# Os saltos da IA que percebi no meu trabalho

> Mostro onde os modelos de IA travavam na reconstrução do app da Ascender Online e o que mudou com as versões de 2026.

- Autor: Leonam Nagel (https://www.leonamnagel.com.br/sobre/)
- Tipo: Texto
- Publicado: 2026-10-04
- URL: https://www.leonamnagel.com.br/blog/os-saltos-da-ia-no-meu-trabalho/

Quando comecei a reconstruir o aplicativo da Ascender Online, fui otimista demais. O trabalho envolvia a interface, um banco com dezenas de milhares de clientes, subseções do aplicativo e uma migração entre bancos. Conforme avancei, fui entendendo melhor o tamanho do que tinha pela frente. O prazo que eu havia imaginado ficou curto.

## Onde o modelo se perdia

Eu já usava o GPT-5.0 para programar, mas havia uma dificuldade recorrente: o modelo se perdia quando precisava lidar com muito conteúdo e entender as conexões entre as partes. Conseguia trabalhar em trechos menores, só que precisava dividir bastante as tarefas e voltar para corrigir. Um trabalho assim podia se estender por semanas.

Na Ascender, essas conexões faziam parte do problema. Precisávamos interpretar o banco e planejar a migração, além de executar as mudanças no aplicativo. Eu encontrava etapas em que o modelo falhava, e isso limitava o quanto conseguia avançar com a ajuda dele.

## O que mudou em fevereiro de 2026

Com o GPT-5.3, em fevereiro de 2026, percebi uma melhora nessas três frentes. Ele interpretava melhor o banco, ajudava a planejar a migração e conseguia executar etapas que antes falhavam. Foi uma diferença que apareceu no andamento do projeto. Passei a conseguir trabalhar com tarefas maiores e com um código melhor, embora ainda precisasse de ajustes.

Concluí o trabalho cerca de um mês depois do prazo que havia imaginado inicialmente. As dificuldades com a ferramenta fizeram parte do processo, assim como meu otimismo ao estimar o escopo. Eu estava reconstruindo um aplicativo inteiro e fui percebendo a dimensão disso enquanto trabalhava.

Nas versões seguintes, consegui continuar mexendo no sistema: reorganizar, reestruturar, expandir e otimizar. Na minha avaliação, a versão atual está mais organizada, mais segura e mais preparada para crescer. Essa é minha leitura do projeto; uma avaliação de segurança e capacidade de escala exige verificações próprias.

## Eu também aprendi no caminho

Eu também fui aprendendo durante esse caminho. Precisei adaptar a forma de conversar com os modelos e ser flexível quando uma nova versão se comportava de outro jeito. A maneira de conduzir uma tarefa precisava acompanhar essas mudanças.

Quando olho para a evolução desse trabalho, vejo as duas coisas acontecendo juntas. As ferramentas passaram a executar melhor tarefas que antes davam problema, e eu fui aprendendo a trabalhar com elas. A melhora que percebi inclui a capacidade dos modelos e a minha habilidade de usá-los.

## Um fluxo de 12 horas em segundo plano

Outro caso me mostrou essa mudança em um fluxo mais longo. Eu precisava trabalhar com milhares de avaliações em um banco, consultar referências específicas, organizar grupos e categorias, traduzir conteúdo para inglês e espanhol, verificar os resultados e gravá-los no banco.

Pela minha estimativa, foram dezenas de milhares de requisições ao longo de cerca de 12 horas. O trabalho rodou em segundo plano, com perguntas ocasionais e minha supervisão. Havia várias etapas encadeadas, da consulta às referências até a gravação dos resultados, e eu continuava acompanhando o processo.

Clientes do portal conferiram algumas traduções e as consideraram boas. Essa conferência foi parcial. Ela me deu retorno sobre o material que eles olharam, mas não permite dizer que todas as traduções estavam corretas. O volume processado também não elimina a necessidade de revisão.

## O "feeling do modelo"

Hoje, tenho percebido outro avanço com o Claude Opus 5.5. Para o meu uso, ele é rápido e tem um custo que considero bom. Sinto que entende melhor minha intenção e que é mais fácil conversar com ele. Frequentemente, consegue executar uma tarefa do começo ao fim e entregar algo próximo do que eu tinha planejado.

É o que eu chamo de "feeling do modelo": como a conversa funciona e o quanto o resultado se aproxima da minha intenção. Essa percepção vem do uso nos meus projetos, e vai além do que consigo avaliar olhando apenas para benchmarks.

Ainda faço ajustes, respondo perguntas e reviso resultados. Ao mesmo tempo, consigo delegar trabalhos maiores do que conseguia antes. Continuo aprendendo como conduzir essas tarefas a cada versão, enquanto uso as novas capacidades para seguir desenvolvendo os projetos.

## Outros modelos chegando perto

Em fevereiro de 2026, o GPT-5.3-Codex era um dos modelos de ponta para programação. Cerca de oito meses depois, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4-Pro e GLM-5.3 aparecem próximos dele no Humanity's Last Exam, um teste independente da Artificial Analysis. Nas configurações avaliadas, os quatro ficaram entre 41% e 43%. Os três também têm um preço menor por token de saída nas APIs oficiais, nos preços consultados em outubro.

Isso me chama atenção: outras opções estão chegando a resultados próximos nesse teste, com preço de saída mais baixo. A comparação precisa fazer sentido para a tarefa, porque benchmark e preço por token não contam a história inteira. O custo do trabalho completo e a qualidade da entrega também dependem de como cada modelo se sai no projeto.

## Fontes

- [OpenAI, Introducing GPT-5.3-Codex](https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/)
- [Anthropic, Claude Opus 5.5](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)
- [Artificial Analysis, Qwen3.8-Max vs GPT-5.3-Codex](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/qwen3-8-max-vs-gpt-5-3-codex)
- [Artificial Analysis, GLM-5.3 vs GPT-5.3-Codex](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/glm-5-3-vs-gpt-5-3-codex)
- [Artificial Analysis, DeepSeek-V4-Pro vs GPT-5.3-Codex](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/deepseek-v4-pro-vs-gpt-5-3-codex)
- [OpenAI, preços do GPT-5.3-Codex na API](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.3-codex)
- [Alibaba Cloud, preços do Qwen3.8-Max](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen3-8-max)
- [Z.ai, preços do GLM-5.3](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing)
- [DeepSeek, preços da API](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/)