No ano passado, fomos informados de que a inteligência artificial está revolucionando a produtividade – ajudando-nos a escrever e-mails, gerar código e resumir documentos. Mas e se a realidade de como as pessoas realmente usam a IA for completamente diferente daquela em que fomos levados a acreditar?
Um estudo baseado em dados da OpenRouter acaba de abrir a cortina sobre o uso de IA no mundo real, analisando mais de 100 trilhões de tokens – essencialmente bilhões e bilhões de conversas e interações com grandes modelos de linguagem como ChatGPT, Claude e dezenas de outros. As descobertas desafiam muitas suposições sobre a revolução da IA.
O OpenRouter é uma plataforma de inferência de IA multimodelo que roteia solicitações em mais de 300 modelos de mais de 60 provedores – desde OpenAI e Anthropic até alternativas de código aberto como DeepSeek e Meta’s LLaMA.
Com mais de 50% de seu uso originado fora dos Estados Unidos e atendendo milhões de desenvolvedores em todo o mundo, a plataforma oferece um corte transversal exclusivo de como a IA é realmente implantada em diferentes regiões geográficas, casos de uso e tipos de usuários.
É importante ressaltar que o estudo analisou metadados de bilhões de interações sem acessar o texto real das conversas, preservando a privacidade do usuário e revelando padrões comportamentais.
A revolução do roleplay que ninguém previu
Talvez a descoberta mais surpreendente: mais da metade de todo o uso de modelos de IA de código aberto não é para produtividade. É para roleplay e narrativa criativa.
Sim, você leu certo. Embora os executivos de tecnologia promovam o potencial da IA para transformar os negócios, os usuários passam a maior parte do tempo envolvidos em conversas baseadas em personagens, ficção interativa e cenários de jogos.
Mais de 50% das interações de modelos de código aberto se enquadram nesta categoria, superando até mesmo a assistência à programação.
“Isso contraria a suposição de que os LLMs são usados principalmente para escrever códigos, e-mails ou resumos”, afirma o relatório. “Na realidade, muitos usuários se envolvem com esses modelos para companheirismo ou exploração.”
Isto não é apenas uma conversa casual. Os dados mostram que os usuários tratam os modelos de IA como mecanismos de RPG estruturados, com 60% dos tokens de RPG caindo em cenários de jogos específicos e contextos de escrita criativa. É um caso de uso enorme e em grande parte invisível que está remodelando a forma como as empresas de IA pensam sobre seus produtos.
A ascensão meteórica da programação
Embora o roleplay domine o uso de código aberto, a programação se tornou a categoria de crescimento mais rápido em todos os modelos de IA. No início de 2025, as consultas relacionadas à codificação representavam apenas 11% do uso total de IA. No final do ano, esse número explodiu para mais de 50%.
Este crescimento reflete a integração cada vez maior da IA no desenvolvimento de software. A duração média dos prompts para tarefas de programação quadruplicou, de cerca de 1.500 tokens para mais de 6.000, com algumas solicitações relacionadas ao código excedendo 20.000 tokens – aproximadamente o equivalente a alimentar uma base de código inteira em um modelo de IA para análise.
Para contextualizar, as consultas de programação agora geram algumas das interações mais longas e complexas em todo o ecossistema de IA. Os desenvolvedores não estão mais pedindo apenas trechos de código simples; eles estão conduzindo sessões sofisticadas de depuração, revisões de arquitetura e resolução de problemas em várias etapas.
Os modelos Claude da Anthropic dominam este espaço, capturando mais de 60% do uso relacionado à programação durante a maior parte de 2025, embora a concorrência esteja se intensificando à medida que Google, OpenAI e alternativas de código aberto ganham terreno.
O aumento da IA chinesa
Outra grande revelação: os modelos chineses de IA representam agora aproximadamente 30% da utilização global – quase o triplo da sua quota de 13% no início de 2025.
Os modelos da DeepSeek, Qwen (Alibaba) e Moonshot AI ganharam força rapidamente, com a DeepSeek processando sozinha 14,37 trilhões de tokens durante o período do estudo. Isto representa uma mudança fundamental no cenário global da IA, onde as empresas ocidentais já não detêm um domínio incontestado.
O chinês simplificado é agora o segundo idioma mais comum para interações de IA em todo o mundo, com 5% do uso total, atrás apenas do inglês, com 83%. A quota global da Ásia nos gastos com IA mais do que duplicou, passando de 13% para 31%, com Singapura a emergir como o segundo maior país em termos de utilização, depois dos Estados Unidos.
