Gemini vs ChatGPT: a virada do Google em 2025 e o que muda em 2026

Se eu tivesse que resumir 2025 em uma frase, seria: foi o ano em que o Gemini deixou de ser “um chatbot do Google” e virou uma plataforma completa — multimodal, integrada ao ecossistema e com caminho claro para agentes. E, sim, isso aconteceu porque a Google precisou acelerar depois que a OpenAI abriu vantagem na percepção de produto e velocidade de entrega. O resultado é que, em vários cenários, eu também já vi (e testei) o Gemini performando melhor do que o ChatGPT — principalmente quando a tarefa depende do ecossistema Google, velocidade e contexto longo.

O ponto é: em 2026, a competição não é mais “qual LLM é mais inteligente”. A briga agora é “quem entrega o melhor sistema”: modelo + ferramentas + integrações + governança + distribuição. E nisso o Google entrou pesado.

O que o Gemini foi “empilhando” em 2025 até virar plataforma multimodal

Vou organizar do jeito que eu explico em consultoria: por marcos que mudam uso real (e não só benchmark).

1) Maio/2025: o salto de produto no Google I/O

Aqui foi quando ficou claro que o Gemini estava virando um “hub” multimodal, com peças que antes estavam separadas:

Gemini Live com câmera e compartilhamento de tela (e abertura para integrações mais profundas com apps do Google).

Imagen 4 dentro do app (qualidade, tipografia melhor e velocidade).

Veo 3 dentro do app (geração de vídeo com áudio nativo, incluindo efeitos e diálogos).

Deep Research com atualização grande: passou a combinar web + PDFs/imagens privadas, com promessa de conectar Drive/Gmail.

Canvas como “espaço de criação” (infográficos, sites/apps via vibe coding, áudio em vários idiomas).

E um detalhe que parece pequeno, mas muda adoção: 2.5 Flash como modelo padrão (quando a IA fica rápida, ela vira hábito).

Esse pacote transformou o Gemini em algo mais parecido com uma suíte: criar, pesquisar, prototipar e executar dentro do mesmo fluxo.

2) 2025 inteiro: Gemini virando “IA que atravessa apps”

Na prática, muita empresa não quer “um chat”. Quer um assistente que puxe dados, crie coisas e devolva na ferramenta certa.

O Google foi avançando nisso com recursos de cross‑app: você dá um prompt e ele encadeia tarefas em vários apps (e isso ficou bem forte no Android / parcerias).

Esse é um diferencial importante versus “IA isolada”: quando a IA entra no fluxo, ela vira produtividade de verdade.

3) Novembro/2025: Gemini 3 e a mudança de patamar (produto + interface)

Quando o Gemini 3 chega no app, eu vejo duas mudanças bem estratégicas:

Raciocínio melhor e multimodal mais maduro (o “cérebro” evoluiu).

Interfaces generativas: o modelo não só responde, ele “desenha” a forma da resposta (layout visual, visão dinâmica, etc.). Isso é um passo além do chat.

Gemini Agent (experimental) começando no Google AI Ultra (primeiro passo claro para execução de tarefas multi-etapas no app).

E aqui tem um ponto que, na minha visão, explica por que o Gemini começou a ser comparado “no mesmo patamar” do ChatGPT: o Google passou a empacotar o modelo dentro de experiências prontas (pesquisa profunda, criação multimodal, prototipação e agora agente).

4) Dezembro/2025: Deep Think e a “era do raciocínio pesado sob demanda”

O Gemini 3 Deep Think chega como modo avançado focado em tarefas duras (matemática/ciência/lógica), usando raciocínio paralelo e rodadas iterativas. É o tipo de modo que, no mundo corporativo, vira diferencial para: análise, diagnóstico, auditoria, depuração e planejamento complexo.

Comparativo direto: onde o Gemini começou a bater o ChatGPT (e vice-versa)

Eu não acredito em “campeão absoluto”. Eu acredito em fit por cenário. Então aqui vai o comparativo honesto.

Onde eu vejo o Gemini muito forte

1) Ecossistema Google como vantagem competitiva Quando a tarefa depende de Google (Search, Maps, Calendar, Shopping), o Gemini ganha fluidez. No app e na Busca (com AI Mode), o Google está empurrando o Gemini 3 para experiências mais ricas e interativas.

2) Contexto muito grande e multimodalidade madura O Gemini 3 fala em janela de contexto de 1 milhão de tokens, além de tratar multimodal (texto, imagem, vídeo, áudio, código) como “nativo do produto”.

3) Criação multimodal “dentro do app” Imagen 4 + Veo 3 (com áudio nativo) dentro do Gemini é um argumento forte para times de marketing, e‑commerce e conteúdo — especialmente quando você quer sair de ideia → peça pronta com menos fricção.

Onde o ChatGPT continua muito forte

1) Plataforma de agentes bem clara no produto O ChatGPT agent foi desenhado para pesquisa + ação: navega sites, roda código, analisa dados e entrega artefatos editáveis (slides e planilhas), com controle do usuário antes de ações sensíveis.

2) Construção de “mini-produtos” (Custom GPTs) conectados em APIs Para empresa, isso é gigantesco: Custom GPTs + GPT Actions permitem ligar o ChatGPT a sistemas via API (consultar dados e executar ações), usando function calling por baixo.

3) GPT‑5 como sistema unificado O GPT‑5 foi apresentado como um sistema que alterna entre responder rápido e “pensar mais” quando precisa, com versão Pro para tarefas mais pesadas. Em operações, isso reduz a fricção de escolher modelo e padroniza experiência.

