A história das grandes tecnologias raramente é linear. Ela avança por fases de maturação, em que o entusiasmo inicial com a potência dá lugar, pouco a pouco, à preocupação com controle, confiabilidade e responsabilidade. A eletricidade passou por esse percurso. A inteligência artificial está passando por caminho parecido agora e os primeiros sinais de maturidade já são visíveis.
No início do século 20, empresas como a General Electric ajudaram a transformar a eletricidade em infraestrutura básica da sociedade moderna. A primeira fase foi marcada pela geração de energia: produzir eletricidade em larga escala era, por si só, um feito extraordinário. A potência era o centro da inovação. Ter energia disponível já representava valor suficiente.
Com o tempo, porém, ficou claro que o verdadeiro desafio não estava apenas em gerar eletricidade, mas em decidir onde, como e com que limites ela deveria ser utilizada. A maturidade veio com a distribuição, a padronização, os sistemas de segurança e, sobretudo, com os circuitos especializados: painéis de controle, motores, equipamentos médicos, sistemas industriais e infraestruturas críticas. A eletricidade deixou de ser apenas energia abundante e passou a ser energia governada. O valor deslocou-se da potência para o circuito.
Um dos passos iniciais marcantes foi dado pela própria General Electric. Fundada em 1892, a empresa nasceu como uma das grandes protagonistas da era da eletrificação, voltada inicialmente à geração e à difusão da energia elétrica em larga escala. Mas a virada decisiva ocorreu poucos anos depois.
Em 1896, logo após a descoberta dos raios-X por Wilhelm Röntgen, a GE iniciou a fabricação de equipamentos médicos de radiografia, um movimento revelador. Ali, a eletricidade deixou de ser o produto final e passou a operar como insumo rigorosamente controlado dentro de um circuito sensível, de alto risco e alta responsabilidade. Não se tratava mais de fornecer potência indistinta, mas de canalizá-la para uma função específica, crítica e governada.
Esse passo marcou a transição histórica da energia como fim para a energia como meio: o início da especialização elétrica e da lógica dos circuitos que sustentariam, dali em diante, aplicações industriais, médicas e infraestruturas essenciais.
É difícil não perceber que a inteligência artificial atravessa hoje um processo análogo, e é curioso notar como essa trajetória ecoa a própria história da OpenAI. Assim como a General Electric deu seu primeiro passo decisivo rumo aos circuitos especializados ao aplicar a eletricidade à radiografia médica, a OpenAI começa a transitar da potência geral para arquiteturas específicas justamente pela saúde, com o ChatGPT Health. Em ambos os casos, o movimento inaugural ocorre no mesmo ponto: um domínio de alta consequência, onde a tecnologia deixa de ser energia abundante e passa a ser capacidade cuidadosamente governada.
Durante os últimos anos, o foco esteve na chamada IA geral: modelos cada vez mais potentes, capazes de responder perguntas, gerar textos, imagens e códigos, e atuar como uma espécie de “energia cognitiva” de uso amplo. A narrativa predominante foi a da capacidade: mais parâmetros, mais dados, mais performance. Como na eletricidade nascente, a potência parecia suficiente para justificar o entusiasmo.
O lançamento recente do ChatGPT Health sinaliza, porém, uma inflexão relevante, não apenas funcional, mas arquitetural. Ao criar uma experiência dedicada à saúde, a OpenAI deixa explícito que nem todo domínio pode operar sob o regime “geral” da inteligência artificial.
No ChatGPT Health, a IA passa a funcionar dentro de um circuito cognitivo especializado. Conversas, memórias e arquivos relacionados à saúde permanecem isolados, com controles reforçados de privacidade e segurança, e sem retroalimentar os modelos gerais.
Há limites explícitos de função: o sistema não diagnostica, não substitui médicos e não assume decisões clínicas. Sua atuação é deliberadamente contida: ajudar a compreender exames, organizar informações, preparar consultas e apoiar escolhas de estilo de vida. Trata-se de uma arquitetura desenhada não para maximizar potência, mas para aumentar assertividade e diminuir risco em um só movimento.
Essa mudança não é apenas técnica. É conceitual. Representa o abandono da ideia de que um único modelo genérico pode responder adequadamente a todos os contextos. Em domínios de alta consequência, a inteligência artificial precisa ser canalizada por circuitos próprios, com escopo delimitado, memória controlada, validação humana e responsabilidade incorporada ao design. Em termos históricos, é a passagem da usina para o painel de controle.
O Direito é, talvez, o exemplo mais evidente de um domínio que seguirá esse mesmo princípio, ainda que por razões estruturais distintas.
Na saúde, o core da atividade nunca foi a linguagem. O centro da prática médica é a atenção clínica, a intervenção terapêutica, o corpo biológico. A tecnologia sempre esteve presente como instrumento auxiliar: exames, equipamentos, softwares, prontuários. A inteligência artificial, nesse contexto, entra como apoio qualificado a um núcleo que permanece humano e clínico. Por isso, é natural que a transição para circuitos cognitivos especializados comece ali.
No Direito, a situação é ainda mais delicada. O core da atividade jurídica é a própria linguagem. Interpretar, argumentar, decidir, redigir; tudo se dá no plano linguístico. A ferramenta fundamental do jurista sempre foi a “caneta” aliada ao conhecimento, não um instrumento externo como o estetoscópio.
Quando a inteligência artificial entra nesse domínio, ela não apenas auxilia a periferia da prática: ela toca diretamente o coração da entrega. É por isso que o movimento rumo à camada cognitiva no Direito tende a ser mais cuidadoso, mais específico e mais especializado, não por resistência, mas por exigência estrutural.
Essa mesma razão explica por que a transformação no Direito tende a ser mais profunda quando ocorrer. Enquanto na saúde a IA atua predominantemente como suporte, no Direito ela tem mais potencial para ser resolutiva, desde que bem integrada aos próprios circuitos de decisão e produção jurídica.
Não se trata apenas de usar modelos gerais, nem necessariamente de soluções vindas de um único provedor, mas de arquiteturas jurídicas específicas, desenhadas para operar no núcleo da função com controle, rastreabilidade e governança desde a origem.
No desenvolvimento da Inteligência Artificial, em qualquer contexto, saúde, Direito ou outro, é provável que no futuro este momento seja visto da mesma forma que hoje enxergamos a transição da eletricidade bruta para os sistemas elétricos modernos. A potência já existia. O que faltava era aprender a colocá-la nos circuitos certos.