundo real, em vez de dependerem de aplicações apenas digitais.
## Consciência espacial de robôs possibilitada pela realidade virtual
De acordo com Kalinowski, a tecnologia de RV lançou as bases para a robótica ao resolver desafios de orientação espacial. “A RV ajudou-nos a perceber como orientar as coisas no espaço e a ligar um mundo simulado ao mundo real”, explica. “Percebemos o SLAM (localização e mapeamento simultâneos), sensores de profundidade e como os humanos percecionam os dados visuais. Agora a robótica está a usar tudo isso.”
Ela nota que esta tecnologia de rastreio é universal e que agora serve de base para veículos autónomos, drones e sistemas de fabrico.
## Óculos inteligentes enfrentam barreiras de produção e sociais
A transição do código digital para dispositivos vestíveis físicos introduz desafios imediatos. Kalinowski identifica duas barreiras-chave:
- Usabilidade em público: Controlar dispositivos de forma discreta enquanto se está em movimento exige novos métodos de interação que não existem em escala.
- Aceitação social: Tapar o rosto de um utilizador interrompe a conversa humana normal, tornando difícil a adoção mainstream.
Quanto aos óculos inteligentes Orion da Meta, Kalinowski explica: “Os óculos inteligentes Orion estão um pouco à frente do seu tempo porque estão a usar waveguides e microLEDs que ainda não estão prontos para produção em massa. Os rendimentos simplesmente não estão lá. O custo ainda é elevado.”
Ela acrescenta que a RV encontrou a mesma barreira social; assim que um dispositivo cobre o rosto, a adoção por consumidores torna-se uma batalha a subir.
## Cadeias globais de abastecimento expõem fragmentação
Enquanto o hardware de consumo enfrenta obstáculos sociais, a robótica industrial revela redes de abastecimento frágeis. A escalada da produção é o principal desafio — mesmo com designs fiáveis, as empresas deparam-se imediatamente com estrangulamentos na cadeia.
Kalinowski descreve a cadeia de abastecimento em camadas: “Comece com matérias-primas e ímanes… depois processe-os, integre-os em atuadores e integre esses atuadores em robôs. Cada camada da cadeia de abastecimento é subcontratada na China, no Japão e na Coreia. Para ter uma cadeia de abastecimento segura, precisamos de independência nessas camadas.”
A eletrónica de consumo e as armas militares dependem das mesmas cadeias globais de abastecimento, deixando os EUA vulneráveis a interrupções.
## Custos de memória em alta criam pressão financeira
A corrida ao hardware está a aumentar os custos dos componentes, forçando decisões operacionais difíceis em toda a indústria:
- Robôs, telemóveis e centros de dados precisam todos de memória de computador.
- As empresas de IA compram a maior parte da memória disponível, fazendo os preços subirem.
- As grandes empresas conseguem absorver custos mais altos, enquanto equipas menores a construir gadgets de consumo enfrentam lucros mais baixos ou atrasos no produto.
Kalinowski aconselha: “Tenho estado a aconselhar startups e empresas a pré-comprar memória para ultrapassar picos de preços. Se um componente-chave, como memória ou silício, estiver limitado, não há muito que se possa fazer. Ou paga, ou já comprou memória suficiente com antecedência.”
Quando um único componente como a RAM deixa de estar disponível, obriga a redesenhar a arquitetura interna de todo o produto. Para sobreviver a choques na cadeia de abastecimento, Kalinowski defende que as empresas devem trazer o fabrico para dentro de casa, permitindo mudanças rápidas no desenho quando componentes desaparecem — semelhante ao modo como a Tesla navegou a escassez global de silício.
## A segurança dos robôs exige protocolos rigorosos
Garantir cadeias de abastecimento é uma prioridade secundária face à segurança pública. Os engenheiros têm de priorizar tornar os robôs seguros e previsíveis, em vez de produzir demonstrações impressionantes.
A colaboração verdadeira entre humanos e robôs continua distante porque a maioria das máquinas industriais ainda exige zonas de exclusão estritas. Kalinowski nota: “Pode-se obter um robô chinês, mas o folheto diz: ‘Nenhum humano pode estar a menos de três pés deste robô.’ Não há muitos robôs suficientemente fortes para fazer um trabalho significativo que não tenham esse aviso neste momento.”
## Parcerias de defesa exigem regras éticas claras
Colocar robôs autónomos no terreno exige confiança pública. Ao fundir IA com contratos de defesa, são necessárias fronteiras éticas explícitas; sem elas, a reputação de uma empresa e as equipas de engenharia fragmentam-se.
Reflectindo sobre a parceria da OpenAI com o Departamento de Defesa, Kalinowski critica a tomada de decisão apressada e a falta de balizas definidas. No fim, afastou-se para evitar imprevisibilidades futuras, esperando que a sua saída tornasse “mais fácil para outros falarem sobre os seus limites”.
Kalinowski sublinha que evitar conflitos internos requer clareza absoluta por parte da liderança. A diferença cultural entre investigadores de IA e engenheiros de hardware cria riscos sérios de má comunicação. Contratos militares de elevado risco exigem alinhamento partilhado da missão para garantir uma direção unificada.
## Contra-argumento: o software pode não estar a saturar
Embora a tese de Kalinowski sobre o mundo físico seja convincente, o software não está, de forma óbvia, a aproximar-se de um limite. A Gartner prevê que o investimento global em IA atinja 2,52 biliões de dólares em 2026, enquanto o software de cadeias de abastecimento com IA agentic deverá crescer de menos de 2 mil milhões de dólares em 2025 para 53 mil milhões de dólares até 2030. Isto sugere que a próxima vaga pode não ser uma mudança limpa do software para o hardware, mas sim um ciclo híbrido em que os agentes de software passam cada vez mais a executar fábricas, sistemas logísticos e fluxos de trabalho industriais por trás da IA física.
## Restrições da cadeia de abastecimento para além do fabrico “in-house”
O argumento sobre a cadeia de abastecimento enfrenta uma restrição mais difícil do que simplesmente trazer o fabrico para dentro de casa. Segundo a reportagem da Reuters de maio de 2026, a China ainda refina mais de 90% das terras raras do mundo, enquanto a RSIS referiu que os controlos de 2025 da China visaram ímanes selecionados de terras raras e tecnologias de separação. A integração vertical pode ajudar as empresas a responder mais rapidamente, mas não consegue resolver totalmente a dependência a montante em materiais, know-how de processamento e licenciamento de exportação, que estão fora dos muros das fábricas de qualquer empresa isolada.
## As normas de segurança em robótica estão a evoluir
A preocupação de Kalinowski com a segurança dos robôs e com o seu uso na defesa está a tornar-se menos um “espaço em branco” do que o argumento sugere. A ISO atualizou os requisitos de segurança para robótica ISO 10218-1:2025, enquanto a revisão da norma dos EUA ANSI/A3 R15.06-2025 reconheceu formalmente vulnerabilidades de cibersegurança como perigos para a segurança física, segundo a Association for Advancing Automation.
A OpenAI também afirmou em 2026 que o seu acordo com o Departamento de Defesa inclui linhas vermelhas explícitas e balizas em camadas. Isto não elimina a tensão ética, mas sugere que a indústria está a começar a formalizar regras para a IA física, em vez de entrar em robótica e defesa sem, de todo, uma arquitetura de segurança.