Bônus que importa em projeto real: GPT‑5 aponta contexto de 400k tokens na oferta do modelo. É menor que 1M do Gemini 3, mas ainda é “gigante” para políticas, catálogos e logs.

O olhar para Negócios: a evolução do Gemini para Agentes de IA

Aqui é onde 2026 fica interessante.

Muita empresa já entendeu “IA generativa”. O que ainda falta (e vai separar líder de seguidor) é colocar Agentes de IA em produção: conectando sistemas, orquestrando ferramentas, registrando decisões e mantendo governança.

O caminho do Google: Gemini + Vertex AI Agent Builder

No stack do Google, o jogo corporativo fica bem desenhado:

Vertex AI Agent Builder como suíte para construir, escalar e governar agentes em produção.

ADK (Agent Development Kit): framework open‑source, modular, e (importante) model‑agnostic e deployment‑agnostic — ou seja, dá pra levar o design de engenharia de agentes a sério.

Evolução acelerada no fim de 2025: Agent Designer (low‑code), Cloud API Registry, sessões e “Memory Bank” no Agent Engine, observabilidade… isso é o tipo de coisa que destrava produção.

Na prática: o Google está tentando virar o “sistema operacional de agentes” dentro do Cloud/Workspace.

O caminho da OpenAI: ChatGPT agent + conectores + ações

Do lado OpenAI, eu vejo duas frentes que se complementam:

ChatGPT agent para execução de tarefas no produto final (usuário “pede e supervisiona”, recebe artefatos prontos).

Custom GPTs + GPT Actions para empresas transformarem prompts em fluxos conectados a sistemas (CRM, ERP, data warehouse, atendimento).

Ou seja: Google está indo forte em plataforma de agente na nuvem; OpenAI está indo forte em agente no produto + extensibilidade via ações.

2026: a nova corrida da IA (o que eu estou de olho)

Se 2024/2025 foi “multimodalidade chegando”, 2026 é:

Agentes virando operação (com memória, observabilidade, segurança e custos controláveis).

IA embutida em tudo (TV, carro, dispositivos, busca). O Google já sinaliza esse caminho com Gemini chegando a mais superfícies, inclusive na TV e com parceria em agentes automotivos.

Interfaces generativas substituindo telas fixas por respostas “montadas sob demanda” (isso muda UX, commerce e suporte).

Em resumo: não é mais “chat”. É um ecossistema inteiro de execução.

Assistentes dentro do Gemini: Gems vs GPTs (ChatGPT)

Uma virada que eu acho que vale explicitar é: o Gemini hoje também permite criar “assistentes” dentro dele, do mesmo jeito que a galera faz com os GPTs no ChatGPT.

No Gemini, isso aparece como Gems: eu crio um “especialista” com instruções salvas (objetivo, tom de voz, formato, regras), e depois reutilizo esse Gem sempre que a tarefa se repetir — basicamente transformando bons prompts em um ativo.

O que ficou ainda mais interessante em 2025 é que o Google começou a evoluir o lado “plataforma” dos Gems, permitindo compartilhar esses assistentes com outras pessoas (e isso, para times, muda o jogo porque padroniza execução e qualidade).

No lado OpenAI, os GPTs já nasceram com essa pegada de “criar e compartilhar versões customizadas do ChatGPT”, com ecossistema de descoberta via GPT Store.

Na prática:

Gemini (Gems): tende a ser muito forte para produtividade recorrente e colaboração (principalmente quando a empresa vive em Google Workspace e quer compartilhar “especialistas” como se compartilha um Doc).

ChatGPT (GPTs): tende a ser muito forte para transformar conhecimento em “mini-produtos” e criar uma biblioteca que pode ser distribuída via Store/links e governada dentro de organizações (inclusive com recursos de compartilhamento e gestão).

Para negócios, isso reforça um ponto que eu bato muito: a empresa que mais captura valor em 2026 é a que sai do “prompt artesanal” e passa a operar com biblioteca de assistentes por área (Comercial, Marketing, SAC, BI, Operações), com padrão, governança e reaproveitamento.

A aceleração do ChatGPT: GPT‑5 → 5.1 → 5.2 (e o peso da competição)

Outro ponto que eu coloco (até para dar contexto de “corrida”): o ciclo do ChatGPT ficou bem acelerado no fim de 2025.

Pelo próprio histórico oficial do produto, deu para ver uma sequência clara:

GPT‑5.1 no ChatGPT em 12 de novembro de 2025, com ajustes para ficar mais conversacional, melhor em seguir instruções e com “Thinking” mais eficiente conforme a complexidade.

GPT‑5.1 Pro em 19 de novembro de 2025, mirando respostas mais claras e estruturadas em trabalho complexo.

GPT‑5.2 em 11 de dezembro de 2025, reforçando ganhos em tarefas profissionais (arquivos, documentos longos, planilhas, apresentações, ferramentas) e mantendo a estratégia de upgrades contínuos na família principal.

“Foi por causa do Gemini?” — eu colocaria com o cuidado que a gente precisa ter em conteúdo sério: a pressão competitiva é real e visível, e saiu reportagem dizendo que o GPT‑5.2 veio num cenário de competição intensa com o Gemini 3, com rumores de “code red” interno. Mas a própria OpenAI também declarou que não é correto enxergar o GPT‑5.2 como resposta direta, porque eles trabalham em múltiplas versões em paralelo há meses. Eu gosto desse equilíbrio: existe rivalidade acelerando ritmo, mas existe pipeline rodando.

O recado para 2026 é simples: essa nova era não vai ser “lançamento anual”. Vai ser cadência curta, com melhorias contínuas, e a disputa se concentrando cada vez mais no pacote completo: modelo + multimodal + agentes + conectores + outputs (docs/planilhas/slides) + governança.