A ascensão da IA “Agentic”
O estudo introduz um conceito que definirá a próxima fase da IA: a inferência agente. Isso significa que os modelos de IA não respondem mais apenas a perguntas únicas: eles executam tarefas de várias etapas, chamam ferramentas externas e raciocinam em conversas extensas.
A percentagem de interações de IA classificadas como “otimizadas para o raciocínio” saltou de quase zero no início de 2025 para mais de 50% no final do ano. Isto reflecte uma mudança fundamental da IA como gerador de texto para a IA como agente autónomo capaz de planear e executar.
“A solicitação mediana de LLM não é mais uma simples pergunta ou instrução isolada”, explicam os pesquisadores. “Em vez disso, faz parte de um ciclo estruturado, semelhante a um agente, que invoca ferramentas externas, raciocina sobre o estado e persiste em contextos mais longos.”
Pense desta forma: em vez de pedir à IA para “escrever uma função”, agora você está pedindo para ela “depurar esta base de código, identificar o gargalo de desempenho e implementar uma solução” – e ela pode realmente fazer isso.
O “efeito sapatinho de cristal”
Um dos insights mais fascinantes do estudo está relacionado à retenção de usuários. Os pesquisadores descobriram o que chamam de efeito “Sapatinho de Cristal” da Cinderela – um fenômeno em que os modelos de IA que são “os primeiros a resolver” um problema crítico criam uma fidelidade duradoura do usuário.
Quando um modelo recém-lançado atende perfeitamente a uma necessidade anteriormente não atendida – o metafórico “sapatinho de cristal” – esses primeiros usuários permanecem por muito mais tempo do que os adotantes posteriores. Por exemplo, a coorte de junho de 2025 do Gemini 2.5 Pro do Google reteve aproximadamente 40% dos usuários no quinto mês, um número substancialmente maior do que as coortes posteriores.
Isto desafia a sabedoria convencional sobre a competição de IA. Ser o primeiro é importante, mas especificamente ser o primeiro a resolver um problema de alto valor cria uma vantagem competitiva duradoura. Os usuários incorporam esses modelos em seus fluxos de trabalho, tornando a mudança dispendiosa tanto do ponto de vista técnico quanto comportamental.
O custo não importa (tanto quanto você imagina)
Talvez de forma contraintuitiva, o estudo revela que o uso da IA é relativamente inelástico em termos de preço. Uma redução de 10% no preço corresponde a apenas um aumento de 0,5-0,7% no uso.
Os modelos premium da Anthropic e OpenAI comandam de US$ 2 a 35 por milhão de tokens, mantendo alto uso, enquanto opções de orçamento como DeepSeek e Gemini Flash do Google alcançam escala semelhante, abaixo de US$ 0,40 por milhão de tokens. Ambos coexistem com sucesso.
“O mercado de LLM ainda não parece se comportar como uma commodity”, conclui o relatório. “Os usuários equilibram custos com qualidade de raciocínio, confiabilidade e amplitude de capacidade.”
Isso significa que a IA não se tornou uma corrida para o nível mais baixo de preços. Qualidade, confiabilidade e capacidade ainda são premium – pelo menos por enquanto.
O que isso significa daqui para frente
O estudo OpenRouter pinta um quadro do uso de IA no mundo real que é muito mais matizado do que as narrativas da indústria sugerem. Sim, a IA está transformando a programação e o trabalho profissional. Mas também está criando categorias inteiramente novas de interação humano-computador por meio de roleplaying e aplicações criativas.
O mercado está a diversificar-se geograficamente, com a China a emergir como uma força importante. A tecnologia está evoluindo da simples geração de texto para um raciocínio complexo em várias etapas. E a fidelidade do usuário depende menos de ser o primeiro no mercado do que de ser o primeiro a realmente resolver um problema.
Como observa o relatório, “as formas como as pessoas usam os LLMs nem sempre se alinham com as expectativas e variam significativamente de país para país, estado para estado, caso de uso para caso de uso”.
Compreender estes padrões do mundo real – não apenas pontuações de benchmark ou afirmações de marketing – será crucial à medida que a IA se torna cada vez mais incorporada na vida quotidiana. A lacuna entre como pensamos que a IA é usada e como ela é realmente usada é maior do que a maioria imagina. Este estudo ajuda a fechar essa lacuna.
Veja também: Deep Cogito v2: IA de código aberto que aprimora suas habilidades de raciocínio
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