A página em si dá os juízos. Esta dá aquilo em que assentam: que tecnologias incidem no trabalho, como a estimativa se moveu desde que os modelos de linguagem chegaram ao público, e o método por detrás de ambas as coisas.
—— este troço contém um facto verificado- - - sem factos neste troço — apenas reconstrução0 = nenhuma tarefa exposta, 100 = todas expostas
● 3 factos verificados desta profissão, desenhados na data em que aconteceu: os troços da linha perto de uma marca estão ancorados a algo verificável.
O salto mais abrupto de todo o sítio, e cai nos dois primeiros marcos. Antes do ChatGPT não havia praticamente nenhuma automatização dos textos publicitários; em menos de um ano um primeiro rascunho competente era de graça. A curva continua a subir mas abranda, porque o que sobra — saber o que é preciso dizer — nunca foi a parte que levava tempo.
12022 S212A geração de texto de uso geral chega ao público. Antes deste ponto, a exposição vinha de automatização já implementada: reconhecimento ótico, RPA, visão artificial, caixas de autosserviço, algoritmos de distribuição. ChatGPT research preview (2022-11-30) ↗
22023 S134Um modelo geral que passa exames profissionais. A qualidade do primeiro rascunho atravessa o limiar a partir do qual o trabalho qualificado começa a usá-lo. GPT-4 (2023-03-14) ↗
32023 S246Entrada de imagem, contexto longo e chamada de ferramentas. Os modelos podem ser apontados a documentos e ligados a sistemas, que é o que mexe com o trabalho de processo e não com o de escrever. GPT-4 Turbo:128k 上下文、视觉、工具调用(DevDay) (2023-11-06) ↗
42024 S158A mesma capacidade fica muito mais barata e mais rápida. Nada de novo se torna possível; muita coisa se torna acessível em grande volume, que é quando as decisões de implementação mudam.
52024 S265Modelos de raciocínio que trabalham problemas de vários passos, e os primeiros modelos que operam um computador olhando para o ecrã. O segundo é o que chega aos trabalhos que consistem em operar software. OpenAI o1(推理);同期 Claude 的 computer use 进入公测 (2024-09-12) ↗
62025 S170Os agentes começam a operar software real de ponta a ponta, em vez de produzirem texto para uma pessoa colar. É também quando aparecem os primeiros recuos públicos: organizações que automatizaram e desfizeram parte disso. Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:混合推理 + 命令行编码代理 (2025-02-24) ↗
72025 S273O contexto longo e o uso de ferramentas passam a ser o normal, e não uma funcionalidade à parte. Os ganhos de capacidade continuam; a restrição visível desloca-se do que os modelos conseguem fazer para a responsabilidade legal, a compra e o custo. GPT-5(2025-08-07);Claude Opus 4.5(2025-11-24) (2025-08-07) ↗
82026 S175Os agentes de horizonte longo aterram dentro de fluxos de trabalho de setores concretos. A adoção passa a ser setorial e não geral. GPT-5.5:「专为实际工作打造」 (2026-04-23) ↗
9Agora76A avaliação atual: este ponto é o índice de impacto publicado na página da profissão, portanto a curva fica ancorada a um número que o sítio já sustenta. Para as curvas planas vale a pena anotar uma coisa: nessas mesmas semanas foi aberta a laboratórios de investigação e a fabricantes uma pré-visualização de investigação de uma especificação partilhada para agentes de IA operarem dispositivos físicos. É a primeira classe de capacidade apontada às profissões físicas cujas linhas aqui quase não se mexem. GPT-6 Astra(2026-09-03);Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1(2026-09-01);Model Hardware Standard 研究预览(2026-08-27) (2026-09-03) ↗
Uma linha plana não é uma previsão de segurança. Diz a que tarefas a automatização chegou até agora: as profissões que menos se mexeram aqui são aquelas em que a restrição é física ou regulamentar, e ambas podem mudar.
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