Atrasos na Siri da Apple revelam desafios mais amplos na escalabilidade da IA generativa

Testes internos mostraram a dificuldade da Apple em expandir os recursos de próxima geração de IA, evidenciando a tensão entre a implantação rápida e a manutenção dos padrões de qualidade em milhões de dispositivos.

Novas funções de IA da Siri atingem apenas 66 a 80% de precisão nos testes, de acordo com um relatório da Bloomberg. Robby Walker, diretor sênior da Apple, revelou esses números durante uma reunião geral do departamento da Siri.

Os recursos adiados pretendiam aprimorar a capacidade da Siri de lidar com dados pessoais e interações com aplicativos, desde a localização de números da carteira de motorista até o gerenciamento de e-mails e a busca por fotos específicas. Contudo, essas funcionalidades, inicialmente planejadas para esta primavera, só estarão disponíveis no iOS 19 em 2026 – e esse prazo pode ser alterado à medida que outros projetos ganhem prioridade.

Walker descreveu os atrasos como “feios e constrangedores”, sobretudo considerando a divulgação pública das funções pela Apple. Durante a conferência de desenvolvedores WWDC, em junho de 2024, foi apresentado apenas um protótipo básico, mesmo após a empresa já ter exibido uma versão aprimorada da Siri em materiais de marketing e demonstrações gravadas.

De acordo com a Bloomberg, a Apple planeja acelerar o desenvolvimento fazendo com que mais gerentes seniores se reportem diretamente ao chefe de IA, John Giannandrea, embora nenhuma mudança imediata na liderança esteja prevista. Olhando para o futuro, a empresa pretende tornar a Siri mais conversacional e competitiva com outros chatbots de IA por meio de atualizações adicionais previstas para 2027.

Escalando a IA generativa

Apesar dos atrasos, Walker enfatizou o compromisso da Apple com a qualidade em detrimento da rapidez, elogiando os esforços de sua equipe. Embora uma taxa de sucesso de 80% possa parecer insuficiente para um produto de consumo, esse desempenho pode, na verdade, representar os limites atuais da tecnologia, dada a natureza probabilística dos sistemas de IA generativa.

A situação evidencia um grande desafio: mesmo que a Apple estivesse na vanguarda da tecnologia de IA generativa, garantir um desempenho consistente em centenas de milhões de dispositivos representa um obstáculo significativo. Alcançar uma taxa de sucesso de 95% resultaria, em um universo de usuários tão vasto, em milhões de erros.

Essa realidade contrasta fortemente com empresas como a OpenAI, que pode lançar funções experimentais – como o agente “Operator” – em modo de prévia de pesquisa, apesar dos riscos de segurança conhecidos. O Google enfrenta desafios semelhantes com sua busca por IA. Enquanto concorrentes menores, como a OpenAI e a Perplexity, conseguem tolerar produtos de busca com imperfeições, a vasta escala do Google impõe um escrutínio maior. Ainda assim, a empresa já começou a gerir as expectativas, afirmando que, “como em qualquer produto de IA em estágio inicial, nem sempre acertaremos” ao lançar seu modo de IA para buscas.

Assim como o Google, outras grandes empresas de tecnologia também ajustaram suas abordagens. Tanto a Meta, com o Meta IA, quanto a Microsoft agora reconhecem abertamente os erros em seus produtos de IA, aceitando essas falhas mesmo quando podem prejudicar os usuários ou a sociedade. O atual clima político nos Estados Unidos, onde a precisão dos fatos tem importância cada vez menor, parece ter criado um cenário onde as empresas de tecnologia enfrentam menos consequências por lançar funcionalidades de IA imperfeitas.