Em um teste prático das capacidades de previsão de modelos de inteligência artificial, um jornalista permitiu que um sistema chamado Codex controlasse completamente uma equipe virtual da Premier League. O experimento buscava compreender se um conjunto de agentes autônomos seria capaz de montar um time competitivo e tomar decisões inteligentes ao longo de uma temporada.
Os primeiros resultados foram alarmantes. O sistema sugeriu, inicialmente, deixar Erling Haaland — um dos atacantes mais produktifores do mundo — no banco de reservas. A decisão absurda evidenciou as deficiências do modelo quando alimentado apenas com dados técnicos básicos, sem considerar informações do mundo real, como lesões, mudanças de comissão técnica ou momento atual dos jogadores.
Para corrigir essas falhas, o jornalista solicitou que o Codex criasse uma equipe diversificada de agentes, cada um com funções específicas. Alguns foram programados para monitorar notícias e blogs especializados. Outros analisavam resultados recentes e estatísticas. Havia ainda agentes dedicados a executar modelos de previsão e um grupo final responsável por criticar e refinar as sugestões. Essa abordagem colaborativa melhorou significativamente as recomendações.
O aumento no número de agentes para mais de cem, porém, não trouxe benefícios proporcionais, servindo apenas para elevar os custos operacionais. Ainda assim, a evolução em comparação com experimentos anteriores foi notável.
Segundo Haifeng Xu, cientista da computação da Universidade de Chicago especializado no uso de inteligência artificial em situações de mercado, os modelos mais recentes demonstram capacidade superior de consumir e analisar grandes volumes de informação do mundo real. "A inteligência artificial está ficando mais inteligente na compreensão do mundo — e essa é a razão fundamental para a melhora", afirmou Xu em entrevista.
Pesquisas conduzidas por Xu e seus colegas testaram vários modelos comerciais em tarefas de previsão. Os resultados indicaram que sistemas como GPT-5, Grok 4, Claude Sonnet, Gemini e Llama frequentemente superavam a média de usuários comuns, mesmo sem instruções específicas. O grupo desenvolveu o benchmark Prophet Arena para medir a habilidade preditiva de modelos de inteligência artificial.
Apesar dos avanços, a tecnologia ainda apresenta limitações. Profissionais humanos conhecidos como superforecasters — especialistas em fazer previsões precisas — continuam à frente das máquinas em diversos cenários. Xu explica que, embora incapazes de processar a mesma quantidade de informações, esses especialistas possuem compreensão mais profunda das dinâmicas por trás dos acontecimentos.
Contudo, a vantagem humana está diminuindo gradualmente. O concurso Metaculus Cup demonstrou que a inteligência artificial já consegue superar os melhores previsores humanos em algumas situações. Esse dado sugere que indústrias baseadas em negociações e previsões podem enfrentar transformações significativas em breve.
No campo prático, o time gerenciado pela inteligência artificial não conseguiu superar a média dos competidores ao longo das semanas de teste. O jornalista decidiu não utilizar as sugestões do sistema em suas próprias escolhas. Ainda assim, admite que a tecnologia certamente ficará mais sofisticada, tornando cada vez mais fácil dominar ligas de fantasy no futuro.
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