IA Recursiva: quando a IA começa a melhorar a si mesma (e a governança vira prioridade)

Nos últimos dias, o Vale do Silício voltou a colocar holofote — e muito dinheiro — em um conceito antigo que agora parece “pronto pra produção”: IA recursiva. Na prática, eu estou falando de sistemas capazes de melhorar o próprio código e até projetar chips melhores para acelerar a próxima geração de IA.

Um exemplo que apareceu com força nas notícias é a Ricursive Intelligence, criada por ex-pesquisadoras do Google DeepMind (Anna Goldie e Azalia Mirhoseini), com uma proposta bem direta: fechar o loop IA → chip melhor → IA ainda mais forte.

A promessa é tentadora: reduzir ciclos de inovação, encurtar P&D e aumentar desempenho. Só que, junto com isso, nasce a pergunta que mais importa para empresas: quem controla o quê, quando, e com qual responsabilidade?

O que é “IA recursiva” na prática

Eu explico de um jeito simples: é quando a IA deixa de ser só uma ferramenta que eu uso e passa a ser um sistema que se otimiza continuamente, com menos intervenção humana. Isso pode acontecer de duas formas:

Recursão no software: modelos e agentes ajustam código, pipelines, prompts, dados sintéticos, arquiteturas e testes para melhorar performance.

Recursão no hardware: IA acelera design de chips (layout, otimização) e o chip melhor acelera a IA seguinte.

O caso de chip design não é teoria: o próprio DeepMind descreveu o AlphaChip como uma abordagem que acelera e otimiza design de chips, com publicações complementares na Nature.

Benefícios (sim, eles são reais)

Se a IA recursiva entregar o que promete, eu vejo três ganhos muito claros:

Ciclos de desenvolvimento menores O tempo entre hipótese → protótipo → melhoria pode cair drasticamente.

Eficiência de chip e vantagem competitiva Chips mais eficientes (performance/energia/área) viram vantagem direta em custo e capacidade.

Aceleração de P&D e automação do “trabalho pesado” Parte do que hoje depende de times grandes pode virar um processo mais automatizado.

Até aqui, ótimo. O problema é que o mesmo motor que acelera o progresso acelera o risco.

Os principais riscos da IA recursiva

Perda de controle e auditoria: “quem entende o que foi mudado?”

Quando um sistema se auto-modifica, eu ganho velocidade… mas perco rastreabilidade. O CSET (Centro de Segurança e Tecnologia Emergente) alerta que cenários de automação forte de P&D podem acelerar muito o ritmo e também elevar riscos — justamente porque fica mais difícil monitorar e conter.

Risco prático: mudanças pequenas e contínuas podem criar um sistema que ninguém “assinaria embaixo” se tivesse que explicar cada decisão técnica.

Se eu não tiver trilha de auditoria e governança de mudanças, eu não tenho inovação — eu tenho caixa-preta em alta frequência.

Reports When AI Builds AI Jan/26- CSET

Segurança: código gerado/alterado em escala = superfície de ataque maior

Autoaperfeiçoamento via código abre porta para vulnerabilidades, dependências inseguras e erros que escalam rápido. O próprio CSET tem relatório específico sobre riscos cibernéticos de código gerado por IA.

Cybersecurity Risks of AIGenerated Code Nov/24 - CSET

Governança e responsabilidade: quando dá errado, quem responde?

Quando um sistema muda sozinho (ou quase sozinho), eu preciso deixar claro:

quem aprova cada tipo de mudança,

qual é o nível de supervisão humana exigido,

quais decisões são “proibidas” para automação,

e qual é o plano de resposta a incidentes.

O mundo regulatório já está indo nessa direção: supervisão humana efetiva, documentação, rastreabilidade, gestão de risco e accountability.

No fim, eu volto para a mesma frase:

IA para produtividade, Humano para estratégia. E aqui eu complemento sem medo: Humano para governança.

Porque na era da IA recursiva, o diferencial não é só quem acelera mais. É quem acelera com controle, responsabilidade e segurança.